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嚥下最後一口氣後才開啟的戰國時代:屍體是怎麼被分解的?

陳俊堯
・2017/04/28 ・3949字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 500 ・六年級

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對於屍體我想人人都是避之唯恐不急,但可曾有人有點好奇,究竟屍體分解是發生了什麼事?圖/by gfpeck @ flickr, CC BY-ND 2.0

最近家裡的小貓過世,我們跟很多人一樣選擇了火化,趁牠的形體還沒有太大改變時就真實體世界消失,在記憶中留下牠完整的模樣。其實不管是人還是毛小孩,我們都不希望看到原本活生生的個體,在死後遺體受到大自然力量拆解,慢慢在其它生物的作用下變形腐爛,讓養份重新回歸這個生態系。

我們對於遺體總是選擇避而不談,更不要說去觀察或研究它,但這種對遺體避之唯恐不及的衝動幫助我們的老祖宗保命,因為在傳染病肆虐的年代,接近細菌密度很高的屍體可能害自己也染病送命。但是到了現代,我們應該可以壓住心裡想逃的衝動,讓好奇心出來曬曬太陽吧。到底動物遺體分解時是發生了什麼事?好啦不用擔心,接下來我會以科學報導的方法講下去,保證不會有害你吃不下飯睡不著覺的畫面描述或照片出現的。讓我們繼續看下去。

大自然資源回收公司

在莊嚴的追思會撫平哀傷,死者入土為安後,一場你看不見的風暴才正要展開。這些在一般人眼中的屍體,對其它生命來說卻是一個有很多待開發資源的美麗新世界。當動物嚥下最後一口氣,也就代表來自身體的一切防堵微生物的免疫機制正式關機,微生物隨人顧性命的戰國時代宣佈開始。

mouse編的屍體Q  圖/ 截自 動物暖男排行榜

Metcalf 等人在 2013 年發表了一篇研究,帶領我們觀察老鼠屍體在實驗室裡腐敗的過程,連續觀察 48 天裡的變化。屍體腐敗的過程根據外觀可以分成三個階段,死後 0 到 3 天的樣本算是新鮮屍體期(fresh),6 到 13 天的樣本算是腐敗前期(active decay),20 天以後的樣本算是腐敗後期(advanced decay)。在腐敗前期的前半段屍體會逐漸腫脹(6 到 9 天),屍體在這段時間裡會脹破。過程裡這些步驟對住在這裡的微生物會有毀天滅地的影響。由於在這場大戲裡參與的演員太多,研究人員是使用 DNA 分析的方法來幫微生物們點名。不過這個研究是在實驗室裡做的,主要想看微生物的變化,所以在野外分解屍體時會出現的昆蟲沒有獲得邀請。

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腸子裡的戰國風雲

這持續 48 天的腸道監測結果讓我們看到這場動亂發生的過程。原本動物的腸子裡就住有大量細菌,在駐守的免疫系統停擺之後發生了一場大戰,生長快速的 Gammaproteobacteria 數量慢慢增加,終在第 6 天成為最大黨,數量超過原本在動物腸子裡的那些厭氧常駐細菌。這些細菌很快打破及溶掉細胞,用掉細胞裡殘存的養份。這段時間裡無氧代謝持續進行,開始出現屍臭。屍體體壁敵不過細胞的奮力開挖,在第 9 天之前就被細菌分解溶破,第一次讓腸子裡的微生物看見外面的光。

不過看不看得到光對它們來說並不重要,反而是開了這個洞之後,外界的氧氣可以長驅直入灌進體內。對我們來說氧氣是好東西,但對腸子裡的厭氧細菌真菌和原生動物來說可就是場大屠殺。這些在動物腸子裡頭的厭氧菌像是被淋了雙氧水一樣會大量死亡,它們在這個打擊後一蹶不振,慢慢退出搶食動物養份的戰場。

原本動物的腸子裡就住有大量細菌,在駐守的免疫系統停擺之後發生了一場大戰,生長快速的 Gammaproteobacteria 數量慢慢增加,終在第 6 天成為最大黨,數量超過原本在動物腸子裡的那些厭氧常駐細菌。圖/截自細菌與人體國度

動物死後一個月,這時能利用的養份已經被用掉大半,土壤裡的細菌開始進駐屍體,參與最後的養份回收工作。一隻動物的養份就在這些微生物的分工合作(誤)憑本事討生活(正)裡重新被撿回生物體裡繼續下一輪生命,像是去重新投胎了一樣。這樣的養份循環,讓生命得以延續下去。

這樣的一個研究,除了滿足我們的好奇心跟製造惡臭和老鼠骨頭標本外,有沒有什麼實際一點的價值哩?你一定沒想到,這個研究對法醫學來說可是個有用的嘗試。電影影集裡的法醫做了個你沒看到的檢驗就能告訴你人死了多久,其實是靠看屍體種的狀況或屍體裡出現的昆蟲這些線索來推論,是需要有強大的研究基礎來支持的。在這個研究裡研究人員比較了細菌組成,發現死後不同時間的老鼠肚子裡會出現不一樣的細菌,而且可以用他們找到的菌相來推測死亡時間,可以猜得蠻準的。

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自然界回收遺體,有沒有 SOP?

這個團隊在 2016 年初又發表了下一階段的研究結果。這次他們想知道自然界回收遺體的過程到底有沒有 SOP,是不是在每個地方的屍體分解都會走上相同的過程。這個研究問的問題當然跟人有關,每個人帶著大致接近的腸道細菌,但是發生兇案時有人死在森林有人死在河邊,我們得先知道屍體腐敗過程會不會因地而異。

他們把老鼠遺體分別放在採自草地、森林或沙漠的土壤上做了個連續 71 天的實驗,發現細菌組成的改變都一樣,不會因為放在什麼樣的土壤上而有不同。這樣一來,菌相變化的研究結果就有機會可以適用在不同土地上了。不過未來在實際運用前還得要再對溫度濕度的影響做校正才行。

這是個力爭上游的勵志故事

他們下一個想問的問題是,這些造成遺體分解的細菌主力部隊(我叫它們「分解團」),到底是來自原本住在腸道裡的菌,還是原本附在皮膚上的細菌,或者根本是土壤裡原本住著的細菌跨界跑來接案的呢?在分析比對分解前後各部位的細菌組成之後,研究人員發現不管是放在哪一種土壤上,這些「分解團」的細菌最有可能是原本土壤菌群裡的成員。

這個團隊先前做過的另一個實驗也支持這個說法,當時他們發現放在一般土壤上的老鼠,屍體腐敗的速度會比放在滅過菌的土壤上快兩到三倍,證實土壤裡的細菌可以幫助屍體腐敗。而且當研究人員回到實驗第一天時測得的數據裡去找這些「分解團」在哪裡,才發現這些分解過程裡的主力部隊,原來在初期時只佔了 0.1% – 0.4%。誰能想到這種在開始時一定被忽略的少數份子,可以持續壯大,最後拆解掉整隻巨獸呢?(你還在革命嗎?繼續下去吧!)

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「分解團」剛開始只佔非常少數,但最後卻是分解的主力,是不是很力爭上游很勵志呢?圖/By Jerome Charaoui (Charaj) , FAL, wikimedia commons

老鼠不是人

老鼠畢竟不是人,在老鼠做的實驗結果不一定會在人的身上再現。可是要拿人做這實驗是可行的嗎?難道要把人的遺體放在院子裡做腐敗測試嗎?

被埋在土裡的mouse編的屍體Q  圖/ 截自 動物暖男排行榜

聽起來好可怕。不過重要的實驗就算再可怕,還是得要去做才能得到可用的結果,只是配套措施得做好就是了。他們在美國的 Sam Houston State University 裡的 Southeast Texas Applied Forensic Science Facility 法醫研究機構裡進行實驗,使用的是已完成捐贈手續的遺體。遺體被放在戶外,模擬在戶外死亡的狀況。而實驗地點得遠離人群,不然那惡臭會讓人老遠就開始皺眉頭了。研究人員在冬天進行了一次為期 143 天的實驗,又在春天進行了一次 82 天的實驗。

他們得到的結果證實在人類發生的事跟在老鼠實驗的結果類似,「分解團」細菌一樣是來自原本就住在土壤裡的少數份子,而腐敗過程裡也有類似的菌相變化。當他們試著用菌相來預測腐敗時期,發現不管是在老鼠還是在人,都一樣可以用菌相組成來準確推測死亡時間。

誰定下了遺體分解的 SOP?

這地球那麼大,土壤種類那麼多,而且土裡各自有適合生長的微生物群聚。研究裡的結果告訴我們「分解團」細菌主要來自土壤,可是各地土壤裡住的細菌又不一樣,那為什麼我們會在腐敗過程裡看到類似的菌群出現呢?難道是全球各地土壤裡都住著類似的「分解團」細菌代表嗎?

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這裡有個合理的推測。從遠古到現在,我說的是有動物出現但還沒有人類的遠古時代開始,動物三不五時就會死掉而屍體被留在土地上。就算經過其它動物的啃食,最後也還是會留下一些富含蛋白質和脂肪的肉屑殘渣留在地上。土壤原本是個養份不多的地方,附近能拿來用的食物只有植物留下的纖維素這種碳水化合物,只能當生物的碳源而缺氮。蛋白質的出現提供了難得一見的氮源,一旦出現,「分解團」裡這些很會分解蛋白質的細菌就要把握機會快速生長,因為下一次再有這種機會不知道要等多久。這種低頻率的養份補充事件在全球各地都會發生,也就在各地土壤裡留下了少少的「分解團」細菌,苟延殘喘在土裡活著等待機會。研究人員在分析基因時也發現,這些利用不同氮源的基因在組成上會跟著腐敗過程裡有明顯消長,跟著養份波動。所以關於這 SOP,沒有人能規定細菌怎麼長,是有什麼養份才能長出什麼菌。

土壤原本是個養份不多的地方,蛋白質的出現提供了難得一見的氮源,一旦出現「分解團」裡這些很會分解蛋白質的細菌就要把握機會快速生長,因為下一次再有這種機會不知道要等多久。所以關於這 SOP,沒有人能規定細菌怎麼長,是有什麼養份才能長出什麼菌。圖/By Tina Reynolds @ flickr, CC BY-NC 2.0

參考文獻:

  1. Metcalf JL, Xu ZZ, Weiss S, Lax S, Van Treuren W, Hyde ER, Song SJ, Amir A, Larsen P, Sangwan N, Haarmann D, Humphrey GC, Ackermann G, Thompson LR, Lauber C, Bibat A, Nicholas C, Gebert MJ, Petrosino JF, Reed SC, Gilbert JA, Lynne AM, Bucheli SR, Carter DO, Knight R. Microbial community assembly and metabolic function during mammalian corpse decomposition. Science. 2016 Jan 8;351(6269):158-62. doi: 10.1126/science.aad2646.
  2. Lauber CL, Metcalf JL, Keepers K, Ackermann G, Carter DO, Knight R. Vertebrate decomposition is accelerated by soil microbes. Appl Environ Microbiol. 2014 Aug;80(16):4920-9. doi: 10.1128/AEM.00957-14.
  3. Metcalf JL, Wegener Parfrey L, Gonzalez A, Lauber CL, Knights D, Ackermann G, Humphrey GC, Gebert MJ, Van Treuren W, Berg-Lyons D, Keepers K, Guo Y, Bullard J, Fierer N, Carter DO, Knight R. A microbial clock provides an accurate estimate of the postmortem interval in a mouse model system. Elife. 2013 Oct 15;2:e01104. doi: 10.7554/eLife.01104.
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陳俊堯
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慈濟大學生命科學系的教書匠。對肉眼看不見的微米世界特別有興趣,每天都在探聽細菌間的愛恨情仇。希望藉由長時間的發酵,培養出又香又醇的細菌人。

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白噪音為什麼是白色?認識三種讓你一覺好眠的彩色噪音
雅文兒童聽語文教基金會_96
・2024/10/23 ・2981字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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  • 文/洪萱眉 雅文基金會聽語科學研究中心 助理研究員

你的日常生活也是這樣子嗎?桌上總是堆滿了待處理的資料與報告,電話聲不斷,會議一場接一場,連坐下來喘息或喝水的機會都沒有。下班後拖著疲憊的身軀回家,睡前仍在想著白天的工作與隔天的待辦事項。日復一日,這些繁瑣的事務不僅讓人感到焦慮與壓力,還影響了生活作息和睡眠品質。為了舒緩壓力、獲得一覺好眠,有些人會在睡前點精油或香氛蠟燭,營造一個舒適放鬆的環境。但你知道嗎?我們的彩色噪音也能讓我們放鬆身心,助我們一覺好眠嗎?

噪音和彩虹一樣也有顏色的區分

聽到「噪音」這個詞,通常會聯想到那些刺耳且令人心煩氣躁的聲音,例如施工時的電鑽聲或敲打聲。但其實噪音也有顏色區分,就像彩虹一樣。

一般而言,我們眼睛所見的顏色實際上是由可見光的不同頻率產生的,當光波刺激我們的眼睛並傳送到大腦時,大腦會根據其頻率和強度將其解釋為不同的顏色。例如,低頻的光波為暖色調,而高頻的光波為冷色調。而同樣的概念也可以套用在噪音上,因為噪音也有不同的強度及頻率[1-2],根據噪音的頻率範圍和強度,我們可以依此區分為白色噪音、粉紅色噪音、棕色噪音等不同類型的噪音[3-4]

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噪音顏色跟彩虹一樣,也有顏色的區分。不同顏色的噪音在頻率範圍和強度上各有不同。圖/freepik

不同類型的噪音顏色會有不同的功效

不同類型的噪音顏色都具其獨特的頻率分佈特性,其中,最常被討論的三個噪音顏色,分別為白噪音、粉紅噪音、棕色噪音:

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  1. 白噪音(white noise):白噪音是大家最熟悉、最常聽到的噪音顏色。我們人可聽到的聲音頻率介於 20~20,000 赫茲 ( Hz ),而白噪音在所有頻率上具有相同的強度。這與白色光由紅、綠、藍三原色均勻組成的概念相似。
    白噪音的聲音聽起來有如電視機壞掉發出沙沙聲、風扇聲、冷氣運轉聲音等[1, 5-6] 。白噪音通常用來蔽屏 ( mask ) 其他聲音,覆蓋掉環境中我們不想聽到的聲音,營造一個舒服、放鬆的環境。對於有睡眠困擾的人來說,白噪音可以幫助改善睡眠品質。Ebben、Yan、Krieger ( 2021 )針對 10 位因受環境噪音干擾而造成失眠問題的成人,執行一週白噪音的介入,並使用穿戴式睡眠測量器來記錄其睡眠狀況。結果發現,因白噪音介入會覆蓋擾人的環境噪音,這 10 位受試者他們的入睡後醒來時間(wake after sleep onset,簡稱WASO)與入眠期(sleep latency)比在介入前都有顯著降低與改善。然而,即使沒有白噪音的介入,其入睡後醒來時間(WASO)的改善成效依然能持續[7]
  2. 粉紅噪音(Pink noise):相比於白噪音,粉紅噪音的聲音聽起來較為低沉、舒緩且平衡,因為它過濾掉較多高頻的聲音且在低頻的能量上較白噪音強,聲音聽起來接近我們聽到大自然的風聲、雨聲等 [5,8]。研究指出,粉紅噪音能加強我們深度睡眠、提高記憶力[9]。Papalambros et.al(2017)探討使用不同聲音刺激(acoustic stimulation),對提升深層睡眠時間和記憶力的影響。受試者為 13 位 60-84 歲的健康的成人,結果發現,睡覺時有使用粉紅噪音介入能增加他們深層的睡眠時間,且在記憶測驗上也有顯著的提升[10]
  3. 棕色噪音 (Brown noise):又稱為紅色噪音。跟白噪音和粉紅噪音相比,棕色噪音具有更明顯的低音頻率,隨著頻率的增加而音量逐漸降低。所以聲音聽起來像是低沉的隆隆聲[11]。棕色噪音聲音類似打雷聲、大雨聲、海浪拍打聲音[9]。和白噪與粉紅噪音一樣,都能遮蔽環境中讓人干擾的聲音,並營造一個有利於放鬆、專注與睡眠的環境。有研究表明,棕色噪音會對大腦活動產生影響,與放鬆、冥想和深度睡眠有關,因此對於有減輕壓力和焦慮帶來很大的幫助[10]

噪音顏色除了讓我們放鬆、改善睡眠品質外,還是耳鳴、聽覺過敏以及新手爸媽的救星 

從上述可知,白噪音、粉紅噪音和棕色噪音不僅能改善睡眠品質、專注力以及放鬆外,其實在臨床上更被用來治療耳鳴和聽覺過敏等症狀。所謂的耳鳴,指的是在沒有外界聲音刺激的情況下,患者感覺耳中持續有嗡嗡聲。在臨床治療中,白噪音通常用作背景音,以減少患者對耳鳴的感知[12]。對於聽覺過敏患者,他們對日常生活中的聲音敏感度較高,因此粉紅噪音更適合用於治療,因為其低頻聲音的特性有助於患者長時間適應並習慣低強度聲音[12]。此外,許多新手父母使用白噪音來安撫哭鬧寶寶,因為它可以模擬寶寶在母體內聽到的模糊外界聲音,並遮蓋其他可能會驚擾寶寶的聲音,市面上的許多助眠裝置也運用了這個原理[5]

然而,儘管噪音顏色可以提升睡眠品質和專注力,長時間或過度暴露於任何類型的噪音都可能對聽力和整體健康造成負面影響。建議播放時間應限制在10至15分鐘,並給耳朵足夠的休息時間。如果打算使用彩色噪音來幫助自己入睡,應設置播放時間以避免整晚播放,避免聽力造成損傷,那就得不償失了![9, 11, 13]

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睡前使用噪音顏色幫助自己快速入眠時,應注意音量設定以及播放時間,適時的讓耳朵休息,避免造成聽力損失。圖/freepik

參考資料:

  1. Bulter, R.  & Writer, S. (2023). What Are Sonic Hues? White Noise, Brown Noise, Pink Noise, and More. https://thegatorseye.com/13787/opinion/what-are-sonic-hues-white-noise-brown-noise-pink-noise-and-more/
  1. Sound of Life。(2021)。噪音竟然助眠?白噪音、粉紅噪音是最佳床伴。取自:https://shorturl.at/abdV1
  2. 林奕榮。(2023/10/19)。噪音有顏色? 白、綠、棕、粉紅噪音都能減壓助眠。蔬福生活。取自:https://vegemap.merit-times.com/veganews_detail?id=5682 
  3. Color Energy Soup (2016/11/25)。人的眼睛為什麼能看到顏色?取自:https://color-energy-soup.com/2016/11/25/eyes-light/ 
  4. 鄭俊宇。(2021/4/16)。白噪音更能安撫寶寶?「粉紅噪音」能增強記憶力、改善睡眠。親子天下。取自:https://www.parenting.com.tw/article/5089287 
  5. Surles, T. (2023.3.13). What are white, pink and brown noises? Health Hearing. Retrieved from https://www.healthyhearing.com/report/53430-Noise-colors-white-pink-brown-tinnitus-hearing 
  6. Ebben, M. R., Yan, P., & Krieger, A. C. (2021). The effects of white noise on sleep and duration in individuals living in a high noise environment in New York City. Sleep Medicine83, 256-259.
  7. Sloan, M. (2023.3.27). Noise Colors: Which One Is Best for Sleep? Retrieved from https://www.discovermagazine.com/health/noise-colors-which-one-is-best-for-sleep 
  8. Shapiro, Z. (n.d.). Exploring the World of Color Noises: White, Pink, and Brown. Retrieved from https://audiologyisland.com/blog/exploring-the-world-of-color-noises-white-pink-and-brown/?srsltid=AfmBOordaPgtNG9s6MyfN–He9dD-BejcA5sQTj2hncTWg4MmkQi666v 
  9. Papalambros, N. A., Santostasi, G., Malkani, R. G., Braun, R., Weintraub, S., Paller, K. A., & Zee, P. C. (2017). Acoustic enhancement of sleep slow oscillations and concomitant memory improvement in older adults. Frontiers in human neuroscience11, 1-14
  10. Sedona Sky Academy (2024.5.10). Can brown noise turn off your brain ? Retrieved from https://www.sedonasky.org/blog/can-brown-noise-turn-off-your-brain
  11. American Speech-Language-Hearing Association. (n.d.). Tinnitus and Hyperacusis. (Practice Portal). Retrieved from www.asha.org/Practice-Portal/Clinical-Topics/Tinnitus-and-Hyperacusis/.
  12. Cleveland Clinic (n.d.). Brown Noise May Help You Focus and Relax. Retrieved from https://health.clevelandclinic.org/brown-noise 
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雅文兒童聽語文教基金會_96
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雅文基金會提供聽損兒早期療育服務,近年來更致力分享親子教養資訊、推動聽損兒童融合教育,並普及聽力保健知識,期盼在家庭、學校和社會埋下良善的種子,替聽損者營造更加友善的環境。

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AI 破解生命密碼!AlphaFold 3 揭開蛋白質折疊的終極謎團
PanSci_96
・2024/10/07 ・1624字 ・閱讀時間約 3 分鐘

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AlphaFold的誕生:人工智慧的奇蹟

2018 年,Google 旗下的 DeepMind 團隊推出了第一代 AlphaFold,這是一款基於深度學習的 AI 模型,專門用於預測蛋白質的三維結構。AlphaFold 的命名取自「fold」一詞,意為折疊,指的是蛋白質在胺基酸鏈構成後迅速摺疊成其功能所需的三維結構。

AlphaFold 的突破在於其能夠預測出蛋白質折疊的可能性,這是一個傳統計算方法無法達到的領域。第一代 AlphaFold 在國際 CASP 比賽中取得了一定的成功,雖然其預測準確度尚未達到實驗室標準,但其潛力讓科學家們充滿期待。

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為什麼蛋白質結構預測如此重要?

蛋白質是生命的基石,它們的功能取決於其複雜的三維結構。然而,僅靠實驗技術來解析蛋白質的結構既昂貴又耗時。過去科學家依賴於如 X 光晶體繞射等技術來解析蛋白質的結構,然而這種方法雖然精確,但往往需要數年時間來得出一個結論。

到目前為止,人類已知的蛋白質數據庫中,全球僅解析了大約 22 萬種蛋白質的結構,這遠遠不足以滿足生物學和醫學研究的需求。尤其是人類的許多蛋白質結構仍然未知,這成為阻礙醫學進步的一個主要瓶頸,特別是在藥物開發和疾病治療上,因此如何加速對蛋白質的結構的解析至關重要。

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AlphaFold 2:技術飛躍

2020 年,AlphaFold 2 橫空出世,改進了多項技術,預測準確度大幅,幾乎達到了與實驗結果相媲美的程度。這一成就震驚了全球生物學界,許多科學家開始將 AlphaFold 2 應用於實際研究中。

AlphaFold 2 的成功源自於其三大技術革新:

  • 注意力機制:模仿人類的思維模式,從大局出發,關注蛋白質結構中的每一個細節,進而提高預測的準確性。
  • 多序列比對功能:通過搜尋類似的胺基酸序列,推斷新的蛋白質結構。
  • 端到端預測模式:利用深度學習神經網路,不斷反饋預測結果,持續優化模型。
AlphaFold 2 預測準確度大幅提升。 圖/envato

AlphaFold 3:下一代 AI 的力量

隨著 AlphaFold 2 的成功,DeepMind 並未停止其腳步。2024 年 5 月,AlphaFold 3 正式推出,這標誌著 AI 技術在生物學領域的又一個里程碑。AlphaFold 3 的改進再次吸引了科學界的目光,它強化了注意力機制,並引入了擴散模型,這使其能夠更快且更準確地預測複合蛋白質的結構。

擴散模型是一項關鍵技術,它能夠生成大量的可能蛋白質結構,並快速篩選出最可能的解答。與此同時,AlphaFold 3 還內建了「減幻覺」功能,這讓其在產生結果時能夠避免過多不切實際的預測,提升了結果的可信度。

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AlphaFold 的實際應用:醫學與藥物開發

AlphaFold 3 的誕生,不僅是一個技術突破,還為醫學和藥物開發帶來了巨大的希望。過去,癌症治療中的標靶藥物需要經過漫長的實驗才能確定其作用原理,然而現在,通過 AlphaFold 的預測,科學家可以更加精確地針對癌細胞中的錯誤蛋白質,設計出更有效的藥物。

除此之外,AlphaFold 3 還在抗病毒藥物、抗生素以及阿茲海默症等領域展現了潛力。其能夠預測蛋白質與其他分子(如DNA、RNA)的交互作用,這使得研發新藥的過程大大加速。

AlphaFold 3 的挑戰與未來

儘管 AlphaFold 3 取得了驚人的進展,但其仍然面臨一些挑戰。首先,目前 AlphaFold 3 的模型尚未完全開源,這限制了研究人員對其內部運作的了解。為此,一些科學家已聯名要求 DeepMind 開放其程式碼,以便進行更深入的研究和應用。

不過,隨著 AlphaFold 3的逐步推廣,生物學家相信它將繼續改變生物學研究的方式。未來,這項技術有望在解決更多未解難題中發揮關鍵作用,並為醫學領域帶來更大的突破。

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深海發現大型礦場和「暗氧」!是能源危機的希望還是潘朵拉之盒?
PanSci_96
・2024/09/21 ・2334字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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深海的暗氧:無光環境中的神秘氧氣生成

深海,被譽為地球最後的未開發疆域,隱藏著許多不為人知的奧秘。數千公尺深的海底沉積了數量龐大的多金屬結核,這些礦物因含有大量珍貴金屬,對現代技術,尤其是能源轉型,至關重要。然而,科學家在探索這些結核的過程中意外地發現了一種神秘的現象:暗氧,即在無光的深海環境中生成氧氣的過程。這一發現不僅可能改變我們對海洋生態系統的理解,還可能重新定義地球早期生命起源的故事。

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長期以來,科學界普遍認為氧氣的生成依賴於光合作用。光合作用是植物、藻類及一些細菌透過陽光將水和二氧化碳轉化為有機物並釋放氧氣的過程。這一過程主要發生在地球表層和淺水區域,是維持大氣和海洋中氧氣含量的核心機制。根據這一觀點,只有在陽光能夠到達的區域,氧氣才能被生成。因此,對於深達數千公尺的深海區域,我們的認識是,氧氣主要來自於表層水透過洋流輸送到深處。

然而,深海中缺乏光源,光合作用無法進行,這意味著氧氣在深海中的供應受到限制。雖然洋流能夠在一定程度上將氧氣輸送到深海,但這一過程極其緩慢,往往需要數百年甚至上千年才能完成一次循環。因此,科學家一直認為深海是一個缺氧的環境。

多金屬結核的發現,是新能源的關鍵,還是海洋生態的災難?

在這樣的背景下,科學家對深海進行了更深入的探索,並發現了錳結核(英語:Manganese nodules),又被稱為多金屬結核這一珍貴資源。多金屬結核是富含金屬的岩石,其主要成分包括鈷、錳和鎳等金屬。這些結核廣泛分佈於全球深海區域,尤其是太平洋海域,儲量高達數兆噸。這些金屬對綠色能源技術,如電池生產,具有極高的價值,吸引了全球各國的關注。

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然而,這些結核不僅是地球資源的寶藏,它們還隱藏著另一個重要的發現。2013 年,科學家安德魯·斯威特曼(Andrew Sweetman)在太平洋克拉里昂-克里珀頓區域進行深海研究時,意外地發現,在封閉的深海水域中,氧氣濃度竟然有所增加。這一現象引發了科學界的極大關注。

科學家探索深海的多金屬結核時,意外發現「暗氧」的存在。 圖/envato

暗氧的生成機制

斯威特曼的研究團隊推測,深海中的多金屬結核可能在某些化學條件下,充當了天然電池。這些結核通過電化學反應將水分解為氧氣和氫氣,從而在無光的環境中產生了氧氣。為了驗證這一假設,團隊在實驗室中模擬了深海環境,並確實觀察到氧氣從結核生成的現象。

不過,這一過程並非如想像中簡單。根據實驗數據,某些海底結核表面的電壓僅為 0.95 伏特,卻能夠生成氧氣,這與理論上需要的 1.6 伏特電壓不符。研究團隊進一步推測,這可能與結核的成分有關,例如含鎳的錳氧化物可能起到了催化作用,降低了反應所需的能量。此外,結核表面的不規則排列及空隙可能也促進了電子轉移和水的分解。

暗氧的發現挑戰了我們對氧氣生成的傳統理解。過去我們認為,地球上的氧氣主要來自於光合作用,但這一現象表明,甚至在無光的深海環境中,氧氣也能通過無機物的電化學反應生成。這意味著,我們對於地球早期氧氣循環及生命演化的認識可能存在重大疏漏。

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尤其值得注意的是,多金屬結核的形成需要氧氣,而這些結核大量出現在深海中,是否表明早期地球上就已經存在非光合作用的氧氣生成機制?如果是這樣,暗氧是否可能推動了地球上生命的起源?這一問題仍然未有定論,但暗氧的發現無疑為生命起源的研究開闢了一條新的途徑。

未來的挑戰:開採深海資源還是守護地球最後的「淨土」?

除了科學研究的價值,多金屬結核也吸引了全球對於深海資源開採的興趣。這些結核富含稀有金屬,特別是對電池生產至關重要的鎳和鈷。然而,大規模的深海開採可能會對海洋生態系統造成嚴重破壞。

對於發現的深海資源,是要開採?還是選擇守護海洋生態? 圖/envato

首先,深海採礦可能導致噪音和光污染,破壞深海生物的棲息地。此外,採礦過程中產生的懸浮物可能對海洋生物,尤其是水母等生物造成生理負擔。研究顯示,水母在模擬的採礦環境中會因應對懸浮物而消耗大量能量,這可能削弱其免疫系統並降低生存率。

因此,雖然深海資源的開採看似能解決當前的能源危機,但國際間對此議題的爭議仍然持續。全球已有32個國家支持暫停或禁止深海採礦,呼籲進行更多的生態影響研究以確保環境保護。

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暗氧的發現,不僅為科學研究帶來新的挑戰,也為深海資源的開採提出了更高的要求。在能源危機與生態保護之間,我們需要尋找平衡點。未來的技術或許能夠在不破壞環境的情況下,模擬自然過程生成多金屬結核,從而實現可持續的資源開採。

此外,暗氧現象的發現也為探索外星生命提供了新的思路。當我們在其他行星上發現氧氣時,不一定意味著那裡存在光合作用生物,可能是類似多金屬結核的無機反應在默默進行。這一發現或許將改變我們對地外生命的定義與尋找方式。

深海的秘密仍在不斷被揭開。從暗氧的發現到多金屬結核的開採,這片未開發的疆域將在未來的科學探索與資源爭奪中扮演至關重要的角色。無論是能源危機的解決還是生態系統的保護,我們都應以謹慎且負責任的態度面對這一未知的領域,避免打開潘朵拉之盒。

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