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· 健康·
生殖細胞或是女性比男性活得長的原因
生殖細胞對脊椎動物機體衰老的性別依賴性調節模型（圖片來源：Osaka University）
研究者探究了一種鱂魚（Nothobranchius furzeri，常作為脊椎動物研究的模式物種）的壽命。通常情況下，雌性鱂魚壽命長於雄性，但當研究人員去除鱂魚的生殖細胞後，發現雄性鱂魚壽命相比正常情況變長，雌性鱂魚壽命則變短，且雌雄鱂魚的壽命長短趨於一致。進一步研究發現，無生殖細胞的雌性鱂魚雌激素訊號顯著減少，這會增加心血管疾病的風險，從而縮短壽命。這些雌性鱂魚還含有更多血清胰島素樣生長因子1，這會抑制其體內對於維持健康和延緩衰老至關重要的訊號。而無生殖細胞的雄性鱂魚的肌肉、皮膚和骨骼健康得到了改善，且它們體內一種啟用維生素D的物質含量增加。因此，研究者推測維生素D可能具有延長壽命的作用，於是他們向鱂魚體內新增維生素D，發現雄性和雌性鱂魚壽命均延長了。這項研究結果表明，生殖細胞以相反的方式影響著脊椎動物雄性和雌性的壽命，這或是解開生殖、衰老和壽命之間神秘相互作用的重要線索。（OSAKA UNIVERSITY）
· 航天·
狀況頻出，波音“星際客機”飛船返回時間推遲至6月26日
波音“星際客機”飛船停泊在國際空間站上。圖片來源：NASA
美國東部時間6月5日上午10點52分，波音“星際客機”（Starliner）飛船搭乘聯合發射聯盟（ULA）的Atlas Ⅴ火箭，已成功發射升空，隨後按照計劃進入穩定的軌道，飛往國際空間站。在經歷氦氣洩漏，推進器失聯等狀況後，“星際客機”在美國東部時間6月6日下午1:34分抵達國際空間站，比預計時間晚了一個多小時。
“星際客機” 原計劃於當地時間 6 月 14 日與空間站分離並返回地球，但它在軌道上又遇到了諸多問題。例如，氦氣洩漏、推進器失聯的問題尚未徹底解決，宇航員表示宇航服不適，出艙活動被推遲。結合以上情況，任務團隊表示“星際客機”脫離國際空間站的時間將延後至6月25日，預計著陸時間則推遲到6月26日。（NASA）
· 動物學·
遷徙性蝗蟲的特殊嗅覺機制
飛蝗（圖片來源：Benjamin Fabian, Max Planck Institute for Chemical Ecology）
飛蝗（Locusta migratoria）是一種對全球農業構成嚴重威脅的遷徙性害蟲。它們在成群和單獨出現時具有不同的行為模式，有研究認為，這與它們嗅聞到的同類資訊素有關。近日，據一篇《細胞》（Cell）上的研究，馬克斯·普朗克化學生態學研究所的科學家發現飛蝗腦中具有獨特的嗅覺編碼機制。
研究發現，飛蝗腦中的觸角葉(antennal lobe)中擁有高達2 000多個嗅小球（遠超過其他昆蟲的20至300個），上面的嗅神經元能特異性地結合氣味分子，再將訊號投射到高階腦區。為追蹤嗅小球在飛蝗的六個發育階段中的啟用模式，科學家透過CRISPR/Cas9基因編輯使細胞表達GCaMP蛋白，這種蛋白能夠與細胞啟用時流入的鈣離子結合發光。他們發現，飛蝗觸角葉中具有由特定的嗅小球簇組成的環狀結構。在整個發育過程中，嗅覺受體的表達和編碼都保持穩定。此外，觸角葉中的氣味空間編碼主要反映了氣味分子的結構，而對其的喜惡再由高階腦區編碼，這與蒼蠅等昆蟲又有所不同。這項研究加深了我們對氣味影響蝗蟲行為的理解，或能用於防治蝗災。（MAX PLANCK INSTITUTE FOR CHEMICAL ECOLOGY）
· 人工智慧 ·
自動駕駛通常比人類駕駛更安全，但暗光環境和轉彎時除外
人為失誤是當今道路交通事故的主要原因，近年來商用自動駕駛技術快速推廣，精密的感測器和演算法或許能減少人為失誤，讓駕駛更加安全。近日，一篇發表在《自然·通訊》（Nature Communications）上的論文表示，自動駕駛車輛在大多數場景下，事故數量比人類駕駛車輛的故事數量更少。
研究人員比較了2016年至2022年間2 100輛自動駕駛車輛和35 133輛人類駕駛車輛的事故資料（主要來自美國加利福尼亞州）。研究人員發現，自動駕駛車輛在執行常規駕駛任務（如保持車道位置和根據車流調整位置）時一般更安全、更不容易發生事故。但當前資料表明自動駕駛車輛在特定情境下似乎更易發生事故，比如在晨昏弱光環境下和轉彎時（事故率分別是人類駕駛的5.25倍和1.98倍）。作者指出，這些可能是自動駕駛技術需要進一步改善的領域，如此才能穩定匹配或超越人類駕駛能力。
· 醫學·
血液蛋白或有助於預測帕金森病
帕金森病是一種神經退行性疾病，在出現運動症狀前，患者會有一段時間出現非運動症狀，包括快速眼動（REM）睡眠行為障礙等睡眠障礙，而這是日後帕金森病進展的重要預測指標。根據《自然·通訊》（Nature Communications）發表的一項研究，血液中的蛋白質或有助於在運動症狀出現前7年預測帕金森病的發生。
研究團隊分析了99名近期被診斷患有帕金森病的患者、72名出現快速眼動睡眠行為障礙但沒有帕金森相關運動症狀的患者，和36名健康對照者的血樣。他們在帕金森患者的血液中識別出23種蛋白質的持續失調。在這些蛋白質中，有六種在快速眼動睡眠行為障礙患者中也顯示出失調。作者隨後用一種機器學習模型來預測基於蛋白質組成的診斷結果。根據八種蛋白質的表達，該模型能識別出100%的帕金森患者。此外，該模型能在帕金森病患者運動症狀出現前最多7年預測發病情況，準確率高達79%。作者指出，識別早期帕金森病患者能夠讓更多人參與預防性臨床試驗，改善患者治療方案和研究成果。但他們總結說，還需在更大的樣本中進一步驗證，才能將這些發現轉化到臨床應用中。
撰寫：王昱、冬鳶、馬一瑗
編輯：王昱、冬鳶
圖片來源：Pixabay