古代河流遗迹可能揭开金字塔巨石运输之谜; 宾州大学向林徽因补授建筑学学位 | 学界速递
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古代河流遗迹可能揭开金字塔巨石运输之谜
宾州大学向林徽因补授建筑学学位
两位科学家出身的女性竞争下届墨西哥总统 NSF将统计全美博士性取向及性别认同信息 阅读小说有助于提高认知和共情能力 侧重描述蛋白质与其他物质相互作用的AlphaFold 3
1. 古代河流遗迹可能揭开金字塔巨石运输之谜
自从在埃及发现几十座金字塔后，专家们就一直在争论古代社会如何能够建造这般巨大的建筑，其中一个重要的问题是建造使用的重达数吨甚至十几吨的石料是如何运送到工地的。近日，一项发表在《自然通讯地球与环境》杂志上的研究认为，一条已经干涸的古代河流可能是物流基础。
有31座金字塔坐落在沙漠中，这些金字塔的历史可以追溯到古王国时期到第二中间时期，跨越第三王朝和第十三王朝之间，远离现代尼罗河，因此以前人们总是设想其他运输方式，但实际上没那么复杂——曾经有一条被称为“Ahramat”的尼罗河支流就流经这个区域。“Ahramat”在阿拉伯语中就是金字塔的意思。根据地面地球物理调查和沉积物岩心分析，这条河曾经长达64公里，宽0.5公里，深度则达到25米，足以行驶千吨以上的大船。
Ahramat曾经的河道示意图
图片来源：Eman Ghoneim
2. 宾州大学向林徽因补授建筑学学位
梁思成、林徽因夫妇无疑是现代中国最著名的建筑学神雕侠侣，但是在专业领域鼎鼎大名的林徽因其实并没有建筑学学位。近一个世纪之前，作为庚子赔款留学生一员的林徽因于1924年前往宾州大学学习，但是当时的建筑学院不接受女学生，她只好转到美术学院上课。尽管如此，她依然积极旁听建筑专业课，参与建筑工作室，学习设计理论、绘画和建筑史课程，并担任建筑设计的助教，比很多男同学的表现更加出色，但是在学业结束后，出于同样的理由，她并没有获得建筑学位——宾州大学的建筑专业魏茨曼设计学院直到1934年才开始招收女生。
林徽因获得美术学位的照片
一百年后，宾州大学决定弥补这项历史错误，在2024年5月19日的魏茨曼设计学院毕业典礼上，学院追授予林徽因女士一份迟到多年的建筑学学士学位，以表彰她作为中国现代建筑先驱的卓越贡献。
3. 两位科学家出身的女性竞争下届墨西哥总统
在即将到来的墨西哥总统选举中，两位具有科学家背景的候选人备受瞩目。一位是克劳迪娅·谢因鲍姆（Claudia Sheinbaum），她是一位环境科学家，在美国劳伦斯伯克利国家实验室获得了能源工程博士学位。之后回到墨西哥参与市政管理，曾担任墨西哥城环境局长和市长，其政策的主要着眼点是减少温室气体排放、提高交通效率、缓解水资源危机和地震危害防治等方面。而在科研政策方面，墨西哥学界担心她会倾向于继承她老上级、现任总统安德烈斯··奥夫拉多尔的紧缩倾向，削减科研支持，对墨西哥研究机构进行深度重组。
Claudia Sheinbaum
图源：Cortesía
谢因鲍姆的主要对手也是一位女性科学家出身的参选人，加尔韦斯·鲁伊斯 （Gálvez Ruiz），拥有计算机工程学位的她一直是现政府的主要批评者之一，认为他们对墨西哥的石油工业过度支持，蔑视环境和科学，她的政策倾向于加大对教育、科学、技术和文化的投资。
Xóchitl Gálvez Ruiz
图源：JEANNETTE FLORES/OBTURADORMX/GETTY IMAGES
https://www.science.org/content/article/scientist-likely-win-mexicos-presidency-not-all-researchers-rejoicing
4. NSF将统计全美博士性取向及性别认同信息
美国国家科学基金会 (NSF) 上周宣布，将在一年一度的“美国博士学位调查”（Survey of Earned Doctorates，SED）中增加有关性取向和性别认同的问题统计。SED是美国针对博士群体进行信息统计的重要渠道，每年约有55,000名获得博士的毕业生填写该调查。本次调整的试点测试数据在上周发布，共有三万多名接受了试点测试。测试结果为：大约2%至3%的受访者认为自己是性别认同少数群体（gender minority），大约13%至15%的受访者认为自己是性取向少数群体（sexual minority）。
据悉，本此统计方式的调整得益于部分科学家群体的长期施压。部分科学家长期以来一直敦促NSF收集、统计有关LGBTQ群体科学家的数据，以便在STEM领域中开展少数群体的代表性和不平等性的研究。
参考来源：
5. 阅读小说有助于提高认知和共情能力
德国马克西米利安大学的博士后莱娜·维默（Lena Wimmer）团队想要搞清楚阅读小说对大脑和认知能力的影响。她们先是分析包括了70项研究和超过11000名参与者的数据，结果显示阅读小说对参与者的认知功能有不太大但“统计上显著”的积极影响。特别是，阅读小说的人似乎更能理解他人的想法，并与他人产生共鸣。她们还发现，与闲着发呆或长期刷剧相比，阅读小说的影响更大，而与阅读非小说类文学作品相比则不那么显著。
第二项分析包括了114项研究和超过30000名参与者的数据，发现阅读小说与认知能力之间有更加显著的正相关性，尤其是在言语技能、推理、抽象思维和解决问题方面。与第一项分析类似，研究者们发现阅读小说与情感认知能力如共情之间也有正相关趋势，尽管这种相关性不那么明显。
https://futurism.com/neoscope/reading-fiction-brain-cognitive-abilities
6.侧重描述蛋白质与其他物质相互作用的AlphaFold 3
图源：GOOGLE DEEPMIND
DeepMind开发的蛋白质结构预测工具AlphaFold 2发布于2021年，三年来经被证明是蛋白质结构研究最有效的工具之一，180万研究人员用它绘制了约600万种不同蛋白质结构的图谱。但这些图谱仅是单个静态蛋白质的图像，还不能描述细胞内部的化学通信。而在最新发布的AlphaFold 3工具上，Deepmind使用了类似于图像生成AI中常用的“扩散”方法，通过添加和移除统计噪声来完善这方面的能力。
结果显示，AF3能够在测试的400多个案例中正确地模拟已知的蛋白质与小型药物样分子之间的相互作用，准确率为76%，比另一个工具RoseTTAFold All-Atom的40%高出不少。而对于蛋白质与抗体之间的相互作用，AF3的准确率为62%，比AlphaFold Multimer 30%的准确率高出一倍。新工具将为加速新型药物设计提供了有力的支持。
https://www.science.org/content/article/powerful-new-ai-software-maps-virtually-any-protein-interaction-minutes
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