2020年4月14日，同济大学生命科学与技术学院高绍荣团队与江赐忠团队在《Nature Communications》杂志在线发表了题为“Chromatin architecture reorganization in murine somatic cell nuclear transfer embryos”的研究成果。他们采用了经过优化的少量细胞全基因组染色质构象捕获技术（sisHi-C），对小鼠SCNT胚胎发育过程进行连续采样，并详细描绘了SCNT植入前胚胎染色质高级结构的动态变化过程。 体细胞核移植（SCNT）技术是将已经分化的体细胞移入去核卵母细胞内，使体细胞的染色质发生重编程，继而重启胚胎发育过程并获得完整个体的技术。虽然SCNT是目前为止唯一一种可以使体细胞获得完整全能性的手段，但是由于在重编程过程中出现了各种表观遗传水平修饰的异常，使得SCNT胚胎的发育能力处于较低水平，也极大程度地限制了该项技术的应用前景。高绍荣教授团队长期致力于小鼠SCNT胚胎发育异常原因的探索。2016年通过对早期克隆胚胎进行卵裂球活检，并结合单细胞RNA测序技术首次建立了植入前核移植胚胎发育命运追踪系统，发现了组蛋白去甲基化酶Kdm4b和Kdm5b分别对克隆胚胎2-细胞和4-细胞时期的发育阻滞起到关键作用。两年后，又通过对不同发育命运体细胞克隆胚胎进行全基因组DNA甲基化高通量测序分析，详细地研究了小鼠克隆胚胎着床前发育过程中DNA甲基化修饰的重编程过程，并揭示了异常的DNA再甲基化（DNA re-methylation）是导致克隆胚胎着床后发育异常的关键因素。在哺乳动物中，染色质三维结构对基因的调控起着非常重要的作用。但是，受制于小鼠SCNT胚胎样本取材困难和Hi-C技术对细胞样本起始量高的限制，小鼠SCNT植入前胚胎发育过程中染色质三维结构的动态变化过程尚未被全面研究过。 在本研究中，研究人员收集了核移植后多个时间点的胚胎并利用优化的微量细胞sisHi-C技术对染色质高级结构进行了检测，通过数据分析发现，在体细胞核被注射到去核的卵细胞后，随着典型三维染色质结构的消解，供核体细胞染色质的近距离相互作用优先解开，并迅速由间期转化为类中期状态。在这期间出现了一个非常有趣的现象，当供体细胞在去核卵母细胞中被人工激活1个小时后，基因组经历了从类有丝分裂中期向类第二次减数分裂中期的转变。 图1. SCNT胚胎基因组在短时间内由有丝分裂类中期转变为减数分裂类中期 在SCNT胚胎发育6小时进入类原核期（对应正常受精胚胎PN3时期）后，重新出现了较弱的区室结构和拓扑相关结构域（TADs）信号，这很可能是再次退出中期的结果。随后，TADs信号在一细胞晚期逐渐减弱，直到2细胞早期降到最低值，在2细胞晚期到8细胞卵裂期逐步重新建立，直到囊胚期成熟（图2）。 图2. SCNT胚胎发育各个阶段的TAD强弱变化 随后研究人员将小鼠SCNT与正常受精胚胎发育sisHi-C公共数据集进行比较分析后发现，SCNT胚胎在2细胞期的远距离（>2 Mb）相互作用较正常受精胚胎明显降低。同时，早期（2到8细胞期）受精胚胎与SCNT胚胎的区室结构及TADs也存在着明显的差异。 前期的很多研究表面小鼠SCNT胚胎在合子基因组激活（ZGA）时期有大量的基因未能被正常激活。于是，研究人员想到染色质空间结构的异常是否会导致增强子与启动子之间的相互作用无法成功建立？结果表明，在小鼠正常受精卵的ZGA时期的关键基因Zscan4d的启动子与上游的超级增强子有着强烈的相互作用，而这种互作却无法在SCNT胚胎中被观察到（图3）。这类基因的激活异常很可能就是SCNT胚胎发育能力低下的原因之一。那么，造成染色质高级结构的异常的原因究竟是什么呢？研究人员证实这是由于供体细胞基因组中持续存在的组蛋白H3K9me3修饰无法被正常擦除造成的。通过在SCNT胚胎中过量表达组蛋白去甲基化酶Kdm4d来降低H3K9me3修饰水平， SCNT胚胎的染色质空间构象会趋向正常受精胚胎，且Zscan4d的启动子与超级增强子的互作也得到了部分的修复（图3）。这说明H3K9me3修饰是核移植胚胎中染色质高级结构重编程的重要障碍，也证实了在胚胎基因表达调控过程中组蛋白修饰和染色质高级结构的协同作用。 图3. SE-P互作异常影响ZGA相关基因表达，并能被过量表达Kdm4d部分纠正 综上，这项研究对小鼠SCNT胚胎发育过程中的染色质三维结构重塑进行了系统的研究，这也为今后进一步纠正SCNT胚胎发育过程中的表观遗传屏障提供了新的思路。 图4 本研究的模式图 同济大学生命科学与技术学院博士研究生陈墨、朱乾书和李翀副研究员为本文共同第一作者，高绍荣教授、江赐忠教授和刘晓雨研究员为本文共同通讯作者。该研究得到了科技部、基金委和上海市科委项目的支持。

能源、环境及化工等领域广泛存在具有相变和反应的能质传递和转化问题， 具有多区域、多场、传递与转化等相互耦合的特点，是影响装备性能的关键热物 理问题，对提升性能至关重要。本项目针对上述领域中共性的多场耦合能质传递 机理反其强化和调控方法的前沿科学问题开展研究工作，取得了系列原创性研究 成果。主要发现点有： 一、 分区耦合多相传递可视化实验方法及其机理与特性：创新了滞止流和通 流槽道内逸出速率及位点可控的液滴和气泡动力学行为、变孔隙率网络流道及其 与外部流场耦合的两相流动、毛细阻力可调的多孔层内相变传热及含反应边界的 两相流及传递等可视化实验方法。获得了逸出液滴聚合衰减震荡机理及规律；发 现了微孔逸出气泡脱离后涌入和界面震荡现象；揭示了具有壁面逸出气泡的槽道 内两相流规律；阐明了具有微孔层和结构缺陷的气体扩散层内两相分布特征；厘 清了反向式毛细蒸发器多孔层内相分布规律反其对相变传热的影响机理；揭示了 燃料电池内两相流动和传输以及电化学反应的相互作用规律，获得了流道水淹与 压降之间的定量关系及膜电极表面温度分布特性。 二、 多元多相分区耦合能质传递及转化理论模型：建立了多场耦合固体基质 表面细胞吸附成膜理论模型，揭示了生物膜结构与能质传递及产氢/产电性能的 相互关系；建立了含生化反应的多孔填料床内多相能质传递的毛细管模型和多相 混合模型，阐明了流动和传输与生化反应的耦合特性，为固定化细胞生物反应器 性能预测提供了方法；建立了毛细结构材料内分区耦合相变传热理论模型，为反 向式毛细蒸发器和微槽膜状凝结换热提供了理论计算方法；提出燃料电池两相传 输三维孔隙网络模型和气体有效扩散系数的分形模型，首次利用V0F方法模拟 了边壁具有逸出液滴的燃料电池流道内细观两相流行为，揭示了多孔扩散层与流场板流道内两相流的耦合关系以及流道结构和工况参数对两相流特性的影响规律。 三、多场耦合能质传递强化及调控方法：基于分区耦合强化传热思想，提出 了三维肋表面和螺旋扭带组合强化传热新方法；通过分区流动和传递强化与调控, 发展了三维柱状阵列结构阳极微流体燃料电池，显著提升了电池性能；利用石墨 烯表面修饰，实现了多孔电极内微生物产电菌电子转移速率和活性生物量调控和 强化；创新性利用流场/浓度场/温度场/光场的强化和调控，结合表面修饰和弥 散光导体技术，实现微生物生化转化全过程强化；提出了通过外接电阻控制阳极 电势诱导和调控生物膜结构，强化了质子传输，大幅提升了微生物燃料电池性能。

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本发明公开了一种基于超材料的太赫兹单谱信号探测器，包括自下而上依次设置的衬底层、N 型砷化镓层、二氧化硅层与超材料层、欧姆电极和肖特基电极；其中超材料层为具有周期性微纳米结构的金属开环共振单元阵列，金属开环共振单元阵列包含了一种图形及其特征尺寸参数，该图形对于太赫兹电磁波具有完全吸收特性，通过改变金属开环共振单元的结构和尺寸参数可以调控对应的电磁波吸收频段，通过改变 N 型砷化镓的耗尽层宽度可以调控超材料层中金属开环

本成果提出的基于超像素样本扩充的空谱全卷积高光谱图像分类方法有效的利用高光谱图像的超像素分割结果指导伪样本扩充增加了训练集样本数量，解决了高光谱图像有标记样本的稀缺问题，同时空谱的全卷积分类网络也充分利用了多尺度的空间特征和光谱特征实现了较高的分类精度。 成果非涉密，专利申请已经提交。 实验采用反射光学系统成像光谱仪（ROSIS）传感器获取意大利北部帕维亚大学（Pavia  University）的高光谱图像数据。该数据集由 103 个光谱带组成，共 610×340 像素，光谱覆盖范围从 430nm 到 860nm，空间分辨率为 1.3m。该数据集一共含有 9 个类别的 42776个有标记样本，选取每类 30 个有标记样本作为训练集，其余作为测试集。 由下表可以看出，在每类选取 30 个样本的情况下，本 模 型 的 OA，AA，Kappa系 数 比 DFFN 模 型 高 出20.8%，17.4% 和 26.5%；比CNN 高 出 23.1%，18.8% 和29.2%。并且下表证明了使用了伪标签样本扩充的空谱全卷积网络的本方法在小样本情况下每个类的分类准确性均优于 DFFN 和 CNN，达到了较好的分类效果。 表 1 PaviaU 数据集上对比实验结果

该成果提出了一种基于空谱差分辅助核联合稀疏表示分类的高光谱图像分类方法。本章方法的主要创新性在于：1）能够将光谱的差分辅助信息和原光谱特征信息有效结合。2）能够考虑不同光谱属性间的高阶空间相关信息。3）原空谱和差分空谱核特征字典的信息通过具有混合正则的核联合稀疏表示分类方法得到充分利用。通过在真实高光谱图像数据上的实验表明，该成果提出的方法能够有效地提高高光谱遥感图像的分类效果。 主要技术指标 不同数据集下的训练样本与测试样本数参阅表 1. 在该训练样本集数量下的分类结果表现参见表 2. 相比于传统分类器 SVM，OA 提高了约 20%；相比于 SOMP，OA 提高了约20%。 该成果无需使用 GPU 资源在保证精度的同时有效提升了分类的精度和效果，同时在较少训练样本条件下仍能得到较好的分类精度和分类效果。 表 1. 不同数据集下的训练样本选取数量 表 2. PaviaU 大学数据下不同方法的正确率比较

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