精神病患者与正常人之间存在关键生物学差异 | 近期科技趣评
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沧海遗珠,信手拈来 图源:pixabay.com
覆盖人类皮肤的机器人手指
覆盖机器人手指的皮肤可以弯曲并自我修复。
图源:竹内正司
东京大学的研究人员制造了一种机械手指,其特别之处在于手指的表面覆盖了一层人类皮肤,不是仿真,是真皮的那种。研究人员表示,最终的目的是造出更像真人的机器人,在医疗服务和其他场合能够与人类更好的互动。
竹内正司及其同事将机器人手指浸入胶原蛋白和人类皮肤细胞(称为真皮成纤维细胞)的混合物中,混合物在金属表面形成真皮底层,然后将含有人类角质形成细胞的液体倒在手指上,形成外层皮。两周后,覆盖手指的皮肤长到了几毫米的厚度——与人类皮肤的厚度相当。在测试中,这种皮肤具备足够的强度和弹性,足以承受机器人手指的弯曲活动,并且能够在含有纤维细胞的创可贴的帮助下自行恢复小型伤口。
下一步是皮肤温度调节系统。小编
参考文献:
https://www.sciencenews.org/article/robotic-finger-human-skin-self-healing南极冰层下发现充满活力的生态系统
研究人员在探索南极地下河流时发现了成群的虾类、片足类动物。
图源:NIWA/Craig Stevens
拉森冰架是一块巨大的冰质浮岛,漂浮在南极半岛东海岸。2020 年,新西兰维多利亚大学的冰川学家 Huw Horgan 在查看这个浮岛的卫星照片时发现了一个长长的凹陷结构,这通常暗示冰层下方可能存在一条地下河。之后,该团队使用一根巨大的热水软管在冰面钻开了一个500米深的深井,想要考察这条地下河的情况。
当研究人员通过冰冷的隧道将摄像头送入深井底部时,水中数百个微小的模糊斑点遮住了画面。最初,团队以为是设备故障,但是调试后发现没有问题,而当他们把焦距拉近,仔细观察这些跳动的斑点时,发现这是一大群小型甲壳类动物,这让他们感到惊奇并且非常开心:之前没人预料到这样一个处于黑暗中的地下结构中也会有如此丰富的生态系统。他们将继续研究这个新发现的地下生态系统,并希望了解水中的营养物质是如何通过南极洲的地下水网络到达这里并养育这些活泼的生物的。
生命的奇迹无处不在。
小编文章链接:
https://www.livescience.com/hidden-ecosystem-under-antarctic-ice
年龄可能超过5400岁的巨树
El Gran Abuelo 的照片。
图源:Yiyo Zamorano,CC BY-SA 4.0,来自 Wikimedia Commons
一棵高达60米、被称为“Gran Abuelo ”的巨型树木,耸立在智利阿勒塞科斯特罗国家公园的峡谷之上,新的计算模型推测,它的年龄可能已经超过了5400年。如果这个数字能够得到确认,这将使 Gran Abuelo 以600年的优势超过目前的官方记录保持者——加利福尼亚州的一棵大盆地刺尾松(Pinus longaeva),成为世界上最古老的树。
目前,Gran Abuelo 的确切年龄仍然存在争议,因为确认这一点需要分析树木的年轮,这是确定树木年龄的金标准,而这些数据目前还不完整。巴黎气候与环境科学实验室的生态学家 Jonathan Barichivich 和同事们使用一种无损技术从树上取得了一个微小的样本,确认了2465年的年轮。但是这种技术无法到达直径达4米的巨树的中心,这意味着它的年龄还不能准确测定。
该团队随后使用一种经验模型模拟了树木的生长轨迹 ,计算重复了10000 次,最后电脑给出的结论是:估计这棵树很可能有5400年的历史,最高上限是6000年,最低是4100年,有80%的概率超过5000年。对此有专家表示这个模型给出的结论只能作为参考,除非能够用年轮来证实。
几千年来扛过了地震、洪水、山火、病虫和伐木工——强运之树。小编
文章链接:
https://www.livescience.com/possible-oldest-tree-found-chile
研究确定了精神病患者和正常人之间的关键生物学差异
图源:scitechdaily.com
来自新加坡南洋理工大学、宾夕法尼亚大学和加利福尼亚州立大学的神经科学家发现了精神病患者和非精神病患者之间的生物学区别。使用磁共振成像 (MRI) 扫描,科学家们发现,与精神病特征较低或没有精神病特征的对照组相比,精神病患者的前脑区域纹状体大了10%。
纹状体是前脑的一部分,是包含整个大脑的大脑皮层下区域,它协调许多认知要素,包括运动和行动计划、决策、动机、强化和奖励知觉,近年来许多研究表明,该区域的过度活跃与社会行为障碍高度相关。新研究证实了精神病患者与普通人之间存在的显著生物学差异,虽然这并不代表纹状体变大就一定是精神病,但是这对于诊断和预防某些不良行为的发生提供了重要依据。
客观、准确的依据非常重要。小编
文章链接:
https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0022395622001273
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