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1. 雷厲風行！美國總統川普可能很快解散聯邦教育部
2. 小行星Bennu樣本中含有多種生命物質
3. 四十年來，地球上的干旱區域每年增加5萬平方公里
4. 疼痛的感覺可能很快被客觀化
   
5. AI幫助設計蛋白質，節省了5億年時間

學界頭條

1.雷厲風行！美國總統川普可能很快解散聯邦教育部

美國聯邦教育部

圖源：AP News

據美國媒體ABC新聞報道，有消息人士透露，川普總統可能很快簽署一項行政命令，指示教育部長解散聯邦教育部，雖然這一提案必須通過國會審查，但是目前共和黨在參眾兩院都有多數地位，并且符合該黨一貫的政策主張，通過的可能性很大。

美國教育部設立于1980年，是最小的內閣部門之一，雇員5000人左右，不干涉各州課程標準的設置（現今的“有教無類法案”是個例外），地方及州政府掌管教育權并決定大部分課程。教育部主要的職權在于編列聯邦補助方案，以及執行聯邦關于民權及隱私的法律規定。

川普在競選中就承諾，將管理教育的權力交還給各州而不是由聯邦政府統一決定，此前白宮就已經頒布行政命令弱化教育部的管理，內容包括捍衛父母權利，優先考慮全民擇校，打擊反猶太主義等。另一個主要理由則是該機構每年預算超過200億美元，但是美國中小學生的成績卻越來越差。

參考來源：

https://abcnews.go.com/Politics/trump-order-dismantle-education-department-works-sources/story?id=118418280

2.小行星Bennu樣本中含有多種生命物質

研究人員在超凈實驗室中打開裝有小行星貝努碎片的容器，在惰性氣體的保護下防止污染。

圖源：Robert Markowitz

2016 年NASA的 OSIRIS-REx 任務啟動，從佛羅里達發射的探測器飛往小行星Bennu，并于2023年返回地球，這項耗資12億美元的科學項目取得了重大成果：帶回了120克小行星表面物質。

這些珍貴的樣本在惰性氣體的保護下送進了超凈實驗室進行分析，2025年1月29日， 發表在《自然天文學》上的論文顯示，Bennu樣本中不僅含有構成DNA和RNA的所有五種堿基，還有地球生命中發現的20種氨基酸中的14種，并且與地球上的氨基酸都是“左手”結構不同，Bennu氨基酸的左右手結構數量基本相等，除此之外，還發現了胺、甲醛、羧酸、多環芳烴和 N-雜環等有機物，以及約 10000種含氮化學物質。研究人員表示，這項重要成果證實了此前的一種猜測：游蕩在太陽系中的大量小行星和其他行星的構成要素不僅僅是“一塊塊石頭和冰，還含有活躍的‘生命’物質”。

參考來源：

https://www.nature.com/articles/s41550-024-02472-9

前沿研究

3.四十年來，地球上的干旱區域每年增加5萬平方公里

圖源：pixabay.com

干旱、沙塵暴、荒漠化是非常可怕的生態災難，根據發表在Science上的一項新研究，在氣候變化的影響下，這些極端氣候事件正在變得越來越頻繁，影響范圍也越來越大。

根據全球氣象數據，從1980年至2018年期間，持續兩年以上的干旱超過1.3萬次，受影響的土地面積每年增加約5萬公里，相當于整個瑞士的國土面積。衛星圖像顯示，這些干旱對不同生態系統的植被的影響各不相同，溫帶草原從綠色到棕色的轉變尤其明顯——盡管這些地區在干旱后也往往比森林生態系統恢復的更快。

參考來源：

https://www.science.org/doi/10.1126/science.ado4245

4.疼痛的感覺可能很快被客觀化

疼痛是非常個人化、主觀化的感覺

每個人對疼痛的感覺都不一樣，醫生往往讓患者自己評估感受到的疼痛程度，從1到10，但是這種評估太過隨意和個人化，每個人對疼痛的感受可能差別很大，對醫療介入非常不利。

一組神經科學家想知道是否可以使用監測大腦活動來更準確地測量疼痛的程度，他們讓志愿者戴上了電極帽，并且給出了一些非常輕微的電磁脈沖，然后測量志愿者大腦中的兩個變量——通過腦電圖（EEG）測量α波峰值頻率和通過經顱磁刺激測量控制運動的大腦部分的興奮性——然后給他們注射疼痛針。在之后的一個月中，通過采集這兩組數據的變化，科學家能夠以88%的準確率預測疼痛敏感性的生物標志物。

參考來源：

https://jamanetwork.com/journals/jamaneurology/fullarticle/2829261?guestAccessKey=4e166dca-7877-4635-b8d1-9fcfef730dfa&et_rid=1018944675&et_cid=5509687#google_vignette

5.AI幫助設計蛋白質，節省了5億年時間

綠色熒光蛋白（GFP）是生物學中應用最廣泛的工具之一，科學家利用它來標記生物體內各種分子的變化路徑。一家初創生物公司開發了一種AI工具——蛋白質語言模型 ESM3，這種工具可以根據要求模仿已知的蛋白質結構設計出自然界不存在，但是可能實現的蛋白質。通過學習27億個蛋白質序列和結構，它設計出了一種類似綠色熒光蛋白的3D結構，同樣具備發光功能，但是與原版GFP只有58%的相似度，開發人員認為，這相當于自然界中5億多年的進化過程。

利用這種工具，這家公司希望設計嶄新的抗體、可消化塑料的酶以及可捕獲碳的蛋白質。

參考來源：

https://www.science.org/doi/10.1126/science.ads0018