细胞作为生命活动的基本单元,在人体内不断演绎着细胞间复杂交互的壮丽篇章。聚焦这一连接微观与宏观之间的介观尺度,清华大学戴琼海团队研发RUSH3D介观活体显微仪器,使科学家能首次在活体哺乳动物器官尺度上,全景式捕捉细胞精度的组织异质性,为脑科学、肿瘤学等领域的研究开辟了新天地。
明媚的阳光下,人们常通过涂抹防晒霜为肌肤筑起一道防护的盾牌。近日,中国科学院化学研究所宋延林研究团队,为钙钛矿材料量身定制了一套独特的“隐形防晒衣”,这种“防晒衣”蕴含紫外异构功能分子,并制备出具有可持续紫外线光稳定的钙钛矿模组。
基于国际科技创新中心网络服务平台科创热榜每日榜单形成的一周科技记忆,我们推出《一周前沿科技盘点》专栏。今天,为大家带来第110期。
1《Cell》丨揭秘生命微观交响、绘制大脑动态图谱的“利器”问世
RUSH3D系统图
细胞作为生命活动的基本单元,在人体内不断演绎着细胞间复杂交互的壮丽篇章。然而,在这一连接微观与宏观之间的介观尺度上,技术限制了我们对细胞在活体环境中,特别是在哺乳动物器官层面上的时空异质性进行深入研究,阻碍了脑科学、免疫学、肿瘤学等多个领域的进展。以脑科学为例,理解神经元间的精细连接与作用是解开大脑奥秘的关键,但传统显微镜与功能核磁技术各有局限,难以满足同时观测大范围与高分辨率的需求。
在此背景下,清华大学戴琼海团队研发RUSH3D介观活体显微仪器填补了这一技术空白。该系统不仅拥有厘米级的三维视场,还实现了亚细胞级别的分辨率,以高速、低光毒性的方式连续观测数十小时,彻底革新了我们对细胞动态交互的认知方式。RUSH3D使得科学家们首次能够在活体哺乳动物器官尺度上,全景式地捕捉细胞精度的组织异质性,为脑科学、肿瘤学等领域的研究开辟了新天地。
在脑科学领域,RUSH3D的应用尤为引人注目。通过对清醒小鼠背侧皮层大规模神经元的长时间高速三维记录,科学家发现神经元网络的活动远非局限于特定区域,而是广泛分布于皮层,且各区域对感觉信息的处理方式各具特色。这一发现挑战了传统观念,揭示了感觉与运动控制机制的复杂性。此外,RUSH3D还揭示了神经元网络在自发运动行为中的传导模式,为理解意识、智能等人类基本问题提供了新视角。
RUSH3D有望助力绘制全背侧皮层的介观脑功能图谱,揭示神经元间动态连接与功能的奥秘,并为更广泛的脑疾病等医学问题提供新视角,激发脑启发的人工智能技术的创新。
原文链接:https://doi.org/10.1016/j.cell.2024.08.026
2 为钙钛矿材料量身打造“隐形防晒衣”,电池能效显著提升
分子诱导应力调节制备高效钙钛矿太阳能电池
钙钛矿薄膜制备过程中残余应力与缺陷导致紫外线易降解钙钛矿材料,降低钙钛矿太阳能电池的效率和稳定性,限制了钙钛矿光伏的产业应用。
中国科学院化学研究所绿色印刷院重点实验室宋延林课题组利用具有紫外异构功能的分子为钙钛矿的“防晒霜”,并引入钙钛矿太阳能电池活性层。这可以保护钙钛矿太阳能电池免受紫外线损伤降解,并能在紫外光照射下通过分子间构型转变钝化缺陷。该团队在此基础上提出了分子互变异构持续紫外防护的策略,制备出具有可持续紫外线光稳定的钙钛矿模组。
该课题组还提出了用于提高钙钛矿太阳能电池效率和光稳定性的分子诱导应变调节和界面钝化策略。研究利用6-溴香豆素-3-羧酸乙酯(BAEE)的环加成反应消耗紫外光,从而抑制薄膜的残余拉伸应力。同时,BAEE可以与氧化镍形成键合促进钙钛矿的生长和界面缺陷的钝化,获得26.08%的认证效率、1.201V的开路电压。这降低了开路电压损失,提升了器件的长期稳定性,为提高钙钛矿光电转换器件的效率与稳定性提供了新策略。
原文链接:https://doi.org/10.1016/j.joule.2024.08.003
3《International Journal of Computer Vision》丨对AI“换脸”开展“数字侦查”
AI换脸是通过人工智能将一个人的面部特征“移植”到另一个人的面部上,生成逼真的视频或图像。随着技术的成熟与普及,AI换脸已广泛应用于影视制作等领域,但也引发了一系列问题。不法分子利用该技术进行诈骗、诽谤,挑战社会安全和个人隐私。“换脸” 软件依赖一项AI技术——深度伪造(DeepFake)走入人们视野,也给监管带来相应挑战。现有的面部伪造检测方法试图学习虽然具有广泛适应性的特征,但在实际应用中仍然存在不足。此外,在历史训练数据上微调这些方法既耗时又需要大量存储资源。
厦门大学信息学院纪荣嵘团队聚焦持续性面部伪造检测(Continual Face Forgery Detection,CFFD)技术,希望从新的伪造攻击中学习,而不忘记之前的伪造攻击。研究团队使用通用对抗扰动(UAP)来模拟历史伪造分布,并利用知识蒸馏技术维持不同模型之间真实面部分布的变化。在训练新的数据的时候,只需要将之前保存的扰动特征和真实数据结合,就可以恢复出之前的伪造历史分布,共同训练后可增强模型的抗遗忘性。他们还构建了一个新的CFFD基准,并设计了三种评估协议。实验表明,HDP方法在这些基准上表现优于现有的最先进方法。除此之外,与传统需要存储几千个样本的方法相比,新方法每轮只需存储一张对抗扰动就可以提升17%的抗遗忘率。
原文链接:https://doi.org/10.1007/s11263-024-02160-1
4《IEEE T-NNLS》丨情绪“触电”成图,这个系统这样“固定”情绪状态
BF-GCN图学习系统总体框架
近日,针对深度学习策略在情绪脑电识别应用中存在的认知可解释性问题,电子科技大学生命科学与技术学院脑器交互研究团队将情绪脑电网络作为一种刻画个体情绪过程的认知先验图信息,通过认知启发和数据驱动相融合的策略,学习情绪脑电信号的潜在图特征,并由此提出一种基于脑电网络认知先验图的情绪脑电深度图学习系统(BF-GCN)。
在该学习系统中,个体情绪脑电网络首先被用作一种具有认知先验的启发图特征,并通过注意力学习机制融合数据驱动和认知启发学习策略,以弥补单一数据驱动学习策略在情绪脑电信号认知可解释性图表征方面的局限性。研究团队系列实验结果验证了模型在情绪脑电深度图特征挖掘方面的有效性和优越性,为实现稳健、高效、泛化的情绪脑电解码模型构建提供了研究方向。
为有效刻画情绪脑电网络样本间的认知模块结构相似性,他们还提出一种具有认知启发学习特性的脑电网络图嵌入模型L1-CGE,以实现个体情绪脑电网络的认知图表征及个体情绪状态的稳健评估。其实验结果表明,L1-CGE模型能有效满足在线情绪解码任务对模型稳健性和实时性的应用需求,并以84.38%的准确率实现个体情绪状态的在线实时解码和动态评估。其系列实验结果验证了L1-CGE模型在个体情绪状态解码中的稳健性和有效性,为进一步实现在线情感脑-机接口系统的应用开发提供了支撑。
原文链接:https://ieeexplore.ieee.org/document/10549833
5《JACS》丨使用气压微调技术,精准打造高密度单原子催化剂
通过气压控制金属扩散制造单原子催化剂
催化是化学工业的核心之一,深刻影响现代社会与科技的发展。近年来,单原子催化引起了学界和业界的关注。在制造高密度单原子催化剂时,单原子易聚集成团簇,导致制造效率和稳定性偏低。因此,如何抑制团簇的形成是制造高密度单原子催化剂的主要挑战之一。
近期,中国科学院力学研究所与德国马克斯-普朗克高分子研究所、浙江大学、江苏大学、爱沙尼亚塔尔图大学合作,提出了通过气压控制金属扩散来制造超高密度单原子催化剂的新方法。这一成果为制造高密度单原子催化剂提供了新思路,并为未来挑战物质科学极限、实现原子级精准制造奠定了基础。
单原子催化是更精细地控制化学反应的技术。这一技术以单个金属原子为发生催化的活性位点,提升金属原子的利用效率和催化反应活性。研究发现,降低气压抑制了金属原子的团簇,使单原子负载量几乎是在大气压下获得的三倍。研究通过分子动力学和计算流体力学模拟,揭示了气压变化调控单金属原子和团簇形成的机理:通过减小气压,增大气体分子的平均自由程,可降低金属团簇概率,提高金属-配体结合概率,促进单金属原子形成。研究人员通过电催化氧还原反应验证了该方法的稳定性,并在单个铜原子上实现了乌尔曼型碳氧偶联反应,拓展了单原子催化的应用场景。
原文链接:https://pubs.acs.org/doi/10.1021/jacs.4c03066
6《Nature》丨跨学科交叉“吹哨”预警,为动物源新发传染病风险构建多维防护网
哺乳动物的高分辨率病毒组
近年来伪狂犬、猴痘等病毒从动物向人类外溢引发的新发传染病甚至全球大流行的频率正在显著增加。如何精准预测和预报动物源新发传染病是关系绿色健康养殖与公共卫生防控的重要科学问题。
复旦大学公共卫生学院粟硕教授团队与合作者运用前沿交叉研究方法揭示多种哺乳动物宏基因组数据中的病毒基因组组成、生态学特征与跨物种传播规律在“同一健康”理念下为构建人-动物-环境一体化多维度新发传染病预测预警体系奠定重要数据基础。
团队对来自5个动物目的哺乳动物进行了系统的宏基因组研究,鉴定了125种病毒基因组,其中39种可推定为新的病毒种,丰富了养殖哺乳动物携带病毒的种类。通过使用生态学地理分布、进化动力学、公共大数据等多学科交叉方法,团队遴选出诺如病毒、盖塔病毒等多种频繁发生“宿主跳跃”的潜在“风险”病毒,解析其跨物种传播规律,并从空间聚类、动物类群、种群、组织等多维度揭示了潜在“风险”病毒的生态学与流行病学特征。
研究团队的跨学科交叉研究方法,为其他新发病原体的风险评估树立了范例,为构建多维度新发传染病风险评估体系奠定了基础。这不仅对公共卫生领域产生深远影响,同时也为病毒学、生态学等相关领域提供了新的研究视角和方法指引。(专栏作者 李潇潇)
原文链接:https://www.nature.com/articles/s41586-024-07901-3
关于“科创热榜-前沿科技”
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