《自然—气候变化》

　　“全局考虑”改善气候预测不确定性

　　有科学家预测，在气候变化的影响下，极端气温与降水事件发生频率会有所增加。但是这类事件在局部区域范围的预测却有着很大的不确定性。《自然—气候变化》发表的一项研究认为这些不确定性主要归因于气候系统的内在变化，改进预测模型将使其趋于平衡稳定。尽管如此，该研究认为，对各区域预测结果的平衡将会完善对未来极端气候的预测。

　　Erich Fischer，RetoKnutti等人采用了耦合模式比较计划第5期（CMIP5）的25个模型来模拟2016~2035年与2041~2060年的极端气温与降水情况。他们发现所有的极端情况都存在大量的不确定性，但是那些与降水有关的不确定性是最大的。为了找出内部变化的影响，研究人员对在初始气候条件变换下的单地球系统模型进行了复杂运行。

　　结果发现，内部变化在极端气温情况的不确定性中占有40%~60%的影响，但在极端降水情况的不确定性中则超过75%。这表明在局部范围内无法获取真实的极端气候变化信息，但研究人员注意到从空间上对预测结果进行平均处理可为今后二三十年内的极端气候预测提供坚实的证据。这对我们在面临未来气候事件时制定的计划和采取的适应手段有着重大意义。

　　《自然—方法学》

　　科学家分析现有全RNA测序工具利弊

　　在线发表于《自然—方法学》上的两项相关研究对比了用于分析从单个细胞所有RNA获得的测序数据的不同计算工具。生物体内每个细胞的DNA是相同的，但不同种类细胞间的转录为RNA的部分基因组却有所差别。这种差别在很大程度上影响细胞产生不同功能，所以弄清楚这种差别很重要。

　　单个细胞所有RNA集合（被称为转录组）的高通量测序采用的是一种名为RNA-seq的方法，该测序手段对了解许多基因功能起着一定作用，但是，从75个短碱基对序列片段中重建整个长度可达数千碱基对的转录体则需要更先进的计算工具。

　　Paul Bertone等人对比了用于转录体分析的20多种最先进的计算手段，并用来执行RNA-seq分析过程的两个重要步骤：第一项研究探讨了哪种方法最适合将序列片段标记到参考基因组上，另一项研究侧重于重建被标记序列的转录体所需要的方法，这两项研究均强调了现有计算方法的优势，也提出了缺点和需要改进之处。大多数转录重建方法能很好地执行一些操作比如转录的部分重组，但所有的方法都无法精确重组整个RNA。此次研究为今后校准方法的研发提供了有用的衡量标准。