Учёные обнаружили опасный штамм птичьего гриппа H5N1

Об этом сообщает статья, опубликованная в журнале Nature. Обнаружение штамма Изначально вирус был обнаружен у работника молочной фермы в Техасе.

Специалисты выделили вирус и проверили его распространение среди хорьков в лабораторных условиях. Высокая патогенность Хотя передача между животными воздушно-капельным путём была неэффективной, вирус привёл к худшему исходу для всех инфицированных хорьков.

Это указывает на его высокую патогенность. Мутация вируса Также команда обнаружила мутацию в вирусе, которая ранее была связана с тяжёлым течением инфекции.

Эта мутация повышает приспособленность вируса к поражению млекопитающих. Передача вируса от птиц к коровам Исследователи предполагают, что H5N1 мог передаваться от птиц к коровам двумя путями, и в одном из них вирус получил опасную мутацию.

Отсутствие тяжёлой мутации у коров Среди коров вирус H5N1 в большинстве случаев не имеет этой тяжёлой мутации, и штамм, обнаруженный у работника фермы, предположительно исчез. Угроза для здоровья Учёные предупреждают, что если циркулирующий вирус приобретёт эту мутацию, это может представлять угрозу для здоровья животных и людей.

Лёгкая форма болезни у человека В случае заражения человека болезнь проявилась в лёгкой форме. Вирус мог проникнуть через глаза, что подтверждается основным симптомом у работника фермы — конъюнктивитом.

Неясные причины лёгкой реакции Причины такой лёгкой реакции остаются неясными, и учёные намерены продолжить исследование, чтобы понять, почему вирус столь опасен для хорьков и какие риски он может представлять для людей.

Они хорошо распознают шаблоны, но не могут понять скрытые закономерности, особенно в задачах, требующих логики. Исследование показало, что в ситуациях, где человек интуитивно улавливает суть, нейросети часто ошибаются.

Работа опубликована в Transactions on Machine Learning Research. Специалисты сравнивали, как люди и искусственный интеллект решают задачи на аналогии.

Например, нужно угадать, как изменится одна строка букв по аналогии с другой. Простые случаи, такие как превращение «abcd» в «abce» и «ijkl» в «ijkm», модель решала верно.

Но когда нужно было убрать повторяющиеся буквы (как в «abbcd» → «abcd») и применить это правило к новой строке («ijkkl»), искусственный интеллект часто давал неверный ответ. Люди таких ошибок не допускали.

Особенно трудно нейросетям давались задачи, где нужно было понять общий смысл — сюжетные аналогии. Вместо логического анализа модели просто перефразировали вопрос.

Учёные пришли к выводу, что искусственный интеллект пока не умеет учиться с нуля, то есть понимать новые категории, которых не было в обучающих данных. В отличие от человека, модель не может вывести общее правило и применить его к новой ситуации.

Авторы подчёркивают, что языковые модели могут быть полезны, но их возможности абстрактного мышления сильно ограничены, и это нужно учитывать при их применении.

Как утверждают специалисты из Арктического и антарктического научно-исследовательского института (ААНИИ), темпы сокращения ледников сопоставимы с потеплением, которое произошло около 4 тысяч лет назад. За последние пять лет юго-западная часть архипелага ежегодно теряет до 2,5 метра льда в толщину.

Если динамика сохранится, то ледник Альдегонда, расположенный рядом с Баренцбургом, может полностью исчезнуть уже через 30 лет, предупреждают учёные. Изменения касаются не только объёма и площади ледников, но и их внутренней структуры, режимов движения и пульсации.

Эти перемены оказывают влияние на всю арктическую экосистему: они воздействуют на речной сток, вечную мерзлоту и состав прибрежных вод. Шпицберген, как подчёркивают в ААНИИ, оказался в эпицентре климатических изменений, масштаб которых уже невозможно игнорировать.

Эти клетки плотным кольцом окружали опухолевые, что, по мнению учёных, мешало иммунной системе их распознать и уничтожить. Кроме того, в лёгких возрастал уровень белка фибронектина, создающего благоприятную «почву» для закрепления опухоли.

Когда животных перевели на обычный рацион, показатели вернулись к норме, и количество метастазов снизилось. Учёные предполагают, что контроль рациона и активности тромбоцитов может усилить эффективность лечения у людей с раком молочной железы.

Столкновение Boaty McBoatface с камерой случилось, когда одна из деталей крепления зацепилась за пропеллер аппарата. Когда фотоаппарат подняли на поверхность, исследователь Эдриан Шайн, посвятивший свою жизнь изучению Лох-Несса, сразу узнал её.

Он отметил, что камера была «довольно оригинальной»: она срабатывала при помощи лески с приманкой, находящейся на поплавке над устройством. Когда леску натягивали, активировался внешний магнитный переключатель.

Шайн, который в середине 1970-х годов организовал свой проект по исследованию озера Лох-Несс, отметил, что камера использовалась для съёмки примерно 24 плёнок, однако на них не было никаких доказательств существования Несси. На опубликованных снимках отражены тёмные и мутные воды озера, и предполагается, что камера могла сработать из-за сильных подводных течений.

Камера, которая была поднята Boaty McBoatface, принадлежала серии Instamatic и была одной из шести, использованных в проекте, продвигаемом американским биологом и руководителем Бюро исследований озера Лох-Несс Роем Маккаллом. Из шести камер три были потеряны на большой глубине во время шторма, что делает эту находку особенно значительной.

Это происшествие случилось во время плановой проверки подводных аппаратов центра, которые помогают картографировать местообитания на морском дне. Сэм Смит из группы морских автономных робототехнических систем Национального океанографического центра отметил: «Хотя это не та находка, которую мы ожидали, мы рады, что можем поделиться этой частью истории охоты на Несси и, возможно, разгадать тайну того, кто оставил её в озере».