حدد باحثون صينيون بروتين PLXNC1 كواسم حيوي جديد للنمط الفرعي الجزيئي الإجماعي 4 (CMS4) الأكثر عدوانية من سرطان القولون والمستقيم. يرتبط التعبير العالي لـ PLXNC1 بالتقدم السريع للمرض، وزيادة النقائل، وسوء التشخيص. نُشرت الدراسة في مجلة Genes & Diseases. الخلفية يتم تقسيم سرطانات القولون والمستقيم إلى أربعة أنماط فرعية جزيئية إجماعية (CMS1–CMS4). يتميز النمط الفرعي CMS4 بظاهر ورمي وسيطي، وتسلل قوي للحشوة، وتشخيص سيء بشكل خاص. ومع ذلك، حتى الآن، كانت هناك حاجة إلى واسمات حيوية قوية وسهلة الوصول للتمييز الموثوق لهذا النمط الفرعي عن الأنماط الأخرى. النتائج الرئيسية يتم التعبير عن PLXNC1 (Plexin C1) بشكل كبير في أورام CMS4 مقارنة بالأنماط الفرعية الأخرى. ثبت أن المستويات المرتفعة من PLXNC1 عامل خطر مستقل لسوء البقاء على قيد الحياة بشكل عام. وفقًا للدراسات، يعزز البروتين نمو الورم، والغزو، والنقائل، والتهرب المناعي. بالإضافة إلى ذلك، فإنه يرتبط بإعادة تشكيل المصفوفة خارج الخلية، وتكوين الأوعية الدموية، وكبت المناعة…

أنهى مصادم الهادرونات الكبير (LHC) في سيرن آخر عمليات تشغيله الفيزيائي ودخل مرحلة الإغلاق الطويل الثالث (Long Shutdown 3). خلال السنوات القادمة، سيتم إجراء أعمال صيانة وتوحيد وتعديل واسعة النطاق لإعداد المعجل لمصادم الهادرونات الكبير عالي اللمعان (High-Luminosity LHC) اعتبارًا من حوالي عام 2030. من المتوقع زيادة اللمعان بما يصل إلى عشرة أضعاف. الخلفية منذ بدء التشغيل الفيزيائي في عام 2009، قدم مصادم الهادرونات الكبير كميات هائلة من البيانات في ثلاث مراحل تشغيل (Run 1-3). تشمل أبرز النجاحات اكتشاف بوزون هيغز في عام 2012 وأكثر من 85 هادرونًا جديدًا. ساهم مصادم الهادرونات الكبير بشكل كبير في فهم النموذج القياسي لفيزياء الجسيمات، وفي الوقت نفسه، وضع حدودًا صارمة للفيزياء الجديدة المحتملة التي تتجاوز النموذج القياسي. أهداف الإغلاق الطويل الثالث خلال فترة الإغلاق التي تستمر لعدة سنوات، سيتم تفكيك حوالي 1.2 كيلومتر من المغناطيسات والمكونات في نفق مصادم الهادرونات الكبير واستبدالها بأخرى جديدة…

طور فريق بحث دولي خوارزمية ذكاء اصطناعي تستخلص معلومات عالية الجودة عن لون المحيط كل عشر دقائق من بيانات القمر الصناعي الطقسي الثابت بالنسبة للأرض Himawari-8. وهذا يسمح بمراقبة التغيرات السريعة في المياه الساحلية، والإزهار الطحلبي، ونقل الرواسب بدقة زمنية عالية لأول مرة. أجرت الدراسة باحثون من الأكاديمية الصينية للعلوم وشركاؤها. الخلفية: يكشف لون المحيط عن النظم البيئية البحرية والعوالق النباتية وجودة المياه. حتى الآن، قدمت الأقمار الصناعية التي تدور حول القطبين مثل MODIS بيانات دقيقة، ولكن يتم تحديثها مرة واحدة فقط يوميًا. توفر الأقمار الصناعية الثابتة بالنسبة للأرض مثل Himawari-8 دقة زمنية عالية، ولكنها غير محسّنة لمراقبة المحيطات وتوفر بيانات ذات نسبة إشارة إلى ضوضاء منخفضة وأخطاء منهجية. الحل التقني: طور الباحثون خوارزمية قائمة على المحولات تجمع بين التصحيحات الجوية والتعلم الآلي. تم تدريب النظام باستخدام مئات الملايين من بيانات التدريب من قياسات MODIS و AERONET-OC. يقوم بتصحيح الضوضاء والتشوهات المنهجية في بيانات Himawari-8 ويوفر…