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《Nature》自然杂志十年PDF合订本

来自诺和诺德的一个科学家团队在Nature杂志发表了一项成果。他们设计了一种新型胰岛素，这种胰岛素能够根据血液中的葡萄糖水平自动开关。（出品：科普中国-创作培育计划）网页链接

「睡眠对于心梗患者很重要」近日，西奈山伊坎医学院Cameron S. McAlpine实验室等合作在Nature杂志发表了题为Myocardial infarction augments sleep to limit cardiac inflammation and damage的研究文章，揭示了心肌梗死（MI）发生后健康睡眠对心脏恢复的重要性。研究表明MI发生后，单核细胞被招募至脑内并在丘脑LPN区域产生TNF信号，增加睡眠，减少交感神经活动，抑制炎症反应，促进心脏愈合；而睡眠不足则会增加交感神经活性，加重炎症翻译。因此，维持健康睡眠对于心肌梗死患者的恢复至关重要。

昨天头条刷到的对为何出现这波支原体等病毒疫情大爆发的解释，不错！[good] 世卫组织WHO和Nature杂志都用了“免疫债”这个词，认为是三年的疫情封闭，造成免疫系统的失业，人体“缺少免疫激活”而导致。其实每次瘟疫都是大自然的优胜劣汰的调节，留下健康的抵抗力强的，老弱病残淘汰掉。免疫系统必 ...

时空预测突破！25篇论文揭秘最近，时空预测领域的研究取得了突破性进展，相关成果登上了Nature杂志。研究人员通过设计多相关机制，成功替代了传统的注意力机制，实现了在低复杂度情况下预测全球气象站的天气，准确率提升了42.6%！时空预测领域今年将大热，是科研创新的热门方向。它的应用非常广泛，实用价值极高，如交通流预测、疾病传播预测等，为许多领域提供了创新性的解决方案。此外，该领域正处于快速发展阶段，新技术不断涌现，跨学科合作日益频繁。例如，天气预报需要地理等学科的配合，而大模型技术的发展也为研究提供了新的视角。为了帮助大家更好地理解这一领域，我精心整理了25篇顶级会议论文，涵盖了因果时空建模、强化学习方法、动态图神经网络建模等多个前沿方向。快来一起探索这些创新方案吧！

人工智能的未来：持续学习的重要性 𐟌 最近，Nature杂志上刊登了一篇名为《Loss of plasticity in deep continual learning》的文章，这篇文章非常值得一看。文章的作者是DeepMind的Richard Sutton，他是现代强化学习理论的奠基人之一，也是时间差分学习的提出者。这篇文章讨论了一个在工业界还未火起来的“未来”——持续学习。AI的一个重要发展方向是设计一个无时无刻都可以学习新任务的模型。而不是像ChatGPT那样，训练和使用（推理）是分开的，使用的时候网络权重是固定的。持续学习领域面临几个主要问题。首先是灾难性遗忘，即学习了新的知识后，旧的知识就忘记了。其次是可塑性损失，即完全无法学习到新的东西。这些问题与监督机器学习中的泛化，或者元学习中的任务迁移有很大的不同。持续学习的一个重要方向是设计一个能够不断适应新任务的模型，而不是在训练后固定不变的模型。这样可以更好地应对不断变化的环境和任务需求。

格致中学150周年：从鸽子到复旦 𐟓… 1881年，Nature杂志上首次发表了中国科学家的论文，而这位科学家正是格致中学的创办人徐寿。 𐟚𒠥𐏦—𖥀™，父亲骑车载我经过这所学校，他告诉我这里很好，我还误以为它是“鸽子”中学。 𐟓š 小升初时，父亲坚持为我填报了这所学校，我有幸考中。 𐟎“ 1990-1997年，我在这里度过了青春岁月中最快乐的七年，虽然成绩并不突出。 𐟏† 香港回归那年，我从这里走向了上海医科大学（现复旦大学药学院）。 𐟕𐯸 转眼间，离开这里已经近30年了，虽然物是人非，但“格物致知，实事求是”的精神，不仅在学术上，更在价值观上，依然激励着我每一天。 𐟎‰ 母校150周年生日快乐！𐟎ˆ

𐟓Š✨ 分面堆积柱状图制作教程 𐟎蠦ƒ𓨦制作出像Nature杂志一样的分面堆积柱状图吗？来，跟着这个教程，你也能成为科研作图小达人！𐟒ꊊ𐟓Œ 第一步：准备数据。你需要一组有序的数据，这些数据将用于生成柱状图的各个部分。 𐟓Œ 第二步：选择配色。猛男粉和公主蓝的配色，让你的图表更加吸睛！当然，你也可以根据自己的喜好选择其他配色方案。 𐟓Œ 第三步：使用ggplot2进行作图。这个强大的R包将帮助你轻松实现各种复杂的图表设计。 𐟓Œ 第四步：利用facet_grid进行分面操作。你可以通过指定switch参数来调整分面标签的位置，让你的图表更加整洁美观。 𐟓Œ 第五步：隐藏X轴的刻度、标题和标签，让你的图表更加简洁明了。 𐟓Œ 第六步：调整panel.spacing参数，增加分面之间的间距，让你的图表更加易于阅读和理解。 𐟎‰ 最后，附上完整的代码，方便你复现并修改使用！快来试试吧，让你的科研作图技能更上一层楼！𐟌Ÿ

谷歌DeepMind的AlphaFold3人工智能模型正式开源，兑现了半年前的承诺，迅速在GitHub上获2.4k关注，Nature杂志也发文推荐。全球科学家可免费获取该模型代码用于非商业研究，有望推动生物医药等领域发展。AlphaFold团队领军人物荣获2024年诺贝尔化学奖。AlphaFold3可预测蛋白质、DNA等生命分子相互作用，为生命科学研究开辟新视野，助力药物研发和疾病治疗。尽管有复制尝试，但官方开源将使科学家更方便获取并发挥最大效能。（ITBEAR） AlphaFold3开源生命科学研究#药物研发#

【Nat Commun：科学家开发出有望治疗人类多种癌症的多功能抗体】目前，基于抗体的免疫疗法依赖于肿瘤抗原的脱落从而获得适当的T细胞启动效应。近日，一篇发表在国际杂志Nature Communications上题为“A bispecific CD40 agonistic antibody allowing for antibody-peptide conjugate formation to enable cancer-specific peptide delivery, resulting in improved T proliferation and anti-tumor immunity in mice”的研究报告中，来自瑞典皇家理工学院等机构的科学家们通过研究开发了一种有望治疗多种人类癌症的新型抗体形式，他们设法在抗体中成功结合了三种不同的功能，从而就能强烈放大T细胞对癌症肿瘤的治疗作用。网页链接

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