封面图片：Rob Dobi
封面故事
脑肿瘤怎么“生根发芽”
脑肿瘤是最丧命的癌症之一。原发性脑肿瘤（如恶性胶质瘤）以及从其它器官转入颅内的脑搬运瘤特别难以治好。本周《天然》宣布的三篇论文探究了脑肿瘤的成长特性，为知道癌细胞怎么“绑架”并融入大脑神经网络供给了见地。Michelle Monje和Frank Winkler团队别离发现致癌胶质瘤细胞会与神经元构成功能性突触。Douglas Hanahan团队则标明搬运至脑部的乳腺癌细胞会以突触周围伴侣的方式参加构成突触结构。之后，癌细胞会使用这些突触促进本身成长。研究人员发现这种突触激活与癌细胞在脑部的定植、恶性肿瘤细胞增殖和肿瘤成长存在相关，突出了神经元活动在脑肿瘤中的效果。
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论文：Electrical and synaptic integration of glioma into neural circuits
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论文：Glutamatergic synaptic input to glioma cells drives brain tumour progression
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论文：Synaptic proximity enables NMDAR signalling to promote brain metastasis
深度学习帮忙猜测厄尔尼诺
《天然》宣布的一篇论文报导了一种可以提早一年半猜测厄尔尼诺事情的深度学习办法，克服了该领域内长期存在的一项应战。
厄尔尼诺事情发作于太平洋东部和中部，会引起极点气候，对当地生态系统形成严峻危害。猜测这些事情一向困难重重，由于传统的猜测办法无法供给超越一年的精确猜测。
Yoo-Geun Ham及搭档报导了可以猜测厄尔尼诺事情的深度学习办法，该模型使用1871年至1973年的历史气候数据以及厄尔尼诺事情的模仿数据进行练习，并经过1984年至2017年的数据进行测验。与现行的气候猜测办法比较，该深度学习算法的猜测精确性更高，猜测时刻最多可提早一年半。作者还能借此猜测某一厄尔尼诺事情是发作于太平洋中部仍是东部，而且在其发作之前判定海面温度改变。
作者以为上述办法供给的猜测或许也可用于未来的气候猜测，协助制定政策应对厄尔尼诺的影响。
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论文：Deep learning for multi-year ENSO forecasts
