인공지능을 결정할 것입의 나이에 장 microflora

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2019-02-07 00:45:19

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인공지능을 결정할 것입의 나이에 장 microflora Source:

는 많은 박테리아 및 다른 살아있는 작은 유기체,용기에서는 흔히 미생물 또는 미생물,하지 도움 당신은 음식을 소화하고 싸우는 질환입니다. 자세히 설명된 대로에서 새로운 연구는,그들은 또한 매우 정확한 생물학적 시계 표시하는 물리적 나이는 사실을 열 수 있는 광범위한 기회를 연구의 건강과 장수입니다.

의 조합 기계 학습과 당신의 위

사이의 관계를 biome 의 장과 연령에 의해 설명되었 장수 연구원이 알렉스 Zhavoronkov 그리고 그룹의 자신의 동료에서 오감학,인공지능 시작에 초점을 맞추고,발견의약,바이오 마커의 개발과 연구에의 노화합니다.

상대적으로 약간 알려져 있는 방법에 대한 우리의 장 biome 에서 전송되는 다른 하나의 단계 연령,또는 연결에 대한 사이 우리 시대의 상태는 우리의 장집니다. 에 게시할 준비가 작업에 대해 설명합 팀으로 검사 3663 샘플 장 박테리아 1165 건강한 사람들은 20 세 90 년에서 유럽,아시아 및 북미합니다. 의 세 번째에 대해 샘플을 얻을 수 있었 연령 그룹에서 20-39 년,하나 세 번째 세 40-59 세 년 그리고 하나 세 번째 세 60 90 년니다.

경우 다음에 입력하는 심화 학습 알고리즘에 훈련 데이터에서 1673 다른 미생물 종의 90%에서 견본다. AI 의뢰를 예측하는 세의 나머지의 10%를 참가자들만을 기반으로해서는 그들의 장 박테리아.

정확한 세균의 시계

결과로 설명의 첫번째 방법 예측 시대의 분석을 통해 장 미생물 보여주는 시스템을 예측할 수 있령으로 정밀도의 동의를 기반으로,데이터에 장 박테리아. 또한,결과는 39 의 샘플링 종류의 미생물에 특히 중요한 정확한 예측의 나이.

이 연구는 우리의 장 microbiomes 시간이 지남에 따라 변경합니다. 의 수는 어떤 미생물 나이로 줄이고,다른 사람이 될 것이 더 많다. 나이지에 영향을 미치는 요소의 유병률이 다른 종류의 박테리아에서 인간의 소화 시스템입니다. 그것은 믿고 무엇을 먹고 어떻게 당신은 잠을 어떻게 물리적으로 활성화에 크게 기여를 이다.

학 Mag 따옴표 Zhavoronkova 는 미국 연구할 수 있는 기초를 놓은"시간의 노화 미생물",할 수 있는 역에 대한 기준으로 향후 연구에서 어떻게 세 사람의 변경 내장,그리고 어떻게 약물,다이어트와 알코올 소비를 수명에 영향을 줍니다.

라이브 더 이상은,더 나은 삶

연구의의 영향을 우리의 미생물에 근속기간에 또 다른 차원을 추가하는 방법에 대한 우리의 이해 및 이유는 시대입니다. 다른 학문 분야는 다음을 포함합니다 고려의 텔로미어 길이,염색체의 끝을 믿고에서 중요한 역할을 노화 과정이 우리입니다.

동일 수 있습에 대해 말할 수 있의 역할을 microbiomes 과 관련하여 질병 및 조건,알레르기를 포함하여,당뇨병,암,우울증 같은 정신적 상태입니다. 연구진은 하버드 대학에서도 개발한 유전자 조작된"전화"박테리아 수집할 수 있는 상태에 대한 정확한 정보의 장을 미생물니다.

긍정적인 효과의 많은 연구는 와 함께 특별한 노력에 대한 데이터를 수집하 microbiomes,그들은 새로운 추가는 데이터—식품니다. 경우 인공 지능의 새로운 데이터는 도움이 될 것입니다,우리는 더 나은에 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하의 용기와 그것이 무엇을 의미 우리의 건강을 위해합니다.

당신은 무엇을 생각하는 것보다,다른 AI 유용할 것이 분석을 위한 우리의 건강까? 우리에게 말합니다.

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위성 캡쳐 폭풍 리프트 17-발파에서는 태평양

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새로운 우주의 모델을 설명한 어두운 에너지

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연구진에서 웁살라 대학교에 스웨덴의 새로운 모델을 제시 우주,능력,자신의 의견을 해결하기 위해,비밀의 어두운 에너지에 따라 많은 이론 물리학에 대한 책임이 공간의 확장입니다. 새로운 문서 과학자들이 저널에 발표된 실제 검토에는 문자,설명하는 새로운 구조의 개념과 역할의 어두운 에너지에서 우리의 우주에 따라,연구원,이동하는 가장자리에의 확장하고 거품입니다. Press release 웹 사이트에 게시 EurekA...

아메바에서 찾을 솔루션의 복잡한 수학적 문제를 더욱 빠르게 보다 컴퓨터

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아메바—은 간단한 생물,우리는 학교에서의 첫 수업의 생물학습니다. 거의 사람이 고려한 아메바의 높은 지능형 개인기 때문에,그녀가 없는 신경계에서 일반적인 의미합니다. 그러나,그룹의 과학자 도쿄 게이오기주쿠대학교 이것을 사용한 단일세포 유기체를 해결하는 수학적 문제입니다. 과하는 놀라운 아메바의 대처와 그것보다 더 빠르고 효율적으로 강력한 컴퓨터입니다. 문제를 해결해야 했고,"이라는 작업의 komm...

에서 무엇을 기대 과학에서는 2019 년까?

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미래를 예측하—쉬운 일이 아닙니다. 이에 전념하고 전체 분야입니다. 훈련 예보 데이터에 의존을 추구하는 동향,관찰하는 사람들의 행동해 노력하고,추측한 다음에 무슨 일이 일어날 것입니다. 이는 특히 과학의:그것의 성격,그 불확실성을 허용하지 않을 의존하 화살표 개발합니다. 우리는 예측할 수 없습니다. 그러나 우리는 듣고 과학자들입니다. 자의 모습에서부터 무엇을 기대 과학에서 2019. 첫째,분명:예정된 이벤트 ...

과학자들이 달성된 초전도 기록적인 고온

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작은 입자니다. 그들은 어떻게 근본적인가?

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글로벌 이산화탄소 배출량이 휴식 레코드에 2018

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