剑桥开创新型抗菌生物材料
剑桥优素福·哈米德化学系的研究人员试验了一种新材料来解决细菌和真菌的耐药性问题
这种新方法提供了一种解决耐药性的“正交”方法——为感染对当前治疗方法耐药的致病菌株的患者提供一种全新的治疗方法。
该小组使用了再生丝素蛋白,它可以从由蚕丝制成的丝中提取。 家蚕 蚕。这类研究的材料比较常见;它具有耐用性和生物相容性,也许最重要的是可以通过利用其生物特性将其“调整”成特定的三维结构。
研究人员将硒纳米粒子嵌入丝基薄膜中;添加硒使该材料具有抗菌和抗真菌特性,但最重要的是,由于其丝素蛋白基质,该材料对我们自己的细胞无害。

这项研究可能会应用于局部伤口敷料等治疗应用。该团队打算研究如何将他们的生物材料整合到现有的制造技术中——这可能允许按需生产具有定制几何形状的抗菌设备,这可能与医院的使用高度相关。
肤色对诊断信心的影响
剑桥大学和其他五家机构的研究人员合作,研究了肤色在诊断结果中的作用,以及医学生第五年学习中的诊断信心。
该研究向学生们展示了 24 张图像,代表 12 种不同的皮肤状况,包括带状疱疹、湿疹和水痘。每种情况都有两张相关图像,一张是非白皮肤患者 (NWS),一张是白皮肤患者 (WS)。
研究发现,学生们在诊断白色皮肤的五种病症方面比非白色皮肤的病症更准确,而参与者在诊断一种病症(黄疸)时则相反。
从定性上看,学生们对 WS 的 12 个条件中的 8 个条件比 NWS 更有信心,并且对其中的 2 个条件更有信心。根据参与者的意见,强调了医学教科书和其他资源包含多样化肤色的必要性,以及新冠肺炎对皮肤科安置的影响。一位参与者提到,他们相信通过更多的学习,他们的信心不足会得到改善。
使用手机研究森林健康
剑桥大学和加拿大滑铁卢大学的一项研究开发了一种监测森林健康和发展的新方法。

植树造林是应对气候变化的一种方式。然而,仅仅植树是不够的,还需要植树造林。为了成为有效的碳汇,需要对树木进行密切监测;森林火灾、树木健康状况不佳和其他危险给稳定固碳带来了问题,因此森林监测至关重要。
监测工作通常既麻烦又耗时,需要手动测量单棵树的周长,或者需要昂贵且笨重的激光传感设备,但这项新研究有可能解决这个问题:
研究人员为华为 P30 Pro 智能手机开发了一款应用程序,利用手机内置的 LiDAR 传感器,仅根据一张图片即可准确估计树干直径。
该技术的平均绝对误差仅为 8%,平均误差仅为厘米。它在多种季节和不同森林中都表现良好,与相同树木的手动测量相比,总测量时间减少了近五倍。

过去,基于手机的替代系统已经过良好的测试,但这些系统通常需要从多个不同角度捕获每棵树的多张图片,因此很难在树叶茂密或树枝等障碍物的森林中部署。
这项研究对于促进更广泛和更广泛的森林调查具有明显的意义,尽管研究人员指出需要做更多的工作来验证他们的模型 – 他们的大部分数据集由直径小于半米的树木组成。
绘制大脑图谱
科学家们成功地又添加了一个他们声称已经成功绘制地图的大脑,使总数达到四个。
完整的大脑图谱(称为“连接组”)描述了大脑的整体结构,直至单个突触的分辨率(神经元之间的间隙)。来自英国和美国机构的 20 名研究人员组成的团队成功地构建了果蝇幼虫的连接组,绘制了迄今为止最大、最复杂的连接组图。
连接组有 3,016 个神经元和 548,00 个突触。就背景而言,人类大脑被认为拥有约 860 亿个神经元和 150 万亿个突触,因此在我们开始全面绘制自己的大脑图之前还有很长的路要走。
尽管如此,这一成就是一个重要的里程碑,连接组将为研究人员提供一个有价值的、有形的模型进行分析,以推动神经科学领域的发展。例如,这篇论文已经开始分析在神经元连接中观察到的复发水平——衡量信号重新访问链中较早神经元的频率的指标——这一特征将是理解大脑的新兴复杂性的关键。