手掌細菌分佈圖

作者 | 發布日期 2014 年 03 月 07 日 10:16 | 分類 生物科技 , 科技趣聞 , 醫療科技
2013年國際科學與工程視覺化競賽獎(International Science and Engineering Visualization Challenge)

有些醫學與工程的微觀世界,拍出來的圖像會讓我們覺得很美很炫超級吸睛,就像上面這張圖,告訴你我們的手掌上有多少細菌,而你剛剛在吃東西時,好像沒有先洗手呢。



科學(Science)雜誌與美國科學基金會選出了2013年國際科學與工程視覺化競賽獎(International Science and Engineering Visualization Challenge)得主,項目包括圖片、插圖、影像與APP等。上圖是美國史丹佛大學學者製作的圖片,說明了人類在與細菌的對抗中,細菌還是佔了上風。這個手掌顯示出了綠膿桿菌對抗生素產生廣泛的抗藥性(綠色部分),而發揮效用的部份很少(紅色部份)。「我們消滅微生物的作為,讓他們變得更有『彈性』」史丹佛大學電子顯微專家  Lydia-Marié Joubert 這樣表示。

2013年國際科學與工程視覺化競賽獎(International Science and Engineering Visualization Challenge)(Photo Credit:Greg Dunn, Greg Dunn Design)

大腦皮質超薄切片呈現出有如金屬材質的粉彩觸感。本身為神經科學博士又愛好亞洲藝術的 Greg Dunn,將神經細胞的樹突、軸突及其它部份,透過超薄切片,呈現出較為清晰的景像,看起來很像黃昏時分的一排低矮白樺樹林。他表示他的目標是開一間藝術科學實驗室,將集合科學與藝術的學生,共同發展出新的藝術科技,為人們帶來新的視野。

2013年國際科學與工程視覺化競賽獎(International Science and Engineering Visualization Challenge)(Photo Credit:Anna Pyayt and Howard Kaplan, University of South Florida)

你覺得這是一種微生物嗎?或者這只是淹了水的紐約曼哈頓?都不是,其實這是一個只有2mm 長的可自組裝聚合物的一部份,它的功用是製造出具有生醫診斷功能、一種微小到可稱之為「晶片上的實驗室」的裝置。南佛羅里達大學材料學家  Anna Pyayt 解釋,透過不同的溫度與濕度讓聚合物組成不同的材質,有助於控制裝置中細胞的移動與增殖過程,此外,透過3D 列印,還可以把帶如此多細節的裝置做成糖果棒大小的模型。

2013年國際科學與工程視覺化競賽獎(International Science and Engineering Visualization Challenge)(Photo Credit:Vicente I. Fernandez, Orr H. Shapiro, Melissa S. Garren, Assaf Vardi and Roman Stocker, Massachusetts Institute of Technology)

上圖看起來好像是煙火照片,但其實是細枝鹿角珊瑚(pocillopora damicornis)兩個距離大約3mm 的突出物之間的水流圖。金色的線條是攝影機捕捉水中粒子的行徑路線圖。90分鐘後珊瑚略為移動(紫色),稍微改變了水流的方向,科學家藉此研究有關珊瑚的「呼吸」作用。麻省理工學院環境工程師  Vicente Fernandez 表示,安迪沃荷的作品「花」(Flowers)用色生動、對比強烈,給了他們研究團隊一些靈感。

2013年國際科學與工程視覺化競賽獎(International Science and Engineering Visualization Challenge)(Photo Credit:Mark Richardson, William Silversmith, Matthew Balkam, Jinseop Kim, Amy Robinson, Alex Norton and H. Sebastian Seung, EyeWire, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge)

透過公眾科學的模式,麻省理工學院正在進行老鼠視網膜的3D結構繪圖工作,上面這張有如把顏料亂灑的兒童畫作,就是他們勾勒出的視網膜上的神經網路圖。所謂的公眾科學就是找許多非科學專業人員協助進行科學研究工作,當然這是要在研究人員的監督工作下進行才行。這項計畫叫做 EyeWire ,以遊戲的方式讓一般網友以目視的方式,找出兩片明顯是同一個區域的老鼠視網膜加以標示而連在一起,而這樣的工作對人工智慧來說往往很困難。這項研究有助於讓科學家瞭解眼睛是如何捕捉到物體的移動。

(封面圖片來源:Lydia-Marie Joubert, Stanford University)

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