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Nature、Science分别公布2019年度十大杰出论文和十大科学突破!

Nature、Science分别公布2019年度十大杰出论文和十大科学突破! 高分子科技
2019-12-24
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导读:什么使2019年的世界如此精彩?
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来源:新智元,Nature, Science

Nature十大杰出论文

近日,Nature评选出了2019年度十大杰出论文,覆盖机器人、天文学、物理、生命科学、环境科学等多个领域中科院、复旦大学研究入选,包三篇华人一作的论文。接下来,为大家解读这十篇论文。



机器人在奔跑:利用强化学习训练ANYmal,学习速度提升1000倍


今年年初,苏黎世联邦理工学院在《Science Robotics》上面发表了一篇关于训练四足机器人ANYmal的论文。


论文题目:Learning agile and dynamic motor skills for legged robots


新的训练方法利用强化学习,使机器人学习的速度提升了1000倍,动作灵活性和速度都大幅增强,而且任踢不倒,或者在哪里跌倒就在哪里站起。


任踢不倒
在论文中,他们描述了一种系统,这种系统可以训练机器人以比以往任何时候都要快的速度移动,同时仍然能够抵抗试图将其撞倒的企图。如果它真的被撞倒了,它甚至可以通过自身的力量重新站起来
ANYmal跑过房间


强化学习可以让机器人几乎像能动物一样“思考”和学习,具有自己的内在逻辑。


然而,在一个有腿的、真实的机器人身上使用强化学习并不容易,因为它们本身和它们的运动都非常复杂。因此,目前为止,科学家们主要依靠计算机模拟机器人学习。但是,该研究论文的第一作者、苏黎世联邦理工学院机器人系统实验室的科学家Jemin Hwangbo说,使用这些模拟数据来训练ANYmal这样的真实机器人也很困难。


利用模拟数据训练


他说:“为复杂的腿式系统开发控制策略是极具挑战性的。机器人面临的情况数不胜数,几乎不可能设计出能涵盖所有情况的控制逻辑。”


在这篇新论文中,Hwangbo和他的团队写道,他们开发出一种神经网络,使他们能够更好、更容易地将仿真数据转换到机器人上。让机器人利用模拟数据学习的速度比在现实世界学习快了近1000倍


研究人员让模拟机器狗自己训练了11个小时,然后将结果下载到物理机器人上。测试表明,该方法运行良好,改进版的ANYmal机器狗更加灵活,速度也更快。


研究小组还表示,他们能够降低类似系统所需的计算力,只需要一台普通PC就能执行模拟。


上面的视频展示了这一研究的最终结果,看起来确实令人印象深刻,也有点可怕。


使用模拟数据训练的ANYmal跑得更快,更节能,比它以往的最快跑步速度快了25%,同时也能更好地按照指令以一定的速度移动。



虽然它原本已经是相当强壮的机器人,但在研究人员尽力将其踢翻的过程中,新的训练仍然使它能够保持直立。



它甚至可以从跌倒中翻身站起,研究人员称,在类似复杂度的四足机器人上从未能做到这一点。
从各种方向跌倒,ANYmal都能翻身站起


Hwango说,他们的新训练技术不是仅适用于ANYmal。他们认为该技术可以帮助任何四足机器人更好地站立。但要训练机器人在各种各样的环境下都能如此敏捷,仍有很多工作要做。


他说:“这篇论文提出的方法只针对平坦的地形。为了穿越崎岖不平、非结构化的地形,我们需要使用视觉传感器和适当的政策来处理这些信息。我们正在朝这个方向努力,希望不久能提出一个更全面的解决办法。”


意外中的大发现,中科院上海有机所发现双击即可合成用于药物发现的化学库

铜催化的叠氮化物- 炔烃环加成反应(CuAAC)是点击化学(click chemistry)的典型代表。如果反应操作简单、产率高、适用于范围广泛的化合物,但又具有极高的选择性,则将其定义为“点击化学”。CuAAC反应在许多学科中都有应用,但如果结构复杂的叠氮化物(包含N3基团)作为反应物得到更广泛的应用,它们的应用将会更加广泛。



中国科学院上海有机化学研究所有机氟化学重点实验室董佳家及K. Barry Sharpless共同通讯在Nature 发表题为“Modular click chemistry libraries for functional screens using a diazotizing reagent”的研究论文,该研究在寻找新的SuFEx反应砌块的过程中,意外地发现一种安全,高效合成罕见的硫(VI)氟类无机化合物FSO2N3(氟磺酰基叠氮)的方法

该方法大大扩展了易获得的叠氮化物和1,2,3-三唑的数量,并且鉴于CuAAC反应的普遍性,该方法应在有机合成,药物化学,化学生物学和材料科学中得到应用。


复旦大学:突变的亨廷顿蛋白的选择性清除

亨廷顿病(Huntington’s Disease,又称Huntington舞蹈病)是由亨廷顿(HTT)蛋白中一段谷氨酰胺氨基酸残基的异常伸长而引起的。细胞通过自噬降解突变的亨廷顿蛋白(mHTT)——这是一种由被称为自噬体的囊泡所介导的蛋白吞噬清除机制。该研究团队假设存在一种化合物,可以同时与突变的多聚谷氨酰胺束、存在于自噬体中的蛋白LC3B结合,那么就可以导致mHTT被自噬体吞噬,并增强细胞对mHTT的清除能力。


研究团队进行了小分子筛选来确定候选化合物,并在反向筛选中使用野生型HTT排除与正常蛋白结合的化合物。他们发现了令人鼓舞的证据,4种化合物可以在亨廷顿病的3个动物模型中产生功能改善。这种治疗策略也可能有助于其他涉及扩展的多聚谷氨酸束的疾病的治疗。
华人一作:线粒体DNA可遗传自父亲,而不仅仅是母亲


真核生物(如动物,植物和真菌)的DNA存储在两个部位:细胞核和线粒体细胞器中。健康人的线粒体DNA(mtDNA)分子基本相同。 但是,在患有由mtDNA突变引发的疾病的人中,正常和突变的mtDNA分子通常共存于一个细胞中,这种情况称为异质性。


过去,人们认为线粒体DNA仅仅来源于母亲的卵细胞,与父亲无关,但本文挑战了这个结论,确定了双亲线粒体遗传引起的mtDNA异质性的三种情况。此前的研究表明,线粒体吞噬是细胞“吃掉”自身线粒体的过程,在选择性消除父体线粒体中起到了一定作用。 因此,父系mtDNA遗传的罕见情况的可能原因是线粒体更新不足。

这项研究由辛辛那提儿童医院黄涛生教授和罗仕玉博士领衔,研究团队由广西妇幼保健院、贝勒医学院、台大医院和梅奥诊所等研究机构的科学家共同组成。

CRISPR工具通过将RNA复制到基因组中来精确地修改基因

基因编辑工具的开发取得了巨大的进展。但由于基因编辑工具依赖于复杂的、相互竞争的细胞过程,这使得基因编辑的效率和精度似乎已经达到了一个根本性的极限。Anzalone等人现在报道了“搜索和替换”的基因组编辑,这使得基因组能够被精确地改变。在这个过程中,RNA引导链中的“搜索”部分将Cas9蛋白定向到DNA目标中的一个特定序列,在该序列中它切断了两条DNA链中的一条。然后,逆转录酶产生与RNA引导链“替换”部分中的序列互补的DNA,并将其安装在其中一个切割端,在那里取代原始DNA序列。然后DNA修复产生一个完全编辑过的双链。这几乎完全避免了不完美的编辑。
海王星新卫星的发现


旅行者2号航天器在1989年飞掠海王星时发现有六颗内卫星绕其运行。据报道,这些内卫星都比海王星年轻,形成于海王星捕获其最大的卫星崔顿(Triton,海卫一)后不久。每颗内卫星都可能曾受到彗星撞击而受损。

美国地外智慧生物搜寻协会(SETI)的Mark Showalter及其同事使用哈勃太空望远镜研究海王星的内卫星和环,发现了旅行者2号飞掠海王星时未观测到的第七颗内卫星。这意味着海王星总共有14颗卫星。这一发现是通过特殊的图像处理技术实现的,该技术使得作者能够不受海王星内卫星高速运行的影响进行重点观测。
2004-2016年探测到的“马头鱼尾怪”


这颗新卫星被命名为“马头鱼尾怪”——希腊神话中的一种海怪。它是海王星最小的卫星,平均直径约34千米。“马头鱼尾怪”的轨道靠近海卫八——这是海王星最大最外层的内卫星。作者认为“马头鱼尾怪”可能是由海卫八被一颗大型彗星撞击后喷射的碎片形成的。这些发现进一步印证了这样一种观点:海王星内卫星的形成受到了无数次撞击的影响。
接近室温条件下的超导体


超导体材料能以100%的效率传输电能,应用广泛,比如医院的磁共振成像。但是,超导体的应用条件受到很大限制,主要是因为温度条件很苛刻,超导材料一般在远低于室温(295K)温度下才出现超导态。 


本文中报告的几个关键结果证实,当压强至一百万大气压时,富含氢的氢化镧化合物会在250 K时实现超导。未来几年内可能会集中寻找在其他超高压条件下实现超导的富氢材料。考虑到目前实验只覆盖了富氢材料系统的一小部分,因此在不久的将来,实现“室温超导”的梦想的可能性似乎比以往任何时候都要大。

格陵兰冰盖下的甲烷正在释放

冰川和冰盖下的沉积物蕴藏着碳储量,在一定条件下,这些碳可以转化为甲烷——一种温室气体。 

由英国布里斯托尔大学Lamarche-Gagnon等人领导的一个国际研究小组发现,格陵兰冰原中的融水在春季和夏季将大量甲烷排放到大气中。他们目前直接测量的是格陵兰冰盖陆地终端冰川夏季排放的水中溶解的甲烷(如图)。

这些水含有过饱和甲烷,释放到大气中的甲烷量与从其他陆地河流释放到大气中的甲烷量相当。因此,冰下沉积物可以作为甲烷的一个局部来源,证实了其他研究的结果。
Lamarche-Gagnon等人进一步证明,来自格陵兰冰下环境的甲烷的持续通量随冰下融水排水效率的变化而变化。这项研究为我们提供了一个例子,说明地球上的冰原如何以意想不到的、可能很重要的方式与周围的地球系统相互作用。


原始研究: Nature 565,73-77(2019)。

全球鱼类市场变化与营养不良

鱼类是微量营养素的重要来源,有助于预防营养缺乏症。本文作者绘制了43个国家和地区从渔业作物中获取的营养与营养不良类疾病的流行之间的关系图。数据表明,某些发展中国家的捕鱼量应足以满足其人口的关键微量营养素需求。


但是,在许多位居热带的发展中国家,很大一部分捕鱼被出口或在当地加工成鱼粉,然后将其出口并用于饲养养殖鱼。许多过去供给本地市场的鱼类,现在改为供应鱼粉。这并不会减轻野生鱼类的生存压力,也让本地低收入人群吃不到便宜、营养丰富的当地鱼类。
在亚洲发现新人类物种化石,是现代人“失散已久”的亲戚

最后,作为年度总结的一部分,Nature邀请读者投票选出一篇新闻评论文章,最高票是:

科学家在菲律宾的一个岛屿洞穴深处发现了不为人所知的人类亲戚骸骨,包括一些足部和手部的骨骼化石,以及部分股骨和牙齿的化石,它们来自一种灭绝已久但此前从未被发现的生物。
科学家发现“吕宋人”的7颗牙齿化石以及6块足骨、手骨和腿骨化石,它们属于至少三个个体
该研究论文的主要作者分别是法国国家自然历史博物馆古人类学家Florent Détroit以及菲律宾大学考古学家Armand Mijares,他们认为这些化石属于一个新的人类物种,该人种是现代人类“失散已久”的亲戚。
吕宋人的臼齿与前臼齿的比例与其他人种不同

新人种被命名为“吕宋人”(Homo luzonensis),以纪念发现它们的吕宋岛。这些骸骨的主人生活在5万多年前的更新世晚期,身高仅约3英尺(91厘米)。研究人员表示,目前只能推测出他们的身高,可以将其划分到小智人(pygmy Homo sapiens)的范畴。

吕宋人是有史以来第二个已知的矮人族,第一个是弗洛雷斯人,也被称为霍比特人,2004年发现于印度尼西亚的弗洛雷斯岛。

吕宋人是人类一个早已灭绝的分支,并不是直系祖先。“古人类”这个概念指的是相对于黑猩猩而言,与人类关系更为密切的所有早期人类物种,包括现代人。这项研究也指出,大多数已经灭绝的古人类都不是人类的直系祖先,而是同人类有着不同进化历史的近亲。

在亚洲,有关古人类进化的认识正在迅速变化,使人们重新审视有关早期古人类从非洲迁徙到欧亚大陆的观点。吕宋人提供了更多的证据,暗示直立人可能不是唯一的早期人类。吕宋人提出了关于该物种的祖先及其与其他人类亲戚的关系的问题。有一件事是可以肯定的——我们关于亚洲古人类进化的认识变得更加混乱,更加复杂,也更加有趣。

原始研究: Nature 568, 181–186 (2019).
参考链接:
https://www.nature.com/articles/d41586-019-03834-4


Science十大科学突破

顶级科学期刊Science公布了2019年度十大科学突破——人类史上首张黑洞照片位居榜首!
值得一提的是,中国科学院参与了这个黑洞观测全球合作项目,为捕获首张黑洞照片做出了贡献。在此次EHT合作中,中国科学家在早期共同推动了EHT的合作并参与了EHT望远镜观测时间的申请,同时协助JCMT望远镜开展观测并参与数据处理和结果理论分析等,为EHT黑洞成像做出了积极的贡献。
其他入选的科学突破包括:
  • 谷歌宣布实现量子霸权

  • AI首次在多人德州扑克中战胜顶级玩家

  • 首次描绘出丹尼索瓦人样貌

  • 分析小行星撞击地球及其后果

  • 终于有了治疗埃博拉病毒的药物

  • 改变了著名“三域学说”的全新古细菌

  • 第一次有了可以治疗大多数囊性纤维化病例的药物

  • 开发微生物补充剂对抗营养不良

  • 柯伊伯带发现早期“太阳系”残骸


Science 2019年度突破:人类史上首张黑洞照片问世


物质在Messier 87中心的黑洞周围旋转并以不同波长辐射的模拟。围绕着黑洞阴影的一圈明亮的光环穿过薄雾,绿色的卷须是来自黑洞极点的强大射流。LIA MEDEIROS/CHI-KWAN CHAN/DIMITRIOS PSALTIS/FERYAL OZEL/UNIVERSITY OF ARIZONA/INSTITUTE FOR ADVANCED STUDY


黑洞体积巨大,无处不在,有时甚至与我们的太阳系一样大。它们的引力对周围物体的影响,以及它们碰撞时发出的引力波揭示了它们的存在。但直到今年4月之前,没有人直接看到过黑洞。


今年4月,一个国际射电天文学家小组发布了一张令人震撼的黑洞“阴影”的特写照片,显示了一个黑色中心被光子在其周围形成的光环围绕着。荷兰奈梅亨大学的海诺·法尔克(Heino Falcke)教授是拍摄这张照片的团队成员之一,他描述首次看到黑洞真容:“感觉就像看到了地狱之门,在空间和时间的尽头。”


这张令人振奋的照片被评选为《科学》杂志2019年度突破。


对于天文学家来说,这张照片是几十年来对他们看不见的神秘物体的理论研究的证明。“我还是很震惊,”斯坦福大学的天体物理学家罗杰·布兰福德说(Roger Blandford)。“我想我们中没有人能想象出这样的标志性图像。”事实上,直到最近都很少有天文学家认为这样的图像是可能的。按照宇宙的标准,黑洞应该是非常小的,而且从定义上说黑洞不发光。当它们长成巨大的质量时,就像在星系中心发生的那样,气体、尘埃和恒星被它们的极端重力搅起的漩涡混乱创造了一个额外的屏障。


但是在20年前,一些天文学家开始怀疑,在一个巨大的黑洞边缘或事件视界附近的热旋涡状气体是否可能使其可见。它们发出多种波长的光,包括毫米波——一种能穿透环绕星系中心的气体和尘埃的短波无线电波。技术的发展有望提供帮助。一项被称为甚长基线干涉(VLBI)的技术可以将距离较远的无线电天线的数据结合起来,使许多相隔数十万公里的独立天线能互相协调、同时观测同一目标并记录下数据,形成一口径等效于地球直径的虚拟望远镜,将望远镜的角分辨率提升至足以观测事件视界尺度结构的程度。接收器、天线设计和数字电子设备的改进使得射电天文学家能够捕捉到毫米波。通过观察这些波长,利用尽可能远的距离来提高分辨率,他们能分辨出黑洞的细节吗?


也许能,如果它是一个有着数百万个太阳质量的怪物,而且离我们相对较近的话。位于银河系中心的超大质量黑洞,其质量相当于太阳质量的400万倍,太阳质量的黑洞,被称为人马座A* (Sgr A*),它距离地球最近,只有26000光年。尽管有着超大质量,但从银河系的角度来看,它只是一个很小的物体——它可以进入水星的轨道——它的成像将把VLBI推向极限。


大约在十二年前,在夏威夷和美国本土使用望远镜进行的早期尝试揭示了Sgr A* 附近的过热气体的细节碎片。望远镜还瞥见了第二个潜在目标:位于附近的Messier 87(M87)星系中心的超大质量黑洞。虽然M87距离地球的距离是Sgr A*的2000倍,但它的黑洞M87*的质量是Sgr A*的1000倍以上,所以它们在宇宙中的大小大致相同。随着观测开始产生成果,资助机构开始出资,国际事件视界望远镜(EHT)诞生了。


尽管名为EHT,它并不是一个望远镜,而是一个由全球200多名科学家组成的联盟(包括来自中科院的研究人员)。2017年4月,一场为期10晚的大型观测活动已经万事俱备。ALMA与美国、墨西哥智利、西班牙和南极的其他7个天文台一起,对Sgr A*和M87*进行了连续整夜的观测。哈佛-史密森天体物理中心的创始主任Shep Doeleman:“我们很幸运地赶上了好天气。”但是,EHT团队过了两年才知道他们取得了什么成果。

M87星系中央黑洞的标志性图像 EHT COLLABORATION/CC 4.0


多个团队在德国和美国的数据中心并行工作,使用几种不同的方法校准和处理数据,而其他团队独立检查结果。为了避免歪曲结果,直到最后才产生图像。研究小组开始同时研究Sgr A*和M87*,但当他们发现围绕Sgr A*旋转的物质随着时间的推移而改变,使图像变得模糊时,他们开始关注M87*。M87周围的活动一整晚几乎都没有变化。


今年4月,研究团队公布了一张M87*的图像。人类史上首张黑洞照片一页之间占据了全球的头版新闻,成为美国国家科学基金会网站历史上下载量最多的图片。团队在《天文物理期刊通讯》(Astrophysical Journal Letters)上发表了六篇论文,描述了整个研究及其意义。


EHT已经为2020年的下一轮观测准备了11个设施,包括格陵兰岛和亚利桑那州的新望远镜和法国升级的阵列。不久之后,观测波长将由目前的1.3毫米缩短至0.86毫米。未来,该团队希望增加十几个分散在全球和太空的特制望远镜,以进一步提高分辨率。例如,一个距离月球三分之一的射电望远镜将会把另外20个超大质量黑洞带入成像范围。


斯坦福大学天体物理学家罗杰·布兰福德补充说,今年的胜利“是这个研究项目的起点,而不是高潮。”

与丹尼索瓦人面对面


艺术家对一名来自西伯利亚的丹尼索瓦女孩的复原,基于一种从DNA中推断身体特征的新方法 MAAYAN HAREL


大约40年前,一位佛教僧侣在西藏高原边缘的白石崖溶洞里发现了一块奇怪的人类颌骨。他意识到这个长着巨大臼齿的下颌很特别,就把它送给了另一位僧人,后者又把它捐赠给了学者。


今年5月,科学家们应用了一种分析古代蛋白质的新方法,鉴定出这个奇怪的下颚属于丹尼索瓦人。丹尼索瓦人是一种神秘的人类祖先,大约5万年前他们一直生活在亚洲各地,与尼安德特人生活在同一时期。这项研究将这些神秘的古人类带入了人们的视野,并预示着一场以蛋白质分析为基础的对古代生活理解的革命。


丹尼索瓦人已经困扰人类进化研究人员10年了。早在2010年,研究人员通过对西伯利亚丹尼索瓦洞穴中发现的小指骨化石进行DNA测序,鉴定出他们的身份。来自一名丹尼索瓦女孩的DNA与尼安德特人和现代人的DNA不同。如今,在亚洲各地人类的DNA中仍能看到丹尼索瓦人幽灵般的痕迹,这表明这个群体曾经广泛分布,并与尼安德特人和现代人都有过交集。但直到今年,只发现了少量的其他丹尼索瓦人化石碎片,全部来自丹尼索瓦洞穴。科学家只能猜测丹尼索瓦人的长相。


16万年前的下颚化石没有DNA。但一个来自中国和欧洲的团队成功地从骨头中提取了一种常见的蛋白质——胶原蛋白,并将其与来自丹尼索瓦洞穴女孩的胶原蛋白进行匹配。这表明这个下颚是丹尼索瓦人的,而这些神秘的人类有着强健的下颚,巨大的臼齿和三个牙根的牙齿。


今年9月,另一个团队通过对丹尼索瓦洞穴女孩的基因组应用一项新技术,完善了这张照片。他们追踪了DNA中甲基化的化学变化,然后将这些信息与一个描述缺失或缺陷基因如何影响活人解剖结构的数据库结合起来。


结果表明,女孩DNA的甲基化模式可能塑造了她的身体。研究小组得出结论,她看起来很像尼安德特人,骨盆宽大,前额倾斜,下颌突出。但她的脸也比现代人或尼安德特人的宽,下颚骨上的牙弓更长。当研究人员将他们重建的丹尼索瓦人容貌与新发现的白石崖颌骨进行对比时,发现两者几乎完全吻合。


谷歌实现量子霸权


为谷歌量子处理器准备的用于测试的芯片阵列  GOOGLE


10月,量子计算的时代开始了——也许。来自谷歌的物理学家声称,他们使用一台量子计算机来计算普通计算机无法计算的东西,达到了“量子霸权”里程碑。尽管其竞争对手对这一说法提出了异议,但这被广泛誉为一项重大成就。但是,能够解决实际问题的量子计算机可能还需要几十年的时间。


传统的计算机处理以比特编码的信息,比特可以是0或1。量子计算机使用量子比特,可以同时是0和1。对于某些问题,可能的解决方案可以用同时通过量子比特晃动的不同量子波来表示。错误的解决方案干扰彼此抵消,而正确的解决方案会弹出来。因为该系统可以同时探索大量的潜在解决方案,因此,一个成熟的量子计算机可以比传统计算机更快地分解大量的数据。这将使量子计算机能够破解当前的互联网安全协议。


谷歌的研究人员表示,他们通过一个抽象的测试问题实现了量子霸权,向实用量子计算机迈出了关键的一步。他们使用一个包含53个量子比特的芯片,这些芯片由超导金属的微小电路组成,实现了一组随机选择的相互作用,并从本质上证明了该机器将输出正确的量子态。对于需要几个量子比特的计算,他们用超级计算机模拟来验证结果。对于数量更大的量子比特,他们使用统计测量来辅助确认结果。研究小组说,比较结果显示,量子计算机在200秒内计算出的结果,当前最强大的超级计算机需要1万年


然而,IBM的研究人员立即质疑谷歌是否真的达到了所谓的量子霸权。他们声称,使用正确的算法,一台超级计算机可以在两天内解决这个问题。其他物理学家认为,要解决实际问题,量子计算机必须能够纠正自身量子比特的错误,而这一点尚未实现。而要破解互联网加密需要1亿个量子比特,要将一台包含几十个量子比特的单一机器扩展到包含1亿个量子比特的大量机器阵列,研究人员还面临着大量的实际挑战。量子计算的时代可能已经到来,但我们可能还要等上一段时间才能享用。


微生物对抗营养不良


营养补充剂可以改善肠道微生物环境,这可能会改变孟加拉国的儿童的生活. INTERNATIONAL CENTRE FOR DIARRHOEAL DISEASE RESEARCH, BANGLADESH


每年都有数百万严重营养不良的儿童无法完全康复,即使他们吃饱了,仍然发育不良,体弱多病。10年来的研究已经找到了一个根本原因:他们的肠道微生物没有成熟。今年,一个国际团队在这项研究的基础上,开发了一种低成本、容易获得的营养补充剂,优先刺激有益肠道细菌的生长。这些补充剂在小规模试验中表现良好,目前正在进行更大规模的临床试验,以观察该补充剂在预防发育迟缓方面的效果。


早期的研究发现,营养不良的儿童如果不能恢复健康,他们的肠道微生物群落仍然是婴儿的特征,而更成熟的微生物群落是对营养做出良好反应的关键。研究小组首先确定了15种代表成熟肠道微生物群落的细菌。他们还确定了包括蛋白质在内的血液标志物,这些标志物可以标示营养不良影响的恢复。然后,他们测试了在发展中国家很容易找到的各种食物组合,以观察微生物群的反应。他们先是在老鼠身上,然后在猪身上,最后在一小群营养不良的儿童身上进行了试验。


奶粉和大米是食品援助的标准成分,但对关键细菌的繁殖几乎没有什么帮助,但含有鹰嘴豆、香蕉、大豆和花生粉的补充剂有助于微生物群成熟。经过短暂的临床试验后,服用补充剂的儿童血液中含有更多的蛋白质和代谢物,这些都是正常成长的标志。


更多的儿童正在接受更长时间的随访,以了解这些变化是否会改变发育迟缓,这是改善微生物群落有助于解决这一全球性问题的最终证据。如果可以,特别是如果这种治疗方法可以在医院以外的地方进行,其影响将十分重大。


小行星撞击地球及其后果


墨西哥尤卡坦半岛上的希克苏鲁伯陨石坑形成后不久的插图。DETLEV VAN RAVENSWAAY/SCIENCE SOURCE


6600万年前,一颗巨大的小行星撞击地球后,世界上76%的物种(包括大型恐龙)消失了。但它们究竟是如何、何时死亡的,生态系统恢复的速度有多快,目前还不清楚。现在,从墨西哥尤卡坦半岛的撞击地点提取的沉积物核心,加上在美国发现的化石,使这场灾难及其后果成为人们关注的焦点。


2016年,国际海洋探索计划(International Ocean Discovery Program)在直径193公里的希克苏鲁伯陨石坑中心周围的崎岖山丘上进行了钻探。这次钻探提取了835米的岩芯,其中包括小行星撞击时130米的沉积物。今年发表的一份研究报告,对撞击后发生的事情提供了几乎精确到分钟的重建信息。熔岩填满了撞击孔,随之而来的是冰雹般的碎片。海水涌了进来,搅动着沉积物;然后,在第一天结束时,海啸席卷了更多的物质,包括撞击引发的野火产生的木炭。尽管该地点富含硫的物质,但在地核中几乎没有存在,这表明硫全部蒸发了,可能导致了全球迅速变冷和黑暗。


在距离撞击点几千公里北达科他州的一个新地点,科学家们捕捉到了撞击对生物造成的灾难性影响。在不到1个小时的时间里,撞击引发的地震活动导致海浪冲上了该地点一个古老的河流系统,将生物席卷到翻滚的沉积物中。鱼化石生动地记录了撞击的痕迹:它们的鳃里充满了来自撞击者自身的富含铱的玻璃微粒。


但是生命卷土重来的速度超乎想象。在对另一个遗址——科罗拉多的科拉尔布拉夫斯——的花粉、植物化石、哺乳动物头骨和其他骨骼的分析中可以看到。那次撞击结束了白垩纪,标志着古近纪的开始,创造了K-Pg边界。棕榈树在1000年内取代了蕨类植物;30万年前,核桃仁类物种占主导地位;在撞击发生70万年后,豆科植物出现了。在最初的10万年里,哺乳动物的体积和多样性增加了一倍,这一趋势加速并持续着,尤其是在豆科植物出现之后;70万年前,一些哺乳动物的体重超过了50公斤。


去年,对希克苏鲁伯陨石坑中名为有孔虫的微小带壳浮游生物的分析表明,陨石坑的海洋生态系统在3万年内恢复了运转,比预期快得多。但其它地区的恢复速度较慢。今年,通过对陨石坑和世界各地的研究地点的有孔虫的分析,记录了撞击后海洋的迅速酸化,并将到达海底的有机物质减少了50%,这可能抑制了海洋生物100万年。


斯德哥尔摩瑞典自然历史博物馆的古生物学家Vivi Vajda说,所有这些结果使得K-Pg大灭绝的研究进入了“超级年”。


柯伊伯带发现早期“太阳系”残骸


在柯伊伯带发现的Arrokoth被认为是远古太阳系的“残骸”


天文学家发现的Arrokoth在去年还只是太空中的一个很小的灰色斑点。今年的第一天,NASA耗资8亿美元的“新视野”号飞船在2014年扫过MU69的上空,MU69是一个距离地球约66亿公里的36公里宽的天体,位于海王星以外的一个称为“柯伊伯带”的区域。天文学家发现在这个地带的数千个天体,这些天体包含的物质组成与太阳系早期相比并没有什么改变。但尚未近距离观测过。

 

“新视野”号发现,MU69(也就是Arrokoth)由两个像薄煎饼一样的原始行星结构组成,并在狭窄的颈部互相连接。它们奇特的形状和无瑕的均质表面为行星构造块的形成提供了新的概念。


在恒星形成后不久,静电会将多尘埃颗粒聚集到了几厘米大小的“鹅卵石”中。然后,原始星云的漩涡使这些“小鹅卵石”聚集在一起,形成云团,云团在重力作用下坍塌成数千米大小的团块。这种“流动不稳定性”可以解释为什么Arrokoth分成了两块:卵石云塌陷时旋转速度变快,形成湍流使其破裂。两块互相靠近,直到轴线对齐,互相吸引,将碰撞变成了一个“温柔的吻”。

 

新视野号对Arrokoth的观测至少会持续到2020年底。之后还将继续执行其他任务:技术团队现在正在使用探测器的望远镜搜索柯伊伯带的新目标,这些目标太小,地球上的任何望远镜都看不到。

 

人类的终极起源新理论


科学家培育图中这种深海微生物(浅色)花费了12年的时间


今年,微生物学家朝着解决关于真核生物起源的争议迈出了重要的一步,真核生物涵盖了包括人类在内的所有动植物。经过12年的尝试,日本的一个研究团队成功从深海沉积物中培育出了一种神秘微生物,并对其基因组进行了测序。它可以揭示我们所有人的最终血统。


这种生物,即Prometheoarchaeum syntrophicum菌株MK-D1,是最近被广泛认可的Asgard微生物群的一员,这些微生物不是细菌,而是一种完全独立的生命分支,称为“古细菌”。仅从深海沉积物和其他极端环境中分离出的DNA片段。令人惊讶的是,这些片段包含的基因以前被认为仅在真核生物中发现,而真核生物是具有细胞核和细胞器(比如线粒体)的细胞,。比较DNA分析表明,Asgards或其远古近亲甚至可能是真核生物的起源。

 

这个激进的理论会将生物类型从三类(古细菌,真核生物和细菌)缩小到两类:细菌和古细菌,而真核生物会化为为古细菌的一个子集。但是鉴于证据不足,许多研究人员对此说法表示怀疑。

 

通过对Asgard的培养,日本研究小组可以对其全基因组进行测序,并确认其携带真核基因。研究人员还发现,它似乎与某些细菌一起实现生长,而且形成了可吞噬“细菌伴侣”的短触须。这可以解释Asgard是如何获得能够发育成线粒体的微生物的。(相关论文已发表在Arxiv上,并已被期刊接受。)

 

以此研究团队测得的DNA片段,研究人员鉴定出了更多的真核基因。来自DNA的有关Asgard代谢的信息也支持了“三类假说”,而不是两类假说。不过,无论是哪种假说的支持者都认为,近30亿年前发生的事件是难以重构的,随着对Asgards的研究不断深入,还可能会出现新的理论。但无论如何,研究人员现在可以比过去更清晰地了解遥远的过去。

 

囊性纤维化特效基因疗法药物获批(仅限富人)


在细胞表面的囊性纤维化缺陷的CFTR蛋白的模型(绿色)


今年10月,科学家庆祝了基于基因的药物的里程碑:对多数囊性纤维化(CF)病例有效的治疗方法获批。这种被称为Trikafta的复合疗法可以治疗引起肺部疾病最常见的突变的影响。对于那些发生这类突变的人(约占所有CF患者的90%),它可以将CF从进行性疾病转变为更易于控制的慢性疾病。这是自引起CF的基因CFTR被发现以来近30年研究的最新成果。

 

当一个人继承了该基因的两个突变时,CF就会发病,目前CF患者的平均寿命在40-45岁。Trikafta以Vertex 公司生产的其他CF药物为研究基础,这些药物针对CFTR蛋白中的不同缺陷。第一种药物名为Kalydeco,主要针对名为G551D的罕见突变,该突变影响美国约4%的CF患者。这些患者的CFTR蛋白无法打开“门”让氯化物通过,这与CFTR中的其他缺陷一样,都会导致肺部粘液堆积。Kalydeco能够修复这一缺陷,并于2012年获批。

 

Vertex将Kalydeco与修复另一突变F508del的药物结合使用,该突变造成CFTR的错误折叠,阻止其到达细胞表面。但事实证明,这两种药物的结合配方Symdeko效果并不如预期。

 

于是,Trikafta又加入了第三种药,以增强药效。这个“三药复合”配方针对携带至少一个F508del基因的CF患者,可使CFTR到达细胞膜并“开门”。在临床试验中,该药物使患者的肺活量增加了10%至15%,并减轻CF的并发症病情。

 

但美中不足的是:Trikafta价格昂贵,每年治疗费用超过30万美元,大概率必须终身服药。

 

埃博拉病人的新希望之光


刚果民主共和国持续爆发埃博拉疫情期间,一名医护人员正在穿上防护装备


1976年,刚果民主共和国(当时称为扎伊尔)的雨林中出现了一种新病毒,在Yambuku村导致280人死亡,然后神秘消失了,之后,这种病毒偶尔出现,就会造成破坏性影响。从那时起,这种病毒一直是致命,无法治愈的感染的代名词:埃博拉病毒。不过今年,情况开始发生令人期待的变化。

 

在刚果民主共和国历史上最致命的一次疫情爆发中,科学家们最终找到两种药物,可以大大降低该病的死亡率。两种都是抗体药物,一种是从1996年埃博拉疫情的幸存者中分离出来的,另一种是在具有人源化免疫系统的小鼠中产生的三种抗体的混合物。

 

在一项随机试验中,科学家对比了四种药物(还包括其他两种药物)的效果,接受上面这两种药物之一的患者中约有70%存活,而使用其他两种药物中的任一种的患者中约有50%存活。实验结果令人信服,以至于该试验被提前终止。这本身就是一个了不起的成就:因为它是在灾难性疫情爆发和暴力冲突地区的临时治疗单位中进行的。

 

这一成果不仅可以提高埃博拉病毒感染者的生存几率,而且可以鼓励他们及早寻求治疗来帮助抵抗该病。在没有有效药物的情况下,一些有症状的人经常试图逃避检测,并去寻求一些土办法,这加剧了疾病的爆发和传播。

 

在埃博拉病毒出现40多年后,世界终于为应对它做好了更充分的准备。这次胜利的设计师,也是该试验的主要研究员是刚果病毒学家Jean-Jacques Muyembe-Tamfum,他是1976年Yambuku村埃博拉疫情的亲历者和病毒的发现者。

 

AI首次在多人德州扑克中战胜顶级玩家



今年,AI程序在无限注德州扑克中击败了一些世界上最优秀的玩家。这是AI在首次在多人不完全信息的游戏竞赛中获胜。

 

过去几年来,AI以惊人的速度在不同类型的游戏中实现了对人类的压制。2007年,计算机科学家开发了一个程序,在跳棋中对人类保持不败。2016年,另一个团队开发了AI程序,在比跳棋复杂的多的围棋项目上击败了最优秀的棋手。

 

德州扑克对AI的挑战性更大,因为玩家看不到对手的牌,能够掌握的信息有限。2017年,计算机科学家成功开发了AI程序,在两人对战的德州扑克对抗中保持不败。

 

CMU团队今年8月开发的德州扑克AI程序Pluribus在完整的多人游戏中击败了世界一流玩家。该AI进行了1万亿场自对战,开发了能够针对各种牌局情况的基本策略(比如顺子四缺一、坎张)。对于每把特定手牌,也可以考虑游戏策略。以每手牌平均获利来衡量,它在6个玩家的20000局手牌中胜过了15个顶级人类玩家。

 

Pluribus的策略与二人德州扑克版本不同。后者是在寻求一种“不输钱”的策略,即纳什均衡,这种策略可以确保平均而言,除非对手采取与自己完全相同的策略,否则结果就会更糟。但在有多个对手的情况下,无法获取这样的均衡,因此Pluribus只是了解了在给定情况下最有效的策略。该程序还自学了可在64个处理器的单服务器上运行,而围棋AI程序则需要1200个以上的处理器。

 

Pluribus仍有改进空间。尽管Pluribus可以采取诈唬策略,但还无法利用对手的特定弱点调整这种高风险的策略。对于一些更复杂的游戏(如桥牌)AI仍未掌握。尽管如此,现在可能已经到了人类兑现筹码,赶紧离场的时候了。


原文链接:

https://vis.sciencemag.org/breakthrough2019/finalists/#Darkness-made-visible


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