高分辨显微镜中的共定位分析 | 《自然-计算科学》三月刊

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封面故事

Colocalization for high-resolution microscopy

高分辨显微镜中的共定位分析

本期封面描绘了对酵母细胞线粒体外膜蛋白Tom40（蓝色）和线粒体核糖体蛋白Mrpl4（红色）的空间接近性和共定位分析。图中显示了以最有效的方式匹配两个蛋白质分布的最短路径运输。空间共定位识别是表征生物大分子复杂相互作用的有效方法之一。点击此处了解期刊更多信息！

News & Views | On the design of solid-state Li-ion batteries

固态锂离子电池的设计

数字识别码：10.1038/s43588-021-00043-w

本文报道了一种在固态电化学界面上的电双层模型，对未来全固态锂离子电池的设计和优化具有一定的指导意义。

Article | Modeling the electrical double layer at solid-state electrochemical interfaces

固态电化学界面双电层建模

数字识别码：10.1038/s43588-021-00041-y

由于电极/电解质界面的双电层（EDL）模型不再适用于全固态电化学，我们在本文中展示了一种基于泊松—费米—狄拉克（Poisson-Fermi-Dirac）方程，在固态电化学界面上更通用的双电层模型。通过将该模型与密度泛函理论预测相结合，可以自洽地捕获全固态电池中互连电子与离子的自由度，包括电子能带弯曲和空间电荷层中缺陷浓度的变化。一般的数学解证实这一双电层模型存在于多种与金属锂阳极接触，且热力学稳定的材料中，例如固态电解质Li7La3Zr2O12 (LLZO)，固态中间层材料LiF，Li2O和Li2CO3。该模型还有助于设计最佳的中间层厚度，以最大限度地减少锂离子在相关固态电池界面传输时的静电势垒。

Brief Communication | Citizen-centered, auditable and privacy-preserving population genomics

以公民为中心、可审计和保护隐私的人口基因组学

数字识别码：10.1038/s43588-021-00044-9

越来越多的健康数据泄露，出于执法目的使用基因组数据库，个人基因组公司缺乏透明度的做法，这些都引起了前所未有的隐私问题。为了能够通过受控和透明的数据访问来安全地探索基因组数据集，我们将诸如同态加密和安全多方计算等加密隐私保护技术与区块链的可审计性相结合，提出了一种以公民为中心的方法。这种开源执行策略支持以最小的开销查询数十万人的加密基因组数据。我们展示了在现实世界中采用这种系统可以缓解广泛的隐私问题，并鼓励与研究人员共享数据访问权限。

Review Article | Machine learning for deciphering cell heterogeneity and gene regulation

机器学习破译细胞异质性和基因调控

数字识别码：10.1038/s43588-021-00038-7

表观遗传学对DNA的可遗传和可逆性修饰进行研究，使细胞能够在整个发育过程中控制基因表达，并对环境条件做出反应。在计算表观基因组学中，机器学习被应用于研究全基因组的各种表观遗传机制，其目的是扩大我们对健康和疾病中细胞分化的理解，即细胞分化在健康和疾病中的特殊作用。迄今为止，大多数工作都集中在理解基因组的功能编码和解开细胞类型的异质性方面。本文中，我们综述了最先进的计算方法及其基础统计概念，涵盖从矩阵分解和正则线性回归到深度学习方法。我们进一步展示了单细胞技术的兴起如何对计算领域带来新的挑战，以及如何为进一步加深对表观遗传调控的理解创造机会。

News & Views | Efficient deep learning

高效的深度学习

数字识别码：10.1038/s43588-021-00042-x

对于包括联合学习在内的许多由低功耗设备驱动的应用场景而言，深度神经网络的计算复杂性是主要障碍。最近的一项发现表明，随机草图可以在不影响预测精度的情况下大幅降低模型的复杂性。

© nature

Nature Computational Science

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