本周Nature论文推荐 | 19年5月30日刊

封面图片：AXS Studio

封面故事：“人类微生物组整合计划”发表最新研究成果

由美国国立卫生研究院资助的“人类微生物组整合计划”（iHMP或HMP2）结束了一个十年期的项目，该项目旨在探索人类与人体各种微生物之间的相互作用。在本期《自然》中，iHMP研究网络联盟（Research Network Consortium）的团队发表了这一项目的研究结果和分析。在第一篇论文中，Curtis Huttenhower和同事考察了炎症性肠病中的宿主-微生物相互作用；在第二篇论文中，Michael Snyder和同事报道了前驱糖尿病的宿主-微生物互作——已知前驱糖尿病会发展成2型糖尿病。另一篇“观点”文章介绍了项目概况，探讨了研究结果如何促进了人们对疾病发生和进展的理解，从而为疾病诊疗铺平道路。封面的艺术概念图展现了人体-微生物相互作用的多样性。

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文章：Multi-omics of the gut microbial ecosystem in inflammatory bowel diseases

文章：Longitudinal multi-omics of host–microbe dynamics in prediabetes

观点文章：The Integrative Human Microbiome Project

新闻与观点文章：Tracking humans and microbes

“智能手套”有望为机器人增添人类触感

根据本周《自然》发表的一篇论文，一种装配了传感器的手套可以学会识别单个物体、估算重量和应用触觉反馈。这种策略或有助于未来设计假体、机械工具和人机交互。

人类能够以适当的力度抓握和感受物体。但是这种感觉反馈很难在机器人身上实现。近年来，基于计算机视觉的抓握策略在新兴机器学习工具的帮助下，取得了长足进步，但是仍缺少依赖于触觉信息的平台。

Subramanian Sundaram及同事设计了一种简易廉价（10美元）的可伸缩触觉手套，上面布置了548个传感器和64个导电线电极。该传感器阵列由一张力敏薄膜和导电线网络组成。电极与薄膜之间的每一个重合点都对垂直力敏感，并会记录通过薄膜的电阻。作者带上手套单手操控物体，由此记录下了一个大规模的触觉图谱数据集。数据集包含手指区域的空间关联和对应，它们代表了人类抓握的触觉特征。

作者使用手套，单手与26个物体进行互动，时间超过5个小时，并录下了触觉视频。之后，他们利用记录下来的数据训练一种深度学习网络来识别这些图片，发现该深度学习网络能够通过持握方式鉴定出不同的物体。

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论文：Learning the signatures of the human grasp using a scalable tactile glove

新闻与观点文章：Bridging the gap between artificial vision and touch

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