· 公共卫生
BMJ Open :中国女性终身不育水平近十年增加 3 倍
近日，一项由西安交通大学和中国人口与发展研究中心领导的新研究显示，根据我国人口普查数据，从 2010 年到 2020 年，中国女性终身不育（49 岁育龄期结束时仍未有子女）水平上升，从 1.29% 上升至 5.16%，增加了 3 倍。其中，城市女性终身不育的水平最高，为 6.29%，乡镇女性和农村女性的比例分别为 5.50%和 3.72%。此外，2020 年 35 岁女性未生育率升至 10.91%，40 岁女性未生育率升至 7.85%。
研究表示，中国女性无子女率已经上升到相对较高的水平，随着受教育水平的快速提升和城市化进程的加快，中国女性终身不育比例或将进一步提高。相关论文 5 月 26 日发表于 BMJ Open。（BMJ Open）
· 学术争鸣
“胶质细胞转化为神经元”研究又遭质疑，付向东回应
6 月 7 日，美国约翰斯·霍普金斯大学教授 Seth Blackshaw 在《自然》“讨论事项”（Matters Arising）栏目发文，认为华人神经科学家付向东及其团队 2020 年发表的“敲除 Ptbp1 将胶质细胞转化为神经元”的重磅研究不能成立。
2020 年，付向东和他在美国加州大学圣迭戈分校的团队于《自然》发表了一篇重磅研究，发现利用腺病毒相关载体（AAV）敲除小鼠大脑内的 PTB 的 RNA 结合蛋白（Ptbp1），就能够将星形胶质细胞转化为功能性神经元，这为解决神经退行性疾病中的神经元再生难题找到了突破口，论文发表后引起了广泛关注，但也遭到了部分同行的质疑。2021 年 9 月，美国得克萨斯大学西南医学中心的张春立教授就曾复刻了付向东团队的实验，并于《细胞》发文质疑，付向东团队得出的所谓“新生神经元”，可能只是大脑本身的神经元。
此次 Blackshaw 团队的质疑文章中，研究者实现了对 Ptbp1 基因的高效和细胞特异性敲除，但没有观察到星型胶质细胞向神经元的转化。此外单细胞测序分析发现杂合和纯合 Ptbp1 缺失的星形胶质细胞的基因表达有细微变化，但并未诱导神经元特异性基因表达或神经元样电生理特性。Blackshaw 团队认为，此前的敲低 Ptbp1 后胶质细胞向神经元的转化的结果不太可能是 Ptbp1 功能缺失引起的，付向东团队在观察 Ptpb1 敲除诱导星形胶质细胞向神经元转化的过程中，实际上缺乏必要的变量控制。
对此，付向东团队同期发表了回应文章，表示 Blackshaw 团队的实验存在一些漏洞。此外，越来越多的基因敲低后有不同表型，但敲除后表现出基因补偿，因此 Ptbp1 的敲除和敲低可能产生不同的表型。单细胞测序的数据表明被敲除 Ptbp1 的星形胶质细胞亚型具备更高的分化能力和重新构建神经元谱系的能力，这种可能性还需进一步研究。（公众号“深究科学”，公众号“生物世界”，Nature）
· 神经科学
控制雌性小鼠杀婴的脑区找到了，人类大脑中也有
图片来源：Pixabay
未生育过的雌性小鼠经常杀死其他小鼠的幼崽，有理论认为这种行为可能是为自己未来的后代保留稀缺的食物资源，但其神经机制并不清楚。近日，一项由美国纽约大学领导的新研究发现，这种行为与情绪控制相关的中脑区域——终纹床核主核（BNSTpr）及其中表达雌激素受体 α 的细胞有关。化学阻断该脑区几乎可以 100% 预防雌性小鼠杀婴行为出现，人为激活该区域则会令所有雌性在受到刺激的立刻发起攻击杀死幼崽，做过母亲的小鼠也不例外。此外，研究还证实 BNST 与内侧视前区（MPOA）的神经元存在互相抑制关系，后者是促进母亲养育行为的脑区。小鼠分娩后，MPOA 活性增加可能会抑制杀婴系统。研究者指出，由于这两个区域在人类大脑中也存在，因此这或许可以用来改变虐待孩子的母亲。不过，目前尚不清楚人类大脑中的这两个区域是否也扮演着与啮齿动物相同的角色。相关论文 6 月 7 日发表于《自然》（Nature）。（NYU LANGONE HEALTH / NYU GROSSMAN SCHOOL OF MEDICINE）
· 人工智能
DeepMind 人工智能 AlphaDev 重写 C 库排序算法，为十余年来首次
谷歌 DeepMind 的深度强化学习人工智能 AlphaDev 被证明能发现并改进 C 库中被广泛使用的计算机排序算法。目前这些 AI 生成的算法已被整合到 C 排序库，为十多年来的首次更改。
算法能为执行特定计算任务提供一组指令，对于计算至关重要。排序任务是一类基础算法，每天要运行数万亿次。由于人类专家无法进一步优化，改进这类算法的尝试遇到了瓶颈，而 AI 智能体有望解决这个问题。研究者将寻找更优排序算法的任务编成了一个游戏，并训练 AlphaDev 来玩这个游戏。通过玩这个游戏，AlphaDev 发现了超越当前最先进算法的排序算法。这次新发现的排序算法中有一些已与 C 库的标准排序函数整合，这个系统有数百万名用户使用，包括许多大学和跨国公司。来自美国麻省理工学院的第三方专家评价称，这种方法的优势在于这个系统能学习基于奖励信号生成高效程序，无需来自训练样本的任何指导，这使其成为一个关键进展，从而有望实现专家干预最小化的高效编程。相关论文 6 月 7 日发表于《自然》（Nature）。（Springer Nature）
编写：魏潇
图片来源：Pixabay
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