Гоночный электромобиль Grimsel, разработанный студентами Швейцарской высшей технической школы Цюриха и Университета прикладных наук Люцерна, установил мировой рекорд по ускорению. Согласно сообщению технической школы, машина смогла разогнаться с нуля до ста километров в час за 1,513 секунды. За это время она покрыла расстояние чуть менее 30 метров.
Машина установила рекорд на взлетно-посадочной полосе авиабазы Дюбендорф неподалеку от Цюриха. Над созданием гоночной машины трудились 30 человек. Электромобиль выполнен из углепластика и его масса составляет всего 168 килограммов. Машина оснащена мотор колесами, способными развивать мощность в 200 лошадиных сил и крутящий момент в 1700 ньютон-метров.
Предыдущий рекорд ускорения принадлежал электромобилю E0711-6, разработанному командой студентов Green Team из Университета Штутгарта. В июле 2015 года их машина смогла разогнаться с нуля до ста километров в час за 1,779 секунды. E0711-6 также оснащена четырьмя мотор-колесами с крутящим моментом в 1200 ньютон-метров.
Следует отметить, что в июле прошлого года Green Team всего на 0,006 секунды превзошла предыдущий рекорд, установленный электромобилем Grimsel в 2014 году. Тогда швейцарский гоночный электромобиль смог разогнаться с нуля до сотни за 1,785 секунды.
Самым быстрым серийным электромобилем сегодня считается Tesla Model S, разгонящийся до ста километров в час всего 2,8 секунды. Для сравнения, бензиновый автомобиль Bugatti Chiron, рекордсмен по ускорению среди автомобилей с двигателем внутреннего сгорания, может разгоняться до сотни за 2,5 секунды. Машина оснащена двигателем мощностью 1480 лошадиных сил.
У каждого второго малоизученного транскрипционного фактора нашли предпочтения к ДНК
Биологи существенно расширили словарь последовательностей ДНК, с которыми связываются белки — регуляторы транскрипции, благодаря проекту консорциума Codebook/GRECO-BIT. В результате более четырех тысяч экспериментов им удалось найти для 177 из 332 белков последовательности, по которым те узнают нужные участки ДНК. По оценке авторов, их данные добавили порядка ста ранее неизвестных мотивов — это примерно на 15 процентов расширило уже известный набор. Результаты работы опубликованы в пяти статьях, главная из которых вышла в журнале Nature.