The Lancet: Je höher das Bildungsniveau, desto geringer das Sterberisiko

Bemerkenswerte wissenschaftliche Forschung dieser Woche

Nature: Wie durchbricht HIV den menschlichen Zellkern?

The Lancet: Je höher das Bildungsniveau, desto geringer das Sterberisiko

Nature-Subjournal: Wissenschaftler haben neue Erkenntnisse über das Altern des Menschen gewonnen

Studie zeigt: KI neigt in der realen Welt zu Fehlern

Nature-Subjournal: Neue Materialien machen KI und Computer schneller und effizienter

Nature-Subpublikation: Erneuerbare Energien helfen bei der Produktion von grünem Wasserstoff

Wie kann die Genauigkeit der Niederschlagsvorhersage verbessert werden? Chinesische Akademie der Wissenschaften: Versuchen Sie „KI + Physik“

Fachzeitschrift „Science“: KI soll Krebs früher erkennen

Nature: Wie durchbricht HIV den menschlichen Zellkern?

Ein Forschungsteam der University of New South Wales in Australien hat den Mechanismus entdeckt, mit dem das humane Immundefizienzvirus (HIV) die Beschränkungen des Kernporenkomplexes (NPC) überwindet, in den Zellkern eindringt und eine Infektion auslöst. Die Studie zeigte, dass HIV ohne die Hilfe molekularer Chaperonproteine ​​durch den Kernporenkomplex in den Zellkern eindringen kann. Diese Entdeckung wird nicht nur dazu beitragen, die Biologie des HI-Virus besser zu verstehen, sondern könnte auch neue Erkenntnisse in anderen Bereichen wie der Gentherapie liefern.

Originallink: https://www.nature.com/articles/s41586-023-06969-7

Subjournal The Lancet: Je höher der Bildungsgrad, desto geringer das Sterberisiko?

Eine in The Lancet Public Health, einer Tochtergesellschaft von The Lancet, veröffentlichte Studie ergab, dass Bildung einen erheblichen positiven Einfluss auf die Lebenserwartung hat. Mit jedem zusätzlichen Ausbildungsjahr sinkt das Sterberisiko um 2 %. Durch eine sechsjährige Grundschulbildung lässt sich die Altersgrenze um 13 % senken, durch eine 18-jährige Schulbildung sogar um 34 %. Darüber hinaus stellte die Studie fest, dass der Schutzeffekt von Aufklärung mit Risikofaktoren wie gesunder Ernährung, Nichtrauchen und mäßigem Alkoholkonsum vergleichbar ist. Auch in ihren Fünfzigern oder Siebzigern können Menschen noch von Bildung profitieren. Die Studie, die Daten aus 59 Ländern zusammenfasst, unterstreicht die entscheidende Rolle, die Bildung für die Gesundheit der Bevölkerung weltweit spielt, insbesondere in Ländern mit niedrigem und mittlerem Einkommen.

Link zum Artikel: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2468266723003067?via%3Dihub

Nature-Subjournal: Neue Materialien machen KI und Computer schneller und effizienter

In zukünftigen Systemen für künstliche Intelligenz und Rechenzentren könnte ein Phasenwechselspeicher mit GST467-Nanokompositmaterialien die bessere Wahl sein. Die Technologie ist schnell, verbraucht wenig Strom, ist stabil, langlebig und kann bei Temperaturen hergestellt werden, die mit der kommerziellen Fertigung kompatibel sind. Forscher der Stanford University gaben an, dass sie nicht nur einen einzelnen Indikator wie Haltbarkeit und Geschwindigkeit verbessert hätten, sondern mehrere Indikatoren gleichzeitig. Dies gilt als ein sehr industriefreundlicher neuer Werkstoff für die Entwicklung in diesem Bereich. Das Forschungsteam sagt, dies sei ein wichtiger Schritt in Richtung universelles Gedächtnis. Die entsprechenden Forschungsergebnisse wurden in der Fachzeitschrift Nature Communications veröffentlicht.

Abbildung ｜ Superlattice-Phasenwechselspeicher (PCM) mit GST467-Nanokompositmaterial

Originallink: https://www.nature.com/articles/s41467-023-42792-4

Nature-Subjournal : Wissenschaftler haben neue Erkenntnisse über das Altern des Menschen gewonnen

Eine in Nature Communications veröffentlichte Studie eines Teams der Nanyang Technological University zeigt, dass im menschlichen Gehirn die Kommunikation zwischen den für das Gedächtnis verantwortlichen Neuronen mit zunehmendem Alter gestört ist. Der Rückgang kann bereits im mittleren Alter beginnen. Durch die Überwachung der neuronalen Aktivität lebender Mäuse in Echtzeit stellte das Forschungsteam fest, dass Mäuse mittleren und höheren Alters beim Erlernen neuer Aufgaben mehr Training benötigten und dass die Verbindungen zwischen den Neuronen bei älteren Mäusen schwächer wurden, was zu einer geschwächten Fähigkeit führte, Erinnerungen zu behalten. Die Ergebnisse bieten neue Hinweise für die Entwicklung von Therapien zur Erhaltung der kognitiven Gesundheit und unterstreichen die Bedeutung einer frühzeitigen Intervention.

Originallink: https://www.nature.com/articles/s41467-023-43142-0

Nature-Subpublikation: Erneuerbare Energien helfen bei der Produktion von grünem Wasserstoff

Forscher der School of Materials Science and Engineering des Technion-Israel Institute of Technology haben in Nature Materials eine bahnbrechende Studie zur Herstellung von grünem Wasserstoff aus erneuerbarer Energie veröffentlicht. Im Vergleich zu anderen Verfahren zur Herstellung von grünem Wasserstoff nutzt diese Technologie die Elektrolyse, um Wasser unter Verwendung erneuerbarer Energien wie Wind- und Solarenergie in Sauerstoff und Wasserstoff aufzuspalten. Die Forscher betonten, dass die kommerzielle Entwicklung dieser Technologie für die Reduzierung der Kohlendioxidemissionen und den Ersatz fossiler Brennstoffe von großer Bedeutung sei.

Abbildung ｜ Schematische Darstellung des Verarbeitungsprozesses

Originallink: https://www.nature.com/articles/s41563-023-01767-y

Studie zeigt: KI neigt in der realen Welt zu Fehlern

Eine medizinische Studie der Northwestern University in den USA ergab, dass die Kontamination von Gewebeproben Modelle der künstlichen Intelligenz (KI) leicht verwirren kann. Dieses Problem kann dazu führen, dass KI in realen Umgebungen Fehler macht, insbesondere wenn das Modell in einer idealen simulierten Umgebung trainiert wird. Die Studie war die erste, die die Auswirkungen der Kontamination von Gewebeproben auf Modelle des maschinellen Lernens untersuchte. Die Ergebnisse zeigten, dass vier KI-Modelle beim Umgang mit kontaminiertem Gewebe Fehler machten, etwa bei der Diagnose von Gefäßschäden, der Schätzung des Schwangerschaftsalters, der Klassifizierung makroskopischer Läsionen und der Erkennung von Prostatakrebs. Die Studie fordert eine stärkere Kodierung biologischer Verunreinigungen in KI-Modellen, um sicherzustellen, dass sich die Modelle besser an die reale Welt anpassen, und erinnert die Patienten gleichzeitig daran, dass die endgültige Diagnose immer noch von menschlichen Experten gestellt werden muss.

Originallink:

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0893395224000024?via%3Dihub

Wie kann die Genauigkeit der Niederschlagsvorhersage verbessert werden? Chinesische Akademie der Wissenschaften: Versuchen Sie „KI + Physik“

Ein Forschungsteam unter der Leitung von Professor Huang Gang vom Institut für Atmosphärenphysik der Chinesischen Akademie der Wissenschaften verbesserte die Technologie zur Niederschlagsvorhersage durch die Kopplung physikalischer Variablen mit Graph Neural Networks (GNNs). Bei der Forschung wurde die neu entwickelte EarthLab Earth System Science Numerical Simulator Facility genutzt, um die Niederschlagsvorhersagefähigkeiten numerischer Modelle zu verbessern. Indem das Team die Schwierigkeiten bei der Niederschlagsvorhersage, insbesondere bei Starkregenereignissen, berücksichtigte, konstruierte es ein variables Kopplungsdiagramm, um physikalische Beschränkungen in das Modell einzuführen und so die Genauigkeit der Niederschlagsvorhersagen zu verbessern. Die Ergebnisse zeigen, dass die vorgeschlagene Methode die Niederschlagsvorhersagefähigkeiten für verschiedene Kategorien, insbesondere für starke Regenfälle, erheblich verbessert. Dieses Ergebnis wurde in Geophysical Research Letters veröffentlicht.

Abbildung | (a) Darstellung des ɷ-GNN-Modells; (b) Einzelheiten des Encoders und des Einbettungsprozesses jedes atmosphärischen Elements, n ist die Dimension des Einbettungsvektors des Klimahintergrunds; c) Einzelheiten der Lokalitätsannahme am Beispiel eines der Elemente; (d) Decoderdetails. Rot kennzeichnet den entsprechenden Niederschlagsreihenvektor

Originallink:

https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1029/2023GL106676

Fachzeitschrift „Science“: KI soll Krebs früher erkennen

Mithilfe von maschinellem Lernen haben Forscher von City of Hope und TGen in den USA eine innovative Technologie für Bluttests kleiner Proben entwickelt, die eine frühere Krebserkennung ermöglichen könnte. Die Technologie identifizierte mithilfe des A-Plus-Algorithmus die Hälfte der elf Krebsarten mit einer hohen Genauigkeitsrate von nur 1 falsch positiven Ergebnis pro 100 Tests. Die Methode nutzt die „Fragmentomik“-Technologie und erfordert nur ein Achtel der Blutmenge, die für die Sequenzierung des gesamten Genoms erforderlich ist. In Zukunft planen sie, klinische Studien durchzuführen, um die Wirksamkeit dieser Technologie in früheren Krebsstadien zu überprüfen.

Originallink:

https://www.science.org/doi/10.1126/scitranslmed.adi3883