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喝牛奶或降低糖尿病风险、格陵兰冰盖水衰退的40年、AI能解奥林匹克数学题、小恐龙的振羽捕猎假说 | 一周论文新鲜读

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本周值得读

来自《自然》旗下期刊的最新发表,我们为您精选呈现。

1. 牛奶摄入增加与部分人2型糖尿病风险降低有关

2. 小恐龙振动羽毛惊扰猎物

3. 连接自主实验室进行全球合作

4. 调查阿拉比卡咖啡的遗传历史

5. 卫星观测揭示格陵兰冰盖正在退缩

6. AI能解数学难题

7. 大规模研究可重复性和复制计划

健康 | 牛奶摄入增加与部分人2型糖尿病风险降低有关

Variant of the lactase LCT gene explains association between milk intake and incident type 2 diabetes

Nature Metabolism

《自然-代谢》的一项研究显示,牛奶摄入增加与无法产生乳糖酶(非持续产生乳糖酶)的成年人2型糖尿病(T2D)风险下降有关。研究仅在乳糖酶缺乏个体中发现,牛奶摄入增加会改变肠道微生物组特定菌种和循环代谢物的水平,这与2型糖尿病发病风险降低有关。

LCT(乳糖酶)基因的单核苷酸多态性rs4988235基因型决定了个体成年后是否能持续表达乳糖酶。持续产生乳糖酶(AA/AG基因型)的个体成年后很容易消化高乳糖酶的乳制品(如牛奶),而非持续产生乳糖酶(GG基因型)会导致乳糖酶缺乏,很多情况下会引起乳糖不耐。

美国阿尔伯特·爱因斯坦医学院的Qibin Qi和同事在中位随访时长6年的时间里分析了西班牙裔社区健康研究/拉美裔研究(HCHS/SOL)的12653名受试者的宿主基因型、肠道微生物组和血液代谢物水平。作者通过两次24小时饮食回顾(受试者被要求回忆他们在24小时内摄入的全部食物和饮料)和一次食物倾向问卷评估受试者的牛奶摄入。作者仅在非持续产生乳糖酶的受试者中发现,牛奶摄入每增加一人份(即一杯液体牛奶)与2型糖尿病发病风险降低约30%有关。作者还在英国生物银行(UK Biobank)的167172名受试者中验证了牛奶摄入、LCT基因型和2型糖尿病风险之间的关联。

作者在西班牙和拉丁裔队列中发现,牛奶摄入与非持续产生乳糖酶个体肠道菌种丰度的独特改变有关。研究中观察到的双叉杆菌(Bifidobacterium)富集与2型糖尿病风险下降有关。牛奶摄入还与非持续产生乳糖酶受试者体内血液代谢物水平的特异性变化有关,如支键氨基酸和色氨酸代谢物的改变,这被发现与2型糖尿病风险降低有关。在持续产生乳糖酶的受试者中,没有观察到与2型糖尿病风险的关联。作者发现,菌种丰度变化与代谢物水平变化有关。这说明牛奶摄入可能会以取决于宿主LCT基因型的方式特异性地影响肠道菌群组成和血液代谢物谱,并且牛奶摄入或能帮助乳糖酶缺乏个体预防2型糖尿病。

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LCT基因型特异性牛奶相关代谢物解释了牛奶-LCT对T2D风险的交互作用。来源:Luo, et al.

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DOI:10.1038/s42255-023-00961-1

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古生物学 | 小恐龙振动羽毛惊扰猎物

Escape behaviors in prey and the evolution of pennaceous plumage in dinosaurs

Scientific Reports

根据《科学报告》发表的一项研究,小型杂食和食虫恐龙可能会扇动小巧、有羽毛的原始翅膀,把猎物从隐藏处惊吓出来。作者制造了一只机器恐龙,名叫Robopteryx,用于研究蚱蜢对不同的潜在惊吓行为作何反应,推断这些结果可有助于解释为何在某些类型的恐龙中,羽翅的演化早于能够飞行。

虽然人们已经发现了大量有羽恐龙物种遗骸,到目前为止,只有一个名为廓羽盗龙类的类群被发现有羽状羽毛——飞行所需的那种羽毛。化石表明,它们最初发展出小而原始的或者说雏形的翅膀,没有强壮到足以飞行,其功能迄今未明。

韩国首尔国立大学、韩国成均馆大学和韩国大邱庆北科学技术院(DGIST)的Jinseok Park、Hyungpil Moon、Yuong Nam Lee、Sang im Lee、Piotr Jablonski和同事假定,这些雏形翅膀被用于“惊扰捕猎”(flush-pursuit)觅食,这一捕猎策略在多种现代食虫和杂食鸟类物种中可见,如走鹃(Geococcyx californianus)和小嘲鸫(Mimus polyglottos)。这一策略中,捕食者展示出翅膀和尾巴上颜色对比鲜明的羽毛惊吓猎物,使之从隐藏处逃出,从而可以追踪捕获。

作者们制作了一个机器人,名叫Robopteryx,来测试他们的假设,它基于一种廓羽盗龙类的恐龙尾羽龙(Caudipteryx,两足、孔雀大小的捕食者,生活在约1.24亿年前)的体型、外形,以及估测的运动范围所制。随后,他们用Robopteryx模拟了一些惊扰捕猎行为的变化——包括完整地从张开雏形翅膀并竖起尾部、伸展停顿、然后收回——并观察蚱蜢对这些展示行为的反应。用蚱蜢是因为它们对惊扰捕猎行为有反应,并属于直翅目,该目昆虫与尾羽龙曾共存于同一时期。

作者发现,使用雏形翅膀展示惊扰行为,与蚱蜢逃走的可能性(使用翅膀雏形时有93%的测试蚱蜢逃离,不用则是47%)以及Robopteryx在蚱蜢逃走时与蚱蜢的距离,都有显著的正相关性。他们还发现,翅膀雏形上有白斑以及尾部有羽毛,与蚱蜢逃离可能性显著相关。

作者总结说,他们用Robopteryx得出的结果支持了惊扰捕猎假说,为有羽毛的翅膀和尾部最初在恐龙中的演化提供了新视角。

一只走鹃展示惊扰捕猎行为。视频作者Kat Avila

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DOI: 10.1038/s41598-023-50225-x

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化学 | 连接自主实验室进行全球合作

A dynamic knowledge graph approach to distributed self-driving laboratories

Nature Communications

《自然-通讯》报告了两个独立的自主实验室(分别位于新加坡和英国剑桥)的成功合作。作者说,这一方法或有助于通过增加世界不同地区实验室之间数据和材料流动(迄今仍有相当困难),提高某些类型研究的效率。

实验室设备自动化是一项复杂的任务,需要专家团队和昂贵设备进行大规模工作,缺乏标准化也意味着没有两个自主实验室是相同的,每个都根据研究者的特定需求和限制量身定制。然而,这种灵活性尽管在小范围内很有用,分享数据和设施也因而变得很困难。因此研究往往由大型研究团队在单个组织内部进行,少有全球合作。

英国剑桥大学的Markus Kraft和同事使用一个动态知识图,将抽象的知识和语言同具体硬件执行相关联,从而联系起两个独立的自主实验室,并优化了一个简单的化学反应实验。每个实验室按照强化学习方案选择了有潜力的实验条件,并将结果添加到一个共同知识库,作为决定新实验的基础。尽管两个实验室在不同平台上工作,完全通过互联网进行交流,实验室的合作还是加快了数据生成,提高了对软硬件故障的应变力,并显示出了有效的交流和合作。

这一概念验证研究可以带来自主实验室设备共享和合作的改进,方式类似于云计算如何共享可用硬件资源。

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被称为“World Avatar”的可以连接全球自主实验室的方法总览,制图Jiaru Bai, Sebastian Mosbach, Jethro Akroyd, Markus Kraft

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DOI:10.1038/s41467-023-44599-9

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遗传学 | 调查阿拉比卡咖啡的遗传历史

A chromosome-scale assembly reveals chromosomal aberrations and exchanges generating genetic diversity in Coffea arabica germplasm

Nature Communications

《自然-通讯》的一篇论文报告了阿拉比卡咖啡的改良基因组组装,这个物种占全球咖啡产量约60%。这些发现揭示了遗传多样性的来源,这可能促成了它独特的风味与抗病性。

商业咖啡主要由中果咖啡(Coffea canephora)和小果咖啡(Coffea arabica)组成,即所谓罗布斯塔咖啡和阿拉比卡咖啡。阿拉比卡咖啡是今日罗布斯塔咖啡的祖先和另一种近亲咖啡物种Coffea eugeniodes杂交的产物。这一杂交带来了阿拉比卡咖啡的风味和它巨大、复杂的基因组,造成培育和遗传研究上的挑战。目前已经有了一些阿拉比卡咖啡的部分基因组组装,但产生其遗传多样性的机制尚不明确。

意大利乌迪内大学和应用遗传学研究所的Michele Morgante、Gabriele Di Gaspero和同事使用最新测序技术,生成了阿拉比卡咖啡更完整的基因组组装,使得人们能对其染色体结构进行详细分析。在分析包括此前无法获得的基因组(如着丝粒周围)时,作者发现了两个祖先物种造成的基因组结构、功能和演化差异,特别是涉及咖啡因生物合成的基因。作者还分析了174个样本的基因组,收集自咖啡(Coffea)属的不同物种,注意到在阿拉比卡咖啡中存在很低水平的遗传多样性。在一些阿拉比卡咖啡栽培品种的特定遗传区域,多样性有所增加,来自两个不同变异源:染色体异常,和一种罗布斯塔-阿拉比卡杂交种(即“帝汶”混合种,Timor Hybrid)来源的遗传片段。这一杂交品种是许多现代栽培种的亲本品系,结合了罗布斯塔咖啡的抗病性和阿拉比卡咖啡独特的风味。

作者认为,阿拉比卡咖啡豆遗传多样性对其商业成功不可或缺,这些发现或有助于开发新的带有人们所需特性的咖啡品种,例如抗病性或不同风味特征。

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小果咖啡染色体的图形表示。来源:Scalabrin, et al.

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DOI:10.1038/s41467-023-44449-8

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气候 | 卫星观测揭示格陵兰冰盖正在退缩

Ubiquitous acceleration in Greenland Ice Sheet calving from 1985 to 2022

Nature

《自然》发表的一项研究显示,全球第二大冰盖格陵兰冰盖自1985年至今已损失约5091平方千米的冰。虽然这个量对海平面上升的贡献相对较小,但冰损失可能会影响大洋环流和全球热能分布。

全球冰盖在过去几十年里出现了退缩,格陵兰冰盖自1990年代以来经历了质量损失的加速期。气候模型以很高的置信度预测格陵兰的冰损失还将继续,而对之前格陵兰冰盖退缩的研究或有助于预测其未来行为。

美国宇航喷气推进实验室的Chad Greene和同事利用卫星影像构建了1985年至2022年的236328个冰川末缘位置。作者据此量化了冰裂(冰川末端断裂的过程)的程度,以及冰盖边缘改变和冰面积总损失。作者发现,格陵兰冰盖在过去40年里损失了约5091平方千米的冰。这个面积相当于约1034兆吨(1034万亿公斤)的冰。具体而言,这些冰盖自2000年1月起以每年平均218平方千米的速度退缩。作者进一步指出,这种退缩似乎没有导致海平面大幅上升,但可能对地球的大洋循环模式和热能量分布产生一定影响。

Greene和共同作者还发现,格陵兰冰盖在单个年份冬季增长和夏季退缩之间存在最大差异的部分冰川(包括Jakobshavn Isbræ和Zachariæ Isstrøm)也是1985年至2022年期间退缩最多的冰川。这表明冰川的季节性变化可能是长期退缩的一个预测指标。

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格陵兰冰川终点站1985年以来的观测数据。来源:Greene,et al.

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DOI:10.1038/s41586-023-06863-2

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计算机科学 | AI能解数学难题

Solving olympiad geometry without human demonstrations

Nature

《自然》发表的一项研究描述了一个能解国际数学奥林匹克竞赛级别几何题的人工智能(AI)系统,表现超过了之前最好的自动化定理证明系统。该研究证明了AI能以接近人类最高水平破解复杂逻辑挑战的潜力——这正是AI研究的一个主要目标。

奥林匹克水平的数学定理证明需要高水平的逻辑推理和解题能力。然而,当前基于机器学习的AI系统在证明数学定理方面还有困难。机器学习这种AI形式通过向计算机提供参考数据,让计算机学习如何执行特定任务,但由于作为训练数据的人类示范很少,所以定理证明(尤其是几何学定理)很难被掌握。

美国谷歌Deepmind的Trieu Trinh和同事描述了一种不需要人类示范的定理证明方法。该系统名为G0,通过综合复杂程度各异的数百万条定理和证明,利用一个神经语言模型完成自我训练。这种方法结合符号演绎引擎(能搜索难题中的大量分支点),能让G0在无需人类直接输入的情况下学习并解开复杂问题。

作者用国际数学奥林匹克竞赛(优等高中生参加的数学定理证明大赛)2000-2020年的30个问题测试了该系统。G0解出了其中25题,接近国际数学奥林匹克竞赛金牌选手的平均表现,而之前最优秀的方法只解出了10题。值得一提的是,G0能生成人类可阅读的证明,甚至发现了2004年国际数学奥林匹克竞赛定理的一个新版本。

作者指出,G0目前仅限于几何学,但这种方法或许也能应用于其他数学领域。

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分析生成的合成数据。来源:Trinh,et al.

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DOI:10.1038/s41586-023-06747-5

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《自然-人类行为》| 大规模研究可重复性和复制计划

Promoting reproduction and replication at scale

Reproduction and replication at scale

Nature Human Behaviour

一项对《自然-人类行为》发表的研究进行大规模重复和复制的计划宣布启动。“虽然现在比本世纪初时对重复(reproduction)和复制(replication)的重要性有了更好的认识,但这项涉及精选型多学科期刊的大规模重复和复制计划却是前所未有的。”《自然-人类行为》主编Stavroula Kousta在一篇社论中宣布了该期刊与“科研复制研究所”(Institute for Replication)的最新合作并写道,“我们希望这一计划及其结果将有助于增强研究的可信度,提高进行重复和复制的价值与可见度,并带来透明度和严谨性的提升。”

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DOI:10.1038/s41562-024-01818-7

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过去15年里,严谨性、可重复性和复制对于科研界的意义不断加深。更多行动开始聚焦低质量研究实践、发表偏见和透明度受限的程度及影响,而复制工作也被更多人看到。可重复性是指利用相同数据对研究进行重复的能力,而复制性是指用相同方法但不同数据对研究进行再现。

自创刊之日起,《自然-人类行为》就欢迎高标准的复制性研究和其他研究,无论结果如何(这不受科学家的控制)。《自然-人类行为》创刊时便采用了“注册报告”(Registered Report)的形式,2021年推出了代码同行评议,并规定必须提供数据和代码可用性声明,以便对期刊发表的研究进行重复和复制。现在,《自然-人类行为》将通过与科研复制研究所的合作,对2023年及之后发表的研究进行大规模重复和复制。科研复制研究所成立于2022年,致力于推动重复和复制在社会科学领域的普及。

这篇社论和由科研复制研究所创始人Abel Brodeur及其同事撰写的“通讯”(Correspondence)文章详细阐述了这次计划。《自然-人类行为》对该计划选择的论文不做监督,但会与科研复制研究所一同推动数据和代码共享。《自然-人类行为》还鼓励论文被选中的作者协助复制人员的工作。在计划中,《自然-人类行为》同意考虑发表一篇荟萃研究论文,该论文将概括此次行动首18个月的重复和复制工作。《自然-人类行为》还会考虑将单项的复制研究独立发表,或是在复制结果对之前发表的研究提出挑战或澄清的情况下以“发表后评论”的形式发表,前提是这些复制研究符合该刊的发表标准。

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DOI:10.1038/s41562-023-01807-2

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来源:Grant Faint/Moment/Getty

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