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Scientists finally solve the 160-year-old problem of Mendel’s peas

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Scientists finally solve the 160-year-old problem of Mendel’s peas

फेंग, सी।, चेन, बी।, हॉफर, जे। एट अल, ‘जीनोमिक और जेनेटिक इनसाइट्स इन मेंडेल के मटर जीन’, प्रकृति (२०२५)। doi.org/10.1038/S41586-025-08891-6

मैंn 1856, ग्रेगोर जोहान मेंडल नाम के एक ऑस्ट्रियाई भिक्षु ने मटर के पौधों पर प्रयोग करना शुरू कर दिया ताकि यह समझने के लिए कि माता -पिता से संतानों तक कैसे लक्षण पारित किए जाते हैं। उन्होंने 1865 में ब्रून नेचुरल हिस्ट्री सोसाइटी की बैठक में अपने परिणाम पेश करने से पहले, 10,000 से अधिक पौधों पर प्रयोग करते हुए, आठ साल तक लगन से काम किया।

उनका काम अगले वर्ष सोसाइटी की एक छोटी पत्रिका में प्रकाशित हुआ था ब्रनो के प्राकृतिक इतिहास सोसायटी की कार्यवाही। उनके निष्कर्षों पर उस समय बहुत कम ध्यान दिया गया। 1884 में मेंडेल की मृत्यु हो गई, इस बात से अनजान कि उनका काम आनुवंशिकी के क्षेत्र की नींव बन जाएगा।

क्रॉसिंग प्लांट्स

1900 में, मेंडेल की मृत्यु के 16 साल बाद, तीन वैज्ञानिक – ह्यूगो डे व्रिस, कार्ल कॉरेंस, और एरिच वॉन त्सचर्मक – ने स्वतंत्र रूप से अपने काम को फिर से खोजा। उन्होंने महसूस किया कि मेंडल ने इस सवाल का जवाब दिया था कि क्या माता -पिता के कुछ लक्षण उनकी संतानों को दूसरों की तुलना में अधिक बार पारित करते हैं।

मेंडेल ने मटर के पौधों में सात लक्षणों के विरासत पैटर्न का अध्ययन किया था, जिनमें से प्रत्येक में दो स्पष्ट रूप से अलग -अलग रूप हैं। उदाहरण के लिए, उन्होंने जिन लक्षणों की जांच की, उनमें से एक बीज आकार था, जहां बीज या तो गोल या झुर्रीदार थे। मेंडेल ने देखा कि जब उन्होंने विरोधी लक्षणों के साथ पौधों को पार किया, तो एक रूप लगातार दूसरे पर हावी रहेगा। यही है, गोल बीजों के साथ पौधों को पार करना और झुर्रियों वाले बीजों के साथ हमेशा गोल बीजों के साथ पहली पीढ़ी के संतान का उत्पादन किया जाता है।

दिलचस्प बात यह है कि जब इस तरह के दो पहली पीढ़ी के पौधों को पार किया गया था, तो झुर्रीदार रूप फिर से प्रकट हो गया, हालांकि बहुत कम आवृत्ति पर। मेंडल ने पाया कि इस दूसरी पीढ़ी में झुर्रीदार बीजों के लिए गोल का अनुपात लगातार 3: 1 के आसपास था। उस समय अज्ञात कारणों के लिए, गोल रूप झुर्रियों पर “हावी” होने के लिए दिखाई दिया, और यह एक ही पैटर्न जो उसने अध्ययन किया है, सभी सात लक्षणों के लिए सही है, शेष छह: बीज का रंग (पीला या हरा), फूल का रंग (बैंगनी या सफेद), फुफकार या दोषी (फुलाया हुआ या दोषी), पॉड रंग (हरे या पीला या पीला), फूल की स्थिति (अंत में और ऊँचाई पर)।

विरासत की भविष्यवाणी

मेंडल की टिप्पणियां यह समझने के लिए आधार बन गईं कि आनुवंशिकता की असतत इकाइयों के माध्यम से लक्षण कैसे विरासत में मिले हैं, जिसे अब हम जीन कहते हैं।

वैज्ञानिकों ने बाद में महसूस किया कि प्रत्येक विशेषता के लिए, एक जीव एक जीन के दो संस्करणों को वहन करता है, जो प्रत्येक माता -पिता से विरासत में मिला है। एलील्स के रूप में जाने जाने वाले ये संस्करण, संतानों की उपस्थिति पर उनके प्रभाव में भिन्न हो सकते हैं। कई मामलों में, एक एलील दूसरे के प्रभाव को मास्क करता है, यह बताते हुए कि पहली पीढ़ी के पौधों में केवल एक रूप का एक रूप क्यों दिखाई दिया।

इस काम ने पहला स्पष्ट सबूत प्रदान किया कि विरासत पूर्वानुमानित पैटर्न का अनुसरण करती है – एक अंतर्दृष्टि जो अंततः विरासत के गुणसूत्र सिद्धांत के विकास का नेतृत्व करती है, गुणसूत्रों पर विशिष्ट इकाइयों के रूप में जीन की पहचान, और आधुनिक आनुवंशिकी के उद्भव के लिए मार्ग प्रशस्त किया।

हालांकि, मूल प्रश्न जो आनुवंशिक अंतर ने सात लक्षणों में से प्रत्येक के दो रूपों को जन्म दिया, जो कि मेंडेल ने अध्ययन किए गए थे, लंबे समय तक अनुत्तरित रहे। यद्यपि इसमें शामिल आनुवंशिक स्थानों की पहचान करने के प्रयासों ने 1917 तक प्रगति करना शुरू कर दिया था, लेकिन वैज्ञानिक समुदाय को पूरी तरह से यह समझने में 108 साल का समय लगा कि मेंडेल ने देखा कि उन्होंने क्या किया।

सूचना का पहाड़

में प्रकाशित एक पेपर प्रकृति 23 अप्रैल को, अब अंतिम तीन लक्षणों के लिए जिम्मेदार आनुवंशिक कारकों की पहचान की है, जो अनसुलझे रह गए थे, जबकि उन चार लक्षणों में शामिल अतिरिक्त एलील को भी उजागर करते थे जो पहले विशेषता थे।

टीम ने मटर के पौधे के 697 से अधिक अच्छी तरह से चित्रित वेरिएंट का चयन करके और अगली पीढ़ी के अनुक्रमण नामक तकनीक का उपयोग करके इन सभी पौधों की कुल डीएनए सामग्री का चयन करके इसे हासिल किया। इसके परिणामस्वरूप डीएनए अनुक्रम जानकारी के लगभग 60 टेराबेस थे। यह लगभग 14 बिलियन पृष्ठों के पाठ के बराबर है, या आकाश में 700 किमी की दूरी पर ए 4 शीट का ढेर है।

मेंडल के लक्षणों की समस्या का जवाब सूचना के इस विशाल पहाड़ के भीतर दफन किया गया था।

नए दरवाजे खोलना

अध्ययन के लेखकों ने एक व्यापक मानचित्र बनाने के लिए इस डेटा का विश्लेषण किया ताकि वे पैटर्न की खोज शुरू कर सकें। इससे कई दिलचस्प निष्कर्ष सामने आए।

सबसे पहले, जबकि यह अच्छी तरह से स्वीकार किया जाता है कि जीनस पिसुम, जिसमें मटर का पौधा होता है, में चार प्रजातियां होती हैं, आनुवंशिक रूप से वे आठ समूह बनाते हैं। चार प्रजातियां इन समूहों में कई क्रॉस और उनके बीच प्रवेश के कारण फैली हुई हैं, जिससे पता चलता है कि पौधों में पहले से मान्यता प्राप्त की तुलना में अधिक जटिल जनसंख्या संरचना है।

दूसरा, जबकि मेंडेल के सात लक्षणों में से चार – अर्थात। बीज का आकार, बीज का रंग, पौधे की ऊंचाई और फूलों का रंग – अच्छी तरह से चित्रित किया गया था, टीम ने अतिरिक्त एलील वेरिएंट की पहचान की जो देखे गए लक्षणों में योगदान करते हैं। उदाहरण के लिए, टीम ने एक नया संस्करण पाया, जो सफेद-फूल वाले पौधों में मौजूद होने पर, उन्हें फिर से बैंगनी फूलों का उत्पादन करने का कारण बनता है, यह दर्शाता है कि आनुवंशिक तस्वीर मेंडेल की तुलना में अधिक जटिल है जो मूल रूप से देखी गई है।

तीसरा, उन्होंने उन जीनों की पहचान की जो शेष तीन लक्षणों में शामिल हैं – पॉड कलर, पॉड शेप और फूल की स्थिति – जो अब तक अप्रकाशित बने रहे। विशेष रूप से, उन्होंने पाया कि CHLG नामक एक जीन से पहले मौजूद डीएनए के एक खंड का एक विलोपन क्लोरोफिल के संश्लेषण को बाधित करता है, वर्णक जो पौधों को उनके हरे रंग को देता है, जिसके परिणामस्वरूप पीले रंग की फली होती है। MYB जीन के पास परिवर्तन और CLE-PEPTIDE-ENCODING जीन में एक साथ परिवर्तन के परिणामस्वरूप संकुचित फली विशेषता हुई। और डीएनए में एक छोटा विलोपन जिसमें CIK- जैसे-कोरिकेप्टर-किनसे जीन होता है, साथ ही एक अन्य डीएनए सेगमेंट की उपस्थिति के साथ एक संशोधक स्थान, स्टेम के अंत में दिखाई देने वाले फूलों के साथ जुड़ा हुआ था।

अंत में, टीम ने जो नक्शा उत्पन्न किया, वह कई अन्य जीनोम-वाइड इंटरैक्शन को दर्शाता है जो मेंडेल ने अध्ययन नहीं किया था, जिसमें 72 कृषि प्रासंगिक लक्षण जैसे कि बीज, फली, फूल, पत्ती, जड़ और पौधे के आर्किटेक्चर शामिल हैं।

इस 160 वर्षीय वैज्ञानिक रहस्य पर दरवाजे बंद करते हुए, अध्ययन में शामिल वैज्ञानिकों ने कुछ अधिक करने का मार्ग प्रशस्त किया है। आनुवंशिक जानकारी की गहराई उन्होंने भविष्य के अनुसंधान के लिए बहुत सारे वादा किया था, जिसमें फसल की उपज में वृद्धि, रोग प्रतिरोध को बढ़ाने और पर्यावरणीय अनुकूलन में सुधार के लिए बहुत सारे निहितार्थ हैं।

यह सोचना अविश्वसनीय है कि यह सब 19 वीं शताब्दी के भिक्षु के लिए अपनी उत्पत्ति का श्रेय देता है, जिसने अपने बगीचे में प्रवृत्त होते हुए भी पूछने के लिए चुना।

अरुण पंचपेकसन एड्स रिसर्च एंड एजुकेशन, चेन्नई के लिए YR Gaitonde Center के सहायक प्रोफेसर हैं।

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1998 Pokhran nuclear tests reflected India’s scientific excellence: PM on National Technology Day

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1998 Pokhran nuclear tests reflected India's scientific excellence: PM on National Technology Day

20 मई 1998 को पूर्व प्रधान मंत्री अटल बिहारी वाजपेयी राजस्थान के पोखरण में भूमिगत परमाणु विस्फोट परीक्षण स्थलों का दौरा करते हुए। जॉर्ज फर्नांडीस और अब्दुल कलाम दिखाई दे रहे हैं। फोटो: पीटीआई/द हिंदू आर्काइव्स

प्रधान मंत्री नरेंद्र मोदी ने सोमवार (11 मई, 2026) को राष्ट्रीय प्रौद्योगिकी दिवस पर लोगों को शुभकामनाएं दीं – जो 11 मई, 1998 की महत्वपूर्ण घटनाओं की याद दिलाता है, जब भारत ने राजस्थान के पोखरण में सफल परमाणु परीक्षण किया था – और कहा कि प्रौद्योगिकी आत्मनिर्भर भारत के निर्माण में एक प्रमुख स्तंभ बन गई है।

श्री मोदी ने कहा कि 1998 का ​​ऐतिहासिक क्षण भारत की वैज्ञानिक उत्कृष्टता और अटूट प्रतिबद्धता को दर्शाता है।

उन्होंने सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म एक्स पर कहा, “राष्ट्रीय प्रौद्योगिकी दिवस पर शुभकामनाएं। हम अपने वैज्ञानिकों की कड़ी मेहनत और समर्पण को गर्व के साथ याद करते हैं, जिसके कारण 1998 में पोखरण में सफल परीक्षण हुए।”

प्रधानमंत्री ने कहा कि आत्मनिर्भर भारत के निर्माण में प्रौद्योगिकी एक महत्वपूर्ण स्तंभ बन गई है और यह नवाचार को गति दे रही है, अवसरों का विस्तार कर रही है और विभिन्न क्षेत्रों में देश के विकास में योगदान दे रही है।

उन्होंने कहा, “हमारा निरंतर ध्यान प्रतिभा को सशक्त बनाने, अनुसंधान को प्रोत्साहित करने और ऐसे समाधान तैयार करने पर है जो राष्ट्रीय प्रगति और हमारे लोगों की आकांक्षाओं दोनों को पूरा करें।”

माउंट मोदी ने कहा कि आज ही के दिन 1998 में पोखरण में किए गए परमाणु परीक्षणों ने दुनिया को भारत की उल्लेखनीय क्षमता से परिचित कराया था।

उन्होंने कहा, “हमारे वैज्ञानिक देश के गौरव और स्वाभिमान के सच्चे वास्तुकार हैं।”

भारत ने 1998 में 11 और 13 मई को राजस्थान के रेगिस्तान में पोखरण रेंज में उन्नत हथियार डिजाइन के पांच परमाणु परीक्षण किए।

पहले तीन विस्फोट 11 मई को 15.45 बजे IST पर एक साथ हुए।

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What is India’s first orbital data centre satellite?

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What is India’s first orbital data centre satellite?

अब तक कहानी:

हेn 4 मई को बेंगलुरु स्थित इमेजिंग सैटेलाइट कंपनी Pixxel ने कहा कि यह एआई फर्म सर्वम के साथ साझेदारी करेगा लॉन्च करने के लिए जिसे भारत का पहला ‘ऑर्बिटल डेटा सेंटर’ उपग्रह कहा जा रहा है, जिसे पाथफाइंडर नाम दिया गया है। यह 2026 की चौथी तिमाही तक कक्षा के लिए निर्धारित 200 किलोग्राम श्रेणी का उपग्रह होने की उम्मीद है। यह कंपनी के ब्रेड-एंड-बटर व्यवसाय, पिक्सेल के हाइपरस्पेक्ट्रल इमेजिंग कैमरे के साथ डेटासेंटर-क्लास जीपीयू (ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट) ले जाएगा।

कक्षीय डेटा केंद्र क्या है?

यह स्थलीय डेटा केंद्रों में पाए जाने वाले समान प्रकार के जीपीयू ले जाने वाले उपग्रहों का एक समूह है। यह केवल ग्राउंड स्टेशनों पर डेटा रिले करने के बजाय कक्षा में एआई मॉडल को प्रशिक्षित और चला सकता है। ऐसा केंद्र कम-शक्ति वाले “एज” प्रोसेसर की तुलना में अधिक मांग वाला काम कर सकता है, जिसका उपयोग पारंपरिक उपग्रह सिग्नल संपीड़न जैसे कार्यों के लिए करते हैं। पृथ्वी पर एज कंप्यूटिंग एक केंद्रीकृत क्लाउड के बजाय जहां डेटा उत्पन्न होता है, उसके नजदीक गणना चलाने के अभ्यास को संदर्भित करता है, और वही तर्क, कक्षा में लागू होता है, जो अंतरिक्ष-आधारित गणना का विस्तार करने का वादा करता है।

Pixxel के पाथफाइंडर को एकल-उपग्रह प्रदर्शक के रूप में बनाया जा रहा है, जिसे यह परीक्षण करने के लिए डिज़ाइन किया गया है कि क्या ग्राउंड-ग्रेड हार्डवेयर को कम पृथ्वी की कक्षा के कठोर, गर्म वातावरण में विश्वसनीय रूप से कार्य करने के लिए बनाया जा सकता है। कंपनी के मुख्य कार्यकारी अधिकारी अवैस अहमद ने बताया, “जाहिर तौर पर इसकी शुरुआत एक उपग्रह के रूप में होगी, जिसे हम इस साल के अंत से पहले लॉन्च करने की कोशिश करेंगे।” द हिंदू.

वैश्विक कंपनियाँ अचानक क्यों दिलचस्पी लेने लगी हैं?

पिछले दो वर्षों में तीन कारक एक साथ आए हैं, जिससे बड़ी तकनीकी कंपनियों को ऐसे केंद्रों को वास्तविक बनाने की दिशा में प्रयास करने के लिए प्रेरित किया गया है। डेटा केंद्रों को ऊर्जा उपलब्धता, भूमि, पानी और स्थानीय विनियमन की सीमाओं द्वारा बाधित किया जा रहा है, जो सभी एआई की मांगों के कारण बढ़ गए हैं। सही कक्षा में, सौर ऊर्जा प्रभावी रूप से निरंतर है और मुफ्त बिजली प्रदान करती है, जिसे समर्थक अंतरिक्ष में गणना करने के लिए सबसे मजबूत तर्क मानते हैं।

पृथ्वी अवलोकन उपग्रह विस्तृत, भारी छवि फ़ाइलें भी उत्पन्न करते हैं जिन्हें डाउनलिंक करना महंगा होता है; कक्षा में डेटा को संसाधित करना और केवल निष्कर्षों को प्रसारित करना लंबे समय से उस बाधा को कम करने के एक तरीके के रूप में देखा गया है।

तीसरा कारक प्रतिस्पर्धी स्थिति है। स्पेसएक्स के सीईओ, एलोन मस्क ने 2025 में एक्स पर कहा था कि “केवल स्टारलिंक वी3 उपग्रहों को स्केल करना, जिनमें हाई-स्पीड लेजर लिंक हैं, काम करेगा। स्पेसएक्स यह करेगा।” उन्होंने यह भी तर्क दिया कि “यदि हम समीकरण के अन्य भागों को हल कर सकते हैं तो स्टारशिप (कंपनी का सबसे शक्तिशाली रॉकेट) चार से पांच वर्षों के भीतर पृथ्वी की उच्च कक्षा में 100GW/वर्ष पहुंचा सकता है।” अमेज़ॅन के संस्थापक जेफ बेजोस की ब्लू ओरिजिन, माइक्रोसॉफ्ट की एज़्योर स्पेस और लोनस्टार डेटा होल्डिंग्स ने पहले ही पायलट तैनाती शुरू कर दी है। इनमें से किसी भी प्रयास ने अभी तक व्यावसायिक पैमाने पर कक्षीय डेटा केंद्र का निर्माण नहीं किया है।

चुनौतियाँ क्या हैं?

सौर पैनलों से बिजली द्वारा संचालित जीपीयू चिप्स गर्म हो जाते हैं। अब अंतरिक्ष ठंडा हो सकता है, और सामान्य ज्ञान यह सुझाव दे सकता है कि यह गर्मी के लिए एक प्राकृतिक सिंक है। हालाँकि, स्थान भी खाली है और इसका निर्वात संवहन को समाप्त कर देता है। यह वह तंत्र है जिसके द्वारा पृथ्वी पर गर्म हवा को सामान्यतः स्थलीय सर्वर से दूर ले जाया जाता है; कक्षा में, एक गर्म जीपीयू चिप प्रभावी रूप से एक ओवन है जो अपनी स्वयं की अपशिष्ट ऊर्जा को दूर करने में असमर्थ है, इसे ले जाने के लिए कोई हवा नहीं है। इसका एकमात्र समाधान विकिरण है, जिसके लिए गर्मी को अमोनिया से भरे लूपों के माध्यम से तैनात पैनलों तक पंप किया जाना चाहिए, जहां इसे अंतरिक्ष में अवरक्त प्रकाश के रूप में विकिरणित किया जा सकता है। चालक दल अंतरिक्ष उड़ान का इतिहास इस बात की यादों से भरा हुआ है कि यह शासन कितना अक्षम्य हो सकता है।

विकिरण क्षति दूसरी समस्या है और इसने आज तक उड़ाए गए प्रत्येक लंबी अवधि के मिशन के डिजाइन को आकार दिया है। ‘बिट फ़्लिप’ – जहां कंप्यूटर के बिट्स और बाइट्स बेतरतीब ढंग से बदलते हैं – और दीर्घकालिक अर्धचालक क्षरण कॉस्मिक किरणों के कारण होता है, और विकिरण-कठोर चिप्स, जो अधिकांश अंतरिक्ष हार्डवेयर को नियंत्रित करते हैं, आमतौर पर वाणिज्यिक जीपीयू से वर्षों तक पीछे रहते हैं। ग्रहण अवधि के लिए बिजली के भंडारण की आवश्यकता होती है, और रोबोटिक सर्विसिंग के बिना रखरखाव प्रभावी रूप से असंभव है, इसलिए अतिरेक को शुरू से ही डिजाइन किया जाना चाहिए।

Pixxel-Sarvam साझेदारी में वास्तव में क्या शामिल है?

पाथफाइंडर उपग्रह का डिज़ाइन, निर्माण, लॉन्च और संचालन Pixxel द्वारा किया जाएगा। सर्वम, एक भारतीय एआई फर्म, एआई बैकबोन के रूप में वर्णित विवरण प्रदान करेगी, जिसमें प्रशिक्षण और अनुमान दोनों के लिए उपग्रह की जीपीयू परत पर पूर्ण-स्टैक भाषा मॉडल चलाए जाएंगे। पिक्सेल के हाइपरस्पेक्ट्रल कैमरे को उसी प्लेटफॉर्म पर ले जाया जाएगा, जिससे मिशन को तत्काल उपयोग का मौका मिलेगा: कक्षा में कैप्चर की गई इमेजरी का कक्षा में विश्लेषण किया जा सकता है, केवल निष्कर्ष पृथ्वी पर प्रेषित किए जा सकते हैं। श्री अहमद ने लागत, जीपीयू की संख्या या लॉन्च प्रदाता का खुलासा करने से इनकार कर दिया, और कहा कि इसरो और स्पेसएक्स के बीच चयन स्लॉट उपलब्धता के आधार पर निर्धारित किया जाएगा। हालाँकि, Pixxel टीम में कई विशेषज्ञ हैं जिन्होंने भारतीय अंतरिक्ष अनुसंधान संगठन के साथ काम किया है और अंतरिक्ष में थर्मल प्रबंधन का अनुभव रखते हैं।

क्या अंतरिक्ष में डेटा क्रंचिंग ज़मीन से सस्ता हो सकता है?

उपलब्ध साक्ष्यों के आधार पर अभी नहीं, और कुछ समय के लिए नहीं। श्री अहमद ने कहा कि दी गई संख्या में जीपीयू ले जाने वाला एक उपग्रह पृथ्वी पर समान हार्डवेयर की तुलना में अधिक महंगा है। अंतिम समता का तर्क तीन धारणाओं पर बनाया गया है: तारामंडल को हजारों उपग्रहों तक बढ़ाया जाएगा; स्पेसएक्स की स्टारशिप चालू होने के बाद लॉन्च लागत तेजी से कम हो जाएगी; और यह कि कक्षा में शीतलन और ग्रिड-बिजली व्यय की अनुपस्थिति अंततः उच्च पूंजी परिव्यय की भरपाई कर देगी। श्री अहमद ने 5-10 वर्ष का क्षितिज निर्धारित किया। उन्होंने कहा, “भारत में एक डेटा सेंटर को बदलने में लगभग 100-500 उपग्रह लगेंगे और अगर कोई इसके लिए भुगतान करेगा, तो हम उन्हें 24 महीनों में भी लॉन्च कर सकते हैं।” Pixxel और उसके साथियों द्वारा दी गई समय-सीमा की तुलना में स्वतंत्र मूल्यांकन स्पष्ट रूप से अधिक सतर्क रहे हैं। उपग्रहों पर एज प्रोसेसिंग को शैक्षणिक और एजेंसी समीक्षाओं द्वारा निकट अवधि में व्यवहार्य माना जाता है, लेकिन स्थलीय बादल के थोक प्रतिस्थापन को 10 से 30 साल के प्रस्ताव के रूप में माना जाता है।

प्रकाशित – 10 मई, 2026 09:25 पूर्वाह्न IST

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Science Snapshots: May 10, 2026

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Science Snapshots: May 10, 2026

एपलटन, यूएस, 2015 में एक भौंरा जंगली फूल से रस इकट्ठा करता है। | फोटो साभार: एपी

नेपाल के कमजोर समुदायों को कीट परागणकों की आवश्यकता है

नेपाल में एक अध्ययन में पाया गया है कि कीट परागणकर्ता मानव स्वास्थ्य और वित्तीय अस्तित्व दोनों के लिए आवश्यक हैं। शोधकर्ताओं ने छोटे किसान परिवारों के आहार और आय पर नज़र रखी और पाया कि कीड़े एक परिवार की खेती की आय के 44% और विटामिन ए और फोलेट जैसे महत्वपूर्ण पोषक तत्वों के 20% से अधिक सेवन के लिए जिम्मेदार हैं। देशी मधुमक्खी सबसे महत्वपूर्ण प्रजाति थी। अध्ययन में यह भी पाया गया कि इन प्रजातियों को सक्रिय रूप से प्रबंधित करने से कुपोषण की प्रवृत्ति को उलटा किया जा सकता है।

छोटा कैमरा आर्कटिक समुद्र तल पर छिपी दुनिया का खुलासा करता है

शोधकर्ताओं ने एक पोर्टेबल कैमरे का उपयोग करके आर्कटिक समुद्र तल पर जीवन की एक झलक पकड़ी है। जब उन्होंने डिवाइस को 260 मीटर ग्रीनलैंडिक फ़जॉर्ड में तैनात किया, तो उन्होंने एक हलचल भरा पारिस्थितिकी तंत्र देखा जो पहले दृश्य से छिपा हुआ था। वहाँ सैकड़ों छोटे जीव थे, जिनमें झींगा जैसे एम्फ़िपोड और छोटी जेलीफ़िश, और पीछे की ओर तैरने वाली एक घोंघा मछली और एक नरव्हाल शामिल थे। लाल एलईडी रोशनी का उपयोग करते हुए, जिसे कई गहरे समुद्र के जीव नहीं देख सकते हैं, शोधकर्ताओं ने इन जानवरों को बिना डराए देखा।

नया एआई टूल कोशिकाओं की पहचान करने में उत्कृष्ट है, यहां तक ​​कि ‘नई’ कोशिकाओं की भी

ट्रांस्क्रिप्टफॉर्मर नामक एक शक्तिशाली एआई उपकरण अत्यधिक सटीकता के साथ सेल प्रकारों की पहचान कर सकता है, यहां तक ​​कि उन प्रजातियों की भी, जिन्हें उसने पहले नहीं देखा है। वैज्ञानिकों ने 1.5 अरब वर्षों के विकास काल में 12 प्रजातियों की 112 मिलियन कोशिकाओं पर इसका प्रशिक्षण किया। यह मानव कोशिकाओं में रोग स्थितियों का तेजी से पता लगा सकता है और नए निर्देशों के बिना स्वाभाविक रूप से जटिल जैविक पैटर्न को उजागर कर सकता है, जैसे कि प्रजातियां कैसे संबंधित हैं। यह मॉडल सभी जीवित प्राणियों में जीव विज्ञान की तुलना करने का एक नया तरीका है।

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