人類基因組中，超過一半的區(qū)域由重復序列組成。這些重復序列在人類進化過程中高度變化，豐富了基因組的遺傳多樣性?？勺償的看撝貜托蛄锌梢酝ㄟ^長度擴增來增加患病風險，它的重復基序的變化具備獨立的致病效應。而受限于樣本量、測序深度、人群多樣性及識別算法等因素，在已有的人群規(guī)模的基因組測序項目中，可變數目串聯重復序列的遺傳研究不足，導致人類基因組中部分遺傳力缺失。對此，中國科學院研究團隊進行了相關探索。
活動星系核的紫外和光學光譜存在較多寬度超過1000公里每秒的寬發(fā)射線。寬發(fā)射線的輻射區(qū)稱為寬線區(qū)。寬線區(qū)中的氣體速度高，在中心吸積盤高能光子的光致電離作用下產生寬發(fā)射線。研究寬線區(qū)的結構和動力學性質可以幫助科學家測量中心超大質量黑洞的質量，并能夠揭示活動星系核內部的物理過程。而寬線區(qū)的復雜運動學和空間分布不完全清晰。近日，中國科學院云南天文臺科研人員與合作者取得了突破性進展。
基于國際科技創(chuàng)新中心網絡服務平臺科創(chuàng)熱榜每日榜單形成的一周科技記憶，我們推出《一周前沿科技盤點》專欄。今天，為大家?guī)淼?20期。
1、《Cell Genomics》丨“女媧”圖譜揭示基因組多態(tài)性，深化基因調控理解
研究解析人類基因組小衛(wèi)星多態(tài)性圖譜
人類基因組中，超過一半的區(qū)域由重復序列組成。這些重復序列在人類進化過程中高度變化，豐富了基因組的遺傳多樣性。可變數目串聯重復序列（VNTRs）又稱小衛(wèi)星DNA，是一類重復基序超過6 bp且重復次數通常在10次至60次的DNA串聯序列。有研究發(fā)現，VNTR可以通過長度擴增來增加患病風險，VNTR的重復基序的變化具備獨立的致病效應。而受限于樣本量、測序深度、人群多樣性及識別算法等因素，在已有的人群規(guī)模的基因組測序項目中，VNTR的遺傳研究不足，導致人類基因組中部分遺傳力缺失。
近日，中國科學院院士、生物物理研究所研究員徐濤團隊與研究員何順民團隊利用140多個國家和地區(qū)的8,222例高深度全基因組測序數據，構建了全球人群VNTR多態(tài)性遺傳圖譜——“女媧”VNTR多態(tài)性圖譜，解析了VNTR的功能特征，特別是VNTR在基因表達中的調控作用。
此次發(fā)布的“女媧”VNTR多態(tài)性圖譜完成了“女媧”基因組資源對人類基因組中主要重復序列元件的全覆蓋，是剖析重復序列元件變異的重要參考。這一成果拓展了現有遺傳研究中重復序列元件變異規(guī)模，為探討重復序列元件在基因調控中的作用提供了新視角，并為未來的臨床研究和基因型-表型關聯研究提供了參考。
2、《The Astrophysical Journal》丨“反呼吸”奇觀：活動星系核的新發(fā)現
活動星系核的紫外和光學光譜存在較多寬度超過1000公里每秒的寬發(fā)射線。寬發(fā)射線的輻射區(qū)稱為寬線區(qū)。寬線區(qū)中的氣體速度高，在中心吸積盤高能光子的光致電離作用下產生寬發(fā)射線。研究寬線區(qū)的結構和動力學性質可以幫助科學家測量中心超大質量黑洞的質量，并能夠揭示活動星系核內部的物理過程。而寬線區(qū)的復雜運動學和空間分布不完全清晰。
自2020年起，近日，中國科學院云南天文臺科研人員與合作者利用麗江天文觀測站2.4米望遠鏡對變臉活動星系核NGC 4151進行了為期4年的反響映射觀測。結果顯示，NGC 4151的多條寬發(fā)射線存在顯著的分層現象，即不同發(fā)射線起源于寬線區(qū)中不同的半徑范圍。同時，研究發(fā)現，NGC 4151存在異常的“反呼吸效應”。
按照傳統(tǒng)理論，活動星系核亮度增加時，寬線區(qū)半徑應隨之擴展，導致寬發(fā)射線的時間延遲增加即“呼吸效應”。而NGC 4151的觀測結果卻顯示寬發(fā)射線的時間延遲隨著亮度的增加而縮短。這一“反呼吸效應”可能與活動星系核紫外-光學光變之間的時間延遲相關。進一步，研究通過速度分辨時間延遲分析發(fā)現，NGC 4151寬線區(qū)的幾何結構和動力學性質在不到一年的時間尺度上發(fā)生了顯著變化。這種快速變化無法單純通過寬線區(qū)的不均勻分布、輻射壓力變化或電離輻射場的變化來解釋，表明寬線區(qū)的物理特性比以往認知更加復雜，或受到多種機制的共同驅動。
上述成果深化了科學家對寬線區(qū)動力學和幾何結構演化的認知，為未來利用長時間尺度、多波段觀測研究活動星系核內部結構提供了借鑒。后續(xù)，該團隊將結合高時間分辨率觀測數據，進一步分析寬線區(qū)與吸積盤之間的相互作用，以揭示其動力學演化的物理機制。
3、《Nature Methods》丨新AI模型突破性提升虛擬篩選效率
SurfDock架構圖
研究蛋白-配體相互作用是分子生物學和生物化學的基礎。從酶催化到信號傳導，這些相互作用構成了眾多細胞過程的核心。研究蛋白-配體相互作用對基于結構的藥物設計至關重要，科研人員可據此發(fā)現或設計與特定蛋白質結合的配體?？茖W家利用AI技術能夠更精準地剖析蛋白-配體相互作用，加速藥物發(fā)現進程。
近日，中國科學院上海藥物研究所鄭明月團隊開發(fā)出基于生成式AI的蛋白-配體復合物結構預測方法SurfDock。這一方法利用蛋白質表面信息構建幾何擴散神經網絡，高精度自動生成配體結合構象。這一模型將多種蛋白質信息如表面特征、殘基結構特征和預訓練序列特征整合到表面節(jié)點的表示中，配備SurfScore內部評分模塊，通過對蛋白-配體復合物的訓練來評估構象的置信度。同時，SurfDock整合了可選的基于力場的優(yōu)化步驟，進一步提升了性能。這些設計使得SurfDock在多個基準測試中展現出優(yōu)異的對接能力，其生成構象的合理性超越現有的深度學習方法。
SurfDock能夠適應新的蛋白質、口袋和空結構，在處理高度柔性的配體時表現出色。在實際應用中，研究通過針對ALDH1B1的篩選實驗證實了SurfDock的實用價值，快速篩選出7個具有新骨架的先導分子。
4、《IEEE Transactions on Industrial Informatics》丨智能自適應學習打破工業(yè)預測瓶頸
面向非平穩(wěn)時間序列預測任務的持續(xù)學習框架
工業(yè)時間序列是反映生產過程的結構化數據。工業(yè)時間序列的分析和預測對優(yōu)化工業(yè)流程、提升效率具有重要意義。而工業(yè)生產過程的動態(tài)變化導致時間序列數據分布漂移，使得傳統(tǒng)靜態(tài)預測模型無法長期保持高效性。傳統(tǒng)的模型更新方法如重新訓練的計算和存儲成本高昂，增量微調的方式易導致已學模式的災難性遺忘。這限制了現有模型在非平穩(wěn)工業(yè)環(huán)境中的應用效果。
中國科學院沈陽自動化研究所提出了面向非平穩(wěn)工業(yè)時間序列預測的自適應持續(xù)學習（ACL）方法，提升了預測模型的適應性和泛化能力。該研究從網絡訓練和網絡結構兩個方面改進了持續(xù)學習方法。研究通過基于提示的網絡參數學習保留了先前任務的“暗知識”，緩解災難性遺忘，并引入軟記憶緩沖區(qū)使模型能夠更好地學習當前任務，進而在穩(wěn)定性與可塑性之間實現平衡。進一步，研究在網絡結構層面提出了時間敏感的激活函數TimeRelu，使網絡激活閾值隨時間變化，從而提高了模型的泛化能力。這一方法在開源的太陽能發(fā)電數據集和實際的磨礦分級過程數據集上驗證了有效性。
這一成果有望應用于智能礦山、鋼鐵冶金等復雜工業(yè)場景中的預測性維護和生產過程優(yōu)化等場景。下一步，該團隊將針對任務劃分的自動化和概念漂移檢測等問題開展研究，探討元學習等前沿技術在增強模型動態(tài)適應能力方面的潛力。
5、《Advanced?Materials》丨新型含氟交聯劑革新聚合物半導體光刻性能
側鏈含氟代芳基疊氮的聚合物半導體交聯劑
高遷移率聚合物半導體的設計合成已取得進展，但將聚合物半導體的可溶液加工、本征柔性這些獨特性質應用于集成電路面臨困難。在集成電路中，對聚合物半導體進行圖案化加工，可以降低漏電流，避免相鄰器件間的串擾，降低電路整體功耗。目前，可控光化學交聯技術是與現有微電子工業(yè)光刻工藝相兼容的圖案化方式。特別是，發(fā)展高效的化學交聯劑至關重要。
中國科學院化學研究所張德清課題組在前期成果的基礎上，發(fā)展了側鏈末端含氟代芳基疊氮的新型聚合物半導體交聯劑。該研究以常用小分子交聯劑4Bx為參比，評估了PN3對n型、p型和雙極型聚合物半導體的光刻圖案化性能。研究發(fā)現，PN3比小分子交聯劑4Bx具有更高的靈敏度；PN3與3種聚合物半導體共混后，薄膜的表面形貌、鏈間堆積及遷移率幾乎不受圖案化過程影響。
進一步，研究顯示，該聚合物半導體交聯劑的光刻性能優(yōu)于小分子交聯劑。這是由于氟代苯基疊氮均勻分布在聚合物側鏈末端，一個聚合物分子上有多個交聯位點；相比于常用的小分子交聯劑，聚合物半導體交聯劑在常規(guī)聚合物半導體薄膜中分散得更均勻。
上述研究為光刻加工柔性集成電路提供了可能的材料設計思路。
6、《eLife》丨瞳孔反應解鎖生物運動情緒的秘密
知覺與解讀他人的情緒，對個體的社會交往和生存進化具有重要意義。面孔是常見的傳遞他人內在情緒狀態(tài)的非言語社會線索。除面孔外，生命體的運動也傳遞著他人內在狀態(tài)的重要線索。即便當生物運動由極度簡化的、附著在頭部和關節(jié)處的點光源運動表達時，人們依舊能夠準確地識別出其中的情緒信息。目前，鮮有關于生物運動情緒信息加工機制的研究。
瞳孔大小不依賴于外在任務，能夠自動化地揭示相關加工過程并實時反映當下的認知狀態(tài)。中國科學院心理研究所蔣毅研究組研究員王莉采用這一指標，揭示了生物運動情緒信息的多水平加工機制及其與自閉特質的關聯。該研究采用被動觀看范式結合眼動記錄技術，收集個體的自閉特質分數，通過4個實驗考察了生物運動情緒信息對瞳孔反應的調節(jié)及其與自閉特質的關聯。
這一研究揭示了生物運動存在多水平情緒加工機制，即完整生物運動的情緒信息以精細的方式調節(jié)瞳孔大小，而局部生物運動的情緒信息則以快但較為粗糙的方式調節(jié)瞳孔大小。從功能性角度分析，這一分離的情緒加工機制可能以不同的方式發(fā)揮作用。前者作為快速檢測機制，自動捕捉由生命體傳遞的情緒信息，無需進行詳細分析；后者通過對其運動模式和整體形狀的細致分析來進行更具體的情緒識別。
該研究在完整生物運動中觀察到的情緒調節(jié)與個體自閉特質成顯著負相關，為情緒相關瞳孔調節(jié)效應在社會認知障礙早期診斷中的應用提供了實驗證據。
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