近日，西湖大学生命科学学院吴连锋团队在 Cell Reports 发表了题为 "Early-life vitamin B12 orchestrates lipid peroxidation to ensure reproductive success via SBP-1/SREBP1 in Caenorhabditis elegans" 的研究论文。该论文报道了生命早期维生素 B12（简称B12）影响生物体成年期代谢与生殖特征的现象，及其跨时空调控作用的分子机制。

北京大学物理学院大气与海洋科学系张霖长聘副教授课题组与北京大学城市与环境学院刘刚教授等合作，通过融合多学科研究工具（食物损失与浪费数据、氨排放清单和模型、大气化学模型及流行病学方法等），评估了在当前或未来减少全球食物供应链中损失与浪费（FLW）对氨减排、PM2.5污染减缓、氮沉降减缓和生态系统多样性保护的效益。研究揭示了全球实现可持续发展目标SDG 12.3.1（食物损失与浪费减半）将有助于减少PM2.5空气污染导致的过早死亡人数，并显著减缓生物多样性热点区域（biodiversity hotspots）的超量氮沉降。相关研究成果以“全球食物损失与浪费蕴含尚未被认识到的对空气质量及生态多样性热点的危害”（Global food loss and waste embodies unrecognized harms to air quality and biodiversity hotspots）为题，于2023年8月7日在线发表在《自然·食物》（Nature Food）。

本发明公开了一种苜蓿木葡聚糖转葡糖苷酶(xyloglucanendotransglycosylase，xet)及其编码基因与应用，所述苜蓿木葡聚糖转葡糖苷酶(mtxet)及其编码基因可以用于调节植物的根系发生发展，由此调节提高植物的抗旱和抗寒能力。本发明的苜蓿木葡聚糖转葡糖苷酶在培育根系更加发达的植物品种中具有重要意义。

针对国内拉削装备在加工效率、加工精度和表面质量等关键性能指标与国际水平存在较大差距，以及智能制造技术发展带来的未来巨大市场需求空间，在国家中小企业创新基金、国家重点新产品、国家科技部科技人员、浙江省重大科技专项等项目的支持下，通过产学研合作方式，对拉削方式与机床结构、挤光拉削集成工艺与设备、工作台及刀座安装结构设计与工艺适应性、数控拉削装备CPS 多领域统一建模与优化设计、拉床专用数控系统软硬件等关键技术进行了深入的研究。研发了伺服驱动工件移动拉削工艺和"一挤光两拉削"的三工位加工工艺，研制了共底座双立柱多工位机床、双工位工件移动式立式外拉床和自动挤光拉削专用机床，提高了拉削效率和精度；设计了可承载侧向重切削力的转位工作台、双工位液控翻转工作台以及子母刀座液压锁紧装置，减少了上下料和换刀的辅助时间；研制了多工位协调优化的控制系统和工件在线检测装置，提高了拉削过程的稳定性和自动化程度；开发了CPS 多领域统一建模与优化设计技术，支持数控拉削装备的综合分析和优化。

深圳国际研究生院王兴军教授团队研发出一套穿戴式智能化隔离监测系统和一套高通量非接触式大规模疑似病患筛查系统。 “自动隔离监测系统”采用可贴身佩戴的体温传感器，轻巧方便，可以佩戴于额头或腋下等部位，可实时对体温进行采集。采集的数据通过网关或手机传至云服务平台进行数据整合和数据可视化，当出现数据不正常或出现被隔离者离开监测区域时，系统都会进行报警。对于在隔离期内生理数据正常的人员，可以在一定时间之内不用重复测量，避免重复检查。 “高通量非接触式大规模筛查设备”可以放置于火车站、地铁站、海关等人流密度较高的区域，利用红外热成像设备和可见光采集设备，搭配智能算法，可以实现在高人流密度区域同时对多人非接触式地、即时地采集体温和血氧数据，及时筛查出疑似患者，预防输入性病例。采集的数据将上传至云平台，用于进行公共卫生数据统计和数据交互。相关数据还能直接对接到卫生部门，方便进行后续的跟踪观测、诊断治疗。上述两套系统可以为疫情隔离监测和大规模排查筛查提供全覆盖的服务，犹如“防疫天眼”，产品正在加紧研发。

项目成果/简介:本服务体系主要依托 SPARROW 模型，它是一款由美国国家地质调查局（USGS）开发的非线性流域污染物评估模型，其介于传统统计学模型与机理模型之间，用于估计流域地表水体中污染物负荷与污染源之间的关系。是美国 TMDL 计划推荐流域模型方法之一。 原始 SPARROW 模型基于 SAS（统计分析系统）平台运行，使用 IML 语言编写，其嵌套的统计模块可以轻松调用非线性加权最小二乘法（NWLS）进行方程的求解，完成所需参数的估计，虽然SPARROW 本身可以免费使用，但是 SAS 平台购买费用不菲，为此我们基于 SPARROW 模型的原理，使用 FORTRAN 语言开发了面向我国特点的具有空间响应特性的水环境管理模型，简化了原SPARROW 模型中不适用于中国的模块，并增加 jackknife 不确定性分析模块，按照中国水环境管理需求补充可能实现的模块，优化模型功能，改善人机交互形式，使数据输入及模型运行更加方便易学并符合中国的数据特点。利用 ArcGIS 生成河网、划分子流域等，提取与整合必要的与流域河流属性相关的输入数据，并利用该平台将模拟结果进行可视化表达。应用范围:模型已应用于东北松花江流域、黄山新安江流域，成功完成对这些地区 N、P、COD 等污染负荷的空间解析，并设置敏感断面（松花江流域的同江断面，新安江流域的跨省断面--街口断面）进行溯源分析，能够为流域（区域）水环境管理决策的制定与实施提供技术支持。效益分析:（1）污染源空间解析：进行各子流域污染源组成比例分布预测以及各子流域的污染来源追溯等，由于监测站点只能评价静态的理化指标，SPARROW 模型则综合考虑流域内的地质地貌、气象要素等，通过监测数据追溯污染来源，分析来自不同污染源的污染量和比例，有针对性地对水质进行控制和管理，找出污染贡献最大的区域加以治理，实现投入产出的效益最大化； （2）面向水质达标的监测站点空间布局优化与设计：利用有限水质监测站点过去一段时间的监测数据外推流域内其他未监测河段 的水质情况，有效解决布设监测站点成本高、监测网络点位数量少、代表性差的问题，通过对流域整体水质状况的预测分析，找出水质较差河段，进而有效优化监测站点的空间设置，为水环境质量达标提供支持。 （3）面向敏感区（达标断面）的削减措施优化：例如海岸带、湖库、饮用水取水区、达标考核断面等，作为考核或评估断面进行污染物传输分析，分析上游各子流域对其污染贡献大小，甄别污染贡献最大的区域，优化管理措施的设置。