Ein Konsortium von WissenschaftlerInnen der Universitäten Wien, Basel und Utrecht hat herausgefunden, dass eine in der Traditionellen Chinesischen Medizin häufig verwendete Arzneipflanze – Evodia rutaecarpa – zwei Substanzen enthält, die Herzrhythmusstörungen auslösen können. (more…)
Twist ties that bedevil. Thick plastic requiring scissors to break open. Tape that gets wrapped around fingers. Those cursed strips known as zip ties. (more…)
Mit modernsten massenspektrometrischen Methoden haben Wissenschaftler aus Leipzig und Innsbruck die Bedeutung eines chemischen Reaktionsweges in der Atmosphäre aufgedeckt. Die Selbstreaktionen von Peroxyl-Radikalen wurden bisher unterschätzt und in Atmosphärenmodellen nicht berücksichtigt. (more…)
Religious affiliation linked to nearly 4-year longevity boost
A new nationwide study of obituaries has found that people with religious affiliations lived nearly four years longer than those with no ties to religion. (more…)
Warum Vertrauen bei der Entwicklung intelligenter Maschinen für medizinische Therapien eine zentrale Rolle spielen sollte
Der Bedarf an effektiven Strategien für die medizinische Rehabilitation wird in den kommenden Jahrzehnten deutlich zunehmen, da die Überlebensrate von Patientinnen und Patienten nach Krankheiten mit schweren funktionellen Defiziten, wie zum Beispiel einem Schlaganfall, steigen wird. Bereits jetzt werden deshalb sozial-assistive Roboter (SARs) in der Rehabilitation eingesetzt. (more…)
In the Jan. 5 issue of Science, researchers from the University of Chicago Medicine show that specific strains of commensal bacteria—the swarms of microorganisms naturally dwelling in the intestines—can improve the response rate to immunotherapy for patients being treated for advanced melanoma. (more…)
AUSTIN, Texas — A team of chemical engineers at The University of Texas at Austin has developed a new, cost-effective method for synthetically producing a biorenewable platform chemical called triacetic acid lactone (TAL) that can be used to produce innovative new drugs and sustainable plastics at an industrial scale, as described in the Proceedings of the National Academy of Sciences. (more…)
CAMERA researchers develop highly efficient convolution neural networks tailored for analyzing experimental scientific images from limited training data
Mathematicians at the Department of Energy’s Lawrence Berkeley National Laboratory (Berkeley Lab) have developed a new approach to machine learning aimed at experimental imaging data. Rather than relying on the tens or hundreds of thousands of images used by typical machine learning methods, this new approach “learns” much more quickly and requires far fewer images. (more…)
