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小时常吃抗生素,长大更易得暴食症? | 一周科学

撰文 | 杨枭    黄华    尤嘉    惠家明 责编 | 惠家明
 
1. 小时常吃抗生素,长大更易得暴食症吗?
 
以往的研究认为,暴食症、厌食症等饮食障碍疾病是社会文化环境和精神压力导致的。最近,乔治梅森大学和哈佛医学院等机构的研究者对丹麦52万名青少年女性进行调查发现,饮食障碍类疾病竟然与儿童时期生病以及服用抗生素的经历有关。具体来说,因严重感染而接受治疗的孩子,长大后患有饮食障碍的风险更高。如果女孩生病期间使用过抗生素或抗病毒药物,那么进入青春期以后,她患上暴食症的风险会提高63%,患上厌食症的风险会提高23%。不过,该研究并未对男孩进行研究,也未能找到药物影响进食的具体原因。
 
文章链接:https://jamanetwork.com/journals/jamapsychiatry/article-abstract/2731310
 
2. 零食染色剂助力打印3D器官
 
 
人体器官3D打印面临两大困境:一是我们的器官具有非常复杂的脉管网络,如此精密的结构给打印带来了巨大挑战;二是为了安全有效移植到人类体内,打印所用的材料必须无毒无害,且与人体兼容。本周,《科学》杂志发表的一项研究同时突破了这两大问题。来自华盛顿大学等机构的研究团队使用了一项投影立体光刻技术(projectionstereolithography)用来3D打印人体器官。该技术打印出了特别精妙的器官结构,可以实现液体流动等功能。此外,研究者还找到了与生物体兼容的材料,让活细胞在材料中可以正常存活。值得一提的是,这并不是什么全新的材料,而是一种现在零食常用的染色剂。研究人员甚至是从超市买到这种染色剂的。该模型在功能和兼容性上的双重出色表现,极大鼓舞了移植器官领域的科研人员。
 
图片与文章链接:https://science.sciencemag.org/content/364/6439/458
 
3. 童年遭受虐待,染色体端粒长度较短
 
 
端粒,是存在于细胞染色体末端的一小段 “DNA-蛋白质复合体”。对于大多数人来说,端粒长短与寿命密切相关,会随着年龄的增长变得越来越短。除了自然衰老因素之外,还有什么因素可能导致端粒更短呢?挪威奥斯陆大学的研究者观察研究了一千多名严重精神疾病患者(包括精神分裂症和双相情感障碍等患者)后发现,童年曾遭受过虐待的病人,端粒会比其他人更短。这意味着,童年早期的应激反应很可能与细胞衰老相关,并影响到了端粒长度。
 
文章链接:https://www.nature.com/articles/s41398-019-0432-7
 
4. 高糖饮食可能会削弱甜味觉,并让我们吃得更多
 
 
科学家早已知道,肥胖人群的甜味觉较弱,但并不确定甜味感知弱是不是因为他们吃甜食比一般人更多。近日,来自美国密歇根大学对果蝇的研究则进一步表明,食物中过量的糖分确实会引发甜味感受神经元的细胞自主行为,减弱对甜味的感知能力。不仅如此,在对甜味的感知不那么灵敏以后,被观察对象更容易出现过度摄食的问题,也就更有可能导致肥胖。
 
文章链接:https://www.cell.com/cell-reports/fulltext/S2211-1247(19)30492-9
 
5. 亚马逊仓库员工被电脑自动解雇
 
近日,The Verge 网站报道称,亚马逊公司用电脑程序自动解雇了一批低效率的仓库员工。该网站自称获得了亚马逊公司的内部文件,其中显示:公司设计的程序自动跟踪了每一名仓库员工的生产工作效率,并且在2017年8月到2018年9月期间以“未能达到生产率指标”为由解雇了300名全职员工,而整个仓储中心的员工也不过2500人。这一程序执行解雇命令时几乎是自动化的,甚至无需职工的上司同意。对此,不少员工感到相当不满,认为自己被公司像机器人一样对待。
 
文章链接:https://www.theverge.com/2019/4/25/18516004/amazon-warehouse-fulfillment-centers-productivity-firing-terminations
 
6. 人工神经网络首次控制真实神经网络
 
 
人工神经网络是当下人工智能领域中普遍使用的技术,但是,它们能否控制真实的生物大脑神经呢?近日,麻省理工学院的研究人员就成功用一个人工神经网络精确控制了猴脑中的一部分视觉神经网络。研究人员首先构建了一个模拟大脑视觉皮层的人工神经网络。这一人工神经网络不直接与猴脑连接,而是输出一批特定的图像。猴子看到这些图像以后脑部视觉皮层中特定的神经元群被精确控制激活,而周围的神经元仍然保持不活跃状态。也就是说,只要人们想激活猴脑视觉神经中某个特定部位,人工神经网络就能以放映图片的方式精准刺激到目标位置。下一步,研究者准备探索猴脑中的其他部分,如涉及感情处理的杏仁体,是否也可以被人工神经网络控制。
 
图片与文章链接:https://www.biorxiv.org/content/10.1101/461525v1
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