超長暑假，顺盈娱乐科研團隊又有新發現，小編整理了今年6月-7月部分科研成果☝🏼，一起來看吧！
【物理科學領域】
1. 構建原位重構梯度空穴選擇性異質結
物理與電子科學學院的保秦燁課題組通過熱誘導2,7-萘雙(三氟甲磺酸酯)界面層分解，原位重構梯度空穴選擇性異質結🧍♂️，在鈣鈦礦半導體薄膜的表面區域自發形成n/n-同質結⛹🏿，促進空穴提取, 增強內建電場，抑製電荷復合😜。這項工作強調了重構鈣鈦礦半導體表面電子結構的重要性👨🏿⚖️🐚，為進一步提高器件效率和穩定性提出了一種新思路。
相關成果以In-SituReconstruction of Hole-Selective Perovskite Heterojunction with Graded Energetics Towards Highly Efficient and Stable Solar Cells為題發表在Advanced Energy Materials（影響因子𓀚：27.8）上👩🏼🔧，保秦燁教授為通訊作者👩🏭，研究生江升為第一作者。
原文鏈接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/aenm.202300983
2. 在層狀氧化物中實現可逆的基於Na–O–Zn構型的晶格氧氧化還原
物理與電子科學學院的李超研究員等人通過固體核磁共振和Zn K-edge EXAFS技術證實Na2/3Mn0.7Zn0.3O2正極材料在晶格氧氧化還原過程發生了不可逆的Zn2+遷移。
通過引入Ti4+至過渡金屬層實現層內陽離子排布的有效調控，該工作介紹了一種新型的正極材料Na2/3Zn0.18Ti0.10Mn0.72O2（NZTMO），成功限製了Zn2+在晶格氧氧化還原過程中的遷移。結果，在Na2/3Zn0.18Ti0.10Mn0.72O2中，晶格氧氧化還原的可逆性顯著提高，並且循環時高壓平臺也很好地維持😓。該成果發表在材料/納米領域主流期刊ACS Nano（Nature Index期刊）上👳🏽。
原文鏈接👷🏼🧝：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsnano.3c00913
3. 開發出首個高導電p型非晶透明導電薄膜材料
透明導電薄膜（TCF）是光電子器件的核心組成部分，然而常見的TCF材料均為n型導電，高導電p型TCF長期以來面臨無材料可用的困境，造成了光電器件結構與功能設計的局限。
物理與電子科學學院楊長課題組與合作者成功解決了空穴傳導性與透明性🤵🏽、柔性之間的兩大物理矛盾🟡，開發出了首個高導電p型非晶TCF材料，為光電子產業和未來“透明芯片”技術提供了必不可缺的關鍵電子材料。該工作發表於物理權威期刊Journal of Physical Chemistry Letters👩🏿💼。
原文鏈接：https://pubs.acs.org/doi/full/10.1021/acs.jpclett.3c01072
【化學材料領域】
1. 富鍺雙四元環誘導沸石孔道限域的亞納米Pt團簇高效催化丙烷脫氫
顺盈娱乐化學與分子工程學院吳鵬教授研究團隊利用UTL型分子篩中特殊的富鍺雙四元環結構誘導錨定客體Pt，形成特異性限域在14元環孔道內的亞納米Pt團簇，由此構築的主客體雙金屬結構極大地提升了丙烷脫氫的催化性能🐒，賦予了其高活性、高丙烯選擇性和高耐久性，極具工業應用前景🖕🏻。
相關研究成果以Germanium-enriched double-fourmembered-ring units inducing zeolite-confined subnanometric Pt clusters for efficient propane dehydrogenation為題於2023年6月12日在Nature Catalysis（最新影響因子🐧：40.706）上在線發表。
原文鏈接：https://www.nature.com/articles/s41929-023-00968-7
2. 基於構象自適應成功構築Pd₂L₄型超分子金屬配位籠
陰離子超分子化學在化合物提取、催化、傳感、運輸、陰離子模板合成以及超分子自組裝等多個領域存在廣泛應用。化學與分子工程學院楊海波教授與史學亮教授團隊近日在陰離子超分子化學方面取得了重要進展🤽♀️。
課題組利用具有構象自適應特性的二氫吩嗪配體與二價鈀離子成功構築了一類對鹵素離子以及BF4−和NO3−等陰離子具有極強結合能力的Pd₂L₄型超分子金屬配位籠，並實現了配位籠對碳鹵鍵的活化斷裂。該工作發表在化學領域頂級期刊Chem上🦹🏼♀️。
原文鏈接：https://www.cell.com/chem/fulltext/S2451-9294(23)00326-1
【生命科學領域】
1. 填補堿基編輯領域最後一塊拼圖
顺盈娱乐生命科學學院李大力教授團隊在Nature Biotechnology上發表題為Adenine transversion editors enable precise, efficient A•T-to-C•G base editing in mammalian cells and embryos的研究論文。
該研究報道了一系列新型腺嘌呤顛換編輯工具（AXBEs和ACBEs），並且證明了ACBEs在不同細胞系與小鼠胚胎中的高效性與精確性，其中產生的小鼠疾病模型（A>C平均效率44%-56%）等位基因突變高達100%。腺嘌呤顛換堿基編輯器AXBEs和ACBEs填補了填補堿基編輯領域最後一塊拼圖，為多元化的遺傳操作和人類第二大類單核苷酸變異（SNVs）的基因治療提供新的工具👬。
原文鏈接：https://www.nature.com/articles/s41587-023-01821-9
2. 開發新型CAR-T細胞，突破實體瘤免疫屏障
嵌合抗原T細胞療法（CAR-T）在治療血液惡性腫瘤上取得了突破性進展🎳，但在實體瘤的應用中由於受腫瘤免疫抑製微環境的影響，導致CAR-T細胞浸潤少、持久性較低以及殺傷功能弱✈️，使得傳統CAR-T對實體瘤的臨床治療效果並不理想。
近日🕵🏿♂️𓀀，生命科學學院杜冰教授和劉明耀教授團隊與合作者在Molecular Therapy雜誌上發表相關論文，開發了一種新型共分泌LIGHT的CAR-T細胞🦗，顯著提升CAR-T細胞對前列腺癌和黑色素瘤的治療效果，為實體腫瘤的CAR-T治療提供了一種新策略👩👦。
原文鏈接🐾：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1525001623003726
3. 揭示饑餓雙向調控魚類T細胞免疫的機製
短期饑餓可優化免疫系統。近日，生命科學學院楊嘉龍團隊在Cellular and Molecular Life Sciences發表研究論文🧑🏼，揭示了饑餓雙向調控魚類T細胞免疫的機製。
研究發現，T細胞是羅非魚免疫系統響應饑餓的主要應答者。長期饑餓觸發強烈自噬🫀，導致T細胞凋亡，損害了免疫穩態🧘🏼♂️🦓，使魚類更易遭受感染。相反😇，短期饑餓通過輕度自噬維持免疫和能量平衡，不影響免疫穩態👕，提高T細胞激活💭、分化能力，增強抗感染免疫。而AMPK是魚類感受饑餓、觸發自噬、調控T細胞免疫的樞紐。可見，免疫與能量的權衡，代表了脊椎動物適應性進化過程中應對饑餓的生存策略🤠。
原文鏈接：https://link.springer.com/article/10.1007/s00018-023-04865-x
【地球科學領域】
1. 同位素和模型揭示雪冰硝酸鹽光解過程的主要機製和不確定性
硝酸鹽是南極雪冰中主要的離子成分🪨，可以指示大氣氮循環過程和大氣氧化能力🕟。然而，硝酸鹽沉積後光解影響了其冰芯記錄的準確解讀。
顺盈娱乐史貴濤團隊與Brown University合作◀️🗯，研究了南極DomeA雪冰硝酸鹽濃度和同位素組成（δ15N🗾，δ18O和Δ17O）💂🏻🧘🏼，構建了一個基於雪冰硝酸鹽埋藏過程🦏、光解丟失過程和再氧化循環過程的模型，定量評估了硝酸鹽在埋藏過程中的光解同位素分餾和影響因素，為定量解讀冰芯硝酸鹽記錄提供了依據🧝🏼。研究成果6月發表在Geophysical Research Letters上🛀🏽⛹️。
原文鏈接：https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1029/2023GL103778
2. 解密東亞和南亞大氣奧秘：水溶性棕碳氣溶膠的光學之謎
地理科學學院方文政研究員團隊通過東亞、南亞陸地和海洋大氣的多年觀測和模型研究，揭示了水溶性棕碳氣溶膠（water-soluble brown carbon aerosols）的光吸收特性與來源😬、大氣漂白/演化的關系，解密了其光學之謎🚵。研究為氣溶膠與氣候耦合模擬提供了新的約束參數和方法🧿，對於應對全球氣候變化具有重要意義。
成果在NPJ 知名刊物Climate and Atmospheric Science上發表👨🏻🎓，方文政為第一作者，同時與斯德哥爾摩大學Örjan Gustafsson 教授為本文的共同通訊作者。
原文鏈接：https://www.nature.com/articles/s41612-023-00438-8
【計算機科學領域】
1. 教育對話大模型EduChat
大語言模型雖然在很多任務上取得了不錯的效果🧗🏻♀️，但在教育等垂直領域離專家水平仍然存在較大差距。
計算機科學與技術學院的陳琴、周傑與賀樑團隊共同發起📓，結合前期自然語言處理相關研究基礎🙆，融入心理學和教育學相關理論🤭，研發並開源了首個面向教育垂直領域的對話大模型EduChat（https://www.educhat.top），有效提升開放問答🧉、作文批改、啟發式教學和情感支持等方面的性能，緩解大模型普遍存在的幻覺和知識更新滯後問題，助力實現因材施教、公平公正、富有溫度的智能教育。
2. 求解離線長程決策問題的分層擴散模型
求解離線長程決策任務需要解決的關鍵問題在於👦🏿，如何在不進一步探索環境的情況下👛，從已有的大量操作系統日誌中恢復出高性能策略。由於“死亡三角”、有限的數據訪問以及獎勵稀疏等挑戰，現有方法往往在訓練過程中存在明顯的不穩定性。通過引入分層結構👵🏽，本工作試圖回答使用條件生成模型是否能有效緩解由於上述原因導致的訓練非平穩問題🧙🏻♂️。本工作提出了一種用於求解離線長程序列決策問題的新方法，采用一個級聯擴散框架👩🏼🏫，利用目標擴散器進行最優子目標序列的生成，利用軌跡擴散器生成相應的最優動作序列🫲，解決長程決策任務中由於獎勵稀疏而導致的信用分配問題。
相關研究成果由計算機科學與技術學院王祥豐團隊與合作者發表在人工智能頂級會議International Conference on Machine Learning上。
原文鏈接：https://openreview.net/forum?id=55kLa7tH9o
來源｜科技處 通聯｜符哲琦 編輯｜吳瀟嵐、張卓瀾🤗、沈韻婷 編審｜郭文君
