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casp最新视觉报道_casp官网(2024年11月全程跟踪)

内容来源：兔耳朵在线影院所属栏目：热点更新日期：2024-11-29

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2024AI&Society 人工智能+大湾区AI战略转型；；鹏城云脑：E级超级智算平台；CASP国际蛋白质结构预测竞赛；AI员工：数智人与AI Agent趋势 2024AI&Society 人工智能+大湾区AI战略转型；；鹏城云脑：E级超级智算平台；CASP国际蛋白质结构预测竞赛；AI员工：数智人与AI Agent趋势

84岁奶奶级欧洲老超市里卖什么？ 𐟛’ 每次路过这家老超市，我都被它那独特的魅力所吸引。虽然外表看起来普通，但每次走进店里，总能发现一些意想不到的惊喜。 𐟓 店名：XIC Queviures i celler 𐟓 地址：C/ de Casp, 57 bis, 08010 Barcelona 这家超市位于巴塞罗那的扩展区，保持着典型的欧式老装潢，给人一种时光倒流的错觉。虽然每次经过时都想着下次一定要进去看看，但这次我终于鼓起勇气走进了这家店。 𐟏 店内环境：高高的屋顶，加泰罗尼亚式的地砖，摆放整齐的食品，新鲜的水果和蔬菜𐟍Ž𐟍Š𐟫，还有鲜肉区𐟥饒Œ奶酪火腿区𐟧€。 𐟍𗠩…’类区：最让我惊喜的是，这家店里有大量的葡萄酒和香槟，还有一个摆满了酒瓶的小房间。店员告诉我，这家店从1939年开始营业，至今已经是第三代传人了。他们从一开始就是当地的酒行，目前有来自世界各地的600多种葡萄酒、气泡酒、烈酒和蒸馏酒。 𐟎 下次来巴塞罗那，我一定会带上一些特别的伴手礼，这家店绝对是我的首选！

「2024年诺贝尔奖今起揭晓」突发新闻瑞典皇家科学院决定授予2024年诺贝尔化学奖，其中一半授予大卫ⷨ𔝥…‹“用于计算蛋白质设计”，另一半共同授予德米斯ⷥ“ˆ萨比斯和约翰ⷍⷨ鹧€“用于蛋白质结构预测”。 David Baker's most cited paper: 这篇研究探讨了新的神经网络架构，用于准确地从氨基酸序列预测蛋白质结构。这项研究受到了DeepMind的AlphaFold2在最近的CASP14竞赛中表现出色的启发。 Demis Hassabis & John M. Jumper最著名的论文: 这篇论文讨论了基于氨基酸序列预测蛋白质三维结构的问题。这是生物学中的一个重要问题，因为理解蛋白质的结构有助于理解其功能。然而，实验确定蛋白质结构的过程缓慢且困难。论文介绍了一种新的计算方法，名为AlphaFold，能够准确预测蛋白质结构。

无障碍设计：让每个人都能享受城市生活今天，我想和大家聊聊无障碍设计的重要性，以及如何在建筑设计中更好地实践它。希望通过我的分享，能帮助大家理解如何通过建筑设计提升我们生活空间的包容性和美观。无障碍设计的背景 𐟏™️ 在现代社会，建筑不仅仅是我们的庇护所，更是我们生活的舞台。一个真正以人为本的城市，应该让每个人都能无障碍地享受城市生活的美好。这就是无障碍设计如此重要的原因。无障碍设计的痛点 𐟒” 加州作为美国人口最密集的地区之一，对无障碍设计的要求也更为严格。举个例子，加州商铺的公共卫生间比其他地方有更宽敞的空间要求。这常常导致新店主接手后不愿意进行改动，从而在未来引发一系列麻烦。而且，加州的律师经常会与残疾人合作，对不合规的商店提起诉讼，每个案例的赔偿金额可高达4000美元。常见问题与解决方案 𐟛 ️ 在进行无障碍验证（ADA Inspection）时，我发现以下几点是常见的问题：卫生间（CBC 11B-603）：这是残疾人障碍最常见的地方，即使是微小的尺寸误差也可能导致诉讼。停车位（CBC 11B-208）：每个商业设施都应至少提供一个无障碍停车位。餐厅桌子（CBC 11B-226）：餐厅需要至少提供5%的无障碍餐桌。标识系统（CBC 11B-703）：每个公共场所都需要提供盲文和视觉障碍者友好的标识。为了避免这些问题，可以在设计初期就与建筑师沟通，或者聘请一位加州无障碍认证专家（CASp）。你也可以通过网上搜索获取一些常见的尺寸规范，但需要注意的是，每个地方都可能有其特定的规则。如果没有专家的协助，你需要自行联系当地的建筑部门进行咨询。加州特定的尺寸规范 𐟓 以下是一些加州特定的尺寸规范，供大家参照：洗手间马桶间距：17至18英寸之间。马桶净空：60英寸x56英寸，落地式马桶需增加3英寸。扶手高度：地面以上33-36英寸。洗手池净空：宽30英寸，长48英寸。销售柜台高度：不超过34英寸。轮椅净空：48英寸x30英寸。可用长度：柜台最小无障碍长度为36英寸。餐饮区通道宽度：室外最小48英寸，室内建议提供44英寸。桌子高度：28-34英寸。膝部空间净高：高27英寸，宽30英寸，深19英寸。你认为在无障碍设计中，还有哪些方面是当前社会忽视的？欢迎大家在评论区留言讨论！

alphafold2简介与使用 𐟓… 2023年，谷歌DeepMind发布了生物学预测模型AlphaFold的最新版本——AlphaFold 3。这一版本不仅能预测蛋白质结构，还能预测生物生命中几乎所有元素的结构，并准确预测蛋白质与其他分子的相互作用。AlphaFold 3在预测蛋白质与其他分子相互作用的准确率上至少提高了50%，在某些重要的相互作用类别上甚至提高了一倍。 𐟔码lphaFold 3采用了去噪扩散模型，提高了预测精度和速度，能预测更大的蛋白质复合物，扩大了可预测结构的蛋白质家族范围，并整合了新的生物学知识。 𐟔„ 2018年，DeepMind发布了AlphaFold蛋白质结构预测模型，使用深度残留网络预测蛋白质的距离和角度。2020年，AlphaFold 2发布，采用Transformer预测基于氨基酸序列的3D结构。在2020年CASP14中，AlphaFold 2表现出色，快速预测出精确到原子的结构。 𐟌 AlphaFold系列工作的核心是利用人工智能从蛋白质序列中精准预测其三维结构，这对于理解蛋白质功能、设计新药物以及探索生命奥秘都具有极其重要的意义。AlphaFold的发展离不开算力、数据和算法的持续进步，它开创了蛋白质研究的新纪元。 𐟎𒠄eepMind自2010年创立以来，其不断推出的Alpha系列产品，包括AlphaGo、AlphaGo Zero、AlphaZero、AlphaStar、AlphaFold和最新的AlphaCode，展示了人工智能在复杂决策、模式识别、搜索优化等方面的卓越能力。这些产品在围棋、国际象棋、日本将棋、实时策略游戏、蛋白质结构预测和程序编码等多个领域取得了重大突破，推动了人工智能技术的不断进步和广泛应用。 𐟔전eepMind的CEO Demis Hassabis还是AI4Science的倡导者。他指出，科学研究的过程实际上是在一个由无数可能性构成的"潜在状态空间"中搜索，试图找到能够解释观测现象和预测新现象的理论模型。对于这种复杂空间，传统的基于经验和人工搜索方法效率很低，而人工智能（AI）的"智能搜索"能力可以革新科学发现的过程。Hassabis强调，AI4Science的核心挑战是构建能在任何特定科学领域的复杂搜索空间中高效运作的智能搜索系统，这需要融合领域知识、数据、算力和算法等多方面的创新。

计算机周报500 𐟓… 工作周记一：C语言程序设计基础操作在这周，我专注于C语言程序设计的基础操作。通过深入理解C语言的数据类型、控制结构和函数，我开始编写简单的程序来巩固我的知识。例如，我创建了一个计算两个数和的程序。代码如下： ```c #include int main() { int num1, num2, sum; printf("Enter two integers: "); scanf("%d%d", &num1, &num2); sum = num1 + num2; printf("The sum is: %d", sum); return 0; } ``` 在这段代码中，我使用了printf函数来输出提示信息，scanf函数来获取用户输入的两个整数，并使用变量sum来存储它们的和。最后，我再次使用printf函数来输出计算结果。通过这个练习，我不仅复习了C语言的基本语法，还提高了解决实际问题的能力。我意识到，良好的编程习惯，如清晰的代码注释和规范的变量命名，对于程序的可读性和维护性至关重要。 𐟓… 工作周记二：ASP.NET开发与SQL Server 2005应用这周，我投入到了ASP.NET开发工具的使用和SQL Server 2005数据库的应用中。通过创建一个简单的Web应用程序来管理用户信息，从而加深了对这两项技术的理解。在ASP.NET项目中，我首先设计了一个用户注册页面。我使用了Web Forms和C#语言来编写后端逻辑。以下是部分代码： ```aspx ``` 在代码后台，我编写了按钮点击事件处理程序： ```c# protected void btnRegisterClick(object sender, EventArgs e) { string username = txtUsername.Text; string password = txtPassword.Text; // 连接数据库并执行插入操作的代码 } ``` 在数据库操作方面，我使用SQL Server 2005创建了一个名为UserDB的数据库，并定义了一个用户表Users。以下是创建表的SQL语句： ```sql CREATE TABLE Users ( UserID INT PRIMARY KEY IDENTITY(1,1), Username NVARCHAR(50) NOT NULL, Password NVARCHAR(50) NOT NULL ); ``` 在btnRegister.Click事件中，我编写了插入新用户的SQL命令，并将用户信息添加到数据库中。通过这个过程，我学习了如何在ASP.NET应用程序中与数据库交互，以及如何处理用户输入和数据库操作。

据了解，国际象棋大师哈萨比斯和江珀在转向蛋白质研究之前，两人曾研究过一个棋类游戏，该程序能够与围棋的世界顶级选手较量。哈萨比斯从四岁开始下棋，13岁时就已达到了大师水平。十几岁时，他开始了程序员和游戏开发者的职业生涯。他开始探索人工智能，并涉足神经科学，在那里他取得了几项革命性的发现。他利用自己对大脑的了解，为人工智能开发了更好的神经网络。2010 年，他与朋友合伙创立了DeepMind公司，这家公司为流行的棋盘游戏开发了精湛的人工智能模型。该公司于2014年被出售给谷歌，两年后，DeepMind引起了全球关注，当时该公司的人工智能机器人AlphaGo实现了许多人认为是人工智能的顶峰：击败了世界上最古老的棋盘游戏之一，围棋的冠军选手，李世石。然而，对于哈萨比斯来说，围棋并不是目标，而是开发更好的人工智能模型的手段。在这次胜利之后，他的团队准备解决对人类更重要的问题，因此在 2018 年他报名参加了第十三届CASP比赛。CASP是自1994年以来每两年进行一次的全球范围内的蛋白质结构预测竞赛，目的是更好预测和破解蛋白质三维结构。6年后，他与江珀获得诺贝尔化学奖。拿到了蛋白质研究的冠军。

他们干了“上帝干的事”！诺奖首次颁给“80后” David Baker、Demis Hassabis和John Jumper（从左至右）图片来源：BBVA Foundation “非常震撼，众望所归！” 在2024年诺贝尔化学奖揭晓的那一刻，《中国科学报》直播间里的几位解读嘉宾几乎同时发出了这样的感慨。 2024年诺贝尔化学奖一半授予美国生物化学家戴维ⷨ𔝥…‹（David Baker），以表彰他在计算蛋白质设计方面的贡献；另一半则授予了英国人工智能（AI）科学家德米斯ⷥ“ˆ萨比斯（Demis Hassabis）和美国科学家约翰ⷦ𑟧€（John M. Jumper），表彰他们在蛋白质结构预测方面取得的成就。值得指出的是，生于1985年的江珀是诺奖历史上首位“80后”得主。获奖人之一贝克是北京大学化学与分子工程学院教授王初的博士生导师，他在当天傍晚突然遭遇“信息轰炸”。“突然接到许多祝贺信息，我也跟着沾到了喜气！”王初在接受《中国科学报》采访时说：“戴维是AI设计蛋白质领域的旗帜性人物，诺奖授予他也是对这个领域一个重要的肯定。” 又见AI，“没有受物理学奖的影响” 《中国科学报》：诺贝尔化学奖历来是最难预测的诺奖奖项。今年，“前脚”公布的2024年诺贝尔物理学奖授予了机器学习领域的科学家，“后脚”诺贝尔化学奖又把奖项颁给了AI设计和预测蛋白质结构。你怎么看待今年这种情况？中南大学化学化工学院教授张翼：很开心这次诺贝尔化学奖没有受到物理奖的影响。之前我们就觉得AlphaFold获奖的概率很大，但因为物理学奖已经给了机器学习相关的成果，所以，我们非常敬佩诺贝尔化学奖评选委员会能顶住这种压力。可以说，这个结果是众望所归。浙江大学生命科学研究院研究员林世贤：非常震撼。今年的诺贝尔化学奖可谓是顶住了重重压力，一是物理学奖已经颁给了机器学习的压力，化学奖颁发给了AI在解析蛋白质结构和设计中的颠覆性应用，可谓是“皇冠上的皇冠”；二是顶住了候选人年龄越来越大的压力，约翰ⷦ𑟧€是1985年出生的，今年才39岁，这可能是诺贝尔奖历史上第一次颁给“80后”科学家。德米斯ⷥ“ˆ萨比斯是1976年出生的，也非常年轻；三是评委们此时把AI收入囊中，很有前瞻性。《中国科学报》：今年诺贝尔化学奖备受关注，有人说AI 起了重要的作用，对此你怎么看？上海交通大学药学院长聘副教授沈琦：我认为AI的加成非常关键，甚至说，如果戴维ⷨ𔝥…‹当初没有拥抱AI、进军AI，他可能拿不了这个奖。戴维ⷨ𔝥…‹一直都在做蛋白质结构预测的工作，之前也取得了不错的成果。但在引入了AI之后，这个领域才突飞猛进，戴维ⷨ𔝥…‹的RoseTTAFold才真正强大起来。据我所知，戴维ⷨ𔝥…‹应该不是最早提出蛋白质设计的人，但是前人没赶上AI崛起，也就和今天的诺奖无缘。北京大学化学与分子工程学院教授王初：AI的确是给我们整个科学研究带来了变化。我是做化学和生物学的，有了AI 的助力，能帮我们去做更多的事情，实现更多的想法。我们近期的一个工作是金属蛋白预测，也得到了AlphaFold模型的启发，目前正跟合作的老师一起尝试用AI 做一些工具的改造，让这些工具变得更强大。设计和预测蛋白质结构，本该是“上帝干的事” 《中国科学报》：AI对蛋白质结构预测和蛋白质设计的颠覆性到底在哪里？沈琦：蛋白质结构预测和蛋白质设计其实是一枚硬币的两面。我在2007~2013年都在做蛋白质设计，那时的蛋白质预测和设计的最基础逻辑，就是根据氨基酸序列来预测蛋白质的三维结构。靠什么？靠的是蛋白质相互作用力。包括最初代的RoseTTAFold都是基于力场参数来设计蛋白。当年我做一个蛋白质设计，加上我的导师、合作者，一堆人做了整整六年才做出来一个东西。所以那个年代设计蛋白质真的很痛苦，非常难。开玩笑地讲，可以说那时候科学家是在做造物主应该做的一件事——毕竟自然界进化了几十亿年才有了生命体。现在这个周期大大加快，可能2~3个月就能干成这件事。可以说，在AI加持下，算得更准了、效率更高了，蛋白质的预测和设计实现了阶段性的突破。《中国科学报》：有了AI，蛋白质预测和设计的成本可以降低多少？林世贤：很难去计算成本。比如说蛋白质结构解析，用常规的方法解析蛋白质结构一般需要好几年的时间，不仅需要专业的研究人员，更需要昂贵的仪器设备。现在计算机几分钟就可以帮我们预测蛋白质的结构，节省的时间成本可能是无穷大。张翼：我是AlphaFold的用户。我自己在做一些多肽的凝胶实验时，通常需要用到冷冻电镜，而这个过程成本极高。此外，在进行分子结构的计算时，计算量也非常大。然而，AlphaFold 的出现改变了这一切。它让一些资金有限、缺少资源的科学家也有机会参与到高水平的科研中。《中国科学报》：应怎样看待AI在科学领域的影响力？我们会对它形成依赖、变成“懒汉”吗？华东师范大学化学与分子工程学院教授姜雪峰：毫无疑问，AI已经成为人类在这个时代最核心的研究工具之一。实际上，我们每一次的科学进步都是利用工具来实现的，制造和使用工具也是人类和动物的本质区别，人类就是通过不断改进工具推动自身向前进的。化学研究也是如此。宏观可见，微观难定，化学家就是运用AI去探究肉眼不可见的微观世界。因此，每一个做科学研究的人都应该更加关注最新的研究工具。从历年的诺贝尔化学奖可以看出，我们人类现在遇到的问题越来越复杂，除了使用工具，我们还需要具备学科交叉和产业调动的能力，因此未来我们需要综合考虑科学与产业、科学与资本、科学与社会之间的关系。林世贤：尽管现在AlphaFold、大语言模型等AI模型非常受关注，但AI的水准还处于非常起步的阶段，能做的事情也非常有限。虽然它能够对一些复杂问题作出判断，但认知程度依然有限。从现在到可以预见的未来，对我们来说，AI都将是非常好的工具，不会陷入到这些让人们担心的问题中。一个“科学怪咖”和两个“神童” 《中国科学报》：在你眼中，戴维ⷨ𔝥…‹是什么样子的人？王初：我于2001年来到华盛顿大学生物化学系攻读博士学位，当时也是机缘巧合通过实验室的轮转来到戴维ⷨ𔝥…‹实验室，一直待到2008年博士后项目结束。在跟戴维ⷨ𔝥…‹的接触过程中，我感觉到他是一个天生的、非常纯粹的科学家，并且他把自己的全部精力都倾注于科学研究中，他总会有很多原创的想法，并能够将这些想法付诸实施。我们一直都保持着很密切的联系，去年我还邀请他在我们学院做了精彩的“兴大学术报告”。最近的一次，我们还一起去爬了长城，他很喜欢爬山，也非常喜欢长城。大卫不仅专注科学本身，他还做了一个特别有趣的蛋白质折叠和设计的在线游戏，叫“Foldit”。当时我问他为什么要做这款游戏，他的回答是，研究不应该只由科研人员来做，也可以让普通大众参与其中，还可能收获更多有趣的想法和发现。沈琦：我觉得戴维ⷨ𔝥…‹就是一个眼睛会放光的人，顶着一个爆炸头，两眼放光。有点像什么？像个科学怪人或者叫科学怪咖，一眼看上去就觉得他有很多想象力和创造力。在跟他的接触中，除了觉得他非常风趣幽默之外，能深切感到他就是那种会玩、会干，又能把玩的东西变得很有意义的人，能真正做到“Research for Fun”。另外，他的精力非常旺盛。你可能想象不到，他的实验室有一百多位博士后，这在其他美国实验室是不可想象的。有的诺奖得主的实验室，也就十几个博士后。《中国科学报》：你对其他两位获奖者熟悉吗？林世贤：德米斯ⷥ“ˆ萨比斯跟华人有一定的渊源，他的母亲是新加坡裔华人。他4岁学国际象棋，13岁拿到国际象棋的大师标准称号，17岁就利用计算机天赋编写了一款畅销数百万份的游戏软件，所以很早就被周围的人冠以“神童”的称号。他创立的公司Deepmind，早期因为研究出了AlphaGo围棋软件震惊了全世界，一举成名。 2018年Deepmind成立研究组对蛋白质结构进行预测，并吸引到年轻的约翰ⷦ𑟧€的加入（约翰ⷦ𑟧€是AlphaFold的第一作者，也是一位“神童”）。他们的第一个作品AlphaFold1，首次参加CASP大赛就拿到了60多分的好成绩（满分100分），是这个比赛第一次有人拿到及格成绩。《中国科学报》：你怎么看今年的诺贝尔化学奖颁给了年轻的科学家？姜雪峰：这正是诺奖的魅力，科学突破不论资历不排位，谁可以解决问题谁就能获得认可。这不是简单的技术积累，也不是谁的研究时间长，而是谁更有创新性思维，谁可以突破重围、解决问题。科学的多元性给了每一个探索未知的人以机会，不论出身、年龄、国界，这就是科学的魅力。 #图文动态同步大赛# #热点引擎计划# #百家快评#

铀矿尘对支气管上皮细胞遗传毒性及茶多酚有着怎样的防护作用？ ? 前言 ? 流行病学调查显示：接触铀矿尘职业人群主要见于铀矿的开采、选矿、精铀提取等有关核燃料的生产过程。铀矿尘是铀矿勘探和开采的主要职业性有害因素，铀矿尘的组成除了非放射性的二氧化硅粉尘外，还包括放射性粉尘和凝聚核。 ? 铀矿粉尘可通过呼吸道进入人体后形成内辐射，引发损伤。通过对铀作业人员的健康随访研究表明，长期接触铀矿尘与矽肺、肺癌等多种疾病的发生率增高有关。 ? 细胞分组及其染毒 ? 人支气管上皮细胞（BEAS-2B），购自美国ATCC（American Type Culture Collection）。铀矿尘（南华大学核工业铀矿溶浸采矿重点实验室，铀的含量为 4.52‰）用玛瑙研钵研磨后，经 500 目筛过筛，高温高压消毒后用无血清培养液（LHC-8）配成 5 mg/mL 混悬液。 ? 将指数生长期细胞分为空白对照组、铀矿尘染毒组和茶多酚保护组。铀矿尘染毒组按铀矿尘终浓度 1.0、1.5、2.0 mg/mL 加入细胞中；茶多酚保护组在铀矿尘染毒前 2 h 加入终浓度为 250 mg/L 的茶多酚。 ? 中性单细胞凝胶电泳实验 ? 实验分组与染毒同上，染毒24 h 后，收集细胞制成悬液；取 100  1%正常熔点琼脂糖滴至磨砂玻片上，4℃冷却 10 min；取 10  5㗱05 /mL 细胞悬液与 60  低熔点的琼脂糖混匀滴在第一层琼脂糖上，4℃冷却 10 min；在第二层上再滴上 60  低熔点的琼脂糖，放于 4℃冷却 10 min；将玻片放入 4℃细胞裂解液中裂解 2 h；用 0.5% TBE（pH8.2－ 8.5）漂洗 3 次，每次 1 h。 ? 玻片置于中性缓冲液中， 4℃电泳 30 min（25 V，5 mA）； PI 染色 15 min， OLYMPUS 荧光显微镜绿色激发光下观察并拍照；用 CASP. EXE 软件分析彗星细胞，分析尾长、尾部 DNA 百分含量、尾距。每组分析200 个细胞，重复4 次。 ? HPRT 基因突变检测 ? 细胞分组及染毒同上，铀矿尘染毒 24 h 后，用预温的 D-Hanks液洗涤 3 次，立即换新鲜的培养液继续培养。上述染毒后的细胞培养至第 5 代时，每组细胞分为两组，一组加入含终浓度为 0.1 mmol/L 6-巯基鸟嘌呤（6-TG，Sigma）的 LHC-8 培养液，37℃培养 30 h。 ? 同时向两组加入 6 /mL 的细胞松弛素 B（Cytochalasin B，Calbiochem），继续培养 42 h；胰蛋白酶消化，制备细胞悬液，甲醇/冰醋酸（3∶1）；细胞悬液滴片，Giemsa 染色，干燥后，在光镜下计数5000个细胞，记录在同一胞浆内具有完整核膜的双核或多核细胞（包括相压、相切和分离的双核或多核细胞数）。 ? 含有 6-TG 培养细胞中的 1000 个细胞中双核或多核细胞数除以不含 6-TG 培养的 1 000 个细胞中双核或多核细胞数，所得结果为 HPRT 基因位点突变频率（‰），每组重复4次。 ? 铀矿尘诱发BEAS-2B细胞DNA损伤及茶多酚的抑制作用 ? 经不同剂量的铀矿尘染毒的BEAS-2B细胞彗星测定可以看出，各铀矿尘组拖尾细胞数量、尾部 DNA 百分比、尾长、尾距都较对照组明显增加，并随着铀矿尘浓度的增高，这些指标不断增高，表明铀矿尘可造成细胞的 DNA 损伤。而茶多酚对各剂量铀矿尘诱发的 BEAS-2B 细胞 DNA 损伤都有明显抑制作用（p<0.05）。 ? 随着铀矿尘剂量浓度的增高，BEAS-2B 细胞中的微核细胞、多核细胞增多，表明铀矿尘对细胞染色质损伤加重，茶多酚对铀矿尘所诱发的微核及多核细胞增多有较好的抑制作用。 ? 结论 ? 铀矿尘通过呼吸道进入人体，它对人体造成的危害主要是由于粉尘在肺泡、支气管等表面的沉积以及所含放射性物质的辐射所引起。 ? 放射性粉尘长时间滞留于肺气管、支气管和淋巴结内，可构成潜在的内照射危害。在对湖南某铀矿矿工 655 例死亡原因的调查中，肺癌的标化死亡比为 2.29，且死亡数大于矽肺死亡例数。 ? 铀矿尘中 €射线具有直接损伤 DNA 的能力，也可通过产生包括活性氧（ROS）在内的多种自由基的间接作用造成 DNA 氧化损伤。

森养35三代，轻便高画质！三年后，森养35 1.4二代的升级版终于亮相。与前代相比，镜身变得更轻、更小，外观上也有明显变化。𐟔 1️⃣ 呼吸控制技术取得了显著提升，操作更加流畅。 2️⃣ 现在，通过USB-C口连接相机，可以直接在电脑上进行固件升级，无需额外底座。𐟒𛊳️⃣ 镜片组升级，包括ASP 3，HR 1，ED 1，共10组12片特殊镜片，画质提升显著。𐟓𘊊大家最关心的价格问题，目前尚未公布。期待这款新镜头的市场表现。𐟌Ÿ

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