“小柯”秀

《科学通报》

科学家成功探测准周期镶嵌型晶格中的多重迁移率边

瑞典阿尔巴诺瓦大学的Ali W. Elshaari研究小组与斯德哥尔摩大学的Ivan M. Khaymovich等人合作，成功探测准周期镶嵌型晶格中的多重迁移率边。近日，相关研究成果发表于《科学通报》。

迁移率边是理解局域化物理的一个关键概念，它标志着能量谱中扩展态与局域态之间的临界转变。安德森局域化标度理论预测，在低维系统中不存在迁移率边。因此，近年来，对精确迁移率边尤其是低维系统中单粒子迁移率边的寻找，在理论和实验研究中引起了人们极大的兴趣，并取得了显著进展。然而，仍有一些未解决的问题，包括单一系统是否可能展现多个迁移率边，以及在强无序域中扩展态是否持续存在等。

研究团队利用精心设计的纳米光子电路中的准周期镶嵌型晶格，提供了实验证据来解答这些问题。该观察结果证明了在具有破缺对偶对称性和不同调制周期的晶格中，扩展态与局域态共存。

通过单点注入和扫描无序程度，研究人员能够近似探测调制晶格的迁移率边。这些结果证实了最近的理论预测，为探索迁移率边物理开辟了一条新途径，并为使用混合集成光子器件进一步探索量子领域的迁移率边带来了灵感。

相关论文信息：

https://doi.org/10.1016/j.scib.2024.09.030

《细胞》

脑脊液蛋白组学识别常染色体显性阿尔茨海默病早期变化

美国圣路易斯华盛顿大学的Elizabeth Herries课题组发现，脑脊液蛋白组学能够识别出常染色体显性阿尔茨海默病（ADAD）的早期变化。近日，相关论文发表于《细胞》。

在这项关于ADAD的高通量蛋白组学研究中，研究人员旨在识别脑脊液中的早期生物标志物，以便监测疾病和制定治疗方案。

研究人员对286名突变携带者（MC）和177名非携带者（NC）的脑脊液蛋白进行了检查。所开发的多层回归模型区分了两组之间具有不同伪轨迹的蛋白质。研究人员使用独立的ADAD和散发性阿尔茨海默病（AD）数据集验证了这些发现，并采用机器学习开发和验证预测模型进行了分析。

研究识别出137种在MC和NC之间具有不同轨迹的蛋白质，其中8种在传统AD生物标志物之前发生变化。这些蛋白质分为3个阶段：早期阶段（应激反应、谷氨酸代谢、神经元线粒体损伤）、中期阶段（神经元死亡、凋亡）和晚期前症状阶段（小胶质细胞变化、细胞通信）。预测模型揭示了一组6种蛋白质，能够比传统生物标志物更有效地区分MC和NC。

相关论文信息：

https://doi.org/10.1016/j.cell.2024.08.049