《自然》网站6.5%的脑容量增长！人类DNA片段如何改写小鼠大脑？
根据《自然》（Nature）杂志最新发表的一项研究，科学家将一段人类独有的DNA片段——HARE5植入小鼠体内后，发现这些小鼠的大脑体积比普通小鼠增大了6.5%。这一发现为揭示人类大脑为何比其他灵长类更庞大提供了新线索。
HARE5属于人类加速进化区（HARs），这类DNA片段在哺乳动物中高度保守，但在人类演化过程中发生了快速变异。研究表明，HARE5能增强Fzd8基因的表达，从而促进神经干细胞的增殖。研究人员对比了人类、黑猩猩和小鼠的HARE5效应，发现人类版本的HARE5显著提升了放射状胶质细胞的分裂速度，进而生成更多神经元。
为了进一步验证，研究团队利用3D类器官模型模拟大脑发育。结果显示，携带人类HARE5的类器官比携带黑猩猩版本的类器官产生更多且更成熟的神经细胞。此外，HARE5还能激活关键信号通路，进一步推动神经干细胞生长。
尽管大脑体积增大，但目前尚不清楚这是否会提升小鼠的认知能力。研究人员还发现，人类HARE5与黑猩猩版本存在四处关键基因突变，这些突变均能增强细胞增殖能力。
专家指出，这项研究比以往更系统地揭示了HARs的作用机制。目前，研究团队正开发新方法，以探索不同HARs如何协同作用。未来，这些发现或有助于更全面地理解人类大脑的独特演化路径。
《科学》网站
低质论文激增：AI与公共数据集正在摧毁学术诚信
近年来，利用公共数据集和人工智能（AI）生成的论文数量急剧增加，引发学界担忧。《科学报告》（Scientific Reports）等期刊的编辑发现，大量内容雷同的论文涌入评审流程，这些论文均基于美国国家健康与营养调查（NHANES）的公开数据。统计显示，2014至2021年间，此类论文年均仅4篇，但2022年后数量飙升，截至2024年10月已达190篇，增速远超健康领域研究的整体水平。
这些论文通常采用固定模式：选定一种健康问题、一个关联因素及特定人群，通过替换变量生成“新发现”。研究者指出，类似现象也出现在遗传学、文献计量学等领域，表明公共数据集正被滥用为“科研填词游戏”。此外，ChatGPT等AI工具的普及可能被用于改写相同结论以规避抄袭检测，而“论文工厂”的介入进一步加剧了问题。
分析发现，许多论文选择性使用NHANES数据以追求统计学显著结果，导致假阳性率极高。例如，关于抑郁症的28篇研究中，仅13篇通过假阳性校正。更广泛的数据显示，使用NHANES的论文从2023年的4926篇增至2024年的7876篇，其他大型数据集如《全球疾病负担研究》（Global Burden of Disease Study）也可能面临类似风险。
这一现象暴露了科学出版和科研评价体系的弊端。开放获取期刊通过收取高额费用发表低质论文，而研究者迫于职业压力追求数量而非质量。学界警告，若不彻底改革激励机制，问题将持续恶化，最终损害科学的公信力。
《每日科学》网站
1、告别人工操作！数字实验室实现材料科学“无人化”革命
日本东京大学与合作团队开发了一套名为“dLab（digital laboratory）”的数字实验室系统，实现了薄膜材料合成、结构分析和物性测量的全自动化。该系统通过机器人技术和数据驱动，显著提升了材料研究的效率，相关成果发表于《数字发现》（Digital Discovery）期刊。
机器学习与机器人技术已成为新材料研发的关键，但数据采集环节仍是瓶颈。为此，研究人员构建了由模块化实验仪器组成的互联数字实验室。dLab包含两大核心系统：一是自动化材料合成与测量系统，二是数据采集与分析系统。测量数据采用标准化的MaiML（测量分析仪器标记语言）格式存储，并上传至云端数据库进行处理。
实验证明，该系统能自主完成指定薄膜材料的合成与表征，例如锂离子正极薄膜的制备及X射线衍射分析。通过机器人执行重复性任务，研究人员可快速生成大量实验数据，推动材料科学的自动化研究。
未来，团队计划优化系统调度功能，以支持更高效的多样品管理与材料探索。该研究旨在构建数字化研发环境，促进数据共享，使科学家能更专注于创新性研究，加速新材料的发现与应用。
2、免疫系统“城乡差异”：为什么城市儿童更容易过敏？
科学家发现，一类未被明确表征的免疫细胞亚群可能在过敏性疾病的发展中起关键作用，并解释了城市与农村人群的差异。这项发表在《过敏》（Allergy）期刊上的研究揭示了免疫系统在生命早期的形成机制，以及城市儿童比农村儿童更易过敏的原因。
研究由美国罗切斯特大学医学中心（URMC）儿科系团队主导，发现了一种独特的T细胞亚群，称为“辅助性2 （Th2）”细胞，具有独特的分子特征。这类细胞可能将某些食物识别为过敏原并触发攻击性免疫反应。相比之下，农村儿童体内调节性T细胞更丰富，有助于维持免疫平衡，减少过敏风险。
该研究将城市婴儿的血液样本与农业社区婴儿的血液样本进行了比较，特别是纽约芬格湖地区的旧秩序门诺派（OOM）婴儿的血液样本，该地区以过敏症发生率低而闻名。研究人员发现，虽然城市婴儿有更高水平的侵略性Th2细胞，但OOM婴儿有更多的调节性T细胞，有助于保持免疫系统平衡，减少过敏反应的可能性。研究人员推测，农村儿童接触更多微生物，可能促进肠道微生物组的健康发育，从而增强免疫耐受性；而城市环境可能更易诱发过敏性炎症反应。
该研究是美国国立卫生研究院（NIH）资助项目的一部分，旨在探索早期环境暴露对免疫系统的长期影响。2023年，团队获得了美国国家过敏和传染病研究所（NIAID）700万美元资助，进一步分析城乡婴儿在环境、微生物组和免疫方面的差异，以期开发预防性疗法，如益生菌或微生物组干预措施。
《赛特科技日报》网站
1、AI破解远古密码：消失百万年的巨型蜥蜴曾称霸北美
美国佛罗里达自然历史博物馆的科学家利用人工智能（AI）和3D成像技术，成功鉴定出一块尘封20年的脊椎化石属于一种史前泰加蜥，并将其命名为“沃托加恐怖泰加（Wautaugategu formidus）”。这一发现表明，泰加蜥并非现代入侵物种，而是数百万年前就曾生活在北美地区。
这块仅半英寸（约1.3厘米）宽的脊椎化石于2000年代初在美国乔治亚州边境附近的矿场被发现，但因缺乏足够比对样本，长期未能确定其物种归属。研究人员通过CT扫描和机器学习技术，将其与博物馆“开放脊椎动物（oVert）”数据库中的100多块蜥蜴脊椎骨进行比对，最终确认其属于泰加蜥，但属于一个全新物种。
研究显示，这种蜥蜴生活于中中新世气候适宜期（约1500万年前），当时全球温暖，海平面较高，佛罗里达大部分被海水淹没。泰加蜥可能从南美洲游泳迁徙至北美，但随后因气候变冷而灭绝。与现代泰加蜥不同，这一物种仅短暂存在于地质记录中，此后便再无踪迹。
这一发现凸显了AI技术在古生物学中的潜力。传统化石鉴定依赖专家经验，而AI结合3D建模可大幅提升效率。研究人员希望未来能建立全球化石数据库，加速破解更多未解之谜。目前，团队计划在佛罗里达-乔治亚交界处进一步搜寻化石，以还原这种史前蜥蜴的完整历史。
