小麦有上万年的驯化历史。前不久，我国科学家牵头开展的一项研究，发现了小麦品种分化的关键区域，并揭开了小麦演化的奥秘，相关成果刊登在近日出版的《自然》杂志上。该研究由中国农科院作物科学研究所研究员张学勇团队联合国内外科学家共同完成。

　　小麦基因组极为复杂，经过长期培育，育成的品种丰富多样。张学勇介绍，科研人员挑选了17个具有代表性的小麦品种，对它们染色体水平的基因组进行从头“组装”，最终得到了高质量的基因组数据。研究过程中，他们发现，染色体跨着丝粒区域是小麦品种分化的核心区域。

　　科研人员分析，我国小麦品种的遗传多样性高于国外品种。这背后可能有个原因：我国小麦商业化育种发展的速度相对没那么快，在一定程度上让小麦的遗传多样性得以保留，品种的韧性也维持在较高水平。这一发现有望为以后调整作物育种体制提供参考。

　　冬麦和春麦是怎么分化出来的？科研人员通过分析春化基因VRN—A1拷贝数的变异情况找到了答案。联合团队成员、中国农业大学教授郭伟龙介绍，小麦的祖先种，像野生四倍体、栽培四倍体，基本上都是“春性”类型，体内基本只携带一个VRN—A1基因拷贝。后来，普通小麦发生了“冬性”突变，VRN—A1基因的拷贝数也出现了变化，小麦的抗寒性也随之改变。

　　该研究还发现了一个很有意思的现象：小麦地域饮食习惯潜在造就了小麦北“硬”南“软”。张学勇解释，小麦籽粒的硬度是影响面团结构的关键遗传因素，它受Pina和Pinb两个基因控制。当这两个基因中任何一个发生突变或者丢失时，籽粒硬度就会提高，用这样的小麦制作烘焙食品，口感会更好；要是两个基因都正常，就更适合加工馒头这类松软的食品。

　　中国工程院院士刘旭认为，这项研究成果将推动我国小麦种质资源研究迈入大数据时代，加快重要基因的挖掘与利用。（喻思南）

　　据《自然》杂志近日报道，美国新兴技术观察站（ETO）一项分析报告发现，中国目前正在进行的大部分芯片设计和制造研究方面的基础研究，有望为未来的计算硬件奠定基础。

　　车市竞争从价格战转向智驾战。近期上市的几款新车上搭载或升级智驾功能，包括15万元级的深蓝L07，长安汽车董事长朱华荣表示：“今年8月将智驾覆盖到10万元级车型。“比亚迪多款车型搭载了基于地平线M的天神之眼C高阶智驾系统。

　　此项研究中，团队将金属熔化，并利用团队前期制备的高质量单层二硫化钼压砧进行挤压，实现了多种二维金属的普适制备。

　　近日，来自浙江中医药大学第一附属医院的陈喆研究员团队，联合浙江大学化学系白宏震、汤谷平教授及海洋学院王楠副教授团队，在材料科学领域的国际顶级期刊Advanced Materials上发表最新研究成果。

　　北京大学生命科学学院、北大—清华生命科学联合中心白洋团队13日凌晨在国际学术期刊《细胞》发表成果，构建首个作物根际细菌基因组数据库以及作物根际病毒基因组数据库，

　　我出生在安徽寿县农村，幼时目睹父老乡亲缺医少药的困境，长大后便下定决心做一名医生，治病救人。

　　2025年3月13日是第20个世界肾脏日，本届主题是“您的肾脏还好吗？早检查，保健康”，旨在呼吁全社会关注肾脏健康，提高对慢性肾脏病的早期认识，强调了早期发现和干预对肾脏健康的重要性。

　　从中国农业科学院棉花研究所获悉，该所王占彪研究员团队定量解析了童装、针织衫、工作服、T恤和作训服等棉质纺织品“从种子到成衣”全阶段的碳排放情况，即碳足迹，并提出对应的具体“减碳”策略，为我国棉花纺织服装产业的可持续发展提供了重要思路和线索，也为全球棉花纺织产业减排策略的制定提供了科学依据。相关研究成果近日发表在环境科学类国际期刊《资源、保护与回收》上。

　　刚开学，我和学生聊天，询问他们假期有啥进步。有学生说深入钻研了英语六级通关秘籍，自信本学期六级必定取得高分；有学生讲潜心研究了高压绝缘，C刊论文胜券在握；

　　这个春天，越来越多“Z世代”新农人走进田间地头，带来春耕新气象。如今，他接到了3000多亩农田的服务“订单”，周边农户都乐意把农田托付给这个老练的“新农人”来打理。

　　人工智能的快速发展和广泛应用，能够推动数实深度融合，释放需求潜力，提升产出效率，推动全要素生产率持续提高。

　　龙泉又多了一张新名片——汽车空调热管理产业，全市不到30万的人口中，就有近2万人从事汽车空调行业。

　　发展新质生产力，抢占科技创新与产业创新制高点已成为各国在新一轮科技革命和产业变革中抢占先机的“首选项”。

　　新一轮科技革命和产业变革带来的机遇之下，找准产业发展需求的“钉子”，砸实科技成果转化的“锤子”，是实施创新驱动发展战略的关键。

　　CGT25型燃气轮机额定输出功率25兆瓦，具有功率密度大、结构紧凑、地域适应性强、双燃料适配及在线

　　科普事业的发展，是一场与时代共进的征程。把科普这一“翼”做强做优，在全社会形成崇尚科学、追求创新的良好风尚，就能更好助力科技创新的腾飞。

　　从伦理治理的角度看，研发者应在数据收集、模型训练和算法设计阶段，引入多样性、多元化的视角，避免单一文化或群体偏见主导AI。