albina.valeeva2005@mail.ru 0,0

Древние греки считали, что мозг нужен только для того, чтобы охлаждать кровь, а главным мыслительным органом считали сердце – вместилище души. За прошедшие несколько тысячелетий наука здорово подвинулась в понимании роли мозга в жизни человека. Последние десятилетия активных исследований в нейробиологии помогло ученым понять многое о том, как работает наша память, зачем нужен сон и как мы воспринимаем окружающую действительность. Пришло время применить эти знания на практике, чтобы использовать возможности нашего мозга на полную катушку. О том, как каждый из нас может это сделать, рассказывает книга Джона Медины.

Можно бесконечно смотреть на огонь, на воду, и на чужой труд. Точно также можно бесконечно советовать, как писать научные работы. Пользы от подобных советов обычно бывает мало, потому что единственный путь научиться хорошо писать (неважно, в науке или вообще) – это практика. Конечно, такой совет слишком неинтересный – во-первых, он очевиден; во-вторых, он слишком не определен по срокам. Тем не менее, издательства с завидной регулярностью публикуют новые и новые книги из серии «10 советов начинающим авторам», большинство из которых являются довольно скучными попытками растянуть на 100 страниц одну-две мысли, прекрасно умещающихся в одном абзаце. В итоге, серии «Как стать гениальным писателем всего за 10 минут в день» довольно быстро стали игнорироваться целевой аудиторией. К счастью, случаются приятные исключения, и об одном из таких мы вкратце расскажем тут.

Синаптические везикулы обеспечивают связь между нейронами, а значит, их изучение является необходимым для понимания того, как функционирует нервная система. Кроме того, везикулы являются моделью для изучения общих для всех клеток механизмов клеточного транспорта. Новая трехмерная модель синапса включает 300 тысяч белков в атомарном разрешении. Эта подробная модель открывает новые возможности для изучения тонких механизмом работы синаптических везикул.

В начале XX века с помощью немецкого психиатра Алоиса Альцгеймера мир узнал о существовании новой нейродегенеративной болезни. И хотя долгое время исследователи не воспринимали генетическую предрасположенность в качестве важного фактора для развития болезни Альцгеймера, вскоре ситуация изменилась. Однако и сейчас о природе этого заболевания идут ожесточенные споры: кто же во всем виноват — β-амилоид или APOE4?

В эпоху электронно-вычислительных машин трудно представить, что помочь человеку в решении его задач может что-либо помимо мощного компьютера. Квантовые компьютеры все ещё являются экзотикой, недоступной простым смертным... А слышали ли вы о молекулярных компьютерах? Прошло два десятка лет с тех пор, как ученые впервые решили математическую задачу при помощи ДНК. На сегодняшний день ученым удалось продвинуться в этом направлении гораздо дальше — работу программируемых нанороботов уже тестируют на тараканах. Вы всё еще думаете, что будущее далеко? Тогда мы идем к вам!

Геном постоянно накапливает изменения. И если пару десятков лет назад представления об этих изменениях навевали мысли об эволюционных масштабах времени, то сейчас мы всё больше узнаем о том, как наш генетический материал меняется прямо на глазах. Молекулярные часы — методика оценки времени эволюционного расхождения видов по анализу замен в ДНК, — уже стали привычной темой для научно-популярной литературы и журналистики, а вот оценка возраста отдельных клеток и тканей организма привлекла внимание совсем недавно. И выясняется, что поиск молекулярных маркеров, позволяющих сказать, сколько лет вам и вашим клеткам, не заглядывая в паспорт, может быть интересен с очень многих точек зрения: от диагностики болезней до поиска преступников и изучения самого процесса старения.

Мощный поток данных, который генерируют современные онкологические исследования, позволяет по-новому взглянуть на страшную, но в тоже время загадочную болезнь — Рак.

С помощью уникальной программы финансирования перспективных разработок в области изучения генома человека правительству США практически удалось достичь долгожданной цели: снизить стоимость секвенирования генома до $1000.