催化剂颗粒空间组织的权衡与设计原则 | 复杂性科学顶刊精选8篇

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Complexity Express 一周论文精选

以下是2021年12月13日-12月19日来自Complexity Express的复杂性科学论文精选。如果Complexity Express列表中有你感兴趣的论文，欢迎点赞推荐，我们会优先组织解读~

目录：

1.催化剂颗粒空间组织的权衡与设计原则

2.利用矢量计算构造以外部线索为参考的移动方向信号

3.到21世纪末区域气温年际变化大规模出现

4.在气候变暖的世界里，劳动力损失增加，适应能力下降

5.个人和集体决策的几何学

6.在线社交网络中链接推荐算法和观点极化动力学

7.实验林在干旱和恢复过程中的生态系统通量

8.通过人工智能中保护隐私的合作来推进新冠病毒疾病诊断

1. 催化剂颗粒空间组织的

权衡与设计原则

论文题目：Trade-offs and design principles in the spatial organization of catalytic particles

期刊来源：Nature Physics

论文地址：https://www.nature.com/articles/s41567-021-01444-4

从酶复合物到代谢耦合细胞等许多不同尺度的生物系统，催化颗粒被组织在空间中。尽管这些生命系统在不同尺度上运行，但它们都具有局部反应（localized reactions），包括部分受阻扩散传输，这是由催化剂的集体排列（collective arrangement）决定的。然而，不同的排列如何影响反应和传输动力学之间的相互作用，这最终决定了通过反应途径的通量。该问题尚未被充分探索。在这里，我们展示了催化颗粒空间组织的两个基本权衡，第一个，是在催化剂间有效传输和底物消耗之间的权衡，第二个是在中间产物的空间限制和催化剂对底物的可及性之间的权衡。我们使用模型反应路径，来描述从这些权衡的相互作用中涌现的催化剂排列问题的一般设计原则。我们发现，最优催化剂排列问题，是对众所周知的静电学汤姆森问题的推广。

图1.模型示意图。为了比较不同的催化剂配置策略，作者使用了离散催化剂模型和连续反应扩散动力学的代谢物。该模型不是用于描述特定催化剂的详细特性，而是用来确定适用于所有这类系统的一般物理原理，并研究这些原理在不同参数体系中的相互作用。

2.利用矢量计算构造

以外部线索为参考的移动方向信号 

论文题目：Building an allocentric travelling direction signal via vector computation

期刊来源：Nature

论文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-021-04067-0

许多行为相关的任务需要处理数学向量。但是，在计算模型之外，我们还不知道大脑是如何处理向量的。在这里，我们展示了果蝇脑部牵涉到目标导航的区域——中心复合体（central complex），是如何执行向量运算的。首先，我们描述了果蝇扇形身体的神经信号，它能够明确跟踪果蝇以异我为参考的移动角度（allocentric travelling angle），即以外部线索为参考的移动角度。过去的研究已经在果蝇和哺乳动物中发现了可以根据外部线索追踪动物头部朝向角度的神经元（如头部朝向细胞）。我们描述的新信号阐明了当移动角度和头部朝向角度不同时（如横向行走时），果蝇如何恰当更新其空间感知。我们刻画了一个神经元回路，它执行一个以自我为中心到以异我为中心（即以身体为中心到以外部世界为中心）的坐标变换和矢量加法，以此计算果蝇在以外部世界为中心的坐标系上的移动方向。该回路的工作原理是将二维向量映射到不同神经元集群活动的正弦模式上，正弦波的振幅代表矢量的长度，相位代表矢量的角度。该回路的原理可以推广到其余物种的大脑，以及导航以外需要矢量处理或参考系变换的领域。

图1.以外部世界为中心的移动方向可以用矢量旋转和求和来计算。

3. 到21世纪末

区域气温年际变化大规模出现

论文题目：Large-scale emergence of regional changes in year-to-year temperature variability by the end of the 21st century

期刊来源：Nature Communications

论文地址：https://www.nature.com/articles/s41467-021-27515-x

据预计，全球变暖不仅会影响平均气温，还会影响气温的变化，从而极大改变极端气候。我们在此表明，到21世纪末，在各个受全球变暖影响的气候系统初始条件下，内部气温年际变化将从正常范围转向受人类影响的变化范围。模型间全球平均区域温度变化的不同，可以用热带地区变化剧增和高纬度地区变化剧减间的权衡来解释，这两种现象在大多数模型中均有展现。这种温度变化的纬度格局与高纬度海冰的损失和热带植被覆盖的变化一致。仪表记录值大致符合这一新出现的模式，但在关键区域缺少数据。古气候代用指标重建支持了模拟的气温变化幅度和分布。我们的研究结果加强了减缓气候变化这一需求的紧迫性，以防气温发生前所未有的剧变。

图1. 出现人类引起的年际气温变化。

4.在气候变暖的世界里，

劳动力损失增加，适应能力下降 

论文题目：Increased labor losses and decreased adaptation potential in a warmer world

期刊来源：Nature Communications

论文地址：https://www.nature.com/articles/s41467-021-27328-y

在炎热和可能潮湿的条件下，工作会产生健康和幸福风险，并且这些风险会随着地球变暖而增加。有人提出，工人可以通过将劳动时间从中午换到较凉爽的时间来适应不断上升的气温。在这里，我们使用重新分析的数据表明，在当前的气候条件下，可以通过避免一天中最热的工作时间，来弥补工作日大约30% 的全球重劳动力损失。然而，我们表明，全球每升温一度，这种特殊换班机制的适应能力下降约2%。这是因为对于连续工作而言，清晨的曝晒上升到不安全的水平，且工人的生产力损失会在更高的气温水平下加速。这些发现强调了寻找替代适应机制以保证工人安全的重要性，以及限制全球变暖的重要性。

图1.全球气温与劳动力损失的关系。

5. 个人和集体决策的几何学

论文题目：The geometry of decision-making in individuals and collectives

期刊来源：PNAS

论文地址：https://www.pnas.org/content/118/50/e2102157118

对于动物来说，从选择潜在食物来源或避难所到选择与谁结伙，在空间分布的目标中做出选择是一个主要挑战。综合利用理论及高通量实验（使用沉浸式虚拟现实），我们揭示了动物在空间中面对两个、三个或更多的选择时，决策过程中移动与空间内在表征的相互作用。在这一过程的计算模型中，我们揭示了自发和突发的”临界”转变的发生（与特定的几何关系有关），即生物体自发地从其余选项的平均向量信息转变为突然排除一个其余选项。这种分岔过程不断重复，直到只剩下一个选择，即最终选择。因此，我们预测，大脑会不断地将多个目标的决策分解成一系列的时空二元决策。以果蝇、沙漠蝗虫和斑马鱼幼虫作为研究对象的实验，表现出同样的分岔，证明存在跨物种、跨环境的几何原则，能够解释动物如何以及为什么以这种方式移动。

图1.对动物移动决策的模型和模拟结果。

6.在线社交网络中

链接推荐算法和观点极化动力学

论文题目：Link recommendation algorithms and dynamics of polarization in online social networks

期刊来源：PNAS

论文地址：https://www.pnas.org/content/118/50/e2102141118

政治团体之间的对抗程度在过去几年有所上升。特定政党的支持者越来越不喜欢对立群体的成员，并避免群体互动，从而导致同质性的社交网络。当政治辩论转向在线社交平台时，两极分化会持续加剧。在此背景下，社交媒体上算法成为了用户建立新连接的中介，通过所谓“链路推荐算法”技术提供“你可能认识的人”或“关注谁”的建议。用户推荐通常基于网络结构相似性（例如，共享许多邻居节点的节点是相似的）。我们发现，优先与结构相似的节点建立连接，会导致网络拓扑容易趋向观点两极分化。极化的发生不是因为想要保护自己免受令人不快的态度的影响，而是无意中产生了回音室效应。当网络由对群体外接触反应不同的节点组成时，无论集体意见是趋同还是极化，如果将结构上不同的节点连接起来，都会增强中立观点，起到缓和作用。我们的研究揭示了社交网络算法在观点（舆论）动力学中的影响，并揭示了在线社交网络中引导两极分化的途径。

图1.社会影响（α）和基于观点动力学结构相似性（η）重新布线的影响。

7.实验林

在干旱和恢复过程中的生态系统通量 

论文题目：Ecosystem fluxes during drought and recovery in an experimental forest

期刊来源：Science

论文地址：https://www.science.org/doi/10.1126/science.abj6789

严重干旱会危及全世界的生态系统功能。通过追踪¹³CO₂、深层水²H₂O 脉冲标记和挥发性有机化合物（volatile organic compounds，VOCs），我们在一个封闭的实验雨林中研究了干旱对碳、水通量以及土壤-植物-大气相互作用的影响。不同植物功能群对干旱的反应决定了生态系统的动力学。冠层树木需水量最大，对干旱敏感，但却表现了对表层土壤干旱最强烈的反应。虽然所有具有树冠的树木都能够获取深层水，但是深层储水区一直没有受到干旱的影响。地下碳的输送速度减缓，但分配给挥发性有机化合物的新碳比例仍然很高。大气中挥发性有机化合物的组成反映了增强的应激反应和土壤-植物-大气动态的相互作用，这可能影响大气化学和气候反馈。这些相互作用和种群不同的功能性策略以此调节干旱的影响以及生态系统对气候变化的敏感性。

图1.生态系统各通量在干旱和恢复过程中的变化。

8. 通过人工智能中保护隐私的合作

来推进新冠病毒疾病诊断

论文题目：Advancing COVID-19 diagnosis with privacy-preserving collaboration in artificial intelligence

期刊来源：Nature Machine Intelligence

论文地址：https://www.nature.com/articles/s42256-021-00421-z

人工智能为简化新冠病毒疾病诊断提供了有前途的解决方案；然而，对安全性和可靠性的担忧阻碍了大规模具有代表性的医疗数据的收集，这对在临床实践中训练通用模型构成了相当大的挑战。为了解决这个问题，我们发起了统一 CT-COVID AI 诊断倡议，在这个倡议中，AI模型可以在联邦学习框架下，在每个主机机构中分配培训和独立执行任务，而无需共享数据。在这里，我们展示了联邦学习框架模型远远优于所有的本地模型，实现了与专业放射科医师小组相当的性能。我们进一步评估了该模型的持久性（从另外两家没有联邦学习框架的医院收集）和异质性（用对比材料获得）数据，为模型的决策提供了直观解释，并分析了联邦学习训练过程中模型性能和通信成本之间的权衡。我们的研究基于来自中国和英国的23家医院的3336名患者的9573次胸部X射线计算机断层成像扫描。总而言之，我们的工作推进了数字健康领域利用联邦学习来保护隐私的人工智能的前景。

图1.模型示意图。参与者根据当地同行数据训练三个维度的CNN模型，然后对训练好的模型参数进行加密并传回服务器，最后服务器通过聚合每个参与者的贡献来生成联邦模型，而不需要直接访问参数。

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