世界一流科技期刊文章精选

为速度而建

《自然》封面：名为缨甲（Paratuposa placentis）的小甲虫羽毛状翅膀。Nature杂志第7895期封面文章报道了新颖的飞行方式和轻巧的翅膀提高小甲虫的飞行性能。动物能飞多快通常由其体形决定，体形越大的动物飞得越快。但只有395微米大的小甲虫缨甲却逆势而上，它的飞行速度相当于比它体形大3倍的昆虫。研究人员对甲虫翅膀的结构和运动进行了三维重建，发现这种昆虫在一个非常宽的8字形环中移动它的轻的、布满鬃毛的翅膀，而且增加了翅膀划动的整体振幅。文章认为，这种适应性可以帮助解释微小昆虫的进化成功。

最强赛车手

《自然》封面：驱动力。Nature杂志第7896期封面文章報道了一个称为“Gran Turismo Sophy.（GT Sophy）”的AI智能体，它能在PlayStation.4赛车游戏“Gran Turismo. Sport”中战胜世界冠军级人类玩家。赛车手需要进行复杂的战术操作，同时还要在极限性能下操控赛车。研究者使用深度强化学习教会了“GT Sophy”如何比赛。最终使得“GT Sophy”在与“GT Sport”的4名世界顶级车手的对战中胜出。文章认为这一结果可用于改进赛车手的模拟训练，也可以应用于无人机和自动驾驶汽车之类的系统。

利用亚毫米尺度原子样本分辨引力红移

《自然》封面：原子被俘获在形似煎饼的光阱中，然后再利用激光进行检测。Nature杂志第7897期封面文章报道了在亚毫米尺度上验证引力红移效应。爱因斯坦的广义相对论预测地球重力会充分扭曲时空，导致距离地球不同位置的时钟会以不同的频率走动，这种效应也被称为引力红移。托拜厄斯·博思韦尔（Tobias Bothwell）及其同事们使用超冷锶原子云制造出了一组原子钟，并成功观测到原子云一边到另一边的频率。“红移”呈线性变化，这说明每个原子钟会以稍许不同的频率走动。

奥密克戎（Omicron）与抗体研究进展

《自然》封面：扫描电子显微镜拍摄的感染了新冠病毒（SARS-CoV-2）的人支气管细胞。Nature杂志第7898期封面文章报道了高传染性的奥密克戎变异株逃逸现有疫苗的重要信息。自去年11月被发现以来，奥密克戎以非同一般的速度传遍了全球。这期杂志的6篇论文共同阐释奥密克戎的大量突变如何使其有能力逃逸机体调动的各种免疫应答。其中一篇文章指出，新冠病毒奥密克戎变异株广泛但不完全逃脱辉瑞BNT162b2疫苗的中和作用。但是，尽管疫苗作用有所下降，但仍保有一定效力，而且加强针能极大增强对感染和重症的保护力。

（本页期刊封面图来自《自然》官网）

植物抵抗农业重大害虫小叶蝉的奥秘

《科学》封面：正在吃野生烟草的小叶蝉。Science杂志第6580期封面文章报道了植物如何巧妙组装其特异性代谢产物应对农业重大害虫——小叶蝉的非寄主抗性机制。小叶蝉是一种严重危害农作物的世界性害虫，其寄主范围广泛，繁殖率高，更严重的是它能够传播多种植物病毒，每年造成严重作物减产及经济损失。目前的防治方法是大量喷洒农药，但防治效果有限且代价高昂。研究团队利用合成生物学的手段，将新合成的代谢通路整合到番茄与蚕豆等作物中，设计出小叶蝉非寄主选择的高抗作物。

多节海星中的一种耐损伤、双尺度、单晶微晶格

《科学》封面：多节海星骨骼元素的人工彩色扫描电子显微照片，其表面生长有小方解石晶体。Science杂志第6581期封面文章报道了新型轻质高强度陶瓷复合材料的开发研究。广泛分布于印度—太平洋地区的多节海星骨骼均由一个单独的微晶格结构构成，这种微晶结构非常均匀，可以用数学公式来描述，并通过节点连接分支组成，微晶格结构的均匀性本质是原子水平的单晶结构。海星作为一种棘皮动物，拥有中胚层形成的内骨骼。各种形式的小骨片经结缔组织连接形成一个整体，虽然质量很轻，但是强度非常大，就像防弹衣那样坚韧。

蜥蜴如何脱落尾巴

《科学》封面：壁虎科的蜥蜴。Science杂志第6582期封面文章报道了蜥蜴尾巴自体切断的仿生骨折模型研究。包括壁虎在内的多种蜥蜴在遇到危险时，能快速断尾求生。研究者们通过显微镜观察了几种蜥蜴尾巴断面的情况，发现每个断面远端的楔形肌肉组织上布满了蘑菇状的微柱;同时，这些微柱表面还密集排布着大量纳米孔。这种结构使得蜥蜴的尾巴在安全状况下牢固连接，而遇到危险时，尾巴只要轻微侧向扭曲，断裂平面就会有裂纹，从而实现快速断尾。研究成果或能促进再生医学和仿生学的发展。

戈登研究会议

《科学》封面：果蝇（Drosophila melanogaster）幼虫发育过程中多个光学切片的重建图，每个观察到的光感受器神经元表达3种蛋白质标签中的1种（单独或组合），对应不同的颜色。果蝇的神经科学研究表明，神经元在向大脑发送投影的同时保持它们的空间接近。Science杂志第6583期封面文章报道了今年戈登神经发育研究会议的初步日程和预计报告。这次戈登（Gordon）神经发育研究会议于2022年8月7日至12日在罗德岛纽波特举行，参会科学家们与同行分享了他们在神经科学领域的最新成果，关于果蝇神经科学的研究发现是其中的代表性成果。

（本页期刊封面图来自《科学》官网）

助力“双碳”

碳中和：可再生能源、碳汇、NETs和非CO2温室气体的重要作用

中国科学院大气物理研究所组织了碳中和专刊，邀请了来自中国、美国、英国、法国等国家的多领域专家阐述了碳中和的国际背景、科学问题、技术需求和成果。相关成果发表于《大气科学进展》（Advances in Atmospheric Sciences）。相关文章涉及可再生能源在减少CO2排放中的重要作用、陆地碳汇在抵消人为CO2排放和实现碳中和目标中的作用、负排放技术、非CO2温室气体减排四个方面。我国碳中和目标要求清洁能源技术、社会政治和经济各项举措，都能够在未来几十年内，朝着正确的方向发展。在科技创新方面加强国际合作，有效研发、部署和应用新技术，对于建设一个安全、公平和更具弹性的全球未来至关重要。

全球陆地碳汇年际变化机制

北京大学城市与环境学院朴世龙院士团队结合大气反演法、生态系统碳循环模型和机器学习模型三种方法，系统探讨了全球陆地碳汇年际变化机制。相关成果发表于《自然·通讯》（Nature Communications）。陆地生态系统从大气中吸收大量CO2，是一个重要碳汇。然而，陆地碳汇年际波动剧烈，很不稳定。阐明陆地碳汇年际变化规律，对准确预估未来大气CO2浓度变化至关重要。陆地碳汇受水分和温度等因子共同影响。研究发现，揭示年际尺度全球陆地碳汇变化规律，既要关注早期研究注重的热带地区，还要关注北半球地区，尤其是北半球陆地碳汇对温度变化响应的季节性差异。

超低碳炼铁技术路径分析

中国科學院过程工程研究所朱庆山研究员系统总结了超低碳炼铁技术的发展历史、应用现状，并对未来前景进行了展望。相关成果发表于《化工进展》。2060年的碳中和目标使我国钢铁工业未来发展面临巨大挑战，同时又为其提供了换道超车的发展机遇。2020年，我国粗钢产量10.65亿吨，钢铁工业排放CO2约17.5亿吨，钢铁工业低碳化及超低碳化对碳中和总体目标的实现至关重要。我国钢铁工业减碳的途径主要有三种：一是钢铁需求下降的自然减碳，二是废钢用量增加减碳，三是通过应用超低碳炼铁技术减碳。应加大产学研合作，大力开发出具有完全自主知识产权的超低碳炼铁技术，为钢铁行业低碳绿色发展提供有力支撑。

青藏高原冻土区非生长季土壤CO2排放特征

中国科学院植物研究所杨元合研究组利用野外观测、数据整合、机器学习等方法，评估了青藏高原区域尺度非生长季土壤CO2通量大小、空间格局及其驱动因素，预估了未来不同气候情景下非生长季CO2排放特征。相关成果发表于《全球变化生物学》（Global Change Biology）。气候变暖会导致冻土区储存的大量有机碳以CO2等形式释放至大气，进而形成生态系统碳循环与气候变暖之间的正反馈效应。然而，目前的观测证据主要来自生长季且主要源自北极地区，使得学术界对整个冻土区非生长季CO2排放的估算存在较大不确定性。研究成果为陆面过程模型评估青藏高原高寒生态系统碳源汇特征提供关键观测证据。

《大气科学进展》专刊封面展示了专刊中部分研究观点，如从化石燃料到可再生能源的转换、增加可再生能源、增加碳汇等（图片来源于中国科学院大气物理研究所网站）

助力“双碳”

大型海藻以惰性溶解有机碳形式贡献的长久碳汇

中国科学院青岛生物能源与过程研究所张永雨研究组通过对山东近海高密度海带养殖环境调研和实验分析，揭示海带养殖水体溶解有机碳中>58%为惰性溶解有机碳（RDOC）。相关成果发表于《环境科学与技术》（Environmental Science & Technology）。海洋碳汇本质是指碳能被长久地（百年以上）封存于海洋而与大气长期隔离，国际上普遍认可的大藻碳汇主要指海藻贡献的颗粒碳的沉积埋藏或向深海的碳输出等。直到近几年，科学家认识到大型海藻除了具有以上两种形式的碳汇贡献外，还能贡献大量的RDOC。研究结果为科学评估大型海藻的碳汇功能、制定大型海藻碳汇标准，以及为未来大型海藻碳汇交易提供重要参考依据。

黄河泥沙充填复垦采煤沉陷地土壤剖面重构的优化方法

中国矿业大学环境与测绘学院胡振琪教授团队在矿山复垦土壤重构方面取得新成果。相关论文发表于《土地退化与发展》（Land Degradation & Development）。煤炭井工开采后土地沉陷，导致大面积的耕地损毁。将黄河泥沙用于充填复垦采煤沉陷地，既可疏浚黄河下游淤积的泥沙，又能复垦土地，增加耕地数量，对黄河流域高质量发展和矿区生态修复具有重要作用。基于山东采煤沉陷地夹层式充填复垦的实践，为优化黄河泥沙充填复垦夹层式土壤剖面构型，研究设计了多种土壤剖面构型，并分别进行了室内入渗、蒸发试验和田间种植试验，从夹层位置、厚度和数量三个维度探讨了夹层的作用机理。

植物对环境胁迫的应激机理

山东建筑大学市政与环境工程学院侯书国团队联合美、法、日等知名大学的研究团队，通过对植物如何感受环境变化做出应激反应的研究，揭示了植物对病虫害、干旱等环境胁迫因素的应激机理。相关成果发表于《自然》（Nature）。绿色植物为地球生物提供食物来源，并在维持生态平衡、促进生态良性循环与发展和改善人类居住环境等方面起着至关重要的作用。植物经常面临包括病原菌侵染等极端环境的影响。植物通过感知环境变化并做出应激反应，保护自身免受环境恶化的影响。因此，研究植物感知环境变化并做出应激反应的机制，有助于我们应对环境变化，助力实现双碳目标，解决粮食和生态安全等问题。

城市交通减排的健康协同效益

清华大学地球系统科学系刘竹副教授课题组针对北京居民出行方式，开展了城市交通脱碳的协同效益的情景分析。相关成果发表于《柳叶刀·星球健康》（The Lancet Planetary Health）。研究发现，采用步行、骑行、公共交通（合称“绿色出行”）和电动汽车出行相结合的方式可以促进交通部门的低碳可持续发展，其中绿色出行的增加起着至关重要的作用。从2020年到2050年，在4种交通减缓情景下，男性累计获得的健康与经济的协同效益多于女性。由于人口老龄化，老年人群暴露于空气污染有较高的健康风险，北京50岁及以上的人群从交通脱碳减缓策略中受益更多。文章建议，绿色出行在未来低碳交通发展中应得到更多的重视。

海带养殖环境以惰性溶解有机碳形式的长久碳汇（图片来源于中国科学院青岛生物能源与过程研究所网站）

人工智能

量子轨道杂化表征干酪根成熟度的机器学习研究

中国科学院力学研究所非线性力学国家重点实验室赵亚溥研究团队通过机器学习方法提取13C NMR谱图中的轨道杂化和化学键信息，预测干酪根的热成熟度。相关成果发表于《燃料》（Fuel）。国产油气资源不足制约经济发展，威胁能源安全。提升页岩油气的开发利用率是力学学科的“卡脖子”问题。干酪根是油气的生成母质和主要赋存介质，热成熟度是评价油气生成潜力的重要指标之一，定量描述干酪根成熟度演化的理论模型是油气勘探及原位催熟的理论基础，也是指导油气增产的关键科学问题。文章提出了一种新的基于轨道杂化的干酪根成熟度指数（OrbHMI），并与分子成熟度指数（MMI）和模型预测值进行比较。

感觉误差驱动精细的运动调整

武汉大学测绘学院教授李星星课题组与华中师范大学教授罗金红课题组合作，相关成果发表于《美国科学院院刊》（PNAS）。回声定位蝙蝠依赖超声波实现快速、精确的空间感知和定位，并且具有极强的抗干扰能力，但是其发声控制的机制尚不清楚。文章提出并验证了感觉误差纠正（Sensoryerror correction）是回声定位蝙蝠发声控制的机制这一假说。感觉误差纠正是人类言语（Speech）控制的机制，而多年来研究者认为回声定位蝙蝠的发声控制机制与人和其他哺乳动物的控制机制是完全不同的。论文尝试将人类言语控制的状态反馈控制（SFC）的模型用于解析蝙蝠回声定位声波的精准控制。

面向能源系统调度与交易优化的区块链共识机制

上海交通大学电子信息与电气工程学院电气工程系副教授陈思捷等人提出了一种面向能源系统调度与交易的新型区块链共识机制暨数学优化方法。相关成果发表于《自然·能源》（Nature Energy）。文章利用区块链“多边共治、相互制衡”的原理，提出了一种适用于能源系统运行优化的区块链共识机制，命名为求解证明机制（Proof of Solution，PoSo）。PoSo具有“一人求解，多人验证，求解复杂，验证简单”的特性。其基本思路与经典的区块链工作量证明（PoW）共识机制类似，但将PoW中需要求解的复杂哈希谜题替换为优化问题。即便某些参与主体违背优化运行规则，PoSo依然能保证最优方案被执行，具有高容错性。

亚毫米尺度的遥控步行机器人

北京大学未来技术生物医学工程系韩梦迪研究员课题组与国内外科学家合作，共同研发了一款亚毫米尺度、多材料集成、具有复杂三维形貌和运动模式的微型机器人，是世界上最小的遥控步行机器人。相关成果发表于《科学机器人学》（Science Robotics）。这种机器人宽度只有半毫米，可以具有类似螃蟹、蜘蛛、尺蠖、蟋蟀、甲虫等动物的三维仿生形貌。通过改变机器人的结构设计和激光加热不同区域的时序，可以实现十分丰富的运动模式。研究结果为狭窄空间的复杂操控提供了可能性，未来有望应用于工业生产，实现对微小零部件的组装和修复;或应用于微创手术中，实现清除阻塞、阻止出血、消除肿瘤、定向给药等功能。

基于机器学习的干酪根成熟度表征模型示意图（图片来源于中国科学院力学研究所网站）

新指标OrbHMI与MMI及机器学习模型预测结果之间的比较（图片来源于中国科学院力学研究所网站）

人工智能

用于识别个体水平大脑功能网络时空模式的“多头引导注意力图神经网络模型”

电子科技大学蒋希等人开发了一个新的多头引导注意力图神经网络模型，用于同时识别个体水平的多个大脑功能网络时空模式。相关成果发表于《医学图像分析》（Medical Image Analysis）。基于深度学习模型和大脑磁共振影像数据对大脑功能网络时空模式的识别研究越来越受到关注，但已有方法未充分利用基于个体大脑功能磁共振（fMRI）数据的时空特征，且仅注重于特定单个功能网络的识别。新模型将注意力机制和图卷积相结合，提出注意力图卷积操作，从而更高效地提取fMRI数据的时空特征;使用引导注意力机制同步识别大脑功能网络的空间和时间模式;采用多头分支网络结构识别全局大脑功能网络的时空模式。

经颅磁刺激临床精准定位研究

北京师范大学朱朝喆团队基于曲面几何提出可快速手动测量的经颅磁刺激（TMS）线圈定位坐标系统。相关成果发表于《脑刺激》（Brain Stimulation）。TMS是目前脑功能障碍物理干预最重要的手段之一。TMS线圈放置的位置决定了哪块皮层受到刺激，因此对疗效的影响巨大。基于头颅表测量的方法，是临床上应用最为广泛的TMS线圈定位方法。临床急需一个描述线圈位置与朝向的坐标系统。既能准确描述线圈在个体颅表上的任意可能放置的位置与朝向，又能通过手动的方式，快速而准确地测量每一个可能的线圈放置位置与朝向的对应坐标。基于此，文章提出了一套全新的基于颅表几何参数的坐标空间（SGP坐标空间）。

智能5G测量与优化研究

清华大学深圳国际研究生院王智副教授、计算机系朱文武教授课题组在理解5G在现实服务中的性能，基于内容提供商的视角方面取得新进展。相关成果入选2022年国际计算机协会计算机通信应用、技术、体系结构和协议国际会议（ACM SIGCOMM 2022）。AI+5G融合推动更多的AI计算从终端走向边缘和云端，形成跨设备、跨场景的云边端协同。然而，业界缺乏对大规模5G网络，特别是独立组网（SA）的深入理解。新研究针对快手众包直播业务，从端到端表现、无线接入网表现和核心网表现三个角度入手，对三大运营商所部属的5G网络进行了深入分析，填补5G在多媒体内容服务认知上的空白。

复杂神经环路的结构与功能解析工具研究

中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心（神经科学研究所）徐春研究组与上海巴斯德研究所龙钢研究组合作，开发了对多特征神经元标记、记录和操控的新型分子工具，揭示了腹侧海马神经元的投射模式与情绪编码的对应关系。相关成果发表于《自然·通讯》（Nature Communications）。大脑神经元具有复杂多样的细胞类型。细胞类型的精确定义对解析大脑神经环路连接与功能具有关键作用。神经细胞类型的精確定义往往依赖于多条件交叉的标记技术。然而，目前已有的工具方法复杂烦琐，其标记的特性数量有限。此项研究在提高交叉标记工具的有效性和标记特征的数量等方面作出了新贡献。

（本栏目责编：黄雪霜）