नेचर में प्रकाशित एक हालिया रिपोर्ट के अनुसार, नासा अब मंगल ग्रह से चट्टानों के नमूने पृथ्वी पर नहीं लाएगा, जिसके परिणामस्वरूप महत्वपूर्ण वैज्ञानिक अवसरों का नुकसान होगा। योजनाओं में यह बदलाव बजटीय बाधाओं और मार्स सैंपल रिटर्न (MSR) मिशन से जुड़े संशोधित जोखिम मूल्यांकनों के कारण हुआ है।

MSR मिशन, जिसे शुरू में नासा और यूरोपीय अंतरिक्ष एजेंसी (ESA) के बीच एक सहयोगात्मक प्रयास के रूप में परिकल्पित किया गया था, का उद्देश्य पर्सीवरेंस रोवर द्वारा एकत्र किए गए नमूनों को पुनः प्राप्त करना था, जो वर्तमान में जेज़ेरो क्रेटर की खोज कर रहा है। वैज्ञानिकों को उम्मीद थी कि वे पृथ्वी-आधारित प्रयोगशालाओं में इन नमूनों का विश्लेषण करेंगे, मंगल ग्रह पर अनुपलब्ध उन्नत उपकरणों और तकनीकों का उपयोग करके ग्रह के भूवैज्ञानिक इतिहास, अतीत में जीवन की संभावना और संसाधनों के बारे में जानकारी प्राप्त करेंगे।

MSR मिशन की प्रारंभिक योजना में शामिल प्रमुख शोधकर्ता डॉ. एमिली कार्टर ने कहा, "इन नमूनों को वापस पृथ्वी पर लाने में असमर्थता ग्रह विज्ञान के लिए एक झटका है।" "हम व्यापक विश्लेषण करने की क्षमता खो देते हैं जो संभावित रूप से मंगल ग्रह के बारे में अभूतपूर्व खोजों को प्रकट कर सकता है।"

इस बीच, अन्य वैज्ञानिक खबरों में, शोधकर्ताओं ने कुत्तों में लटकते कानों के आनुवंशिक आधार की पहचान की है। नेचर में प्रकाशित एक अध्ययन में विस्तार से बताया गया है कि कैसे विशिष्ट जीन कान के आकारिकी को प्रभावित करते हैं, जिससे कई नस्लों में विशिष्ट लटकते कान दिखाई देते हैं। डॉ. एलिस चेन के नेतृत्व में अनुसंधान दल ने विभिन्न कुत्ते नस्लों के जीनोम का विश्लेषण किया, जिसमें उपास्थि विकास और कान की मांसपेशियों की संरचना से संबंधित प्रमुख जीन की पहचान की गई।

डॉ. चेन ने समझाया, "हमारे निष्कर्ष कुत्तों में इस प्रतिष्ठित विशेषता के अंतर्निहित आनुवंशिक वास्तुकला की गहरी समझ प्रदान करते हैं।" "इस ज्ञान का कुत्तों और मनुष्यों दोनों में उपास्थि से संबंधित स्थितियों को समझने के लिए भी निहितार्थ हो सकता है।"

अध्ययन तुलनात्मक जीनोमिक्स की शक्ति पर प्रकाश डालता है, एक ऐसा क्षेत्र जो विभिन्न प्रजातियों में आनुवंशिक जानकारी के विशाल डेटासेट का विश्लेषण करने के लिए एआई और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करता है। ये एल्गोरिदम उन पैटर्नों और सहसंबंधों की पहचान कर सकते हैं जिन्हें मैन्युअल रूप से पता लगाना असंभव होगा, जिससे वैज्ञानिक खोज की गति तेज हो जाएगी। जीनोमिक अनुक्रमण द्वारा उत्पन्न डेटा की भारी मात्रा को संसाधित करने, उम्मीदवार जीन की पहचान करने और उनके कार्य की भविष्यवाणी करने में एआई महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।

इस शोध के निहितार्थ कुत्ते की नस्लों को समझने से परे हैं। जानवरों में विशिष्ट लक्षणों के लिए जिम्मेदार जीन की पहचान करके, वैज्ञानिक मनुष्यों में समान लक्षणों के आनुवंशिक आधार में अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकते हैं, जिससे संभावित रूप से बीमारियों और आनुवंशिक विकारों के लिए नए उपचार हो सकते हैं। आनुवंशिकी में एआई का उपयोग तेजी से बढ़ रहा है, तेजी से जटिल डेटासेट का विश्लेषण करने के लिए नए एल्गोरिदम और तकनीकें विकसित की जा रही हैं। यह प्रगति जीनोम के और रहस्यों को उजागर करने और जीवन की हमारी समझ में क्रांति लाने का वादा करती है।