《科学家》杂志评选出2018年7大科学进步

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《科学家》杂志评选出2018年7大科学进步
/ N2 f& I# X( l% W) k- F2 Z来源：本站原创 2018-12-28 07:19
3 Z5 ]( b& n% J! x! [6 y2018年12月28日/生物谷BIOON/---《科学家》杂志评选出2018年最令人印象深刻的成就，包括利用无人机进行生态学研究、双父亲小鼠以及利用人工智能识别和监测癌细胞。
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1.培育出双父亲小鼠和双母亲小鼠+ ~% M( ?8 r" o, h
双母本繁殖（bimaternal reproduction, 也称双母亲繁殖，孤雌繁殖），在自然界的脊椎动物中是很常见的，比如两栖动物，爬行动物和鱼类。然而，由两只雄性动物成功地进行繁殖，即 双父本繁殖（bipaternal reproduction, 也称双父亲繁殖，孤雄繁殖），是非常罕见的。在过去十年左右的时间里，科学家们已通过操纵印记基因组区域---在那里，DNA的表观遗传修饰将某些基因的表达限制在一个亲本的拷贝中---培育出由两只雌鼠作出遗传贡献的小鼠幼仔。如今，在一项新的研究中，来自中国科学院动物研究所、中国科学院干细胞与再生医学创新研究院、中国科学院大学和东北农业大学的研究人员对之前通过利用两只雌鼠培育出看似能够正常生长的小鼠（所产生的这些小鼠能够活到有它们自己的幼仔）的研究进行改进。他们采用一种类似的策略构建出由两只雄鼠产生的胚胎，不过它们的后代在出生后不能够存活很长时间。相关研究结果于2018年10月11日在线发表在Cell Stem Cell期刊上。9 Z- |. [+ e- \: k
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Zhi-Kun Li, Le-Yun Wang, Li-Bin Wang et al. Generation of Bimaternal and Bipaternal Mice from Hypomethylated Haploid ESCs with Imprinting Region Deletions. Cell Stem Cell, Published Online: 11 October 2018, doi:10.1016/j.stem.2018.09.004.% V% M3 ?# M( f9 ?
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2.开发出破坏肿瘤的纳米机器人; j" K& I4 e6 X& o4 Y& K  _" Y; b
在一项新的研究中，来自中国科学院国家纳米科学中心的研究人员发现他们开发出的DNA纳米机器人能够在血液中运行，发现肿瘤，并且递送一种导致血液凝结的蛋白，从而导致小鼠中的癌细胞死亡。相关研究结果于2018年2月12日在线发表在Nature Biotechnology期刊上。 , j8 u9 f' \0 _1 `; N2 N
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这些作者首次构建出一种自组装的长方形DNA折纸片（DNA-origami sheet），并将导致血液凝固的凝血酶连接到这种DNA折纸片上。随后，他们将DNA紧固件（DNA fastener）连接到这种长方形DNA折纸片的长边上，从而形成一种内表面上携带着凝血酶的管状纳米机器人。当这些作者们设计的DNA紧固件结合到核仁蛋白（肿瘤血管细胞表面上存在的一种特异性的蛋白）上时，它们就会脱落下来。这就使得这种管状纳米机器人打开，从而暴露它携带的货物。
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+ ^# \7 Z; g8 T这些作者接下来将这些纳米机器人静脉注射到携带着人类乳腺癌肿瘤的裸鼠体内。这些纳米机器人抓住肿瘤部位上的血管细胞，并在48小时内导致大量的血凝块产生，但不会导致这些小鼠的其他部位发生血液凝结。与对照小鼠相比，这些血凝块导致肿瘤细胞坏死，并且导致更小的肿瘤和更好的存活机会。他们还发现在黑色素瘤小鼠模型和人卵巢癌细胞异种移植的小鼠中，这种纳米机器人治疗会提高存活率，并导致更小的肿瘤。
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+ q" T; {8 Q1 z8 m9 zSuping Li, Qiao Jiang, Shaoli Liu et al. A DNA nanorobot functions as a cancer therapeutic in response to a molecular trigger in vivo. Nature Biotechnology, Published online: 12 February 2018, doi:10.1038/nbt.4071。
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3.利用人工智能进行液体活检# P  r4 R+ x6 Q( L4 c4 T- [9 i2 @$ H
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人工神经网络能够处理大量数据并识别出可能让人类医生无法识别的模式，从而使得这些模式有潜力用来通过筛选血液样本获得癌症存在的迹象。多个实验室如今正在寻求人工智能来协助早期发现癌症和识别单个癌症患者的特征以便表明特定治疗的适用性。
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  E1 [# u  a! p/ ]: u: |8 ]4.虚拟实验动物
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0 T' @5 f7 _* a' N计算能力是今年另一项方法创新的核心，可用于预测动物毒理学筛查的结果。由美国约翰霍普金斯大学的Thomas Hartung领导的研究人员利用数千种毒理学测试的数据开发出一种工具，并发现它能够在87％的时间里准确地预测这类筛查的结果。相比之下，重复测试本身仅在81％的时间内再现了原始结果。这些研究人员希望这种工具（实质上是一款软件）可以减少实验动物的使用。Hartung告诉《科学家》杂志，“这不会结束全部动物测试。但是，这是一个重要的一步，可减少实验动物的使用。”  x! Q2 _: u; r9 f3 {+ u
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5.利用无人机进行生态学研究
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正如一些研究人员希望尽量减少实验室动物的使用，其他的研究人员则希望最大限度地收集我们能够收集的有关野外动物的信息。如果使用得当，无人机可能是这项工作的关键，而且研究人员正在将它们用于收集鲸鱼鼻涕和检测整个海龟种群的大小和状况等各种工作。澳大利亚莫纳什大学生态学家Rohan Clarke说：“在过去，人们甚至无法假装以我们如今能够获得的准确度和精确度来收集数据。”9 }5 E) B5 ]! f/ [: {
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6.记录小鼠眼睛视觉信号   S. S! f( N* g. \: J

8 E5 g; Y  X) p, q6 c/ z% W" L解开向大脑传递视觉信息的信号一直是一项挑战，不过，2018年6月，发表在Science期刊上的一项技术开辟了一种记录这些数据的新方法。由美国哈佛大学的Charles Lieber领导的研究人员开发出一种能够注入到活的小鼠睛角的薄型网格。在那里，这种薄型网格展开并通过微细线传递电信号。值得注意的是，这种薄型网格对小鼠的视力几乎没有影响，并且这些小鼠能够在不同实验之间正常移动。1 S9 K/ ~/ q; }
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7.揭示基因表达的位置
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由于某些基因被激活的程度不同，不同位置的属于相同类型的神经元亚型可能发挥着非常不同的作用。为了更好地观察组织切片中多个基因的表达位置，美国斯坦福大学的庄小威及其同事们开发出STARmap，它涉及将组织样本转化为水凝胶以便更好地检测揭示靶RNA所在位置的条形码。瑞典卡罗林斯卡研究所分子系统生物学家Sten Linnarsson（未参与这项研究）说，“他们展示的[图片]质量是非常令人印象深刻的。” （生物谷 Bioon.com）/ H  _$ i  L$ q
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参考资料：. D5 R% C4 J0 c$ T3 U# J) s: x$ A

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