【科创热榜前沿科技周报】-83期转贴

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前沿科技盘点〔83〕丨造一个“能量货币”的“生产加工工厂”；电池“大换血”后，迎来性能重塑 原文链接：https://www.ncsti.gov.cn/kjdt/zt ... 0240312_150894.html

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腺嘌呤核苷三磷酸（ATP）水解时可释放出大量能量，因此被视为生物体最重要的 “能量货币”。这种“能量货币”如何才能有效生产、回收、利用呢？中国科学院课题组最近想出了妙招。

充电时间长和低温性能差是锂电池发展绕不开的问题。电解液让锂离子在电极间流动，其重要性相当于电池的“血液”。因此，一些研究者将目光投向了新型电解液的研发。

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，为大家带来第八十三期。

1、《Angew. Chem. Int. Ed.》丨造一个“能量货币”的“生产加工工厂”

新型ATP合成酶HK853CA的酶催化分子机制

腺嘌呤核苷三磷酸（ATP）由腺嘌呤、核糖和3个磷酸基团连接而成，水解时可释放出大量能量，对生物体生命活动至关重要，可以视为最重要的 “能量货币”。“能量货币”如何有效回收利用呢？科学家为此伤透脑筋。因为生物体内的ATP合成依赖于ATP合酶蛋白质机器以及多结构域的腺苷酸激酶（AdK）体系，系统庞大难以规模化应用。而工业生产中常用的微生物发酵法和生物酶催化法则存在工艺繁冗等缺陷。

近期，中国科学院精密测量院李从刚、杨明晖课题组首次开发、获得具有单结构域的ATP合成酶，实现了ATP的可回收能量供应。他们发现海栖热袍菌组氨酸激酶HK853的CA结构域是理想的实验材料，设计了单结构域ATP合成酶HK853CA，并实现ATP合成催化反应的最适条件。研究团队通过实验与分子动力学模拟相结合，解析了酶催化的分子机制，还将ATP合成酶HK853CA应用于多种底物磷酸化的生物体系中，成功实现了ADP和ATP能源分子的高效利用。研究团队基于酶催化的分子机制设计了一系列突变以调节其催化活性，并发现此催化反应在组氨酸激酶家族中具有一定的普适性，为后续的生物酶改造及结构优化提供了新的研究方向。

原文链接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/anie.202318503

2、《Nature》丨电池“大换血”后，迎来性能重塑

电池电解液中的离子传输机制

充电时间长和低温性能差是锂电池发展绕不开的问题。电解液让锂离子在电极间流动，其重要性相当于电池的“血液”。因此，一些研究者将目光投向了新型电解液的研发。近日，北京理工大学闫崇副教授和黄佳琦教授评述浙江大学范修林团队同期上线的新研究工作，阐述了新型溶剂化结构给锂电池快充和低温带来的新机会。

该团队使用实验和计算模型来确定了一种微型溶剂化结构的电解液，作者测试这种电解液发现它在25°C下具有40.3 mS/cm的超高离子电导率。即使在−70°C下，仍能保持11.9 mS/cm的离子电导率。这比在相同温度下使用传统电解液（碳酸乙烯酯基）获得的电导率高出10000多倍。采用小体积溶剂分子组成的电解液极大地提高了电解液中的离子迁移速率，助力电池实现极速快充（6C）和低至−80°C的温度下令人印象深刻的电池性能。

研究团队是怎么做到的呢？经典锂离子传导理论认为根据锂盐的浓度，液体电解质中的锂离子存在车辆传输和结构传输的机制，或者通过两者组合来输运，高浓度电解液往往会激活结构传输机制。范修林团队发现，当溶剂分子体积非常小时，相应的微型溶剂化结构可实现一种新型的传输机制，该类传输机制称为“配体通道传输”。新的传输机制具体表现为锂离子周围形成了两个鞘层：内级溶剂化鞘层包含溶剂分子和离子对（阴离子），外溶剂化鞘层包括溶剂分子；外溶剂化鞘层中的溶剂分子将锂离子从内溶剂化鞘中拉出，从而产生锂离子快速传导的通道，增强了传输特性。新传导机制的提出可能会带来快速充电和低温电池开发的新方法。该研究提出的新发现也能拓展至锂以外的储能电池系统，如钠离子电池、钾离子电池、镁离子电池和钙离子电池等领域的研究。

评述论文链接：https://www.nature.com/articles/d41586-024-00378-0

研究论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-024-07045-4

3、《Science Advances》丨压缩感知求解太复杂？“一步到位法”请收好

MMVM和压缩感知还原电路示意图

压缩感知技术是现代信号、图像处理的基石，应用于医学成像、无线通信、目标追踪、单像素相机等重要领域。利用压缩感知理论，稀疏信号在前端传感器中可以显著提升采样效率。在后端处理器中，通过求解稀疏近似问题，压缩感知信号可以得到还原。然而，压缩感知还原算法非常复杂，通常涉及高复杂度的矩阵计算和非线性元素操作，使得后端处理器还原过程成为了整个压缩感知流程中公认的瓶颈，限制了压缩感知技术在高速、实时信号处理场景中的应用，想要实现一步求解压缩感知还原更是一个巨大挑战。

针对上述问题，北京大学集成电路学院、人工智能研究院、集成电路高精尖创新中心研究团队设计了一种一步实现矩阵-矩阵-向量乘法（MMVM）的模拟存内计算单元，以此绕开繁琐的矩阵乘法的预计算操作。然后研究团队从求解的动力学方程出发，将该单元与其它模拟元件连接形成反馈回路，准确地映射了相应的算法，实现了无需预计算、无需迭代的一步求解压缩感知还原。

他们设计的压缩感知还原电路的求解速度比深度学习等数字计算方法快1—2个数量级，同时也优于其它的电子或光子模拟计算方案。该电路为压缩感知终端设备的实时信号处理提供了一种全新的解决方案，有望促进实现先进的医疗、通信和图像处理技术。

原文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adj2908

4、《Chemical Engineering Journal》丨他们提出用于超声介导的肿瘤联合治疗的新方法

癌症免疫疗法可以提高恶性肿瘤患者的生存率。但免疫疗法对实体瘤治疗效果有限。近日，天津大学生命科学学院康君团队与清华大学闫军团队合作开发了一种用于实现肿瘤的声动力/化学动力/免疫联合治疗的pH响应纳米系统。

他们通过简单的两步反应制得纳米颗粒（Lipo@MCA），该颗粒可在酸性肿瘤微环境中释放声敏剂AIPH和Ca2+。AIPH在超声辐照下产生烷基自由基，Mn2+通过类芬顿反应产生羟基自由基（·OH）。同时，释放的Ca2+诱导肿瘤细胞钙超载。在活性氧和钙超载的双重作用下诱导线粒体功能障碍并促进肿瘤细胞凋亡，Lipo@MCA还降低了肿瘤细胞的p-Akt和p-PI3K水平。

研究团队通过体外实验进一步证明，Lipo@MCA能抑制肿瘤细胞的侵袭和迁移，诱导肿瘤细胞凋亡，该纳米颗粒通过促进细胞因子分泌、刺激树突状细胞成熟和T细胞分化来抑制肿瘤生长。这项研究为抑制肿瘤细胞转移和实体瘤免疫治疗提供了新的思路。

原文链接：https://doi.org/10.1016/j.cej.2024.149450

5、《Nature Communications》丨深度学习让高光谱视频成像叩开“新大门”

高光谱视频重建的深度学习方法示意图

高光谱视频成像能够捕获场景的精细空间、光谱和时间信息，因此在生物荧光成像、遥感、监控、自动驾驶等领域得到广泛应用。然而，高光谱视频数据量极大，现有方法记录高维数据时占用大量传输带宽和存储空间，给无人机、手机、行星探测器和卫星等资源受限系统带来巨大压力。如何在保留信息的前提下最大限度减少采样数据量、大幅提升采样压缩比就成为高光谱视频成像中的关键问题。

日前，北京理工大学光电学院王涌天教授、刘越教授团队成员徐怡博教授与谷歌公司和美国莱斯大学研究人员合作，开发了一种具有优异压缩比和吞吐量的基于单像素光电探测器的高光谱视频成像系统。

研究人员利用四维高光谱视频的高度可压缩性，设计出一种空间-光谱联合编码方案，提出基于四维空间信号稀疏度模型的优化重建和深度学习重建方法，实现了基于单像素探测器、可在低带宽下实现高通量的高光谱视频成像系统。（专栏作者 李潇潇）

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