Прямобивневый лесной слон, известный ученым как Palaeoloxodon antiquus, был крупнейшим наземным млекопитающим плейстоценовой Европы. Отдельные особи достигали четырех метров в холке и весили до 13 тонн, что делало их даже крупнее современных африканских саванных слонов. В теплые межледниковые периоды эти животные жили бок о бок с неандертальцами, и археологические находки давно указывали на то, что древние люди использовали слоновью кость для изготовления орудий и, вероятно, употребляли мясо в пищу. Однако вопрос о том, охотились неандертальцы на этих животных активно или же довольствовались падалью, долгое время оставался дискуссионным. Столь же фрагментарными были знания о поведенческой экологии самих слонов: их миграционных маршрутах, сезонной активности и различиях в образе жизни самцов и самок. Ученые из Германии проанализировали бивни слонов из отложений древних озер памятника Ноймарк-Норд, сформировавшихся примерно 125 тысяч лет назад. Результаты исследования опубликованы в журнале Science Advances. Они применили комплекс высокоточных методов анализа зубной эмали, которая формируется в течение нескольких лет и способна хранить химическую информацию об окружающей среде того времени. Прежде всего выполнили протеомный анализ, а именно — изучение белка амелогенина. Обнаружение специфических последовательностей, характерных для Y-хромосомы, позволило с высокой точностью определить пол четырех исследуемых особей. Кроме того, ученые провели изотопный анализ стронция: соотношение изотопов этого элемента в ткани зуба соответствует геологическому субстрату местности, где животное питалось в момент формирования эмали. Лазерное микрозондирование поперечных срезов зубов дало возможность получить данные о мобильности слонов. Для интерпретации этих данных специально построили карту изотопов стронция на северо-востоке Германии. [shesht-info-block number=1] Анализ показал, что три из четырех изученных особей были самцами, а одна — предположительно, самкой. Данные изотопов стронция выявили две различные стратегии. Два слона (самец и предполагаемая самка) демонстрировали изотопные сигналы, близкие к местному фоновому значению, что указывает на их обитание в окрестностях Ноймарк-Норда на протяжении многих лет. Два других самца показали значительно более высокие и вариабельные значения. Их вероятные районы обитания располагались в радиусе до 300 километров от места гибели. Эти самцы, судя по всему, мигрировали на значительные расстояния и пришли в Ноймарк-Норд уже взрослыми. Местная самка питалась в типичных для того времени полуоткрытых ландшафтах, тогда как один из мигрантов имел маркеры обитания в более сомкнутых, густых лесах. Ученые пришли к выводу, что озерные котловины служили естественным центром притяжения для слонов из разных популяций, которые сходились туда на водопой. Неандертальцы, жившие там тысячелетиями, обладали глубокими знаниями о поведении животных. Преобладание взрослых самцов в добыче объясняется их одиночным образом жизни, что делало их более уязвимой целью по сравнению с самками, которые держатся сплоченными семейными группами.

Стресс — естественная реакция организма на нагрузку. Однако при длительном воздействии он повышает риск развития сердечно-сосудистых заболеваний, тревожных и депрессивных расстройств, снижает когнитивную продуктивность и качество жизни.  Традиционно уровень стресса оценивается с помощью опросников и психологических тестов. Но такие методы субъективны и не всегда отражают реальные физиологические процессы. Команда исследователей из НИУ ВШЭ, Института высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН, ФНКЦ РР и МГУ провела исследование, чтобы определить объективные биомаркеры стрессоустойчивости, то есть способности организма эффективно адаптироваться к нагрузкам. Результаты опубликованы в Journal of Molecular Neuroscience. В исследовании приняли участие 73 добровольца. Перед экспериментом ученые оценили их способность справляться со стрессом на основании клинических интервью, опросников и физиологических реакций и разделили участников на три группы: адаптивную, среднюю и дезадаптивную.   Испытуемые выполняли задания на память и внимание, сложность которых в ходе эксперимента постепенно возрастала. На одном из этапов участников обманывали: сообщали, что  их  ответ был неверным, даже если он был правильным. Таким образом авторы моделировали ситуацию стресса и пытались поколебать уверенность и самооценку испытуемых.  До и после выполнения заданий у участников брали образцы слюны, чтобы измерить ее антиоксидантную емкость (AOC) и состав микроэлементов — количество меди, железа, цинка, кальция и др. В стрессовой ситуации в организме повышается количество свободных радикалов — активных форм кислорода, которые могут повреждать клетки, что ведет к преждевременному старению и развитию хронических заболеваний. Такое состояние называется окислительным стрессом. За регуляцию количества свободных радикалов отвечают антиоксиданты. Чем их больше, тем лучше способность организма противостоять окислительному стрессу.  Ученые также регистрировали стресс-индекс по данным носимых устройств и слюны во время выполнения заданий. Анализ в лабораторных условиях показал, что более высокая вариабельность сердечного ритма (низкий стресс-индекс) свидетельствует о лучшей переносимости стресса. Концентрация цинка в слюне была выше у участников, которые легче адаптировались к стрессу, а концентрация калия, наоборот, ниже.  Все участники имели схожие результаты в точности выполнения заданий, однако у участников адаптивной группы индекс стресса был ниже, а уровень антиоксидантной емкости слюны выше. У дезадаптивной группы по мере роста сложности заданий существенно снижалась самооценка вне зависимости от правильности ответов. По словам исследователей, работа показывает, что данные носимых устройств и биомаркеры слюны можно рассматривать как связанную систему показателей, отражающих индивидуальные различия в том, как люди справляются со стрессом. Такой подход может стать основой для будущих, более объективных методов оценки стрессоустойчивости. «Сильный стресс часто выступает триггером  ряда заболеваний, но реакции на стресс у людей различаются. Поэтому важно научиться прогнозировать и отслеживать такие состояния. Выявление связей между физиологией, биохимией и психическим состоянием человека — важный шаг на пути к персонализированной профилактической диагностике», — отмечает Евгения Альшанская, автор исследования, научный сотрудник Института когнитивных нейронаук НИУ ВШЭ.

Примерно 66 миллионов лет назад массивный астероид Чиксулуб (Чикшулуб) диаметром около 10 километров столкнулся с Землей, и это стало одним из самых разрушительных событий в истории планеты. В результате удара на дне Мексиканского залива, у побережья полуострова Юкатан, образовался кратер диаметром 180-200 километров и глубиной до 20 километров. Столкновение вызвало глобальные лесные пожары, землетрясение, цунами. Выброс в атмосферу пыли, пепла и сажи спровоцировал резкие климатические изменения, в результате которых на Земле наступило мел-палеогеновое вымирание: на планете вымерло до 75% существовавших тогда живых организмов, в том числе динозавры. Однако, как показали результаты нового исследования, опубликованные в журнале Geology, эта катастрофа открыла путь для гораздо более быстрого, чем считали ученые, восстановления жизни на Земле — новые виды планктона появились в океане уже менее чем через две тысячи лет после столкновения. Кристофер Лоуэри из Института геофизики Техасского университета и его коллеги из других научных центров США сделали это открытие, используя изотопный маркер в древних осадочных отложениях, позволивший более точно реконструировать хронологию. Ученые определяют начало и конец массового вымирания, используя геологический слой, образовавшийся из обломков, выброшенных в атмосферу в результате удара астероида. Эта тонкая пограничная полоса осадочных пород, которую можно наблюдать по всей планете, разделяет меловой и палеогеновый периоды и называется «граница K/Pg». В предыдущих исследованиях, посвященных изучению кратера Чиксулуб, Лоуэри и его коллеги выяснили, что некоторые выжившие организмы довольно быстро вернулись в регион после удара. Тем не менее ученые считали, что первые новые виды появились там лишь спустя десятки тысяч лет. Эта оценка основывалась на предположении, что после столкновения осадочные породы откладывались примерно с той же скоростью, что и до него. Однако это предположение игнорировало те изменения окружающей среды, которые произошли при разрушении экосистем на суше и в океанах. Позже исследователи пришли к выводу, что массовая гибель организмов изменила скорость накопления осадочных пород на границе K/Pg. Дело в том, что во время вымирания исчезли многие виды планктона, которые обычно опускаются на дно океана. В то же время исчезновение большей части растительности на суше усилило береговую эрозию, что привело к попаданию в океаны дополнительных объемов почвы. В совокупности эти изменения значительно повлияли на скорость накопления осадочных пород в разных регионах. Полагаясь только на этот показатель, было трудно определить истинный возраст крошечных окаменелостей, сохранившихся в пограничном слое. Для уточнения хронологии исследователи обратились к помощи изотопа гелий-3, выделенного из осадочных пород на границе K/Pg. Этот изотоп накапливается в океанических отложениях с постоянной скоростью. При медленном накоплении осадка концентрация гелия-3 выше, а при более быстром — ниже. Измеряя этот изотоп, можно точнее оценить, сколько времени прошло с момента образования осадка. Используя данные по гелию-3 из шести мест на границе K/Pg в Европе, Северной Африке и Мексиканском заливе, Лоуэри и его коллеги определили возраст отложений, в которых впервые появляется новый вид планктона — фораминиферы Parvularugoglobigerina eugubina (P. eugubina). Ученые часто используют появление P. eugubina как индикатор начала восстановления экосистем после вымирания. Исследователи определили, что этот вид планктона эволюционировал в период от 3,5 до 11 тысяч лет после удара астероида Чиксулуб, хотя точное время варьировалось в зависимости от исследуемого участка. Ученые также идентифицировали другие виды планктона, которые эволюционировали в тот же период. Некоторые из них появились менее чем через две тысячи лет после столкновения. По оценкам, в течение следующих примерно шести тысяч лет в океане появилось от 10 до 20 новых видов фораминифер. Как отметил Лоуэри, темпы эволюции после Чиксулубской катастрофы были чрезвычайно высоки: обычно образование новых видов происходит в течение миллионов лет. «Это невероятно быстро. Результаты исследования помогают нам понять, как и с какой скоростью могут развиваться новые виды после экстремальных событий», — подытожил ученый.

Старение давно считается неизбежным процессом, приводящим к ухудшению функций органов и развитию хронических заболеваний. Современная наука, однако, показывает, что ключевую роль в этом процессе играют не повреждения ДНК, а эпигенетические изменения — перестройка системы включения и выключения генов. Со временем эти изменения постепенно накапливаются, нарушая работу клеток и снижая их способность к восстановлению. Все началось в 2006 году, когда японский исследователь Синъя Яманаки обнаружил, что четыре гена — Oct4, Sox2, Klf4 и c-Myc (OSKM) — могут перепрограммировать зрелые клетки и вернуть их в состояние, похожее на эмбриональное.  Открытие удостоилось Нобелевской премии, а позже выяснилось, что если активировать лишь часть факторов Яманаки и контролировать их экспрессию — включение клетки для производства белков, делающих ее более «гибкой», — клетку можно омолодить, не превращая в стволовую. Подход назвали эпигенетическим перепрограммированием. Правда, позже оказалось, что c-Myc повышает вероятность развития рака, из-за чего ученые сегодня используют только OSK. [shesht-info-block number=1] Один из самых известных экспериментов в этой области провели в лаборатории Гарвардской медицинской школы (США) под руководством Дэвида Синклера: в 2020 году ученые показали, что экспрессия трех факторов — Oct4, Sox2 и Klf4 (OSK) — в нейронах сетчатки мышей способна восстановить молодые эпигенетические паттерны. В результате поврежденные аксоны (длинные цилиндрические отростки нервной клетки) у грызунов восстанавливались, а зрение улучшилось. Открытие стало одним из первых доказательств того, что ткани у взрослых млекопитающих могут хранить «запись» о молодом состоянии и возвращаться к нему.  Именно эти знания легли в основу терапии ER-100, разработанной компанией Life Biosciences. Она представляет собой генную терапию, доставляющую в клетки сетчатки инструкции для временной активации OSK-факторов. В отличие от полного перепрограммирования, превращающего клетки в стволовые (когда клетка забывает, кем она была и может привести к развитию рака), частичный вариант должен лишь восстанавливать эпигенетические настройки, возвращая клетке более юное состояние. [shesht-info-block number=2] Ранее подобные эксперименты проводились на мышах, приматах и с лабораторными моделями. Например, компания Rejuvenate Bio с участием того же Синклера объявила о планах применять метод для борьбы с возрастными изменениями у собак, чтобы впоследствии опробовать их на человеке. Первенство, однако, досталось Life Biosciences: 2 февраля 2026 года представители компании заявили, что американский регулятор FDA выдал разрешение на первые клинические испытания для лечения заболеваний сетчатки на людях. Они связаны с гибелью ганглиозных клеток — нейронов, которые передают визуальную информацию из глаза в мозг. Эти клетки практически неспособны к регенерации, из-за чего их повреждение обычно приводит к слепоте.  Если технология частичного перепрограммирования сможет восстановить их функцию, это станет настоящим прорывом в лечении глаукомы и других нейродегенеративных заболеваний глаза. Дело в том, что более ранние эксперименты на животных уже показали впечатляющие результаты. В моделях травмы зрительного нерва и глаукомы у мышей активирование OSK-факторов приводило к восстановлению более молодого эпигенетического возраста клеток. Это, по мнению ученых, означает, что старение может быть не только результатом необратимых повреждений, но и следствием нарушения эпигенетической программы, которую в теории (и, судя по всему, на практике) можно восстановить. [shesht-info-block number=3] Первые клинические испытания ER-100 будут направлены прежде всего на оценку безопасности терапии. Это важно, поскольку сам по себе метод чреват риском развития онкологических заболеваний, о чем Naked Science подробно рассказывал ранее. Однако если результаты будут успешными, технология может открыть путь к совершенно новому классу лекарств — препаратов, которые не просто лечат симптомы заболеваний, а восстанавливают молодое состояние клеток и тканей. Хотя до полноценного «лекарства от старения» еще далеко, запуск испытаний на людях показывает, что идеи эпигенетического омоложения постепенно выходят за пределы лабораторий и становятся реальной клинической практикой.

В меловом периоде экологические ниши морских хищников имели свои особенности: рептилии охотились на мелкую добычу или друг на друга, акулы охотились на любую добычу, а крупные костистые рыбы — на рыб поменьше, глотая их целиком. Плезиозавр охотился на мелкую рыбу с помощью своей длинной шеи. На иллюстрациях нередко можно увидеть сцены схваток плезиозавра с другими рептилиями, на которых его хватают за шею. И действительно, палеонтологи неоднократно находили обезглавленные скелеты мелких морских рептилий, что прямо указывало на частые атаки хищников в эту область. Однако найти следы укусов за шею пока не удавалось. Авторы исследования, опубликованного в издании Journal of Vertebrate Paleontology, изучили скелет молодого плезиозавра вида Polycotylus latipinnis, найденный в отложениях мурвиллского мела (штат Алабама, США). В одном из шейных позвонков животного обнаружили глубоко застрявший обломок зуба. Внешняя часть коронки была раздавлена в момент укуса, что делало визуальную идентификацию нападавшего невозможной. Чтобы исследовать зуб, не разрушая уникальную кость, ученые применили микрокомпьютерную томографию. Они создали трехмерную модель скрытой части фрагмента и проанализировали его внутреннюю анатомию, в частности форму, изгиб и размер пульпарной полости. Томография показала, что зуб имеет форму гладкого конуса без зазубрин с очень большой внутренней полостью. Эти характеристики позволили исключить из числа подозреваемых акул и мозазавров. Строение зуба точно совпало с клыками ксифактина (Xiphactinus) — шестиметровой костистой рыбы, обитавшей в тех же прибрежных водах. Удар рыбы пришелся точно по центру шеи. Ученые считают, что укус разорвал сонную артерию и трахею плезиозавра. Разрушение дыхательных путей привело к мгновенной потере давления в легких. В результате животное быстро опустилось на морское дно, где и захоронилось. Быстрое погружение спасло тушу от расчленения мелкими падальщиками и обеспечило высокую сохранность скелета, на котором не осталось следов заживления тканей. Биомеханика челюстей ксифактина и найденные ранее окаменелости с содержимым желудков показали, что эта рыба проглатывала добычу целиком. Четырехметровый поликотилус был слишком велик для такого способа питания. Исследователи сделали вывод, что укус носил агонистический характер — это была агрессивная стычка конкурентов, а не попытка рыбы съесть ящера. Находка доказывает, что структура пищевых цепей в древних океанах Северной Америки была динамичной и жестокой. Границы между экологическими ролями высших хищников часто размывались, а гигантские костистые рыбы и крупные морские рептилии вступали в прямые смертельные конфликты за доминирование в экосистеме.

Прямохождение возникло задолго до появления большого мозга. Приблизительно четыре миллиона лет назад близкие родственники человека — австралопитеки (Australopithecus), уже уверенно передвигались на двух ногах. Среди преимуществ такой способности — лучший обзор местности, возможность переносить предметы и тратить меньше энергии на перемещения между деревьями. Но за прямохождение пришлось заплатить определенную цену.  Чтобы ходить на двух ногах, таз должен одновременно выдерживать нагрузку при ходьбе и сохранять достаточную устойчивость. Он служит опорой для позвоночного столба, обеспечивая его связь с нижними конечностями. Кроме того, кости таза играют ключевую роль в распределении веса верхней части тела на ноги и защищают внутренние органы. В процессе эволюции таз у людей (Homo) изменился, он стал короче и шире. Из-за этой перестройки родовой канал приобрел изогнутую форму: его верхняя и нижняя части ориентированы по-разному, поэтому ребенок во время родов должен поворачиваться, проходя через него. К тому же мозг людей увеличивался в размерах и, значит, увеличивалась голова. В результате естественные роды у человека превратились в сложный и достаточно рискованный процесс.  По данным авторов ряда исследований, приблизительно каждая четвертая женщина в мире сталкивается с последствиями родовых травм — от недержания до пролапса. Главный удар принимает на себя так называемое тазовое дно — сложная система, состоящая из мышц, фасций, связок и нервных структур, своеобразный «гамак», который удерживает органы в анатомически правильном положении. У человекообразных обезьян, которые преимущественно передвигаются на четырех конечностях, например, у обыкновенных шимпанзе (Pan troglodytes), таз устроен иначе. Он вытянутый и узкий, отчего родовой канал более прямой, поэтому детеныши проходят через него без сложных поворотов. [shesht-info-block number=1] Международная команда антропологов, медиков и акушеров под руководством Пьера Фремондьера (Pierre Frémondière) из Университета Экс-Марсель во Франции попыталась ответить на вопрос, всегда ли у предков людей роды были сложными? Ведь мозг у далеких родственников человека, приспособленных к ходьбе на двух ногах, значительно уступал по размерам мозгу Homo sapiens и, гипотетически, роды у них могли проходить легче.  Чтобы найти ответы, Фремондьер и его коллеги обратились к палеонтологической летописи. Они изучили три хорошо сохранившиеся окаменелости таза австралопитеков, живших в Африке от двух до четырех миллионов лет назад. Первый образец — знаменитая Люси (A.L. 288-1), представляющая вид Australopithecus afarensis. Второй — Sts 14, принадлежащий Australopithecus africanus. Третий — MH2, относящийся к более позднему виду, Australopithecus sediba. Все три реконструированных таза имели сходные особенности: вход в родовой канал был скорее поперечно овальным, то есть шире слева направо, чем спереди назад. При этом их таз сочетал промежуточные черты между современным человеком и другими человекообразными обезьянами. Ученые попытались понять, как через такое овальное отверстие проходил детеныш. Окаменелостей столь юных австралопитеков у них не было. Тогда специалисты пошли на хитрость. Взяли данные магнитно-резонансного сканирования беременной женщины и выделили на снимках трехмерную модель мышц ее тазового дна. Затем форму этой структуры изменили так, чтобы она соответствовала тазу австралопитека: проще говоря, «натянули» на кости таза австралопитеков, подгоняя ее под их анатомию. [shesht-info-block number=2] После специалисты запустили симуляцию. Они смоделировали прохождение головки плода через родовые пути. В расчетах использовали массу мозга новорожденного австралопитека — ученые предполагают, что она составляла порядка 110 граммов. Это намного меньше, чем у современного человеческого детеныша (350-400 граммов), но для маленького таза австралопитека нагрузка все равно была значительной, поэтому роды могли быть непростыми. Анализ показал, что давление на мышцы тазового дна у австралопитеков во время схваток могло составлять от 4,9 до 10,7 мегапаскаля. Для сравнения, у современных женщин во время родов нагрузка на тазовое дно колеблется примерно от 5,3 до 10,5 мегапаскаля. Показатели оказались очень близкими. Такое сходство говорит о том, что нагрузка на мышцы тазового дна у австралопитеков во время родов была почти такой же, как у современных женщин. Это означает, что самки австралопитеков рисковали получить разрывы промежности, как и роженицы XXI века. Получается, трудности деторождения возникли с самого появления прямохождения — уже четыре миллиона лет назад далекие родственники человека платили ту же цену, что и человек разумный миллионы лет спустя. [shesht-info-block number=3] Однако авторы исследования призвали относиться к их выводам с осторожностью. Ученые точно не знают, были ли мышцы тазового дна у австралопитеков такими же, как у современных людей. Если их структура отличалась, это могло изменить устойчивость тканей к разрывам — например, если мышцы были крепче, разрывы могли не происходить, а если слабее, риск увеличивался. Еще одна проблема — очень ограниченный набор данных. В распоряжении исследователей оказались только три таза австралопитеков, причем каждый принадлежал разному виду. Окаменелостей более древних гомининов с сохранившимся тазом пока не нашли. Выводы исследователей опубликованы в журнале The Anatomical Record.

Черные дыры в двойных системах давно считаются одними из главных источников гравитационных волн. Когда такие объекты сближаются и сливаются, то создают мощные гравитационные сигналы. Их фиксируют такие детекторы, как LIGO, Virgo и KAGRA. Предполагается, что подобные слияния происходят «тихо» — без ярких вспышек света. Короткие гамма-всплески, в отличие от них, чаще связывают со столкновениями нейтронных звезд, поскольку такие системы содержат вещество, способное образовывать горячие аккреционные диски и релятивистские джеты. Однако есть и другие сценарии, при которых даже слияние двух черных дыр может порождать гамма-всплеск. Один из наиболее вероятных связан с активными ядрами галактик — областями вокруг сверхмассивных черных дыр (СМЧД), окруженных плотными газовыми дисками. В них компактные объекты могут формировать пары, взаимодействовать с газом и постепенно сближаться. Образовавшаяся после слияния черная дыра способна активно поглощать вещество и запускать мощные джеты. Последние могут порождать гамма-излучение. Именно такой случай, вероятно, произошел во время события S241125n, зарегистрированного 25 ноября 2024 года. Анализ гравитационного сигнала показал, что источник с вероятностью более 99 процентов представлял собой слияние двух черных дыр, которое произошло, когда возраст Вселенной составлял примерно половину от нынешнего — 6,7 миллиарда лет. [shesht-info-block number=1] Спустя приблизительно 11 секунд после регистрации гравиволн спутник Swift зафиксировал короткий всплеск гамма-излучения в той же области неба. Дополнительные наблюдения также указали на возможное рентгеновское послесвечение. Вероятность случайного совпадения этих сигналов, по оценкам, невелика: одно такое совпадение можно заметить примерно за 30 лет наблюдений. Результаты исследования астрономы опубликовали в The Astrophysical Journal.   Чтобы объяснить возможную связь между событиями, ученые разработали физическую модель. Согласно ей образовавшийся после слияния черных дыр объект начинает активно поглощать газ из окружающего активного ядра галактики. При этом потоки вещества формируют аккреционный диск и усиливают магнитные поля, что может привести к запуску джета. Когда такая струя пробивается через плотный газ диска, образуется ударная волна, а в момент ее выхода энергия высвобождается в виде короткого гамма-всплеска. [shesht-info-block number=2] Расчеты показали, что характеристики наблюдаемой вспышки — ее длительность, спектр и энергия — могут соответствовать такому сценарию. К тому же окружающая газовая среда может поглощать свет в оптическом диапазоне, что объясняет, почему астрономам пока не удалось обнаружить яркое оптическое послесвечение. Если связь между гравитационным сигналом и гамма-всплеском подтвердится, открытие станет одним из первых сигналов того, что слияния черных дыр могут порождать гамма-всплески. Такие события помогут лучше понять условия в активных ядрах галактик, а также расширить возможности наблюдений многоканальной астрономии — комплексного подхода, позволяющего получать максимально полную информацию о наиболее мощных и скрытых процессах во Вселенной.

Бонобо (Pan paniscus) и шимпанзе (Pan troglodytes) — наши ближайшие ныне живущие родственники. Эти два вида произошли от общего предка и разделились от полутора до двух миллионов лет назад. Исконные места обитания этих двух видов в Центральной Африке географически разделены рекой Конго. Ученые предположили, что разделение видов произошло, когда предки бонобо пересекли реку и оказались в изоляции. Хотя шимпанзе и бонобо близкие родственники, выглядят и ведут они себя по-разному. Бонобо меньше по размеру, имеют более стройное телосложение, различия между полами у них менее выражены, чем у шимпанзе. В сообществах бонобо доминируют коалиции самок. Считается, что такая стратегия нужна самкам для того, чтобы получить власть над более крупными, чем они, самцами. У шимпанзе, напротив, самцы на вершине иерархии. В массовой культуре, с подачи ученых, у бонобо сложился имидж неких «хиппи» в мире приматов. Считается, что бонобо — миролюбивые «кузены» воинственных и агрессивных шимпанзе, которые для разрешения любых конфликтов используют сексуальные контакты. По мнению некоторых ученых, шимпанзе более воинственны, потому что на их стороне реки Конго было меньше пищи, им приходилось конкурировать с гориллами за ресурсы. Напротив, у бонобо было больше пищи и меньше хищников. Тем временем агрессия — важное социальное поведение у обезьян, поскольку она помогает им защищать территорию, определять партнеров, утверждать доминирование и обеспечивать себя ресурсами. В последнее время появляется все больше подтверждений того, что агрессия совсем не чужда и бонобо. Например, в статье, опубликованной в октябре 2025 года в журнале Current Biology, немецкие специалисты по поведению животных описали случай жестокого нападения пяти диких самок бонобо на одного из самцов группы. Результаты нового исследования, опубликованного в журнале Science Advances, показали, что бонобо так же агрессивны, как шимпанзе, но они по-разному выбирают себе жертв среди самцов и самок. Команда биологов из Утрехтского (Нидерланды) и Антверпенского (Бельгия) университетов проанализировала итоги наблюдений за взаимодействиями внутри 22 групп шимпанзе и бонобо, содержащихся в зоопарках Европы: девяти групп шимпанзе (101 обезьяна) и 13 групп бонобо (88 обезьян). В каждом зоопарке, в течение двух-трех месяцев, исследователи сидели у вольеров шимпанзе и бонобо, фиксировали каждый акт агрессии — от криков до физического насилия, происходивших в течение дня. В общей сложности ученые зарегистрировали 3243 случая проявления направленной агрессии со стороны взрослых обезьян обоих видов: 1368 случаев у бонобо и 1875 случаев у шимпанзе. Примерно треть (1193) случаев представляли собой «контактную» агрессию, то есть физическое насилие между особями, а не просто крики или другие менее жестокие формы. После учета пола, родственных связей и контекста, исследователи пришли к выводу, что общий уровень агрессии в сообществах шимпанзе и бонобо практически не отличался: и те, и другие были одинаково агрессивны. Однако модели агрессии различались по полу: у бонобо наблюдалась более высокая агрессия самок по отношению к самцам, тогда как у шимпанзе самцы вели себя агрессивно по отношению к самкам, как, впрочем, и по отношению к другим самцам. Причем, как правило, это было физическое насилие. В целом у шимпанзе «заводилами» конфликтов чаще всего были именно самцы, в то время как у бонобо одинаково часто вступали в драки и самцы, и самки, что удивило исследователей. У бонобо, как и у шимпанзе, тоже наблюдалась агрессия между самцами, при этом агрессия между самками у обоих видов встречалась очень редко. Поскольку исследование проводили на животных, содержащихся в неволе, теоретически его результаты могут не относиться к диким бонобо и шимпанзе. Однако, по мнению ученых, то, что в фокусе внимания были именно обезьяны, живущие в зоопарках, наоборот, имело большое преимущество. Так как бонобо и шимпанзе находились вне своей естественной среды обитания, это позволило увидеть различия в их поведении, не связанные с борьбой за выживание, а обусловленные генетическими изменениями, произошедшими после их разделения.

С виду задача звучит почти буднично: есть ряд чисел, которые меняются во времени, и нужно угадать, каким будет следующий шаг. Так устроены и давление в атмосфере, и нагрузка в электросети, и температура, и бесчисленные «сигналы» в физике, биологии, экономике. Однако за этой простотой скрывается ключевой вызов современной обработке данных. Классические рекуррентные нейросети научились извлекать закономерности, которые не видны при поверхностном взгляде. Вопрос последних лет состоит в том, может ли квантовый процессор предложить для таких задач что-то практически работающее уже сейчас, в эпоху так называемых NISQ-устройств, «шумных» квантовых машин промежуточного масштаба. В сверхпроводниковом квантовом компьютере информация хранится в состояниях искусственных атомов, которые представляют собой электрический контур из сверхпроводящего материала с джозефсоновскими переходами, рисунок которого задается на кремниевой подложке методами литографии. Информация может быть искажена: окружающая среда, взаимодействующая с информационными состояниями, несовершенство управляющих импульсов, ошибки считывания — все это постепенно пагубно влияет на квантовую память. Отсюда рождается необходимость тонкой настройки: сделать схему достаточно сложной, чтобы она умела выражать нужные зависимости, и одновременно достаточно простой, чтобы квантовые состояния не распадались до того, как из них извлекут информацию. В качестве квантового аналога рекуррентной сети исследователи выбрали архитектуру QRNN — квантовую рекуррентную нейросеть. Логика здесь похожа на классическую: модель получает на вход отрезок временного ряда и на его основе предсказывает следующий элемент. Но способ «запоминания» и «переваривания» информации совсем другой. Вместо привычных матриц весов и нелинейностей используют параметризованные квантовые схемы — цепочки квантовых операций, в которых часть углов поворотов и параметры запутывающих элементов подбираются обучением. Результаты опубликованы в JETP Letters. Авторы исследования решили выяснить, насколько обучаемой оказывается QRNN на реальном сверхпроводниковом чипе, какие настройки действительно улучшают качество предсказания, и где проходит граница, за которой усложнение схемы перестает приносить выигрыш. Для этого они построили полный «конвейер» — от подготовки данных и симуляции на классическом компьютере до переноса оптимальных гиперпараметров на квантовое оборудование и обучения уже на микросхеме. Входной ряд сначала привели к удобному масштабу: значения масштабируются в диапазон от –1 до 1, чтобы их было проще кодировать в квантовые состояния. Затем из последовательности вырезали обучающие примеры: фрагмент из T последовательных точек и «ответ» — следующий элемент, который модель должна предсказать. Но напрямую скормить квантовому процессору длинный временной отрезок трудно: чем больше шагов нужно «пропустить» через схему, тем длиннее становятся цепочки квантовых операций и тем сильнее накапливаются ошибки. Поэтому исследователи использовали классический прием из обработки сигналов — свертку. Из исходного отрезка длиной T сформировали более короткую последовательность признаков длиной τ методом скользящего окна; эти значения затем по одному, последовательно, подавались на вход квантовой схемы. Как временной ряд превращают в прогноз: фрагмент данных сворачивается в компактную последовательность признаков, затем каждый шаг проходит через повторяющийся квантовый блок; измерение дает предсказание следующего значения / © JETP Letters (2025) Сама квантовая часть устроена как повторяющийся блок операций. Половина кубитов играет роль «регистра»: туда непосредственно записываются текущие входные значения, а затем эти кубиты можно возвращать в базовое состояние, чтобы снова использовать для записи. Другая половина работает как память: будучи запутанной с регистром, она несет в себе след прошедших входов. Кодирование данных происходит через вращения кубита, в которых угол поворота зависит от входного числа и пары обучаемых коэффициентов. После кодирования идут параметризованные однокубитные вращения вокруг разных осей — квантовый аналог набора «весов», который меняет внутреннее состояние системы. Затем применяется запутывание — серия двухкубитных операций, организованных в циклическую «лестницу», чтобы кубиты обменивались возбуждением и коррелировали друг с другом. Отдельный прием, на который авторы делают ставку, называется data reuploading — повторная «перезагрузка» одних и тех же входных данных в схему несколько раз. Это делается для того, чтобы построить более богатые представления входного сигнала, не увеличивая число кубитов. Авторам исследования удалось показать в своей работе, что reuploading действительно снижает ошибку предсказания, а в некоторых режимах настройки параметров можно уменьшить ее даже на порядок. Чтобы обучить сеть, исследователи использовали стандартный для регрессии критерий — среднеквадратичную ошибку, и оптимизацию по градиенту. Для вычисления градиента для каждого обучаемого угла выполнили измерения при двух значениях, сдвинутых на ±π/2, и по разности восстановили производную. Прежде чем ставить эксперимент на чипе, команда тщательно исследовала модель в симуляторе, перебирая ключевые гиперпараметры: число кубитов, длину входного окна T, параметры свертки до τ элементов и число повторных загрузок данных. Результаты симуляции позволили сразу понять общие закономерности. Увеличение числа кубитов улучшало качество обучения и снижало ошибку на тестовом сегменте временного ряда, но после шести кубитов проявлялось насыщение: выигрыш становился минимальным, а стоимость усложнения — ощутимой. При слишком маленьком T модель не превосходила наивный прогноз «завтра будет как сегодня», потому что входной фрагмент был слишком короток и не нес информации о динамике. При слишком большом T время выполнения схемы росло, а качество обучения либо не улучшалось, либо обучение становилось медленнее. Оптимальным оказалось окно T = 10 с последующей сверткой до τ = 4 признака. Для работы на сверхпроводниковом квантовом процессоре авторы выбрали задачу прогнозирования атмосферного давления, реальный набор данных из тестового пула. Они взяли конфигурацию, показавшую себя оптимальной в эмуляции: четыре кубита, свертка из T = 10 в τ = 4 и троекратный reuploading. В таком режиме квантовая схема содержала 71 обучаемый параметр и глубину 99 слоев операций. На уровне аппаратуры это означало тщательно выстроенную последовательность микроволновых импульсов, которые последовательно реализовывали вращения и запутывающие iSWAP на выбранных трансмонах. Сам чип представлял собой массив трансмонов с квазидвумерной топологией связей: на кристалле разведены линии управления, резонаторы для дисперсионного считывания и элементы обвязки. Фрагмент компоновки сверхпроводникового процессора: выбранные трансмоны (пронумерованы), линии управления и считывания, резонатор дисперсионного чтения / © JETP Letters (2025) Выбранные четыре кубита имели частоты перехода порядка нескольких гигагерц и времена релаксации и дефазировки в диапазоне от нескольких до десятков микросекунд, что задавало тот самый «дедлайн», в который нужно было уложить вычисление. Один прогон параметризованной схемы занял около 5 микросекунд, считывание — около 0,5 микросекунды, а затем системе потребовалось порядка 100 микросекунд, чтобы вернуться в основное состояние. Чтобы оценить один выход сети при фиксированных параметрах, измерение повторили тысячу раз и усреднили. А чтобы посчитать градиент по правилу сдвига параметра, пришлось выполнять сотни таких измерений для разных углов (авторы указали среднее число 343). При изменении угла однокубитного вращения нужно порядка 100 микросекунд, и именно это существенно увеличило полное время на один элемент обучающей последовательности. В статье приводится оценка: на обработку одного элемента обучающей последовательности уходит примерно 71 секунда, а одна эпоха обучения занимает около пяти часов. За 25 эпох суммарное время экспериментального обучения превышает 100часов, и это при том что отдельные квантовые операции выполняются за десятки наносекунд. Тем не менее главное в этой истории не скорость, а то, что обучение на реальном процессоре вообще сохраняет «смысл». Авторы показывают, что на чипе кривая обучения становится более шумной и смещается по сравнению с эмуляцией из-за конечной когерентности и ошибок операций, однако общий тренд остается нисходящим: модель учится. Ученые сравнили ход обучения на симуляторе и на квантовом железе, и показали, что даже в условиях аппаратных ограничений обучение не разваливается в хаос, а сохраняет направленность к меньшей ошибке. Сергей Самарин, инженер лаборатории искусственных квантовых систем МФТИ, прокомментировал: «В эпоху шумных квантовых процессоров времена когерентности кубитов могут оказаться сопоставимыми со временем, необходимым для выполнения квантовых операций в цепочке, поэтому приходится балансировать между глубиной алгоритма и сохранностью квантового состояния». Олег Астафьев, заведующий лабораторией искусственных квантовых систем МФТИ, добавил: «Мы показали, что свертка при кодировании и многократная перезагрузка данных повышают эффективность обучения, а дальнейшее ускорение возможно, если сократить время релаксации системы за счет безусловного сброса кубитов». Чтобы понять, насколько хорошо работает квантовая модель, исследователи сравнили лучшие достигнутые значения ошибки с классическими рекуррентными архитектурами RNN, LSTM и GRU, причем число параметров в сравниваемых моделях не превышало сотни. На одних рядах QRNN проигрывает лучшим классическим вариантам, на других оказывается сопоставимым, а на некоторых даже показывает лучший результат среди компактных моделей. Исследователям удалось свести воедино три трудносочетаемые вещи: рекуррентную обработку временных рядов, вариационные квантовые схемы и реальные аппаратные ограничения сверхпроводникового процессора. Во многих работах квантовое машинное обучение остается лишь на уровне симуляций. Здесь же архитектура подстроена под набор реально реализуемых вентилей, а анализ «обучаемости» проведен с прицелом на то, что модель должна переноситься на чип. Важной частью исследования стала разработка методики по сочетанию классической свертки и квантовой обработки: свертка уплотняет информацию и сокращает глубину квантовой части, что помогает бороться с декогеренцией. Систематическое исследование reuploading показало, что эффективность обработки временного ряда можно наращивать, не увеличивая число кубитов, а всего лишь повторно вводя данные в схему. Прогнозирование временных рядов — универсальная подзадача в инженерии: от мониторинга состояния оборудования и предиктивного обслуживания до оценки нагрузки в энергосетях и фильтрации шумных измерений в экспериментальной физике. Если квантовые устройства научатся выполнять такие задачи хотя бы на уровне компактных классических моделей, это откроет путь к гибридным системам, где часть вычислений делается квантовым модулем, а часть — классическим, и выигрыш будет определяться разумной архитектурой всего конвейера. Кроме того, исследование дает фундаментальный вклад в понимание того, как именно учатся параметризованные квантовые схемы на реальном железе: где наступает насыщение от добавления кубитов, как выбирать длину входа, чем платить за глубину. Сколько кубитов «имеет смысл»: при росте числа кубитов ошибка прогноза падает, но после определенного порога выигрыш насыщается; показана также планка наивного прогноза «завтра будет как вчера» / © JETP Letters (2025) Обучение в реальности: на сверхпроводниковом чипе кривая более шумная и смещена относительно эмулятора, но общий тренд одинаковый — модель обучается, ошибка уменьшается / © JETP Letters (2025) Перспективы дальнейших исследований здесь растут из тех же ограничений, которые сейчас тормозят прогресс. Авторы указывают очевидный следующий шаг: радикально ускорить обучение за счет сокращения времени релаксации системы, например применяя безусловный сброс кубитов, который может уменьшить паузу ожидания до микросекунды. Это изменит экономику эксперимента: если не нужно ждать сотни микросекунд между прогонами, число эпох и объем данных, доступных для обучения на железе, резко возрастут. Другой путь — расширение выходного пространства модели: нынешняя схема предсказывает один признак, считывая один кубит, но при мультиплексированном считывании нескольких кубитов можно увеличить размерность выходного вектора и перейти к более сложным прогнозам. Наконец, остается большой пласт вопросов о том, какие схемы кодирования данных лучше подходят для сверхпроводниковых платформ, как оптимально сочетать классическую предобработку и квантовую часть и где проходит граница, после которой квантовая рекуррентная архитектура начнет выигрывать не только «по качеству при малом числе параметров», но и по эффективности на реальных прикладных задачах.

Прибрежные ландшафты, покрытые растительностью, играют критически важную роль в накоплении углерода, защите береговой линии и поддержании биоразнообразия. Структура такого берега определяется взаимодействием роста растений и процессов осадконакопления: крепкая и густая растительность не только защищает берег от вымывания, но и укрепляет его. Особенно актуально изучение этих процессов на небольших необитаемых песчаных островах, которые отличаются высокой динамикой и чей питательный баланс в значительной степени зависит от внешних источников. В таких случаях помочь могут птицы: их экскременты влияют на рост и распределение растений. В условиях повышения уровня моря и сокращения пригодных для гнездования территорий понимание того, как пернатые могут влиять на стабильность и эволюцию своих местообитаний, становится важным и для самих птиц, и для сохранения береговой линии. Ученые из Утрехтского университета выяснили, как поступление органических удобрений влияет на функциональные признаки растений, состав растительных сообществ и в итоге на морфологию песчаных островов в Ваттовом море. Результаты исследования опубликовал журнал Biogeosciences. Авторы научной работы применили двухуровневый подход, сочетающий полевые измерения с дистанционным зондированием. На пяти необитаемых песчаных островах было заложено 118 пробных площадок, где определяли видовой состав растений, их высоту, биомассу, глубину корней, содержание органики в почве и высоту над уровнем моря. Для отслеживания усвоения азота из птичьих экскрементов применили анализ стабильных изотопов азота в листьях. На основе данных о гнездовых колониях ученые построили пространственную модель рассеивания удобрений в радиусе до 300 метров. Состояние растительности оценивали по спутниковым снимкам, а изменение рельефа — по данным лазерного сканирования. [shesht-info-block number=1] Поступление азота из органических отходов сдвигает состав растительности в сторону азотолюбивых видов. Спутниковый анализ показал, что присутствие птиц усиливает влияние весеннего озеленения на накопление песка, активизируя способность растений улавливать наносы в начале сезона. Органические удобрения также напрямую повышают содержание азота в листьях. При этом их влияние на биомассу, высоту и глубину корней оказалось менее выраженным и сильно зависело от сезона и типа субстрата. Важным выводом стала сильная пространственная неоднородность эффекта. В среднем по островам взаимодействие удобрений и растительности объясняло лишь несколько процентов изменений высоты рельефа, но вблизи крупных колоний этот вклад достигал 13 процентов. На островах с высокой естественной скоростью осадконакопления эффект от птиц маскировался природными процессами.

Прибрежные ландшафты, покрытые растительностью, играют критически важную роль в накоплении углерода, защите береговой линии и поддержании биоразнообразия. Структура такого берега определяется взаимодействием роста растений и процессов осадконакопления: крепкая и густая растительность не только защищает берег от вымывания, но и укрепляет его. Особенно актуально изучение этих процессов на небольших необитаемых песчаных островах, которые отличаются высокой динамикой и чей питательный баланс в значительной степени зависит от внешних источников. В таких случаях помочь могут птицы: их экскременты влияют на рост и распределение растений. В условиях повышения уровня моря и сокращения пригодных для гнездования территорий понимание того, как пернатые могут влиять на стабильность и эволюцию своих местообитаний, становится важным и для самих птиц, и для сохранения береговой линии. Ученые из Утрехтского университета выяснили, как поступление органических удобрений влияет на функциональные признаки растений, состав растительных сообществ и в итоге на морфологию песчаных островов в Ваттовом море. Результаты исследования опубликовал журнал Biogeosciences. Авторы научной работы применили двухуровневый подход, сочетающий полевые измерения с дистанционным зондированием. На пяти необитаемых песчаных островах было заложено 118 пробных площадок, где определяли видовой состав растений, их высоту, биомассу, глубину корней, содержание органики в почве и высоту над уровнем моря. Для отслеживания усвоения азота из птичьих экскрементов применили анализ стабильных изотопов азота в листьях. На основе данных о гнездовых колониях ученые построили пространственную модель рассеивания удобрений в радиусе до 300 метров. Состояние растительности оценивали по спутниковым снимкам, а изменение рельефа — по данным лазерного сканирования. [shesht-info-block number=1] Поступление азота из органических отходов сдвигает состав растительности в сторону азотолюбивых видов. Спутниковый анализ показал, что присутствие птиц усиливает влияние весеннего озеленения на накопление песка, активизируя способность растений улавливать наносы в начале сезона. Органические удобрения также напрямую повышают содержание азота в листьях. При этом их влияние на биомассу, высоту и глубину корней оказалось менее выраженным и сильно зависело от сезона и типа субстрата. Важным выводом стала сильная пространственная неоднородность эффекта. В среднем по островам взаимодействие удобрений и растительности объясняло лишь несколько процентов изменений высоты рельефа, но вблизи крупных колоний этот вклад достигал 13 процентов. На островах с высокой естественной скоростью осадконакопления эффект от птиц маскировался природными процессами.

С момента открытия рентгеновских лучей Вильгельмом Рентгеном в 1895 году, медицинская визуализация стала одной из основ современной диагностики. Она позволила врачам «заглядывать» внутрь тела разными способами: с помощью компьютерной томографии (КТ), магнитно-резонансной томографии (МРТ), ультразвука и позитронно-эмиссионной томографии (ПЭТ). При этом у каждого метода есть свои преимущества и ограничения.  Рентген и КТ, например, связаны с ионизирующим излучением, а контрастные вещества, применяемые при ангиографии, могут быть нежелательны при болезнях почек. Именно по этим причинам исследователи давно ищут методы, которые позволили бы безопаснее наблюдать кровоток и сосуды.  Одной из таких технологий стала магнитно-частичная томография, предложенная в 2005 году. В отличие от обычной МРТ, она не визуализирует ткани напрямую. Вместо этого в кровь вводят крошечные магнитные наночастицы оксида железа, а специальный сканер создает переменное магнитное поле, «считывая» отклик частиц. Поскольку человеческие ткани такого сигнала почти не дают, изображение получается практически без фонового шума. В результате можно очень быстро и точно отслеживать распределение частиц — например, движение крови по сосудам.  [shesht-info-block number=1] Эта технология развивалась на протяжении двух десятилетий в лабораториях и на животных моделях. Основной задачей было создание достаточно крупных сканеров и безопасных параметров магнитных полей, которые позволили бы применять метод в клинических испытаниях.  Разработать такую установку удалось группе ученых под руководством Патрика Фогеля (Patrick Vogel) из Вюрцбургского университета имени Юлиуса и Максимилиана (Германия). Их интервенционный MPI-сканер можно разместить прямо в ангиографической операционной. Результаты первого в истории in vivo эксперимента на человеке описаны в научной работе, опубликованной на сервере препринтов Корнеллского университета.   Ангиографическая лаборатория, где проводился эксперимент. a — кресло добровольца; b — устройство ввода/инъекции; c — рука добровольца в сканере; d — MPI-сканер; e — монитор жизненных показателей; f — оборудование и интерфейс управления сканером; g — рентгеновская система для ангиографии; h — экран с изображением ангиографии ./ © Patrick Vogel (2026) Сначала испытуемому ввели клинически одобренный препарат на основе наночастиц железа, разведенный в физиологическом растворе. Затем с помощью MPI-сканера исследователи наблюдали, как частицы распространяются по венам руки. Для сравнения выполнили рентгеновскую ангиографию — метод, который считается «золотым стандартом» сосудистой диагностики.  Подход позволил увидеть те же крупные вены, что и рентгеновская процедура: поверхностные и глубокие сосуды, ответвления, венозные клапаны и направление кровотока. При этом система работала в режиме реального времени с частотой около двух кадров в секунду. Ученые также наблюдали, как магнитный контраст постепенно покидает сосуды, позволяя отслеживать динамику кровообращения.  [shesht-info-block number=2] Во время процедуры не зарегистрировали никаких побочных эффектов, а доброволец не испытывал никаких неприятных ощущений. Более того, параметры магнитного поля и уровень поглощения энергии оказались намного ниже установленных медицинских ограничений. Выходит, магнитно-частичная томография может стать новым инструментом для сосудистой медицины. Авторы статьи также отметили, что новый метод будет особенно перспективным в эндоваскулярной хирургии. Однако сейчас технология находится на раннем этапе развития: у разработанного сканера сравнительно небольшое поле обзора и ограниченное пространственное разрешение. Решить эти проблемы, судя по всему, позволит дальнейшее совершенствование аппаратуры.  Если все пройдет по плану, магнитно-частичная томография существенно дополнит существующие методы медицинской визуализации и откроет новые возможности для наблюдения за кровотоком, клеточными процессами и работой сосудов в реальном времени.

Болота Дуфензее-Мур (земля Шлезвиг-Гольштейн) считаются одним из наиболее важных для изучения раннего мезолита (среднего каменного века) археологических ландшафтов в Северной Европе. На этих заболоченных землях обнаружили многочисленные следы человеческой деятельности, сохранившиеся со времен, когда группы охотников-собирателей начали селиться вблизи озер, образовавшихся после отступления ледников. В центре недавних открытий находится раскопочный участок, известный как «Люхов LA 11». Там органические материалы, такие как древесина, остатки растений и кости, исключительно хорошо сохранились в торфяных отложениях, образовавшихся на протяжении тысячелетий. В 2022-2023 годах ученые из Центра археологии имени Лейбница (LEIZA) обнаружили на участке «Люхов LA 11» кремационное захоронение возрастом приблизительно 10 с половиной тысяч лет, что делает его самым древним известным примером этой погребальной практики в Северной Германии. Кремационные захоронения этого периода в Европе встречаются крайне редко. Известны только две сопоставимые находки — одна в Нидерландах, другая в Дании, — и обе сохранились гораздо хуже. Благодаря уникальным условиям большие участки древней поверхности земли остались под слоем торфа практически неповрежденными. Это позволило археологам точно реконструировать не только само захоронение, но и окружающий ритуальный ландшафт, что редко удается на доисторических стоянках. Кремированные человеческие кости вместе с остатками погребального костра покоились в неглубокой яме. По мнению ученых, могила в течение некоторого времени возвышалась над поверхностью почвы и могла служить центром каких-то ритуальных действий. Летом 2025 года, всего в нескольких метрах от места кремации, археологи нашли полностью сохранившийся череп тура. Туры, вымершие дикие быки с мощным телосложением, в прошлом были широко распространены по всей Европе. Исследователей удивило, что на черепе отсутствовали следы разделки туши или преднамеренного отсечения головы, которые обычно присутствуют, если животное используют в пищу. Изучение черепа в лаборатории показало, что его возраст совпадает с возрастом захоронения, а внутри него находится фрагмент соснового столба. Компьютерная томография подтвердила, что череп изначально был прикреплен к деревянному столбу через затылочное отверстие. В какой-то момент в далеком прошлом столб отломился, оставив внутри свой фрагмент. То, что череп на столбе нашли рядом с захоронением, может говорить о том, что его установили там намеренно в рамках какой-то ритуальной церемонии. Ранее в этом же районе нашли отдельный, вкопанный в осадочные отложения, столб из тополя. Поскольку породы дерева различаются, исследователи предположили, что столбы выполняли разные функции и были частью более крупной конструкции или ритуального сооружения. Одна из основных гипотез состоит в следующем: кремационное захоронение когда-то было окружено несколькими черепами животных, закрепленными на деревянных столбах, которые образовывали символический барьер либо защитное пространство вокруг могилы. Подобные практики могут отражать анимистические и тотемистические системы верований, в которых животные рассматривались как духовные существа или символы предков, связанные с человеческими группами. Во многих сообществах охотников-собирателей в Европе, Азии и Северной Америке черепа животных выставляли во время ритуалов или использовали для обозначения священных мест, связанных со смертью и памятью предков. По мнению исследователей, находки из «Люхова LA 11», возможно, представляют собой первое четкое археологическое свидетельство существования подобных сложных ритуальных традиций и систем верований в доисторических общинах Северной Европы эпохи раннего мезолита. Как сообщили в пресс-релизе LEIZA, археологи планируют расширить раскопки в прилегающих к участку районах, чтобы попытаться найти дополнительные столбы или черепа животных.

Долгое время биологи спорили, могут ли одноклеточные учиться на собственном опыте. Самую простую форму обучения, которую называют привыканием, находили у некоторых растений, простейших и животных. Привыкание — это когда организм прекращает реагировать на повторяющийся и безопасный раздражитель. Образный пример: человек перестает замечать тиканье часов, а амеба перестает вздрагивать от легкого толчка.  Гораздо сложнее другая форма обучения — ассоциативная. Это когда организм связывает два события и начинает реагировать на один из стимулов как на предвестник другого, то есть понимает, что одно последует за другим.  Самый известный пример описал русский физиолог Иван Павлов. Во время изучения пищеварения у собак он обнаружил, что животные могут связывать нейтральный сигнал (например звук колокольчика) с появлением пищи. Павлов многократно подавал звук перед кормлением, и со временем животные начинали выделять слюну уже при одном звуке, реагируя на него как на сигнал скорого появления пищи. Ученый показал, что собаки могут обучаться, связывая стимулы. Долгое время считалось, что для столь сложной реакции нужна хотя бы примитивная нервная система, поэтому одноклеточные вряд ли способны на такое «обучение».  Команда американских биологов под руководством Сэма Гершмана (Sam Gershman) из Гарвардского университета решила проверить, действительно ли их коллеги правы и одноклеточные не способны к ассоциативному обучению. [shesht-info-block number=1] Исследователи провели эксперимент с инфузорией Stentor coeruleus, обитающей в пресных водоемах. Организм имеет трубкообразную форму, а длина его тела не превышает миллиметра. На одном конце у него находится своего рода «якорь», с помощью которого существо прикрепляется к поверхности. На другом — ротовой аппарат, трубчатая структура с ресничками, которые постоянно двигаются. Они создают поток воды внутрь трубки и захватывают частички пищи, которую клетка фильтрует и поедает. Но у этой идиллии есть обратная сторона: если Stentor coeruleus потревожить, у нее срабатывает защитный рефлекс. Вдоль клетки проходят специальные сократительные волокна — мионемы. Это как система быстрых тросов. По команде они мгновенно укорачиваются, и вся клетка резко сжимается в плотный шарик.  Ротовой аппарат, который был раскрыт на конце «трубки», втягивается и закрывается. Фильтрация воды прекращается. Пока инфузория находится в сжатом состоянии, она не может ни захватывать пищу, ни создавать ток воды. Она буквально «закрывает ставни» и прячется. По словам Гершмана, для Stentor coeruleus важно «не дергаться по пустякам». Каждое неоправданное сокращение — потраченная впустую энергия. Инфузория реагирует на опасность только тогда, когда это действительно нужно. Именно поэтому способность отличать реальную угрозу от ложной тревоги дает Stentor coeruleus огромное преимущество в выживании. Когда между ударами проходило слишком много времени, клетки успевали «забыть» связь между ними, и «обучение» проявлялось слабее. Если сигналы шли слишком часто, клетки не успевали восстанавливаться после предыдущего удара, и реакция тоже снижалась. То есть скорость и сила реакции зависят от интервалов: частота повторения сигналов напрямую влияет на то, насколько хорошо инфузория «учится» предугадывать сильный удар после слабого / © Sam Gershman Гершман и его коллеги провели эксперимент по всем канонам павловской школы. В первой его части ученые наносили сильные удары по дну чашек Петри с культурами из нескольких десятков инфузорий. Первые же удары заставили большинство Stentor coeruleus мгновенно сжиматься в шарик.  Стук повторяли каждые 45 секунд — примерно столько времени требуется клетки, чтобы снова расправиться после сокращения. Всего исследователи нанесли 60 таких ударов. Изначально большинство клеток резко сжималось, однако постепенно реакция слабела. Все меньше инфузорий отвечали на сигнал — они привыкали к раздражителю. Так проявилось классическое привыкание. Затем эксперимент усложнили. Сперва исследователи наносили слабый удар, а ровно через секунду сильный. Такие пары сигналов повторяли каждые 45 секунд. Ученых интересовало: научатся ли инфузории реагировать на слабый предвестник? На протяжении первых 10 попыток исследователи фиксировали, сколько клеток сжимается именно на слабый удар — до того, как прозвучит сильный. Сначала число реагирующих на этот удар организмов резко пошло вверх. Stentor coeruleus словно поняли: если раздался слабый стук, через секунду последует настоящая встряска. Однако по мере повторения парных сигналов вероятность сокращений снова снижалась: инфузории постепенно привыкали и переставали реагировать на удар. [shesht-info-block number=2] Проверить, что это не случайная реакция, а именно обучение, помог контрольный тест. Ученые подали инфузориям только слабый сигнал, без последующего сильного удара. В этом случае клетки не проявили реакции — сжатий практически не было. Это ключевое отличие доказывает: в основной части эксперимента слабый удар стал для клеток не просто раздражителем, а именно предупреждением. Инфузории связывали его с неминуемым сильным ударом, и сжимались в ожидании опасности. Когда же «подкрепления» не следовало (подавали один слабый сигнал), клетки игнорировали его, подтверждая, что в первом случае сработала именно ассоциативная связь. Иными словами, Stentor coeruleus смогли установить связь между двумя событиями — а это и есть склонность к ассоциативному обучению. Биологи также проверили, как влияет время между сигналами на «обучение». Оказалось, что эффективность зависит от интервала между слабым и сильным ударами.  [shesht-info-block number=3] Когда между ударами проходило слишком много времени, клетки успевали «забыть» связь между ними, и «обучение» проявлялось слабее. Если сигналы шли слишком часто, клетки не успевали восстанавливаться после предыдущего удара, и реакция тоже снижалась. То есть скорость и сила реакции зависят от интервалов: частота повторения сигналов напрямую влияет на то, насколько хорошо инфузория «учится» предугадывать сильный удар после слабого. Если клетка способна к сложному обучению, значит, у нее где-то должна храниться память. Как именно это работает у Stentor coeruleus — пока загадка.  Гершман выдвинул гипотезу: в мембране инфузории есть рецепторы, которые реагируют на прикосновение. Когда они срабатывают, в клетку поступают ионы кальция, меняется внутреннее напряжение, и клетка сжимается. При повторяющихся сигналах часть рецепторов изменяет работу и превращается в «молекулярный переключатель». Он может заблокировать сигнал тревоги, если внутренняя биохимическая система клетки «решит», что опасность не настоящая. Открытие гарвардских биологов указывает на древнее происхождение ассоциативного обучения. Получается, что сложные формы поведения могли появиться задолго до того, как сформировались первые многоклеточные организмы с зачатками нервной системы. Авторы исследования полагают, что их выводы заставят по-новому взглянуть на работу мозга человека. Возможно, древние молекулярные механизмы, доставшиеся людям от одноклеточных предков, до сих пор действуют внутри нейронов, позволяя им «учиться» на входящих сигналах даже без изменений связей между клетками — на уровне самых простых клеточных процессов, которые ученые только начинают понимать. Выводы исследователей представлены на сайте препринтов по биологии bioRxiv.

Центральные галактики скоплений — крупнейшие системы во Вселенной. Именно в их ядрах обычно скрываются сверхмассивные черные дыры (СМЧД). Взять, к примеру, скопление Abell 402, которое астрономы видят таким, каким оно было примерно 3,4 миллиарда лет назад и давно привлекало внимание ученых. Дело в том, что наблюдения, проведенные еще с помощью «Хаббла», выявили странное темное пятно в центре его главной галактики. Тогда исследователи предположили, что это облако пыли, закрывающее свет звезд. Проверить эту гипотезу позволили новые данные. Авторы нового исследования, представленного на сервере препринтов Корнеллского университета, показали, что ситуация оказалась весьма необычная. Выяснилось, что темная область в центре галактики — самый настоящий дефицит звезд. Результаты показали, что в центральной области размером чуть меньше килопарсека отсутствует звездная масса примерно в несколько миллиардов масс Солнца. Эту структуру ученые назвали «звездной полостью» (stellar cavity). Хотя ранее астрономы предполагали ее существование, новые данные, полученные в инфракрасном диапазоне, позволили убедиться, что речь идет именно о реальной нехватке звезд, а не об их скрытии пылью. [shesht-info-block number=1] Анализ распределения света показал, что центральная часть галактики обладает необычно большим разреженным ядром. Такие структуры обычно возникают в результате слияния галактик, когда их центральные черные дыры образуют двойную систему и начинают активно взаимодействовать с окружающими светилами. По итогу этих гравитационных «трехтелых» взаимодействий многие звезды обретают дополнительную скорость и оказываются выброшенными из центральной области. Размеры разреженного ядра, по расчетам, указывают на присутствие в центре галактики ультрамассивной черной дыры (UMBH) массой примерно 40-60 миллиардов Солнц. Наблюдения также выявили признаки того, что рядом с ней находится еще одна СМЧД. При этом один из космических «монстров» ведет себя как активное ядро галактики, поглощая окружающее вещество и испуская мощное излучение. [shesht-info-block number=2] Если выводы авторов научной работы верны, обнаруженная полость может быть следствием гравитационного взаимодействия пары СМЧД, которые постепенно сближаются перед грядущим слиянием. В процессе этого катастрофического события гравитация черных дыр способна «вычищать» центральную область, выбрасывая из нее миллиарды светил. Подобные системы встречаются крайне редко, поскольку этап тесного взаимодействия черных дыр длится недолго по космическим меркам. Именно поэтому обнаружение такой структуры дарит астрономам возможность наблюдать процессы, играющие ключевую роль в эволюции крупнейших галактик на просторах Вселенной.

Скользкость льда долго оставалась одной из классических загадок физики. Майкл Фарадей еще в XIX веке предположил, что на поверхности льда самопроизвольно образуется тонкая жидкая пленка — так называемый слой предплавления, который и облегчает скольжение. Затем возникла другая гипотеза: давление от коньков или других предметов может понижать температуру плавления льда, вызывая локальное таяние. В XX веке физики Фрэнк Боуден и Томас Хьюз предложили третье объяснение — нагрев из-за трения. Согласно этой идее, само движение по льду генерирует тепло, которое плавит тонкий поверхностный слой и образует смазку из воды. Однако, несмотря на десятилетия исследований, единого объяснения не существовало: разные эксперименты и компьютерные модели указывали на разные механизмы. Авторы новой работы, представленной на сервере препринтов Корнеллского университета, попробовали объединить все сценарии с помощью многоуровневого моделирования — метода изучения сложных систем, объединяющего модели разных масштабов или уровней детализации. Сначала смоделировали трение между льдом и стеклом на уровне отдельных атомов и молекул воды. Подход позволил выявить зависимость силы трения от температуры и скорости скольжения в микроскопических контактных областях. [shesht-info-block number=1] Этих симуляций, однако, оказалось недостаточно. Дело в том, что они давали неправильную зависимость трения от скорости: в модели трение росло при ускорении движения, тогда как реальные эксперименты показывали обратное.  Чтобы устранить это противоречие, в расчеты добавили эффект выделения тепла. Когда объект движется по льду, контакт происходит не по всей поверхности, а лишь в небольших микронеровностях. Именно в этих точках возникает интенсивное трение, выделяющее тепло. В частности, при скорости всего около 0,1 метра в секунду температура в области контакта может резко возрасти и приблизиться к точке плавления льда. Повышение температуры также приводит к усиленному образованию жидкоподобного слоя воды на поверхности. При этом толщина пленки увеличивается, а ее вязкость уменьшается, резко снижая сопротивление движению. В результате на макроскопическом уровне трение падает, что и происходит в реальных экспериментах со льдом. [shesht-info-block number=2] Сравнение полученных данных с лабораторными измерениями трения и даже данных о движении камней в керлинге показало, что расчеты хорошо воспроизводят наблюдаемое «поведение». Таким образом, физики наконец показали, что скользкость льда возникает из сочетания нескольких процессов, однако решающую роль играет именно нагрев от трения. Более того, поверхностный слой воды и структурные изменения льда могут участвовать в формировании пленки, но без теплового эффекта не могут объяснить зависимость трения от скорости. Открытие помогает примирить разные теории и предлагает более целостную картину одного из самых известных и спорных физических явлений в повседневной жизни.

Уже вскоре после открытия Хаумеа в 2004 году обнаружилось, что ее яркость циклично меняется — очевидно, в процессе вращения небесного тела вокруг своей оси. Скорость этого вращения оказалась очень высокой: полный оборот Хаумеа успевает совершить за три часа и 55 минут. Еще больший интерес вызвала ритмичность «поблескивания»: это говорит о том, что Хаумеа имеет не округлую форму. Ученые сделали вывод, что она вытянутая, эллиптическая, похожая на гигантскую фасолину. По мнению планетологов, она могла приобрести такую форму в силу некоторой пластичности своего вещества. На сегодня Хаумеа имеет статус карликовой планеты, но своеобразная форма вызывает по этому поводу некоторые сомнения. Одно из обязательных требований к карликовой планете — гидростатическое равновесие, то есть баланс между гравитацией и центробежной силой. У крупных небесных тел это чаще всего приводит к приобретению формы сфероида. Именно в этом заключается большой вопрос о Хаумеа. [shesht-info-block number=1] Всего на несколько секунд 21 января 2017 года Хаумеа закрыла собой далекую звезду. Астрономы заранее подготовились к этому событию и направили на небесное тело одновременно несколько телескопов, расположенных в разных странах, то есть наблюдали с разных точек зрения. Это позволило распознать форму тени Хаумеа, а значит, и ее очертания. Удалось вычислить, что длина, ширина и высота составляют 1161, 852 и 513 километров соответственно. Такие габариты привели к научной проблеме: они не соответствуют форме небесного тела однородного по своей внутренней структуре и при этом находящегося в гидростатическом равновесии. Значит, либо Хаумеа имеет внутри несколько слоев разной плотности, либо этого равновесия нет и ее нельзя считать карликовой планетой. [shesht-info-block number=2] Коллектив исследователей из Франции и США недавно попытался выяснить, может ли Хаумеа находиться в гидростатическом равновесии, будучи неоднородной. Они смоделировали несколько вариантов ее внутреннего строения и поделились результатами в статье, доступной на сервере препринтов arXiv.org. Как рассказали ученые, лучше всего наблюдениям 2017 года соответствуют те модели, в которых Хаумеа имеет три слоя: между ядром и корой располагается вещество плотнее льда, но легче камня. Предположительно, богатое органикой. Из-за этого при интенсивном вращении Хаумеа должна получить определенные внешние особенности: оба конца «фасолины» становятся немного сплюснутыми, будто их «защипнули». Главное — все это позволяет небесному телу быть гидростатически равновесным, то есть сохранить свой нынешний статус. По словам астрономов, очень скоро это можно будет проверить: 4 мая 2026 года Хаумеа снова закроет собой звезду. Они объяснили, что в 2017-м объект наблюдали с неудачного ракурса: смотрели на «фасолину» с торца, то есть вдоль длинной оси, а предполагаемая сплюснутость с обеих сторон в таком случае не видна. В мае же Хаумеа будет развернута по-другому — оба конца эллипсоида будут намного лучше прослеживаться.

«Маленькие красные точки» (Little Red Dots) — компактные объекты ранней Вселенной, открытые космическим телескопом «Джеймс Уэбб». Они появились спустя 600 миллионов лет после Большого взрыва и почти исчезли через миллиард лет (хотя в 2025 году ученые нашли такие объекты в поздней Вселенной). Особенно поражает их распространенность: «точки» встречаются на каждом снимке инфракрасной камеры NIRCam. По предположениям ученых, эти красноватые объекты — небольшие протогалактики, состоящие из сверхмассивной черной дыры, окруженной плотным облаком газа и пыли. Структурой и размером они очень похожи на самый центр балджа Млечного Пути, где в окружении гигантских молекулярных облаков и скоплений звезд вращается сверхмассивная черная дыра Стрелец А*. В новой работе, опубликованной в журнале The Astrophysical Journal Letters, астрофизики Ремо Руффини и Юй Ван из сети международных центров релятивистской астрофизики ICRANet сравнили «маленькие красные точки» и центр Млечного Пути. Они сопоставили физические параметры, которые важны для химических процессов, формирующих органические молекулы. [shesht-info-block number=1] Оказалось, «маленькие красные точки» действительно похожи на центральную молекулярную зону Млечного Пути. Диаметр протогалактик — 60-400 парсек, а центра Галактики — 200-500 парсек. Масса сверхмассивной черной дыры — от нескольких миллионов до сотен миллионов солнечных масс, у Стрельца А* — четыре миллиона солнечных масс. При этом на черную дыру приходится несколько десятков процентов от общей массы вещества в области. Еще одно сходство: наличие активного центра без сильного рентгеновского или ультрафиолетового излучения. Для запуска «космической химической лаборатории» также необходимы высокая плотность вещества, подходящая температура и частицы пыли, на поверхности которых будут протекать химические реакции. «Маленькие красные точки» миниатюрны и находятся слишком далеко, чтобы ученые могли различить характеристики их газа и пыли. Тем не менее по косвенным признакам и характеристикам других объектов ранней Вселенной авторы исследования пришли к выводу, что пыль «точек» подходит для запуска сложных химических реакций. Более того, по оценкам исследователей, подходящие «спокойные» условия в этих протогалактиках держались на протяжении десятков и сотен тысяч лет — достаточно, чтобы там накопилось большое количество добиотических соединений. А уже потом, в более поздней Вселенной, эти системы могли «засорить» последующие поколения галактик необходимыми «кирпичиками жизни». [shesht-info-block number=2] У астрономов нет возможности изучать сложную химию «маленьких красных точек», но они могут исследовать процессы в центре Млечного Пути. Как раз в январе 2026 года ученые обнаружили в молекулярном облаке G+0.693-0.027 в центре Млечного Пути крупнейшую серосодержащую молекулу, когда-либо зафиксированную в межзвездном пространстве.

«Маленькие красные точки» (Little Red Dots) — компактные объекты ранней Вселенной, открытые космическим телескопом «Джеймс Уэбб». Они появились спустя 600 миллионов лет после Большого взрыва и почти исчезли через миллиард лет (хотя в 2025 году ученые нашли такие объекты в поздней Вселенной). Особенно поражает их распространенность: «точки» встречаются на каждом снимке инфракрасной камеры NIRCam. По предположениям ученых, эти красноватые объекты — небольшие протогалактики, состоящие из сверхмассивной черной дыры, окруженной плотным облаком газа и пыли. Структурой и размером они очень похожи на самый центр балджа Млечного Пути, где в окружении гигантских молекулярных облаков и скоплений звезд вращается сверхмассивная черная дыра Стрелец А*. В новой работе, опубликованной в журнале The Astrophysical Journal Letters, астрофизики Ремо Руффини и Юй Ван из сети международных центров релятивистской астрофизики ICRANet сравнили «маленькие красные точки» и центр Млечного Пути. Они сопоставили физические параметры, которые важны для химических процессов, формирующих органические молекулы. [shesht-info-block number=1] Оказалось, «маленькие красные точки» действительно похожи на центральную молекулярную зону Млечного Пути. Диаметр протогалактик — 60-400 парсек, а центра Галактики — 200-500 парсек. Масса сверхмассивной черной дыры — от нескольких миллионов до сотен миллионов солнечных масс, у Стрельца А* — четыре миллиона солнечных масс. При этом на черную дыру приходится несколько десятков процентов от общей массы вещества в области. Еще одно сходство: наличие активного центра без сильного рентгеновского или ультрафиолетового излучения. Для запуска «космической химической лаборатории» также необходимы высокая плотность вещества, подходящая температура и частицы пыли, на поверхности которых будут протекать химические реакции. «Маленькие красные точки» миниатюрны и находятся слишком далеко, чтобы ученые могли различить характеристики их газа и пыли. Тем не менее по косвенным признакам и характеристикам других объектов ранней Вселенной авторы исследования пришли к выводу, что пыль «точек» подходит для запуска сложных химических реакций. Более того, по оценкам исследователей, подходящие «спокойные» условия в этих протогалактиках держались на протяжении десятков и сотен тысяч лет — достаточно, чтобы там накопилось большое количество добиотических соединений. А уже потом, в более поздней Вселенной, эти системы могли «засорить» последующие поколения галактик необходимыми «кирпичиками жизни». [shesht-info-block number=2] У астрономов нет возможности изучать сложную химию «маленьких красных точек», но они могут исследовать процессы в центре Млечного Пути. Как раз в январе 2026 года ученые обнаружили в молекулярном облаке G+0.693-0.027 в центре Млечного Пути крупнейшую серосодержащую молекулу, когда-либо зафиксированную в межзвездном пространстве.

Суициды остаются актуальной проблемой, особенно среди молодых людей по всему миру. Как правило, причинами суицида могут быть генетические и социальные факторы. Однако, как показали недавние исследования, важную роль могут играть и условия окружающей среды. Обычно в научных работах их рассматривают по отдельности. Ученые из США на примере штата Юта проверили как независимое, так и сочетанное влияние жары и загрязнения воздуха на риск суицида. Важной особенностью работы стало использование комплексного показателя тепловой нагрузки — температуры по влажному термометру, которая учитывает не только температуру воздуха, но и влажность, скорость ветра и солнечную радиацию, что позволяет более точно оценить физиологический стресс организма. Результаты исследования опубликовал журнал Environment International. Авторы проанализировали данные о 7551 случае суицида в штате Юта за период с 2000 по 2016 год. Они сравнили уровни воздействия экологических факторов в день смерти каждого человека с уровнями в те же дни недели, но в другие дни того же месяца. Для каждого умершего на основе его домашнего адреса были рассчитаны уровни максимальной температуры по влажному термометру, а также концентрации мелкодисперсных частиц и диоксида азота за несколько дней до смерти. Анализ проводили отдельно для теплого и холодного сезонов, чтобы учесть их существенные климатические различия. Так ученые искали как прямую связь между этими факторами и суицидом, так и их совместное взаимодействие. Повышение температуры на пять градусов за три дня до наступления смерти увеличивало шансы суицида на пять процентов. Однако наиболее выраженной эта связь была в теплый сезон: в зависимости от периода воздействия риск возрастал на 8-20%. В холодное же время года такой закономерности не наблюдалось. В свою очередь, воздействие диоксида азота, основного компонента выхлопных газов, продемонстрировало противоположную сезонность. В холодный период риск суицида был выше при повышении концентрации этого газа, что связано с частыми зимними инверсиями в долинах Юты, когда загрязненный воздух скапливается у земли. [shesht-info-block number=1] Особенно важным оказалось сочетание этих факторов. В теплый сезон высокая температура в сочетании с повышенным уровнем загрязнения воздуха многократно усиливала риски. Эффект от совместного воздействия был больше, чем можно было бы ожидать, просто сложив риски от каждого фактора по отдельности. Взаимосвязь оказалась наиболее сильной в дни с самым высоким уровнем загрязнения воздуха. Научная работа имеет ряд ограничений. В частности, оценку воздействия экологических факторов проводили на основе домашнего адреса, указанного в свидетельстве о смерти, а не фактического местонахождения человека в момент суицида или в предшествующие дни. Авторы не располагали данными о том, где человек проводил время: он мог находиться в районах с иным уровнем загрязнения или температуры, в помещении с кондиционером или очистителями воздуха. Кроме того, используемые модели концентрации загрязняющих веществ могут иметь погрешность для удаленных районов штата, где отсутствуют станции мониторинга. Наконец, данные охватывают период до 2016 года и не учитывают участившиеся в последние годы лесные пожары, которые вносят существенный вклад в загрязнение воздуха именно в теплый сезон.