化学的プロファイルを使用してET寿命を検出するための新しい方法

「私たちは一人でですか？」という質問、何世紀に人類を魅了させ、1976年、NASAの火星バイキング2号の任務の後、太陽系で地球外生命体を探していました。しかし、生命体が何であるか、根本的にわからない場合どのように生命体を検出することができでしょうか？ そして宇宙の生活は、私たちが知っている生活とどのよう違うのでしょう？

科学者たちはET命を見つける方法はいくつかあります。 ここには、 深宇宙先進文明の無線信号、他の星の周りの惑星の大気の構成の微妙な違いを探して私たちの太陽系の船が収集した土壌と氷のサンプルの生命体を直接測定しようとしています。 この最後のカテゴリを使用して、科学者たちは、最も先進的な化学分析機器を直接ETサンプルに適用することができます。 彼らはサンプルを地球に持って来て、慎重に調査することもできます。

我々はまだ地球外生命体の例がないので、科学者たちに概念的パラドックスを残します。 地球生命体は、初期に閉じ込められた進化の過程で、任意の選択をしましたか？ したがって、生命体が、他の方法で構成されることがありましたか？ それともすべての生命体を期待するのですか？ すべての場所が地球からと同じように制限されますか？ 特定の分子の種類の検出は、それがET lifeによって生成されたかどうかを示すことがどのように知ることができますか？ 古代地上サンプルから検出された信号は、そのサンプルに保存された元の生物からか、それとも現在の地球に広がっている現代生物の汚染に起因したのかどうすればわかりますか？

日本とアメリカに拠点を置く共同研究チームが、東京工科大学地球生命科学研究所の研究者が率いる新しい研究では、これらの質問を扱おうとします。 彼らは「機械学習」を使用して、有機分子の混合物が生命体で出てきたのか、それとも単に生きていない化学反応から出てきたかどうかを決定しました。

質量分析法（MS） ET生命体の宇宙船ベースの検索で、科学者たちが依存することになる主要な技術です。 質量分析法は、サンプルに存在する多数の化合物を同時に測定することができるので、サンプル構成の一種「指紋」を得ることができます。 それにもかかわらず、これらの指紋を解釈することは困難な場合があります。

超高解像度質量分析法（上記FT-ICR MSという技術）を使用して、さまざまな複合有機混合物の「指紋」を測定した。 彼らは実験室で用意された有機分子の既知の無生物の混合物を隕石は、いくつかの新しい微生物を含む実験室で育った微生物と原油から得た45億年されたサンプルと比較しました。 これらのサンプルは、それぞれ数千または数百万個の個別の分子化合物が含まれており、比較と分類することができる大規模なMSスペクトルのセットを提供しています。 このサンプルの分析は、生命と非生命と関連付けることができる特性を見つける必要があるコンピュータを「教えました」。

一般的に、個々の分子の指紋の精度は、科学者たちが質量分析測定値がどのような分子を表示するか識別するために非常に重要です。 これを行うのではなく、データを集計し、統計を使用してパターンを見つけました。 このように、個々のデータのピークが一緒に薄れていった全体的な傾向をよりよく解決することができます。 彼らはこのような複雑な有機混合物が非常に異なる「指紋」を表すことを発見した。

次に、研究者は、この生データを初期「訓練」のサンプルと他のいくつかのテストのサンプルのランダム分類にコンピュータ機械学習アルゴリズムに入力しました。 彼らはアルゴリズムがサンプルを〜95％の精度で生きているか無生物に正確に分類することができるという事実に驚きました。 重要なことは、生のデータを大幅に簡素化した後、そのたため、船で使用するのと同じ精度が低い（したがってワットが低い）機器が同じ分類を可能にするに十分な解像度のデータを得ることができるということがもっともらしいとなりました。 精度。

なぜこれが動作しますか？ チームの科学者たちは、実際には完全に確実ではありませんが、仮説を持っています。 生きているプロセスは、自ら再生するシステムの一部であり、非生物学的プロセスは、このを制御する内部プロセスがありません。 したがって、分子は、生命と無生物に応じて異なって生成されます。 このアプローチは、生命の化学を説明するための新しい方法を開いてくれるので面白いです。 チームは、これらのタイプのデータ分析のいくつかの側面が、そのような成功の分類を可能にしていることを正確に理解するために、さらなる研究を行う予定です。

1509700クッキーチェック化学的プロファイルを使用してET寿命を検出するための新しい方法 科学者たちは、一度に1つの化学物質を検出する代わりに、機械学習アルゴリズムに生きている物質と無生物のソースから化学分析に至るまで、さまざまな化合物の混合物がどのように見えるか教えました。 次に、コンピュータは、この指紋を使用して実験室で生きているサンプルと無生物のサンプルを正確に識別しました！いや