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【頂刊動(dòng)態(tài)】Nature Communications 最新熱點(diǎn)論文賞析

來(lái)源：測(cè)試GO 時(shí)間：2022-08-15 14:30:17 瀏覽：2425次

Nature Communications, 創(chuàng)刊于2010年，是最早推動(dòng)Full Open Access (OA)的頂尖期刊之一，其本身也于2016年1月起全面實(shí)行OA形式。作為綜合類(lèi)期刊，Nature Communications致力于關(guān)注生物、醫(yī)學(xué)、健康、物理、化學(xué)和地球科學(xué)等各學(xué)科的高質(zhì)量研究，其具體方向涵蓋有：腫瘤學(xué)、免疫學(xué)、生物學(xué)、化學(xué)、分子生物學(xué)、細(xì)胞生物學(xué)、表觀(guān)遺傳學(xué)、生物化工、有機(jī)合成、無(wú)機(jī)材料、生物技術(shù)、合成生物學(xué)、干細(xì)胞、植物科學(xué)、地學(xué)等。發(fā)文類(lèi)型包括有：Article、Review、Editorial Material、Letter和Biographical Item等，目前國(guó)內(nèi)發(fā)文版面費(fèi)為5790美元。

目前該期刊已經(jīng)被包括SCIE在內(nèi)的眾多數(shù)據(jù)庫(kù)收錄，ISSN：2041-1723（online），中科院1區(qū)，JCR1區(qū)，TOP期刊，最新影響因子為14.919。為了一覽Nature Communications的風(fēng)采，筆者特意選取了2021年中具有代表性的高被引熱點(diǎn)論文進(jìn)行介紹，希望能夠給相關(guān)領(lǐng)域的科研工作者們帶來(lái)一絲啟發(fā)。

1. 有機(jī)光伏電池的光電轉(zhuǎn)化效率創(chuàng)新高：18%?。ū灰螖?shù)：213）

長(zhǎng)期以來(lái)，由于器件形態(tài)和材料電子結(jié)構(gòu)的限制，有機(jī)光伏電池（OPV）中的二元供體-受體混合物活性層的光電轉(zhuǎn)化效率（PCE）并不理想。

有鑒于此，上海交通大學(xué)劉烽等人通過(guò)利用四元混合物，實(shí)現(xiàn)了體異質(zhì)結(jié)有機(jī)光伏有源層中雙級(jí)聯(lián)能級(jí)的匹配和更為有效的載流子分裂和傳輸。經(jīng)過(guò)電子結(jié)構(gòu)和器件形態(tài)優(yōu)化的OPV的開(kāi)路電壓、短路電流和填充因子同時(shí)得到了改善，其PCE可以達(dá)到18.07%。此外，該OPV器件還具有出色的穩(wěn)定性，光照1000小時(shí)后PCE仍能保持最初的81%。

DOI：https://doi.org/10.1038/s41467-020-20580-8

2. 低參量量子電路中基于成本函數(shù)的貧瘠高原（被引次數(shù)：74）

當(dāng)量子計(jì)算機(jī)的比特?cái)?shù)目較大時(shí)，基于當(dāng)前量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的框架很容易變得無(wú)法有效進(jìn)行訓(xùn)練，其目標(biāo)函數(shù)會(huì)變得很平，導(dǎo)致梯度變得很難估計(jì)。量子計(jì)算機(jī)上的許多機(jī)器學(xué)習(xí)算法都遭受著這個(gè)無(wú)法解決的「貧瘠高原」問(wèn)題，從而陷入優(yōu)化問(wèn)題的死胡同。

為此，美國(guó)洛斯阿拉莫斯國(guó)家實(shí)驗(yàn)室的Patrick J. Coles和M. Cerezo等人利用通用的混合方法進(jìn)行變分量子算法，在傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)上訓(xùn)練和優(yōu)化參數(shù)，并在量子計(jì)算機(jī)上評(píng)估算法的成本函數(shù)或算法成功的度量。作者通過(guò)嚴(yán)格的理論推導(dǎo)，證明了變分量子算法的某些體系結(jié)構(gòu)在擴(kuò)大時(shí)是否會(huì)出現(xiàn)貧瘠高原的條件：對(duì)于超過(guò)20個(gè)量子位，無(wú)法最小化引入全局成本函數(shù)。對(duì)此，通過(guò)引入局部成本函數(shù)，能夠?qū)ψ畲?00個(gè)量子位的系統(tǒng)進(jìn)行最小化。

DOI：https://doi.org/10.1038/s41467-021-21728-w

3. 混合鹵化物鈣鈦礦用于光譜穩(wěn)定的高效藍(lán)光LED（被引次數(shù)：66）

實(shí)現(xiàn)高效的高亮度藍(lán)光LED是發(fā)展金屬鹵化物鈣鈦礦LED的重要方向之一。目前，盡管通過(guò)改變溴/氯化合物的組成能夠輕松實(shí)現(xiàn)藍(lán)光發(fā)射，但是由于其顏色穩(wěn)定性差和嚴(yán)重的光致發(fā)光猝滅，該策略的實(shí)施并不順利。

為此，瑞典林雪平大學(xué)的高峰和Weidong Xu等人開(kāi)發(fā)了一種可有效抑制離子遷移和成分異質(zhì)性的蒸汽輔助結(jié)晶技術(shù)，成功解決了混合鹵化物鈣鈦礦中的這些關(guān)鍵挑戰(zhàn)。同時(shí)，作者進(jìn)一步組裝了可在490~451 nm的寬發(fā)射波長(zhǎng)范圍內(nèi)光譜穩(wěn)定的藍(lán)色鈣鈦礦LED?；谌S鈣鈦礦的藍(lán)色和深藍(lán)色LED的外部量子效率分別為11.0%和5.5%，發(fā)射峰分別位于477和467 nm。

DOI：https://doi.org/10.1038/s41467-020-20582-6

4. 具有優(yōu)異ORR性能的雙金屬原子分散Fe/Mn-N-C催化劑（被引次數(shù)：53）

作為用于燃料電池和金屬空氣電池的低成本氧還原反應(yīng)電催化劑，原子分散的過(guò)渡金屬-氮-碳材料表現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力，但是其應(yīng)用機(jī)制仍不明確。

為此，鄭州大學(xué)張佳楠和武漢理工大學(xué)木士春等人通過(guò)開(kāi)發(fā)雙金屬原子分散的Fe/Mn-N-C催化劑為模型對(duì)象，揭示了在中間自旋態(tài)的FeN₄/C體系中，氧還原優(yōu)先發(fā)生在Fe^Ⅲ上，其中自旋態(tài)擁有一個(gè)電子（t_2g4e_g1）很容易穿透氧的反鍵π-軌道。磁性測(cè)量和理論計(jì)算均表明，相鄰原子分散的Mn-N基團(tuán)可以通過(guò)自旋態(tài)躍遷和電子調(diào)控有效地激活Fe^III位點(diǎn)，使得催化劑在堿性和酸性介質(zhì)中均具有優(yōu)異的ORR性能（在0.1M KOH中的半波電位為0.928V，在0.1M HClO₄中的半波電位為0.804V），并具有良好的耐久性，其性能優(yōu)于商業(yè)Pt/C催化劑。

DOI：https://doi.org/10.1038/s41467-021-21919-5

5. 一種新型柔性電磁波吸收器（被引次數(shù)：50）

電磁干擾以及器件工作時(shí)帶來(lái)的熱量問(wèn)題是目前制約小型集成器件發(fā)展的重要因素之一。目前解決這一問(wèn)題的主要策略是利用電磁吸收材料的磁或介電損耗將電磁波轉(zhuǎn)化為熱能進(jìn)行耗散，從而消除電磁干擾。

基于此，復(fù)旦大學(xué)的吳仁兵等人開(kāi)發(fā)了一種具有“三明治”結(jié)構(gòu)的金屬錫/碳復(fù)合材料。研究結(jié)果表明，多孔碳中的錫納米顆粒在退火過(guò)程中能夠呈現(xiàn)出生物細(xì)胞特征的分裂行為，并形成了更為分散的超小尺寸納米顆粒（~3 nm）。鑲嵌有金屬錫納米晶的石墨碳基體表現(xiàn)出增強(qiáng)的聲子耦合能力，能大幅降低復(fù)合材料熱導(dǎo)率并提高電導(dǎo)率，從而有助于熱-電轉(zhuǎn)化效率的提升。此外，通過(guò)金屬錫的高溫催化效應(yīng)，使得碳基體呈現(xiàn)出較好的石墨化程度和窄禁帶特性，也有效地提高了復(fù)合材料的塞貝克系數(shù)。所優(yōu)化的Sn@C材料在473 K下熱電品質(zhì)因數(shù)為0.62，波輻射情況下也能保持穩(wěn)定的輸出電壓。

DOI：https://doi.org/10.1038/s41467-021-21103-9

6. Ru單原子調(diào)控MOFs電子結(jié)構(gòu)促進(jìn)電催化產(chǎn)氫（被引次數(shù)：47）

開(kāi)發(fā)具有高催化性能的析氫反應(yīng)電催化劑對(duì)于發(fā)展清潔、可持續(xù)的氫能具有重要意義，但目前仍然具有挑戰(zhàn)性。

為此，中山大學(xué)的李光琴等人通過(guò)引入原子分散的Ru成功修飾了金屬有機(jī)骨架（MOF），并將其應(yīng)用于析氫反應(yīng)電催化劑。X射線(xiàn)吸收精細(xì)結(jié)構(gòu)和密度泛函理論計(jì)算表明，Ru原子可以調(diào)節(jié)MOF金屬中心的電子結(jié)構(gòu)，從而增強(qiáng)對(duì)H₂O分子的吸附和對(duì)H^*的解吸能力。所制備的NiRu0.13-BDC催化劑在全pH范圍內(nèi)均表現(xiàn)出優(yōu)異的析氫活性，特別是在2 M磷酸鹽緩沖液和10 mA cm^-2的電流密度下，其過(guò)電勢(shì)僅為36 mV，可與商用Pt/C相媲美。

DOI：https://doi.org/10.1038/s41467-021-21595-5

7. 鐵單原子催化劑用于電化學(xué)還原硝酸鹽合成氨（被引次數(shù)：38）

利用電化學(xué)方法將硝酸鹽污染物進(jìn)行還原轉(zhuǎn)化，這被視為一種綠色的、非定域的氨合成方法，可以作為哈伯-博世法的一種有吸引力的補(bǔ)充方法。然而，硝酸鹽在還原過(guò)程會(huì)存在一些其他還原路徑，目前缺少可以選擇性引導(dǎo)其反應(yīng)向氨轉(zhuǎn)化的有效催化劑。

為此，美國(guó)萊斯大學(xué)汪淏田和加拿大卡爾加里大學(xué)Samira Siahrostami等人合成了一種具有高選擇性和高活性的鐵單原子催化劑。在電化學(xué)還原硝酸鹽應(yīng)用上，該催化劑在0.66 V時(shí)的最大NH₃法拉第效率（FE）約為75%，產(chǎn)率達(dá)~ 20000 μg h^-1 mg_cat^-1（0.46 mmol h^-1 cm^-2）。DFT理論計(jì)算表明，由于缺乏相鄰金屬位點(diǎn)，F(xiàn)e單原子催化劑上無(wú)法實(shí)現(xiàn)N-N耦合步驟，從而有效地防止N₂的生成，提高氨產(chǎn)物的選擇性。

DOI：https://doi.org/10.1038/s41467-021-23115-x

8. 鹵化物鈣鈦礦的高光聲轉(zhuǎn)化率及其在高分辨率超聲成像中的應(yīng)用（被引次數(shù)：32）

目前鹵化物鈣鈦礦在太陽(yáng)能電池、LED和探測(cè)器中已經(jīng)表現(xiàn)出優(yōu)異的性能，但是針對(duì)該類(lèi)材料的熱性能如熱容和熱導(dǎo)率以及相應(yīng)的器件制造卻很少受到關(guān)注。前期研究已經(jīng)表明鹵化物鈣鈦礦具有高吸收系數(shù)（104~105 cm^?1）、低比熱容（296 ~ 326 J kg^?1 K^?1）和低熱擴(kuò)散系數(shù)（0.145 mm² s^?1）等特點(diǎn)，在光聲轉(zhuǎn)換領(lǐng)域具有潛在應(yīng)用前景。

基于此，華中科技大學(xué)的牛廣達(dá)和朱本鵬等人通過(guò)將鈣鈦礦(MAPbI₃)作為光吸收材料與聚二甲基硅氧烷（PDMS）進(jìn)行復(fù)合，制備出了PDMS/MAPbI₃/PDMS/Glass復(fù)合結(jié)構(gòu)的光致超聲換能器。研究結(jié)果表明，該轉(zhuǎn)換器可以同時(shí)實(shí)現(xiàn)寬帶寬（?6 dB頻率為40.8 MHz；中心頻率為29.2 MHz）)和高轉(zhuǎn)換效率（2.97×10^?2）。此外，作者還進(jìn)一步將該換能器與多模光纖進(jìn)行結(jié)合，搭建了全光型超聲成像系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)魚(yú)眼切面的高分辨率超聲成像。

DOI：https://doi.org/10.1038/s41467-021-23788-4

9. ZeroCostDL4Mic：用于顯微圖像分析的人工智能深度學(xué)習(xí)新工具（被引次數(shù)：31）

深度學(xué)習(xí)（DL）方法是一種可用于顯微圖像分析的強(qiáng)大工具，其性能要遠(yuǎn)優(yōu)于傳統(tǒng)的圖像處理方法。然而，盡管DL技術(shù)激發(fā)了人們的熱情和創(chuàng)新，但是DL的訓(xùn)練往往需要訪(fǎng)問(wèn)功能強(qiáng)大且兼容的資源，這對(duì)于初學(xué)者來(lái)說(shuō)并不友好。

為此，英國(guó)倫敦大學(xué)的Ricardo Henriques和芬蘭埃博學(xué)術(shù)大學(xué)的Guillaume Jacquemet等人介紹了一個(gè)深度學(xué)習(xí)的入門(mén)級(jí)平臺(tái)—ZeroCostDL4Mic。使用者可以直接通過(guò)Google Colab的免費(fèi)云端進(jìn)行訪(fǎng)問(wèn)和處理，并且ZeroCostDL4Mic不需要用戶(hù)有任何編碼經(jīng)驗(yàn)或高級(jí)計(jì)算技能。初學(xué)者可以直接利用ZeroCostDL4Mic來(lái)完成顯微圖像分析任務(wù)，包括分割（使用U-Net和StarDist）、目標(biāo)檢測(cè)（使用YOLOv2）、去噪（使用CARE和Noise2Void）、超分辨率顯微圖像（使用Deep STORM）以及圖像轉(zhuǎn)換（使用Label-free prediction-fnet、pix2pix和CycleGAN）等。

DOI：https://doi.org/10.1038/s41467-021-22518-0

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