火星の地層から「暗い太陽のパラドックス」の解明へ
https://www.sciencemag.org/news/2018/12/did-our-ancient-sun-go-diet-bands-martian-rock-could-solve-faint-young-sun-paradox
数十億年前の太陽は2割ほど光が少なかった(全球凍結で生物が死に絶えなかった謎)。光量に影響する太陽の質量損失率を地球上の地質学研究で推測するのは難しいけど、火星では地層残ってて年代変化分かるのだとか
https://twitter.com/Kyukimasa/status/1069735526754738178

暗くて若い太陽のパラドックス
https://en.m.wikipedia.org/wiki/Faint_young_Sun_paradox
全球凍結で生物が全滅しなかったパラドックス（カール・セーガンが唱えた）、地球の場合はスノーボール化しても液体の海が残る程度には温室効果してたという説も
http://www.s.u-tokyo.ac.jp/ja/press/2017/5678/
https://twitter.com/Kyukimasa/status/1069736906093604864

Google DeepMind、アミノ酸配列から機械学習を用いてタンパク質の立体構造を推定する「AlphaFold」発表。難病の原因解明や治療法に役立てる
https://shiropen.com/seamless/google-alphafold
この問題を予測すること、つまりアミノ酸からタンパク質の形状を予測することは、
間違って折りたたまれたことによって発病する病気（アルツハイマー病、パーキンソン病、ハンチントン病等）の原因解明や、その治療への応用、そして生物への理解をより深めるために役立ちます。
https://twitter.com/5chan_nel (5ch newer account)