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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浸染的AlphaFold 3
学界头条
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创造几十座金字塔后，专家们就一贯在辩论古代社会如何能够建造这般巨大的建筑，个中一个主要的问题是建造利用的重达数吨乃至十几吨的石料是如何运送到工地的。近日，一项揭橥在《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根本。
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期间到第二中间期间，超过第三王朝和第十三王朝之间，阔别当代尼罗河，因此以古人们总是设想其他运输办法，但实际上没那么繁芜——曾经有一条被称为“Ahramat”的尼罗河支流就流经这个区域。“Ahramat”在阿拉伯语中便是金字塔的意思。根据地面地球物理调查和沉积物岩心剖析，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
论文作者、美国北卡罗莱纳大学的Eman Ghoneim团队认为，大约在4200年前，一场大旱导致了这条河的干涸和淤积，这个韶光段险些与与第六王朝的末期（公元前 2340 年旁边）完备吻合，当时金字塔的建造基本上停滞了。可以佐证的实物是，许多金字塔都有通往它们的仪式堤道，这些堤道垂直于Ahramat河道，恰好终止于河岸曾经所在的位置。
参考来源：
https://www.sciencefocus.com/news/long-lost-waterway-pyramids
2. 宾州大学向林徽因补授建筑学学位
梁思成、林徽因夫妇无疑是当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实在并没有建筑学学位。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管女学生，她只好转到美术学院上课。只管如此，她依然积极旁听建筑专业课，参与建筑事情室，学习设计理论、绘画和建筑史课程，并担当建筑设计的助教，比很多男同学的表现更加出色，但是在学业结束后，出于同样的情由，她并没有得到建筑学位——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。
林徽因得到美术学位的照片
一百年后，宾州大学决定填补这项历史缺点，在2024年5月19日的魏茨曼设计学院毕业仪式上，学院追付与林徽因女士一份迟到多年的建筑学学士学位，以表彰她作为中国当代建筑先驱的卓越贡献。
参考来源：
https://www.design.upenn.edu/post/architectural-pioneer-receives-her-due
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得到了能源工程博士学位。之后回到墨西哥参与市政管理，曾担当墨西哥城环境局长和市长，其政策的紧张着眼点是减少温室气体排放、提高交通效率、缓解水资源危急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方向于继续她老上级、现任总统安德烈斯··奥夫拉多尔的紧缩方向，减少科研支持，对墨西哥研究机构进行深度重组。
Claudia Sheinbaum
图源：Cortesía
谢因鲍姆的紧张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），拥有打算机工程学位的她一贯是现政府的紧张批评者之一，认为他们对墨西哥的石油工业过度支持，唾弃环境和科学，她的政策方向于加大对教诲、科学、技能和文化的投资。
Xóchitl Gálvez Ruiz
图源：JEANNETTE FLORES/OBTURADORMX/GETTY IMAGES
参考来源：
https://www.science.org/content/article/scientist-likely-win-mexicos-presidency-not-all-researchers-rejoicing
学界动态
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) 上周宣告，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主要渠道，每年约有55,000名得到博士的毕业生填写该调查。本次调度的试点测试数据在上周发布，共有三万多名接管了试点测试。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，本此统计办法的调度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贯敦促NSF网络、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：
https://www.science.org/content/article/lgbtq-ph-d-graduates-will-soon-be-counted-key-u-s-survey#:~:text=In%20a%20statement%20last%20week,identity%2C%20and%20their%20sexual%20orientation.
前沿研究
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。她们先是剖析包括了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。特殊是，阅读小说的人彷佛更能理解他人的想法，并与他人产生共鸣。她们还创造，与闲着发呆或长期刷剧比较，阅读小说的影响更大，而与阅读非小说类文学作品比较则不那么显著。
第二项剖析包括了114项研究和超过30000名参与者的数据，创造阅读小说与认知能力之间有更加显著的正干系性，尤其是在言语技能、推理、抽象思维和解决问题方面。与第一项剖析类似，研究者们创造阅读小说与情绪认知能力如共情之间也有正干系趋势，只管这种干系性不那么明显。
参考来源：
https://futurism.com/neoscope/reading-fiction-brain-cognitive-abilities
6.侧重描述蛋白质与其他物质相互浸染的AlphaFold 3
图源：GOOGLE DEEPMIND
DeepMind开拓的蛋白质构造预测工具AlphaFold 2发布于2021年，三年来经被证明是蛋白质构造研究最有效的工具之一，180万研究职员用它绘制了约600万种不同蛋白质构造的图谱。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利用了类似于图像天生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多个案例中精确地仿照已知的蛋白质与小型药物样分子之间的相互浸染，准确率为76%，比另一个工具RoseTTAFold All-Atom的40%赶过不少。而对付蛋白质与抗体之间的相互浸染，AF3的准确率为62%，比AlphaFold Multimer 30%的准确率赶过一倍。新工具将为加速新型药物设计供应了有力的支持。
参考来源：
https://www.science.org/content/article/powerful-new-ai-software-maps-virtually-any-protein-interaction-minutes
