发现在轴突中特异性抑制FTO或敲低FTO均显著地降低了GAP-43 mRNA 的局部翻译。进一步的抗m 6 A免疫沉淀实验证实FTO通过调节GAP-43 mRNA的m 6 A水平从而影响GAP-43的局部翻译。在过表达野生型GAP-43的神经元中，抑制FTO可以显著地降低GAP-43的局部翻译水平，同时显著地抑制了轴突的生长。而在过表达m 6 A 位点突变的GAP-43的神经元中，抑制FTO对GAP-43的蛋白水平及轴突的生长均没有影响。因此，该研究证实FTO可以通过调控轴突中GAP-43 mRNA的m 6 A水平从而影响其局部翻译，进而调节轴突的生长。

创新性地开发出了能同时识别有机磷、氨基甲酸酯及拟除虫菊酯类农药残留的生物酶，并筛选了相应的检测体系，从而解决了目前使用的农药残留速测方法只能检测有机磷和氨基甲酸酯类农药的问题；在此基础上，利用固定化生物敏感元件分别与不同的检测换能器紧密配合构建了系列生物传感器型农药残留速测仪，实现了农药残留检测的自动化和通用化。 

 随着激光技术的不断发展，超快超强激光可以在飞秒的时间尺度（1飞秒=10-15 秒）内作用于电子使电子产生约0.1纳米（1纳米=10-9米）量级的空间位移。利用超短超强激光脉冲，人们将可以实现分子尺度下的电子位置的超快及超高精度的位置控制。然而现有的探测技术，却无法实现对电子如此微小位移的精确测量。隧道扫描显微镜（STM）利用的电子量子隧穿信号能以0.1纳米的横向和0.01纳米的纵向分辨率对静止的原子进行成像，却无法对运动中的电子进行成像。光电子显微镜（PEEM）成像系统虽然可以测量运动电子的位置，但是其最好的分辨率仅能达到约3纳米，无法在0.1纳米的尺度进行位移测量。日前，该团队利用强场电离中的时间双缝干涉图样，提出对电子在激光脉冲下的微小位移进行了测量的新方案，该方案的分辨率可达0.01纳米。为了测量电子在超短脉冲作用下的位移，他们把导致电子位移的超短脉冲置于两束较长反向旋转的圆偏振光之间。两束反旋向的圆偏振光先后分别电离电子，构成时间上的电子波包双缝干涉，这在电子动量谱中产生涡旋结构。在没有中间的超短脉冲时，该涡旋结构角向是均匀分布的。当中间加入了一束任意的被测超短脉冲，它将作用于前一圆偏光电离的电子使之产生微小位移，这个微小位移使得电子波包获得一个额外相位，从而导致先后两个电子波包的干涉结构在角方向产生了非均匀性。他们提出通过测量这个非均匀的角向分布，可以准确地提取出电子在超短脉冲作用下产生的亚纳米量级的微小位移。他们的方案对激光的焦斑效应以及两束圆偏振光的相位抖动具有很好的抗干扰能力。左图：新方案示意图；右图：测量方案给出的理论预测结果。 理论提出并在实验上实现了对椭圆偏振强激光椭偏率的原位测量新方案。他们利用两束其它参数相同而旋向相反的椭偏光来电离惰性气体氙（Xe）原子，强场电离得到的电子阈上电离谱和单电离离子总产率谱敏感地依赖于两束光脉冲之间的延时。这些能谱和产率随延时的周期性调制，能够准确反映一个光学周期之中椭圆偏振光的电场强度的最小和最大值间的比值，因此可以用来准确提取每一束椭偏光的椭偏率。研究表明，这一椭偏率测量方案在很大的激光参数范围内普遍适用，这一工作在准确表征超快强激光场的性质方面迈出了重要一步，将对强场物理研究中精细操控原子分子内的超快过程起到重要推动作用。

生成模型的研究重点是如何从给定的数据集合中学习到数据的联合概率分布，以及从学习到的概率分布中高效地生成新的样本。研究团队提出将数据的联合分布概率编码成量子多体态的概率幅的模平方。进一步地，他们提出在经典计算机上使用矩阵乘积态(Matrix Product States)来模拟学习的过程。矩阵乘积态的参数，即张量网络的张量元，可以通过类似密度矩阵重整化群(Density Matrix Renormalization Group)的算法进行学习，最终形成一个具有泛化能力的生成模型。这个学习算法结合了量子物理与机器学习各自的优点：它不仅可以利用GPU高效地学习到模型参数，还可以利用张量网络的灵活性动态地调节模型表达能力。此外，与传统的基于统计物理的生成模型（例如玻尔兹曼机）相比，玻恩学习机还具备直接生成无关联样本的强大能力，从而可以高效地生成新的数据。 基于量子态的概率生成模型融合了量子物理与机器学习的思想，是一个崭新的研究领域。玻恩学习机借助量子态内禀的概率解释及其强大的表达能力，意在为机器学习和人工智能提供更为先进的生成模型和学习算法。此外，这类模型在量子信息处理，量子计算以及多体物理中具有应用潜力。展望将来，最令人兴奋的前景应该会是在一台量子计算机上实现玻恩学习机，从而以全新的方法进行概率型的学习和建模。这项工作用使用张量网络模拟量子计算机的运行，向无监督量子机器学习迈近了一步。作用在一幅MNIST图片上的矩阵乘积态以及它的纠缠谱

利用等强度的偏振正交的双色飞秒光场（800nm + 400nm），深入研究遂穿电子干涉的干涉动力学，提出了利用新型的“时空电子干涉仪”，探测电子在遂穿过程中获得势垒下相位，揭示电子隧穿的动力学信息。该工作利用先进的冷靶反冲离子电子动量成像谱仪（所谓COLTRIMS），清晰地测量了正交双色光场下的光子周期内干涉图案。通过与理论模拟的对比 [强场近似（SFA）,库仑修正的强场近似(CCSFA)和数值求解含时薛定谔方程（TDSE）]，揭示出了光电子势垒下相位的对干涉图案的贡献。研究结果表明势垒下相位蕴藏着的电子隧穿动力学信息，对光电子干涉和光电子全息起着不可或缺的作用。

青楷槭是长白山地区常见的乔木品种之一，在《本草纲目》、《本草再新》均被提及，其叶片、树皮及果实等部位，均可作为药材使用，具有清热、解毒、抗炎等多重疗效。此外，青楷槭的叶片亦常被用于泡茶或烹饪汤品，有助于缓解上呼吸道相关症状。人参被誉为“天然的能量补充剂”，在提升体力、缓解疲劳方面有显著的效果。现代研究表明，人参能提高体内的ATP（细胞能量来源）水平，改善微循环，从而有效抗疲劳。 青楷槭的抗氧化作用与人参的抗疲劳、增强体能的作用相结合，能够更好地抵御衰老和疲劳的双重挑战。青楷槭与人参的组合具有较好的互补作用。青楷槭的抗氧化、降血糖、调节内分泌等作用与人参的补气、抗疲劳、增强免疫力等特点相结合，能够在提升免疫力、抗衰老、缓解疲劳、调节血糖血脂等多个方面产生协同效应。通过科学的配比和加工，青楷槭与人参合用可以为消费者提供一种功能全面、健康有益的饮品。 1.独特的原料组合与健康功能创新：本项目的核心创新在于将人参与青楷槭这两种具有显著保健功效的天然植物成分进行有机结合。人参以其滋补强身、增强免疫力的传统功效著称，而青楷槭则富含丰富的抗氧化物质、维生素C及矿物质，具有较强的抗衰老、抗疲劳等健康功效。通过选择水醇提取法、冷冻干燥等来确保有效成分的高效提取，并保持其生物活性，创新性地将这两种植物的优势特性融合，开发出一种具有复合健康功能的功能性饮料，填补了市场上同类产品在多元化营养需求上的空白此外，开发了新型的成分稳定化技术，有效解决了植物成分在饮料中的保存和长期保鲜问题，确保了产品的品质稳定性与健康功效的长期有效。 2.口感优化与产品差异化创新：在口感方面，本项目通过多次配方调整与风味优化，使得人参和青楷槭的独特植物风味得到平衡，并加入天然水果香料，改善传统中草药饮料的“草本味”，使饮料口感更加顺滑、清新、适合现代消费者的接受口味。这种口感创新不仅提高了消费者的饮用体验，也突破了传统草本饮料的单一风味模式，为市场带来了差异化竞争优势。 根据市场研究，健康饮品领域，消费者越来越倾向于选择具有增强免疫、抗氧化、抗衰老、降血糖等多重功能的饮品。人参作为传统滋补佳品，已在市场上占据了一定份额，凭借其强身健体、补气养血的功效，广受消费者喜爱。而青楷槭，作为富含多酚类、黄酮类等抗氧化成分的植物，其抗衰老、抗疲劳、降血脂等效果逐渐得到消费者的认可。两者结合的功能性饮料，能够满足市场对天然健康饮品的需求，成为新兴的市场亮点。随着生活方式的变化，越来越多的职场人士、学生群体等年轻人开始关注抗疲劳、抗压、促进睡眠的饮品，这为人参青楷槭饮料的市场拓展提供了机会。 目前，市场上的功能性饮料竞争激烈，主要以一些大型饮料品牌为主导，如红牛、华润怡宝等企业推出的健康功能饮料占据了较大的市场份额。此外，还有一些植物性饮品品牌如植物萃取饮料、草本茶等逐渐获得关注，满足消费者对天然、低糖、无添加的偏好。然而，这些产品多集中在单一功能或传统草本成分上，缺乏多种植物成分的创新结合。因此，人参和青楷槭的结合，作为一种具有多重健康功效的饮品，有望在现有市场中开辟出新的细分市场，填补部分空白。

【发 明 人】顾薇；陈军；杨希雄；陆姗姗；严旭 【摘要】 针对现有技术中9-硝基喜树碱溶解度差、生物利用度低的技术问题，本发明提供9-NC-环糊精包合物，其含有分子摩尔比为1:30~200的活性成分9-NC和包合剂β-CD或其衍生物；具体制备方法为：将9-NC丙酮饱和溶液滴加到CD溶液中，并在25~60℃下磁力搅拌至丙酮完全挥发；所得混悬液离心后取上清液进行冷冻干燥得9-NC-CD包合物粉末。同时本发明提供含有上述9-NC-CD包合物和药学上可接受的赋形剂的药物组合物。本发明提供的包合物相比于9-NC游离药物溶解度增加300倍以上；同时包合物表现出更高的内酯稳定性与体外缓释效果；用X射线衍射分析与热分析法表明包合物中9-NC已完全被包合，进一步验证工艺的可靠性。由此，包合物可被开发成为液体制剂，也可改善9-NC固体制剂的体内吸收，提高生物利用度。

本发明公开了一种基于感兴趣目标增强的极化合成方法，本发明利用各种有效的像素极化目标分解 算法获取极化分量，同时考虑各个极化分量的空间信息，构造局部区域的极化特征图像集；在图像集中， 以可视化为目的，通过聚类得到三个内容准互补的图像子集；利用图像子集的稀疏表示，选取最具代表 性的极化特征作为极化合成分量；由极化合成分量构造合成图像。获得的极化合成图像充分展示了感兴 趣目标的极化信息。本发明可有效提高感兴趣目标的可视性和可读性。 

（专利号：ZL 201410114721.5） 简介：本发明提供一种绿色催化合成螺羟吲哚衍生物的方法，属于有机合成技术领域。该合成反应中靛红、丙二腈和β-二酮的摩尔比为1：1：1，碱性离子液体催化剂的摩尔量是所用靛红的2～5%，反应溶剂水的用量(ml)是靛红摩尔量(mmol)的2～5倍，反应温度为80～100℃，反应时间为8～35min。反应结束后冷却至室温，抽滤，所得滤渣用90%乙醇水溶液(质量比)进行重结晶、干燥后得到纯螺羟吲哚衍生物