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【頂刊動態(tài)】Nature Communications 最新熱點論文賞析

來源：測試GO 時間：2022-07-04 01:19:06 瀏覽：4799次

Nature Communications, 創(chuàng)刊于2010年，是最早推動Full Open Access (OA)的頂尖期刊之一，其本身也于2016年1月起全面實行OA形式。作為綜合類期刊，Nature Communications致力于關注生物、醫(yī)學、健康、物理、化學和地球科學等各學科的高質量研究，其具體方向涵蓋有：腫瘤學、免疫學、生物學、化學、分子生物學、細胞生物學、表觀遺傳學、生物化工、有機合成、無機材料、生物技術、合成生物學、干細胞、植物科學、地學等。發(fā)文類型包括有：Article、Review、Editorial Material、Letter和Biographical Item等，目前國內發(fā)文版面費為5790美元。

目前該期刊已經被包括SCIE在內的眾多數據庫收錄，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的風采，筆者特意選取了2021年中具有代表性的高被引熱點論文進行介紹，希望能夠給相關領域的科研工作者們帶來一絲啟發(fā)。

1. 有機光伏電池的光電轉化效率創(chuàng)新高：18%！（被引次數：213）

長期以來，由于器件形態(tài)和材料電子結構的限制，有機光伏電池（OPV）中的二元供體-受體混合物活性層的光電轉化效率（PCE）并不理想。

有鑒于此，上海交通大學劉烽等人通過利用四元混合物，實現了體異質結有機光伏有源層中雙級聯能級的匹配和更為有效的載流子分裂和傳輸。經過電子結構和器件形態(tài)優(yōu)化的OPV的開路電壓、短路電流和填充因子同時得到了改善，其PCE可以達到18.07%。此外，該OPV器件還具有出色的穩(wěn)定性，光照1000小時后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的貧瘠高原（被引次數：74）

當量子計算機的比特數目較大時，基于當前量子神經網絡的框架很容易變得無法有效進行訓練，其目標函數會變得很平，導致梯度變得很難估計。量子計算機上的許多機器學習算法都遭受著這個無法解決的「貧瘠高原」問題，從而陷入優(yōu)化問題的死胡同。

為此，美國洛斯阿拉莫斯國家實驗室的Patrick J. Coles和M. Cerezo等人利用通用的混合方法進行變分量子算法，在傳統(tǒng)計算機上訓練和優(yōu)化參數，并在量子計算機上評估算法的成本函數或算法成功的度量。作者通過嚴格的理論推導，證明了變分量子算法的某些體系結構在擴大時是否會出現貧瘠高原的條件：對于超過20個量子位，無法最小化引入全局成本函數。對此，通過引入局部成本函數，能夠對最大100個量子位的系統(tǒng)進行最小化。

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)定的高效藍光LED（被引次數：66）

實現高效的高亮度藍光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現藍光發(fā)射，但是由于其顏色穩(wěn)定性差和嚴重的光致發(fā)光猝滅，該策略的實施并不順利。

為此，瑞典林雪平大學的高峰和Weidong Xu等人開發(fā)了一種可有效抑制離子遷移和成分異質性的蒸汽輔助結晶技術，成功解決了混合鹵化物鈣鈦礦中的這些關鍵挑戰(zhàn)。同時，作者進一步組裝了可在490~451 nm的寬發(fā)射波長范圍內光譜穩(wěn)定的藍色鈣鈦礦LED?；谌S鈣鈦礦的藍色和深藍色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：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電催化劑，原子分散的過渡金屬-氮-碳材料表現出巨大的應用潛力，但是其應用機制仍不明確。

為此，鄭州大學張佳楠和武漢理工大學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)擁有一個電子（t_2g4e_g1）很容易穿透氧的反鍵π-軌道。磁性測量和理論計算均表明，相鄰原子分散的Mn-N基團可以通過自旋態(tài)躍遷和電子調控有效地激活Fe^III位點，使得催化劑在堿性和酸性介質中均具有優(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：50）

電磁干擾以及器件工作時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化為熱能進行耗散，從而消除電磁干擾。

基于此，復旦大學的吳仁兵等人開發(fā)了一種具有“三明治”結構的金屬錫/碳復合材料。研究結果表明，多孔碳中的錫納米顆粒在退火過程中能夠呈現出生物細胞特征的分裂行為，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出增強的聲子耦合能力，能大幅降低復合材料熱導率并提高電導率，從而有助于熱-電轉化效率的提升。此外，通過金屬錫的高溫催化效應，使得碳基體呈現出較好的石墨化程度和窄禁帶特性，也有效地提高了復合材料的塞貝克系數。所優(yōu)化的Sn@C材料在473 K下熱電品質因數為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單原子調控MOFs電子結構促進電催化產氫（被引次數：47）

開發(fā)具有高催化性能的析氫反應電催化劑對于發(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骨架（MOF），并將其應用于析氫反應電催化劑。X射線吸收精細結構和密度泛函理論計算表明，Ru原子可以調節(jié)MOF金屬中心的電子結構，從而增強對H₂O分子的吸附和對H^*的解吸能力。所制備的NiRu0.13-BDC催化劑在全pH范圍內均表現出優(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還原硝酸鹽合成氨（被引次數：38）

利用電化學方法將硝酸鹽污染物進行還原轉化，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充方法。然而，硝酸鹽在還原過程會存在一些其他還原路徑，目前缺少可以選擇性引導其反應向氨轉化的有效催化劑。

為此，美國萊斯大學汪淏田和加拿大卡爾加里大學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。在電化學還原硝酸鹽應用上，該催化劑在0.66 V時的最大NH₃法拉第效率（FE）約為75%，產率達~ 20000 μg h^-1 mg_cat^-1（0.46 mmol h^-1 cm^-2）。DFT理論計算表明，由于缺乏相鄰金屬位點，Fe單原子催化劑上無法實現N-N耦合步驟，從而有效地防止N₂的生成，提高氨產物的選擇性。

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

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

目前鹵化物鈣鈦礦在太陽能電池、LED和探測器中已經表現出優(yōu)異的性能，但是針對該類材料的熱性能如熱容和熱導率以及相應的器件制造卻很少受到關注。前期研究已經表明鹵化物鈣鈦礦具有高吸收系數（104~105 cm^?1）、低比熱容（296 ~ 326 J kg^?1 K^?1）和低熱擴散系數（0.145 mm² s^?1）等特點，在光聲轉換領域具有潛在應用前景。

基于此，華中科技大學的牛廣達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）進行復合，制備出了PDMS/MAPbI₃/PDMS/Glass復合結構的光致超聲換能器。研究結果表明，該轉換器可以同時實現寬帶寬（?6 dB頻率為40.8 MHz；中心頻率為29.2 MHz）)和高轉換效率（2.97×10^?2）。此外，作者還進一步將該換能器與多模光纖進行結合，搭建了全光型超聲成像系統(tǒng)，實現了對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：用于顯微圖像分析的人工智能深度學習新工具（被引次數：31）

深度學習（DL）方法是一種可用于顯微圖像分析的強大工具，其性能要遠優(yōu)于傳統(tǒng)的圖像處理方法。然而，盡管DL技術激發(fā)了人們的熱情和創(chuàng)新，但是DL的訓練往往需要訪問功能強大且兼容的資源，這對于初學者來說并不友好。

為此，英國倫敦大學的Ricardo Henriques和芬蘭埃博學術大學的Guillaume Jacquemet等人介紹了一個深度學習的入門級平臺—ZeroCostDL4Mic。使用者可以直接通過Google Colab的免費云端進行訪問和處理，并且ZeroCostDL4Mic不需要用戶有任何編碼經驗或高級計算技能。初學者可以直接利用ZeroCostDL4Mic來完成顯微圖像分析任務，包括分割（使用U-Net和StarDist）、目標檢測（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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