日前，清华大学生命学院葛亮课题组在《细胞》（Cell）期刊上在线发表题为“蛋白跨膜转运调节非经典蛋白分泌”（A translocation pathway for vesicle-mediated unconventional protein secretion）的研究论文，首次报道了非经典分泌过程中的蛋白跨膜转位机制。 蛋白质的分泌是细胞间信息传递的重要方式。分泌蛋白通常具有N端信号肽序列以指导新生多肽链进入内质网（endoplasmic reticulum，ER）被加工、修饰，之后被运输到高尔基体(Golgi apparatus)经过进一步的加工，最终抵达细胞质膜并被释放到细胞外，这一过程被称为经典分泌途径。近年来的研究发现，许多分泌蛋白不具有典型的信号肽序列，其分泌不依赖于ER-Golgi途径，这类分泌途径被称为非经典分泌（unconventional protein secretion, UPS）途径。直接跨质膜转位（I型）与细胞内囊泡结构介导的分泌（III型）是最主要的两种UPS途径。III型UPS中，蛋白首先进入一个囊泡载体（例如autophagosome, endosome等），然后通过膜泡运输系统被运送到细胞外。由于这类蛋白缺少信号肽，一个需要解决的关键问题就是这类UPS蛋白是如何进入囊泡载体中的。  图1. TMED10介导的蛋白质非经典分泌途径工作模型 在这项研究中，研究人员鉴定出一个膜蛋白TMED10可能形成一个蛋白通道介导UPS蛋白进入囊泡结构。细胞实验发现，TMED10能够调控大量非经典分泌蛋白的分泌，包括炎症因子IL-1家族成员，galectin1和galectin3，以及小分子伴侣蛋白HSP5B。CLP诱导的败血性休克（Cecal Ligation and Puncture (CLP)-induced septic shock）小鼠模型中，TMED10髓系敲除的小鼠分泌更少的IL-1β, 进而导致更低的炎症反应与更高的存活率。进一步的研究发现，TMED10的C末端区域与分泌蛋白的一个motif的相互作用对蛋白的选择性转运与分泌非常重要。体外脂质体实验证明，TMED10直接介导UPS蛋白进入脂质体，并且这一过程依赖于蛋白质的去折叠。在细胞中，TMED10定位于ERGIC（ER-Golgi intermediate compartment）并且能够指导分泌蛋白进入这一膜性细胞器中。此外，研究还发现货物蛋白与TMED10的结合会诱导TMED10寡聚化形成蛋白通道从而介导蛋白的转位。基于这些实验数据与之前的研究成果(Zhang et al., 2015)，作者提出如图所示的TMED10介导的蛋白质非经典分泌途径（TMED10-channeled UPS , THU)工作模型（图1）。UPS蛋白在胞质分子伴侣HSP90A的帮助下去折叠并被运送到ERGIC，结合TMED10诱导其发生寡聚化形成蛋白通道，在腔内分子伴侣HSP90B1的帮助下转位进入ERGIC，之后可能通过ERGIC形成运输小泡，直接运送到细胞质膜，或进入分泌型自噬体或分泌型自噬溶酶体/MVB，分泌型自噬体又可以直接和质膜融合或首先与溶酶体融合，最终将蛋白释放到细胞外。 生命学院研究员葛亮为本文的通讯作者，实验室张敏老师与生命学院博士生刘磊为本文共同第一作者。本研究受到基金委和科技部的经费资助。 文章链接： https://doi.org/10.1016/j.cell.2020.03.031

XM-705E蛋白尿模型（高血压肾脏疾病模型）   XM-705E蛋白尿模型（高血压肾脏疾病模型）放大300倍，由2个肾小体构成，第一个显示了健康的肾小球解剖，第二个显示了肾小球病变，由于高血压传入小动脉血管硬化、血管口径的变化，从而增加内皮细胞和血浆蛋白在尿液。 尺寸：放大300倍，20×15×6cm 材质：PVC材料

产品详细介绍

2025年4月14日，天津市科技创新发展中心官方微信公众号“天津市科技创新发展中心”以《推进主题教育成果转化 赋能党建业务融合发展》为题对我校进行了报道。

随着社会老龄化、疾病、事故造成的人体肢体运动功能障碍的增加以及人们对身体健康、康复质量的重视，可以有效提高患者康复效果和效率的康复机器人成为康复工程领域的重要研究内容。踝关节是人体负重最大的屈戊关节，也是下肢运动损伤的高发部位，开展能够实现人机交互、协调的踝关节康复机器人的设计研究具有重要现实意义。 结构特点： 机构的运动由机械与人体共同确定； （2） 人体处于机械内部，动平台可实现绕踝关节中心转动； （3） 机构具有远程运动中心， 动平台可实现绕踝关节中心转动； 机构可实现对踝关节的牵引治疗； （5）驱动轴上增加弹性储能运动副，以 提高机构的安全、可靠性； （6） 康复过程中，机械和人体可以进行 协调和交互 性能指标： （1）运动范围: 背曲 25°-30°，跖曲 35°-40°，内收 25°-30°，外展 25°-30°，内翻 25°-30°，外翻 15°； （2）运动速度: 3-50°/min; 重量：20 kg； I型尺寸：60×42×62 cm； （5）II型尺寸：50×85×65 cm。 

本发明公开了一种多物理域特征信息融合方法，包括：（1）通过测量工具获取工程事件中所需要的先验信息，去除其中的冗余信息，获得优化的特征信息集；（2）将优化的特征信息集中的每个特征信息值 Xi 转换成区间形式；（3）求取广义隐马尔科夫初始模型；（4）根据获得的广义隐马尔科夫初始模型λ，获取最优模型；（5）求得每个单物理域的最优的广义隐马尔科夫模型，再各单物理域最优模型参数间的耦合关系，合成联合的广义区间后验概率分布，完成获得多物理域特征信息融合。本发明的方法通过广义贝叶斯法则

1、历经十多年的研发，已形成独立建立高精度、工程化的北斗兼容GPS/GLONASS/GALILEO四系统的地基增强系统建设方案，形成了以EarthNetV3.0（中心数据处理软件）和S6535b（多星座基准站接收机）为自主核心产品的产学研一体化成果。 2、网络RTK与实时精密单点定位技术的交叉融合，使未来的地基增强系统将实现大规模NRTK/RTPPP集成处理，从而实现广域动态高精度导航与定位服务。 3、面向手机终端的GNSS高精度动态定位研究将有力促进其在车路协同自动驾驶、智慧城市等领域的深入应用。

考虑三维点云缺少颜色信息和光学影像缺少空间信息的互补特性，三维点云与光学影像多光融合装备可以提升数据的信息量，基于三维点云和二维图像融合的可视化结果，能够增强三维场景真实感，相较于可见光图像，融合后的三维点云可以实现多角度观测，能够更好的表达的空间特征。 相较于原始和伪彩色点云数据，融合后的三维点云有了色彩纹理信息，目标的形态和边缘都更加明显，整个三维场景更加的真实，也为后续识别、定位、重建等过程提供更多细节信息；同时克服了单一传感器的局限性，充分发挥两者的互补优势，大幅提升了探测设备的环境适应性，适用于全天时复杂场景的下目标探测，具有很强的实用价值。在无人驾驶领域，譬如智能导航、环境感知、高精度地图的构建等，都依赖于可见光图像和点云的融合处理。大家所熟知的百度 Apollo、谷歌 Waymo 自动驾驶系统均应用视觉相机和激光雷达作为主传感器进行定位和环境感知，目前已经实现 L4 级别的高度自动化驾驶。此外，在医学影像、高精度工程测量、工业生产、虚拟现实等领域，三维点云和可见光图像融合技术也有着广泛应用。 图1.三维点云与光学影像融合效果

1、面向B5G/6G的新型无线通信技术，包括高频段无线通信、超大维空时无线传输、超密集无线异构网络、巨址无线通信等技术，解决未来移动通信“巨流量、巨连接”需求； 2、无线通信与人工智能及大数据深度融合，探索基于人工智能的无线传输与组网技术途径，建立数据-模型联合驱动的无线资源调配 王教授专攻区块链与无线通信技术融合与应用，提出了B-RAN (Blockchain Radio Access Network) 新型网络架构，以及基于区块链的新型无线接入机制，为无线网络资源最优配置提供了新思路与新方法。