<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><?xml-stylesheet href="/rss.xsl" type="text/xsl"?><rss version="2.0" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>生物修复 | 知识分享官</title><description>你当然会幸福、强大、所向披靡。</description><link>https://sk.88lin.eu.org</link><item><title>月球土壤也能种出鹰嘴豆？真菌共生实现太空农业新突破长期太空旅行中，食物可持续性是重大挑战</title><link>https://sk.88lin.eu.org/posts/CNSmydream-948</link><guid isPermaLink="true">https://sk.88lin.eu.org/posts/CNSmydream-948</guid><pubDate>Fri, 13 Mar 2026 04:00:46 GMT</pubDate><content:encoded>&lt;b&gt;月球土壤也能种出鹰嘴豆？真菌共生实现太空农业新突破&lt;/b&gt;&lt;br /&gt;&lt;br /&gt;长期太空旅行中，食物可持续性是重大挑战。植物不仅能提供新鲜营养，还能减少对包装食品的依赖。&lt;br /&gt;&lt;br /&gt;科学家们正在探索如何在月球土壤模拟物（LRS）中种植作物，为太空农业铺路。研究团队利用鹰嘴豆、丛枝菌根真菌（AMF）和蚯蚓堆肥（VC），在LRS/VC混合物中栽培。&lt;br /&gt;&lt;br /&gt;结果显示，接种AMF的鹰嘴豆能在高达75%的LRS比例下成功结种，尽管种子数量随LRS增加而减少，但大小保持稳定。更关键的是，100% LRS中接种AMF的植物比未接种的存活时间平均延长两周。AMF在所有混合物中都能定殖根系，包括纯LRS，证明能在极端条件下建立共生关系。此外，LRS结构得到改善，形成抗极端条件的团聚体，可能降低颗粒危害。&lt;br /&gt;&lt;br /&gt;这项研究为长期太空任务提供了生物修复和植物共生的基础。它表明，通过生物技术辅助，月球土壤可被改造为适合作物生长的介质，是实现太空食物自给自足的重要一步。不过，研究仍需在更接近真实月球环境的条件下验证，且样本量有限，未来研究需进一步探索。&lt;br /&gt;&lt;br /&gt;&lt;blockquote&gt;看来月球土壤也能种豆子，真菌是太空农业的“老司机”&lt;i&gt;&lt;b&gt;🚀&lt;/b&gt;&lt;/i&gt;&lt;/blockquote&gt;&lt;br /&gt;&lt;br /&gt;来源：&lt;a href=&quot;https://doi.org/10.1038/s41598-026-35759-0&quot; target=&quot;_blank&quot;&gt;Scientific reports&lt;/a&gt;&lt;br /&gt;&lt;br /&gt;&lt;a href=&quot;/search/result?q=%23%E5%A4%AA%E7%A9%BA%E5%86%9C%E4%B8%9A&quot;&gt;#太空农业&lt;/a&gt; &lt;a href=&quot;/search/result?q=%23%E6%9C%88%E7%90%83%E5%9C%9F%E5%A3%A4&quot;&gt;#月球土壤&lt;/a&gt; &lt;a href=&quot;/search/result?q=%23%E7%94%9F%E7%89%A9%E4%BF%AE%E5%A4%8D&quot;&gt;#生物修复&lt;/a&gt; &lt;a href=&quot;/search/result?q=%23%E4%B8%9B%E6%9E%9D%E8%8F%8C%E6%A0%B9%E7%9C%9F%E8%8F%8C&quot;&gt;#丛枝菌根真菌&lt;/a&gt; &lt;a href=&quot;/search/result?q=%23%E9%B9%B0%E5%98%B4%E8%B1%86&quot;&gt;#鹰嘴豆&lt;/a&gt;&lt;br /&gt;&lt;br /&gt;&lt;i&gt;&lt;b&gt;🧬&lt;/b&gt;&lt;/i&gt; &lt;a href=&quot;https://t.me/CNSmydream&quot; target=&quot;_blank&quot;&gt;频道&lt;/a&gt; ｜ &lt;i&gt;&lt;b&gt;🧑‍🔬&lt;/b&gt;&lt;/i&gt; &lt;a href=&quot;https://t.me/CNSmydream2&quot; target=&quot;_blank&quot;&gt;群组&lt;/a&gt; ｜ &lt;i&gt;&lt;b&gt;📨&lt;/b&gt;&lt;/i&gt; &lt;a href=&quot;https://t.me/sciReviewer_bot&quot; target=&quot;_blank&quot;&gt;投稿&lt;/a&gt;</content:encoded></item><item><title>科学家研发“蛋白基质”拯救蛀牙！牙釉质（珐琅质）是人体最坚硬的组织，但一旦受损（如被酸腐蚀或磨损）便无法自我再生 </title><link>https://sk.88lin.eu.org/posts/CNSmydream-476</link><guid isPermaLink="true">https://sk.88lin.eu.org/posts/CNSmydream-476</guid><pubDate>Mon, 10 Nov 2025 00:00:33 GMT</pubDate><content:encoded>&lt;div&gt;
      
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        &lt;img src=&quot;/static/https://cdn5.telesco.pe/file/YPzKX6dOLt7sMxajtlE0kbh4aDqUpLAWq7GmZLd1U5ah9NKMSEeCj_darvfDuwGsZT0eqrQ0ievAA-X6gW4tQF76XfCMuYQGDybj54cAGjDtX0tOQXRH-inGMOuUyAVzpo6ZYRRvNzPNXSuHxnE-i11JH9KT773VJ_YxNIBLiMWL8_9t0LoIrQuNTPOV-qumTm1JcQmzFrj7H7OYJeWlu2R0ZHyaUGnAleHji97a9RjrOmi7uTwMXOdanBZ3Ka9anbEkD1foAsj3xxm_9Onq4tRW4zXmwnPfERmZ9zZfDWpwP_qudVTpBxyYpybEVuNMvJUgTXlkXW-wtrLm1O9xcw.jpg&quot; alt=&quot;AI 版“生命预测师”：GPT 新模型可预测上千种疾病演变近日，《自然》报道了一个名为 Delphi-2M 的人工智能模型 &quot; width=&quot;800&quot; height=&quot;619&quot; loading=&quot;eager&quot; /&gt;
      
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    &lt;/div&gt;AI 版“生命预测师”：GPT 新模型可预测上千种疾病演变&lt;br /&gt;&lt;br /&gt;近日，《自然》报道了一个名为 Delphi-2M 的人工智能模型 。它的研究团队基于 GPT 架构，使其能理解并处理贯穿人一生的、带有时间顺序的健康事件。该模型通过对英国生物样本库中超过 40 万名参与者的健康数据进行深度学习，构建了一个能预测超过 1000 种疾病演变的复杂模型 。为了验证其可靠性，研究者将其直接应用于一个全新的数据集 ——190 万丹麦人的健康记录，在未做任何参数修改的情况下，模型依然展现出强大的预测能力 。&lt;br /&gt;&lt;br /&gt;Delphi-2M 的预测准确性令人瞩目。&lt;b&gt;&lt;u&gt;在评估死亡风险这项终极健康事件时，其准确率（年龄分层 AUC）达到了惊人的 0.97 。&lt;/u&gt;&lt;/b&gt;在与多种现行的临床单一疾病风险评估工具（如心血管疾病和痴呆症的评分）的比较中，Delphi-2M 的表现相当，甚至在某些方面更优 。然而，该模型最核心的突破在于其“生成”能力：它不仅能预测，还能模拟、创造出长达 20 年的个人未来健康轨迹的虚拟数据。更令人惊讶的是，当研究者用这些完全合成的、不含任何真实个人信息的数据来训练一个新模型时，新模型的性能仅比原版略有下降，这为在绝对保护患者隐私的前提下进行医学研究开辟了全新路径 。&lt;br /&gt;&lt;br /&gt;这项技术为我们描绘了个性化精准医疗的未来蓝图，但研究团队也明确指出，AI 会忠实地学习训练数据中的任何偏见，例如“健康志愿者偏见”（即研究参与者通常比普通人群更健康），因此将其直接用于临床诊断决策需格外谨慎 。&lt;br /&gt;&lt;blockquote&gt;AI 预测我 20 年后会不会生病，可我更想知道我下周的 deadline 能不能活过去。&lt;i&gt;&lt;b&gt;😭&lt;/b&gt;&lt;/i&gt;&lt;i&gt;&lt;b&gt;😭&lt;/b&gt;&lt;/i&gt;&lt;i&gt;&lt;b&gt;😭&lt;/b&gt;&lt;/i&gt;&lt;/blockquote&gt;&lt;br /&gt;&lt;br /&gt;&lt;a href=&quot;https://doi.org/10.1038/s41586-025-09529-3&quot; target=&quot;_blank&quot;&gt;Nature&lt;/a&gt;&lt;br /&gt;&lt;a href=&quot;/search/result?q=%23%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD&quot;&gt;#人工智能&lt;/a&gt; &lt;a href=&quot;/search/result?q=%23%E7%96%BE%E7%97%85%E9%A2%84%E6%B5%8B&quot;&gt;#疾病预测&lt;/a&gt; &lt;a href=&quot;/search/result?q=%23%E7%94%9F%E6%88%90%E5%BC%8FAI&quot;&gt;#生成式AI&lt;/a&gt;</content:encoded></item></channel></rss>