„Using cellular phase transitions to understand cancer“ - Physikalisches Kolloquium am 24. Juni
Am 24. Juni findet im Emil Warburg-Hörsaal H15, Gebäude NW I, ein gemeinsames Kolloquium zusammen mit der Fakultät für Ingenieurswissenschaften statt. Prof. Dr. Roberto Cerbino von der Universität Wien spricht ab 17 Uhr zum Thema „Using cellular phase transitions to understand cancer“. ...mehr
Handbuch für die Algenkultivierung im Labor
Ein Forschungsteam aus Biophysikern um Prof. Dr. Oliver Bäumchen der Universität Bayreuth und Biologen um Dr. Maike Lorenz der Algensammlung der Universität Göttingen hat eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur verlässlichen Kultivierung der einzelligen Grünalge Chlamydomonas reinhardtii veröffentlicht. ...mehr
Zellbewegung ohne Motoren
Physiker der Universitäten Bayreuth und Grenoble haben einen neuen Mechanismus der Mobilität von Zellen entdeckt. Sie stellen damit das klassische Dogma infrage, wonach der molekulare Motor Myosin für die Fortbewegung von Säugetierzellen notwendig ist. Diese Erkenntnis ebnet den Weg für neue Strategien zur Steuerung von Zellbewegung mit potenziellen Auswirkungen für die Behandlung von Krankheiten. ...mehr
Silbermedaille für Physik-Nachwuchs des Schülerforschungszentrums der Uni Bayreuth
Ein Team des TAO-Schülerforschungszentrums (SFZ) der Universität Bayreuth hat bei der Deutschen Physikmeisterschaft, dem German Young Physicists‘ Tournament (GYPT), die Silbermedaille gewonnen. Benjamin Graf, Elisa Schöps und Daniil Schulgin überzeugten die Jury mit einem Projekt zur Tropfenbildung – ein Phänomen, das man beispielsweise von einem undichten Wasserhahn kennt. ...mehr
Tarnumhang für magnetische Hindernisse
Forschende der Universität Bayreuth haben eine Methode entwickelt, mit der Objekte auf einem Magnetfeld innerhalb eines Teilchenstroms unsichtbar werden. Bislang war dieses sogenannte Cloaking nur für Wellen wie Licht oder Schall untersucht. Über ihre Ergebnisse berichten sie in Nature Communications. ...mehr
Physiker aus Bayreuth und Bristol lösen mittels KI ein 150 Jahre altes Problem
Durch die Kombination von Konzepten aus der statistischen Physik mit maschinellem Lernen haben Forscher der Universität Bayreuth gezeigt, dass sich nun hochpräzise und effiziente Vorhersagen darüber treffen lassen, ob eine Substanz unter bestimmten Bedingungen flüssig oder gasförmig ist. ...mehr
