智人歷史向前推進十萬年；去除衰老細胞可減少發病

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撰文 黃華、郝春暉、馮梟、惠家明

責編 葉水送

No. 1 智人歷史向前推進十萬年

在歷史上，人屬物種曾非常繁多，但今天所有的人類都歸屬於同一個物種：智人。一直以來，學者們認為智人這一物種的歷史只有20萬年左右。而如今，研究者們卻發現了30萬年前的智人骨骼遺骸。據悉，此次發現的骨骼化石出土於摩洛哥，而非人們以往認知的智人起源地——東非。其顱骨出土年代雖早，但形態特徵與智人極為相近，並與尼安德特人等古人類有較大差異。研究者認為，這一發現或將使我們重新認知智人這一物種的歷史。不過，也有科學家認為，由於缺乏下巴、前額等能夠定義智人的重要形態特徵的證據，這些骨骼是否屬於智人還不能這麼早下結論。

文章及圖片鏈接：https://www.nature.com/nature/journal/v546/n7657/fig_tab/nature22336_F1.html;http://www.nature.com/news/oldest-homo-sapiens-fossil-claim-rewrites-our-species-history-1.22114

No. 2 去除衰老細胞可減少發病

最近，國際學術期刊Nature Medicine發文稱，由約翰霍普金斯大學醫學院領導的國際研究團隊證實，靶向去除隨著年齡增長而在許多脊椎動物組織中累積的衰老細胞（SnC），對延遲年齡相關疾病的發病有顯著貢獻。具體來說，研究人員設計了一種新型藥物，選擇性地破壞衰老細胞，從而緩解年齡相關的退行性關節病，通過小鼠實驗與人類細胞實驗，發現從關節中選擇性去除衰老細胞可減少創傷後關節炎的發作，並允許新的軟骨生長和關節修復。這一研究結果有望為創傷以及與年齡相關的退行性關節病的治療提供新的思路。相關藥物正由UNITY公司研發中。

No. 3 恐龍是如何進化為鳥的？

鳥類進化是進化生物學中的熱點問題。進化生物學家們認為，生物種內和種間的形態差距通常是受它們基因組中的順式作用原件（cis-regulatory elements，CREs）影響，這是基因組中不編碼蛋白質但可調控基因表達進而控制形態的DNA區段。一名來自日本東北大學的研究小組通過分析48個鳥類基因組，以及與脊椎動物基因組對比後，找到了數百萬個鳥類特有的CREs，並將它們命名為鳥類特有高保守原件（avian-specific highly conserved elements，簡稱ASHCEs）。研究者們發現這些ASHCEs序列非常類似，並且它們出現的時間剛好可被追溯到恐龍時代，ASHCEs序列與鳥類的進化和發育密切相關，比如Sim1基因中包含的一個ASHCE序列就極大地影響到了羽毛的進化。由此研究者們猜測，恐龍也許是因為獲得了這些ASHCEs序列，才可以開始轉變為鳥的。

No. 4 11500年前的人類就可以影響氣候

大部分氣候學家認為，人類活動導致了近幾個世紀的氣候變暖，來自以色列特拉維夫大學的研究團隊利用采自死海的岩芯樣本揭示了11500年前的人類活動導致氣候變化的現象，這也是迄今為止觀察到的最早的人類影響氣候的證據。他們發現死海的盆底侵蝕速率與那一時期的構造方式和氣候作用形式均不相容，而這一時期恰好是人類新石器時代革命期。在此期間，人類逐步由採集社會轉變為農業和定居社會，這一轉變也使得人類可以在這個星球上繁衍昌盛。自然植物被農作物所替代，動物被馴養、畜牧使自然植物的覆蓋減少，砍伐森林更是加速了這一過程。這些人類活動都導致了劇烈的土壤表面侵蝕，進而引起土地沙化，導致每年隨地表徑流匯入死海的細沙增多了3倍，這些改變進而影響了當地的氣候。.

No. 5 如何識別虛假網路身份？

近日，英國愛丁堡大學的研究人員開發出一個新工具，該工具可識別出在網上使用虛假身份信息的用戶。研究人員利用一個網站上約5000個經過驗證的、公開的個人資料，建立了一個計算機模型，這一模型利用用戶在社交網路中的評論風格和網路活動習慣，來估計用戶的性別和年齡，並且精確度很高。藉助這一模型，研究人員發現在該網站中有接近四成的用戶聲稱的年齡與模型估算結果相差四分之一甚至更多，這些賬戶成功地欺騙了更多的女性用戶。分析結果表明，新技術可有效過濾潛在的利用虛假身份進行欺詐操作的用戶，從而提升社交網路的安全度。

文章及圖片來自：https://phys.org/news/2017-06-fake-online-profiles-easier-fish.html

No. 6 廢氣變能源，或將不是夢

如果一種技術可處理掉二氧化碳等廢氣，同時又可以產生能源，這豈不兩全其美？事實上，研究者們已在這條路上邁進了一大步。本周發表在Nature Energy雜誌上的一篇研究報告稱，洛桑聯邦理工大學等機構的科研人員成功將二氧化碳廢氣轉化為了一氧化碳與氧氣，並可作為能源使用。這一轉換過程的驅動能源為太陽能與水，催化劑則選用原子沉積技術處理過的氧化錫與氧化銅等物質。據稱，其轉換效率很高，可以達到13.4%。

文章及圖片來自：https://www.nature.com/articles/nenergy201787

No. 7 新演算法可讓深度學習減少95%的計算量

近日，美國萊斯大學的研究人員提出一項新的技術，這一技術可大幅減少深度神經網路的訓練和使用時所需的計算量。為了在越來越複雜的數據集上進行學習，當前的深度學習架構需要越來越多的矩陣運算操作以進行訓練。利用大數據中的稀疏性，研究人員提出了一種基於哈希法（hashing）的新演算法，這一新方法結合了 adaptive dropout 和用於最大內積搜索的隨機化哈希，可有效選擇有最高激活率的節點進行操作，以減少總的計算量。新演算法可完美地應用於非同步和並行訓練。在幾個真實數據集上的測試顯示，新方法可僅使用5%的總乘法量完成訓練，且其準確度與原模型的差別在1%以內。

文章鏈接：https://phys.org/news/2017-06-scientists-slash-deep.html；圖片來自：https://arxiv.org/pdf/1602.08194.pdf

No. 8 科學家發現2D磁體

隨著科技的發展，磁性材料成為眾多關鍵性技術的基礎，它們在我們生活中，也扮演著越來越重要的角色，包括了感測設備、存儲硬碟等。本著輕便快捷的目標，人們也在追尋越來越小的設備。為此，科學家正在尋找更高效的新型磁性材料，並使用精確可靠的方法進行控制。近日，來自華盛頓大學和麻省理工學院的研究團隊發現單層二維結構的三碘化鉻（chromium triiodide, CrI3）具有磁性，這也是首次在由單一原子層形成的材料中發現磁性。該研究結果表明磁性能夠在2D空間中存在，從而打開了一個全新的領域，具有廣闊的潛在應用價值，相關研究成果發表在Nature雜誌上。未來，研究人員希望進一步研究包含三碘化鉻單層或雙層的2D磁體以及異質結構特有的磁性。

製版編輯：常春藤丨

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