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来源： 发布时间：2025-03-25
使用递归生成数据训练的AI模型会发生崩溃
《自然》封面：错误输出。《自然》杂志第8022期封面文章报道了将AI生成的数据输入一个模型，会导致后续几代模型退化直到崩溃。在一项测试中，关于中世纪建筑的原始文本到了第九代居然变成了一串野兔的名字！生成式人工智能（AI）工具（如大语言模型）的爆发得益于用来训练它们的由人类生成的大型数据集。随着这些工具不断涌现，以及它们输出的结果在网络上不断增多，训练数据的来源必然会转向计算机生成的内容。使用AI生成数据训练模型并非不可能，但需要非常仔细地过滤这些数据，而人类生成的数据可能仍具优势。
裸盖菇素对人脑网络的去同步化研究
《自然》封面：改变状态。《自然》杂志第8023期封面文章报道了药物诱导的大脑状态及它们随时间的变化。裸盖菇素是在迷幻蘑菇中发现的一种致幻物质。除致幻作用外，它在参与治疗重性抑郁障碍和成瘾方面也表现出一定前景。研究发现，裸盖菇素会使不同脑区内的活动去同步，从而干扰皮质和下皮质的神经连接。这些变化在对空间、时间和自我感知相关的脑区中最为强烈，有些干扰可达数周。完成简单的音视频匹配任务能减轻这一药物对大脑的作用。这说明裸盖菇素能增强大脑的可塑性，有助于治疗与适应不良的僵化思考模式相关的疾病。
四个世纪来最高的海洋温度令大堡礁处于危险境地
《自然》封面：澳大利亚大堡礁大规模珊瑚白化的艺术图。《自然》杂志第8024期封面文章报道了科学家们重建了17世纪的夏季海表温度，并揭示出最近的白化事件发生在400年来最热的水中。2016年到2024年间，珊瑚礁经历的5次大规模白化和致死事件，是由高海表温度引起的。研究者利用珊瑚骨骼的地球化学记录，重建了自1618年以后的温度。1900年后的变暖趋势和观测到的大规模珊瑚白化，表明人为气候变化对大堡礁生态系统的生存威胁现在已经形成。高温会导致越来越频繁和严重的白化和死亡事件，可能会超出珊瑚礁能恢复的限度。
巨石阵的祭坛石来自苏格兰
《自然》封面：巨石阵。《自然》杂志第8025期封面文章报道了祭坛石可能从约750千米以外的苏格兰长途跋涉而来。揭开巨石阵的历史面临诸多挑战，尤其是所有石头从何而来以及如何运达的问题。这个新石器时代的结构由两类石头组成：来自25千米以外马尔伯勒附近的撒森石，以及来自威尔士的蓝石。遗址中最大的蓝石是6吨重的祭坛石，但祭坛石的特殊之处在于它不是来自威尔士。研究团队分析了两个祭坛石的碎片，发现其与苏格兰东北部奥卡汀盆地的老红砂岩惊人相似。祭坛石或通过海路运输，提示新石器时代英国的社会组织程度较高。
植物刺的趋同进化机制探索
《科学》封面：植物的皮刺。《科学》杂志第6708期封面文章报道了植物刺发育中基因共选择的深层次机制，为理解生物多样性进化提供新视角。不同物种在面对相似环境压力时，往往会独立演化出相似的适应性特征，这种现象被称为趋同进化。在有刺的物种中，基因编辑可以产生无刺的植物，同时保持生长和发育的其他方面不变。这对驯化和作物改良具有明显的意义。基因编辑植物还可用于检验刺的生态作用。机械防御对植物来说可能是昂贵的，当防御的代价高于被攻击的代价时，刺的丢失应受到青睐。这为探索自然和农艺选择开辟新的途径。
关于全球科学公平的报道
《科学》封面：纠正过去的错误。《科学》杂志第6709期封面文章报道了科学如何摆脱殖民遗产。几个世纪的殖民主义在科学领域留下了挥之不去的不平等。但是世界各地的科学家正在共同努力改变科学影响的轴心，将全球南方的科学家带到聚光灯下，并建立一个更公平的研究企业。尼日利亚就是一个拥有2.2亿人口的石油大国，已经摆脱英国统治60年了，她拥有很多著名的大学，也是西非最大的经济体之一。但是许多年轻的研究人员仍然离开尼日利亚，去寻找更好的机会。殖民势力对资源的榨取所造成的不平衡一直延续至今。
用于新冠的数字接触追踪数据揭示了详细的流行病动态变化
《科学》封面：2021年7月11日，球迷们观看2020年欧洲杯决赛。《科学》杂志第6710期封面文章报道了使用英格兰和威尔士国家卫生服务COVID-19应用程序作为示例，数字接触追踪数据以前所未有的细节揭示了流行病的动态变化。研究发现，除了其减少疾病传播的主要目的之外，数字接触追踪所提供的线索还具有前所未有的时间分辨率。鉴于其无与伦比的可扩展性及它们为精准公共卫生提供的洞察力，数字工具很可能在下一次的疾病大流行中发挥更大的作用。研究揭示了从家庭感染向短暂接触的转变，尤其是在周末和节假日期间。
日本能登半岛地区发生自1885年有数据以来的最强地震
《科学》封面：2024年日本能登地震约为7.5级，导致能登半岛和日本中部出现大量地面晃动导致房屋受损。《科学》杂志第6711期封面文章报道了科学家通过多源数据联合反演，获取精细的断层滑移分布和地震断层破裂过程，进而发现这种罕见的围绕断层凹凸体的“双重起始”破裂传播机制。自2020年以来，能登半岛地下的断层一直发生众多小地震序列，但均未打破断层屏障。而2024年的这次地震包含两个相距16千米、相差10秒的破裂起始点，这个双重起始破裂突破断层屏障区域，导致能量的强力释放和地面的剧烈震动。
采血预测疾病研究
复旦大学附属华山医院郁金泰、毛颖团队与类脑智能科学与技术研究院程炜、冯建峰团队联合攻关，启动并绘制了健康与疾病血浆蛋白质组图谱。相关成果发表于《细胞》（Cell）。研究纳入了1706种人类疾病与表型，绘制出一张全面的蛋白质组图谱，并借助机器学习模型，成功挖掘出极具潜力的疾病预测诊断生物标志物和治疗靶点，通过对蛋白质组大数据的深度分析，构建人类健康表型并监测自身健康和疾病状况，为精准医学实施奠定了基础。与此同时，联合团队基于研究成果建立了可开放访问的蛋白质组-表型组资源数据库，数据库覆盖约三千种蛋白、上千种疾病与近千种表型，几乎与生物医药的所有领域都密切相关。
星形胶质细胞在神经炎症条件下的亚状态转变过程
中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心周海波研究组揭示了星形胶质细胞在神经炎症条件下的亚状态转变过程，为星形胶质细胞的异质性理论提供了实验证据。相关成果发表于《自然·衰老》（Nature Aging）。静息状态的星形胶质细胞在受到炎症刺激后会先表现为神经保护性状态，后转变为神经毒性状态，这挑战了领域内关于星形胶质细胞状态转变的传统观点。在阿尔茨海默病和帕金森病小鼠模型中，可以降低活化的星形胶质细胞的神经毒性，减轻相关神经退行性疾病的表型。精准干预星形胶质细胞的状态转变，有望为治疗阿尔茨海默病、帕金森病等神经退行性疾病提供新的治疗方案。
过敏性哮喘研究
四川大学华西医院免疫与血液研究院/全国重点实验室张惠媛教授、胡洪波研究员团队与陆军军医大学西南医院刘新东教授合作，在过敏性哮喘研究方面取得进展。相关成果发表于《免疫》（Immunity）。过敏性哮喘（简称哮喘）是一种常见的慢性呼吸道免疫性疾病，其发病机制主要与过敏原诱导的辅助性2型T细胞异常激活相关。传统治疗手段支气管扩张剂和糖皮质激素等能够有效缓解哮喘患者症状，但无法实现根治哮喘。此外，对于重症哮喘患者，药物耐药性问题进一步限制了现有治疗方案的疗效。研究探索新的治疗策略，特别是针对致病性辅助性2型T细胞的精准靶向治疗，已成为哮喘治疗领域的关键研究方向。
升级快速诱导人多能干细胞技术体系
北京大学、昌平国家实验室邓宏魁课题组与北京大学关景洋课题组合作，发现了化学重编程体系的关键表观遗传障碍，进一步升级快速化学重编程体系，实现最短10天即可将人的成体细胞诱导为多能干细胞。相关成果发表于《自然·化学生物学》（Nature Chemical Biology）。多能干细胞具有无限自我更新和分化为生物体所有功能细胞类型的能力，是再生医学领域最关键的“种子细胞”。如何在体外诱导获得人多能干细胞一直是生命科学领域的重要问题。这项研究完善了化学重编程技术制备人多能干细胞的方法，为后续应用于再生医学领域提供了更加快速高效稳定的底层技术体系，将极大促进人多能干细胞在再生医学领域的广泛应用。
水稻耐碱-热基因挖掘与机制研究
上海交通大学林尤舜研究团队与中国科学院分子植物科学卓越创新中心林鸿宣研究团队合作，成功分离克隆了水稻碱-热抗性新基因，阐明了它们调控耐盐碱、耐热性的新机制，并且为突破半矮秆绿色革命主栽品种的抗逆性与产量互相拮抗的瓶颈问题提出了新的解决方案。相关成果发表于《自然》（Nature）。研究发现，精准调控赤霉素到最佳中等水平是同时提高水稻碱-热胁迫耐受性和产量的关键；并发现一个有望成为潜在的“后绿色革命”基因，它可以微调赤霉素到最佳中等水平，从而进一步同时提高半矮秆绿色革命水稻品种的碱-热耐受性和产量。这对于盐碱地的开发利用和未来农业的可持续发展具有重要的意义。
气候塑造中国常绿与落叶植物叶相特征的差异演化
中国科学院西双版纳热带植物园的李树峰研究员与中国科学院昆明植物研究所的陈文允博士、成都理工大学的苏涛教授携手合作，对中国湿润、半湿润地区的2111种常绿植物和1001种落叶原生木本双子叶植物开展研究。相关成果发表于《古地理学·古气候学·古生态学》（Palaeogeography，Palaeoclimatology,.Palaeoecology）。两种植物习性在环境耐受性方面存在显著差异。这些差异与东亚冬季季风所造就的气候条件紧密相连。常绿树种和落叶树种通过各自独特的叶片特征，适应了东亚冬季季风所带来的特定气候条件。这表明东亚冬季风对常绿和落叶植物的叶相特征产生了显著影响，甚至驱动了叶相特征的改变。
杨树叶绿素合成转录调控新机制
北京林业大学生物科学与技术学院康向阳教授团队在杨树叶片叶绿素合成分子调控机制方面取得了重要进展。相关成果发表于《植物·细胞和环境》（Plant, Cell & Environment）。叶绿素作为光合作用和能量传递的基石，其合成对植物的生长和发育至关重要。研究发现，在杨树中过表达某基因时，叶绿素含量增加、光合作用增强，且叶片出现皱缩、叶面积增大、叶片生物量增加等表型变化，同时地径显著增加。为了探究调控机制，筛选出下游调控靶基因，研究证明了能够直接激活3个与叶绿素合成和光合作用密切相关的基因的表达，从而促进它们的转录。研究为通过分子设计育种调控叶绿素合成、提升光合作用效率等提供了新思路。
揭示全球尺度上风速与植物水力性状之间的关系
中国科学院华南植物园恢复生态学团队贺鹏程等人通过测定大量的野外实地森林木本植物，并收集前人已发表文章的相关数据，建立了包含全球469个样地1922种木本植物（2786个观测值）的关键植物水力性状数据库，分析了植物水力性状与全球风速之间的关系。相关成果发表于《自然·生态与进化》（Nature Ecology.& Evolution）。鉴于近年来全球风速正快速增强，风对植物的负面作用可能会抵消其他环境因子如二氧化碳浓度升高、氮沉降增加，甚至全球变暖对植物的正面影响。此外，开展严格的野外和室内控制实验将有助于进一步揭示风对植物水力性状影响的机制。
高黎贡地区野生动物时空分布格局及保护空缺
中国科学院昆明动物研究所蒋学龙研究组在高黎贡地区建立了28个红外相机监测样地。共布设相机695台，累计监测时长467 509天，记录到102 012条独立有效事件。相关成果发表于《生物保护》（Biological Conservation）。高黎贡地区地处中缅边境地区，基于网格化系统监测数据发现：全年大中型兽类群落平均占域率对纬度表现出强烈的负响应；干季群落占域率对纬度、海拔及人类改造和即时人类活动同样表现出负响应；还发现高黎贡地区不同区域的大中型兽类组成不同，物种周转是区域多样性变化的主要驱动因素。更重要的是，与雨季相比，干季1700～2300m低海拔地区物种增加。
动物、人体和环境间的区域性耐药基因流
中国农业大学动物科学技术学院胡永飞教授团队与中国疾病预防控制中心传染病预防控制所等单位合作，结合宏基因组测序、耐药菌株分离培养、大规模组学数据分析和机器学习模型等，深入揭示了“同一健康（One Health）”理念下，耐药基因在动物、人体和环境间的区域性流动。相关成果发表于《微生物组》（Microbiome）。携带相同碳青霉烯酶基因的大肠杆菌可分布于多个样本中。1株同时携带3种碳青霉烯酶耐药基因的解鸟氨酸克雷伯菌同时存在于苍蝇和人源样本中，表明苍蝇可能介导了这一碳青霉烯耐药菌株的传播。研究揭示耐药基因在动物、人体和环境间的区域性传播途径和规律，并从基因组学角度提供证据。
揭示社交决策的神经编码机制
西安交通大学王昌河教授团队发现成年雄鼠和雌鼠个体在正常生理条件下均表现为雌性偏好，但在生存威胁下则会转变为雄性社交偏好。相关成果发表于《科学》（Science）。社交活动是哺乳动物的一种本能行为。中脑多巴胺奖赏系统是决定这一行为决策的核心机制，但雄性个体与雌性个体采用不同的环路决策机制（性别二态性）。雄性个体腹侧被盖区多巴胺能神经元向伏隔核投射的奖赏环路（生殖繁衍的内在需求）介导其雌性社交偏好，而中脑多巴胺向内侧视前区投射的防御环路（响应外在生存威胁）则介导其雄性社交偏好，两个环路之间竞争与平衡决定其最终的性别选择决策；在雌性个体中，其雌雄偏好性均由某奖赏环路介导。
长期摄入牛奶脂肪不会增加小鼠脂质负担
中国农业科学院北京畜牧兽医研究所王加启等人与农业农村部食物与营养发展研究所动物食物与营养政策中心合作，揭示牛奶脂肪的有益作用。相关成果发表于《宏》（iMeta）。由于饱和脂肪酸与心血管疾病风险呈正相关，因此有消费者担心长期摄入全脂牛奶或牛奶脂肪会导致肥胖和心血管疾病。以往有关全脂牛奶与血脂健康的研究主要为人群回顾性观察，众多干扰因素导致学术界一直没有定论。研究发现高脂饮食模型小鼠长期摄入牛奶脂肪或全脂牛奶不会显著增加小鼠的体重及血脂负担，并且乳脂肪中多种有益脂肪酸可改善小鼠肠道微环境，长期摄入能够通过特异性诱导调节低密度脂蛋白胆固醇，降低小鼠血脂负担。
深度学习模型的原位可视分析研究
中国科学院计算机网络信息中心李观、单桂华等人提出了一个针对深度学习模型训练数据的原位可视分析框架，并形成了原位特征提取和神经元学习模式抽象两大核心算法。相关成果发表于《IEEE可视化和计算机图形学汇刊》（IEEE.Transactions.on.Visualization.and.Computer.Graphics）。深度学习网络凭借其卓越的能力在各个领域取得了显著成就，但高质量训练仍然面临诸多挑战。原位特征提取算法在模型运行时复用内存数据，实时分析动态数据，有效解决了传统事后分析的数据存储和有关瓶颈问题；而神经元学习模式抽象算法则基于原位特征数据，抽象出神经元的3种学习模式，为可视分析提供了有力支持。
万亿次速率的复值卷积加速器用于特征提取与推理
北京邮电大学徐坤教授团队实现了世界首个万亿次速率的复值光子卷积加速器，并将提出的计算硬件应用于卫星遥感数据的计算与推理。相关成果发表于《自然·通讯》（Nature Communications）。相较于实值神经网络，复值神经网络在处理幅度和相位信息方面具有优势，在雷达、通信、机器人视觉和医学检测等众多领域展现出应用潜力。然而，当前复值神经网络多基于冯·诺伊曼架构的电子硬件运行，其算力与能耗难以满足海量遥感数据处理需求。研究团队设计了一种新型万亿次速率的复值卷积计算架构，专注于实现复值数据（如波动信号）的高效特征提取和推理，验证了光学神经形态硬件在复值卷积计算架构中的硬件优势。
人工智能驱动的空间蛋白质组学新技术
中国科学院动物研究所赵方庆团队提出全新的空间蛋白组学技术框架，通过整合人工智能深度学习算法与微流控技术，实现全组织切片水平的高分辨率空间蛋白质组检测（25微米分辨率，数千个蛋白），突破了高通量原位组学技术瓶颈。相关成果发表于《细胞》（Cell）。现有空间蛋白质组方法主要依赖抗体染色或质谱技术。前者因靶标数量有限，仅能检测几十至几百种蛋白分子；后者检测种类丰富，但逐点取样方式增加了实验成本和规模。新技术结合微流控技术，开发了高通量、低成本的灵活采样平台，可实现在25微米至100微米分辨率范围内进行精确采样，降低了对复杂昂贵设备的依赖，为复杂组织的高分辨率空间解析提供新工具。
一种全新的地理集成学习模型
