科 学新闻中总要采访专家。记者对专家要甄别，看他有没有专业背景，有没有利益相关。比如PX事件中，要查哪个专家写过PX方面的文章，并要确保他没有利益关 联。有些专家说厂址一定离城市100公里，这种观点非常影响大众，可仔细查过才知道并没找到任何依据（这专家不是唯恐天下不乱么……）。其实现在很多危机都是信任危机。没人好好说一说，大家也没法静下心听不同的意见。有时候院士说了个结论，回头一查其实根本不靠谱。听到院士说这个结论，有没有追问他根据在哪里。记者一定要自己做判断，看院士的说法能不能让自己信服，毕竟专家不等于证据。
抽象的价值 ——数学与当代生命科学 吴家睿 20世纪中期，随着蛋白质空间结构的解析和DNA双螺旋的发现，形成了以遗传信息载体核酸和生命功能执行者蛋白质为主要研究对象的分子生物学时代。分子生物学的诞生使传统的生物学研究转变为现代实验科学。但是，在生命科学领域的实验科学与其它实验科学如实验物理学相比，更多地是注重经验，而非抽象的理论或概念。此外，这些生物学家们大多关注定性的研究，以发现新基因或新蛋白质为主要目标，对于定量的研究，如分子动力学过程等没有给予足够的重视。尽管如此，现代生命科学在20世纪的下半叶还是取得了丰盛的成果。正如美国科学院院长分子生物学家阿尔伯特(B Albert)所说，“在一个基因克隆占主要地位的时代，当今许多优秀的科学家在不具备任何定量研究的能力下仍然取得了巨大的成绩”。但是，随着后基因组时代的到来，生物学研究者的定量研究能力和知识已不再是可有可无的了。 大势所趋 英国生物学家保罗•纳斯(Paul Nurse) 因细胞周期方面的卓越研究成为了2001年度诺贝尔生理学或医学奖的得主。他曾在一篇回顾20世纪细胞周期研究的综述文章中以这样的文字结束：“我们需要进入一个更为抽象的陌生世界，一个不同于我们日常所想象的细胞活动的、能根据数学有效地进行分析的世界。” 也许基于同样的考虑，2000年10月美国国家科学基金会（NSF）的主任科勒威尔(R Colwell)在向国会提交的报告中，称数学是当前所有新兴学科和研究领域的基础，要求下一年度对数学的资助要增加3倍以上，达到21亿元美金。在这些增加的预算中，有很大的一部分被用来支持数学与其它学科的交叉研究，尤其是数学与生物学的交叉研究项目。 尽管数学一直在现代生命科学中扮演着一定的角色，如数量遗传学、生物数学等。但真正体会到数学重要性的还是20世纪90年代生物学家。基因组学是这种趋势的主要催化剂。随着DNA序列测定技术的快速发展，20世纪90年代后期每年测定的DNA碱基序列以惊人的速度迅速增长。以美国的基因数据库（GenBank）为例，1997年拥有的碱基序列为1x109，次年就翻了一番，为2x109；到2000年GenBank已拥有近8x109个碱基序列。同样，在蛋白质组研究和转录组研究等快速推进的过程中，各种数据也在迅猛的增加。据估计，现在生物数据量可以达到每年1015字节。如何管理这些“海量”数据，以及如何从它们中提取有用的知识成为了对当前生物学家、数学家、计算机专家等的巨大挑战。由此引出了一门新兴学科：生物信息学(Bioinformatics)。此外，对细胞和神经等复杂系统和网络的研究导致了数学生物学(Mathematical Biology)的诞生。美国国家科学基金委员会为此专门启动了一项“定量的环境与整合生物学”的项目，以鼓励生物学家把数学应用到生物学研究中去。几乎在同一个时间，美国国立卫生研究院也设立了一项“计算生物学”的重大项目。 理解生命的新工具：模型 上面的论述也许会造成这样一种印象，数学在现代生命科学中的应用主要是在“海量”数据的处理方面。可以这样说，今天的确是有许多生物学家是从“计算”的角度来看待数学对生命科学的作用。然而，对于理解生命现象来说，计算是远远不够的。当我们把通过基因芯片获得的成千上万的实验数据喂进一台计算机，让计算机根据一定的运行程序吐出一堆堆的结论时，我们是否可以认为，我们已经理解了所要研究的生物学问题？不仅如此，我们也许还需要警惕，不要让计算机代替我们的思考。 对于今天的生命科学工作者，数学的价值应该体现在“模型化”(Modelling)方面。通过模型的构建，那些看上去杂乱无章的实验数据将被整理成有序可循的数学问题；通过模型的构建，所要研究的问题的本质将被清晰地抽象出来；通过模型的构建，研究者们的实验不再是一种随意的探索，而是通过“假设驱动”（Hypothesis-driven approach）的理性实验，就如同物理学家们的工作一样。 上个世纪的实验生物学家把生命视为一个线性的系统，力图以一种简单的因果关系来解释生命活动。通常在那些寻找新基因的研究者的内心深处，大多拥有一个“基因决定论”的愿望：一旦找到了某一种基因，就能解答一个生物学问题。癌症有“癌基因”，长寿有“长寿基因”，聪明有“聪明基因”，甚至犯罪都是由一种“犯罪基因”所造成。但是，几十年的研究轨迹，划出的却是一幅幅越来越复杂的图案。以人类发现的第一个肿瘤抑制基因p53来说，自1979年发现至今，已有近2万5千篇文章涉及到它；直接与p53相互作用的蛋白质多达数十种，新的还在发现之中。现在人们看到的p53已经是一个相当复杂的调控网络。显然，没有数学模型的帮助，要理解和分析p53的功能将不是一件容易的事。不久前，发现p53的生物学家之一莱文尔(A J Levine)和数学家一起，建立了一个解释p53调控线路的数学模型[1]。 数学不仅能帮助我们从已有的生物学实验和数据中抽象出模型和进行解释，它还可以用于设计和建造生物学模型，也许这些生物学模型在自然的状态下是不存在的。在这种意义上说，基于数学模型和假设进行的生物学实验将更接近我们所熟知的物理学和化学实验，更多的依赖于抽象和理性，不再是一门经验科学。 新世纪伊始，数学指导实验已成为了现实。不久前，美国的科学家在《自然》（Nature）杂志上报道了他们人工设计的生物模型。普林斯顿大学科学家设计了一个自然界不存在的控制基因表达的网络。这个网络可以周期性的调控大肠杆菌内一个外源基因的表达[2]。在同一期杂志上，波士顿大学的生物学家也报告了他们相类似的工作[3]。这两个工作的共同特点是，首先应用某种微分方程（两个实验室采用了不同的微分方程）进行推导和设计，然后再根据其设计去进行生物科学实验，如构造基因表达质粒，进行检测基因表达情况等。这些科学家认为：“这种‘网络的理性设计’可以导致新型的细胞工程和促进人们对自然界存在的调控网络的理解。”[2] “万物皆数也” 数学常常被人视为工具。它的确也是非常有用的工具。但是，只要是作为工具，就具有可替换性。“条条道路通罗马”。工具就是道路，可以选择途径A，也可以选择途径B，只要能达到目的地就行。当然，有的可能是捷径，有的可能是弯路。但它们毕竟都不是唯一的。就如同过去的生命科学研究，没有数学也取得了不错的成绩。数学的应用显然会对现在和今后的生物学研究有帮助，但生物学家不用数学行不行呢？ 人类对自然和生命的关注，通常体现在两个方面的问题：构成世间万物的本质是什么以及如何去认识和探寻这种本质。前一类问题是属于本体论，后一类问题则属于认识论。如果采用这样假设：生命的本质最终是体现在数学规律的构成上。那么，没有数学显然我们就不能真正和彻底地揭示出生命的本质。 DNA和蛋白质是两类最重要的生物大分子。它们通常都是由众多的基本元件（碱基、氨基酸）相互联结而成的长链分子。但是，它们的空间形状并非是一条平直的线条，而是一个规则的“螺旋管”。尽管在20世纪中叶人们就发现了DNA双螺旋和蛋白质α螺旋结构，但至今为止，人们还是难以解释，为什么大自然要选择“螺旋形”作为这些生物大分子的结构基础。 不久前，美国和意大利的一组科学家，利用离散几何的方法研究了致密线条的“最大包装”(Optimal Packing)问题，得到的答案是，在一个体积一定的容器里，能够容纳的最长的线条的形状是螺旋形 [4]。研究者们意识到，“天然形成的蛋白质正是这样的几何形状”[4]。显然由此我们能够窥见生命选择了螺旋作为其空间结构基础的数学原因：在最小空间内容纳最长的分子。凡是熟悉分子生物学和细胞生物学的人都知道，生物大分子的包装是生命的一个必要过程。作为遗传物质载体的DNA，其线性长度远远大于容纳它的细胞核的直径。例如构成一条人染色体的DNA的长度是其细胞核的数千倍。因此通常都要对DNA链进行多次的折叠和包扎，使长约5厘米的DNA双螺旋链变成大约5微米的致密的染色体。由此我们可以认为，生命遵循“最大包装”的数学原理来构造自己的生物大分子。 细胞是生命的基本组成单元和功能单元。而细胞分裂（又称为细胞增殖）是细胞最基本和最重要的活动。完成一次细胞分裂的活动称为细胞周期。不同物种的细胞周期的时间长短是不一样的，有着严格的调控。那么，是什么构成了细胞周期的“时钟”？最近的研究表明，对于酵母细胞而言，一种细胞周期调控蛋白的磷酸化程度有可能被用作细胞周期运行的“时钟”。这种被称为Sicl的蛋白质上有9个位置可以被蛋白激酶CDK进行磷酸化。当它被加上第1个磷酸基因至第5个磷酸基团的时候，其分子的行为没有出现变化。但是，一旦被加上第6个磷酸基团时，它就可以和一种称为Cdc4的蛋白发生相互作用，然后被蛋白酶降解，从而导致细胞进入DNA合成期（S期），最后完成细胞分裂。研究者详尽而深入的工作揭示出，Sicl蛋白的每一次磷酸化都有助于与Cdc4的相互作用，但只有到第6次或6次以上，其结合力才达到与Cdc4稳固的结合。此外，如果给Sicl蛋白人为装上一段外源氨基酸肽段，一次磷酸化就能使Sicl与Cdc4结合并导致其降解，这时Sicl控制细胞周期时间的功能就会丧失[5]。这个研究成果很典型地揭示了细胞是如何通过数量的控制来实现其生命活动。 古希腊著名的数学家毕达哥拉斯(Pythagoras)曾给后人留下过这样一个观点：“万物皆数也”。如果他的观点是正确的，作为大自然的杰作——生命，一定也是按照数学方式设计而成的。因此，数学不仅仅能够提升生命科学研究，使生命科学成为抽象的和定量的科学，而且是揭示生命奥秘的必由之路
science report 科学报告； 科学报道 I abstracted the main ideas of his science \x09 我对科学报告的主要观点作了摘要 如果你对这个答案有什么疑问,
不管是正面 还是负面，科学报道要拿数据说话。一个经常存在的问题是：数据找不到。企业不提供，官方不提供，甚至有的专家也不给。其实做过科研的人可能有体会，数据未必问人，看论文就好了，尤其是英文的。好的文章源头（各种数据库如美国科学促进会）相当于把良莠不齐的文章删选了一遍。
Cell，Nature，Science，PNAS
本期《自然》《科学》精选本期《自然》《科学》精选 【字体：大 中 小】 时间：2009年4月3日0 来源：生物通------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 摘要： 4月2日Nature封面故事：天然气田封存CO2的机制 减小人为产生CO2对气候影响的多种选择方案之一是，将来自发电厂和其他工业源头的排放物埋掉。但埋藏方法有多安全、效率有多高？一个埋藏地点的设计及长期可行性关键取决于CO2是怎样存放的和在哪里存放的。天然气田能在千年时间尺度上对人为产生的CO2进行安全的地质存放，而现在，利用惰性气体和碳同位素示踪剂所做的一项研究，对在北美、中国和欧洲九个天然气田的CO2清除中所涉及的过程完成了定性。该研究发现，居主导地位的CO2汇是地层水中的溶解，而碳酸盐矿中的固定作用只扮演一个小角色。这表明，CO2废弃物在类似地质系统中的长期存放模型需要将水中所溶CO2的潜在流动性考虑进去。针对HIV的多种记忆抗体血清记忆（Serologic memory）是长期免疫效能的一个重要因素，但我们对由被HIV等重要人类病原体感染的人体中记忆B细胞所产生的抗体却几乎不了解。为了对HIV的记忆抗体反应进行研究，Scheid等人从来自具有高血清值的广谱中和抗体的6个HIV感染者的HIV-特异性记忆B细胞中克隆出了超过500个抗体。这些患者体内B细胞对HIV的记忆反应由多达50个独立的、扩展的B-克隆组成，这些B-克隆表达一组针对不同病毒表位（抗原决定部位）的不同抗体，其中几个对于广谱HIV中和及有效免疫可能有重要作用。HK97原壳体的高分辨率结构“Lamda-like dsDNA噬菌体”HK97，是研究病毒衣壳成熟过程的一个有利体系，因为它在大肠杆菌中从仅仅两个病毒基因产物的表达中就可以组装成，并且其成熟过程可以很容易在体外触发和分析。研究人员已经确定了不同的成熟病毒衣壳的结构，但此前尚未获得噬菌体的双链DNA病毒的原壳体。现在，Gertsman等人报告了HK97原壳体的高分辨率结构，从而为导致感染性病毒颗粒（virion）的衣壳组装过程提供了线索。从这一结构中获得的知识对于如人疱疹病毒等相关病毒的研究也有参照性。3D信息在大脑中的处理方式大脑在编码深度（或3D）信息时为什么不会将其与环境中的其他视觉提示混淆？采用双目看东西的动物对深度的感觉，是通过对比每只眼睛所接收到的图像之间的差别来实现的。视觉皮层中的一些神经元会对这种偏差做出反应，而其他神经元则对来自一只眼睛或另一只眼睛的输入信号有偏好（这种现象称之为“眼优势”）。采用双光子钙成像，Prakash Kara 和Jamie Boyd得以能够对猫视觉皮层一个小区域中几乎每个神经元的反应进行比对，他们发现，对“眼优势”和双目偏差的反应存在于大脑内确定的轴上：编码3D信息的功能图与给出到达每只眼睛的视觉输入的相对强度信号的另一个功能图成直角排列。 这两个功能图的相对排列方式，为了解大脑中的局部回路何以能够同时地、无缝地处理环境中的多种感官特征提供了重要线索。大脑为什么能同时记住多个目标的不同细节虽然我们能够在工作视觉记忆中记住几个不同目标，但我们是怎样记住每个目标的特定细节及视觉特征的仍是一个谜。对工作记忆负责的高级区域中的神经元似乎对视觉细节并没有选择性，大脑皮层的早期视觉区域具有能够处理来自眼睛的输入视觉信号的独特能力，但过去人们认为它不能执行如记忆等高级认知功能。Stephanie Harrison 和 Frank Tong等人，利用对来自功能性核磁共振成像(fMRI)的数据进行解码的一种新方法，发现早期视觉区域能够保持关于存放在工作记忆中的相关特征的特定信息。研究人员向志愿者出示了两个不同取向的条纹图案，要他们在被fMRI扫描时记住其中一个取向。从对扫描结果所做的分析，研究人员有可能预测，在两个取向的图案中的哪一个中，一个目标在超过80%的测试中都会被保留。4月3日Science人类会长出新的心肌细胞据4月3日的《科学》杂志报道说，一个长期存在的问题，即我们在一生中是否能够产生新的心脏细胞或我们在出生的时候就拥有了固定数量的心肌细胞现在终于得到了解答。 Olaf Bergmann及其同僚利用大气中的放射性污染发现，在人的生长过程中，人类实际上确实会再生一些心脏细胞（或称心肌细胞）。 由于大气中的碳-14水平在1950年代因为进行地面上核弹爆炸而增加，这导致了地球上所有生物的细胞中的该种同位素的水平都可能增加。 当地上核试验被禁止之后，我们的DNA中的碳-14水平开始慢慢地下降。因此，研究人员能够用该同位素作为一种细胞出生时的日期标记。 研究人员用碳来标记在核试验前后的不同时期出生的人的心脏细胞以建立在这些细胞中DNA合成时的年代。 他们的结果表明，心肌细胞确实会在我们一生的过程中缓慢地更新，而其更新率在缓慢地下降，即在25岁时，心肌的年度更新率为1%，而到75岁的时候，该更新率下降至45%。 研究人员测定，在这些心肌细胞中，那些在人的正常的一生中被更新的细胞不到50%。 这一发现提示，人们有必要研究刺激心肌更新过程的治疗策略以治疗损害的人类心脏细胞。 在一则相关的Perspective中，Charles Murry 和 Richard Lee对这一发现进行了更为详细的解释。应用生物学原理来安全制备电池据4月3日的《科学》杂志报道说，本周的《科学》期刊中有一则经过同行审议的有关新电池技术的描述。这一话题最近在2009年3月23日在白宫被重点介绍过。这一重要的研究对结合应用化学和生物系统来创制对环境友善的高功率锂离子电池进行了描述。Yun Jung Lee及其同僚研发了一种技术：将M13病毒进行基因编程，使其能够作为一种脚手架。人们可以在其上搭建可用于高功率电池的高度导电的电极。这种用遗传工程所设计的病毒可以沿着其表面长出无定形磷酸铁。这种材料一般来说并非良好的导体，但它在纳米尺度的情况下则成为一种有用的电池材料。这些病毒的末端被设计成与碳纳米管联结，从而形成一种可在电池内增进导电性能的网络结构。研究人员观察到，那些克隆出的对碳纳米管具有最强亲和力的病毒可以使磷酸铁的充放电率与最尖端的（但也更为昂贵并具有毒性）结晶状磷酸锂铁电极相媲美Lee及其同僚通过应用基本的生物原理发现了一种对生态友善、在低温下能够将低导电性的物质转变为有效电极的脚手架。将来，这些电极也许可以用于便携式电子装置和混合动力电气汽车的高功率电池中。机器人能够像科学家那样进行思考吗？据4月3日的《科学》杂志报道说，机器人也许至少可以在实验室中在某种程度上取代研究人员。 这是本期《科学》杂志的2篇报告所得出的结论。这2篇报告都预想着机器人能与科学家共同工作，而非同时取代他们。 Ross King及其同僚创建了一个取名叫ADAM的机器人，它不但能够做酵母菌代谢的试验（无需或很少需要人对该实验进行干预），而且它还能对那些实验的结果进行思考并计划下一步要做的实验。 设计该机器人的目的是为了填补那些未知酵素的空白，人们需要用这些酶来进行代谢和基因组学的生物化学及生物资讯学的有关描述。 文章的作者证实，ADAM确实发现了那些在酵母菌代谢中具有功能的各种酶。在第2项研究中，Michael Schmidt和Hod Lipson运用一种运算法则（它本身并非建立在物理学、运动学或几何学的知识基础之上）来搜寻可解释诸如钟摆运动等物理系统行为的数学公式。 但是，科学家们仍然需要介入并识别那些以数学形式所表述的物理定律并对其含义进行解释。 一则相关的Perspective对这两项研究进行了讨论。 覆盖我们的恐惧感据4月3日的《科学》杂志报道说，最近在大鼠中所取得的覆盖其恐惧记忆的成功可能在某一天能够将这种方法与当前的治疗手段结合起来，帮助人们克服他们的恐惧，而且无需使用药物或创伤性的手术。 Marie Monfils及其同僚发现，在大鼠回忆恐惧的记忆之后不久运用一种标准的“削弱”疗法（这种疗法有时也用在病人身上）可以有覆盖原先的恐惧性记忆的效果。 研究人员开展了一系列的试验。在这些试验中，他们通过发出某种声调并在此后对大鼠施予电击来诱导大鼠的恐惧。 此后，该音调的出现就会使大鼠回忆起对电击的恐惧的联想。 研究人员注意到，尽管音调和电击的恐惧联想在大鼠的脑子中仍然记忆犹新，但当人们发出很长系列的音调但又不给予电击时可以有效地动摇大鼠的恐惧记忆，并将其代之于一种良性的记忆。 用这种技术治疗过的大鼠显示了较低的对声音本身所诱导的恐惧程度，而且它们原先的恐惧记忆自动重现的机率也较小。 这种技术似乎能够永久性地覆盖恐惧记忆，而且无需使用药物。 在未来的某一天，也许可以将这种技术用在人的身上来治疗精神性的疾病并克服我们的恐惧性联想。
Science report 科学报道科学报告
科学 和自然是两个专业权威杂志 只是各个的戴白领域不同 国内应该可以订购 不过看的懂不懂是个问题 因为都很专业化 可以去邮局查找订阅编号
首当其冲的就 科学 自然。
比较有名的是Science和Nature吧。只涉及物理，生物，化学，没有数学内容，但是比较普及。 Science的官网地址：的官网地址：不过这不是科普类的科学杂志，刊发的都是专业论文。但是绝对称得上是最著名的科学杂志。
最最著名的就是<科学>咯,中国很多科学杂志的文章都是从那里转载翻译的
美国《科学》杂志为周刊 一年51期当今世界上，许多国家（特别是发达国家）都有名为《科学》（Science）、年代久远、影响卓著的科学刊物。 美国《科学》杂志 英文名：Science Magazine [1] 《科学》是发表最好的原始研究论文、以及综述和分析当前研究和科学政策的同行评议的期刊。 该杂志于1880年由爱迪生投资1万美元创办，于1894年成为美国最大的科学团体“美国科学促进会”——American Association for the Advancement of Science (AAAS)的官方刊物。全年共51期，为周刊，全球发行量超过150万份。 多数科技期刊都要向读者收取审稿、评论、发表的相关费用。但《科学》杂志发表来稿是免费的。其杂志的资金来源共有三部分:AAAS的会员费；印刷版和在线版的订阅费；广告费。 《科学》杂志属于综合性科学杂志，它的科学新闻报道、综述、分析、书评等部分，都是权威的科普资料，该杂志也适合一般读者阅读。“发展科学，服务社会”是AAAS也是《科学》杂志的宗旨。 在全球，《科学》杂志的主要对手为英国伦敦的《自然》杂志，该杂志创办于1869年，曾发表了大量的达尔文、赫胥黎等大师的文章。21世纪的 前4年中，二者为率先发表人类基因排列的图谱而激烈竞争。 《科学》杂志的主编唐纳德·科尼迪毕业于哈佛大学，博士学位,为斯坦福大学第八任校长，著名的环境科学教授。 《Nature》也属于周刊。杂志简介 英国著名杂志《Nature》周刊是世界上最早的国际性科技期刊，自从1869年创刊以来，始终如一地报道和评论全球科技领域里最重要的突破。其办刊宗旨是“将科学发现的重要结果介绍给公众，让公众尽早知道全世界自然知识的每一分支中 取得的所有进展”。《Nature》杂志每星期在全世界发行6万份，大约四分之一发行到图书馆和研究机构。 其中文网站：英国自然杂志《自然》杂志也为周刊。
科技新闻具有以下特点：新闻性，是指科技新闻内容要新，时间上是新近发生的，新闻性是科技新闻区别于其他科技文体的主要特点。科学性，是指科技新闻中报道、传播科学内容，且是真实的，表述准确，有科学根据。同时在报道、传播科学事实时，要注意向广大读者普及科学知识。科学性是科技新闻区别于其他新闻文体。通俗性，是指科技新闻写作时，应用一定的科普写作技巧，语言要形象生动，巧用比喻和解释，还可以插入一些背景材料，便于广大读者接受和理解 科技新闻的主要作用是及时传播科技消息，促进科学技术交流；同时，通过科技新闻报道，宣传党和国家的科技政策，宣传先进的科学技术，推动科学技术转化为现实生产力。此外，还通过科技新闻可以向社会大众普及科学知识，促进社会主义物质文明和精神文明建设。
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