阿片类镇痛药物主要通过与 μ 阿片受体结合发挥其镇痛作用。1997 年 μ 阿片受体的内源性配体内吗啡肽被发现后，科学家们对其进行了广泛深入的研究。研究表明，内吗啡肽通过与 G 蛋白偶联的 μ阿片受体结合，参与了包括痛觉、呼吸、心血管、胃肠、内分泌、行为等诸多功能的调节，其主要作用体现在镇痛功能上。其中内吗啡肽-1 （ Tyr-Pro-Trp-Phe-NH2 ， EM-1 ）具有优于内吗啡肽 -2（Tyr-Pro-Phe-Phe-NH2，EM-2）的治疗学特性，如奖赏行为与镇痛作用的分离，耐受的形成

利用合成gRNA-靶序列的高通量文库允许直接在细胞环境中便捷和高通量地收集gRNA活性数据，由此建立的计算模型来预测gRNA的活性比较可靠。

（一）成果背景 分布式光伏可在用户侧就近安装与消纳，减少因长距离输送带来的线路损耗问题，在新型电力系统建设中发挥着重要作用。2021年6月，国家能源局综合司发布了《关于报送整县（市、区）屋顶分布式光伏开发试点方案的通知》，用以推动分布式光伏高质量发展、支撑新型电力系统建设。在该政策的推进下，分布式光伏容量迅猛增长。截至2021年底，国内分布式光伏装机容量已达到107.5GW，约占光伏总装机容量的三分之一，且其增长速度已经超过了集中式光伏。 （二）痛点问题 对于配电网来说，光伏出力易受天气因素影响，具有极强的随机波动特性，大规模分布式光伏接入，一方面加剧了配电网负荷短时波动，影响电力实时平衡，制约负荷预测精度提升；另一方面，分布式光伏出力特性与负荷特性的不匹配造成其难以消纳，为有源配电网运行管理带来严峻挑战。 对于电力市场交易来说，随着新一轮电力体制改革的持续深入，分布式光伏所有者作为售电商参与市场竞争成为必然趋势。分布式光伏出力的不确定性与短时剧烈波动性，使得分布式光伏电站/售电商难以制定合理的市场交易策略与电力交易合同，面临严重的市场风险。 因此，亟需精准的分布式光伏功率预测，为有源配电网调度运行、分布式光伏消纳，分布式光伏参与电力市场等提供有力数据支撑。 （三）技术方案 1、基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测 首先利用变分模态分解各分布式光伏复杂出力序列分解为相对简单、波动较小的不同频率子序列，以减小场站间关联关系的挖掘难度。然后，基于分布式光伏场站间时空关联性处于动态变化中的考虑，利用全连接神经网络将各节点特征映射到多维空间，而后利用时域卷积挖掘跨节点关联关系，由此以数据驱动方式挖掘各频率下各场站子序列关联性，有效实现子序列动态图结构的构建。最终，基于可用于非欧式空间结构数据建模的卷积神经网络，将其与动态图结构结合，建立考虑动态时空关联性的图卷积预测模型，针对不同频率下出力子序列分别预测，而后重构得到各场站功率进而获取配电网分布式光伏总功率。 2、基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测 首先，基于长短期记忆神经网络构建时域自编码器模型，该模型编码器用于提取每个时间步输入的时域特征，而后利用解码器将该特征向量转换为输出序列进行未来时间步的预测，自编码能显著增强长短期记忆神经网络的时域建模能力。而后，利用注意力机制解决其在处理长输入时间序列时会导致解码器面临特征冗余问题，且使模型聚焦于对输出更关键的时域特征。由此，利用注意力自编码预测模型通过对时域特征的有效挖掘实现功率预测精度的进一步提升。 在此基础上，开发了用于分布式光伏功率预测的联邦学习框架，在该框架中，本地用户仅需将本地模型进行共享，无需数据的传输，而后由中央服务器进行模型的聚合以实现用户间信息共享。在各本地场站进行注意力自编码预测模型的训练；在中央服务器，基于联邦平均算法实现各本地预测模型的汇聚、全局模型的生成与下发。在保证数据隐私性的前提下取得与传统集中式机器学习训练近似的预测效果。 （四）竞争优势 1、有效表征广域分布式光伏集群间时空关联特征，实现分布式光伏功率预测精度提升。 当缺乏气象实测或预报数据时，考虑分布式光伏时空相关性可有效提升分布式光伏功率预测精度。现有研究多利用各光伏场站地理距离或者整体出力表征时空相关性。这种静态建模方式在分布式光伏出力模式长期稳定的情况下，可以取得较好的预测效果。然而，易受天气因素的影响，分布式光伏出力极易发生短时波动，因而各场站关联性处于动态变化过程。以恒定的场站间关联关系去考虑这种复杂的集群出力序列，显然无法反映天气影响下分布式光伏出力短时变化，难以实现功率预测精度的有效提升。 所提的基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测方法，利用数据驱动方式实现挖掘各场站间关联特性的动态实时挖掘。在基础上，考虑到不同模态分量下各场站间关联关系的差异性，将各场站原始功率分解为了相对简单、波动较小的不同频率模态分量，减小关联关系的挖掘难度。 2、有效保证各分布式光伏数据隐私性，且能取得与传统集中式机器学习训练方式近似的预测效果 现有的数据驱动预测方法性能在很大程度上依赖于训练数据的数量，因此大多以一种集中的训练方式实现，即中央服务器汇聚来自各场站的运行数据而后进行模型的训练。然而，这种集中训练的方式会期限数据隐私，使用户信息暴露在公共环境而导致被外部攻击者进行数据分析、行为探测等。此外，在竞争激烈的电力市场中，分布式光伏场站所有者可能不愿共享数据。这些因素使传统模型训练方式难以实现。 所提的基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测方法，利用注意力自编码模型在本地场站进行建模预测，实现对本地功率时域特征的有效挖掘；利用分散式训练的联邦学习框架，实现各场站预测模型信息共享，有效保证本地用户的数据隐私的同时取得不错的预测效果。 创新点 1、考虑了场站间关联关系的动态性。对于分布式光伏，虽然场站数量众多、分布广泛，但是其位置临近，由于云团运动等气象因素导致的相关性较强。所提方法以数据驱动方式根据网络当前的各场站输入功率进行关联关系的动态表征，实现功率预测精度的有效提升。 2、在保障各分布式光伏站点数据隐私应的前提现实现信息共享。利用自编码结构进一步提升LSTM的时间序列建模能力；利用注意力机制模型聚焦于对预测更关键的输入特征，以此实现时域特征的有效挖掘。在此基础上，利用联邦学习框架聚合各本地模型，实现各站点信息聚合，实现精度有效提升。 市场前景 随着新型电力系统建设目标的推进，分布式光伏装机容量呈爆发式增长。所研成果可应用于配电网负荷预测、用户可调度容量评估、激励型需求响应基线负荷估计等场景中，为高比例分布式光伏有源配电网的安全、经济、高效运行，维持电力平衡等工作提供重要参考。同时，随着分布式光伏逐步参与到电力市场，所研成果可为分布式光伏售电商制定最优的交易策略，签订合理的价格合同提供有力数据支撑。综上所述，所研成果市场前景广阔。

本发明公开了一种可在宽光谱范围内实现滤色波长动态可调的滤色装置，圆柱形腔体；以及在该腔体内的油相流体、水相流体、以及均匀分布于油水两相流体界面的金属纳米颗粒。其中圆柱形腔体侧壁以及底部分别设置有两个独立电极，可通过电润湿原理调整水相流体在侧壁表面的浸润特性，从而实现对油水两相界面曲率的快速、可回复调整。此外，金属纳米颗粒分布呈现周期排列，通过利用表面等离子体选择性透射特定波长的光来输出所希望的颜色。由于透射波长受到金属纳米颗粒阵列排布密度的影响，因此可以通过电润湿原理，对金属纳米颗粒阵列排布密度进行

菊粉内切酶是能够使菊科植物菊芋或菊苣所含多糖（-键连接的聚果糖）在 糖链内部随机降解，生产低聚果糖的生物酶。低聚果糖具有增殖肠道双歧杆菌、 排除体内有害物质、增强免疫力、降低胆固醇、预防结肠癌、抗衰老等多种生 理功能，作为保健品具有巨大的市场。目前亚洲国家和地区，如中、日、韩、 台湾等，都是以蔗糖为原料利用果糖基转移酶合成的（合成法）。产品纯度低、 工艺复杂、成本高，需要色谱分离才能得到纯度高的产品。菊芋或菊苣产量高、 种植成本低、富含菊糖（-键连接的聚果糖）。

菊粉内切酶是能够使菊科植物菊芋或菊苣所含多糖（-键连接的聚果糖）在 糖链内部随机降解，产生低聚果糖的生物酶；菊粉外切酶是在聚果糖链的一端 逐个酶解，产生果糖的生物酶；菊粉内切酶和外切酶的复合酶制剂能够高效率 地水解聚果糖产生果糖。 果糖是一种高品质的甜味剂，甜度是蔗糖的 1.8 倍，是所有天然糖中甜度最 高的糖，具有口感好、血糖升糖指数低以及不宜导致龋齿等优点，可以替代蔗 糖，市场巨大。目前甜味剂大量使用蔗糖和高果糖浆。蔗糖价格较高且价格波 动较大。高果糖浆生产工艺使用淀粉水解得到葡萄糖，然后利用果糖异构酶生 产果糖。由于存在反应平衡，果糖含量只有 50%，利用色谱分离等方法把果糖 浓度提高到 70%左右，即市场上销售的高果糖浆，工艺复杂，产品纯度低。

菊粉内切酶是能够使菊科植物菊芋或菊苣所含多糖（-键连接的聚果糖）在糖链内部随机降解，产生低聚果糖的生物酶；菊粉外切酶是在聚果糖链的一端逐个酶解，产生果糖的生物酶；菊粉内切酶和外切酶的复合酶制剂能够高效率地水解聚果糖产生果糖。果糖是一种高品质的甜味剂，甜度是蔗糖的1.8倍，是所有天然糖中甜度最高的糖，具有口感好、血糖升糖指数低以及不宜导致龋齿等优点，可以替代蔗糖，市场巨大。目前甜味剂大量使用蔗糖和高果糖浆。蔗糖价格较高且价格波动较大。高果糖浆生产工艺使用淀粉水解得到

菊粉内切酶是能够使菊科植物菊芋或菊苣所含多糖（-键连接的聚果糖）在糖链内部随机降解，生产低聚果糖的生物酶。低聚果糖具有增殖肠道双歧杆菌、排除体内有害物质、增强免疫力、降低胆固醇、预防结肠癌、抗衰老等多种生理功能，作为保健品具有巨大的市场。目前亚洲国家和地区，如中、日、韩、台湾等，都是以蔗糖为原料利用果糖基转移酶合成的（合成法）。产品纯度低、工艺复杂、成本高，需要色谱分离才能得到纯度高的产品。菊芋或菊苣产量高、种植成本低、富含菊糖（-键连接的聚果糖）。

  在该研究的训练组和验证组人群中，CRC诊断模型和预后预测模型均表现出了令人满意的效果。在训练组和验证组的人群中，该诊断模型准确率均达到96%，并且在验证组中该模型诊断敏感性达87.9%，特异性达89.6%，相对于目前临床常用的结直肠癌血清标志物癌胚抗原CEA的准确率为67%，诊断准确度大幅度提高。在对患者预后预测的准确性方面，根据ctDNA甲基化标志物预后预测模型计算得到联合预后评分指数（cp-score）对患者的预后预测的准确性要明显高于临床常用的预后指标，如肿瘤原发部位、TMN分期、CEA等。而将cp-score与这些常规预后指标结合以后，对患者预后预测的准确性还能够得到进一步的提高，在训练组患者中对预后预测的准确性达到82%，在验证组患者中对预后预测的准确性达到87%。对预后的准确预测，可很好的指导医生对不同的患者进行更为个体化的精准治疗，例如对预后不佳者避免给予过度的治疗，而对复发高危患者则给予更为积极的辅助治疗等。 研究团队还在前瞻性队列中验证了单个ctDNA甲基化标志物在结直肠癌筛查中的价值。通过对1493例结直肠癌高危人群同时进行的肠镜筛查和血浆ctDNA甲基化检测结果进行比较，显示ctDNA甲基化标志物可检测出26例早期肠癌患者，26例进展期腺瘤（癌前病变），对肿瘤的检出敏感性达89.7%，特异性达86.8%，对进展期腺瘤的检出率敏感性达33.3%，敏感性和特异性均较现有的无创筛查方法有所提高。这一研究结果对于优化结直肠癌筛查，具有重要的意义，有非常广阔的应用前景。       徐瑞华教授团队的这项成果是我国科学家在肿瘤液体活检领域又一项具有国际领先水平的重大突破，不仅为CRC的筛查提供了新的方法，也为CRC的精准诊治提供了重要的参考。目前该团队仍在积极开展ctDNA分子标志物在其他肿瘤筛查、诊断、预后预测、靶向药物筛选等方面的基础和转化研究，为发现更多的早期肿瘤患者，进一步改善患者的疗效和预后，提供更多、更有力的工具和手段。

中国科学技术大学微尺度物质科学国家研究中心、生命科学学院陶余勇教授、李旭副教授团队在美国科学院院刊《PNAS》在线发表题为“Interface switch mediates signal transmission in a two-component system”的研究论文，综合运用生物化学和结构生物学研究手段，揭示了胞外G6P信号通过金黄色葡萄球菌HptRSA传感器复合物实现胞内-胞外信号转导的结构机制。 为了适应不断变化的环境，细菌必须迅速地将细胞外信息转化为适当的细胞内部反应。双组分系统（TCS）是原核细胞将环境刺激转化为细胞反应的主要信号转导蛋白，它通常由膜包埋组氨酸激酶和胞质反应调节器组成。HptRSA是一种新近发现的TCS，由G6P相关传感器蛋白（HptA）、跨膜组氨酸激酶（HptS）和细胞质效应器（HptR）组成。HptRSA介导葡萄糖-6-磷酸（G6P）摄取，支持金黄色葡萄球菌在不同宿主细胞内的生长和增殖，但HptRSA传感器复合物感知G6P信号并触发下游反应的分子机制一直以来都还是个谜。