丘成桐中学科学奖已经成了一个庞大的产业，归根结蒂在于这种评比方式和阿里巴巴数学竞赛一样，都是在鼓励、纵容造假，凭常识就可判断，获

丘成桐中学科学奖已经成了一个庞大的产业，归根结蒂在于这种评比方式和阿里巴巴数学竞赛一样，都是在鼓励、纵容造假，凭常识就可判断，获奖的论文都是造假，中学生不可能有那样的“科学天才”。不仅生物学获奖论文在做基因编辑，化学获奖论文也在做基因编辑，看来容易找到人提供基因编辑论文。物理获奖论文居然有研究纳米发电机、广义相对论的。

澳大师生于高校书院论坛夺优秀论文一等奖

澳大师生于高校书院论坛夺优秀论文一等奖 #澳门大学 澳门大学师生一行13人到山东参与“第七届高校现代书院制教育论坛＂并发表论文，得到大会专家学者一致好评，分别获得优秀论文一等奖、二等奖和最佳展示奖。此外，澳大在高校书院联盟的年度会议上获选为新一届理事长单位。 今届论坛由高校书院联盟主办、哈尔滨工业大学（威海）承办，以“新时代，新发展面向未来的书院教育”为主题...

澳大学生获全国生大数据挖掘竞赛一等奖

澳大学生获全国大学生大数据挖掘竞赛一等奖 #澳门大学 澳门大学智慧城市物联网国家重点实验室博士生陈昊和汪显博参加第五届“长风杯”全国大学生大数据分析与挖掘竞赛，以获得港澳台及华南赛区一等奖的身份晋级全国总决赛，最终获得创新组全国一等奖，澳大科技学院副教授杨志新则获优秀指导老师奖。 全国大学生大数据分析与挖掘竞赛由中国电子学会主办，东南大学、浙江大学、华中科技大学、华南理工大学等15所高校联合承办。今届报名团队近一千支...

人工智能科学家又获奖：2024年诺贝尔化学奖授予三位预测蛋白质结构的科学家

人工智能科学家又获奖：2024年诺贝尔化学奖授予三位预测蛋白质结构的科学家 当地时间10月9日，瑞典皇家科学院宣布，将2024年诺贝尔化学奖授予三位科学家，其中，一半授予美国华盛顿大学的大卫·贝克 (David Baker)，以表彰其在计算蛋白质设计方面的贡献，另一半则共同授予英国伦敦人工智能公司谷歌DeepMind公司的丹米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰·乔普（John M. Jumper），以表彰其在蛋白质结构预测方面的贡献。诺奖官网称，今年的三位诺贝尔化学奖得主破解了蛋白质惊人结构的密码。2024年诺贝尔化学奖的主题是蛋白质生命中精妙的化学工具。化学奖得主大卫·贝克成功完成了几乎不可能完成的任务，制造出了全新的蛋白质。他的共同获奖者丹米斯·哈萨比斯和约翰·乔普开发了一种人工智能模型来解决一个50 年前的问题：预测蛋白质的复杂结构。这些发现具有巨大的潜力。此前，诺贝尔化学奖已颁发过115 次，已颁发给194位获奖者。由于英国化学家弗雷德里克·桑格尔（Frederick Sanger）和美国化学家巴里·夏普勒斯（Barry Sharpless）曾两次获得该奖项。因此，自1901年以来，共有192人获得过诺贝尔化学奖。昨天，两位人工智能先驱获2024年诺贝尔物理学奖。当地时间10月8日，瑞典皇家科学院宣布，将2024年诺贝尔物理学奖授予美国普林斯顿大学的约翰·霍普菲尔德（John J. Hopfield）和加拿大多伦多大学的杰弗里·辛顿（Geoffrey E. Hinton），以表彰他们“为推动利用人工神经网络进行机器学习作出的基础性发现和发明”（for foundational discoveries and inventions that enable machine learning with artificial neural networks）。两位获奖者将平分1100万瑞典克朗（约合745万元人民币）奖金。此前5年的诺贝尔化学奖2023年诺贝尔化学奖授予美国麻省理工学院教授蒙吉·G·巴文迪(Moungi G. Bawendi)、美国哥伦比亚大学教授路易斯·E·布鲁斯(Louis E. Brus）和美国纳米晶体技术公司前首席科学家阿列克谢·伊基莫夫(Alexei Ekimov)，以表彰他们在发现和合成量子点（quantum dots）方面作出的贡献。2022年诺贝尔化学奖授予美国化学家卡罗琳·贝尔托西（Carolyn R. Bertozzi）、丹麦化学家摩顿·梅尔达尔（Morten Meldal）和美国化学家卡尔·巴里·夏普利斯（K. Barry Sharpless），以表彰他们在点击化学和生物正交化学研究方面的贡献。2021年诺贝尔化学奖授予德国科学家本杰明·李斯特 (Benjamin List) 和美国科学家戴维·麦克米伦 (David MacMillan)，以表彰他们对不对称有机催化的发展所作出的贡献。2020年诺贝尔化学奖授予法国科学家埃马纽埃尔·卡彭蒂耶（Emmanuelle Charpentier）和美国科学家詹妮弗·杜德纳（Jennifer A. Doudna），以表彰她们在“凭借开发基因组编辑方法”方面作出的贡献。2019年诺贝尔化学奖授予美国科学家约翰·古迪纳夫（John B. Goodenough）、英国化学家斯坦利·威廷汉（M. Stanley Whittingham）和日本科学家吉野彰（Akira Yoshino），以表彰他们在锂离子电池领域的贡献。 -电报频道- #娟姐新闻:@juanjienews

牛津大学科学家发现早期癌症检测的关键蛋白质 确诊前7年多就可检测到

牛津大学科学家发现早期癌症检测的关键蛋白质 确诊前7年多就可检测到 由英国癌症研究中心（Cancer Research UK）资助、牛津人口健康中心（Oxford Population Health）开展的两项研究发现，血液中的蛋白质有可能在癌症确诊前七年就提醒人们癌症的存在。研究人员确定了与19种不同癌症类型相关的618种蛋白质，其中包括在癌症确诊前至少7年采集血样的人体内发现的107种蛋白质。研究小组发现，这些蛋白质可能在癌症的最早期阶段就参与其中，从而可以预防癌症。他们认为，其中一些蛋白质可用于比目前更早地检测癌症。将来，这将有助于在更早的阶段治疗或完全预防癌症。英国癌症研究中心正在资助研究人员寻找癌症的最早征兆，这也是该中心通过研究预防癌症的长期战略的一部分。在这些研究中，研究小组使用了一种名为蛋白质组学的强大技术。蛋白质组学使科学家能够在一个时间点上分析组织样本中的大量蛋白质，了解它们之间的相互作用，并发现不同组织样本中蛋白质的重要差异。在第一项研究中，科学家们分析了英国生物库中的血液样本，这些样本来自 44000 多人，其中有 4900 多人后来被诊断出患有癌症。研究小组利用蛋白质组学分析了每人一份血液样本中的 1463 种蛋白质。他们比较了被确诊为癌症和未被确诊为癌症的人的蛋白质，寻找他们之间的重要差异，并找出哪些蛋白质与癌症风险有关。科学家们还发现了癌症确诊前三年血液中存在差异的 182 种蛋白质。在第二项研究中，科学家们研究了 30 多万个癌症病例的基因数据，深入探讨了哪些血液蛋白与癌症的发展有关，哪些可以成为新疗法的目标。科学家发现，血液中的 40 种蛋白质会影响一个人罹患 9 种不同癌症的风险。虽然改变这些蛋白质可能会增加或减少人们患癌的几率，但科学家们也发现，在某些情况下，这可能会导致意想不到的副作用。不过，研究小组强调，他们还需要做进一步的研究，以找出这些蛋白质在癌症发展中的确切作用、哪些蛋白质是最可靠的检测指标、可以开发哪些检测方法来在临床上检测这些蛋白质，以及哪些药物可以靶向这些蛋白质。牛津人口健康研究所高级营养流行病学家、第一项研究的共同第一作者凯伦-帕皮尔（Keren Papier）博士说："为了挽救更多癌症患者的生命，我们需要更好地了解癌症早期发生了什么。来自数千名癌症患者的数据揭示了血液中的蛋白质如何影响我们的癌症风险，这确实令人兴奋。现在，我们需要深入研究这些蛋白质，看看哪些蛋白质可以可靠地用于预防。"共同第一作者约书亚-阿特金斯博士说："我们与生俱来的基因以及由这些基因产生的蛋白质对癌症的发生和发展有着巨大的影响。感谢成千上万向英国生物库提供血液样本的人，我们正在建立一幅更全面的图景，了解基因如何在多年内影响癌症的发展。"牛津人口健康研究所高级分子流行病学家、第一篇论文的资深作者和第二篇研究报告的第一作者卡尔-史密斯-伯恩博士说："我们已经预测了人体可能对针对特定蛋白质的药物做出的反应，包括许多潜在的副作用。在进行任何临床试验之前，我们已经掌握了一些早期迹象，知道哪些蛋白质可能会因为意外的副作用而成为我们避免使用的靶点。这项研究让我们离利用靶向药物预防癌症的目标更近了一步这曾经被认为是不可能的，但现在却更容易实现了。"牛津大学人口健康研究所高级分子流行病学家、这两项研究的资深作者露丝-特拉维斯（Ruth Travis）教授说："要想预防癌症，我们就必须了解导致癌症早期发展的因素。这些研究非常重要，因为它们提供了许多有关多种癌症的病因和生物学特性的新线索，包括对癌症确诊前几年发生的事情的深入了解。我们现在拥有的技术可以对数千个癌症病例中的数千种蛋白质进行研究，确定哪些蛋白质在特定癌症的发展过程中起作用，哪些蛋白质可能对多种癌症类型有共同的影响"。英国癌症研究中心研究与创新执行主任 Iain Foulkes 博士说："预防癌症意味着要注意疾病最早的预警信号。这意味着要进行深入细致的研究，找到我们应该密切关注的分子信号。这项研究的发现是向提供预防性疗法迈出的关键性的第一步，而预防性疗法是让人们过上更长、更美好的生活，远离癌症恐惧的最终途径。"编译来源：ScitechDailyDOI: 10.1038/s41467-024-48017-6DOI: 10.1038/s41467-024-46834-3 ... PC版： 手机版：

科学家正利用土壤微生物的DNA帮助提高气候模型的准确性

科学家正利用土壤微生物的DNA帮助提高气候模型的准确性 微生物模型利用广泛的基因组数据为土壤碳模拟提供动力。图片来源：Victor O. Leshyk 插图这个新模型使科学家们能够更好地了解某些土壤微生物如何有效地储存植物根系提供的碳，并为农业战略提供信息，以保护土壤中的碳，支持植物生长和减缓气候变化。"我们的研究证明了直接从土壤中收集微生物遗传信息的优势。在此之前，我们只掌握了实验室研究的少数微生物的信息，"论文第一作者、伯克利实验室博士后研究员吉安娜-马施曼（Gianna Marschmann）说。"有了基因组信息，我们就能建立更好的模型，预测各种植物类型、作物甚至特定栽培品种如何与土壤微生物合作，更好地捕集碳。同时，这种合作还能增强土壤健康"。最近发表在《自然-微生物学》杂志上的一篇新论文介绍了这项研究。论文的通讯作者是伯克利实验室的 Eoin Brodie 和劳伦斯利弗莫尔国家实验室的 Jennifer Pett-Ridge，后者领导着"微生物持久存在"土壤微生物组科学重点领域项目，该项目由能源部科学办公室资助，以支持这项工作。看见看不见的东西 - 微生物对土壤健康和碳的影响土壤微生物帮助植物获取土壤养分，抵抗干旱、疾病和虫害。它们对碳循环的影响在气候模型中的体现尤为重要，因为它们会影响土壤中储存的碳量或在分解过程中以二氧化碳形式释放到大气中的碳量。通过利用这些碳构建自己的身体，微生物可以将碳稳定（或储存）在土壤中，并影响碳在地下的储存量和储存时间。这些功能与农业和气候的相关性正受到前所未有的关注。然而，仅一克土壤中就含有多达100 亿个微生物和数千个不同物种，绝大多数微生物从未在实验室中被研究过。直到最近，科学家们才从实验室研究的极少数微生物中获得数据，为这些模型提供依据，其中许多微生物与需要在气候模型中体现的微生物无关。Brodie解释说："这就好比根据只生长在热带森林中的植物所提供的信息，为沙漠建立生态系统模型。"为了应对这一挑战，科学家团队直接利用基因组信息建立了一个模型，该模型能够适应任何需要研究的生态系统，从加利福尼亚的草原到北极解冻的永久冻土。该模型利用基因组深入了解土壤微生物的功能，研究小组将这种方法用于研究加利福尼亚牧场中植物与微生物组之间的相互作用。牧场在加州具有重要的经济和生态意义，占陆地面积的 40% 以上。研究重点是生活在植物根部周围的微生物（称为根圈）。这是一个重要的研究环境，因为尽管根区只占地球土壤体积的 1-2%，但据估计，根区储存了地球土壤中 30-40% 的碳，其中大部分碳是由根系在生长过程中释放出来的。为了建立这个模型，科学家们利用加州大学霍普兰研究与推广中心提供的数据，模拟了微生物在根部环境中的生长情况。不过，这种方法并不局限于特定的生态系统。由于某些遗传信息与特定的性状相对应，就像人类一样，基因组（模型所基于的）与微生物性状之间的关系可以转移到世界各地的微生物和生态系统中。研究小组开发了一种新方法来预测微生物的重要性状，这些性状会影响微生物利用植物根系提供的碳和养分的速度。研究人员利用该模型证明，随着植物的生长和碳的释放，由于根系化学和微生物性状之间的相互作用，会出现不同的微生物生长策略。特别是，他们发现，生长速度较慢的微生物在植物生长后期会受到碳释放类型的青睐，而且它们在利用碳方面的效率出奇地高这使它们能够在土壤中储存更多的这种关键元素。这一新的观测结果为改进模型中根系与微生物之间的相互作用提供了依据，并提高了预测微生物如何影响气候模型中全球碳循环变化的能力。"这些新发现对农业和土壤健康具有重要意义。通过我们正在建立的模型，我们越来越有可能利用对碳如何在土壤中循环的新认识。这反过来又为我们提供了可能性，使我们能够提出保护土壤中宝贵的碳的策略，从而在可行的范围内支持生物多样性和植物生长，以衡量其影响，"马施曼说。这项研究强调了利用基于遗传信息的建模方法来预测微生物性状的威力，有助于揭示土壤微生物组及其对环境的影响。编译来源：ScitechDaily ... PC版： 手机版：