刚刚,今年首个诺贝尔奖揭晓!

 Datawhale分享 

公示:诺贝尔奖,编辑:Datawhale

就在刚刚,2025年诺贝尔生理学或医学奖公布,授予了美国科学家玛丽·E·布伦科(Mary E. Brunkow)、弗雷德·拉姆斯德尔(Fred Ramsdell)和日本科学家坂口志文(Shimon Sakaguchi),以表彰他们在外周免疫耐受方面的发现。

生理学或医学奖是2025年诺贝尔奖公布的第一个奖项,这一荣誉不仅是对科学家卓越贡献的认可,更是人类智慧与探索精神的体现。伴随此奖公布,一年一度的“诺奖周”也正式开启。

获奖原因:奠定了“外周免疫耐受”概念

据诺贝尔官方推文所说,三位科学家的工作共同奠定了 外周免疫耐受(peripheral immune tolerance)的现代概念。此前,免疫学界普遍认为,防止自身免疫主要依靠中央耐受机制(即在胸腺中删除自反应性 T 细胞)。但三人的发现表明:即便一些自反应性 T 细胞“逃过”中央筛选进入外周,机体还有一套辅助手段——调节性 T 细胞(Treg)在外周发挥抑制作用,以防止免疫系统攻击自身正常组织。

官网地址:https://www.nobelprize.org/prizes/medicine/2025

这一机制的发现深化了我们对免疫系统自我调节机理的理解,同时也为研发针对自身免疫病(如 IPEX、类风湿性关节炎、1 型糖尿病等)、肿瘤免疫治疗、器官移植耐受策略等多方面的临床干预提供了新的路径。

回顾近10年得主及其成就

2024年——美国科学家克托·安布罗斯和加里·鲁夫昆因“microRNA(微小 RNA)及其在转录后基因调控中的作用”而获奖

2023年——匈牙利-美国科学家卡塔琳・考里科和美国医学家德鲁·韦斯曼因在核苷碱基修饰方面的发现,使针对新冠感染的有效信使核糖核酸(mRNA)疫苗的开发成为可能而获奖。

2022年——瑞典科学家斯万特·佩博因在已灭绝古人类基因组和人类进化研究方面所作出的贡献而获奖。

2021年——美国科学家大卫·朱利叶斯和阿登·帕塔普蒂安因在感受温度和触觉方面的发现获奖。

2020年——美国科学家哈维·阿尔特、查尔斯·赖斯以及英国科学家迈克尔·霍顿,因在发现丙型肝炎病毒方面所做出的贡献获奖。

2019年——美国科学家威廉·凯林、格雷格·塞门扎,以及英国科学家彼得·拉特克利夫获奖,以表彰他们在“发现细胞如何感知和适应氧气供应”方面所做出的贡献。

2018年——美国免疫学家詹姆斯·艾利森和日本免疫学家本庶佑,因发现抑制负免疫调节的癌症疗法,荣获诺贝尔生理学或医学奖。

2017年——美国科学家杰弗里·霍尔、迈克尔·罗斯巴什和迈克尔·扬因解释了许多动植物和人类是如何让生物节律适应随地球自转而来的昼夜变换的,获得诺贝尔生理学或医学奖。

2016年——日本分子细胞生物学家大隅良典因发现细胞自噬的机制,荣获2016年诺贝尔生理学或医学奖。

2015年——中国科学家屠呦呦因为“中药和中西药结合研究提出了青蒿素和双氢青蒿素的疗法”,获得诺贝尔生理或医学奖;同时,爱尔兰科学家威廉·坎贝尔和日本科学家大村智因“发现对一种由蛔虫寄生病引发的感染采取了新的疗法”同获该奖。

图片

诺奖得主,三连

基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值