No. 1 用人工智能来测血型

最近，国际著名杂志Science Translational Medicine的封面文章报道了中国科学家快速鉴定血型的研究成果。来自第三军医大学的罗阳团队设计开发了一种便捷精准的血型测试试纸，该试纸可在半分钟内完成对ABO血型以及Rh血型的检测，也可以在两分钟内完成正反向定型。同时，他们利用机器学习的原理，开发了一套自动识别算法，能够根据试纸的颜色变化判定血型，不仅提高了效率，而且消除了环境因素和直观判断带来的影响，使得准确率大大提升，超过了99.9%。研究人员表示，将会继续完善这一鉴定方法，提高其应用价值与可行性。

文章链接：http://stm.sciencemag.org/content/9/381/eaaf9209.full

图片来源：sciencemag.org

No. 2 抗寨卡病毒研究取得新突破

近日，苏州系统医学研究所与军事医学科学院微生物流行病研究所等机构研究人员联合攻关，系统研究了胆固醇-25-羟化酶（CH25H）及其酶促反应产物25-羟基胆固醇（25HC）参与机体抵御寨卡病毒感染的作用机制，首次报道了25-羟基胆固醇对寨卡病毒感染所致疾病具有明确的保护效果，相关研究成果发表在Immunity杂志上。该研究不仅促进了科学界对于抗寨卡病毒免疫应答反应机制的认识，还发现25-羟基胆固醇能抑制埃博拉病毒，艾滋病病毒等，具有广谱抗病毒效果，从而能应用到未来新发、突发病毒性传染病的防治中。

文章来自：http://www.ismsz.cn/Index/PageL/1d9864fd-3bde-450f-9167-cfb5c2ba1e88

图片来自CDC.CA

No. 3 首个3D基因组完成构建

对于DNA，有人认为它是一串字符编码，有人认为它是一个双螺旋结构，也有人认为它拥有复杂的折叠。近日，国际科学杂志Nature发文称，来自英国剑桥大学与英国医学研究会的研究人员构建了首个哺乳动物3D基因组，揭示了细胞核内染色体DNA环绕折叠的复杂模式。在该研究中，研究人员利用Hi-C与图像组合技术，对小鼠的胚胎干细胞核DNA不同部位进行测量。研究者根据获得的一万过个测量结果，构建了3D基因组。在此基础上，研究人员发现了细胞核染色体的活跃部位，以及如何相互作用形成完整的基因组，这很可能为干细胞的应用，带来关键性的突破。

图片及文章来源：http://www.nature.com/nature/journal/vaop/ncurrent/full/nature21429.html

No. 4 首个通用量子计算云服务投入使用

近日，IBM 宣布推出世界上首个商用通用量子计算系统“IBM Q”。这个系统基于 IBM 云平台为科研和商业用户提供服务。与之前的为解决某一类目的而设计的量子计算机不同，IBM 宣称，IBM Q是一个通用目的的量子计算系统。IBM同时推出了相应的量子计算 API，使得开发者可以构建IBM云平台上5量子比特系统与普通计算机之间的接口，并且不需要非常深厚的量子物理学背景。此外，IBM也升级了Quantum Experience模拟器，使其可以对20个量子比特进行建模。这个模拟器自去年发布以来，已被近4万名用户使用，开展了超过27万个实验，有5篇论文发表在相关领域顶级期刊上。在接下来的几年里，IBM 还计划将IBM Q扩展至50量子比特，以全面超越现有的常规架构系统。

图片及文章来源：https://www.top500.org/news/ibm-sets-stages-for-quantum-computing-business/

No. 5 用单个原子存储数据

电脑磁盘的容量得益于新工艺和技术的改进，一直在不断变大。然而，现在的技术每存储 1 bit 数据（0或1）仍然需要占用大约10万个原子的空间。3月9日，IBM 研究院宣布他们史无前例地在单个钬（Ho，第67号元素）原子上实现了磁记录。这一突破性的工作原理是，将一个钬原子放在氧化镁基底上，使用扫描隧道显微镜（STM）在原子上施加约150毫伏10微安的电流，改变钬原子的自旋状态。由于钬原子在氧化镁基底上有“磁双稳性”，因此可以在 STM 尖端施加一个很小的电压来检测钬原子所处的状态。虽然这个技术能将存储密度提高几个数量级，但研究人员表示这一技术暂时只能让数据存储几个小时，并且需要复杂的实验条件，距离商业化还有很长的距离。

图片及文章链接：https://techcrunch.com/2017/03/08/storing-data-in-a-single-atom-proved-possible-by-ibm-researchers/

No. 6 如何让神经网络不再“学新忘旧”

神经网络是当今机器学习和人工智能领域最热门和应用最广泛的计算模型，然而它也有一个缺点。一个已被训练好的神经网络再被训练去处理另一项任务时，神经网络会在适应新任务的过程中改写之前所获得的知识。在认知科学领域，这种现象被称为“灾难性遗忘”。Google DeepMind 团队参考神经科学对突触和人类学习过程的认知，提出一种适用于神经网络的新算法：弹性权重巩固算法。这一算法会在神经网络学习每一个任务以后，按重要程度为网络连接加上保护，使得比较重要的网络连接不会被轻易地修改。DeepMind 让一个神经网络学习一些游戏，测试显示使用了弹性权重巩固算法的神经网络可以一个接一个地学会新的游戏，而不像没有使用弹性权重巩固算法的神经网络的一样，学了新的忘掉旧的。这一研究结果已在 PNAS 上发表。

图片及文章链接：https://deepmind.com/blog/enabling-continual-learning-in-neural-networks/

No. 7 全球气候变化加剧中国霾污染

最新一期的《科学进展》杂志发表了关于中国霾污染的研究成果。研究人员着重关注了发生在2013年1月的一场严重霾污染，发现全球气候变化与之存在关联。在计算机气候模型中，气候变暖导致了北冰洋海冰减少，进而影响到了中国内地冬季大气流通缓慢，霾长期积聚在城市中无法散去。考虑到全球气候变化现象仍未得到缓解，未来中国或许还会频繁经历此类严重的霾污染天气。

文章与图片链接：http://advances.sciencemag.org/content/3/3/e1602751

No. 8 新研究或可揭示尼安德特人的起源

尼安德特人是现代人的近亲，曾在欧亚大陆上繁盛一时。尽管尼安德特人的形象为人所熟知，但是古人类学家仍不清楚这一人种起源的具体情况。最新一期的《美国科学院院刊》上，里斯本大学等研究机构发表了对葡萄牙新发现古人类颅骨的研究。该颅骨化石年代十分明确，距今40万年左右，且出土时周边还伴随有手斧等阿舍利文化石器。有趣的是，该颅骨形态上既有较为原始的特征，也与当时尚未出现的尼安德特人有很多相似之处，其粗壮的眉弓更是尼安德特人典型的特征之一。显然，虽不能轻易断定这一化石所代表的古人类是尼安德特人，但其应与尼安德特人有紧密遗传联系。该研究现实了，这一发现对于揭示尼安德特人起源有着极为重要的意义。

文章链接：http://www.pnas.org/content/early/2017/03/07/1619040114.full?tab=author-info

图片链接：http://www.sciencemag.org/news/2017/03/new-portuguese-skull-may-be-early-relative-neandertals