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"영역"(으)로 총 2,916건 검색되었습니다.
- 광범위 독감 바이러스에 듣는 '범용' 백신, 임상시험연합뉴스 l2020.03.10
- region)이 강력한 면역반응을 일으킬 가능성이 큰지를 우선 알아내고 이어서 어떤 단백질 영역이 잘 변이되는지를 분석하는 방법으로 이 4가지 표적 단백질을 찾아냈다고 그는 설명했다. 임상시험에서는 이 백신이 투여된 그룹이 투여되지 않은 대조군보다 항체 형성과 면역 반응이 촉진되는 것으로 ... ...
- [인류와 질병]신종 코로나바이러스 이름의 기원2020.03.07
- 과, 3개의 속이 인설타 세디스 상태다. 앞으로 연구가 많이 필요하다. 아무튼 리보비리아영역 니도비랄레스목 코로나비리대과 오르토코로나비리내 하과에는 총 네 종류의 속이 있다. 각각 알파코로나바이러스, 베타코로나바이러스, 감마코로나바이러스, 델타코로나바이러스라고 한다. 간단해서 ... ...
- [프리미엄 리포트]진정한 삼원색 표현하는 퀀텀닷 과학동아 l2020.03.07
- 이뤄진 퀀텀닷은 에너지 밴드가 아닌 특정한 값의 에너지 준위로 표현되거나 아주 작은 영역의 에너지 밴드로 나타낼 수 있다. 박경원 전자부품연구원 디스플레이소재부품연구센터 선임연구원은 “퀀텀닷의 전자가 정확히 10층에서 3층으로 떨어지는 공이라면, 다른 디스플레이에 사용되는 ... ...
- "30년 전 지구 떨어진 운석서 첫 '외계 단백질' 발견"연합뉴스 l2020.03.03
- 될 수 있다고 지적했다. 헤모리딘을 함유한 운석이 지구처럼 생명체 거주 가능 영역 안에 있는 외계 행성에 떨어져 단백질을 전달함으로써 생명의 씨앗을 뿌리는 역할을 할 수 있다는 것이다. 연구팀은 그러나 헤모리딘이 외계 단백질이라고 믿고 있지만, 단순 중합체일 가능성도 배제할 수는 ... ...
- 감염병 대응 R&D는 양치기소년?…위기마다 수백억씩 쓰며 확보한다던 기술 어디로 갔나동아사이언스 l2020.03.02
- 정통한 교수들 사이에서도 합친 효과가 없다는 지적이 많았다. 이런 이유로 과학 영역인 감염병 분석과 ICT 분야인 빅데이터를 합쳐 마치 시너지를 낼 수 있는 것처럼 포장됐다. 하지만 이 시스템 역시도 소리소문없이 사라졌다. 한 병원 관계자는 "빅데이터 기반 감염병 발병 조기 파악 시스템을 ... ...
- [인류와 질병]막대한 재정지출과 유언비어가 만든 재앙…'이벤트201'이 주는 교훈2020.02.29
- 제공 거짓 정보와 관련된 이슈는 원래 정치적인 영역에서 시발하였지만, 공공 보건의 영역에서도 문제가 되고 있다. 현재 에볼라 유행에 대응하는 공공 보건 대응은 파괴적인 유언비어에 의해 크게 도전받고 있다. 특히 감염병 유행에 대한 대응은 시간을 다투는 문제이므로 잘못된 정보는 치명적인 ... ...
- [프리미엄리포트]고작 감기인줄 알았던 바이러스의 진짜 정체과학동아 l2020.02.28
- 감염되는 데는 스파이크 단백질이 중요한 역할을 한다. 스파이크 단백질은 수용체 결합 영역(RBD·receptor binding domain)의 아미노산 서열에 따라 수용체 결합 능력이 달라지는데, 가령 사스 코로나바이러스는 숙주세포의 ACE2 수용체를 통해 세포를 감염시키고 바이러스가 수용체에 결합하기 위해서는 ... ...
- [강석기의 과학카페]자연의 무심함에 대하여2020.02.25
- 높이고 있다. 이번 사태를 계기로 적어도 자연의 비중이 큰 보건, 에너지, 환경의 영역에서만이라도 자연의 무심함(법칙)에 정통한 전문가들의 의견을 경청하고 반영하는 사회가 됐으면 하는 바람이다. PS. 자연의 무심함 이용해 난제 해결 황산구리 용액에서 결정이 만들어지는 과정의 ... ...
- 미 제약사, 코로나19 첫 백신 개발…4월 첫 임상시험연합뉴스 l2020.02.25
- 동물 실험을 거쳐 인체 실험을 하기까지 수년이 걸렸다. 그러나 최근에는 정부와 민간 영역의 투자 아래 백신 기술이 진일보하면서 새로운 유행병이 발발할 경우 백신 개발 시간이 단축되고 있다고 공공보건 전문가들은 말한다. 최근에는 이른바 플랫폼기술이 활용되는데, 새로운 병원균이 ... ...
- [인류와 질병]판데믹 시나리오 '이벤트201'이 주는 교훈2020.02.22
- 5일의 잠복기(k1, k2)를 가정하고, 발병부터 회복까지의 시간(γ)은 7일로 정했다. 심각 영역에 속하는 환자만 보고되는 것으로 설정했다. 가벼운 증상을 보이는 환자는 감시 체계를 벗어날 것으로 간주했다. 상황은 개별 도시에 차례로 적용되었고, 유행의 추계적 성질을 시뮬레이션 하기 위해서 실제 ... ...
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