分子クローズアップ

分子クローズアップ

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18年2023月XNUMX日(Nanowerkニュース) 膝の MRI スキャンを想像してみてください。 このスキャンは、膝に存在する水分子の密度を約 XNUMX 立方ミリメートルの解像度で測定します。これは、たとえば膝の半月板が裂けているかどうかを判断するのに最適です。 しかし、XNUMX 立方ナノメートル、つまり現在の MRI スキャナーが生成できる最高解像度の約 XNUMX 兆分の XNUMX の単一分子の構造データを調査する必要がある場合はどうなるでしょうか? それが、ワイツマン科学研究所化学・生物物理学科のアミット・フィンクラー博士の目標です。 最近の研究では (物理的レビューを適用, 「磁気トモグラフィーによる単一電子スピンのマッピング」)、Finkler、博士課程の学生である Dan Yudilevich とドイツのシュトゥットガルト大学の共同研究者は、個々の電子をイメージングするための新しい方法を実証して、その方向に大きな一歩を踏み出すことに成功しました。 現在その初期段階にあるこの方法は、いつの日かさまざまな種類の分子の画像化に適用される可能性があり、医薬品の開発と量子材料の特性評価に革命をもたらす可能性があります。 클라우드 기반 AI/ML및 고성능 컴퓨팅을 통한 디지털 트윈의 기초 – Edward Hsu, Rescale CPO
많은 엔지니어링 중심 기업에게 클라우드는 R&D디지털 전환의 첫 단계일 뿐입니다. 클라우드 자원을 활용해 엔지니어링 팀의 제약을 해결하는 단계를 넘어, 시뮬레이션 운영을 통합하고 최적화하며, 궁극적으로는 모델 기반의 협업과 의사 결정을 지원하여 신제품을 결정할 때 데이터 기반 엔지니어링을 적용하고자 합니다. Rescale은 이러한 혁신을 돕기 위해 컴퓨팅 추천 엔진, 통합 데이터 패브릭, 메타데이터 관리 등을 개발하고 있습니다. 이번 자리를 빌려 비즈니스 경쟁력 제고를 위한 디지털 트윈 및 디지털 스레드 전략 개발 방법에 대한 인사이트를 나누고자 합니다.
実験装置: 各カラムの上部に平均で 30 つのセンサーを備えた厚さ 2,640 ミクロンのダイヤモンド膜を、32,650 倍 (上) および XNUMX 倍 (下) に拡大 現在の磁気共鳴画像法 (MRI) 技術は、何十年もの間、膨大な数の病気の診断に役立ってきましたが、この技術は数え切れないほどの人々にとって画期的なものでしたが、解決されていない根本的な問題がいくつかあります. たとえば、MRIの読み取り効率は非常に低く、機能するためには数千億個の水分子のサンプルサイズが必要です。 その非効率性の副作用は、出力が平均化されることです。 ほとんどの診断手順では、平均化が最適ですが、非常に多くの異なるコンポーネントを平均化すると、一部の詳細が失われ、小規模で発生している重要なプロセスが隠される可能性があります. それが問題であるかどうかは、質問の内容によって異なります。たとえば、満員のサッカー スタジアムの観衆の写真から検出できる情報はたくさんありますが、写真はおそらく最適なツールではないでしょう。 XNUMX列XNUMX列目に座っている人の頬のほくろについてもっと知りたい場合に使います。 ほくろに関するデータをさらに収集したい場合は、近づくことがおそらく最善の方法です。 フィンクラーと彼の共同研究者は、基本的に分子のクローズアップショットを提案しています。 このようなツールを採用することで、研究者は重要な分子の構造を綿密に調べることができ、新しい発見につながる可能性があります。 また、医薬品開発の初期段階など、作品自体に小さな「キャンバス」が不可欠な場合もあります。 では、個々の分子に至るまで、少量のサンプルで機能する、より正確な MRI と同等の結果を得るにはどうすればよいでしょうか? Finkler、Yudilevich、シュトゥットガルトの Drs. Rainer Stöhr と Andrej Denisenko は、電子の正確な位置を特定できる方法を開発しました。 これは、量子センサーとして使用される特別な合成ダイヤモンドの原子サイズの欠陥である窒素空孔中心の近くにある回転磁場に基づいています。 その原子サイズのため、このセンサーは近くの変化に特に敏感です。 その量子的性質により、単一の電子が存在するか、それ以上存在するかを区別できるため、個々の電子の位置を驚くほど正確に測定するのに特に適しています。 「この新しい方法は、構造、機能、およびダイナミクスの聖なる分子の三位一体をよりよく理解するために、既存の方法を補完する観点を提供するために利用できる可能性があります。」 フィンクラーと彼の同僚にとって、この研究は正確なナノイメージングへの道のりにおける極めて重要なステップであり、彼らは、この技術を使用して多様なクラスの分子をイメージングできる未来を思い描いています。彼らのクローズアップ。

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