《公共科学图书馆·生物学》

野生玉米具有固氮能力

玉米是全球最主要的农作物之一，而种植玉米会消耗大量氮肥。美国研究人员发现了一个野生玉米品种，能够和细菌构建和谐关系，从空气中获取植株生长所必需的氮。如果传统玉米品种也能获得这种固氮能力，将有望大幅减少玉米种植对氮肥的需求，并增加土壤贫瘠地区的玉米产量。

该玉米品种是于上世纪80年代在墨西哥一个氮贫乏地区发现的。这种玉米的“气生根”发达，能分泌一种富含碳水化合物的黏液。研究人员对黏液中的菌群进行分析后发现，它们能够将空气中的氮转化成玉米植株可以利用的形式。他们在该地区进行的田间试验表明，该种玉米所需氮素营养的29%~82%可依靠黏液菌群获得。氮是植物必需的营养物质，对许多非豆科作物来说，氮肥是它们获取氮的最主要途径，而氮肥的生产不仅要耗费大量能源，还会产生温室气体。研究人员指出，玉米种植需要消耗大量氮肥，开发出具有固氮能力的玉米是育种专家几十年来的重要目标，固氮玉米的发现给他们带来了希望。

《柳叶刀·精神病学》

运动过度不利于心理健康

人们普遍认为锻炼可以改善心理健康，一项针对120万美国人的研究验证了这一观点。但研究人员也发现，过度锻炼实际上对人的心理健康有害。这项研究中，参与者被要求估计在过去30天里有多少天心理健康状态不好，以及进行锻炼的频率，次数和持续时间。研究者发现，平均每个人每个月有3.4天心理健康状况不佳，而长期锻炼的人的平均天数比不锻炼的人要少1.5天。每周进行三到五次45分钟的锻炼对心理健康来说是最适宜的，最有效的运动是团体运动、自行车、有氧运动以及去健身房。就算是做家务之类的活动，也会让不良心理健康天数减少10%左右。

本研究还显示，每天平均锻炼时间超过90分钟或一月超过23次都可能不利于心理健康，而每天锻炼超过3小时的人心理健康状况比不锻炼的人更差。过度锻炼的人还可能有强迫症倾向，这可能使他们面临更大的心理健康风险。

《自然·医学》

人工智能已可应用于三维医学影像的超快分析

深度学习方法已经能识别二维医学影像，但其对复杂详细的三维影像的识别效果不太明朗。8月13日发表的两项独立研究显示，最新的人工智能(AI)已可以基于三维医学影像，对神经系统疾病和视网膜疾病给出快速、准确的自动诊断。

美国伊坎医学院科学家使用全新卷积神经网络方法分析了37200多张头部CT扫描，不但对中风或出血等急性神经系统疾病发作实现了正确诊断，还通过模拟临床应用证实该系统能缩短诊断时间。在另一项研究中， DeepMind公司的科学家开发了一款深度学习架构，用于分析视网膜光学相干断层(OCT)扫描并诊断视网膜疾病，准确率高达95%。以上两项互补研究，将深度学习算法成功应用于三维医学影像的快速分析，意味着这些系统有望实现快速准确的诊断，从而帮助人类提升医疗工作效率。

《柳叶刀》

世界范围内钠摄入量普遍超标

加拿大研究者发现，尽管世卫组织建议每天盐摄入量不超过5克，但目前世界上尚没有哪个国家能达到这一目标。研究者表示，尽管大多数国家盐摄入量都超标，但是只有钠含量非常高的饮食(例如中餐)才明确与健康风险有关。报道称，中国80%被调查群体每日平均盐摄入量超过12.5克，而其他国家84%的人摄入量在7.5~12.5克之间。

这项研究针对18个国家300个不同团体，在8年的时间里对95767名男女进行了观测。研究者检查了参与者们的尿液和血液样本以及健康数据。8年中，近3700名参与者离世，3543人患上严重的心血管疾病。研究者指出，更多的钠摄入量与血压上升、中风风险增加有关联，控制钠摄入量可能有明显的健康助益。但钠摄入量并非越低越好，一定量的钠反而有助于降低心肌梗死风险以及总体死亡率。研究人员表示，这项观察结果还需更深入的随机对比试验进一步证实。

《科学报告》

蓝光产生有毒物质可加速失明

人们都知道蓝光对眼睛有伤害，但一项最新研究解释了蓝光造成伤害的原因。美国托莱多大学的研究人员将视网膜和身体的各种细胞结合起来，包括感光细胞、神经元和心脏细胞。研究者发现，蓝光或视网膜都不会单独损伤其他细胞。但蓝光会刺激视网膜中的视黄醛产生大量自由基离子，对细胞造成损坏。这种作用将会导致视力逐渐下降甚至完全丧失。随着年龄的增长，视网膜防受损能力也在减弱，导致黄斑变性。研究者因此呼吁公众不要在暗处使用手机，因为放大的瞳孔会导致更多的有害蓝光进入眼睛。不过，研究者还发现，维生素E的衍生物α-生育酚可以一定地减少蓝光造成的细胞毒性。他们希望这一发现能为黄斑变性带来新的治疗方法。

《自然》

全球植被覆盖率35年间上升7%

美国研究人员利用30多年的卫星数据绘制成了全球土地覆盖的变化图，他们发现地球的森林植被覆盖正在增加，而裸地覆盖正在减少。

土地变化是指地表的植被覆盖物(森林、草原、耕作植被等)和非植被覆盖物(冰雪等)的面积变化和类型间的相互转换。土地变化既是全球环境变化的结果，也是全球环境变化的原因。然而一直以来，我们依然不清楚这些变化的整体程度——这需要在地方和全球尺度上长期考虑。美国马里兰大学研究人员宋晓鹏及其同事，利用卫星成像数据绘制了1982~2016年间的全球土地覆盖变化图。他们将土地覆盖分为三类：裸地、低植被覆盖和林木树冠覆盖(植被高度超过5米)。研究者发现，尽管农业引起的森林砍伐在热带地区是一个普遍而又突出的问题，但是在研究期间，亚北极、亚热带和温带出现的净增长，让全球的林木树冠覆盖增加了7%(224万平方公里)。全球裸地覆盖减少了116万平方公里，其中以亚洲农业区域的变化最为明显。研究人员最终确定，他们观察到的60%的土地变化都与人类直接活动有关，而40%是由气候变化等间接驱动因素造成的。