世界一流科技期刊文章精選

為速度而建

《自然》封面：名為纓甲（Paratuposa placentis）的小甲蟲羽毛狀翅膀。Nature雜志第7895期封面文章報道了新穎的飛行方式和輕巧的翅膀提高小甲蟲的飛行性能。動物能飛多快通常由其體形決定，體形越大的動物飛得越快。但只有395微米大的小甲蟲纓甲卻逆勢而上，它的飛行速度相當于比它體形大3倍的昆蟲。研究人員對甲蟲翅膀的結構和運動進行了三維重建，發現這種昆蟲在一個非常寬的8字形環中移動它的輕的、布滿鬃毛的翅膀，而且增加了翅膀劃動的整體振幅。文章認為，這種適應性可以幫助解釋微小昆蟲的進化成功。

最強賽車手

《自然》封面：驅動力。Nature雜志第7896期封面文章報道了一個稱為“Gran Turismo Sophy.（GT Sophy）”的AI智能體，它能在PlayStation.4賽車游戲“Gran Turismo. Sport”中戰勝世界冠軍級人類玩家。賽車手需要進行復雜的戰術操作，同時還要在極限性能下操控賽車。研究者使用深度強化學習教會了“GT Sophy”如何比賽。最終使得“GT Sophy”在與“GT Sport”的4名世界頂級車手的對戰中勝出。文章認為這一結果可用于改進賽車手的模擬訓練，也可以應用于無人機和自動駕駛汽車之類的系統。

利用亞毫米尺度原子樣本分辨引力紅移

《自然》封面：原子被俘獲在形似煎餅的光阱中，然后再利用激光進行檢測。Nature雜志第7897期封面文章報道了在亞毫米尺度上驗證引力紅移效應。愛因斯坦的廣義相對論預測地球重力會充分扭曲時空，導致距離地球不同位置的時鐘會以不同的頻率走動，這種效應也被稱為引力紅移。托拜厄斯·博思韋爾（Tobias Bothwell）及其同事們使用超冷鍶原子云制造出了一組原子鐘，并成功觀測到原子云一邊到另一邊的頻率。“紅移”呈線性變化，這說明每個原子鐘會以稍許不同的頻率走動。

奧密克戎（Omicron）與抗體研究進展

《自然》封面：掃描電子顯微鏡拍攝的感染了新冠病毒（SARS-CoV-2）的人支氣管細胞。Nature雜志第7898期封面文章報道了高傳染性的奧密克戎變異株逃逸現有疫苗的重要信息。自去年11月被發現以來，奧密克戎以非同一般的速度傳遍了全球。這期雜志的6篇論文共同闡釋奧密克戎的大量突變如何使其有能力逃逸機體調動的各種免疫應答。其中一篇文章指出，新冠病毒奧密克戎變異株廣泛但不完全逃脫輝瑞BNT162b2疫苗的中和作用。但是，盡管疫苗作用有所下降，但仍保有一定效力，而且加強針能極大增強對感染和重癥的保護力。

（本頁期刊封面圖來自《自然》官網）

植物抵抗農業重大害蟲小葉蟬的奧秘

《科學》封面：正在吃野生煙草的小葉蟬。Science雜志第6580期封面文章報道了植物如何巧妙組裝其特異性代謝產物應對農業重大害蟲——小葉蟬的非寄主抗性機制。小葉蟬是一種嚴重危害農作物的世界性害蟲，其寄主范圍廣泛，繁殖率高，更嚴重的是它能夠傳播多種植物病毒，每年造成嚴重作物減產及經濟損失。目前的防治方法是大量噴灑農藥，但防治效果有限且代價高昂。研究團隊利用合成生物學的手段，將新合成的代謝通路整合到番茄與蠶豆等作物中，設計出小葉蟬非寄主選擇的高抗作物。

多節海星中的一種耐損傷、雙尺度、單晶微晶格

《科學》封面：多節海星骨骼元素的人工彩色掃描電子顯微照片，其表面生長有小方解石晶體。Science雜志第6581期封面文章報道了新型輕質高強度陶瓷復合材料的開發研究。廣泛分布于印度—太平洋地區的多節海星骨骼均由一個單獨的微晶格結構構成，這種微晶結構非常均勻，可以用數學公式來描述，并通過節點連接分支組成，微晶格結構的均勻性本質是原子水平的單晶結構。海星作為一種棘皮動物，擁有中胚層形成的內骨骼。各種形式的小骨片經結締組織連接形成一個整體，雖然質量很輕，但是強度非常大，就像防彈衣那樣堅韌。

蜥蜴如何脫落尾巴

《科學》封面：壁虎科的蜥蜴。Science雜志第6582期封面文章報道了蜥蜴尾巴自體切斷的仿生骨折模型研究。包括壁虎在內的多種蜥蜴在遇到危險時，能快速斷尾求生。研究者們通過顯微鏡觀察了幾種蜥蜴尾巴斷面的情況，發現每個斷面遠端的楔形肌肉組織上布滿了蘑菇狀的微柱;同時，這些微柱表面還密集排布著大量納米孔。這種結構使得蜥蜴的尾巴在安全狀況下牢固連接，而遇到危險時，尾巴只要輕微側向扭曲，斷裂平面就會有裂紋，從而實現快速斷尾。研究成果或能促進再生醫學和仿生學的發展。

戈登研究會議

《科學》封面：果蠅（Drosophila melanogaster）幼蟲發育過程中多個光學切片的重建圖，每個觀察到的光感受器神經元表達3種蛋白質標簽中的1種（單獨或組合），對應不同的顏色。果蠅的神經科學研究表明，神經元在向大腦發送投影的同時保持它們的空間接近。Science雜志第6583期封面文章報道了今年戈登神經發育研究會議的初步日程和預計報告。這次戈登（Gordon）神經發育研究會議于2022年8月7日至12日在羅德島紐波特舉行，參會科學家們與同行分享了他們在神經科學領域的最新成果，關于果蠅神經科學的研究發現是其中的代表性成果。

（本頁期刊封面圖來自《科學》官網）

助力“雙碳”

碳中和：可再生能源、碳匯、NETs和非CO2溫室氣體的重要作用

中國科學院大氣物理研究所組織了碳中和專刊，邀請了來自中國、美國、英國、法國等國家的多領域專家闡述了碳中和的國際背景、科學問題、技術需求和成果。相關成果發表于《大氣科學進展》（Advances in Atmospheric Sciences）。相關文章涉及可再生能源在減少CO2排放中的重要作用、陸地碳匯在抵消人為CO2排放和實現碳中和目標中的作用、負排放技術、非CO2溫室氣體減排四個方面。我國碳中和目標要求清潔能源技術、社會政治和經濟各項舉措，都能夠在未來幾十年內，朝著正確的方向發展。在科技創新方面加強國際合作，有效研發、部署和應用新技術，對于建設一個安全、公平和更具彈性的全球未來至關重要。

全球陸地碳匯年際變化機制

北京大學城市與環境學院樸世龍院士團隊結合大氣反演法、生態系統碳循環模型和機器學習模型三種方法，系統探討了全球陸地碳匯年際變化機制。相關成果發表于《自然·通訊》（Nature Communications）。陸地生態系統從大氣中吸收大量CO2，是一個重要碳匯。然而，陸地碳匯年際波動劇烈，很不穩定。闡明陸地碳匯年際變化規律，對準確預估未來大氣CO2濃度變化至關重要。陸地碳匯受水分和溫度等因子共同影響。研究發現，揭示年際尺度全球陸地碳匯變化規律，既要關注早期研究注重的熱帶地區，還要關注北半球地區，尤其是北半球陸地碳匯對溫度變化響應的季節性差異。

超低碳煉鐵技術路徑分析

中國科學院過程工程研究所朱慶山研究員系統總結了超低碳煉鐵技術的發展歷史、應用現狀，并對未來前景進行了展望。相關成果發表于《化工進展》。2060年的碳中和目標使我國鋼鐵工業未來發展面臨巨大挑戰，同時又為其提供了換道超車的發展機遇。2020年，我國粗鋼產量10.65億噸，鋼鐵工業排放CO2約17.5億噸，鋼鐵工業低碳化及超低碳化對碳中和總體目標的實現至關重要。我國鋼鐵工業減碳的途徑主要有三種：一是鋼鐵需求下降的自然減碳，二是廢鋼用量增加減碳，三是通過應用超低碳煉鐵技術減碳。應加大產學研合作，大力開發出具有完全自主知識產權的超低碳煉鐵技術，為鋼鐵行業低碳綠色發展提供有力支撐。

青藏高原凍土區非生長季土壤CO2排放特征

中國科學院植物研究所楊元合研究組利用野外觀測、數據整合、機器學習等方法，評估了青藏高原區域尺度非生長季土壤CO2通量大小、空間格局及其驅動因素，預估了未來不同氣候情景下非生長季CO2排放特征。相關成果發表于《全球變化生物學》（Global Change Biology）。氣候變暖會導致凍土區儲存的大量有機碳以CO2等形式釋放至大氣，進而形成生態系統碳循環與氣候變暖之間的正反饋效應。然而，目前的觀測證據主要來自生長季且主要源自北極地區，使得學術界對整個凍土區非生長季CO2排放的估算存在較大不確定性。研究成果為陸面過程模型評估青藏高原高寒生態系統碳源匯特征提供關鍵觀測證據。

《大氣科學進展》專刊封面展示了專刊中部分研究觀點，如從化石燃料到可再生能源的轉換、增加可再生能源、增加碳匯等（圖片來源于中國科學院大氣物理研究所網站）

助力“雙碳”

大型海藻以惰性溶解有機碳形式貢獻的長久碳匯

中國科學院青島生物能源與過程研究所張永雨研究組通過對山東近海高密度海帶養殖環境調研和實驗分析，揭示海帶養殖水體溶解有機碳中>58%為惰性溶解有機碳（RDOC）。相關成果發表于《環境科學與技術》（Environmental Science & Technology）。海洋碳匯本質是指碳能被長久地（百年以上）封存于海洋而與大氣長期隔離，國際上普遍認可的大藻碳匯主要指海藻貢獻的顆粒碳的沉積埋藏或向深海的碳輸出等。直到近幾年，科學家認識到大型海藻除了具有以上兩種形式的碳匯貢獻外，還能貢獻大量的RDOC。研究結果為科學評估大型海藻的碳匯功能、制定大型海藻碳匯標準，以及為未來大型海藻碳匯交易提供重要參考依據。

黃河泥沙充填復墾采煤沉陷地土壤剖面重構的優化方法

中國礦業大學環境與測繪學院胡振琪教授團隊在礦山復墾土壤重構方面取得新成果。相關論文發表于《土地退化與發展》（Land Degradation & Development）。煤炭井工開采后土地沉陷，導致大面積的耕地損毀。將黃河泥沙用于充填復墾采煤沉陷地，既可疏浚黃河下游淤積的泥沙，又能復墾土地，增加耕地數量，對黃河流域高質量發展和礦區生態修復具有重要作用。基于山東采煤沉陷地夾層式充填復墾的實踐，為優化黃河泥沙充填復墾夾層式土壤剖面構型，研究設計了多種土壤剖面構型，并分別進行了室內入滲、蒸發試驗和田間種植試驗，從夾層位置、厚度和數量三個維度探討了夾層的作用機理。

植物對環境脅迫的應激機理

山東建筑大學市政與環境工程學院侯書國團隊聯合美、法、日等知名大學的研究團隊，通過對植物如何感受環境變化做出應激反應的研究，揭示了植物對病蟲害、干旱等環境脅迫因素的應激機理。相關成果發表于《自然》（Nature）。綠色植物為地球生物提供食物來源，并在維持生態平衡、促進生態良性循環與發展和改善人類居住環境等方面起著至關重要的作用。植物經常面臨包括病原菌侵染等極端環境的影響。植物通過感知環境變化并做出應激反應，保護自身免受環境惡化的影響。因此，研究植物感知環境變化并做出應激反應的機制，有助于我們應對環境變化，助力實現雙碳目標，解決糧食和生態安全等問題。

城市交通減排的健康協同效益

清華大學地球系統科學系劉竹副教授課題組針對北京居民出行方式，開展了城市交通脫碳的協同效益的情景分析。相關成果發表于《柳葉刀·星球健康》（The Lancet Planetary Health）。研究發現，采用步行、騎行、公共交通（合稱“綠色出行”）和電動汽車出行相結合的方式可以促進交通部門的低碳可持續發展，其中綠色出行的增加起著至關重要的作用。從2020年到2050年，在4種交通減緩情景下，男性累計獲得的健康與經濟的協同效益多于女性。由于人口老齡化，老年人群暴露于空氣污染有較高的健康風險，北京50歲及以上的人群從交通脫碳減緩策略中受益更多。文章建議，綠色出行在未來低碳交通發展中應得到更多的重視。

海帶養殖環境以惰性溶解有機碳形式的長久碳匯（圖片來源于中國科學院青島生物能源與過程研究所網站）

人工智能

量子軌道雜化表征干酪根成熟度的機器學習研究

中國科學院力學研究所非線性力學國家重點實驗室趙亞溥研究團隊通過機器學習方法提取13C NMR譜圖中的軌道雜化和化學鍵信息，預測干酪根的熱成熟度。相關成果發表于《燃料》（Fuel）。國產油氣資源不足制約經濟發展，威脅能源安全。提升頁巖油氣的開發利用率是力學學科的“卡脖子”問題。干酪根是油氣的生成母質和主要賦存介質，熱成熟度是評價油氣生成潛力的重要指標之一，定量描述干酪根成熟度演化的理論模型是油氣勘探及原位催熟的理論基礎，也是指導油氣增產的關鍵科學問題。文章提出了一種新的基于軌道雜化的干酪根成熟度指數（OrbHMI），并與分子成熟度指數（MMI）和模型預測值進行比較。

感覺誤差驅動精細的運動調整

武漢大學測繪學院教授李星星課題組與華中師范大學教授羅金紅課題組合作，相關成果發表于《美國科學院院刊》（PNAS）。回聲定位蝙蝠依賴超聲波實現快速、精確的空間感知和定位，并且具有極強的抗干擾能力，但是其發聲控制的機制尚不清楚。文章提出并驗證了感覺誤差糾正（Sensoryerror correction）是回聲定位蝙蝠發聲控制的機制這一假說。感覺誤差糾正是人類言語（Speech）控制的機制，而多年來研究者認為回聲定位蝙蝠的發聲控制機制與人和其他哺乳動物的控制機制是完全不同的。論文嘗試將人類言語控制的狀態反饋控制（SFC）的模型用于解析蝙蝠回聲定位聲波的精準控制。

面向能源系統調度與交易優化的區塊鏈共識機制

上海交通大學電子信息與電氣工程學院電氣工程系副教授陳思捷等人提出了一種面向能源系統調度與交易的新型區塊鏈共識機制暨數學優化方法。相關成果發表于《自然·能源》（Nature Energy）。文章利用區塊鏈“多邊共治、相互制衡”的原理，提出了一種適用于能源系統運行優化的區塊鏈共識機制，命名為求解證明機制（Proof of Solution，PoSo）。PoSo具有“一人求解，多人驗證，求解復雜，驗證簡單”的特性。其基本思路與經典的區塊鏈工作量證明（PoW）共識機制類似，但將PoW中需要求解的復雜哈希謎題替換為優化問題。即便某些參與主體違背優化運行規則，PoSo依然能保證最優方案被執行，具有高容錯性。

亞毫米尺度的遙控步行機器人

北京大學未來技術生物醫學工程系韓夢迪研究員課題組與國內外科學家合作，共同研發了一款亞毫米尺度、多材料集成、具有復雜三維形貌和運動模式的微型機器人，是世界上最小的遙控步行機器人。相關成果發表于《科學機器人學》（Science Robotics）。這種機器人寬度只有半毫米，可以具有類似螃蟹、蜘蛛、尺蠖、蟋蟀、甲蟲等動物的三維仿生形貌。通過改變機器人的結構設計和激光加熱不同區域的時序，可以實現十分豐富的運動模式。研究結果為狹窄空間的復雜操控提供了可能性，未來有望應用于工業生產，實現對微小零部件的組裝和修復;或應用于微創手術中，實現清除阻塞、阻止出血、消除腫瘤、定向給藥等功能。

基于機器學習的干酪根成熟度表征模型示意圖（圖片來源于中國科學院力學研究所網站）

新指標OrbHMI與MMI及機器學習模型預測結果之間的比較（圖片來源于中國科學院力學研究所網站）

人工智能

用于識別個體水平大腦功能網絡時空模式的“多頭引導注意力圖神經網絡模型”

電子科技大學蔣希等人開發了一個新的多頭引導注意力圖神經網絡模型，用于同時識別個體水平的多個大腦功能網絡時空模式。相關成果發表于《醫學圖像分析》（Medical Image Analysis）。基于深度學習模型和大腦磁共振影像數據對大腦功能網絡時空模式的識別研究越來越受到關注，但已有方法未充分利用基于個體大腦功能磁共振（fMRI）數據的時空特征，且僅注重于特定單個功能網絡的識別。新模型將注意力機制和圖卷積相結合，提出注意力圖卷積操作，從而更高效地提取fMRI數據的時空特征;使用引導注意力機制同步識別大腦功能網絡的空間和時間模式;采用多頭分支網絡結構識別全局大腦功能網絡的時空模式。

經顱磁刺激臨床精準定位研究

北京師范大學朱朝喆團隊基于曲面幾何提出可快速手動測量的經顱磁刺激（TMS）線圈定位坐標系統。相關成果發表于《腦刺激》（Brain Stimulation）。TMS是目前腦功能障礙物理干預最重要的手段之一。TMS線圈放置的位置決定了哪塊皮層受到刺激，因此對療效的影響巨大。基于頭顱表測量的方法，是臨床上應用最為廣泛的TMS線圈定位方法。臨床急需一個描述線圈位置與朝向的坐標系統。既能準確描述線圈在個體顱表上的任意可能放置的位置與朝向，又能通過手動的方式，快速而準確地測量每一個可能的線圈放置位置與朝向的對應坐標。基于此，文章提出了一套全新的基于顱表幾何參數的坐標空間（SGP坐標空間）。

智能5G測量與優化研究

清華大學深圳國際研究生院王智副教授、計算機系朱文武教授課題組在理解5G在現實服務中的性能，基于內容提供商的視角方面取得新進展。相關成果入選2022年國際計算機協會計算機通信應用、技術、體系結構和協議國際會議（ACM SIGCOMM 2022）。AI+5G融合推動更多的AI計算從終端走向邊緣和云端，形成跨設備、跨場景的云邊端協同。然而，業界缺乏對大規模5G網絡，特別是獨立組網（SA）的深入理解。新研究針對快手眾包直播業務，從端到端表現、無線接入網表現和核心網表現三個角度入手，對三大運營商所部屬的5G網絡進行了深入分析，填補5G在多媒體內容服務認知上的空白。

復雜神經環路的結構與功能解析工具研究

中國科學院腦科學與智能技術卓越創新中心（神經科學研究所）徐春研究組與上海巴斯德研究所龍鋼研究組合作，開發了對多特征神經元標記、記錄和操控的新型分子工具，揭示了腹側海馬神經元的投射模式與情緒編碼的對應關系。相關成果發表于《自然·通訊》（Nature Communications）。大腦神經元具有復雜多樣的細胞類型。細胞類型的精確定義對解析大腦神經環路連接與功能具有關鍵作用。神經細胞類型的精確定義往往依賴于多條件交叉的標記技術。然而，目前已有的工具方法復雜煩瑣，其標記的特性數量有限。此項研究在提高交叉標記工具的有效性和標記特征的數量等方面作出了新貢獻。

（本欄目責編：黃雪霜）