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Une étude, dont les résultats intitulés «A massive white-dwarf merger product before final collapse» ont été publiés dans la revue Nature et sont disponibles en pdf, a permis, grâce aux archives de la mission Wide-field Infrared Survey Explorer (WISE), de découvrir une étoile résultant de la fusion de deux naines blanches à la suite d'une collision.
Ce travail «a commencé avec la détection d'une nébuleuse planétaire inhabituelle dans l'infrarouge par Wise». Située «dans la constellation de Cassiopée, à environ 10.000 années-lumière du Système solaire dans la Voie lactée», elle est désignée ici par le matricule J005311.
On observe en son centre «une étoile qui de prime abord ressemble à une naine blanche classique», mais «normalement, une nébuleuse planétaire produite par la fin d'une étoile peu massive sur la séquence principale et qui est devenue une naine blanche n'est pas seulement brillante dans le domaine infrarouge» et «se signale aussi dans le domaine visible», ce qui «n'est pas le cas de J005311».
En outre, une analyse fine «de la composition de l'atmosphère de l'étoile centrale, et aussi de la nébuleuse elle-même, ne montre pas la présence de noyaux d'hydrogène et d'hélium, en contradiction avec ce que l'on observe très généralement avec les naines blanches dans leur nébuleuse planétaire».
D'autre part, «les modèles d'atmosphères stellaires permettent de rendre compte des autres caractéristiques des données spectrales observées en faisant intervenir une température de surface d'environ 200.000 K et une vitesse d'éjection de vents stellaires record d'environ 16.000 km/s, associées à une rotation stellaire rapide et un champ magnétique puissant facilitant l'accélération de ces vents».
Enfin, du fait que la masse de l'étoile centrale se comportant comme une naine blanche «est supérieure à la masse limite de Chandrasekhar», il s'agit, pour l'étude ici présentée, de la découverte par chance d'un «type d'astre dont on estime qu'il n'en existe qu'une poignée dans la Voie lactée, une naine blanche avec une masse de type super Chandrasekhar».
Ce type d'étoile, qui «n'est pas inerte du point de vue des réactions thermonucléaires», se formerait «par la fusion de deux naines blanches dans un système binaire qui sont entrées en collision pour la même raison que l'ont fait les paires de trous noirs et d'étoiles à neutrons qui ont fusionné, détectées par Ligo et Virgo: une perte d'énergie par émission d'ondes gravitationnelles»: autrement dit, en perdant de l'énergie, les orbites des naines blanches auraient «diminué de rayon jusqu'à la collision».
Alors que d'ordinaire «lorsque cela se produit et que la masse de Chandrasekhar de l'objet résultant est dépassé, l'objet résultant s'effondre gravitationnellement sur lui-même en explosant immédiatement sous forme de SN Ia», dans certains cas rares, «les réactions thermonucléaires rallumées stoppent temporairement l'effondrement de sorte que l'étoile recommence à faire fusionner des noyaux, et elle apparaît comme une naine blanche atypique dont la masse dépasse légèrement la masse limite calculée initialement par Chandrasekhar, il y a presque 90 ans».
Par ailleurs, «comme les deux étoiles initiales ont un moment cinétique et un champ magnétique», les lois de conservation associées, qui impliquent «que l'étoile résultant tourne rapidement sur elle-même et possède un important champ magnétique», expliquent ce qui est observé chez J005311 à ce propos.
En fin de compte, la situation actuelle «ne va pas durer très longtemps», car «le carburant thermonucléaire disponible va s'épuiser», ce qui produira «une SN Ia particulièrement lumineuse».
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Une étude, dont les résultats intitulés «Early fungi from the Proterozoic era in Arctic Canada» ont été publiés dans la revue Nature, a permis d'identifier les plus anciens restes fongiques fossiles jamais trouvés sur Terre qui sont datés d'un milliard d'années. Découverts au Canada, ils repoussent ainsi de 500 millions d'années la date d'apparition des champignons sur Terre puisque que le précédent détenteur du record est un fossile de champignon gloméromycète de 450 millions d'années trouvé dans le Wisconsin.
Plus précisément, le fossile en question «a été extrait de schistes peu profonds au sud de l'île Victoria, au bord de l'océan Arctique», une roche argileuse qui «s'est accumulée dans le lit de la rivière entre 900 millions et un milliard d'années»,
Rappelons ici que si «les premières traces de vie sur Terre remontent à 3,5 milliards d'années, lorsque des organismes unicellulaires ont commencé à peupler les océans», les eucaryotes, «qui comprennent les plantes, les animaux et les champignons», ne sont apparus que «beaucoup plus tard». Par exemple, «la plus vieille plante du monde» (une algue rouge), serait «apparue il y a 1,6 milliard d'années, mais en l'absence d'analyse d'ADN, on n'a pas pu confirmer qu'il s'agissait bien d'une algue».
Dans ce contexte, le champignon en question dans cette étude, qui a été dénommé Ourasphaira giraldae, a été identifié en se référant non seulement à l'analyse morphologique des fossiles, ce qui pourrait laisser «planer le doute sur la véritable nature de l'organisme», mais aussi à une analyse chimique complémentaire.
Concrètement, la roche a d'abord été dissoute «avec de l'acide pour en extraire les spores et pouvoir les observer au microscope». De la sorte, les principales caractéristiques du champignon ont pu être clairement identifiées: «spores sphériques, filaments ramifiés reliant les spores et parois cellulaires à deux couches».
De son côté, l'analyse chimique a «confirmé la présence de chitine, une molécule typique des champignons». En fait, d'autres organismes produisent de la chitine, puisque, par exemple, elle constitue l'exosquelette des insectes, mais «ces derniers sont apparus bien plus tard et le doute n'est donc pas permis ici». Soulignons que l'analyse chimique «a été rendue possible par l'excellent état de conservation des fossiles: le champignon a été piégé dans la boue solidifiée, ce qui a empêché l'oxygène de s'infiltrer et de décomposer la matière organique».
En fin de compte, «l'âge extrême de Ourasphaira giraldae pourrait avoir des conséquences sur l'histoire de la vie sur Terre», car les champignons sont «annonciateurs des animaux» puisque avant leur séparation, les champignons et les animaux partageaient «la même branche phylogénétique, les opisthochontes» (*). Donc, «si les champignons sont apparus dès le Protérozoïque», on peut envisager la découverte d'animaux aussi âgés» à l'aspect très simple comme, par exemple, celui d'une éponge.
Lien externe complémentaire (source Wikipedia)
(*) Opisthochontes
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Une étude, dont les résultats intitulés «Reconstructing faces from fMRI patterns using deep generative neural networks» ont été publiés dans la revue Communications Biology, a permis, en utilisant une nouvelle technique d’intelligence artificielle (le 'deep learning') pour décoder l’activité cérébrale enregistrée en imagerie fonctionnelle, de reconstruire les images vues (ou imaginées) par des sujets.
Notons tout d'abord que si «au cours de ces 15 dernières années, les modèles classiques ont pu décoder de manière fiable des objets appartenant à différentes catégories (visages vs maison par exemple)», ils n'ont pas permis «de différentier des objets d’une même catégorie (visage souriant vs visage triste par exemple)». Dans ce contexte, «en utilisant une technique d’intelligence artificielle récemment développée, le 'deep learning'», un réseau de neurones artificiels a été «entrainé de façon non supervisée» à «représenter plus de 200 000 visages tirés d’une base de données de célébrités».
Concrètement, «chaque visage est projeté dans un espace 'latent' en 1024 dimensions (certaines correspondant à des graduations de sourires, genres, sourcils, couleurs de peau etc.) qui peuvent être combinées de façon linéaire pour générer de nouveaux visages réalistes». Soulignons que «ce type de réseau neuronal génératif (ou GAN) est à la pointe des progrès récents en 'deep learning'».
Ensuite, il a été possible avec ce système «d’apprendre la correspondance entre l’activité cérébrale enregistrée en IRMf à la vue de plus de 8000 visages et la représentation dans l’espace latent de ces mêmes visages». Au cours de la phase de test, «de nouveaux visages étaient présentés, et l’activité cérébrale correspondante était utilisée par le réseau pour reconstruire l’image via cet espace latent».
Comme «la fiabilité du système peut être estimée par la comparaison des visages en entrée et en sortie», il est apparu que «les visages étaient reconnaissables dans plus de 95% des cas», alors que «les modèles précédents ne permettant pas de dépasser une fiabilité de plus de 85%».
D'autre part, en plus de la «très grande résolution obtenue par ces réseaux issus du 'deep learning'», ces travaux «ont permis de préciser les zones cérébrales impliquées dans le traitement des visages et notamment le traitement du genre (zones occipitale et temporale principalement)».
Précisons enfin que «la fiabilité du réseau a également été testée en demandant aux sujets non pas de regarder un visage mais de se l’imaginer» de sorte que «l’activité enregistrée dans la zone temporale du cortex» a permis «au réseau neuronal de 'deviner' le visage choisi avec une précision de plus de 80%».
Ainsi, «en lisant et en comprenant les informations sensorielles présentes dans le cerveau, cette nouvelle méthode de décodage va permettre de répondre à un grand nombre de questions fondamentales concernant le traitement des visages, et plus généralement le fonctionnement cérébral» de la pensée, compte tenu du fait que «les auteurs font l’hypothèse que l’espace latent des modèles de 'deep learning' en IA pourrait être comparable aux représentations du cerveau humain».
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Une étude, dont les résultats intitulés «Are the Moon's nearside‐farside asymmetries the result of a giant impact?» ont été publiés dans la revue Journal of Geophysical Research, a permis, grâce à l'analyse des données de la mission Gravity Recovery and Interior Laboratory (GRAIL), de conforter l'hypothèse que la différence entre les deux faces de la Lune devait être le produit d'une collision entre la Lune et un corps céleste il y a plus de 4 milliards d'années.
Ce nouveau scénario rend «compte des différences des abondances de certains isotopes (de potassium, de phosphore, de terres rares et aussi avec le tungstène 182) qui ne cadraient pas avec l'hypothèse qu'une bonne partie du matériau lunaire proviendrait du manteau de la proto-Terre arraché par la collision avec Théia».
Comme, selon la distance au jeune Soleil, «la composition chimique des poussières et des gaz dans le disque protoplanétaire où sont nées les planètes n'était pas la même, malgré l'influence de la turbulence et des mélanges de matière qu'elle implique», dans la nouvelle hypothèse la petite planète en question est originaire «d'une autre région du Système solaire où elle s'est formée».
Ce nouveau scénario d'impact avec la jeune Lune découle de «pas loin de 360 simulations sur ordinateur avec des impacteurs de masses et de vitesses différentes», qui avaient notamment pour but de «rendre compte d'une surépaisseur de 5 à 10 km de la surface cachée de la Lune par rapport à sa face visible qui viendrait du dépôt des débris de l'impact qui aurait recouvert la surface figée de l'ancien océan de magma lunaire».
Il est alors apparu que «parmi les simulations, celles qui rendent compte le mieux des données gravimétriques générées par cette couche de débris font intervenir un objet dont la taille aurait été d'environ 720 à 780 km de diamètre, donc de l'ordre de grandeur de Cérès, arrivant avec des vitesses de 22.000 à 24.000 km/h environ».
En fin de compte, «si cette découverte venait à être confirmée, ce ne serait pas seulement un résultat important pour comprendre l'origine de la Lune», puisque, du fait que «d'autres corps célestes dans le Système solaire présentent des asymétries similaires entre deux hémisphères», on peut «penser que le scénario aujourd'hui présenté s'est produit en fait plusieurs fois il y a plus de 4 milliards d'années».
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Une étude, dont les résultats intitulés «Local protein synthesis is a ubiquitous feature of neuronal pre- and postsynaptic compartments» ont été publiés dans la revue Science, a permis la découverte d’une machinerie de synthèse des protéines délocalisée dans les axones des neurones au niveau des pré-synapses.
Relevons tout d'abord que «les cellules produisent les protéines nécessaires à leur fonctionnement le plus souvent à proximité de leur noyau cellulaire qui contient leur génome». Pour leur part, «les neurones, organisés en réseaux, ont la particularité d’étendre des prolongements extrêmement fins et longs appelés axones qui parcourent de longues distances afin de contacter leurs cibles», ce qui fait que «le corps cellulaire contenant le noyau est parfois distant de plusieurs centimètres, voire de plus d’un mètre des terminaisons nerveuses (compartiment présynaptique)».
Comme, de ce fait, «une protéine produite dans le corps cellulaire peut mettre plusieurs jours avant d'atteindre des synapses distantes», la question «du mécanisme de renouvellement rapide des protéines aux synapses était encore énigmatique».
Dans ce contexte, grâce à «la méthode la plus avancée dans le domaine de la purification des synapses à partir du cerveau de souris», il a été possible «d’isoler les ARN messagers enrichis dans les terminaisons pré-synaptiques et de les séquencer par les méthodes les plus sensibles de transcriptomique». Il est ainsi apparu «que les ARN messagers transcrits de plus de 450 gènes sont transportés aux pré-synapses afin d’y être traduit en protéine».
Comme «la plasticité synaptique mise en jeu lors des apprentissages nécessite l’apport de nouvelles protéines», cette étude a pu, en s'appuyant sur la mesure de la synthèse protéique et en observant sa localisation, montrer «comment des protéines importantes pour les synapses sont rapidement synthétisées sur place pour participer au maintien et à la plasticité des réseaux de neurones». En réalité, elle a pu faire mieux encore en montrant «que certains protocoles de stimulation de la plasticité synaptique activent aussi la synthèse locale de protéines aux synapses».
Au bout du compte, «la mise en évidence de ces nouveaux mécanismes permet de mieux comprendre comment les neurones maintiennent la mémoire pendant plusieurs années parfois tout en renouvelant en permanence le matériel protéique dont ils sont constitués».
Comme «ce renouvellement progressif continu des protéines usagées par de nouvelles est indispensable au bon fonctionnement des neurones» et comme «sa perturbation est suspectée dans les maladies neuro-dégénératives», cette étude «ouvre de nouvelles perspectives sur les mécanismes de la plasticité synaptique et la compréhension de leur perturbation lors de maladies cérébrales (déficits cognitifs d’origine génétique, maladies neuro-dégénératives)».
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