2006年7月28日 美国《科学》周刊313卷 第5786期 提要 
本期专题部分：HIV/艾滋病
研究人员在本期专题部分的一篇综述中指出，一段长时间以后，人类也许能向其他灵长类那样，最终进化出对HIV或艾滋病的一定程度的抵抗力。Jonathan Heeney与荷兰和英国的同事讨论了人类的HIV，探讨了一些个体的免疫系统的小变化如何开始对抵抗该病毒的进化起一些作用。总体来说，这个过程会在进化的时间尺度上发生，但不是在较近的未来。与此同时，对这些变化的进一步了解也许能为新的治疗方法提供线索。
专题部分还包括一篇Anthony Fauci 撰写的社论、以及获奖记者Jon Cohen撰写的有关HIV/艾滋病在拉丁美洲和加勒比的10篇报道。Cohen 在10个月的时间里去了墨西哥、中美洲和南美洲、以及加勒比海的12个国家，访问了诊所、妓院、实验室、注射吸毒场所、各国的公共卫生部门、同性恋者俱乐部、大学、贫民窟、民工聚集的铁路小站、监狱、以及许多在HIV病毒困扰下生活的人们。
专题介绍：Learning to Live With HIV, Leslie Roberts and Jon Cohen
小鼠大脑中的焦虑
新研究指出，小鼠的焦虑看起来至少部分地由大脑的"较高"区域中的5-羟色胺受体控制。Noelia Weisstaub和同事说，这些发现也许能帮助揭示焦虑、恐惧和抑郁的神经化学，并可能带来针对焦虑的药物靶标。研究人员显示，没有神经递质5-羟色胺受体的小鼠表现出较少的焦虑，而且在遇到新的、有潜在危险的情况下（比如在一个高架迷宫中跑或是在新环境中吃东西），表现出较少的退却。但是这些小鼠的被恐惧制约的和与抑郁有关的行为没有受到影响。在大脑皮层，而不是皮层下区域中，恢复受体功能，使小鼠恢复了正常的焦虑状态。研究人员说这也许提示了焦虑响应是在大脑负责复杂功能的部分作出的风险和威胁估计的帮助下产生的。
报告：Cortical 5-HT2A Receptor Signaling Modulates Anxiety-Like Behaviors in Mice, Anna Selmecki, Anja Forche, and Judith Berman
天花病毒的遗传多样性很低
新研究指出，安全实验室保存下来的天花正式消灭前历年的样品显示，天花的遗传多样性很低。Joseph Esposito和同事说，45个分离出的不同天花病毒株的DNA序列几乎是一样的。尽管有高度的类似性，但是他们的分析也提出了病毒的三个主要进化分支：西非洲、亚洲、和南美洲。通过重建这些进化分支以及确定这些毒株导致不同死亡率的蛋白差异，研究为改进诊断化验以及药物治疗提供了基础数据。
科学特快研究文章：Genome Sequence Diversity and Clues to the Evolution of Variola (Smallpox) Virus, Joseph J. Esposito, et al.
免疫系统的蛇咬解毒剂
新研究提出，名为肥大细胞的免疫细胞帮助保护小鼠不受某些毒蛇咬和蜜蜂蜇的危害。虽然目前最清楚的是肥大细胞在帮助产生过敏性休克、哮喘和过敏的症状上的作用，但是科学家也认识到这些细胞在免疫系统对付感染上的其他辅助作用。许多昆虫和爬行类的毒液含有能激活肥大细胞的化学物质，所以研究人员通常认为肥大细胞的作用是恶化毒蛇咬或毒虫蜇的危害。但是，Martin Metz和同事的一项新研究显示，蛇和蜜蜂的毒液对缺少肥大细胞的小鼠比对正常小鼠的害处更大。用以色列鼠毒蛇毒液做的试验提出，肥大细胞通过释放羧肽酶A提供保护作用，该酶降解毒液的一个危险成分，这给解毒研究提出了可能的新方向。蛇咬含有不同量的毒液，肥大细胞对低于或接近致命量的毒液的作用最大，文章的通讯作者Stephen Galli说。
报告：Mast Cells Can Enhance Resistance to Snake and Honeybee Venoms, Martin Metz, et al.
气候变化是否增加了暴风的强度？
强烈的热带暴风比如2005年的飓风卡特里纳和2006年的暴风拉里过去几个飓风季节中变得更为常见，使一些研究人员把剧烈暴风与全球气候变化导致的海水表面温度升高联系起来。在本期一篇研究评述中，Christopher Landsea和同事提出，全球热带暴风数据不够完整可靠，还不能使人们得出暴风强度的长期趋势，这使确定最近的极端暴风是否是全球变暖的结果变得比较难。研究人员说，在能够恰当评估热带暴风趋势前，首先需要解决改变卫星监控、世界各地观察站的不同操作标准、以及官方数据中存在的漏洞等问题。
研究评述：Can We Detect Trends in Extreme Tropical Cyclones?, Christopher W. Landsea, Bruce A. Harper, Karl Hoarau, and John A. Knaff
教机器识别图案
在大量数据中找到最重要的内在图案，比如识别一个人的面孔或笔迹，是一项巨大的计算问题，研究人员说这样的计算可以用涉及“神经网络”的方法来做。神经网络以人大脑处理信息的方法为模型，由一大批连接的能够学习识别图案的开关组成。神经网络与常规计算机不同，后者按照一组规则来解决计算问题。Geoffrey E. Hinton和Ruslan R. Salakhutdinov 设计了一个用神经网络把 “高维”数据转换为低维码的方法，有点像数据压缩。文章作者显示，他们能比用其它方法重新生成更接近原始数据的反压缩。一篇相关的研究评述指出，神经网络曾经比较热门，但近来不再那么被人注意，这项新研究也许使人们重新对其感兴趣。
报告：Mast Cells Can Enhance Resistance to Snake and Honeybee Venoms, Martin Metz, et al.
研究评述：New Life for Neural Networks, Garrison W. Cottrell
