近日《Nature》編輯和讀者一起選出了2019年度材料領域四篇杰出論文，整理如下：

01 科學家可能找到了接近室溫的超導體材料！

超導可以以100％的效率傳輸電能，在各個領域具有廣泛用途。然而，超導狀態僅存在于遠低于室溫（295開爾文）的溫度下，導致這些應用受到了阻礙。一個世紀以來，全球科研人員一直在尋求能夠實現室溫超導的材料，以在沒有損失的情況下輸送電流。德國馬普化學所Drozdov團隊報道了當壓力壓縮到地球大氣壓超過一百萬倍時，氫化鑭化合物在250 K時就變成超導體，這是目前已知的最接近室溫的超導體。

全文鏈接：https://www.nature.com/articles/s41586-019-1201-8

02 全球變暖“腳步”加快？科學家發現格陵蘭島冰川下或有甲烷逃離

格陵蘭冰蓋是世界第二大冰蓋，面積1,833,900平方公里。由于全球氣候變暖，格陵蘭冰蓋正處于融化過程中。2016年，一項研究顯示從2003年到2013年，該地區的冰融化了將近2.7萬億噸。該論文作者指出，格陵蘭島每年融化的冰比原先估計的多180億噸，相當于5萬座帝國大廈的重量。2018年，英國《每日郵報》報道稱，格陵蘭島的冰蓋正在以前所未有的速度融化，僅20世紀以來，融水就增加了30%。研究人員稱，格陵蘭島冰蓋的融化速度已經達到了極速，且其冰流失是導致海平面上升的主要因素之一。

近日，英國一項研究發現，格陵蘭島一600平方公里的區域在融化期至少釋放了6噸甲烷。眾所周知甲烷和二氧化碳都是造成溫室效應的罪魁禍首。據分析顯示，同等質量的兩者，甲烷的溫室效應是二氧化碳的25倍。如果全球溫度持續升高，南北極冰山將大幅度融化，海平面將大大上升，一些島嶼和沿海城市可能將被淹沒。因此，格陵蘭冰蓋融化現象應該再次引起我們高度關注。

全文鏈接：https://www.nature.com/articles/s41586-018-0800-0

03 瑞士科學家用AI教會四足機器人ANYmal快速爬起

蘇黎世聯邦理工學院，在《Science Robotics》上面發表了一篇關于訓練四足機器人ANYmal的文章，詳細闡述了用深度學習訓練ANYmal的結果。研究人員稱，他們應用了強化學習的相對較新的方法，先為系統設定目標，然后為其提供一種測試實現這些目標的方法，在達到基準時不斷改進。測試一遍又一遍地進行，有時數千次，直到它正確為止。在反復訓練之下，ANYmal不僅自身平衡能力更穩定。

在被暴力踹倒之后，還能能立刻翻轉并站立起來，動作也像極了真實小狗的動作。

另外，由于真實實驗太過浪費時間，研究人員還開發了一種仿真模式。他們在電腦里仿真出ANYmal的虛擬版本，由于虛擬版本可以同時訓練多只ANYmal，研究人員稱，這種虛擬的學習速度是現實學習速度的1000倍。他們先讓虛擬狗自己訓練11個小時，再將結果下載到屋里機器人身上，效果可以說非常顯著。

相關論文以“Learning agile and dynamic motor skills for legged robots”為題發表在《Science Robotics》上。

全文鏈接：https://doi.org/10.1126/scirobotics.aau5872

04 上海有機所董佳家《Nature》：源于“意外”的點擊化學新突破

中國科學院上海有機化學研究所有機氟化學重點實驗室董佳家研究員課題組在尋找新的SuFEx反應砌塊的過程中，意外發現一種安全，高效合成罕見的硫（VI）氟類無機化合物FSO2N3（氟磺酰基疊氮）的方法，他們同時發現該化合物對于一級胺類化合物有極高的重氮轉移反應活性和選擇性。該成果近日發表于《自然》。孟根屹，郭太杰，馬天成是該文章的共同第一作者，董佳家研究員與K. Barry Sharpless教授為文章的共同通訊作者，上海有機所為本論文的唯一通訊單位。

一級胺無疑是有機化學中多樣性最大，砌塊可得性最高的官能團。在這個新發現反應的基礎上，他們從大量可得的一級胺官能團分子砌塊出發，在96孔板內直接合成了對應的疊氮砌塊庫（1224個），該化合物庫不需分離純化可以和任意給定端炔化合物進一步在96孔板內進行環加成反應（單人操作），進而直接進行功能篩選。在實現了砌塊的極大多樣性和鏈接的高度可預測性的前提下，建立了高度可預測的高通量合成模式。（圖：模塊化的點擊化合物庫方法）他們將這個新發現的，FSO2N3與一級胺類化合物的重氮轉移反應稱為第三個點擊化學反應，把該過程命名為模塊化的點擊化合物庫方法。該方法除了能夠和已知組合化學方法例如DNA編碼化合物庫方法兼容之外，相比于之前的組合化合物庫方法，該模式有幾個突出特點：化合物庫不以混合物的形式展示，可以直接應用于生物功能的表型篩選；由于點擊反應的正交性和反應條件的生物相容性，可改造的前體分子范圍極大；該過程對于不同結構的底物反應條件歸一化，不需要分離純化過程直接進行功能分子的篩選；流程簡單，確證后的目標分子可以在極短時間內進行克級規模以上的放大，迅速推進。這些特點使得該方法可進行低成本的復制。 

模塊化的點擊化合物庫方法 

在上海有機所的大力支持下，目前該團隊已經將一級胺砌塊的數量推進至5000個以上。董佳家研究員認為：“基于這種模塊化的合成方式，短時間內對于給定藥物小分子或者大分子砌塊進行萬次以上的改造是可行的，合成效率的提高對于藥物先導分子的發現將起到直接的作用。”

全文鏈接：https://www.nature.com/articles/s41586-019-1589-1