科学家认为粘液菌有助于治疗癌症
聪明的粘液菌能够走出迷宫，也可以生成类似东京铁路系统的图表。如今，科学家们表示，它们也可能有助于治疗癌症。德国和新加坡的生物物理学家宣称，基于粘液菌行为的数学模型有可能导出阻断肿瘤血液供应的新方法。 粘液菌多头绒泡菌(Physarum polycephalum)通常生长在腐烂的木头上，通过伸展其边缘的网状细卷须搜寻食物。一旦找到腐烂的植物或微生物之类的食物，它就在上面生长并分泌消化酶。接着，多头绒泡菌在食物源之间构建精致的互联网络，使它能够向周围输送营养。 2010年，日本函馆未来大学(Future University Hakodate)数学生物学家中垣俊之(Toshiyuki Nakagaki)及其同事观察了这个网络行为转变为有效城市规划的过程。他们把粘液菌放进实验室培养基(其中包含东京各地区成比例模型)，并用食物源表示人口中心。他们发现，这种粘液菌的卷须相互连接，形成与东京铁路系统惊人相似的布局。 ......阅读全文
我国血液安全供应水平居全球前列
记者日前从国家卫生计生委举行的例行新闻发布会上获悉：近期世界卫生组织发布的《2016年全球血液安全与供应报告》显示，中国血液安全供应水平位居全球前列。 我国无偿献血比率持续攀升，实现了全球罕见的近20年连续增长。无偿献血人次数和采血量位居全球首位；自愿无偿献血比率达到96.3%，超过高收入国家
中心血站血液污水处理设备供应
中心血站血液污水处理设备供应在温度较高时，内源性污染物释放大量的氮和磷，造成水体富营养化。底泥中的大量有机物好氧微生物分解时，以较快的速度将水中的溶解氧消耗殆尽，水中的厌氧和兼性微生物分解有机物产生大量的硫化氢和氨，使水体产生臭味。由于水中溶解氧含量低，水生植物、后生动物、鱼虾类及两栖动物较少，无良
做好新冠肺炎疫情期间血液安全供应保障工作解读
为进一步做好新型冠状病毒肺炎疫情防控期间血液安全供应工作，国家卫生健康委、中央军委后勤保障部卫生局联合印发《关于做好新型冠状病毒肺炎疫情期间血液安全供应保障工作的通知》（以下简称《通知》）。 《通知》要求各级卫生健康行政部门、军队有关单位血液管理部门和血站要强化血液安全供应风险防范意识，加大无
保护血液供应需要更好的寨卡病毒筛查方法
随着寨卡病毒的持续传播，以及导致小脑畸形和格林巴利综合征的病理生理学证据不断增多，对该病毒自然史的认知是至关重要的。约翰霍普金斯大学的研究人员进行了系统的文献回顾并对所有公开报道的寨卡病毒感染病例进行了汇总分析。结果发现，在25例患者中仅有20%出现明确的感染症状。通常，如果出现症状，症状出现不超过
数学模型如何助力人类疾病研究？
在科学研究的道路上，科学家们常常会开发多种模型来帮助研究，其中数学模型就是研究者们经常使用的一种模型，随着近年来研究的不断深入，就有研究人员开发出新型的数学模型来解析中和抗体和HIV-1之间相互作用的机制，当然除此之外，科学家们还利用数学模型对其它疾病进行了大量研究，本文中，小编盘点了近年来多篇
花椰菜类几何图案数学模型出炉
据物理学家组织网近日报道，最近，一个由西班牙卡米亚斯大主教大学(UPCO)、马德里卡洛斯三世大学(UC3M)的科学家组成的研究小组，首次开发出一种表现普适机制的数学模型，能描述某些复杂自然花纹形成的规则，比如花椰菜的表面图案。相关论文发表在最近出版的《新物理学》杂志上。 该研究属于分形几何
数学模型如何助力人类疾病研究？
在科学研究的道路上，科学家们常常会开发多种模型来帮助研究，其中数学模型就是研究者们经常使用的一种模型，随着近年来研究的不断深入，就有研究人员开发出新型的数学模型来解析中和抗体和HIV-1之间相互作用的机制，当然除此之外，科学家们还利用数学模型对其它疾病进行了大量研究，本文中，小编盘点了近年来多篇
你能想象么？未来人造血液可以无限量供应！
两组研究人员能够在实验室中产生人工血液从而可以无限量提供血液供给之后，对献血者日益增加的迫切需求可能很快就会得到缓解。 这两项研究都发表在《自然》杂志上，是将近20年不懈研究和反复实验的结果。无限量供血可极大地造福于各种不同类型的血液疾病患者和因为免疫疾病需要定期输血的人群。 “人们一直在为
科学家构建肿瘤生长趋势数学模型
据美国物理学家组织网8月2日报道，美国迈阿密大学和德国海德堡大学的研究人员日前开发出了一种能够帮助人们理解和预测肿瘤生长趋势的数学模型。研究人员希望该模型能够帮助医生为患者制定出高度个性化的治疗方案。相关论文发表在《自然》杂志旗下的新刊《科学报告》杂志网络版上。 从宏观角度来
数学家试图借数学模型揭示肥胖之谜
肥胖研究似乎不属于数学范畴，但美国俄亥俄州立大学数学研究人员侯赛因·焦什昆不这样认为。他带领一个研究团队，试图借数学模型揭示脂肪细胞形成的过程并解开肥胖之谜。筛选 焦什昆阅读大量与前脂肪细胞转变为脂肪细胞相关的学术文章后，找出16种在这个转变过程中看起来最活跃的蛋白质，从中