650多名学者联名批评AlphaFold 3不透明丨科技周览_风闻
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1.8亿年前可能就有“温血”恐龙了
长久以来，恐龙被认为像现代爬行动物一样，是行动迟缓的“冷血动物”，需要依靠太阳热量来调节体温。而一项新研究表明，早在大约1.8亿年前的侏罗纪早期，部分恐龙就已经进化出了从身体内部产生热量的能力。
虽然人们常用“冷血”和“温血”来区分动物的不同体温调节方式，但这个描述并不确切。对应“温血动物”，学界用内温性（endothermy）来描述动物通过自身代谢产热、调节和维持体温的特性。此前研究表明，部分恐龙可能具有内温性，但这种特性的演化时间节点并不清楚。
研究人员利用化石数据集、古气候模型和恐龙进化树，研究了整个中生代恐龙在不同气候条件下的繁衍迁徙路径。中生代（2.51亿年前至6600万年前）是恐龙最为活跃的时期，可分为三叠纪、侏罗纪和白垩纪。这也是板块、气候、生物演化改变极大的时代。
结果发现，三大恐龙类群中的两个——兽脚亚目（如霸王龙和迅猛龙）和鸟臀目（如剑龙和三角龙），在侏罗纪早期迁徙到了气候较冷的地带。这表明它们可能在这个时候已经演化出了内温性。而另外一大类群——蜥脚亚目（如雷龙和梁龙），则生活在较温暖的地区。分析表明，大约在1.83亿年前，强烈的火山活动导致全球变暖、植物群灭绝。而内温性的出现，可能也是这场环境危机所致。兽脚亚目和鸟臀目恐龙因此能够在较冷的环境中高度活跃、长时间活动，从而更快生长发育，产生更多后代。
另一方面，“冷血”的蜥脚类恐龙进化出了巨大的体型，研究推测，这降低了身体的表面积和体积比，有助于减少热量散失，使它们能够在更长时间内保持活跃。
相关论文：https://doi.org/10.1016/j.cub.2024.04.051
世界首位接受猪肾活体移植的患者去世
当地时间5月11日，美国马萨诸塞综合医院（Massachusetts General Hospital）发布消息说，世界首位接受猪肾脏活体移植的患者——现年62岁的理查德·斯莱曼（Rick Slayman）于手术近两个月后死亡。
马萨诸塞综合医院在声明中表示，没有迹象表明斯莱曼的死亡是由肾脏移植造成的，“我们对他的信任和推动异种移植领域发展的意愿深表感激。”据科技日报消息，华中科技大学同济医学院附属同济医院器官移植研究所副所长陈刚透露，患者死于突发心梗。
斯莱曼是一名终末期肾病患者，多年来患有2型糖尿病和高血压，曾长期透析，于2018年接受了人肾脏移植手术，但几年后移植肾脏出现衰竭迹象，不得不于2023年恢复透析。后来，斯莱曼出现血管通路相关并发症，医生建议其接受猪肾脏移植。美国食品药品监督管理局（FDA）基于“同情使用”规则批准了移植手术。
今年3月16日，马萨诸塞综合医院经过4小时手术，成功将猪肾脏植入斯莱曼体内。此次手术使用的猪肾脏经过69处基因编辑，包括敲除会引起排异反应的基因、添加一些人类基因，以改善器官与人体的兼容性。此外，研究团队让猪体内的逆转录病毒基因失活，以防相关病毒影响人体。斯莱曼于4月出院，当时医生预计这颗肾脏可以为他延长数年寿命，但同时也承认异种移植可能存在许多未知风险。
这是全球首例活体人类移植猪肾脏手术，被视为异种移植的里程碑事件。在此之前，美国曾进行两例活体人类猪心脏移植手术，但两名患者都在术后数月内死亡。去年7月，美国纽约大学兰贡医疗中心团队曾进行一例猪肾脏移植手术，受试者是一名已被判定为脑死亡的57岁男性。
OpenAI推出多模态模型GPT-4o，交谈更像人
5月14日凌晨，OpenAI推出最新多模态模型GPT-4o（“o”代表omni，意为“全能”），带来了更自然的人机交互，支持文本、音频和图像的任意组合输入、输出，反应速度近乎人类水平，还能通过语音语调或面部表情感知人类情绪。
据介绍，GPT-4o基于跨文本、视觉和音频的端到端模型，所有输入输出均由同一个神经网络处理。其在非英语文本方面的性能有显著提高，视觉和音频理解方面尤其出色。GPT-4o的速度是GPT-4 Turbo的2倍，而成本只有后者的一半。它可以在平均320毫秒、最短232毫秒的时间内响应音频输入，接近人类交谈的反应速度。此前ChatGPT通过语音模式进行对话，平均延迟为2.8秒（GPT-3.5）和5.4秒（GPT-4），无法直接感知音调、多人讲话和背景噪音，也无法发出笑声、歌声和表达情绪。
GPT-4o的文本和图像功能将在ChatGPT更新后提供给所有用户，Plus用户的消息数量使用上限是免费版的5倍（达到上限后会切换回GPT-3.5版本）。而新版语音模式将在未来几周向Plus用户推出，同时也会通过API在小范围内提供对GPT-4o新音频和视频功能的支持。
学生成绩按“闹”修改？西安科技大学通报处理结果
据央广网报道，西安科技大学测绘科学与技术学院一名专职教师近日向记者反映：今年1月，自己所带课程的期末成绩出来后，一名成绩不合格的学生家长以“影响孩子前途”“造成污点”为由，要求学生修改成绩，并对老师进行语言上的威胁。学院相关人员也多次提到该家长“有背景”，要求老师修改成绩。
另外该教师还反映，学院为了给另一位补考学生修改成绩，在这名老师不知情的情况下，将课程的成绩录入权限从系统上转移，由其他老师将不合格的成绩修改为合格分数。
5月14日，西安科技大学对此发布情况通报：
经查，学生陈某某与王某某均参加了2024年4月8日《GNSS原理与应用》课程的补考，陈某某成绩为89分，成绩属实；王某某成绩为56分，后被教务员张某某和课程组长陈某更改为60分，经研究，认定更改成绩无效。
认定教务员张某某一级教学事故，给予记过处分，调离原岗位；认定课程组长陈某三级教学事故，免去课程组长职务；认定分管教学副院长竞某三级教学事故，给予警告处分；给予院长李某某警告处分；给予院党委书记殷某某记过处分。
上网会让你更幸福吗？普遍看法是负面的，这种担忧通常来自互联网的消极一面：网络霸凌、社交媒体成瘾、身体外貌焦虑……而一项针对240万人、历时16年的全球性研究挑战了上述认知，发现使用互联网可能会提高人们的幸福感。
研究指出，在线活动可以帮助人们学习新事物、结交新朋友，可能会产生有益影响。这种积极影响类似于在大自然中散步带来的健康益处。
不过，与不上网的人相比，15至24岁、在过去一周内使用过互联网的女性，对自己居住地的平均满意度偏低。这可能是因为那些在现实社区里不受欢迎的人会花更多时间上网。研究人员表示，还需要进一步研究，来确定互联网和幸福感之间的关联是出于因果关系，还是仅具有相关性。
相关论文：https://doi.org/10.1037/tmb0000127
一周饿两天，“脂肪肝”就有救？
“脂肪肝”通常指非酒精性脂肪性肝病（NAFLD），在中国已取代慢性乙型肝炎，成为最常见的慢性肝病。如果不加以控制和治疗，可能会转变为代谢功能障碍相关的脂肪性肝炎（MASH，非酒精性脂肪性肝炎），出现肝脏组织损害和纤维化，进而发展为肝硬化，甚至肝癌。
如果已经出现了脂肪肝，该如何控制和缓解呢？一项新研究带来了好消息：不用减少总热量摄入，只需简单调整一下饮食模式，一周内留出两个整天饿一饿，或许就可以防止脂肪性肝炎的发展。
这种饮食方案被称为5:2间歇性断食，重点是每周有不连续的2天禁食高热量液体和食物（可以随意饮水），每个禁食周期持续24小时。这属于“间歇性断食”的常用方案之一，其他较常见的间歇性断食方案还有6:1，即一周内有一个24小时的周期保持禁食。研究人员通过小鼠模型试验比较了不同的间歇性断食方案，发现5:2间歇性断食对预防和改善脂肪性肝炎的效果最好。
新研究模拟典型西方饮食给实验组小鼠连续数月喂食了高糖、高脂肪饮食，在它们患上脂肪肝后让部分小鼠开始采用间歇性断食法。每个断食周期一结束，这些小鼠就会立刻吃饱，所以每周摄入的总热量并没有减少。然而，它们的体重不再增加，也没有出现代谢功能障碍，血样指示肝损伤的生物标志物水平很低。分析发现，转录因子PPARα和糖代谢关键酶PCK1在禁食期间发生了显著上调，它们共同作用，增加脂肪酸的分解和糖异生，并抑制脂肪堆积。研究人员表示，需要在人类患者中开展研究，以确定间歇性禁食是否也能像小鼠实验中一样预防慢性肝炎。
相关论文：http://dx.doi.org/10.1016/j.cmet.2024.04.015
650多名学者联名批评AlphaFold 3不透明，呼吁公开代码
上周，谷歌DeepMind与Isomorphic Labs合作推出新一代AI生物分子结构模型AlphaFold 3，能够以前所未有的精度，预测几乎所有生命分子的结构和相互作用。但AlphaFold 3目前只能通过网络服务器受限访问，且其5月8日发表在Nature上的论文并未公开底层代码。这招致了科学界的广泛批评。截至5月14日，已有超过650名研究人员联名签署公开信，表示对论文不提供代码感到“失望”，并批评期刊违背了自身关于代码可用性的规定。
公开信写道，“诚然，公司有权用自身创新谋利。但如果仅利用学术出版物背书，却堵死复现成果、进一步研究的可能性，那么这对科学事业是一种破坏。”公开信还批评Nature选择性执行政策“不公平”，“编辑决策与科学界需求相悖”。论文审稿人、结构生物学家Roland Dunbrack表示，在文章发表前，他曾多次要求提供代码，但一直没有回应。结构生物学家James Fraser表示，论文未说明理由、仅注明“不提供代码”，似乎公然违反了期刊政策。Nature的投稿指南规定，支持论文主要观点的代码必须应要求提供给审稿人。其编辑政策规定，“作者必须及时向读者提供代码，不得有不适当的限制。”
除了每天20次（发布之初是10次）的使用限制，AlphaFold 3还限制分析对象的种类。据报道，由于和药物发现公司Isomorphic Labs利益相关，AlphaFold 3无法预测蛋白质和新药之间的相互作用。
对此，Nature主编Magdalena Skipper在一份声明中回应称：“Nature承认在某些情况下，可能无法公开研究数据或代码。”编辑们会“考虑许多因素，包括对生物安全的潜在影响，以及由此带来的伦理挑战。”她表示，论文给出了描述程序运行步骤的伪代码，“提供了支持复现的替代方案。”DeepMind方面表示，团队将在6个月内放出AF3模型，供学术研究使用。
此前报道：AlphaFold 3来了：预测所有生物分子结构、相互作用
出品：科普中国
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