何时封城抗疫效果最佳；哪种病毒检测方法最有前途？| 一周科技速览_风闻

返朴-返朴官方账号-关注返朴（ID：fanpu2019）,阅读更多！2020-03-29 14:23

2020-03-29

目录

1. Nature教你扔出完美水气球

2. 细菌如何在舌头上形成群落？

3. 操纵CRISPR，人类晚了几百万年

4. AI优于人类医学专家？或许更多是夸大之词

5. “超越”黑体辐射极限的发光材料

6. 哪种病毒检测方法最有前途？

7. 从蒸发残迹识别假酒

8. 何时封城抗疫效果最佳

撰文 | 韩若冰、顾舒晨、刘天同、于槐、太阁尔、Leo

Nature****教你扔出完美水气球

扔水球是夏日深受孩子们喜爱的一个游戏。扔得太慢，装的水太少，都可能会在“战斗”中落于下风。如何让水球完美地爆炸？这或许听上去是个很幼稚的问题，但从结构上来说，与水气球类似，人的胃、膀胱、肺、红细胞等很多组织和细胞都是一个个纤薄的弹性胶囊。因此，理解水气球这样装有水的弹性膜的撞击行为是个很严肃很重要的科学问题。

水气球大战 | 图片来源：www.amazon.com

近日，普林斯顿大学的科学家通过把盛有液体的胶囊类比于水滴，利用数学模型结合高速摄像，揭示了水气球撞击过程中弹性膜的变化规律，并将研究结果发表于《自然·物理》杂志**[1****]**。

研究人员首先将口香糖大小的定制胶囊装上水，用气枪把它们以每小时160公里的速度发射出去，同时用高速摄像机以每秒2万帧记录这个胶囊撞击的瞬间。他们还试验了甘油或者蜂蜜这样更粘的液体，并且还用同样的方法研究了我们生活中常见的水气球。研究结果和我们的经验很吻合：气球里的水要装到让气球膨胀到一定程度，才会在撞击时破裂。

装有水的一个小胶囊撞击瞬间的高速摄影。长度标尺为1厘米 | 图片来源[2]

盛装多少水这个阈值对于许多工程应用很重要，但之前人们主要是靠经验来摸索的。而现在科学家用数学方法阐明了撞击行为和这一阈值。他们发现水气球和水滴之间具有令人惊讶的相似性：水气球是由于表面的膜聚拢起来的，水滴则是通过表面张力来维系的。由于这种相似性，科学家可以利用已有的描述水滴的数学模型来解释水气球的撞击行为，而不是像前人一样采用复杂的数值模拟来模拟形变。文章作者表示，这种简单的模型正是这项研究的魅力所在。

[1] https://engineering.princeton.edu/news/2020/03/19/water-balloon-physics-high-impact-science

[2] Jambon-Puillet, E., Jones, T.J. & Brun, P. Deformation and bursting of elastic capsules impacting a rigid wall. Nat. Phys. (2020). https://doi.org/10.1038/s41567-020-0832-x

细菌如何在舌头上形成群落？

使用最新的荧光成像技术，美国研究人员获得了人类舌头表面微生物群落的高分辨率图像。研究者称，舌头上的细菌并不是无序堆积，而具有高度结构化的空间组织，更像是身体的一个器官。

从舌头表面刮下的细菌生物膜，使用CLASI-FISH技术成像。人上皮组织形成核心（灰色），彩色表示不同的细菌：放线菌（红色）占据靠近核心的区域；链球菌（绿色）位于外层和内部条带中；其他类群（罗氏菌，青色；奈瑟氏菌，黄色；韦荣氏球菌，品红色）呈簇和条带状，表明群落从核心向外生长 | 图片来源[1]

人类口腔微生物组是一个复杂的生态系统，其空间组织受到温度、湿度、唾液流量等因素的影响。此外，微生物群之间也会互相作用，既能通过占据空间将对方“挤走”，也会提供其他微生物可以粘附的结合位点。

在这项新研究**[2****]**中，研究人员使用了“组合标记和光谱成像-荧光原位杂交”（CLASI-FISH）技术，通过多种荧光团标记特定类型的微生物，大大扩展了在单个视野中可同时识别和定位的微生物种类数量。以往有关细菌群落的研究大多使用基于DNA测序的方法，但是该方法必须研磨样品并提取DNA，这会破坏所有的空间结构。CLASI-FISH技术首次使得在保留空间结构的同时识别细菌成为可能。

分析发现，舌头上的细菌会形成大型的组织化群落，具有斑块镶嵌结构；群落围绕着角化上皮细胞形成的核心；空间组织结构可以量化，并能据此推断菌落发展的动力学。

[1] https://www.cell.com/cell-reports/fulltext/S2211-1247(20)30271-0

[2] https://www.eurekalert.org/pub_releases/2020-03/cp-irh031820.php

操纵CRISPR，人类晚了几百万年

近年来，科学家已经将CRISPR技术应用了到生物技术和制药行业等领域。然而，丹麦哥本哈根大学的最新研究表明**[1, 2****]**，利用CRISPR技术的优势并不是人类首创，原始细菌的寄生物已经这样做了数百万年。

直到最近，CRISPR-Cas仍被认为仅有一个目的，即细菌用来保护自己免受病毒等寄生物侵袭。但是科学家发现，CRISPR可以被不同的生物实体利用以达到不同目的。质粒是一种小型DNA分子，并且像病毒一样需要寄生在宿主细菌内部才能存活。有证据表明，某些质粒可使用IV型CRISPR-Cas系统（自然界六个CRISPR-Cas系统中最神秘的一种）来对抗在同一细菌宿主上竞争的其他质粒。也就是说，该系统不是在保护细菌免受寄生物侵扰，而是被作为寄生物的质粒用来执行其他任务，类似于寄居蟹争夺贝壳所有权。

这一发现挑战了CRISPR-Cas系统在自然界中仅作为细菌防御系统的概念。另外，人类直到最近才开始利用大自然的CRISPR-Cas系统，但“原始寄生物”质粒已经在人类之前操纵这种机制长达数百万年。

研究人员推测，这些系统可用于对抗人类生命的最大威胁之一：耐多药细菌。当质粒将抗生素抗性基因从一种细菌转移到另一种细菌时，后者通常会产生对抗生素的抵抗性。由于该CRISPR-Cas系统似乎已经进化到能够特异性攻击质粒，因此科学家有望将其重新用于对抗携带抗生素抗性基因的质粒。

[1] https://www.science.ku.dk/english/press/news/2020/research-breakthrough-humans-are-not-the-first-to-repurpose-crispr/

[2] https://academic.oup.com/nar/article/48/4/2000/5687823

AI优于人类医学专家？或许更多是夸大之词

人工智能是近几年高速发展的一个领域，特别是在卷积神经网络（CNN）等深度学习相关技术的推进下，人工智能得以在医学成像识别领域大展身手。就像AlphaGO可以通过不断的博弈来提高自己下围棋的本领一样，只要给这些深度学习算法提供大量的医学图像，它们就可以“学习”识别图像的特征并进行分类，告诉我们一个人患有某种特定疾病的可能性，或者判断一个人是否患有某种疾病。可以想象，如果人工智能可以更多地应用于实际场景，那将会极大地缓解医务人员不足的困境，尤其是在医疗资源极度短缺的时期。

但就在近日，来自帝国理工学院、伦敦大学学院等机构的多名研究人员发现，许多声称“人工智能比肩甚至优于人类医学专家”的研究往往质量欠佳，有时甚至会对研究结果夸大其词。这项研究发表在了3月25日的英国医学期刊（British Medical Journal，BMJ）上**[1, 2****]**。

研究者回顾了过去10年间发表的论文，比较了深度学习算法和医学专家在识别医学成像方面的表现。他们发现，在10项随机临床实验中，只有2项实验符合规范被发布，另外8项随机临床实验尚在进行中。非随机临床实验有81项，其中只有9项是持续追踪和收集实验者信息的前瞻性研究，另外仅有6项在真实的临床环境中进行了测试；更加令人担忧的是，有超过三分之二（58项）的研究都存在较高的偏倚风险。然而，在这81项研究中，有61个都在论文中声称人工智能比肩甚至优于人类医学专家，只有31个研究谨慎地表示仍需进一步的研究和临床实验。

这项工作让人们开始担忧相关研究的质量，并且意识到改进实验设计和报表标准的必要性。过度的宣传会让媒体和公众误解人工智能的真实水平，由此带来的后果可能会损害患者的利益。研究者警告道：“在某些情况下，一个人工智能算法可能会影响数百万计的患者。”

[1] https://www.bmj.com/content/368/bmj.m689

[2] https://www.eurekalert.org/pub_releases/2020-03/b-co032320.php

“超越”黑体辐射极限的发光材料

黑体是物理学中的理想模型，它们对照射其上的电磁波只吸收不反射。1900年，德国物理学家马克斯·普朗克首次确定了黑体辐射的光谱。在加热时，黑体辐射的光满足特定的规律。随着温度升高，黑体辐射出的总能量会增加，波长也会更偏向短波。

在热平衡下，任何物体的热辐射都不会超过黑体辐射。不过近日，伦斯勒理工大学（Rensselaer Polytechnic Institute）的林尚佑课题组制作了一种材料，加热时可以在近红外波段超越黑体辐射的限制，产生类似于激光或者LED灯的高强度相干光**[1****]**。

这种材料是钨制成的三维光子晶体，它们呈六层交错排布，搭成如同钻石的晶体结构，这些光子晶体可以控制光子的性质，将出射光的频率限制在狭窄的范围内。其上还覆盖了二氧化硅和硅制成的谐振腔，可以进一步收窄出射光的频率。与相同温度下由碳纳米管覆盖的“黑体对照”相比，该材料在波长1.7微米处的热辐射功率超出黑体辐射8倍之多。

光子晶体（photonic crystal，PC）与谐振腔（Cavity）| 图片来源[2]

这种现象实际上并没有违背普朗克黑体辐射定律，但它提供了产生热辐射的一种新方式。或许是因为源自结构内部的诸多表面都可以作为谐振子或激发源，发射的光子可以在其间来回反弹，使得这种材料表现得像是人造激光材料一样。尽管仍缺乏完全的理论解释，这一由热即可驱动的类激光光源有望应用于能量收集、基于红外的物体追踪和识别、热驱动光源等方面。

[1] https://www.eurekalert.or g /pub_releases/2020-03/rpi-am031920.php

[2] https://www.nature.com/articles/s41598-020-62063-2/figures/1

哪种病毒检测方法最有前途？

感染性疾病是严重威胁人类健康的重大疾病, 未知病原微生物的鉴定对于传染病防治的意义重大。为了更好地应对COVID-19在全球的迅速蔓延，来自俄罗斯的研究团队讨论了识别和研究未知病原体的相关问题，并比较了现有的病原微生物检测方法，该综述于近日发表在《病毒》杂志**[1, 2****]**。

据统计，可以感染哺乳动物的病毒种类超过32万种，然而迄今为止，其中仅有不到1%得到了研究。究其原因是现有的方法能检测的病毒范围很窄，就像试图通过针眼来观察浩瀚的病毒海洋。

虽然传统的临床检测方法（PCR、血清学等）正在不断优化，但可提供的数据依然非常有限。在过去几年开发出的新检测方法中，作者认为高通量测序（NGS）将是最有前途的一种。该方法能够一次并行对几十万到几百万条DNA分子进行序列测定，使得对一个物种的转录组和基因组进行全貌分析成为可能。与传统的临床试验相比，NGS无需微生物序列先验知识，可以提供更多病原体基因组信息，对其定性更为精确。由于成本高、样品制备和数据分析复杂，该方法目前尚未被广泛使用，但好在成本每年都在下降，而分析的速度、准确性和效率则在不断提高。

COVID-19大流行也表明了NGS方法的重要性，包括在临床样本中识别新病原体和研究病毒从动物向人类传播的分子机制方面。这项技术不仅能够帮助医生更有效地检测到病毒，有望彻底改变病原病毒的检测和分析方法，也可以促进流行病学、遗传学和病毒学的研究。

[1] https://www.mdpi.com/1999-4915/12/2/211

[1] https://www.eurekalert.org/pub_releases/2020-03/miop-mse032520.php

从蒸发残迹识别假酒****

我们都知道咖啡洒在桌上会留下污渍。但你擦桌子的时候，有没有注意到这个污渍往往会形成一个特定的图案？咖啡里的液体逐渐蒸发，存留的固体残渣会沉积在液滴的边缘，最终形成一个环状的污渍。事实上，这种“咖啡环”效应不是咖啡特有的，许多其他的混合物液滴蒸发后也能形成特殊的图案，而且图案的样式取决于液体和固体分别是什么，以及周围的环境条件，例如温度、湿度等。

在近日ACS Nano发表的工作中**[1, 2****]**，Stuart Williams和合作者们发现，稀释后的美国威士忌在玻璃表面蒸发后会得到网状的图案，但是苏格兰或者加拿大的威士忌就不行。

各种不同的威士忌蒸发后的网状图案。每个斑图直径大约2毫米 | 图片来源[2]

在实验中，研究人员用显微镜实时观测并记录了一滴美国威士忌酒的蒸发过程。酒中的水和酒精逐渐挥发，但不挥发的酚类、芳香化合物、酯类等有机物会团聚起来，被逐渐输运到液滴表面后形成单层。随着液滴继续蒸发，液滴表面积越来越小，那些单层有机物最终坍缩，从而形成了网状结构。

因为不同品种的美国威士忌中含有不同的有机溶质，所以在蒸发过程中会形成各自独特的网状结构。这些图案就像每种酒的指纹一样，利用它们来识别酒的品种，正确率高达90%，这或许能够帮助人们识别假酒。也许有一天，鉴酒师不再需要慢慢品酒，而只需要滴一滴酒在玻璃上，然后拿出手机拍照后比对网上的威士忌图案库，就可以知道酒的产地和品种。

[1] Multiscale Self-Assembly of Distinctive Weblike Structures from Evaporated Drops of Dilute American Whiskeys, ACS Nano在线发表.

[2] https://www.eurekalert.org/pub_releases/2020-03/acs-wa032020.php

何时封城抗疫效果最佳

控制传染源，切断传播途径，保护易感人群是遏制传染性疾病传播的三个基本环节。从控制COVID-19传染源的角度来说，能否在最开始限制患者和疑似患者的活动范围，对其后来的传播规模有极大的影响。一个国际研究团队**[1, 2****]**分析了相关的活动轨迹和流行病学数据后发现，由于武汉封城不够及时，一些潜在感染者活动范围扩大，引起省内大规模流行。相比而言，国内的其他反应迅速的省份有效控制了局部暴发。

对于百度的实时定位信息以及公开的COVID-19流行病学信息的研究显示，局部的人传人在武汉暴发早期就广泛存在。由于病毒存在5-14天不等的潜伏期，虽然武汉的封城策略在开始的一星期并没有明显的效果，但回顾性研究表明，封城在很大程度上的确限制了病毒的传播范围。