项目简介： 手性醇是有机合成化学中非常重要的手性化合物，它是合成手性 药物、天然有机化合物等的重要手性中间体。目前已有很多手性醇的不对称合成方法。其中，酮的不对称催化氢化是合成手性醇最高效、 最原子经济且环境友好的方法之一。本项目可依据需要提供多种类型 手性醇合成的新技术，特别是光学活性手性芳基烷基醇等公斤级以上 合成工艺技术。 项目特色： 利用具有自主知识产权的手性合成核心技术，为医药企业等提供 各种类型的光学活性芳基烷基醇等多样性手性醇的不对称氢化合成 工艺技术。相应的合成工艺技术操作简单、条件温和、安全、环保， 能给企业带来效益。 提供的光学活性手性醇合成技术，具有原子经济、环境友好、效 率高、选择性好的特点，不会给环境带来污染。相应的手性醇合成新 工艺技术面向医药企业，在能给企业带来效益的同时，可促进人类的 健康和社会的可持续发展。

本技术是含磷催化剂在二氧化碳与环氧丙烷加成生产碳酸丙烯酯路线中的首次应用，该类催化剂具有自身稳定性好、催化活性高、反应选择性高等优点；在拆分后的手性丙二醇和碳酸二乙酯反应中，使用含磷催化剂制备手性碳酸丙烯酯，手性原料的转化率高，产品光学纯度高。

本成果基于高效微流体芯片、“电子掩膜”（PLC，FPGA和LabVIEW构建）与光掩模相结合及高性能手性miniPEG-γPNA探针搭建诊断型肽核酸芯片制备平台。 设计并应用了高效单体活化装置；“电子掩膜”可降低芯片制备成本，光掩模技术实现对芯片密度的调整；自行制备了miniPEG-γPNA单体，并应用到微流体芯片上；手性探针通过miniPEG修饰提高水溶性，可预组织成右手螺旋结构，与DNA杂交结合特异性更好，稳定性更高，能识别入侵混合序列双链DNA(dsDNA)，实现对靶标的直接检测。 基于微流体混合器的光导向原位合成系统设计示意图和实物图

随着纳米光子学的发展，具有超颖性质的人工微结构吸引了众多研究。针对日益增长的研究和设计需求，北京大学物理学院方哲宇及其研究团队实现了一种自洽的框架——BoNet，其结合了贝叶斯优化（Bayesian optimization）和卷积神经网络（convolutional neural network），实现了纳米结构对于超强光学手性的自学习。基于此框架，他们将纳米结构设计表示为图形，并输入卷积神经网络进行电场分布和反射光谱的学习，此过程不需要将纳米结构参数化为向量，因此最大化的保留了其几何信息和边界条件。同时，利用贝叶斯优化以实现对纳米结构远场光学手性的优化，并运用其采样样本反复训练神经网络实现自学习。利用BoNet，他们针对远场反射光谱的圆二色性进行优化并逼近了其理论极限(CD = 1)，同时利用神经网络匹配预测的近场电场分布，对获得的强光学手性进行分析解释。 此框架能够被直接推广用于其他光学性质的自学习优化，例如实现反常透射，偏振态调制和相位调制。更进一步的，此方法论能够帮助设计更多的，具有良好光学性质和运用价值的纳米光子学器件，比如消色差超透镜，超灵敏的微传感器以及智能超表面等。此研究同时能够启发更多数据驱动的研究，通过利用人工神经网络和其他机器学习的方法，实现对传统科学研究的新探索，在制药，引物设计，固体结构分析上启发新突破。 该工作于2019年11月19日在线发表于学术期刊《PHYSICAL REVIEW LETTERS》上，题为“Self-Learning Perfect Optical Chirality via a Deep Neural Network”(DOI: 10.1103/PhysRevLett.123.213902)。北京大学物理学院方哲宇研究员是本文的通讯作者，李瑜，徐优俊，姜美玲为该文的共同第一作者，北京大学定量生物学中心来鲁华教授为合作者，北京大学为唯一通讯作者单位。该工作得到得到了科技部、教育部、国家自然科学基金委、北京大学人工微结构和介观物理国家重点实验室、北京大学纳光电子前沿科学中心、量子物质科学协同创新中心、北京大学高性能校级计算平台、北京大学生命科学中心高性能计算平台等单位的支持。用于近远场计算的神经网络结构表征实现了逼近理论极限的高手性，并利用神经网络对近场分布进行分析

手性环氧是一类重要的中间体分子，能够转化成多种手性官能团。然而，文献中还没有针对环氧的光谱手性检测方法。蒋伟课题组利用独立发展的“内修饰分子管”（ Chem. Commun.   2015,   51,  15490;  Chem. Commun.  2016 ,  52,  9078;  J. Am. Chem. Soc.  2016 ,  138,  14550），通过氢键和疏水效应在水中实现了对手性环氧的识别。核磁滴定、荧光滴定与等温量热滴定等实验结果都证实“内修饰分子管”在水中与环氧分子之间存在较强的键合。同时，X-射线单晶衍射、核磁滴定等实验结果证实了氢键的存在。手性环氧通过氢键将手性信号传递给了非手性但有紫外吸收的“内修饰分子管”，诱导产生了紫外圆二色（CD）信号。通过CD信号的强度和正负性，可以实现绝对构型的归属和ee值的测量。该方法具有环境友好（溶剂是水，“内修饰分子管”能够回收）、响应速度快（30 ms）、可以实现实时监测、适用于高通量检测等优点。该方法首次实现了只含环氧的手性化合物的光谱检测，并被成功应用于真实的不对称环氧化反应，获得了与手性色谱方法相类似的结果，在不对称环氧化的前期条件筛选研究中具有广阔的应用前景。

阿巴卡韦(abacavir)是治疗艾滋病和疱疹病毒感染的核苷类药物。“鸡尾酒疗法”是迄今为止治疗艾滋病的最为有效的方法，阿巴卡韦是“鸡尾酒疗法”中的不可或缺的药物组成成分。目前在中国阿巴卡韦还没有实现国产化，其关键技术是手性中间体(-)-内酰胺的制备。 本研究采用自主筛选获得到的具有高对映选择性(+)γ-内酰胺酶产生菌株，采用发酵培养获得的微生物整体细胞作为催化剂，在单一水相体系中，以外消旋的-内酰胺为底物，通过生物转化(+)-内酰胺，拆分获得单一构型的产物(-)-内酰胺，在外消旋-内酰胺底物浓度 100－200 g/L 的条件下，转化 10－20 h， 产物(-)γ-内酰胺的光学纯度达到 100%ee，转化率达到拆分反应的理论水平>50%。

在发展和开发药物方面，具有相关生物活性结构的手性分子的合成，一直以来都扮有很重要的角色，从而导致的药物革新无论对提高相关疾病的治疗，还是对人类健康维护方面都是十分重要的。在有机合成领域，尽管以药物为导向的手性合成是非常具有市场应用潜力的，但是手性合成方法的发展及其作为新型药物的应用还是非常有限。癌症是当今世界危害人类健康最严重的疾病之一，全世界每年约有 700 万人死于癌症及其并发症。其病理特征为发病细胞的生长和分裂速度明显高于正常细胞，但不具备正常细胞的生理功能和分化能力。癌细胞除了生长失控外，还

手性结构广泛存在于活性天然产物与药物分子之中。目前，最为 高效地获取手性化合物的方法是不对称催化反应。在不对称催化领域 中，手性金属络合物一直是研究最为普遍和最高效的手性催化剂，并 且已被广泛地应用于工业生产。但是，金属催化剂通常存在价格昂贵、 对空气敏感及易在产物中残留等缺点。 自 2000 年以来，手性有机小分子（不对称）催化逐渐被人们重 视并得以迅猛发展。现在，有机小分子催化剂已经被认为是继手性金

本发明构建一种新型混合佐剂DDA/PolyI:C。该混合佐剂组 （AMM+DDA/PolyI:C）和单独佐剂组（AMM/DDA）分别加强免疫小鼠两 次后，脾脏淋巴细胞经抗原AMM刺激后，皆可产生分泌较仅有融合蛋 白AMM组高的IFN-γ; 肺部荷菌量试验表明佐剂实验组加强BCG免疫 后，肺部荷菌量都较PBS组低；肺组织病理分析显示混合佐剂组 AMM+DDA/PolyI:C强化BCG免疫后，肺组织病理损伤较BCG组和DDA为佐 剂加强组轻（P＜0.05＝。