千種植物轉錄組與綠色植物的系統發育基因組學

千種植物轉錄組與綠色植物的系統發育基因組學

nature封面：達爾文在《物種起源》結尾所描繪的各個物種交錯生長的“枝蔓纏繞的河岸”示例。nature雜志第7780期封面文章報道了“千種植物轉錄組”計劃的科學家們報道的1124種植物的轉錄組，涵蓋了展現植物多樣性的各個物種，包括綠色植物、灰藻和紅藻。研究者構建了一個系統發育基因組框架，借此推斷不同物種之間的演化關系，并劃分歷史上綠色植物發生基因組變化和多樣化的時間。同時發現，陸生植物和維管植物起源前曾出現過基因家族的大擴張，而全基因組復制事件似乎也在有花植物和蕨類的演化歷史上反復出現。

《自然》創刊150周年

nature封面：該刊論文的共引網絡。nature雜志第7781期是《自然》的150周年特刊。《自然》創刊于1869年11月4日，是一份在學術界享有盛譽的國際綜合性科學刊物，報道和評論了全球科技領域里諸多最重要的突破。如封面所示，點代表的是《自然》自1900年以來發表的逾8.8萬篇論文，顏色代表不同的學科。如果兩篇論文同時被另一篇論文引用了，這兩篇論文便被連接起來；點的大小反映了這些共引連接的數量。這個復雜的網絡揭示了論文之間的關系，反映了《自然》的多學科范圍。

多主體增強學習算法塑造的《星際爭霸Ⅱ》宗師

nature封面：人工智能玩“星際爭霸”。nature雜志第7782期封面文章報道了一個名為“AlphaStar”的人工智能程序，該程序在完整版的《星際爭霸Ⅱ》中，在3個種族中都達到了宗師級水平。如今，AlphaStar處于該游戲前0.2%的玩家之列。它的成功源于其采用的多主體增強學習算法，該算法讓多個深度學習網絡主體相互競爭，從而生成大量的持續適應性策略和對策。《星際爭霸Ⅱ》是一款科幻主題的策略游戲，也是一項全球性的電子競技項目。游戲中，玩家需要控制3個不同種族中的一種，同時必須根據對手的動作做出戰略決策。

高分辨率譜系追蹤技術揭示實驗酵母的適應行波

nature封面：一張適應“行波”圖，其中的有益突變會爭奪主導地位（線條代表各種譜系）。行波顯示了適合度分布在酵母種群內隨時間推移如何發生變化，并且與理論預測相符。nature雜志第7783期封面文章報道了一種能夠高分辨可視化追蹤芽殖酵母演化突變的條形碼策略。克隆競爭會產生一種動態的“富者恒富”效應，即演化初期獲取的適合度優勢可以驅動譜系擴張，從而提高未來獲得突變的機會。可視化使研究人員得以重新認識控制適應速率、可預測性和分子基礎的因素。

古羅馬：歐洲和地中海的基因交匯點

Science封面：羅馬斗獸場的延時圖像。Science雜志第6466期封面文章報道了祖先DNA分析，以調查中石器時代到現代在羅馬和意大利中部發生的基因變化。通過研究127個羅馬人的基因組和他們的考古背景，研究者證明了新石器時代獵人、采集者和農民之間祖先的重大轉變。青銅時代出現了第二次世系變遷，可能與貿易和人口流動增加同時發生。這種血統的轉變反映了羅馬的地緣政治關系，并伴隨著顯著的個體間多樣性，證明了基因在地中海、歐洲和北非的流動。隨著羅馬政治關系和貿易網絡的改變，歷史時期的快速遺傳變化反映了人的流動。

細胞生物學中的質量控制

Science封面：細胞的程式化視圖。Science雜志第6467期封面文章報道了細胞生物學中的質量控制。生長、分化及對環境的實時響應，我們的細胞處于一個不斷穩定的活動狀態，細胞核輸出RNA信息，這些信息被核糖體翻譯成蛋白質（藍色）。蛋白酶體和溶酶體降解和循環內化、異常或過量的蛋白質。內質網和高爾基體將貨物包裝和分類，以便運輸到其他細胞器或從細胞出口。線粒體為細胞的其他部分提供能量。為了獲得維持這些生命活動的最優狀態，需要大量的質量控制機制。

甲蟲的角演化自翅膀類同源物

Science封面：獨角仙等甲蟲有著奇特而形態多變的“犄角”，那是雄性競爭配偶的重要工具。Science雜志第6468期封面文章報道了甲蟲前胸背部的角由翅膀的系列同源器官進化而來，這對思考如何更好地定義進化新征（evolutionary novelty）有著重要意義。研究發現金龜子科甲蟲中胸前角的起源，胸前角源于雙邊來源的組織；而胸前角形成在功能上需要多種翅膀形成的基因。研究結果證實了胸前角和昆蟲翅膀之間的系列同源性，并表明其他昆蟲的新性狀也可能與之類似，源自翅膀系列同源物以及隨之建立的結構特異性轉錄圖譜。

重建50萬立方微米小鼠大腦

Science封面：來自老鼠大腦的神經細胞。Science雜志第6469期封面文章報道了以高空間分辨率重建了89個神經元的形態特征及其在小鼠桶狀皮質（barrel cortex）中的連接。科學家在小鼠體感皮層第4層密集重建了約2.7m的神經絲，體積約50萬立方微米，是以前哺乳動物大腦皮層致密重建體積的300倍，效率提高了約20倍。這些數據建立了哺乳動物皮質局部致密神經元回路的連接組表型分析方法，是連接體致密重建的一個飛躍，揭示了有關皮層皮質和興奮性丘腦皮質連接的抑制性和興奮性突觸的連通性信息。