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科学家们正在利用人工智能来确定哪些基因共同控制植物（如玉米）的氮利用效率，目的是帮助农民提高作物产量并减少氮肥成本。 纽约大学的科学家们正在利用人工智能来确定哪些基因共同控制植物（如玉米）的氮利用效率，目的是帮助农民提高作物产量并减少氮肥成本。 “通过识别对氮利用重要的基因，我们可以选择或甚至修改某些基因，以提高美国主要作物（如玉米）的氮利用效率，”纽约大学生物系和基因组与系统生物学中心的Carroll & Milton…

研究人员开发了一种封装的钴-镍合金，显著提高了高温二氧化碳（CO2）转化的效率和耐久性，这是一种有前景的碳回收和可持续燃料生产技术。 我们都听说过，需要紧急解决二氧化碳（CO2）排放问题，但如果我们可以将这种温室气体转化为有用的化学品或燃料呢？电化学CO2转化——将二氧化碳转变为有价值产品的过程——是实现绿色能源和减少排放的有前景的途径。关键是什么？现有的方法要么持续时间不长，要么消耗过多的能源，限制了它们的实际应用。 例如，低温CO2转化通常持续不到100小时，效率低于35%。在更高温度下（600到1,000摄氏度之间），该过程可以更为实用，但当前的催化剂往往迅速磨损或需要昂贵的贵金属。该技术需要一种高效、稳定且具有成本效益的解决方案，可以将CO2转化为有用的产品，如一氧化碳——许多工业过程中的关键成分。 现在，瑞士洛桑联邦理工学院的Xile Hu教授领导的团队制造了一种新型催化剂，承诺使这一高温转化过程更加实用和经济。该催化剂可以加速向更清洁工业的过渡，将CO2转化为可用的化学品和燃料。…

一个研究团队发现了一种惊人的现象，这可能会彻底改变我们对信号放大的看法。仅仅两个微小的振动单元，在连接时有延迟，可以将它们的组合振动放大1亿倍。他们的发现对通信技术有重要应用，表明小型简单设备可以用于在长距离传输清晰信号。 名古屋大学的研究团队发现了一些令人惊讶的事实。如果你有两个微小的振动元素，每个元素几乎独自不动，而你以正确的方式将它们结合起来，它们的组合振动可以被大幅放大——高达1亿倍。他们的发现表明，通过依靠结构放大而不是能量，即使是小型简单设备也可以传输长距离的清晰信号，这可能会创新远程通信和远程医疗设备。 "通常，必须将大量具有微弱强度的元素聚集在一起才能实现合理的信号，但在这里我们展示了仅仅两个元素通过延迟耦合就可以大幅放大振动活动，"首席研究员大平徹说。"这表明可能存在通过如何排列或耦合系统来放大自然或技术中的微弱信号的方法。在理论上，这可以在不需要大量能量输入的情况下完成。" 延迟非常重要，因为一个的节奏将影响另一个，但不是立即的，这导致了令人惊讶的动态。当引入延迟时，它允许产生共振效应或构造性交干扰，这在立即反馈下不会发生。即使是微小的振动，如果与延迟的时间恰到好处，可以反复叠加到另一个上，从而导致复杂的共振行为。 虽然这听起来很奇怪，但类似的原理在海洋中也得到了体现。受到适当时机推动的小波很快会汇聚成更大的波。就像波一样，单独的组件效果有限，因为它们几乎不振动，但当在恰当的间隔内结合时，系统突然产生一个巨大的放大振动信号。…

研究人员发现，广泛用于分析医学图像的视觉-语言模型无法理解像“没有”和“不是”这样的否定词。这可能导致它们在被要求检索包含某些物体但不包含其他物体的医学图像时意外失误。 想象一下，一位放射科医生正在检查一位新患者的胸部X光片。她注意到患者的组织肿胀，但心脏未见增大。为了加快诊断，她可能会使用视觉-语言机器学习模型搜索来自类似患者的报告。 但如果模型错误地将两种情况的报告都识别为符合条件，最有可能的诊断结果可能会大相径庭：如果患者有组织肿胀并且心脏增大，这种情况很可能与心脏相关，但如果没有心脏增大，可能有几种潜在原因。 在一项新研究中，麻省理工学院的研究人员发现，视觉-语言模型在现实世界情况下极有可能出现这种错误，因为它们不理解否定——即像“没有”和“不是”这样的词，它们指明了什么是错误或缺失的。 “这些否定词可能会有非常显著的影响，如果我们只是盲目使用这些模型，可能会遇到灾难性的后果，”麻省理工学院的研究生、该研究的主要作者库迈尔·阿尔哈穆德说。…

传统的灾后损害评估方法可能需要几周甚至几个月的时间，这会延迟紧急响应、保险索赔和长期重建工作。新的研究可能会改变这一现状。研究人员开发了一种新方法，结合遥感、深度学习和恢复模型，以加快建筑物损害评估并预测龙卷风后的恢复时间。一旦获得事件后的图像，该模型能够在不到一小时的时间内生成损害评估和恢复预测。 它开始时是一种低沉、令人不安的咆哮声，在远处逐渐增强。它变成了震耳欲聋的雷鸣声，淹没了所有其他声音。天空变成了不自然的绿色，然后是黑色。狂风猛烈地冲击着树木和建筑。警报声尖锐刺耳。窗户和建筑物爆炸了。 2011年春季，密苏里州的乔普林遭受了一场EF5级龙卷风，估计风速超过每小时200英里。这场风暴造成了161人遇难，超过1000人受伤，约8000栋房屋和商业建筑受损或被毁坏。龙卷风在城市人口稠密的中南部地区开辟了一条一英里宽的路径，遗留下数英里的碎石，并造成超过20亿美元的损失。 龙卷风的强风常常超过大多数住宅和商业建筑的设计极限。传统的灾后损害评估方法可能需要几周甚至几个月的时间，这会延迟紧急响应、保险索赔和长期重建工作。 来自德克萨斯农工大学的新研究可能会改变这一现象。由德克萨斯农工大学土木与环境工程系的副教授兼扎克里职业发展教授玛丽亚·科利乌博士领导，研究人员开发了一种新方法，结合遥感、深度学习和恢复模型，加速建筑物损害评估并预测龙卷风后的恢复时间。一旦获得事件后的图像，该模型可以在不到一小时的时间内生成损害评估和恢复预测。…

科学家们受到章鱼神经系统的启发，开发了一种机器人，可以通过感知环境来决定如何移动或抓握物体。 科学家们受到章鱼神经系统的启发，开发了一种机器人，可以通过感知环境来决定如何移动或抓握物体。 来自布里斯托大学科学与工程学院的团队设计了一种简单但智能的机器人，它使用空气或水的流动来协调吸力和运动，正如章鱼通过数百个吸盘和多个触手所做的那样。 这项研究今天发表在《科学机器人学》期刊上，展示了软机器人如何不仅能够利用吸力流粘附物体，还能感知环境和控制自身行为——就像章鱼一样。单个吸力系统使机器人能够抓住精致物品，感知自己接触的是空气、水还是粗糙表面，甚至能够预测某物对其的拉力有多大——所有这些都可以同时完成，而无需中央计算机。 首席作者岳天琦解释说：“去年，我们开发了一种模仿章鱼如何使用软材料和水密封粘附于岩石的人工吸盘。”…

研究人员详细阐述了在我们脚下寻找清洁天然氢源所需的地质成分。这项工作详细描述了天然氢的要求，天然氢是地球在地质时间内自行生成的，可以在地壳中积累，并确定了拥有这些成分的地质环境在全球范围内广泛分布。氢气是一个1350亿美元的产业，对于制造化肥和其他重要社会化学品至关重要，也是未来低碳排放技术的关键清洁能源来源，其市场预计到2050年可达10000亿美元。这些发现为氢气供应的挑战提供了解决方案，帮助工业定位和提取天然氢以满足全球需求，从而消除为此目的使用碳氢化合物。 牛津大学、达勒姆大学和多伦多大学的研究人员详细阐述了在我们脚下寻找清洁天然氢源所需的地质成分。这项工作详细描述了天然氢的要求，天然氢是地球在地质时间内自行生成的，可以在地壳中积累，并确定了拥有这些成分的地质环境在全球范围内广泛分布。这些发现今天在《自然评论：地球与环境》期刊上发布，为氢气供应的挑战提供了解决方案，帮助工业定位和提取天然氢以满足全球需求，从而消除为此目的使用碳氢化合物。 在现代世界，可靠的氢气供应对于社会的运作至关重要。由氢气生产的化肥为全球一半的人口提供了粮食供应，氢气也是许多通往碳中和未来的路线图中的关键能源成分，对防止气候变化的最坏预测至关重要。 如今，氢气是由碳氢化合物生产的，废气排放占全球二氧化碳排放的2.4%。氢气的需求预计将从2022年的9000万吨增加到2050年的54000万吨，但至关重要的是，这种氢气不能排放二氧化碳。生产后埋藏废气二氧化碳（“碳封存”）或来自可再生能源资源（风能或太阳能）都是未来的氢气来源，但尚未具有商业竞争力。 牛津大学与达勒姆大学和多伦多大学的最新研究提供了一个解决方案。在过去的十亿年中，地球的大陆地壳产生了足够的氢气，以满足人类至少170,000年的能源需求。虽然一部分已被损失、消费或今天无法获取，但剩余的氢气可能提供一种自然（且无排放）的这一自然资源来源。…

研究人员开发了一种数字实验室（dLab）系统，完全自动化薄膜样品的材料合成和结构、物理性质评估。通过dLab，团队可以自主合成薄膜样品并测量其材料性质。该团队的dLab系统展示了数据和机器人驱动的材料科学中先进的自动和自主材料合成。 东京大学及其合作伙伴的研究人员开发了一种数字实验室系统，完全自动化薄膜样品的材料合成以及结构和物理性质评估。通过数字实验室或dLab，团队可以自主合成薄膜样品并测量其材料性质。该系统展示了数据和机器人驱动的材料科学中先进的自动和自主材料合成。 当前的研究发表在期刊Digital Discovery上。 机器学习、机器人技术和数据被认为是新材料发现的重要因素。然而，尽管数据收集是一个重要组成部分，但在实验过程中存在瓶颈。…

咬一口辣椒时，您会期待在舌尖上感受到火辣的感觉。这种辣味是由于辣椒素化合物而被检测到的。但是，对于某些辣椒而言，尽管辣椒素的含量很高，辣味却神秘地平淡。现在，研究人员在ACS的《农业与食品化学杂志》中报告已识别出三种降低辣椒辛辣度的化合物。这些结果对传统基于两种辣椒素的斯科维尔（Scoville）标度的可靠性提出了挑战。 “发现能够降低辣味的天然饮食化合物为食品和制药行业提供了有希望的机会，”该研究的通讯作者德文·彼得森说。 辣椒素是一组能够产生强烈辛辣感或辣味的化合物。辣椒中辣椒素和二氢辣椒素的总量用于计算其在斯科维尔标度上的辣度等级，从零斯科维尔热单位（SHU）的甜椒到数百万SHU的最辣辣椒。然而，这些水果中的某些辣椒的辣度低于其斯科维尔评级所预期的，这暗示辣椒中还有其他成分影响这一辛辣感。因此，彼得森、乔尔·博尔赫丁和埃迪森·特洛希望研究多种辣椒品种可能的辛辣抑制剂。 最初，他们从10种辣椒中收集了干粉样本，包括智利树椒、塞拉诺椒、非洲鸟眼椒、法塔利椒和苏格兰帽椒。通过液相色谱质谱分析确定每种辣椒中的辣椒素和二氢辣椒素的含量。然后，一组经过培训的品尝评估小组在番茄汁中评估了这些粉末的辛辣程度。每个混合物的SHU为800（这是一个意味着辛辣但可容忍的水平）。尽管每个品尝样本中辣椒素和二氢辣椒素的含量相同，10种辣椒的感知热度强度却差异显著，这表明辣椒中的其他化学成分影响了这一感觉。 在对辣椒粉进行更多化学成分分析并进行复杂统计分析后，研究人员识别出五种可能调节辣椒辛辣度的化合物。另一组评估者评估这些化合物单独或组合是否改变了辣椒素和二氢辣椒素的辣味。其中三种化合物（辣椒苷I、玫瑰苷和姜甘油脂A）降低了辣度，尽管它们结合时没有产生叠加效果。此外，这些辛辣抑制剂在水中没有明显的味道。…

在遥远的宇宙中，苹果对苹果的比较很难找到。无论主题是矮星系、超大质量黑洞，还是“热木星”，天文学家可能花费数月或数年寻找可比较的对象和形成进行研究。而当这些对象是并排存在时，这种情况更为少见。但一项新的研究为寻找“双胞胎”行星系统提供了路线图——显示彼此环绕的双星系统，以及在同一时间和地点诞生的星体，是否倾向于拥有相似的轨道行星。研究的作者发现，双星系统的某些取向可能提供有关行星形成的关键信息，同时也更容易让天文学家在这些系统中发现行星。 某些双星系统的并排、“边缘”配置，可能使天文学家能够进行比较研究，就像医生研究人类双胞胎以获取生物和行为机制的知识一样。 “这可能是一个前所未有的途径，用于检查行星形成过程的确定性或有序性，”耶鲁大学文理学院的天文学助理教授、该项新研究的资深作者马莱娜·赖斯说。 该研究发表在《天体物理学杂志快报》中。第一作者是乔瑟夫·汉德，他是堪萨斯大学的本科生，作为多里特·霍夫莱特本科研究奖学金的研究者进行这项研究，该奖学金以长期任职耶鲁的天文学家命名。耶鲁大学文理研究生院的博士研究生康斯坦丁·格尔比克是该研究的共同作者。 在早期的研究中，赖斯识别出了意外大量的轨道完美对齐的双星系统，这意味着两个双星及其行星在同一几何平面上运行。在这样的系统中，伴星可以作为行星轨道的稳定器，防止剧烈的长期气候变化，这些变化可能对我们所知的生命造成破坏。…

使用一种新型荧光小鼠模型和先进的成像技术，研究人员成功可视化了在胚胎发育过程中肌肉骨骼组件如何整合到功能运动系统中。肌肉骨骼系统在支持我们生活方面发挥着不可或缺的作用，因为它执行多种基本功能——提供结构支持、使得行走和举起物体等运动成为可能、保护内脏器官、维持姿态、通过肌肉活动产生热量以及与神经系统协调。该系统的许多复杂性之一在于其组件——肌腱、韧带和软骨——在胚胎发育过程中如何建立精确的连接。传统方法通常依赖于薄组织切片的组织学分析，在捕捉这些组织在三维（3D）背景下的空间组织和动态整合方面存在局限性。为了解决这一挑战，来自广岛大学的研究团队开发了一种新型的荧光小鼠模型，并结合高分辨率成像技术。这种方法清晰而全面地展示了在器官发生过程中，肌肉骨骼组件是如何组织和连接的，为运动系统发展的复杂过程提供了新的见解。研究人员于2025年3月26日在《发展》杂志上发表了他们的研究结果。 该研究的一项关键特征是使用新开发的双报告小鼠模型结合荧光成像，以研究在胚胎发生过程中形成连接肌肉和骨骼元素的软骨和肌腱/韧带组织之间所需的复杂过程。双报告模型使得同时追踪两个不同报告基因成为可能。在本研究中，使用在Scx和Sox9的表达域中分别表达红色和绿色荧光蛋白的小鼠，以可视化所关注的生物事件。该研究的目的是阐明在器官发生过程中，肌肉骨骼组件是如何整合的。“使用薄组织切片的传统方法在保护结构完整性方面存在局限性，这使得研究这些组织的3D结构变得困难。我们的方法通过结合新建立的双荧光报告小鼠模型的组织清理与高分辨率荧光成像，克服了这些挑战。”广岛大学生物医学与健康科学研究生院的教授菊波千纱说道。 肌肉与软骨原基（早期胚胎结构）之间通过肌腱连接，或者通过韧带连接的软骨原基之间的连接，必须在空间和时间方面精确调节，以确保健康且功能正常的肌肉骨骼系统的正确形成。为了可视化这个过程，通常使用表达荧光蛋白的小鼠模型。荧光蛋白作为标记，通过发出荧光光来使特定的细胞群体发光，并使得观察这些细胞的位置及其在体内的行为成为可能。这种方法允许科学家随时间跟踪这些细胞，进一步理解肌肉骨骼组织在发育过程中的组装。 该研究集中在两个具有组织特异性表达模式的分子上。其中一个是骨肌反应蛋白（Scx），这是在肌腱和韧带形成过程中表达的基本螺旋-环-螺旋转录因子。另一个是SRY盒基因9（Sox9），这是对软骨发育至关重要的转录因子。用ScxTomato和Sox9EGFP小鼠品系进行杂交，得到ScxTomato;Sox9EGFP小鼠。在新建立的双报告小鼠模型中，红色荧光突出了Scx表达域，对应于肌腱和韧带形成的部位，而绿色荧光标记Sox9活跃的区域，表明软骨形成的区域。“通过结合双荧光报告小鼠和Scx缺失小鼠，我们证明了Scx不仅调节肌腱和韧带的成熟，还在控制肌肉形态及其与软骨骨原基的连接中发挥重要作用。这些发现为理解肌肉骨骼系统的建立提供了新见解。”菊波千纱说道。 此外，研究发现Scx+/Sox9+细胞在Scx和Sox9的表达水平上表现出异质性，这意味着在某一特定组织的同一细胞群体中，这些细胞的表达存在一些变异。这种表达的多样性可能不仅与发育过程有关，还可能与肌腱和韧带的再生以及相关疾病的发生有关，为未来在肌肉骨骼疾病方面的研究提供重要意义。研究人员希望将双荧光报告小鼠与各类基因改造小鼠结合，以研究肌肉骨骼系统在胚胎发育过程中的建立。尽管大部分研究集中在发育中的胚胎上，但对出生后小鼠的进一步研究——使用组织清理技术和3D荧光成像——可能会转向观察肌腱和韧带的出生后成熟。这些努力揭示肌腱、韧带和软骨如何形成连接，可能为开发新的诊断工具和治疗策略提供极为宝贵的见解，以应对这些组织相关的年龄或运动损伤。

天文学家开发了一种突破性的计算机模拟，以前所未有的细节探索星际介质（ISM）中的磁性和湍流——这个位于银河系星星之间的气体和带电粒子的大海。该模型是迄今为止最强大的，要求在德国莱布尼茨超级计算中心的SuperMUC-NG超级计算机上的计算能力。它直接挑战了我们对磁化湍流在天体物理环境中运作方式的理解。 今天在《自然天文学》上发表的一项新研究中描述了该模型，它是迄今为止最强大的，要求在德国莱布尼茨超级计算中心的SuperMUC-NG超级计算机上的计算能力。它直接挑战了我们对磁化湍流在天体物理环境中运作方式的理解。 论文的首席作者、加拿大多伦多大学理论天体物理研究所（CITA）的博士后研究员詹姆斯·比蒂（James Beattie）希望该模型能够为星际介质、银河系整体的磁性，以及星际现象如星星形成和宇宙射线传播等提供新的见解。 “这是我们第一次能够以这种精确度和不同的尺度研究这些现象，”他说。…