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「分子機器」解密:染色質重塑複合物研究盤點

活躍星系核_96
・2019/03/16 ・3728字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 623 ・十年級

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  • 解讀丨陳柱成、嚴麗娟(清華大學)
  • 責編丨迦漵

核小體是真核生物染色質的基本單位,其核心由~147 bp DNA纏繞組蛋白八聚體形成。染色質重塑複合物(Chromatin remodeling complexes,CRC) 利用 ATP 的能量移動核小體在基因組上的位置和組成成分,在控制染色質結構、調節基因轉錄等方面具有重大作用。根據結構和功能的特點,染色質重塑複合物可以分四大類:SWI/SNFCHDISWIINO801

這些分子機器的運行機理,即如何利用 ATP 水解的能量推動核小體移動和組蛋白交換,一直是一個未解的科學問題。利用冷凍電鏡技術,近年來對於這個問題的解答有了突飛猛進2-5

圖片引自:https://www.thoughtco.com/chromatin-373461

2018年10月12日,來自英國帝國理工學院的 Dale B. Wigley 課題組和 David S. Rueda 課題組合作在 Science 雜誌發表長文,解析了酵母 SWR1 染色質重塑複合物結合核小體的三維結構,並結合單分子FRET實驗,揭示了 SWR1 催化組蛋白變體替換的動力學過程6

SWR1屬於INO80染色質重塑家族,其主要功能是催化 H2A-H2B 與 H2A.Z-H2B 的替換。H2A.Z是H2A的變體,富集在啟動子區域,也能抑制異染色質向常染色質的延伸7。在染色質的特定位置或特定時期進行組蛋白變體的替換可以改變染色質結構或招募染色質調控因數,是維持不同染色質狀態所必需。與其它染色質重塑蛋白不同,SWR1不能移動核小體。因此,SWR1 如何利用 ATP 水解的能量催化 H2A-H2B 交換尤其讓人困惑。

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為了研究 SWR1,Wigley 課題組沒有採用常規的提取內源蛋白的方案,而是利用昆蟲細胞,體外表達重構了十四個亞基的完整酵母 SWR1複合物。通過相同的方法,Wigley課題組今年初解析了INO80複合物的結構4

SWR1複合物全酶的核心催化亞基是Swr1,它的ATPase活性是組蛋白替換的關鍵。Swr1結合核小體的SHL2位置,這與Ino80 不同,但與其它的染色質重塑蛋白類似。更重要的是,Swr1的結合使DNASHL2處產生1 bp凸起bugle。為了形成這個凸起,1 bp DNA從進口端被抽進核小體內部。 由於1bp DNA的位移,Swr1的N端結構域和核小體的另一圈DNA之間相互作用加強,限制了核小體的進一步滑動,這是SWR1不具備催化核小體滑動的可能機制。需要特別指出的是,Swr1處於ADP-BeF3 (ATP類似物) 狀態。已知的其它染色質重塑蛋白沒有發現在ATP結合狀態下引起1 bp DNA位移3-5。這種異常的局部DNA移動也可能是SWR1沒有真正的核小體滑動活性的原因。

複合物全酶中另一個重要的核小體結合元件是Arp6-Swc6異源二聚體。它們通過全酶中的RuvBL亞基(六聚體)與Swr1 作用,穩定了整個複合物的構象。Arp6-Swc6結合進口端DNA,使得該DNA偏離了常規位置~65°,暴露大概2.5圈核小體DNA。突變和生化實驗(體外表達重構體系的一大優勢)表明Arp6-Swc6 是SWR1組蛋白替換活性的關鍵。與INO80一樣,因為失去了與進口端DNA的作用,H2A-H2B也相應地暴露。這也許是SWR1與INO80共同具有組蛋白替換活性的機理。

作者進一步採用單分子FRET手段監測了SWR1解開核小體末端DNA纏繞的過程。實驗表明在加入SWR1複合物和ATP後,末端DNA顯著偏離常規位置;而加入ATPγS ADPBeF3也捕捉到DNA解開的現象,這說明SWR1誘導的核小體DNA去纏繞依賴ATP的結合而不是水解。

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儘管SWR1ADP狀態下與核小體的作用方式目前仍不清楚,Wigley這個工作的發表使我們理解SWR1催化組蛋白替換的機制又前進了一大步。Dale Wigley是研究DNA解旋酶、滑移酶的大師,早在 1999 年通過研究PcrA, 提出了 DNA滑移酶的教科書級的inchworm(尺蠖,下圖)運動模型8。這個模型為理解染色質重塑蛋白的工作機理提供了基礎。

inchworm,尺蠖

相對於INO80 和 SWR1 複合物,人們對 SWI/SNF 的研究,尤其是哺乳類動物SWI/SNF (mSWI/SNF),有點滯後。mSWI/SNF 是細胞生長、發育和分化等過程所必需的生物大分子,約 20%的人類癌症中發現mSWI/SNF 的突變9

近日,美國哈佛大學Cigall Kadoch課題組在Cell上發表了題為Modular Organization and Assembly of SWI/SNF Family Chromatin Remodeling Complexes的研究長文,揭示了mSWI/SNF複合物的模組組織和組裝通路,並分析了人類疾病相關的突變影響mSWI/SNF的分子機制

人源 SWI/SNF 複合物由超過 20 個基因編碼,基於特定的人體組織和發育時期,複合物採用不同的蛋白亞基(paralogs和variants)和組裝形式,其結構組成紛繁複雜,難於一一辨認。早在 2013 年,Kadoch還是博士生的時候,她通過生化和質譜手段,鑒定了不同細胞系的mSWI/SNF組成10

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在當前的研究中,Kadoch課題組進行了更全面系統的工作,優化了一套穩定的mSWI/SNF複合物純化策略。他們利用CRISPR-Cas9HEK293T細胞系中mSWI/SNF相關亞基上導入HA標籤,通過一系列蛋白純化手段,得到了野生型和多種突變體mSWI/SNF複合物。通過分析不同的複合物組成和交聯質譜資訊,他們鑒定出HEK293T細胞系中三種mSWI/SNF複合物,分別是BAF(BRG1/BRM-associated factor)、PBAF(polybromo-associated BAF)和 ncBAF(non-canonical BAF,一種新發現的複合物)(下圖)。

為了更細緻地分析各亞基之間的相互作用以及 mSWI/SNF複合物組裝的過程,作者敲除不同的亞基,純化得到不同的複合物,進行交聯質譜和網路模組分析。最後,作者提出了mSWI/SNF的組裝通路:SMARCC1/SMARCC2和SMARCD1是mSWI/SNF複合物的初始平臺(initial core);initial core、SMARCB1和SMARCE1構成的亞複合物定義為BAF複合物的核心模組(BAF core module)。ARID1和BAF core module形成亞複合物(ARID1/BAF core),然後與DPF2結合,加上ATPase module(含SS18)完成BAF組裝;而ARID2與BAF core 形成亞複合物(ARID2/PBAF core),結合BRD7 和PHF10之後招募ATPase module(不含SS18),最後結合 PBRM1完成組裝過程。另一方面,GLTSCAR1/1L BRD9和BAF core 結合, 形成ncBAF core module,合併BRD9和ATPase module(含SS18)形成ncBAF複合物。

這個BAF複合物的構成與較早報道略有不同。其中,BRD9在較早研究中是BAF複合物的一個亞基,現在劃歸到ncBAF中;另外,BCL11似乎在HEK293T細胞系的BAF複合物中沒有被發現,而在T-細胞的BAF複合物中存在【10】。這些差異正好體現了mSWI/SNF研究的挑戰性。

作者結合含突變位點的BAF複合物的細胞和生化分析,根據勾勒出的mSWI/SNF複合物的組織輪廓,解釋了一些高頻錯義或無義突變影響mSWI/SNF複合物的組裝通路和各亞基之間的穩定性進而導致人類癌症及其他相關疾病的可能機理。總之這項研究對於後續 mSWI/SNF複合物的結構和功能研究提供了很有參考價值的框架。

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Cigall Kadoch,圖片來自:http://www.kadochlab.org/gallery/

Cigall Kadoch是一個非常出色的科學家,一直致力於研究哺乳動物 SWI/SNF 的功能與人類癌症的關聯。據說,她在哈佛大學尋找博士後工作時,因為實在太優秀了,沒有給她博士後崗位,而是直接讓她當獨立PI。2015 年,Cigall Kadoch當選MIT技術評論Innovator Under 35。

注:清華大學生命科學學院陳柱成課題組主要運用結構生物學的方法從事染色質生物學相關研究,近年來連續在Nature上發表兩篇研究論文闡述染色質重塑的機理11,12

BioArt補記

就在英國帝國理工學院的 Dale B. Wigley 課題組和 David S. Rueda 課題組合作在 Science 雜誌發表長文,解析了酵母SWR1染色質重塑複合物結合核小體的三維結構之後一周左右,來自復旦大學生物醫學研究院徐彥輝課題組在 Cell Research 雜誌上發表了題為 Cryo-EM structure of human SRCAP complex的研究論文13,首次解析了 4埃解析度的人源 SRCAP 複合物(對應酵母中 INO80 染色質重塑複合物)冷凍電鏡結構,為後續深入研究核小體置換機制奠定了基礎。

SRCAP-C為超大複合物,分子量約為 1 MDa(1000KDa),包含10個組分(SRCAP, DMAP1, YL1, RUVBL1, RUVBL2, ACTL6A, ARP6, ACTIN, GAS41 and ZNHIT1)。結構和生化研究表明在SRCAP-C中SRCAP不僅具有ATP解旋酶酶活性,還作為支架蛋白幫助複合物組裝。其中間部分貫穿RUVBL1-RUVBL2六聚體,其N端和C端分別連接多個SRCAP複合物組成蛋白。 RUVBL1-RUVBL2形成的六聚體為穩定核心,從底部兩側延伸出來SRCAP解旋酶結構域及Actin相關蛋白等模組。這兩個相對應的模組具有DNA結合的表面特徵,很可能為核小體結合位點。研究工作根據SRCAP同家族蛋白INO80與核小體複合物的結構,類比了SRCAP與核小體相互作用方式,為後續深入研究核小體置換機制奠定了基礎。

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  1. Clapier, C. R. & Cairns, B. R. The biology of chromatin remodeling complexes. Annu. Rev. Biochem. 78, 273-304 (2009).
  2. Liu, X., Li, M., Xia, X., Li, X. & Chen, Z. Mechanism of chromatin remodelling revealed by the Snf2-nucleosome structure. Nature 544, 440-445 (2017).
  3. Farnung, L., Vos, S. M., Wigge, C. & Cramer, P. Nucleosome-Chd1 structure and implications for chromatin remodelling. Nature 550, 539-542 (2017).
  4. Ayala, R. et al. Structure and regulation of the human INO80-nucleosome complex. Nature 556, 391-395 (2018).
  5. Eustermann, S. et al. Structural basis for ATP-dependent chromatin remodelling by the INO80 complex. Nature 556, 386-390 (2018).
  6. Willhoft, O. et al. Structure and dynamics of the yeast SWR1-nucleosome complex. Science 362(2018).
  7. Talbert, P. B. & Henikoff, S. Histone variants on the move: substrates for chromatin dynamics. Nat. Rev. Mol. Cell Biol. 18, 115-126 (2017).
  8. Velankar, S. S., Soultanas, P., Dillingham, M. S., Subramanya, H. S. & Wigley, D. B. Crystal structures of complexes of PcrA DNA helicase with a DNA substrate indicate an inchworm mechanism. Cell 97, 75-84 (1999).
  9. Hodges, C., Kirkland, J. G. & Crabtree, G. R. The Many Roles of BAF (mSWI/SNF) and PBAF Complexes in Cancer. Cold Spring Harb Perspect. Med. 6(2016).
  10. Kadoch, C. et al. Proteomic and bioinformatic analysis of mammalian SWI/SNF complexes identifies extensive roles in human malignancy. Nat. Genet. 45, 592-601 (2013).
  11. Yan, L., Wang, L., Tian, Y., Xia, X., & Chen, Z. (2016). Structure and regulation of the chromatin remodeller ISWI. Nature, 540(7633), 466.
  12. Liu, X., Li, M., Xia, X., Li, X., & Chen, Z. (2017). Mechanism of chromatin remodelling revealed by the Snf2-nucleosome structure. Nature, 544(7651), 440.
  13. Feng, Y., Tian, Y., Wu, Z., & Xu, Y. (2018). Cryo-EM structure of human SRCAP complex. Cell research, 1.

【原文属于BioArt】BioArt,一心关注生命科学,只为分享更多有种、有趣、有料的信息。投稿、合作、转载授权事宜请联系微信ID:fullbellies 或邮箱:sinobioart@bioart.com.cn

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活躍星系核_96
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活躍星系核(active galactic nucleus, AGN)是一類中央核區活動性很強的河外星系。這些星系比普通星系活躍,在從無線電波到伽瑪射線的全波段裡都發出很強的電磁輻射。 本帳號發表來自各方的投稿。附有資料出處的科學好文,都歡迎你來投稿喔。 Email: contact@pansci.asia

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數智驅動未來:從信任到執行,AI 為企業創新賦能
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/01/13 ・4938字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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本文由 鼎新數智 與 泛科學 共同規劃與製作

你有沒有想過,當 AI 根據病歷與 X 光片就能幫你診斷病症,或者決定是否批准貸款,甚至從無人機發射飛彈時,它的每一步「決策」是怎麼來的?如果我們不能知道 AI 的每一個想法步驟,對於那些 AI 輔助的診斷和判斷,要我們如何放心呢?

馬斯克與 OpenAI 的奧特曼鬧翻後,創立了新 AI 公司 xAI,並推出名為 Grok 的產品。他宣稱目標是以開源和可解釋性 AI 挑戰其他模型,而 xAI 另一個意思是 Explainable AI 也就是「可解釋性 AI」。

如今,AI 已滲透生活各處,而我們對待它的方式卻像求神問卜,缺乏科學精神。如何讓 AI 具備可解釋性,成為當前關鍵問題?

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AI 已滲透生活各處,而我們對待它的方式卻像求神問卜,缺乏科學精神。如何讓 AI 具備可解釋性,成為當前關鍵問題?圖/pexels

黑盒子模型背後的隱藏秘密

無法解釋的 AI 究竟會帶來多少問題?試想,現在許多銀行和貸款機構已經使用 AI 評估借貸申請者的信用風險,但這些模型往往如同黑箱操作。有人貸款被拒,卻完全不知原因,感覺就像被分手卻不告訴理由。更嚴重的是,AI 可能擅自根據你的住所位置或社會經濟背景給出負面評價,這些與信用風險真的相關嗎?這種不透明性只會讓弱勢群體更難融入金融體系,加劇貧富差距。這種不透明性,會讓原本就已經很難融入金融體系的弱勢群體,更加難以取得貸款,讓貧富差距越來越大,雪上加霜。

AI 不僅影響貸款,還可能影響司法公正性。美國部分法院自 2016 年起使用「替代性制裁犯罪矯正管理剖析軟體」 COMPAS 這款 AI 工具來協助量刑,試圖預測嫌犯再犯風險。然而,這些工具被發現對有色人種特別不友好,往往給出偏高的再犯風險評估,導致更重的刑罰和更嚴苛的保釋條件。更令人擔憂的是,這些決策缺乏透明度,AI 做出的決策根本沒法解釋,這讓嫌犯和律師無法查明問題根源,結果司法公正性就這麼被悄悄削弱了。

此外,AI 在醫療、社交媒體、自駕車等領域的應用,也充滿類似挑戰。例如,AI 協助診斷疾病,但若原因報告無法被解釋,醫生和患者又怎能放心?同樣地,社群媒體或是 YouTube 已經大量使用 AI 自動審查,以及智慧家居或工廠中的黑盒子問題,都像是一場越來越複雜的魔術秀——我們只看到結果,卻無法理解過程。這樣的情況下,對 AI 的信任感就成為了一個巨大的挑戰。

為什麼人類設計的 AI 工具,自己卻無法理解?

原因有二。首先,深度學習模型結構複雜,擁有數百萬參數,人類要追蹤每個輸入特徵如何影響最終決策結果,難度極高。例如,ChatGPT 中的 Transformer 模型,利用注意力機制(Attention Mechanism)根據不同詞之間的重要性進行特徵加權計算,因為機制本身涉及大量的矩陣運算和加權計算,這些數學操作使得整個模型更加抽象、不好理解。

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其次,深度學習模型會會從資料中學習某些「特徵」,你可以當作 AI 是用畫重點的方式在學習,人類劃重點目的是幫助我們加速理解。AI 的特徵雖然也能幫助 AI 學習,但這些特徵往往對人類來說過於抽象。例如在影像辨識中,人類習慣用眼睛、嘴巴的相對位置,或是手指數量等特徵來解讀一張圖。深度學習模型卻可能會學習到一些抽象的形狀或紋理特徵,而這些特徵難以用人類語言描述。

深度學習模型通常採用分佈式表示(Distributed Representation)來編碼特徵,意思是將一個特徵表示為一個高維向量,每個維度代表特徵的不同方面。假設你有一個特徵是「顏色」,在傳統的方式下,你可能用一個簡單的詞來表示這個特徵,例如「紅色」或「藍色」。但是在深度學習中,這個「顏色」特徵可能被表示為一個包含許多數字的高維向量,向量中的每個數字表示顏色的不同屬性,比如亮度、色調等多個數值。對 AI 而言,這是理解世界的方式,但對人類來說,卻如同墨跡測驗般難以解讀。

假設你有一個特徵是「顏色」,在傳統的方式下,你可能用一個簡單的詞來表示這個特徵,例如「紅色」或「藍色」。但是在深度學習中,這個「顏色」特徵可能被表示為一個包含許多數字的高維向量,向量中的每個數字表示顏色的不同屬性,比如亮度、色調等多個數值。圖/unsplash

試想,AI 協助診斷疾病時,若理由是基於醫生都無法理解的邏輯,患者即使獲得正確診斷,也會感到不安。畢竟,人們更相信能被理解的東西。

打開黑盒子:可解釋 AI 如何運作?我們要如何教育 AI?

首先,可以利用熱圖(heatmap)或注意力圖這類可視化技術,讓 AI 的「思維」有跡可循。這就像行銷中分析消費者的視線停留在哪裡,來推測他們的興趣一樣。在卷積神經網絡和 Diffusion Models 中 ,當 AI 判斷這張照片裡是「貓」還是「狗」時,我需要它向我們展示在哪些地方「盯得最緊」,像是耳朵的形狀還是毛色的分布。

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其次是局部解釋,LIME 和 SHAP 是兩個用來發展可解釋 AI 的局部解釋技術。

SHAP 的概念來自博弈,它將每個特徵看作「玩家」,而模型的預測結果則像「收益」。SHAP 會計算每個玩家對「收益」的貢獻,讓我們可以了解各個特徵如何影響最終結果。並且,SHAP 不僅能透過「局部解釋」了解單一個結果是怎麼來的,還能透過「全局解釋」理解模型整體的運作中,哪些特徵最重要。

以實際的情景來說,SHAP 可以讓 AI 診斷出你有某種疾病風險時,指出年齡、體重等各個特徵的影響。

LIME 的運作方式則有些不同,會針對單一個案建立一個簡單的模型,來近似原始複雜模型的行為,目的是為了快速了解「局部」範圍內的操作。比如當 AI 拒絕你的貸款申請時,LIME 可以解釋是「收入不穩定」還是「信用紀錄有問題」導致拒絕。這種解釋在 Transformer 和 NLP 應用中廣泛使用,一大優勢是靈活且計算速度快,適合臨時分析不同情境下的 AI 判斷。比方說在醫療場景,LIME 可以幫助醫生理解 AI 為何推薦某種治療方案,並說明幾個主要原因,這樣醫生不僅能更快做出決策,也能增加患者的信任感。

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第三是反事實解釋:如果改變一點點,會怎麼樣?

如果 AI 告訴你:「這家銀行不會貸款給你」,這時你可能會想知道:是收入不夠,還是年齡因素?這時你就可以問 AI:「如果我年輕五歲,或者多一份工作,結果會怎樣?」反事實解釋會模擬這些變化對結果的影響,讓我們可以了解模型究竟是如何「權衡利弊」。

最後則是模型內部特徵的重要性排序。這種方法能顯示哪些輸入特徵對最終結果影響最大,就像揭示一道菜中,哪些調味料是味道的關鍵。例如在金融風險預測中,模型可能指出「收入」影響了 40%,「消費習慣」占了 30%,「年齡」占了 20%。不過如果要應用在像是 Transformer 模型等複雜結構時,還需要搭配前面提到的 SHAP 或 LIME 以及可視化技術,才能達到更完整的解釋效果。

講到這裡,你可能會問:我們距離能完全信任 AI 還有多遠?又或者,我們真的應該完全相信它嗎?

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我們終究是想解決人與 AI 的信任問題

當未來你和 AI 同事深度共事,你自然希望它的決策與行動能讓你認可,幫你省心省力。因此,AI 既要「可解釋」,也要「能代理」。

當未來你和 AI 同事深度共事,你自然希望它的決策與行動能讓你認可,幫你省心省力。圖/unsplash

舉例來說,當一家公司要做一個看似「簡單」的決策時,背後的過程其實可能極為複雜。例如,快時尚品牌決定是否推出新一季服裝,不僅需要考慮過去的銷售數據,還得追蹤熱門設計趨勢、天氣預測,甚至觀察社群媒體上的流行話題。像是暖冬來臨,厚外套可能賣不動;或消費者是否因某位明星愛上一種顏色,這些細節都可能影響決策。

這些數據來自不同部門和來源,龐大的資料量與錯綜關聯使企業判斷變得困難。於是,企業常希望有個像經營大師的 AI 代理人,能吸收數據、快速分析,並在做決定時不僅給出答案,還能告訴你「為什麼要這麼做」。

傳統 AI 像個黑盒子,而可解釋 AI (XAI)則清楚解釋其判斷依據。例如,為什麼不建議推出厚外套?可能理由是:「根據天氣預測,今年暖冬概率 80%,過去三年數據顯示暖冬時厚外套銷量下降 20%。」這種透明解釋讓企業更信任 AI 的決策。

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但會解釋還不夠,AI 還需能真正執行。這時,就需要另一位「 AI 代理人」上場。想像這位 AI 代理人是一位「智慧產品經理」,大腦裝滿公司規則、條件與行動邏輯。當客戶要求變更產品設計時,這位產品經理不會手忙腳亂,而是按以下步驟行動:

  1. 檢查倉庫物料:庫存夠不夠?有沒有替代料可用?
  2. 評估交期影響:如果需要新物料,供應商多快能送到?
  3. 計算成本變化:用新料會不會超出成本預算?
  4. 做出最優判斷,並自動生成變更單、工單和採購單,通知各部門配合執行。

這位 AI 代理人不僅能自動處理每個環節,還會記錄每次決策結果,學習如何變得更高效。隨時間推移,這位「智慧產品經理」的判斷將更聰明、決策速度更快,幾乎不需人工干預。更重要的是,這些判斷是基於「以終為始」的原則,為企業成長目標(如 Q4 業績增長 10%)進行連續且動態地自我回饋,而非傳統系統僅月度檢核。

這兩位 AI 代理人的合作,讓企業決策流程不僅透明,還能自動執行。這正是數智驅動的核心,不僅依靠數據驅動決策,還要能解釋每一個選擇,並自動行動。這個過程可簡化為 SUPA,即「感知(Sensing)→ 理解(Understanding)→ 規劃(Planning)→ 行動(Acting)」的閉環流程,隨著數據的變化不斷進化。

偉勝乾燥工業為例,他們面臨高度客製化與訂單頻繁變更的挑戰。導入鼎新 METIS 平台後,偉勝成功將數智驅動融入業務與產品開發,專案準時率因此提升至 80%。他們更將烤箱技術與搬運機器人結合,開發出新形態智慧化設備,成功打入半導體產業,帶動業績大幅成長,創造下一個企業的增長曲線。

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值得一提的是,數智驅動不僅帶動業務增長,還讓員工擺脫繁瑣工作,讓工作更輕鬆高效。

數智驅動的成功不僅依賴技術,還要與企業的商業策略緊密結合。為了讓數智驅動真正發揮作用,企業首先要確保它服務於具體的業務需求,而不是為了技術而技術。

這種轉型需要有策略、文化和具體應用場景的支撐,才能讓數智驅動真正成為企業持續增長的動力。

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解密離岸風電政策環評:從審查標準到執行成效,一次看懂
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/12/21 ・3546字 ・閱讀時間約 7 分鐘

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本文由 環境部 委託,泛科學企劃執行。 

政策環評是什麼,跟一般環評差在哪?

隨著公共建設的規模越來越大,傳統的環境影響評估(EIA),難以應對當今層層疊疊的環境議題。當我們評估一項重大政策時,只看「單一開發案」已經不夠,就像評估一棵樹,卻忽略了整片森林。因此,政策環境影響評估(SEA)應運而生,它看樹,也看森林,從政策的角度進行更全面的考量與評估。

與只專注於「單一開發案」的個案環評不同,政策環評更像是一場全面性的檢視,強調兩個核心重點:「整合評估」與「儘早評估」。簡單來說,這不再是逐案評估的模式,而是要求政府在制定政策時,就先全面分析可能帶來的影響,從單一行為的侷限中跳脫,轉而聚焦在整體影響的視角。無論是環境的整體變化,還是多項行為累計起來的長期影響,政策環評的目的就是讓這些潛在問題能儘早浮現、儘早解決。

除此之外,政策環評還像是一個大型的協商平台,以永續發展為最高指導原則,公開整合來自不同利益團體、民眾與各機關的意見。這裡,決策單位不再只是單純的「評分者」,而是轉為「協調者」或「仲裁者」,協調各方的意見看法在這裡得到整合,讓過程更具包容性。

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政策環評並沒有所謂的「否決權」,而是側重意見的蒐集與整合,讓行政機關在政策推動時,能更全面地掌握各方意見。政策環評旨在建立系統化、彈性的決策評估程序(包含量化、特徵化等評估方式),也廣納社會面或民眾滿意度等影響因子,把正式與非正式的作法一併考量進去。再來,決策程序中能層層檢討、隨時修正,也建立了追蹤機制和成效評估標準(如環境殘餘效應、累積效應等),透過學習來強化決策品質與嚴謹度。就像一場球賽,隨時根據變化、調整策略。

這樣的制度設計,就非常適合離岸風電這類規模大、跨區域、影響層面廣泛的能源政策評估,讓我們可以在政策推動初期就想到整個工程對環境、產業發展與社會的諸多影響,也為後續政策執行奠定更穩固的基礎。

政策環評並沒有否決權,而是重在整合各方意見、量化影響以及建立追蹤與修正機制,這樣的制度設計便適用於離岸風電等大型政策評估。圖/envato

離岸風電為何需要的是政策環評?

離岸風電是能源轉型的重要策略之一,但這不是只在某塊空地上架幾個風車,而是要在廣闊的大海中進行大規模建設,牽涉的不僅是發電,還涉及海洋保育、航空交通、水下文化資產等議題,更與當地漁民的權益息息相關。

這樣的大型離岸風電工程,因海洋環境的風險和不確定性極高,很容易讓人擔心生態影響。如何在海洋生態保護和綠能發展之間找到平衡點?這就需要政策環評的把關,從多方檢視這些複雜的挑戰,確保政策推行既能穩妥,又能達成發電目標。

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2016 年 3 月,經濟部自願提出「離岸風電區塊開發政策評估說明書」,是臺灣首次針對再生能源政策所進行的政策環評。根據這份評估說明書,政府將採分期公告、逐年檢討的方式,每三年開放 0.5~1 百萬瓩(GW)的電量額度鼓勵業者投入開發。當時環保署(現為環境部)歷經九個月召開 2 次意見徵詢會議,蒐集環評委員、專家學者、相關機關、民眾等意見,最終於同年 12 月的環評委員會作出徵詢意見。這些協商和檢討的過程,讓政策「名正言順」,得以充分顧及各方利益與生態平衡。

共通性環境議題與因應對策

在「離岸風電區塊開發政策評估說明書」中,環評會議盤點了開發過程中共通的環境議題。

首先,對於海洋生態保育的重點,特別是對中華白海豚的保護。環評會要求風機基座必須距離白海豚棲地1公里以上,以減少對其生態的干擾。實際上,這項規範在後續的實務執行中更為嚴格,例如,福海二期示範風場已退縮到 2.5 公里外,臺電二期風場甚至退到 4.2 公里外,顯示政策環評確實發揮了實質作用。此外,針對施工期間的聲音干擾,要求施工需有 30 分鐘以上的打樁緩啟動時間,並限制聲量不得超過 180 分貝等。

針對鳥類保育,政策環評也訂立了具體規範。其中,包括風機之間必須留設 500 公尺以上的鳥類穿行廊道,並在施工期間避開每年 11 月至隔年 3 月的候鳥過境期。同時,為確保這些措施確實生效,工程方也被要求設置「鳥類活動監測系統」,持續追蹤、評估風場對鳥類的影響。

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此外,環評會也確立了「先遠後近」的開發原則,要求優先開發較單純的航道外側區塊,待累積足夠經驗及相關資料後,再進行近岸區域的開發。這項原則考量了近海生態系的複雜性,也顧到養殖漁業的漁民權益,展現出政策環評在平衡發展需求與環境保護上的價值。

新一代的審查機制:達成能源轉型及環境保護雙贏

為提升環評效率並確保審查品質,環境部參考過去離岸風電審查經驗,制定「風力發電離岸系統開發行為環境影響評估初審作業要點」,建立了全新的二階段審查機制。

環境部推動二階段審查機制,提升離岸風電環評效率與審查品質。圖/envato

這套新機制分為兩個階段。第一階段,就像「初步檢查」,由環境部依照檢核表進行初審,並由環評審查委員會執行秘書邀集 2-5 位環評委員進行初審,通過第一階段初審之業者,可取得經濟部遴選資格,其初審結果有效期為兩年,必要時可申請展延一年。接著進入「第二階段」,開發單位檢附目的事業主管機關核配的容量證明文件等資料,提供更詳細的環境影響說明書以進行實質審查。

檢核表明確規範了 15 大項審查事項、112 項檢核項目,涵蓋開發案的全生命週期。

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工程面,包含風機及海上變電站基礎設置、海域電纜路線規劃、陸域設施工程等硬體設施的規範。其中,風機基礎設置必須避開海岸保護區、河口、潮間帶等環境敏感區域,且須進行地震危害度分析。海域電纜部分,除特殊情形外,埋設深度至少須達 1.5 公尺,且不得跨越中華電信海底電纜 1 公里的範圍。

環境保護上,檢核表則對施工噪音管制訂立了明確標準。舉例來說,打樁期間警戒區 750 公尺範圍內的水下噪音不得超過 160 分貝,且必須全程採用最佳噪音防制工法。同時,每個開發案或聯席審查的風場,同一時間內只能進行一支基樁施作,而日落前一小時到日出前也不得啟動新的打樁作業。

環境監測計畫更是檢核表中的重點,分為「施工前、施工期間、營運期間」三階段,每個階段都規定了詳細的監測要求(包括海域底質監測、水下噪音監測、鯨豚目視監測等)。以鯨豚監測為例,每年需執行20趟次,四季中每季至少執行 2 趟次。此外,所有監測數據都必須上傳至環境部「環保專案成果倉儲系統」(https://epaw.moenv.gov.tw/)供各界查閱。

這套標準化的審查機制不僅解決了「同一風場可能有多家廠商重複調查或審查」的資源浪費,也透過明確的檢核項目,讓開發單位在規劃階段就能掌握更具體的環境保護要求。不僅如此,該機制亦確保了環境保護標準前後一致,避免不同案件之間標準不一。

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結語

透過新的審查機制,環境部正積極推動再生能源開發案的環評審查作業,在提升行政效率之餘,也確保環境影響評估的品質,支持臺灣的離岸風電開發及國家能源轉型政策,也做好把關。藉由標準化檢核表和二階段審查制度,期待能在推動能源轉型的同時落實環境保護。

為確保制度能持續精進,環境部每半年至一年會進行制度檢討,並持續公開所有環評書件於「環評書件查詢系統」(https://eiadoc.moenv.gov.tw/eiaweb/)。此外,環評會議召開前一週,也必須在指定網站公布開會訊息,讓民眾能申請列席旁聽或發表意見。透明化措施一方面展現了政府推動永續發展的決心,另一方面也確保全民能共同參與監督離岸風電的發展過程。未來,這套制度將在各界的檢視與建議中持續完善,為臺灣的永續發展貢獻心力,發揮環評作業的最大效益。

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想要減肥或控制體重?先散步評估一下吧!——《大自然就是要你胖!》
天下文化_96
・2024/07/02 ・1877字 ・閱讀時間約 3 分鐘

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恢復初始體重與延長健康壽命

身體的能量大多由細胞裡的能量工廠產生,也就是粒線體。這種能量以 ATP 的形式存在,用來驅動體內種種的生物過程,維持新陳代謝。攝取果糖後,身體會產生尿酸,對能量工廠造成氧化壓力,導致 ATP 產量減少,最後果糖所含的熱量會以脂肪和肝醣的形式儲存在體內。這個過程能幫助我們儲備能量,以因應食物不足的狀況。

生存開關活化所產生的氧化壓力,可能對細胞內的能量工廠和身體其他部位造成損害。在自然界中,這種氧化壓力通常為時短暫,能量工廠很快就會恢復正常運作。相對之下,現代人體內的生存開關卻是全年無休、火力全開。原本是為了生存而暫時抑制粒線體的能量產生,沒想到卻變成一種永久的枷鎖,並帶來嚴重的後果。

長期暴露在慢性氧化壓力中,會使能量工廠的結構發生變化。粒線體會變小,功能下降。即使在生存開關並未活化的狀況下,粒線體產生的能量也不復以往。這等於重新設定了新陳代謝的基礎值,降低能量的產生和使用,隨之而來的便是體重增加。因為身體現在認定減重前的體重才是正常,所以將體重減輕視為生存威脅,於是調整新陳代謝速率做為因應。這時,你的新陳代謝就成為你的敵人!

長期暴露在慢性氧化壓力中,粒線體會變小,降低能量的產生和使用,隨之而來的便是體重增加。因為身體現在認定減重前的體重才是正常,所以將體重減輕視為生存威脅,於是調整新陳代謝速率做為因應。圖/envato

生存開關長期處於活化狀態,不只會影響體重和能量。現在更有證據指出,慢性或反覆出現氧化壓力,也會導致人體老化,於是皮膚出現皺紋,內臟器官緩慢磨損。所有的食物攝取,多少都會對能量工廠造成氧化壓力(第一章曾說過,減少熱量攝取可能延長壽命,原因可能正是在此)。然而,與其他營養相比,攝取果糖對粒線體造成的氧化壓力要大得多。

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在我看來,若能在粒線體受到永久損傷之前,及早對肥胖症展開治療,效果最好。的確,我個人的經驗是,兒童和青少年的肥胖症比較容易治療,只需要改變飲食,減少攝取會活化生存開關的食物,因為年輕人仍然擁有大量功能正常的粒線體。相較之下,要治療肥胖症的長期患者挑戰就高得多,因為他們的能量工廠長期承受慢性的氧化壓力。然而,任務仍然可能達成,關鍵在於恢復粒線體。

要治療肥胖症,就得增加粒線體的產能

我們被「鎖定」在高體重和低能量的狀態,這聽來真是令人沮喪,但這種狀態並非不能改變,能量工廠是可復原的。基本上有兩大方法,首先,盡量減少對能量工廠的損害,讓它們有時間自然恢復。這種方法主要著重在中止生存開關持續活化。其次是積極修復能量工廠,甚或是增加生產粒線體,以彌補失去的數量。

評估粒線體的健康,你可以從散步開始!圖/envato

在討論如何達成這兩項目標之前,我想先提供簡單的方法,讓你評估自己能量工廠的健康狀況:觀察自己的自然步態,也就是平時的行走速度。你可以記錄自己繞行附近一個街區的時間,同時佩戴計步器計算步數,然後算出每秒行走的步數和距離。另一種方法更簡單,只要記錄繞行街區的時間,將現在的時間與之後的時間進行比較,就能判斷粒線體的健康狀況是否改變。重點在於測量時要採行自然步態;換句話說,行走時請勿故意加快腳步。正常的步行速度約為每秒 1.2 公尺,但每秒 0.6 至 1.8 公尺都算正常範圍。我建議把目標設定為每秒 1.2 公尺以上。長期超重的人步行速度通常較慢,平均約為每秒 0.9 公尺。

研究顯示,自然步行速度與粒線體的品質呈現正相關,步行速度較快的人壽命較長,整體健康狀況也較好。步行速度減慢可能是因為骨骼肌疲勞增加,或 ATP 濃度低。值得注意的是,年輕超重者的步行速度往往與其他年輕人相似,但隨著年齡增長,超重者和正常體重者之間的步行速度差異會愈來愈大。

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我鼓勵你去散步,評估你的自然步行節奏。這可幫助你深入了解減肥和維持體重的難易程度,不僅如此,長期監控自己的自然步行速度,還有助於評估體重控制的整體進展。

——本文摘自《大自然就是要你胖!》,2024 年 06 月,天下文化出版,未經同意請勿轉載。

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天下文化_96
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天下文化成立於1982年。一直堅持「傳播進步觀念,豐富閱讀世界」,已出版超過2,500種書籍,涵括財經企管、心理勵志、社會人文、科學文化、文學人生、健康生活、親子教養等領域。每一本書都帶給讀者知識、啟發、創意、以及實用的多重收穫,也持續引領台灣社會與國際重要管理潮流同步接軌。