三种智能形式的结合以解决和改变人类生态系统

近年来，生命科学与先进技术得到了广泛的结合，产生了巨大的生产力，例如在医学诊断和制药行业，它为许多疑难疾病提供了新的解决方案。  

10月30日，在世界顶级科学家论坛（上海）生命科学与产业论坛上。《底水湖》，几位诺贝尔奖得主介绍了他们对各自深耕领域的工业见解，发表了生命科学、DNA等人类健康前沿领域的研究成果，并探讨了生命科学产业的未来。  

迈克尔·莱维特（2013年诺贝尔化学奖得主）：三种智能形式的结合可以解决和改变人类生态系统。  

现在许多对年轻科学家的支持似乎走错了方向。目前，基础科学家挣钱，他们只做学术研究。值得注意的是，基础科学家在美国促进了基础研究和发现，但是基础科学家的年龄正在增加。唱歌。  

所以我们必须提出一个大问题：年轻科学家的团队能够跟上他们吗随着年轻（46岁以下）基础科学数量的减少，对一些资助的支持也在减少，而年长的科学家则得到越来越多的资助。我们可以看到，在这个领域，几乎所有的诺贝尔奖获得者都在30-50岁年龄组完成了他们的研究工作，但是对于收到这些补助金的科学家们，我认为已经过了顶峰，这是个问题。  

我们已经观察到，对于智能，地球上有三种形式，第一种是生物智能，人类智能和机器智能。对于这三种智能，到目前为止，最高的只能是生物智能。我们应该从生物智能中学习和学习。我们应该充分发挥人类的聪明才智。同时，我们也使用机器智能。如果把三者结合起来，我们就能更好地解决地球上的问题。我们希望三者的结合能够解决地球上的暖化、贫困和疾病问题。我们也希望通过人类智能的处理，我们可以调整我们的基因，改善我们的生态系统。  

KurtWitt.(2002年诺贝尔化学奖获得者):计算机系统能力的提高推动了医学诊断产业的发展  

在过去的二十年里，成像技术取得了很大的进步。布朗教授描述了著名的布朗运动，并观察了一些相关的运动规律。然后一些重要的科学家和研究人员解决了一些布朗没有解决的问题。例如，爱因斯坦进一步研究了布朗的运动，形成了他的重量理论。  

在过去的三年里，我们一直在研究如何获得更好的图像。我认为，这是基于布朗教授和爱因斯坦教授的重要成果，如磁共振成像的质量，在医学诊断领域中应用得很好，是一个非常重要的经济市场，也是医学诊断的价值所在。OsToc行业已经达到数十亿美元。  

1979年，我们开始分析构象反转，因此我们观察了荧光素和一些环的结构，以解释构象反转现象，包括对那些非常小的蛋白质的模拟和分析。从1975年到1985年，许多科学家对图像反转、环形结构如何反转90度进行了解释，并希望进一步分析其独特的结构。  

但是到2010年，由于计算机系统能力的提高，我们可以进行更好的模拟。我们也可以看到，对于我们整个原子的整个蛋白质结构，可以通过像这样的最新量子计算能力来绘制属性。埃塞斯。  

过去，我们花了20年多的时间才取得了一些成果。例如，神经气体如何穿过血脑屏障。比如，日本，东京，20多年前的沙林毒气袭击。尽管有些婴儿和婴儿中毒了，但实际上他们已经死了。  

对于类似的问题，我们希望聚合物能够起作用，以便我们能够观察气体的情况。例如，当一个人意外地吸入沙林气体时，硫和氟相关的反应是非常微秒的。它慢慢进入血流，然后试图进入大脑，然后毒气进入大脑。此时，会出现呼吸窘迫。  

在这方面，我们还进行了一些分析，我们观察到一个小的化学结构能起到的作用，包括一些新的细胞，其中磷被释放。类似的化合物，它是不可能在进入大脑。毕竟，血脑屏障是一个非常重要的保护机制，但它可以通过血脑屏障进入脑组织。这是一种新的气体和药物治疗肺结核。  

基于这种化合物，我们把它放入气体中，我们可以看到相关的结晶二氟化合物。它将扩展一些基于化合物的反应。聚合物的聚合物具有非常特殊的分散性，所以我们观察到了一些聚合，包括一些缩合。由于它们独特的作用机理，可以实现最佳的热力学性质，因此这些聚合物将继续发挥作用。  

阿里瓦切尔（2013诺贝尔化学奖得主）：通过建模更好地理解相关生物系统  

细胞转化似乎很复杂，但是它使人们的计算机可以在更广的层次上解决信息传递的整个问题，并理解酶在催化过程中的作用。酶扮演什么角色  

我们使用计算机模拟，通过量子力学，或者在一个小系统中，我们可以使用量子计算的方法来帮助我们建模，以更好地理解分子的运动。这也是我们使用量子计算来更好地理解我们的总伸长率的方式。  

对于最新的模型，我们正在进行进一步的定量计算，例如理解电荷和电荷之间的整个相互作用。  

首先，我们必须进行长时间的模拟，通过这种模拟，我们可以模拟牛顿定律，现在通过量子计算，我们可以更好地模拟ATP在布朗运动下的整个旋转过程。比如，我们可以从能量图中知道，当ATP释放能量时，它的能量分布和前后移动的能量分布不同。  

早期，我们开始对单个分子进行更好的研究，而我还在IBM工作。在超分辨率的情况下，我们可以显示单个分子的结构，进行单个分子的检测，以及更好地保存数字信息。低温分子可以通过在整个低温固体中演示相关光谱来更好地保存和分析。  

在过去的几十年中，我们在单分子检测过程中取得了很多成果。最后，我们可以看出，这种方法也可以应用于基因序列的监测，包括蛋白质表面标记。在室温下可以观察到许多新的现象。在GFP中，我们可以看到整个斑点的闪烁。除了静态结构，我们重点关注动态成像。通过3D技术，我们可以看到一些动态的DNA和蛋白质的运动。  

对于年轻的学生，为了创新和探索，为了产业转型和应用，我想说的是，我们应该在科学的基础上探索一些想法，这将有助于未来的应用。我们不能预测一切，所以做好准备。一旦你有一个意想不到的观察。你会觉得奇怪或者有什么不对劲。通常，这些令人惊讶的事情会给你带来你从未见过的发现。例如，单分子的这些想法影响着科学领域。我们如何才能克服目前的限制，从世界各地收集人才，继续探索，希望获得更多和更好的结果ER在未来的发现。  

人类社会如何面对抗生素耐药性的未来，减少和避免抗生素对环境的负面影响通过对基础科学的不断投入和深入研究，期望进一步提高人类的生活质量。  

数以百万计的核糖体在大量核糖体中起作用。例如，在肝脏中，每个细胞有4500万个。细菌细胞有时含有成百上千的核糖体。它们工作非常快，在很短的时间内可以形成40个肽键。  

核糖体的作用是非常重要的。它们起着非常、非常基本的作用。每个活细胞在消除某些致病菌方面都起着关键作用。我们在临床工作中使用的抗生素有一半是通过麻痹这些细菌的核糖体来实现抗生素效果的。  

我们现在正处于后抗生素时代。现在全球经济40%的活力，因为抗生素的耐药性，可能是致命的打击。不同的公司也想做研究和开发。但总的来说，你已经投入了大量的资金，但是现在有可能开发新的抗生素。希望开发出一些具有环保效果的生物可降解抗生素。  

我们体内有数十亿的微生物。这些有益细菌中的一些对我们的健康有益，所以我们需要确保抗生素不影响有益细菌。我们还需要分析这些病原体与真核细胞的关系。细菌应针对这种病原体而不影响有益细菌。  

我们今天使用的一些抗生素要么是不可消化的，要么是可生物降解的。我们现在做的是如何抑制生物合成的过程。有许多药物可以从抗原体的结构来理解相关的结构。  

我希望无论是制药公司，还是我的学生，实验室，不仅要了解病原体，还要把病原体和抗生素与整个环境的因素结合起来，使整个微生物群落，为了环境的希望，可以减少相关的。风险和损害。