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基于形状记忆聚合物的一种新型的 “万能抓手”策略
浙江大学航空航天学院宋吉舟教授团队,便基于形状记忆聚合物,提出了一种新型的“万能抓手”策略。这个“万能抓手”的载体非常简单,就是一块智能“塑料”。别瞧它结构简单,本领可不小,它可以把目标物体“锁”在体内,轻松地抓取1微米到1米大小之间任何形状的物体。 目前这一研究成果已发表在知名学术期刊《科学进展》(Science Advances)上,文章共同第一作者为浙江大学航空航天学院硕士生令狐昌鸿和博士生张顺,通讯作者为浙江大学航空航天学院宋吉舟教授。 宋吉舟教授团队的“万能抓手”何以做到“探囊取物”?靠的便是形状记忆聚合物。形状记忆聚合物是一种特殊的智能材料,论其特殊,就特殊在它的“逆来顺受”:在外部刺激作用(如光、热)控制下,形状记忆聚合物可软可硬,在受到一定的外力作用导致变形后,它就能保持这个变形后的形状,可谓“顺其自然”;然而在一定的外部刺激作用下,它又会变回原来的样子。目前形状记忆聚合物已经被广泛用于智能织物、电子包装管的热收缩膜、航空器太阳能帆板展开机构、智能医药器件等领域。 宋吉舟教授团队的新策略:第一步,就是抓取物体时,先在外部刺激作用下,让形状记忆聚合物变得柔软,趁此机会将物体或者物体表面的结构嵌入其中;第二步,去掉外部刺激,让形状记忆聚合物变回刚硬的状态,保持住该变形的临时形状,将物体“锁住”,从而把物体抓取起来;第三步,等把物体转移到目的地之后,再次施加外部刺激,形状记忆聚合物就会恢复初始形状,将物体“解锁”释放。 形状记忆聚合物万能抓手抓取和释放物体的流程示意图 形状记忆聚合物这块智能 “ 塑料 ” ,就好像是一把有魔力的万能锁,能锁住世间万物:为了获取 “ 猎物 ” ,它 先 变成柔软的橡皮泥,把物体柔柔地包住,然后变成坚硬的石头,把物体牢牢地锁住,等把物体 “ 押送 ” 到目的地,又会重新变成软软的橡皮泥并释放物体。宋吉舟教授介绍,这把 “ 万能锁 ” 能在典型的三维结构物体上产生很大的抓力,包括球体、方块、管状物体、螺栓、螺母、枣核、钥匙串等;更厉害的是,它还能像壁虎一样, 粘附在物体表面 ,不论物体表面光滑还是粗糙。 形状记忆聚合物万能抓手对典型宏观物体的抓力   那么对于尺寸小的物体,这个抓手又是如何发挥功效的呢?当物体尺寸小到微观尺度(100微米左右或者更小),物体受到的表面力,特别是与抓手的粘附作用强,会给物体的释放带来较大的挑战。在该设计中,抓手通过把物体或者物体表面的结构锁在其内部实现抓取,不依赖抓手的粘附力,所以当粘附力给物体释放带来挑战时,就可以在抓手表面镀上一层特殊材料,或者增加抓手表面粗糙度来减弱粘附,从而实现物体释放。这样,即使是75微米大小的不规则铁颗粒或者是直径10微米的二氧化硅球,也能顺利从形状记忆聚合物万能抓手上得到释放。 使用形状记忆聚合物万能抓手操纵75 微米的不规则铁颗粒和10微米直径的二氧化硅球 “微观抓手就像微观世界里的吊车,可以用它在微观世界里搭建‘建筑’,制作特殊的光电器件。”令狐昌鸿说,“这个抓手在微观视角下还有一个优势,就是一个抓手就是数以万计的微观吊车,可以高效地在微观世界工作。” 谈及具体应用,宋吉舟教授表示,在柔性电子制备中,最重要的一步就是微观元器件的快速组装,即把制备基底上数以万计或者更多的维纳元器件转移到柔性的使用基底上。以往的方法都依靠粘附来一次性抓取这些元器件,但是释放的时候粘附就变成了限制因素。而宋吉舟教授课题组提出的这个策略,完全不依赖粘附,为柔性电子的制备提供了一种新思路,有望推进柔性电子的工业化进程。 使用形状记忆聚合物万能抓手组装柔性电子器件的简单展示 该项目得到了国家973计划、国家自然科学基金和中央高校基本科研业务费专项资金等的支持。
浙江大学 2021-04-10
新型抗生素类药物的高效吸附分离材料
药品、食品、化妆品等的安全问题已严重制约了社会的和谐发展,而其安全问题除了涉及政府监管及企业的诚信外,质量标准的界定也是一重要因素。然而有效质量标准的建立常常滞后于社会需要,这除了技术或仪器设备的问题外,用于分析检测的高效分离材料的开发应用是一急需解决的问题之一。本成果成功有效的开发出一高聚物凝胶色谱柱分离材料及其色谱预装柱,并在多种抗生素的质量分析、纯度分离等方面取得成功应用。该高聚物凝胶色谱柱分离材料具有均匀的粒径,并有优异的耐压强度、所需的孔径分布,可耐受不同的pH条件和水或有机溶剂,在大多流动相条件下都可使用和试用,特别是在头孢类药的聚合物杂质的分析、分离上,不仅灵敏度高,分析时间短,且可用常规色谱仪器完成。
南京工业大学 2021-04-13
基线策略并推导此基线策略的值函数的渐进闭式表达
随着高速无线网络和智能个人终端的普及,视频流内容在无线流量中占据的比例正在快速上升。该论文研究面对用户使用的大规模多天线网络,将视频和无线资源分配问题建模为一个无限阶段折扣马尔科夫决策过程。为解决此问题中的“维度灾难”,论文提出基线策略并推导此基线策略的值函数的渐进闭式表达。对上述表达式进行一步迭代可以获得更优的策略。当表达式中的部分统计参数(如用
南方科技大学 2021-04-14
热泉微生物培养策略
通过高通量测序及共现网络分析预测热泉菌席微生物的互作模式的思路,实现了绿弯菌的定向分离(图1)。通过对潜在互作的微生物验证,确定了一株具有广泛促生活性的菌株Tepidimonas sp. SYSU G00190W;基于此,团队建立了基于物种互作的“SCM-定向分离”策略,成功分离到大量之前难以培养的微生物类群;最后作者还对其基因组和代谢组做了进一步机理解析和实验验证。 本研究首次应用网络预测的方法实现了热泉菌席生境中未培养绿弯菌的定向培养。基于两株代表性菌株的互作研究,初步阐明了热泉菌席中绿弯菌(自养微生物,优势类群)和温单胞菌(异养微生物,稀有类群)之间的互作关系,并为理解贫营养生境中优势类群与稀有类群的相互作用奠定了一定的基础,提出的分离策略为其它环境中难培养微生物的可培养化提供了思路。
中山大学 2021-04-13
病毒抑制剂抑制新型冠状病毒的研究及其药物发现
针对相关药物靶点的“老药新用”以及中成药抗2019-nCoV的功能发现给抗击COVID-19带来了希望,但长远来看研发抗2019-nCoV的新型特效药物以及针对冠状病毒的广谱药物是必要的也是非常紧迫的。由于冠状病毒(coronavirus)和虫媒病毒(arbovirus)类的黄病毒科(Flavaviridae)的寨卡病毒(ZIKV)、登革病毒(DENV)、和西尼罗病毒(WNV),以及披膜病毒科(Togaviridae)的基孔肯雅病毒(CHIKV)等常常共生于蝙蝠等野生动物体内,这些病毒的感染及繁殖有一定的共性,因此黄病毒抑制剂可能具有抗击2019-nCoV的能力。 南京工业大学周国春实验室近年来一直从事抗寨卡和登革等黄病毒的药物研究,并取得了一系列研究成果。针对本次COVID-19疫情,该实验室联合中科院上海巴斯德研究所、华东理工大学开展筛选寨卡和登革等黄病毒抑制剂对2019-nCoV的抑制活性,将在发现的先导化合物基础上进一步研究2019-nCoV的高效抑制剂,并利用候选药物及其药物探针研究药物的作用靶标、2019-nCoV的感染机制及其生命周期。
南京工业大学 2021-04-10
面向大型燃煤机组全工况灵活智能运行的协调控制策略
高效利用大型燃煤火电机组的灵活深度调峰优越性促进更大规模可再生能源电力消纳对构建我国新型电力系统具有重要积极影响。准确掌握燃煤机组频繁变化的调峰过程动态特性是设计高性能协调控制方案的前提条件。因此,本成果推出面向燃煤机组实际发电过程的智能抗扰控制关键技术及其控制器参数在线优化机制。 创新点 随着频繁大范围调峰已成为大型火电机组的常态化运行趋势,本成果设计了一种兼顾机组发电成本及碳排放量的全工况智能抗扰控制策略。通过有机融合误差自抗扰控制器与快速鸽群优化器,机组实现了对电网负荷指令的迅速响应。
华北电力大学 2025-03-26
考虑风光储协调的配电网电压控制策略研究与开发
针对分布式风光发电在配电网中的高比例接入态势,源荷存在时空不匹配特性,导致功率倒送和节点过电压等问题,面向电网网架相对薄弱地区,开展考虑风光发电不确定性的储能的选址定容研究,实现不同运行方式下储能的优化配置;提出基于有功/无功电压控制分区的新型配电系统电压控制策略,实现配电网电压的分散式与集中式协同控制,满足高渗透率风光并网场景下的电能质量要求。
沈阳农业大学 2025-05-21
新冠肺炎疫情控制策略研究
南开大学统计与数据科学学院黄森忠教授团队在新冠肺炎疫情控制策略研究中不断取得进展。该研究通过梳理新冠肺炎疫情发生的核心时间线脉络,分析新冠肺炎的流行病学参数,并将其与SARS(非典型肺炎)和MERS(中东呼吸综合征)比较,经过建模分析,最终对新冠肺炎疫情控制的拐点、流行时间跨度、最终规模及复工风险等作出评估预测。  新冠肺炎每日新增治愈人数与新增确诊人数比值随时间变化的时序图 该工作基于传播动力学及普适SEIR模型进行建模,通过“南开大学智英健康数据研究中心”开发的程序EpiSIX,实时跟踪国家卫健委及各地卫健委自2019年12月12日以来发布的确诊病例数据,对新冠肺炎疫情的流行趋势进行研判,对疾控策略的效率进行评估,并将相应建议提供给疾控方参考。 该研究团队从2020年1月30日持续发布疫情传播预测(至2月29日每3天发布一次,共11期;从3月3日起每5天发布一次,共3期),并根据疫情变化,及时调整预测评价指标及预测目标(如疫情最后规模及“没有本地新增病例”的事实终结时间点)。该研究项目由南开大学新型冠状病毒应急科研专项、国家自然科学基金和国家科技重大专项予以支持,并得到了教育部、国家卫健委等的支持指导。研究成果已在线发表于《中国科学:数学》。
南开大学 2021-04-10
基于深度学习的光伏并网系统电能质量预测及调控策略研究
本成果围绕光伏并网系统电能质量展开。基于深度学习算法,研究谐波等电能质量指标变化规律,运用特征提取技术处理时序数据,实现电能质量预测。研发基于态势感知的电能质量调控装置,总谐波补偿率不小于 90%,补偿次数 2 - 50 次。成果形式包括研究报告、调控装置示范应用,申请发明专利 3 项,发表论文 3 篇。应用场景涵盖光伏电站、配电网等,可提升电网可靠性与经济性,减少设备损耗、优化调控策略、降低弃光率,为新能源消纳提供支撑。
沈阳农业大学 2025-05-21
EZH2蛋白降解药物
组蛋白甲基转移酶(EZH2)因其功能异常导致肿瘤的发生发展而成为极具潜力的肿瘤治疗靶点。目前EZH2抑制剂仅抑制自身甲基转移酶活性,无力应对其非催化功能驱动的致癌活性。研发靶向EZH2的蛋白质水解靶向嵌合体(PROTAC)分子以及分子胶,以实现EZH2的致癌活性的完全阻断并克服当前双功能嵌合型蛋白降解药物成药性不佳的问题。 基于前期发现的EZH2降解剂的基础,通过进一步结构优化,发现具有良好EZH2 降解活性的PROTAC分子E7、E13和分子胶水ED6Y。其中E13是当前分子量最小的EZH2靶向的PROTAC降解分子,并展现了良好的成药性;ED6Y是机制新颖的EZH2单价降解剂。在神经母细胞瘤、前列腺癌以及急性髓系白血病等恶性肿瘤中,EZH2可通过非甲基转移酶活性,持续激活癌基因活性。E7、E13和ED6Y通过诱导EZH2蛋白降解实现完全抑制EZH2致癌活性,在临床前药效学研究中展现了优越的抗肿瘤效果,并可诱导肿瘤免疫原性。EZH2蛋白降解药物为EZH2依赖性肿瘤治疗方法提供了新的策略。 EZH2降解药物的市场前景广阔,以神经母细胞瘤为例,恶性程度高、疾病进展迅猛且治疗难度大,在儿童恶性肿瘤中约占8%至10%,死亡率15%。GD2单抗作为过去数十年唯一被批准上市的用于神经母细胞瘤的新药,共有三款产品获批上市,目前并没有小分子化学药物获批上市。本项成果的成功将为以神经母细胞瘤为代表的EZH2活化的肿瘤提供新颖的治疗策略,将带来良好的经济社会效益。
四川大学 2025-02-11
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