Biologie
La diversité des forêts recèle un énorme potentiel en matière de carbone, à condition de réduire les émissions.
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ETH Zurich
Une nouvelle étude estime que la régénération des forêts naturelles pourrait capturer environ 226 gigatonnes (Gt) de carbone, mais seulement si nous réduisons également les émissions de gaz à effet de serre. Pour atteindre ces résultats, il faut que les communautés s'efforcent de conserver et de restaurer la biodiversité.
De bonnes bactéries pour de mauvaises plaies
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Empa
Des chercheurs de l'Empa développent un pansement contenant des bactéries lactiques. Les lactobacilles probiotiques doivent favoriser la guérison des plaies chroniques chargées de germes en détruisant les biofilms tenaces, rapporte l'équipe dans la revue spécialisée Microbes and Infection.
Étudier l'axolotl pour comprendre la régénération des membres
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EPFL
Des scientifiques de l’EPFL ont mis en lumière la capacité incomparable de l’axolotl à régénérer ses membres, remettant en question d’anciennes certitudes et offrant de nouvelles perspectives de régénération potentielle des membres chez les mammifères.
Nouveau spin-off Eawag: créer de la valeur à partir de déchets organiques
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Eawag
Le biologiste Stefan Diener et le chercheur en sciences sociales de l’environnement Bram Dortmans savent comment utiliser les mouches soldats noires pour transformer les déchets organiques en précieuse nourriture pour animaux grâce à leur recherche de longue date à l’Institut de recherche sur l’eau Eawag. Ils ont fondé ensemble le spin-off Eclose pour intégrer leurs connaissances à la pratique.
Plongée dans le cytosquelette
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PSI
Le corps humain est composé d’environ 30 milliards de cellules: des structures éminemment complexes, aux formes et aux fonctions les plus diverses. Mais elles ont toutes quelque chose en commun: le cytosquelette.
Il est désormais possible de prédire l'effet des médicaments sur les cellules individuelles
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ETH Zurich
Des experts et expertes de l'ETH Zurich, de l'Université de Zurich et de l'Hôpital universitaire de Zurich ont utilisé l'apprentissage automatique pour créer ensemble une méthode innovante. Cette nouvelle approche peut prédire comment des cellules individuelles réagissent à des traitements spécifiques, ce qui permet d'espérer des diagnostics et des thérapies plus précis.
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