Исследователи исправили исследование, опубликованное в июне 2023 года, в котором изучалась эволюционная связь между эукариотами и археями Асгарда, показав, что эукариоты, вероятно, произошли от предка из архей Асгарда. Исправление, опубликованное в Nature, касалось избыточности филогенетических маркеров, использованных в первоначальном исследовании.
Первоначальное исследование, опубликованное 14 июня 2023 года, использовало филогенетический анализ для изучения эволюционной связи между эукариотами и археями Асгарда. Исследование показало, что эукариоты и порядок heimdallarchaeial Hodarchaeales образовали монофилетическую группу. Набор из 57 филогенетических маркеров (NM57) имел решающее значение для достижения этих выводов, согласно Nature News. Однако после публикации исследователи выявили, что три из этих маркеров были частично избыточными, принадлежа к паралогичным семействам. Следовательно, набор данных был сокращен до 54 не избыточных маркеров.
В других научных разработках исследования, освещенные в Nature, показали, что иммунные клетки у плодовых мушек потребляют отходы жиров в их мозге. Кроме того, другое исследование, также представленное в Nature, исследовало древние данные ДНК, обеспечивая нюансированное понимание расширения культуры колоколовидных кубков.
Тем временем другие новостные источники освещали различные темы. Недавняя статья Phys.org обсудила климатическую тревожность, предлагая советы по преодолению эмоциональных реакций на изменение климата. Включение термина "klimatångest" (климатическая тревожность) в шведский словарь привело к повышению исследовательского интереса к этой теме, согласно статье.
Кроме того, сводка из нескольких источников от Vox осветила различные разработки, включая рост "QuitGPT" из-за неудовлетворенности пользователей ChatGPT и потенциал более дешевого владения электромобилями в Африке к 2040 году. В сводке также отмечался всплеск популярности коммерческих ядерных реакторов.
Другой отчет из нескольких источников от Nature News подробно описывает новую стратегию генерации дескрипторов для моделирования реакций асимметричного катализа, особенно тех, которые имеют ограниченные данные и сложные механизмы. Этот подход, подтвержденный с помощью никель-катализируемых C(sp3)-связей, позволяет оптимизировать плохо работающие реакции и применять знания к новым химическим пространствам, упрощая разработку катализаторов и реакций.
Discussion
AI Experts & Community
Be the first to comment