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8月5日《自然》杂志精选

发布日期:2010年08月13日

 

 
封面故事:
 
“亚飞秒”级电子运动的实验观测
 
化学反应是由分子轨道中价电子的动态触发的。这些运动一般在“亚飞秒”尺度上进行,此前一直无法进行实时观测,但现在“阿秒”(1阿秒等于10-18秒)光谱学的发展使得对电子从一个量子态到另一个量子态的跃迁进行跟踪成为可能。目前,该技术已被延伸到能够对氪离子的价电子(即“成键电子”)层中“电子波包”的超快(“亚飞秒”级)运动进行跟踪。这个首次进行的原理证明演示采用一个简单系统,但人们所期待的是,这种类型的“阿秒”瞬态吸收光谱最终将会揭示分子和固体材料中决定物理、化学和生物性质的基本电子运动。本期封面描绘了一个原子离子内的一个价电子的振荡运动的一组快照,是从“阿秒”泵浦探测测量结果重建而成的。
 
与血脂相关的基因变异
 
血液中的脂质浓度是冠状动脉疾病的一大风险因素,也是一个可以作为治疗干预目标的因素。在对超过10万名欧洲裔人所做的一项全基因组关联研究(GWAS)中,研究人员识别出了与血脂相关的95个基因变异体。所识别出的基因位点包括那些参与胆固醇代谢(降胆固醇药物的已知作用目标)的位点,以及对脂质特征的正常变化有贡献的新位点及对极端脂质表现型有贡献的新位点。在本项研究中被识别出与血液低密度脂蛋白胆固醇和冠状动脉疾病都相关的一个位点构成本期Nature上另一篇论文的关注焦点。在染色体1p13上的这个位点被发现生成一个C/EBP转录因子结合点,并且改变肝脏中的SORT1基因的表达。改变小鼠肝脏中SORT1的水平,会改变血液脂蛋白水平,这一点有可能解释为什么这个位点上的变化与心脏病相关。这一发现将“sortilin”通道识别为治疗干预的一个可能目标,并且说明了GWAS结果何以可用作药物目标的一个生产线。
 
能用于观测恒星形成的一个新系统
 
我们银河系中心附近的大质量年轻星团是有关恒星形成研究的主要目标。目前还没有能将为此目的而需要的高分辨率和宽视场结合在一起的空间红外望远镜,但理论上,配备尖端“地面层自适应光学系统”(GLAO)的一台地基望远镜应能胜任这一任务。现在,在美国亚利桑那州霍普金斯山上的MMT天文台工作的一个小组证明,利用最近的升级,包括使用多个激光引导星,他们有了这样一个系统。在对球状星团M3的核心的观测中,他们获得的宽场分辨率是以前所获得的两倍以上。仅仅将这样的望远镜朝天空指向一次,就有可能对全部星团进行观测。
 
能克服“超材料”局限性的方法
 
为设计和合成“超材料”,人们进行了很多研究工作。“超材料”是通过人工手段量体裁衣制成的组合材料,它们具有负折射率这样的反直觉的光学性质。利用这样的负折射率材料,有可能开发出一系列激动人心的应用,其中包括隐形斗篷和“完美”镜头,但一个障碍是,材料的性能严重受限于吸收损失。现在,Vladimir Shalaev及其同事介绍了一个方法,它有可能导致这一领域产生一个突破;他们将光学增益介质集成在“超材料”内作为补偿内在损失的一种方式,并且发现“光泵激”导致在可见光波长上负折射率有显著增加,性能有所改善。这项研究证实,设计一种不受限于其金属成分内在损失的光学“超材料”是有可能的。
 
众人拾柴火焰高
 
一个天然多肽链能够在微秒时间内折叠成一种天然蛋白,但从任何给定的氨基酸序列及第一物理原理来预测这样的稳定三维结构在计算上仍然是一个可怕的挑战。为了借助人类的视力及策略能力来完成这一任务,Seth Cooper和David Baker及其同事将他们的“罗赛塔”结构预测算法变成了一种由多人来玩的网络游戏,被称为“Foldit”。在该游戏中,数以千计的非科学家相互竞争和协作,来为蛋白结构优化生成一组丰富的新算法和搜索策略。
 
白血病由慢性向急性发展的分子基础
 
人们对慢性骨髓性白血病从慢性阶段到急性阶段的发展进程的分子基础还很不了解。现在,用慢性骨髓性白血病的小鼠模型所做的工作表明,这种发展进程是由细胞命运调控因子Mushashi2控制的,它反过来又调控Numb、Notch和p53,以阻断细胞分化。Mushashi2表达可以通过白血病中所发现的失常转录因子来增加,并且在人类白血病患者的癌症发展进程中被观察到(在人类患者中,它与预后较差相关)。这便提出一个可能性:调控Musashi-Numb相关的信号作用也许是治疗这种疾病的一种新方法。
 
金属蛋白的多样性
 
金属蛋白在包括呼吸、光合作用和药物代谢在内的很多生物过程中扮演关键角色。在一种蛋白分子被完全定性之前,其中一种金属的存在经常并不明显,由于这个原因,同时也由于金属协调点的多样性,目前还没有可能利用基因组序列来根据一种生物所处环境或该生物的金属蛋白组成预测其所利用的金属类型。因此,Cvetkovic等人采用了另外一种途径,利用传统液相色谱来识别一种生物(超嗜热海洋古细菌Pyrococcus furiosus)中的金属,利用蛋白组学方法来研究金属蛋白。在色谱的343个金属峰中,158个与任何已知的或预测的金属蛋白都不匹配,包括以前并不知道该生物所能够利用的金属。
 
(转自:科学网)

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