研究利用具有可调刚度的纤维状天然水凝胶Collagen构建了一个准三维系统，将上皮细胞接种在胶原蛋白水凝胶和培养基之间的界面上，用于模拟细胞在体内微环境中的状态。在该三维微环境中，细胞通过动态重构Collagen纤维束形成连接，并且相互连接的细胞对之间有很强的相向运动。在有效范围内，多个互不接触的离散细胞间通过动态重构的Collagen纤维束可以发生远程关联并形成多体运动的强相关网络。研究还将飞秒激光显微切割技术整合到3D实时跟踪系统中，证明了细胞间动态重构的Collagen纤维束中确实存在张力，并且细胞间的动力学强关联是由张力、而不是纤维束的有序几何微结构导致的……基于实验结果，研究同时提出了一个极性活性粒子的理论模型，通过将Collagen纤维束介导的力学作用结合到布朗粒子模型上（Phys. Rev. E, , 102(5)），该模型能很好描述细胞群体的向心运动及通过自组织进行聚集的行为。该研究揭示了细胞间通过力学信号引起远程关联以及发生自组织的物理机制，研究结果对理解伤口愈合、癌症转移和胚胎发育等重要生物学过程都将带来新的启发和思路，也有助于开发适于临床应用的新型生物化学材料[强]
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人类之所以是地球现阶段的生物统治者，其很大程度都是思考的能力和体魄的健壮性的优势。从细胞开始模拟开始，用代码模拟生物进化的过程！
这是一个人工生命试验项目，最终目标是创建“有自我意识表现”的模拟生命体，技术架构基于02年提出的 一个人工脑模型。这个项目永远没有结束的时候，开始于模拟一个简单的生命体，然后是青蛙、狗......, 结束于有“自我意识表现”的人工脑，或者说，结束于被机器人代替人类的那一天。
简单来说，这个项目是一个民科项目，试图以实验为导向，模拟生命进化的过程，按照优胜夯汰、随机变异、用进废退这三大原则,一步一步地搭建出从低等到复杂的人工生命体，除了模式识别的成果可以借签，原则上不需要学习很多数学知识，因为它强调由实验来驱动，而不是由复杂的算法来搭建神经网络。目前神经网络研究重点在于模式识别，但对系统赋予条件反射功能关注不够，没有把无生命的神经网络和有意识的人类看作同一个等级的自然现象。
从单细胞进化到多细胞、从青蛙进化到人类，这是一个漫长的、随机的进化过程，但在超级电脑上跑可能只要几天时间，就可能得到一个相当不错的脑模型。当然电脑速度越快、容量越大、环境模拟的越真实，则优胜夯汰后形成的脑结构就越复杂，错的脑模型都被自然淘汰掉了。从算法着手搭建，还是从模拟环境着手自动进化，这是创建人工生命的两个大方向，第一个方向有可能走到死胡同里，因为它不具备算法自改进、变异、遗传(算法的压缩)功能，当脑模型复杂到一定地步，可能会超出人脑能理解的范畴。模拟环境方式的难点则在于环境本身必须足够复杂、正确。而且必须循序渐进，与脑的进化同步，如果把一群青蛙扔到猴子的模拟环境中，则所有青蛙都会被自然淘汰掉，项目就无法进行下去了，另一个困难是电脑必须非常快，因为目前是用串行方式模拟并行算法，不断试错前进的过程。项目语言为Java，利用Swing作图环境，构建一个虚拟环境、并模拟一群草履虫的优胜夯汰，来获取一个具备自进化功能的人工生命体，具体脑(即电脑生成的神经网络)的生成、进化算法还需要以后逐渐加入。欢迎有对神经网络感兴趣的朋友一起来琢磨，这个项目不需要多少高等数学知识，重在实践。
人工生命: 这是一个人工生命试验项目，最终目标是创建“有自我意识表现”的模拟生命体。
#生命# #程序员# #科学#
#乌鲁木齐头条# 早上社区通知老爸去打第三针新冠疫苗，去了才知道现在疫苗改成吸入式的，成分和肌注式相同，模拟了新冠病毒自然感染的过程，不仅可以取得体液免疫和细胞免疫，甚至可以获得黏膜免疫，免疫的屏障更多了。新冠还有什么可怕的。
华东理工大学在促进细胞黏附新材料领域取得突破
近日，华东理工大学材料科学与工程学院刘润辉教授课题组通过模拟天然细胞黏附多肽，发现了具有促细胞黏附功能的β-氨基酸聚合物材料，并解析了相关机理。该成果以“Dual mechanism β-amino acid polymerspromoting cell adhesion”（β-氨基酸聚合物通过双重机理促细胞黏附）为题发表在国际权威学术期刊《自然—通讯》（Nature Communications, 12, 562.）上。
医用生物材料是我国高速发展的重要产业和国家的重大战略需求之一。为了赋予植入材料良好的生物活性，目前主要通过对材料表面进行活性功能修饰，利用细胞黏附蛋白/多肽来实现材料对细胞的调控。但是，天然蛋白/多肽在生物体内容易降解，且价格昂贵，难以大量制备，极大地限制了其实际应用。因此，针对天然蛋白/多肽的不足，设计和发现新的细胞黏附材料在组织修复领域具有重要意义。
刘润辉教授课题组通过结合RGD和KRSR两类细胞黏附多肽的结构特征，设计合成了一系列体内稳定性好、结构可调、容易制备的β-氨基酸聚合物，并利用前期本课题组构建的低背景噪音和高效功能分子筛选技术（J. Am. Chem. Soc. , 141,16772−16780）实现高通量筛选，发现了具有优异骨细胞黏附功能的聚合物，并在动物实验中展示了的优于商品化骨修复材料的效果。这一工作为设计新的细胞黏附功能材料提供了思路，发现的优选材料有望广泛应用于骨修复领域。
材料科学与工程学院博士研究生陈琦是该成果的第一作者，刘润辉教授为通讯作者。该成果得到了国家自然科学基金委、科技部等基金的资助。陈琦同学得到华东理工大学“张江树优博重点培育计划”的资助。
来源：华东理工大学
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1活性成分，active ingredient,也叫有效成分，其他的可以叫助剂。2.小白鼠也是哺乳动物，属于模式动物用来做实验验证安全性和药效，有些疾病白鼠不能模拟，比如精神类疾病，有的需要更高级的灵长类动物实验模拟。体外细胞实验有效，白鼠实验不一定有效，白鼠实验有效人不一定有效。3科学必须可以证伪。4西方死亡人数不单是一个药物的原因，发达国家老龄化严重，基础疾病比例就大，比如心脑血管疾病癌症那个老年人没点不正常的。活的越久距离死亡越近。5中医流传下来是随着科技进步逐步淘汰落后的，中医现在治的都是西医治不了的病，因为西医能治好谁去找中医。西医治不好说回家吃点中药吧，这就是等于说回家想吃点啥就吃点啥吧。看你怎么理解。古代皇家也知道医不好是大概率的事件，不然就把医生杀干净了，但是有别的选择吗？7，不管古今中外，实践是检验真理的唯一标准，不进步就落后，努力奔跑才能维持现状。不投入资金人力研发，天上不会掉馅饼，所谓老祖宗那点知识早就落后几千年了。现在一个新药开发几十亿美元。
今天下午参观了襄阳科技馆，一楼主要是观看大屏幕地球的形成，以及飞禽走兽的标本，二楼没开放，三楼是物理生物，重力，电力，人体结构，细胞，细菌，射击，模拟驾驶汽车…建议中小学生多去参观学习。
我们也能做出一流的科研。最近我的团队在国际上首次报道胶质母细胞瘤（GBM）缺氧性血管旁微环境（HPVN）的病理结构及相关责任细胞-Nestin+/CD31+细胞。通过联合体外微流控芯片技术精准模拟GBM中HPVN，并实时在线观察及验证胶质瘤干细胞（GSLC）转分化来源的Nestin+/CD31+细胞通过提供更多的Notch配体DLL4和JAG1来促进胶质瘤干细胞（GSLC）耐药。该研究结果通过比对TCGA数据库阐明GBM病理结构异质性对分子预后价值的预测影响，强调GBM的HPVN中分子的临床预后预测价值。该研究成果在线发表在神经肿瘤学顶级期刊Neuro-Oncology（神经肿瘤排名第一）。
关于打疫苗最通俗易懂的比喻
打疫苗就是组织人体免疫细胞做一场模拟考，还是开卷考，可以翻书找答案，而考题有大概百分之七八十是真题。
为什么疫苗可以防重症和病死？
因为真题都做过百分之七八十了，只要是正常人考个七八十分绝对没问题，学霸考满分也是可以的。
为什么打了疫苗不能杜绝感染？
被抽中参加正式考试的过程其实就是感染，而接触到感染源就是被抽中了。
为什么有些人看起来不会被感染？
不是这些人没参加正式考试，而是他们用极快的速度答完题交卷了，你以为他们没考试而已。
那么为什么还要打疫苗？
参加过模拟考的人，不能保证你不用参加正式考试，但是能保证你正式考试不考0分。
不打疫苗一定会得重症或死亡吗？
如果你是学霸，直接参加正式考试也是能拿高分的。
为什么有人打疫苗会有不良反应？
如果本来就是学渣，就算开卷考试，查答案也会很累。
四人赛——5月10日最新四人赛模拟练习
助记词：杀伤性T细胞有助于免疫疟疾类，非传染病不可能只有蚊子和细菌，空在中间特异性小于空在尾部非特异，腹泻错误其他正确。
注：图1为新题练习
"杀伤性T细胞" "有助于" "免疫" "疟"疾类
"非传染病" "不可能" 只"有" "蚊子"和"细菌"
空在中间"特异性" "小于" 空在尾部"非特异"（注：空指"____"）
AI助力创新TCR疗法开发，新锐完成4000万美元A轮融资
原创 药明康德 药明康德 -08-26 07:30 发表于美国
3T Biosciences今日宣布完成4000万美元A轮融资。同时亦宣布自斯坦福大学（Stanford University）获得创新T细胞受体（TCR）模拟物（mimetic）发现平台以及尚处于开发阶段的MAGE-A3 T细胞受体（TCR）-T资产的独家授权，以快速扩展3T的治疗管线。
在过去的十年来，免疫疗法在癌症治疗上获得许多重要的进展。癌症免疫治疗的其中一项方式便是将病患体内的T细胞取出，并通过基因工程使其具有辨认只出现在癌细胞上的蛋白质的能力，当这些改造后的T细胞被再次输入至病患体内时，便能对癌细胞产生攻击反应。然而在这类疗法上，研究人员所面对的主要挑战便是找寻那些具癌细胞专一性的蛋白，以降低那些因免疫交叉反应而造成正常细胞被攻击的不良反应。
3T的3T-TRACE（TRACE为“T细胞受体抗原与交叉反应发动机”的缩写）平台便是针对此需要而开发。3T-TRACE平台结合了具高度多样性靶标文库以及人工智能机器学习技术以识别新的靶标与TCR。此平台可以自病患检体当中识别具肿瘤专一性的抗肿瘤免疫反应，并发现在实体瘤中最普遍存在且具免疫抗原性的靶标。接着通过机器学习演算法，大量并全面地筛选那些能够与TCR结合并活化T细胞的靶标。此平台最后会再对TCR以及其相对应靶标的专一度与交叉反应性进行广泛地检查与验证，进而识别出具治疗效果的TCR或TCR模拟物，能够以安全、肿瘤专一与高剂量的方式进行免疫治疗。除了在TCR细胞疗法的应用外，此平台亦可用以开发TCR模拟物双特异性疗法（TCRm bispecific）以及多肽疫苗（peptide vaccine）。同时除了癌症领域，这些技术亦有潜力被应用在自身免疫疾病与病毒感染的治疗上。
图片来源：3T Biosciences公司官网
在过去5年，3T团队已经识别十多种包含结直肠癌至乳腺癌的癌症靶标蛋白，而这次所获得的资金将会被使用在将一部分发现的靶标推进临床阶段。3T打算在明年递交新药临床试验（IND）申请，并希望在或2024年初将其第一个项目带入临床。
“3T的科技使得我们能够着手对付癌症治疗最大的挑战之一——针对实体瘤与其他免疫介导疾病，开发具有治愈潜力的下一代疗法，”3T的董事会主席Sean Harper博士说道，“它具有为癌症、自身免疫与感染疾病研究与开发带来巨大改变的专长。”
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