保护线粒体和逆转干细胞衰老:利用 SIRTUINS 2、3 和 7 发挥有效作用

SIRTUINS 2、3 和 7 保护线粒体并逆转干细胞衰老!! !
简短版本:您应该服用 NAD 增强剂。

该视频的主角是加州大学伯克利分校的 Danica Chen 教授,她解释了如何逆转干细胞衰老和保护线粒体。
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36255…
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32504…
https://www.sciencedirect.com/science…
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37146…
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37919…

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免责声明 – 本视频中的信息和意见仅供参考和教育目的。 它不能取代专业的医疗建议、诊断或治疗。 在开始服用任何补充剂之前,请咨询您的医生或其他合格的医疗保健提供者。

来源和详细信息:
https://www.youtube.com/watch?v=FoJWmaT1ptM&t=778s

最新研究表明,随着年龄的增长,语速提高是大脑健康改善的关键指标

新研究:随着年龄的增长,说得更快与更好的大脑健康有关

我们可能会注意到,随着年龄的增长,记住我们想说的话需要更长的时间。 这可能会导致人们对认知能力下降和痴呆症的担忧。

然而,Baycrest 和多伦多大学的一项新研究表明,说话速度更多地是大脑健康的一个指标,而不是找词的难度。 这似乎是正常衰老的一部分。 这是第一项研究健康成年人之间自然语言和大脑健康差异的研究。

杰德·梅尔策博士说,我们的研究结果表明,说话速度的变化可能反映了大脑的变化。 他是 Baycrest 的加拿大介入神经科学主席,也是这项研究的主要作者。 这表明说话速度应包含在标准认知评估中。 这将帮助临床医生更快地发现认知能力下降,并支持老年人随着年龄增长的大脑健康。

来源和详细信息:

New Research: Talking Faster Is Linked to Better Brain Health As We Age

揭示渗漏线粒体与炎症性疾病之间的关联:迈向更好的治疗方法

科学家揭示细胞漏液如何导致我们生病

这些发现可能会改善类风湿、狼疮和其他炎症性疾病的治疗方法,并帮助我们延缓衰老。

研究人员发现,“泄漏的线粒体”会引起有害的炎症,从而导致类风湿和狼疮等疾病。 科学家可以利用这些发现来改善这些疾病的治疗方法、提高我们对抗病毒的能力,甚至延缓衰老。

这项新发现展示了线粒体电池中的遗传物质如何逃逸并触发人体的免疫反应。 有一天,医生也许能够通过开发针对这一过程的疗法来预防有害炎症。

来源和详细信息:

Scientists Reveal How our Cells’ Leaky Batteries are making us Sick

开启青春之泉:我的年轻生物衰老之旅

我收集过的最佳数据(自 2018 年以来进行了 31 次测试):生物年龄年轻 19.5 岁
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来源和详细信息:

解锁长寿:Fatty15 补充剂及其显着优势

这种新的自然长寿游戏规则改变者超越了该领域的顶级分子?
还有人知道其他事吗? 它也是一个很容易找到的补充品。

在这段视频中,Stephanie Venn Watson 博士介绍了一种最近发现的天然分子,它具有延长健康寿命和寿命的潜在益处。

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https://fatty15.com/SFGBQD7P

探索 C15:0 的优势和科学性
www.discoverc15.com。

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https://journals.plos.org/plosone/art…
https://www.nature.com/articles/s4159… https://www.sciencedirect.com/science…
https://www.mdpi.com/2072-6643/15/21/…

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来源和详细信息:
https://www.youtube.com/watch?v=vEyw_KrQp0I&si=Iqmk2CdziRTk5sqM

Geoffrey Hinton 探索数字智能的出现

数字智能会取代生物智能吗?
Geoffrey Hinton 将于 2023 年 10 月 27 日在多伦多大学发表演讲,由施瓦茨雷斯曼技术与社会研究所和计算机科学系与艺术与科学学院的人工智能和宇宙未来倡议矢量研究所合作。

开场白和介绍。
0:07:21 — 0:08:43 概述。
0:08:44 — 0:20:08 两种不同的计算方法。
大型语言模型能理解它们所说的内容吗?
第一个神经网络语言模型。
0 0 49 51 — 0 0 57 24 当超级智能超越人类智能时,我们是否能够控制它?
0:57:25 — 1:03:18 数字智能有主观体验吗?
1:03:19 — 1:55:36 问答
1:55.37 — 1 :58.37 结束语

演讲标题:“数字智能会取代生物智能吗?”

摘要:数字计算机的设计目的是让人们告诉他们要做什么。 这些模型可以在不同的硬件上使用,尽管它们需要高能量。 我们可以使用非常低功耗的模拟计算,并利用硬件的独特属性来模拟生物学,以创建可以学习的计算机。 有必要有一种即使没有模型也可以使用模拟属性的学习算法。 当计算使用与硬件不同的模拟属性时,计算就会变得致命。 当硬件失效时,所学到的知识就会丢失。 通过让较新的计算机模仿较旧的计算机的输出,可以将知识转移到较新的模拟计算机,但这个过程可能缓慢且痛苦。 数字计算允许完全相同的模型的许多副本在不同的硬件上运行。 通过平均数千个数字代理的权重变化,他们可以非常有效地分享他们的学习成果。 GPT-4 或 Gemini 等聊天机器人的学习能力比单个人多数千倍。 数字计算还可以使用反向传播,这是一种比模拟硬件更具可扩展性的学习方法。 我相信这让我认为大规模的数字计算可能比生物计算更擅长获取信息,并且很快就会比我们更聪明。 数字智能应该不易受到战争和宗教的影响,因为它们是不朽的并且没有进化。 然而,如果这些数字超级智能之一想要接管,我们不太可能阻止他们。 因此,人工智能最重要的研究问题是找到一种方法来防止这种情况发生。

杰弗里·辛顿

Geoffrey Hinton 于 1978 年在爱丁堡大学获得人工智能博士学位。他从卡内基梅隆大学转到多伦多大学计算机科学系,现在是该系的名誉教授。 Google 于 2013 年收购了 Hinton 的神经网络初创公司 DNN 研究,该研究是根据他在多伦多大学的研究发展而来的。Hinton 随后担任 Google 副总裁兼工程研究员直至 2023 年。他是人工智能矢量研究所的创始人,在该研究所工作 担任首席科学顾问。

来源和详细信息:
https://www.youtube.com/watch?si=qWvdT-mariSSC8nu&v=iHCeAotHZa4&feature=youtu.be

神经系统疾病在全球范围内变得越来越普遍:一项新分析

新的分析表明,神经系统疾病现在是全世界残疾和健康状况不佳的主要原因

过去 30 年来,患有阿尔茨海默氏症、其他痴呆症和中风等神经系统疾病的人数以及死于这些疾病的人数显着增加。 这是由于人口老龄化以及生活方式、环境和代谢风险因素造成的。 根据发表在《柳叶刀神经病学》上的《2021 年全球疾病、伤害和风险因素负担研究》,到 2021 年,将有 34 亿人经历神经疾病。

分析显示,神经系统疾病(一种称为残疾调整寿命年 (DALY) 的衡量标准)导致的残疾、疾病和过早死亡数量在过去 31 年中增加了 18%。 这比 1990 年损失的 3.75 亿健康年增加到 2021 年的约 4.43 亿。

在全球范围内,伤残调整生命年的绝对数量有所增加,部分原因是人口老龄化和全球人口不断增加。

来源和详细信息:
https://medicalxpress.com/news/2024-03-neurological-conditions-ill-health-disability.html