发布者:发布时间:

  美国研究人员15日在《自然》杂志上发表研究报告称,他们使用一种富含锂的新型半导体材料,开发出可装入口袋的小型中子半导体探测器。这种探测器高效且稳定,既可以作为便携式设备用于现场检查,也可以用在超大型探测设备上,有望成为新一代中子探测器。  高效的中子探测器在国家安全、医学、天文学等许多领域都至关重要。目前广泛使用的中子探测器主要有两种类型——气体探测器和闪烁体探测器。相比于这两种探测器,中子半导体探测器体积更小,在某些方面更具优势,因而成为一些科学家研究的重点目标。然而,可用于中子探测器的半导体材料并不好找,锂因具有出色的中子吸收能力,被认为是一种理想的候选材料。但锂遇水会碎裂,要使其成功用于中子探测器,还需要解决如何将锂集成到半导体中并使其稳定的难题。  此次,美国西北大学和阿贡国家实验室的研究人员发现了一种新的半导体材料LiInP2Se6——一种由锂、铟、磷、硒组合而成的化合物。该化合物具有良好的热中子俘获截面、合适的带隙和有效传输电荷的能带结构,能够直接检测热中子。其晶体结构很特别,锂位于金属层内部,水无法到达,因此可以制造出保持锂稳定的工作装置。  研究人员利用LiInP2Se6制成的中子探测器,具有很高的灵敏度,可以快速从非常弱的放射源中检测出热中子。其能将中子信号和伽马射线等其他类型的核信号区分开来,还有助于防止误报。此外,因富含锂元素,只需少量LiInP2Se6就可以吸收大量中子,所以利用其制成的检测设备可以足够小。此次研究团队制成的设备原型就很小巧,可以很容易地放入口袋中。  研究人员指出,在各个领域,小型中子探测器都有很大应用空间。他们的研究成果将会激发科学家对中子半导体探测器的研究兴趣,从而使半导体探测器取代3He正比计数器成为可能。

发布者:发布时间:

  据自然科研旗下《科学报告》杂志16日发表的一项古生物学研究,描述了一种来自志留纪早期(约4.375亿至4.365亿年前)的新种史前蝎子。这项研究表明,名为“P. venator”的品种是迄今已知最早的蝎子,而且它们可能能够离开其海洋栖息地,爬上陆地,这种行为与现今的鲎(又名马蹄蟹)相似。  蝎子是最早从海洋走向陆地的动物之一,但由于化石记录有限,蝎子如何以及何时适应陆地生活,仍然不甚明了。  此次,美国奥特本大学科学家安德鲁·温德鲁夫及其同事,描述了一种此前未知的蝎子品种的标本,两块标本保存良好,发现于美国威斯康星州的沃基肖生物群,可追溯至志留纪早期,这也就意味着它们比之前被认为是最古老的蝎子品种还要久远。  该新品种蝎子被命名为“P. venator”,其表现出其他早期海洋生物所具有的一些原始特征,如复眼;也表现出现代蝎子所具有的一些特征,如尾刺。两块“P. venator”标本都详细展现了其内部身体构造,包括沿身体中段大部延伸的狭窄的沙漏形结构。研究团队认为,这些结构非常类似于现今蝎子和鲎体内的循环系统和呼吸系统。  研究人员表示,“P. venator”蝎子化石未发现肺或腮,但是它们与鲎(可以在陆地呼吸)的相似性意味着,虽然这种最古老的蝎子可能不完全是陆生,但它们踏足陆地的时间可能比较长。

发布者:发布时间:

  近日,中国科学院深圳先进技术研究院合成生物学研究所赵国屏课题组(周豪魁为通讯作者,廖天华为第一作者)在微生物组学数据挖掘领域取得新突破,相关论文tmap:anintegrativeframeworkbasedontopologicaldataanalysisforpopulation-scalemicrobiomestratificationandassociationstudies(《tmap微生物组大数据挖掘方法开发——基于拓扑学数据分析的人群分层及宿主表型关联分析》)在线发表在期刊GenomeBiology上。  随着高通量多组学技术的发展,传统的数据分析方法难以在日益复杂、规模庞大的微生物组数据中挖掘出有效可靠的信息,在数据集庞大、样本之间存在各种复杂差异性,微生物组和宿主表型特征之间存在的细微关联可能是研究目的所在,但是极易被掩盖掉。这是对数据分析工作的挑战,也对开发创新性分析方法提出迫切需求。  本课题组结合mapper算法和网络富集分析,开发基于拓扑学数据分析(topologicaldataanalysis,TDA)的tmap软件,提供了整合大规模人群微生物组数据的分析框架。tmap将不同国家地区、不同疾病类型和不同宿主表型的人群微生物组大数据加以整合,融合不同来源的微生物组及其宿主表型的医疗健康大数据,是目前微生物组数据共享和整合的创新性方法。这对大规模人群队列的数据分析而言,不仅归纳总结了数据隐含的规律,也对科学假设的提出,科学问题的提炼有很大帮助。  本研究中tmap的大致工作流程是将高维微生物组数据转化为拓扑学网络结构,并用于微生物组人群分层及相关性分析。通过Mapper算法及网络分析,tmap利用样本的微生物组数据构建TDA网络结构,并通过SAFEscore量化了样本表型或者物种在一簇样本中的富集程度。基于SAFEscore可以实现以下3个分析目的:一是Ranking,即对每个表型或物种的SAFEscore之和排序,其含义与linearregression中的effectivesize类似,但是对线性及非线性的关联都可以较好地识别;二是Ordination,对SAFEscore做PCA,目的为展示一个整体富集规律(overallenrichmentpattern)不仅可以识别对微生物组变化贡献最大的物种或表型,也可以了解哪些表型或物种的联系比较紧密;三是Co-enrichmentnetwork,这里的网络基于物种及表型关联的显著性构建,用于探索其生物学意义上的关联或者混杂因素(confounder),需要以研究目的和意义为导向。  另外,本研究通过对4个数据集(包括1个合成数据和3个真实世界数据)对tmap方法加以验证,结果表明与传统的线性方法(如envfit,adonis,ADONISM)相比,tmap都表现更好,对非线性关联及潜在规律都有较好的识别。以比利时队列FGFP为例:2016年发表在Science,研究内容为健康正常人群的肠道微生物组。研究纳入了1106个粪便16SrRNA样本,及样本的69个宿主表型特征,包括了7个metadata类别:社会人口学特征,生活方式,血液指标,健康状况,饮食习惯,肠道健康状况及病史用药情况。文章表明,仅有7.63%的微生物组改变与宿主表型的变化有关。tmap提高了识别并解读population-scale的微生物组-宿主表型关联的能力。如下图所示,tmap不仅可以较好地复现envfit这种基于线性回归的方法,也在对非线性变化的捕捉上,比envfit更加灵敏。通过对FGFP数据转化的SAFEscore分析,可以得到许多原始文章中没有挖掘到的规律和线索。如下图所示,比如两种药物虽然与同一种疾病相关联,但其对微生物组的影响是不同的,具体表现为在网络图上的富集部位不一样。这都是传统线性分析难以得到的。  总的来说,tmap有助于将不同国家地区、不同疾病类型、不同宿主表型的人群微生物组大数据加以整合,对人群做精细分层,为特异性的干预性治疗、数据来源多样化的meta分析等研究提供了有效线索。有效融合不同来源的微生物组及其宿主的医疗健康大数据,是实现微生物组数据共享和整合的创新性方向。其次,tmap不仅可以胜任传统线性研究对线性关系的刻画,也对非线性关联灵敏,优于传统分析方法。且基于微生物组网络地图,可以挖掘基于微生物组变化背景的宿主表型关联,使表型之间的关系不会与微生物组变化割裂开来。最后,了解不同宿主表型在网络图上的分布,捕捉变量之间联系及变量自身的重要性排序,对大规模人群队列的数据分析,不仅归纳总结了现有数据规律,也对科学假设的提出,科学问题的提炼有很大帮助。  本研究工作得到深圳市科技计划基金支持。  论文链接tmap的大致工作流程:将高维微生物组数据转化为拓扑学网络结构,并用于微生物组人群分层及相关性分析。以比利时队列为例,左图为关联微生物组特征与宿主表型,对宿主表型进行排序。并与传统envfit方法比较。右图表现了tmap对线性及非线性关联均有良好的捕捉。以比利时队列为例,对疾病和用药的共富集分析。左图为关联微生物组特征与宿主表型,对宿主表型进行排序。并与传统envfit方法比较。右图表现了tmap对线性及非线性关联均有良好的捕捉。

发布者:发布时间:

  近日,中国科学院沈阳自动化研究所研制出一种结合水下滑翔机和水下蛇形机器人特点的水下滑翔蛇形机器人,该机器人可以实现净浮力驱动的滑翔运动和关节力矩驱动的多种游动步态,具有续航能力强和机动强的优点,相关研究成果近期发表于Science China-Information Sciences。  针对水下滑翔蛇形机器人的滑翔运动系统存在系统非线性耦合;实际流体不确定性、传感器测量噪声、执行器误差等引起的扰动,可能影响系统的跟踪效果;部分状态量(比如滑翔速度)较难通过传感器直接测量等问题,沈阳自动化所仿生机器人课题组研究人员提出了非线性闭环控制系统框架概念。通过解耦和反馈线性化,把复杂的非线性系统转化为等效的线性形式,然后基于趋近律方法设计滑模控制器,降低抖动并且实现鲁棒控制。通过无迹卡尔曼滤波器,对测量噪声进行滤波和对未知状态量进行估计,该方法通过无迹变换处理均值和协方差的非线性传递问题,保留了系统高阶项,具有精度高、稳定性强的优点。提出的闭环控制框架对一些其他非线性系统具有一定的通用性。  该研究得到国家重点研发计划的支持。滑翔运动蛇形游动基于无迹卡尔曼滤波器的滑模控制系统

发布者:发布时间:

  1月16日,《自然》(Nature)在线发表了题为Decodingthedevelopmentofthehumanhippocampus的研究论文。该工作系统阐明了人海马体胚胎发育过程中的基因表达调控网络和细胞命运决定因子,绘制了高精度发育细胞图谱,解析了海马发育过程中的不同细胞类型及其关键的分子与调控网络。  海马体,是由端脑的内侧区域发育而来,是大脑中一个至关重要的特殊结构。海马体是边缘系统的一部分,在信息编码、短时记忆、长时记忆、空间导航等方面发挥着重要作用,另外,海马体和癫痫、智力障碍、阿尔茨海默病等多种病理的发病机制密切相关,引起了临床医生和神经科学家的广泛关注。在阿尔茨海默氏症中,海马体是最先受到影响的大脑区域之一,早期症状包括记忆力丧失和定向障碍。海马体的发育对于深入研究记忆功能形成的细胞和分子机制有着不可替代的必要性,虽然海马体是脊椎动物大脑中一个进化上保守的器官,但对发育中的人类海马体的细胞和分子特征仍缺乏了解。  在该研究中,研究人员首次通过高通量单细胞转录组技术对人类胚胎期16周到27周海马体关键发育期的30416个单细胞进行了测序,并利用经典的tSNE分析把细胞划分为8大类,47个不同的细胞亚型。并对其中关键的神经干细胞的动态发育进行系统的功能研究,深入阐明人脑海马在动态变化的发育过程以及记忆功能环路形成的细胞基础和分子机制。同时,该研究结合跨物种平台,多角度比较在海马的进化过程中,人类与啮齿类动物海马的关键差异,全方位多层次地揭示海马发育的重要关键时间节点以及关键基因,为相关疾病临床应用和治疗提供有力的前期基础。  以上工作由中国科学院生物物理研究所、北京师范大学和北京大学合作完成。生物物理所研究员王晓群和北京师范大学教授吴倩为论文的共同通讯作者,生物物理所博士钟穗娟、副研究员孙乐、博士生卢玉峰和北京师范大学博士丁文玉为论文共同第一作者。该研究得到科技部“973”项目、中科院先导专项、国家自然科学基金等的资助。  文章链接图:人海马胚胎发育的动态路径与调控关键分子

发布者:发布时间:

  近日,中国科学院深圳先进技术研究院医工所纳米调控研究中心杜学敏团队与智能仿生中心吴新宇和徐天添团队合作,研发出受章鱼启发的多功能微型软体机器人,集成多模态运动、可控变形、光学伪装、可视化感知环境等功能于一体,极大提升了软体机器人在复杂限域空间内运动与执行多重任务的能力。研究成果以Reconfiguration,CamouflageandColor-shiftingforBioinspiredAdaptiveHydrogel-basedMillirobots为题,发表于《先进功能材料》(AdvancedFunctionalMaterials)。研究员杜学敏、助理研究员崔欢庆、副研究员徐天添为共同第一作者,杜学敏与吴新宇为共同通讯作者,深圳先进院为唯一通讯单位。  自然界中存在多种动植物能够动态地改变自身的形貌、外观、尺寸以适应外界环境的变化或躲避天敌。受自然界启发,研究者们开始模仿动植物的功能来构筑仿生软体机器人来执行特定的任务。然而,已有报道的微型软体机器人由于机器人结构设计及材质选择限制,导致大多微型软体机器人欠缺自适应特性,极大限制其应用。  基于杜学敏团队前期在智能变形与变色材料的研究基础(Research,2019,2019,6398296;Matter,2019,1,626;Adv.Mater.2017,29,1702231;Adv.Funct.Mater.,2018,28,1801027;J.Mater.Chem.A,2018,6,24748;Adv.Mater.Technol.,2017,2,1700120),研究团队通过仿生章鱼,创新性地提出分段式结构设计:将磁响应钕铁硼颗粒仅设计在温敏性水凝胶的头部,作为驱动单元;将反蛋白石多孔结构设计在透明的温敏水凝胶的尾部,作为功能单元。通过实时调控磁场方向与频率,微型软体机器人展现出爬行、滚动、摆动、螺旋性推进等多模态运动,能够精准地穿梭通过2mm高的隧道,及450μm宽的狭窄通道;与此同时,在遇到孔洞尺寸比机器人自身尺寸还小时,微型软体机器人在光热作用下甚至可以缩小至原身体尺寸的35%,进而自由穿过小于自身尺寸的狭窄空间;更有意思的是,由于水凝胶的高透明性,从而使得微型软体机器人在复杂环境里具有优异的光学伪装功能,而且当环境温度变化时,反蛋白石多孔结构的尾部还能通过颜色变化实时感知周边环境温度变化。这种集成智能材料的微型软体机器人不仅为新一代软体微型机器人设计提供了新的思路,而且融合材料智能特性与机器人运动功能有望拓展在生物医学、环境监测等多个领域应用。  该系列研究工作得到国家重点研发计划、国家自然基金、广东省、深圳市等的科技项目资助。  论文链接图:多功能微型软体机器人的构筑及其多模态运动、变形、伪装、变色等多功能

最新资讯
新型中子半导体探测器能装入口袋
迄今最古老蝎子或是从海洋走向陆地
将太阳系一分为二的“守门员”并非木星
神经干细胞再生机制揭示 细胞“形状”灵活性对脑发育至关重要
数学模型可预测抗生素疗法成败 有助选择治疗方案并提高患者治愈率
科学家研制出“活砖头”
深圳先进院提出微生物组数据挖掘新方法tmap
沈阳自动化所水下滑翔蛇形机器人研究取得进展
生物物理所等绘制人类海马体发育的细胞图谱和基因调控网络
许智宏:国家自然博物馆要有一流科研做支撑