科学ニュース速報

2ちゃんねるsc「科学ニュース板」のまとめブログです

2016年04月

1: 野良ハムスター ★@\(^o^)/ 2016/04/30(土) 16:52:22.75 ID:CAP_USER.net
4月30日 6時14分

髪の毛を作り出す「毛包」と呼ばれる器官を大量に作り出し、新たに毛を生やすことに横浜国立大学の研究グループがマウスを使った実験で成功しました。
将来、人の髪の毛を再生させる治療法につながると注目されます。
この研究を行ったのは、横浜国立大学の福田淳二准教授らのグループです。

グループでは、マウスの胎児から毛包を形づくる2種類の細胞を取り出し、酸素をよく通すようにした300個以上の小さな穴があるシャーレの中で培養しました。すると穴の中で2種類の細胞が自然に分かれ実際に体内で形づくられるのと同じように、毛包が形成されたということです。

これをマウスの背中に移植したところ、長さ1センチほどの黒い毛が生えてきて、毛が生え替わるサイクルが働き始めたことも確認できたということです。髪の毛を作り出す毛包を人工的に大量に作り出す仕組みが出来たのは初めてだということで今後、人の脱毛症などの治療に使えるように研究を進めていくということです。

福田准教授は「今後3年間程度で人の細胞を使った実験を進め10年後をめどに実際の治療として成り立つようにしたい」と話しています。

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http://www3.nhk.or.jp/news/html/20160430/k10010504331000.html

引用元:http://anago.2ch.sc/test/read.cgi/scienceplus/1462002742/

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1: もろ禿HINE! ★@\(^o^)/ 2016/04/29(金) 21:25:00.49 ID:CAP_USER.net
共同発表:「トリブロックコポリマー」を用いた新たな高強度ハイドロゲルを開発
http://www.jst.go.jp/pr/announce/20160427-3/index.html

ポイント
2種類の物理的結合の相乗効果により、極めて丈夫なハイドロゲルの合成に成功。
本ハイドロゲルは、大量の水を含みながらも、ゴムに匹敵する丈夫さ、こんにゃくの100倍の硬さを有すると共に、600%もの破断歪(はだんひずみ)まで応力とゆがみが線形性を保つ。
本ハイドロゲルは、切断しても、切断面を容易に修復することができる。
本ハイドロゲルは、塩存在下でも物性の劣化がないことから、体内での使用を含む、医療用途への応用が期待される。


内閣府 総合科学技術・イノベーション会議が主導する革新的研究開発推進プログラム(ImPACT)の伊藤 耕三 プログラム・マネージャーの研究開発プログラムの一環として、北海道大学 大学院先端生命科学研究院の龔 剣萍 教授らのグループは、トリブロックコポリマー注1)をベースとした超高強度ハイドロゲル注2)を開発しました。
このハイドロゲルは、水を大量に含みながらもゴムに匹敵する強度、こんにゃくの100倍もの硬さを有する、極めて丈夫な材料です。また、生体内のような塩を含んだ環境でもその強さを発揮できる上に、切断面を簡単に修復することも可能であることから、本ハイドロゲルは、体内での使用を含む医療用途への応用が期待されます。

なお、本研究成果のもとになったトリブロックコポリマーは、大塚化学株式会社から提供を受けたものです。

(以下略)

引用元:http://anago.2ch.sc/test/read.cgi/scienceplus/1461932700/
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1: もろ禿HINE! ★@\(^o^)/ 2016/04/29(金) 17:44:44.92 ID:CAP_USER.net
ディープネットワークを用いた大域特徴と局所特徴の学習による白黒写真の自動色付け
http://hi.cs.waseda.ac.jp/~iizuka/projects/colorization/ja/

概要:

本研究では,ディープネットワークを用いて白黒画像をカラー画像に自動変換する手法を提案する.
提案手法では,画像の大域特徴と局所特徴を考慮した新たな畳込みネットワークモデルを用いることで,画像全体の構造を考慮した自然な色付けを行うことができる.
提案モデルにおいて,大域特徴は画像全体から抽出され,局所特徴はより小さな画像領域から計算される.
これらの特徴は“結合レイヤ”によって一つに統合され,色付けネットワークに入力される.
このモデル構造は入力画像のサイズが固定されず,どんなサイズの画像でも入力として用いることができる.また,モデルの学習のために既存の大規模な画像分類のデータセットを利用し,それぞれの画像の色とラベルを同時に学習に用いることで,効果的に大域特徴を学習できるようにしている.
提案手法により,100年前の白黒写真など,様々な画像において自然な色付けを実現できる.色付けの結果はユーザテストによって評価し,約90%の色付け結果が自然であるという回答が得られた.

(以下略)

引用元:http://anago.2ch.sc/test/read.cgi/scienceplus/1461919484/
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