《自然》系列期刊中国作者论文免费读：清华、同济、西安交大
Springer Nature约 5 分钟据不完全统计，近期中国研究机构参与的研究有1篇发表在《自然》、1篇发表在《自然-生物技术》、1篇发表在《自然-衰老》、1篇发表在《自然-城市》上。扫描二维码即可免费阅读论文全文。
发表期刊：Nature《自然》
论文标题：自然和应激造血的韧性解剖结构与局部可塑性（Resilient anatomy and local plasticity of naive and stress haematopoiesis）
通讯作者：Qingqing Wu（中国科学技术大学）、Daniel Lucas（辛辛那提儿童医院医疗中心）
第一作者：Qingqing Wu、Jizhou Zhang（中国科学技术大学）
DOI：10.1038/s41586-024-07186-6
发表日期：2024年3月20日
论文导读：
骨髓调整血细胞生成，以满足损伤后的生理需求。由于缺少将血液产生过程可视化的方法，稳态和应激反应下的空间组织仍不清楚。来自中国科学技术大学和辛辛那提儿童医院医疗中心的研究团队设计了小鼠多能造血、红系造血和淋巴细胞生成的成像策略，以确定正常和应激造血的解剖结构。研究发现，在稳定状态下，单个干细胞和多能祖细胞集中分布在巨核细胞附近的骨髓中。谱系定向祖细胞被招募至血管，参与形成谱系特异性微解剖结构——主要血细胞系的生成位点。整体解剖结构在不同的应激条件下得以维持。造血位点应对不同的损伤会灵活调控血细胞的数量和产量。这项研究对于理解骨髓造血过程具有重要意义。
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发表期刊：Nature Aging《自然-衰老》
论文标题：心脏传导系统疾病在高血压人群中的发生率和预后：STEP试验（Incidence and prognosis of cardiac conduction system diseases in hypertension: the STEP trial）
通讯作者：Jun Cai（中国医学科学院北京协和医学院）、Yi Zhang（同济大学）
第一作者：Song Zhao（同济大学）、Yue Deng（中国医学科学院北京协和医学院）
DOI：10.1038/s43587-024-00591-6
发表日期：2024年3月21日
论文导读：
心脏传导系统疾病（CSD）可能会使患者心血管事件的发生率和死亡率升高。来自中国医学科学院北京协和医学院和同济大学的研究团队对老年高血压患者血压干预策略研究（STEP）进行了事后分析，探讨了强化血压控制对CSD发生率的影响以及原有CSD的预后意义。研究发现，强化血压控制组和标准血压控制组CSD的发生率相似。原有CSD的患者发生急性失代偿性心力衰竭的风险更高。年龄增加、男性和体重指数增加与新发CSD风险增加独立相关。这项研究表明强化血压控制与标准血压控制相比可能无法降低CSD的发生率。
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发表期刊：Nature Cities《自然-城市》
论文标题：中国港口城市的航运相关污染减轻但死亡率升高（Shipping-related pollution decreased but mortality increased in Chinese port cities）
通讯作者：Huan Liu（清华大学）
第一作者：Zhenyu Luo、Zhaofeng Lv（清华大学）
DOI：10.1038/s44284-024-00050-8
发表日期：2024年3月21日
论文导读：
航运业促进了港口城市的繁荣，但同时加重了与空气污染有关的过早死亡。近年来，中国港口城市在排放管控和人口特征上经历了深刻且复杂的转变，这导致航运排放和健康负担之间的关系不明晰。来自清华大学的研究团队评估了2016–2020年间航运对中国港口城市的影响，发现所有港口城市与航运相关的PM2.5有所下降，但2020年全国航运相关（长期PM2.5暴露）死亡率升高了11.4%。由于区域人口变化和航运减排之间的抵消程度不同，沿海城市的健康负担有所缓解，但内河港口城市的健康负担加重。这项研究强调了港口城市根据自身人口情况控制航运排放的必要性。
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发表期刊：Nature Biotechnology《自然-生物技术》
论文标题：SVision-pro识别新生和体细胞结构变异（De novo and somatic structural variant discovery with SVision-pro）
通讯作者：Kai Ye（西安交通大学）
第一作者：Songbo Wang（西安交通大学）
DOI：10.1038/s41587-024-02190-7
发表日期：2024年3月22日
论文导读：
基于长读长的新生和体细胞结构变异（SV）识别目前仍有挑战性，因此需要比较多个样本之间的基因组变异差异。来自西安交通大学的研究团队开发了一种名为SVision-pro的基于神经网络的实例分割框架。SVision-pro能直接比较图像化的样本测序差异，无需借助推理模型就能发现基因组之间的SV差异。SVision-pro在解析复杂SV的能力上有所提升，相较于SV整合方法具有孟德尔错误率低、对低频SV灵敏度高和假阳性率低等优势。
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