2024诺贝尔奖得主作品合集出炉！畅读150+期刊论文和图书章节

2024年诺贝尔奖已于10月7日至14日陆续揭晓，我们感谢各位诺奖得主在各自的学科领域做出了突出贡献，也很荣幸施普林格·自然（Springer Nature）出版了诺贝尔各奖项获得者的研究成果。

我们累计出版了大量2024年诺贝尔化学奖、物理学奖、生理学或医学奖以及经济学奖获得者的学术论文和图书章节，涵盖Springer、Nature Portfolio、BMC、Palgrave Macmillan等一系列Springer Nature旗下的知名品牌。我们将今年诺奖得主的研究成果整理成了“2024诺贝尔奖得主作品合集”，共收录 150+篇期刊论文和图书章节，现向广大读者开放阅读，其中开放获取（OA）的文章则可永久免费访问。

2024年诺贝尔生理学或医学奖授予两位遗传学家——美国马萨诸塞大学医学院的Victor Ambros和美国麻省总院的Gary Ruvkun，表彰他们发现了微小RNA（microRNA）——这类微小的RNA分子能帮助调控多细胞生物中基因的表达。microRNA在复杂生物体内执行一系列任务，从胚胎发育到细胞生理机能。研究人员推断，microRNA参与了许多演化跨越事件，如人类鼓起的大脑，它们还被认为与癌症发病和其他疾病有关。

Victor Ambros（左）和Gary Ruvkun（右）发现了microRNA，这类分子能帮助调控我们细胞内的基因活动。来源：Steve Jennings/Getty for Breakthrough Prize

诺贝尔奖获得者的突破性成果绝非一日之功，而是基于多年的付出和大量的研究。Victor Ambros和Gary Ruvkun在《自然》、《自然-遗传学》、《科学报告》、Genome Biology、Development Genes and Evolution等期刊上发表了原创性研究，在《RNA干扰、编辑和修饰》、《发育：分子遗传学方法》、《成功衰老的内分泌因素：基因、荷尔蒙和生活方式》等施普林格·自然图书中亦著有章节。

2024年诺贝尔物理学奖授予两位研究人员——美国普林斯顿大学的John Hopfield和加拿大多伦多大学的Geoffrey Hinton，表彰他们开发了理解神经网络的工具——这一发现正是今日蓬勃发展的人工智能（AI）的基础。他们基于物理学工具提出了驱动人工神经网络的方法，利用大脑启发的分层结构来学习抽象概念。他们的发现“构成了机器学习的基石，可以帮助人类做出更快、更可靠的决定”，诺贝尔奖委员会主席、瑞典卡尔斯塔德大学的物理学家Ellen Moons在发布会上表示。“人工神经网络正在推动粒子物理学、材料科学和天体物理学等各种物理学课题的研究。”

瑞典皇家科学院宣布获奖者。来源：Jonathan Nackstrand/AFP via Getty

诺贝尔奖获得者的突破性成果绝非一日之功，而是基于多年的付出和大量的研究。两位研究人员在《自然》、《自然-神经科学》、Machine Learning、Biological Cybernetics、Journal of Signal Processing Systems等期刊发表了研究和综述，在《信息论的复杂性》、《计算和神经系统》、《神经网络和行为建模》等多本施普林格·自然图书中亦著有章节。