当雨滴落在植物的叶片上，可以观察到雨滴形成个一个圆滚滚、透明的水珠却不铺陈开来浸润叶片，而且只要稍倾斜叶片，水珠还会快速滚离。用科学话语转述一下，这种自洁叶面现象其实是超疏水表面形成的“荷叶效应”。近期一篇论文为超疏水表面的广泛商业化和实际应用画出“路线图”。建立一个全面覆盖致人类传染病病原体的高质量参考基因组数据库并整合流行病学数据的知识库，将对各类疫情的全球监测及预警具有重要价值。近日，中国科学院微生物研究所国家微生物科学数据中心开发的“全球病原微生物数据库”发布论文，介绍了人类病原体综合基因组参考数据库、数据库一系列病原微生物研究分析工具和应用实例。
基于国际科技创新中心网络服务平台科创热榜每日榜单形成的一周科技记忆，我们推出《一周前沿科技盘点》专栏。今天，为大家带来第六十五期。
1《Science Advances》 丨 “不会弄湿的表面”，产业侧该怎么落地？
促进超疏水表面商业化和广泛实际应用的12项策略
当雨滴落在植物的叶片上，可以观察到雨滴形成个一个圆滚滚、透明的水珠却不铺陈开来浸润叶片，而且只要稍倾斜叶片，水珠还会快速滚离。用科学话语转述一下，这种自洁叶面现象其实是超疏水表面形成的“荷叶效应”。超疏水指水滴接触角大于150度，滚动角小于10度的湿润状态。科学家观察发现，叶片表面遍布微小的乳突结构，正是这些复杂的“微米-纳米”多重结构导致了水滴落在叶面上之后，将与叶片隔着一层极薄的空气而无法彻底浸润。
过去的20年间，超疏水表面基础研究取得快速发展，包括制备、仿生、润湿性理论和潜在应用等。由于其独特的润湿性，超疏水表面在自清洁、油水分离、防腐、防结冰等诸多领域具有广阔应用前景，但其实际应用却相对滞后。
中国科学院兰州化学物理研究所环境材料与生态化学研发中心硅基功能材料组长期从事超疏水表面基础研究和技术开发融合发展工作，致力于突破关键共性技术瓶颈，推进其产业化和实际应用。截至目前，他们实现了在5G天线罩/雷达罩防雨衰、高压输电线路防结冰、抗危化液体粘附、电子产品防水防油膜、家电自清洁涂层和智能矿山影像识别系统等领域的实际应用。交叉融合研究方向，将超疏水表面引入锂金属电池隔膜和太阳能界面蒸发等领域。
近日，该课题组发表展望文章，介绍了对超疏水表面发展现状的调查结果，包括基础研究、专利申请和商业化情况。基于前期调查和多年研发基础，探讨了超疏水表面商业化和广泛实际应用的挑战和策略——超疏水表面的综合性能、制备方法和应用场景是其商业化和广泛实际应用的主要制约因素，在设计制备超疏水表面时，应同时兼顾、解决这些挑战。为此，课题组提供了可行策略。文章重点介绍了超疏水表面综合性能的标准测试方法，展望发展前景。课题组期望通过文中建议的策略及学术界和工业界的合作，于2035年左右实现超疏水表面的广泛商业化和实际应用。
2《Nucleic Acids Research》丨大型医学数据库已建好，一起去挖掘数据“宝藏”吧
全基因组测序（WGS）数据已被广泛应用于疫情监测、检测、溯源和进化等研究中。但是现有的病原基因组数据库并未覆盖所有人类病原体，也存在数据质量低、缺乏流行病学信息等问题。因此，建立一个全面覆盖致人类传染病病原体的高质量参考基因组数据库并整合流行病学数据的知识库，将对各类疫情的全球监测及预警具有重要价值。
近日，中国科学院微生物研究所国家微生物科学数据中心开发的“全球病原微生物数据库”（https://nmdc.cn/gcpathogen/）发布相关论文，详细介绍了人类病原体综合基因组参考数据库以及利用参考数据库所整合的一系列病原微生物研究分析工具和应用实例。
“全球病原微生物数据库”通过收集、整合全球范围的食品、环境、病人等来源的病原微生物基因组及流行病学、文献等数据，对人类病原微生物进行了分型、核心基因、药物抗性、毒力基因和移动元件的分析研究；推出一系列整合高质量参考数据库的病原微生物鉴定、溯源和进化分析的在线工具平台，实现了基于全球真实数据的动态病原谱、分型谱、抗性谱和毒力谱的绘制。
3《Physical Review Letters》丨拓扑编码的繁花，将绽放于量子存储的土壤之上
拓扑量子物态是一个在凝聚态物理和量子信息领域中都备受关注的研究方向，其中之一就是可以为量子计算机的设计提供有效的纠错容错方案。使用多粒子系统的集体拓扑态作为有效的逻辑量子比特，拓扑编码因而可以免疫局部错误带来的影响。然而，标准的拓扑编码仍有缺陷——在现实三维空间（或其低维子空间）中，仍需要持续性的人为纠错操作，去对抗持续的热噪音以及其他不断积累的误差。而理想的存储器应具备无限长的记忆时间，通过保持低温和本身动力学就可以自行进行纠错，将错误率维持在容错范围之内。
量子自行纠错相关理论探索方面，科学家已经构造出一些分形子（fracton）模型，这类模型简单而奇异，具有一类不可自由移动的点状激发，是超出现有框架的非常规拓扑序。尽管尚不能完全实现自行纠错，但分形子模型揭示了一类非传统意义的新奇拓扑序——分形子拓扑序，提供了超出拓扑计算标准范式的替代方案。但当下，分形子编码的很多基本特性还尚未被探索。
近日，中国科学院理论物理研究所宋昊副研究员与合作者首次研究了分形子模型作为量子纠错码的理论容错极限。该工作将寻找分形子编码容错极限的问题转化为求解自旋统计模型相变温度的统计物理问题。其求解的自旋统计模型具有子系统对称性和随机的多体相互作用，是一类新颖的统计力学模型。
该研究揭示了分形子拓扑序作为量子存储平台的巨大潜力：通过并行回火蒙特卡罗方法进行数值模拟，研究人员得到自旋统计模型的相图，进而获得相应的分形子编码容错极限。以最简单的分形子模型——X-cube模型为例，研究人员详细的计算并与已知的常规三维拓扑编码进行比较后，发现分形子编码拥有更好的容错性。
4《Science Advances》丨放入人体的“丝”，量产化难题已解决！
如神经纤维、肌纤维、心肌纤维……可以说，纤维在人体中广泛存在。随着生物医学中仿生材质的普遍使用，具有仿生性能的人工合成纤维在组织功能修复、生理信号监测、光电刺激干预等生物医学场景展示出了巨大前景，开发生物相容性且与生物软组织力学性质（柔软且可延展）相似的合成纤维变得尤为关键。从材料角度看，水凝胶稳定性不佳限制了其应用范围，而弹性体聚合物可以用于制备柔软且稳定的延展纤维，但制备过程受制于聚合物的可纺性。对这类不可纺的弹性体聚合物，如在生物医学中广泛应用的硅胶类聚合物，现有技术仍难以实现高品质、大规模生产。
对此，西安交通大学生命科学与技术学院仿生工程与生物力学研究所与海南大学生物医学工程学院赵国旭副教授和王东教授开展多学科交叉合作，他们开发了一种水凝胶辅助的同轴微流控纺丝方法，能够量产纤维形态优异的可拉伸纤维，普适于一大类不可纺聚合物。
他们研究揭示了纤维制备过程的流体力学机制，成功制备了直径大范围可控、长度数十米且形态优异的可拉伸纤维。同时，该技术也能够通过缠绕塑形制备尺寸大范围可控、可拉伸性优异且力学顺应的弹性体螺旋纤维。
基于该技术，课题组成功制备了多种可拉伸功能纤维并验证了其生物医学应用潜力：PDMS纤维可编织为绳索和织物；导光PDMS纤维能够可穿戴式监测多种人体力学信号；平直和螺旋结构碳纳米管（CNT）/PDMS导电纤维能够分别用作可穿戴力学传感器和力不敏感导体；磁性修饰的螺旋PDMS纤维能够在血管样管道内磁控移动，有望用作血管内软体机器人。
这项研究解决了一大类不可纺聚合物的量产化纺丝难题，将极大地促进新型可拉伸纤维的研发和应用，有望作为一种基础性制备技术和材料类型，广泛应用在生物医学等多行业领域。
5《Nature Communications》丨AI赋能3D打印，距离骨缺损修复精准治疗不远了
GAD-MALL设计和3D打印的可降解金属多孔植入物及其力学性能
多孔结构超材料广泛存在于自然界中，如蝴蝶翅膀和人体骨骼，展现出优于基质材料的力学和生物学性能，被广泛应用于轻质结构、组织工程、声学和电学等领域。3D打印令高精度复杂多孔结构的低成本高效制造成为可能，然而，超材料的结构设计空间十分庞大，结构与性能的映射关系复杂，如何发挥3D打印的结构功能化优势成为科学难题。基于机器学习的设计方法能够实现无先验知识条件下的高效设计，但目前多集中于二维结构，仅适用于低维或单目标优化问题。而工程中广泛应用的三维结构通常涉及高维多目标优化，具有数据稀疏性、庞大搜索空间和严格外部约束等特点。
清华大学机械系温鹏副教授团队近日提出一种生成模型、三维卷积神经网络和数值模拟相融合的设计-多目标主动学习循环（GAD-MALL）算法的超材料设计方法。这种学习方法能在数据稀疏场景下有效解决高维多目标优化难题，为AI赋能材料和结构设计提供了一种高效范式。
研究团队成功地将这种方法应用于钛合金和可降解锌金属骨缺损修复多孔植入物的优化设计和3D打印。其生成的多孔植入物在快速匹配骨骼解剖形态和弹性模量的同时，还能保持良好的孔隙连通性和可制造性，展现出比均质结构和拓扑优化结构更高的屈服强度和更均匀的应力分布。
目前该团队和北京大学第三医院骨科合作，在国际上率先实现了3D打印可降解金属多孔植入物的临床应用，成功完成围关节骨折骨缺损修复30余例。据称，未来将会采用AI赋能的定制化方法，对3D打印多孔植入物的材料和结构进一步优化，实现骨缺损修复的精准治疗。（专栏作者 李潇潇）
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发表于 2024-1-26 09:50:21
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