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    【頂刊動(dòng)態(tài)】Nature Communications 最新熱點(diǎn)論文賞析
    來源:測(cè)試GO 時(shí)間:2022-07-04 01:19:06 瀏覽:3371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)、表觀遺傳學(xué)、生物化工、有機(jī)合成、無機(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%!(被引次數(shù):213

    長(zhǎng)期以來,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)過電子結(jié)構(gòu)和器件形態(tài)優(yōu)化的OPV的開路電壓、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)無法解決的「貧瘠高原」問題,從而陷入優(yōu)化問題的死胡同。

    為此,美國(guó)洛斯阿拉莫斯國(guó)家實(shí)驗(yàn)室的Patrick J. ColesM. 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20個(gè)量子位,無法最小化引入全局成本函數(shù)。對(duì)此,通過引入局部成本函數(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。基于三維鈣鈦礦的藍(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)木士春等人通過開發(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上,其中自旋態(tài)擁有一個(gè)電子(t2g4eg1)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)可以通過自旋態(tài)躍遷和電子調(diào)控有效地激活FeIII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)帶來的熱量問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 mgcat-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)練往往需要訪問功能強(qiáng)大且兼容的資源,這對(duì)于初學(xué)者來說并不友好。

    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)的入門級(jí)平臺(tái)—ZeroCostDL4Mic。使用者可以直接通過Google Colab的免費(fèi)云端進(jìn)行訪問和處理,并且ZeroCostDL4Mic不需要用戶有任何編碼經(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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