科研发展动态 | 2021年第4期

发布时间:2021/04/13 10:41:11 文章来源:本站

要 目


l  生命科学

1.天津大学科学家DNA信息存储研究取得突破进展

2.西班牙科学家在纸张上打印生物计算机

3.加州理工学院科学家研究功能性超声微创脑机接口

4.从空气中直接收集动物DNA


l  信息科学

1.IBM最强AI辩手登Nature封面

2.龙芯发布新一代自主指令系统架构LoongArch


l  材料科学

1.西北工大科学家研发出离子液体制备钙钛矿光伏材料

2.闪蒸加热工艺变废旧轮胎为石墨烯




l  生命科学


天津大学科学家DNA信息存储研究取得突破进展

近年来,随着合成生物学的快速发展,DNA信息存储由于其高信息密度与低能耗处理等特点,成为应对数据存储发展挑战的新机遇。近日天津大学元英进教授带领跨学科团队,从头编码设计合成了一条长度为254,886 bp、专用于数据存储的酵母人工染色体,借助无线通信中前沿的纠错编码将两张经典图片和一段视频存储于高效组装的人造染色体,利用酵母繁殖实现了数据稳定复制,用便携式的三代纳米孔测序器件实现了数据快速读出与无错恢复。该工作首次将单菌内用于数据存储的DNA碱基数量提升到了百kbp级,容纳数据量为37.8 KB。日前该研究在线发表于《国家科学评论》(National Science Review, NSR)。

研究者从染色体的编码设计、组装与稳定复制、数据可靠恢复等方面展示了这种数据存储模式的潜力。染色体的编码设计中,借助叠加伪随机序列应对三代测序的插入/删除(insertion/deletion)错误,采用现代通信中已广泛验证的低密度奇偶校验(Low-Density Parity-Check,LDPC)码纠正替代错误,实现了纳米孔测序高达10%错误率的数据可靠恢复。染色体组装与稳定复制方面,设计插入一定数量的酵母自主复制序列(autonomously replicating sequence,ARS),提升的染色体稳定性,支撑高效组装和稳定复制。实验验证染色体稳定复制100代,依然能可靠读出数据。数据读出过程中,利用三代纳米孔测序在约10分钟获得足够的原始读段后,结合研究者设计的生物信息学与纠错译码混合流程,原始图片及视频可以从高错误率约10.79%的原始读段中可靠恢复,所需测序覆盖度仅为16.8x。

微评:DNA信息存储技术与传统光盘存储相似,也是一次写入,多次读出,低成本可靠复制和便携式读取。如果有朝一日该技术能商用,将是解决人类信息社会数据大爆炸的一个最有前景的存储方式。


西班牙科学家在纸张上打印生物计算机

尽管计算机系统在人们日常生活中已普及,但它们作为生物标记处理以及识别某些疾病的用途却非常有限。为了填补这一空白,研究人员开始涉足“生物计算机”。与主板和内存不同的是,生物计算机是用活细胞制造的,生物计算机不使用电力,而是使用来自蛋白质或者DNA等分子的化学输入来处理数据。之前的生物计算机过于复杂,很难脱离实验室环境进行操作,仅能在严格的条件下工作。近日,西班牙庞培·法布拉大学的一支研究小组设计出了“生物计算机”,能够在纸片上打印细胞。该生物计算机的工作原理很简单:使用几种元素,每种元素都由一组细胞构成,通常在这种情况下,采用的是细菌细胞,细菌能探测到不同信号。通过改变元素序列,细菌细胞被打印在纸张上,从而可能改变生物计算机的整体功能,因此细胞序列是软件,细胞自身是硬件,而纸张则是承载这些细胞的物理基质。

这种方法,实际上创造了一种可以在任何环境都使用的生物计算机,令人难以置信的是,这些保存在纸上的细胞仍然活得很好,能够继续正常的新陈代谢,释放生物信号,传递到邻近的细胞。该研究团队已设计出能够测量各种不同参数的生物传感器,例如:依据重金属浓度来显示点数量多少的汞测试方法。第二个应用是妇产子痫前期诊断检查。

微评:这种“活电脑”有广泛的应用前景,例如:以非常低的成本检测身体汞指数或者妇产子痫前期诊断。虽然要让生物计算机达到智能手机的便捷高效性,仍有很长的路需要探索前行,但研究人员能够制造出此类设备是非常令人震惊的。


加州理工学院科学家研究功能性超声微创脑机接口

脑机接口(BMI)在全球的研究正如火如荼,神经科学家们希望通过这样一种设备读取和解释大脑活动,并向计算机或机器发送指令。实际上,现有的脑机接口已经带给人类一些惊喜。例如,用机械手臂连接瘫痪的人,这一装置可以解释人的神经活动和意图,并相应地移动机械臂。总体而言,所有测量大脑活动的工具都有缺点。例如,植入电极(电生理学)可以非常精确地测量单个神经元的活动,但是它需要将这些电极植入大脑;功能性磁共振成像(fMRI)等非侵入性技术可以对整个大脑成像,但需要笨重昂贵的机器;脑电图(EEGs)不需要手术,但只能在低空间分辨率下测量活动。当地时间3月22日,神经科学顶级期刊《神经元》(Neuron)在线发表了由美国加州理工学院的生物与生物工程学系、陈天桥雒芊芊脑机接口中心(T&C Chen Brain-Machine Interface Center)等团队的研究人员联合完成的一项研究,题为“Single-trial decoding of movement intentions using functional ultrasound neuroimaging”。

研究团队的目标是打破目前脑机接口发展的一个主要限制,也就是设备需要侵入性的脑部手术来读取神经活动。研究人员开发了一种新型的微创脑机接口,它可以读出与运动计划相对应的大脑活动。他们使用了功能性超声(fUS)技术,它可以精确地绘制大脑深处精确区域的活动,分辨率为100微米,单个神经元大小约为10微米。超声波的工作原理是发射高频声波脉冲,并测量这些声波振动如何在物质中产生回声,例如人体的各种组织。声音在这些组织类型中以不同的速度传播,并在它们之间的边界上反射。我们所熟知的是,这项技术目前通常被用于子宫内胎儿的成像,以及其他诊断成像。而超声波也能“听到”器官的内部运动。例如,红血球就像一辆经过的救护车,当它们接近超声波源时,音高会增加,当它们离开时音高会减少。通过测量这一现象,研究人员可以记录到大脑血液流动的微小变化。

微评:功能性超声波是一种非常令人兴奋的新方法,可以在不损伤脑组织的情况下记录大脑的详细活动。fUS是一项具有巨大潜力的新技术。但是,由于血流信号比电信号更加缓慢,速度是功能性超声波固有的局限性。


从空气中直接收集动物DNA

DNA是生物体发育和正常运作必不可少的、携带遗传信息的生物大分子。随着 DNA 检测技术愈发成熟,科学家们甚至可以从环境样本中直接检测到动物身上的 DNA。eDNA(Environmental DNA)即环境 DNA,指环境样品中所有被发现的不同生物的基因组 DNA 的混合。当前eDNA 正被越来越多地用于生物监测、物种占有率研究及濒危物种、入侵物种的监测,特别是针对水生生态系统。简单来讲,某一动物在某一环境中生活,其 DNA 可能会掉落到各处,因此 eDNA 样品中所包含的可能有土壤、沉积物、排泄物、空气、水体甚至生物本身。分析研究 eDNA 本质上就是分析 DNA 分别属于哪些物种,与传统的动植物分类调查是一个道理。相比传统的采样方法,eDNA 研究对生态系统造成的损害要小得多,速度也会更快。

2021 年 3 月 31 日,来自英国伦敦玛丽女王大学的一支研究团队实现了从空气中直接收集 eDNA,相关研究成果正式发表于学术期刊 PeerJ,题为 eDNAir: proof of concept that animal DNA can be collected from air sampling(eDNAir:动物 DNA 可以从空气样品中收集的概念证明)。此前针对水样污染的问题,科学家们的检测方法是设计试剂盒,以便快速纯化、提取水样 eDNA。而伦敦玛丽女王大学设计的从空气中提取 eDNA 的方法,可以说是一项重要突破。

微评:鉴于这一方法的有效性和非侵入性,将 eDNA 用作生物监测工具,将是一个快速发展的领域。未来这种取样方法必将使得法医鉴定、犯罪现场分析变得更为高效。可以想象,未来识别犯罪现场的复杂度将在很大程度上降低。



l  信息科学


IBM最强AI辩手登Nature封面

3月18日,IBM自主辩论人工智能系统Project Debater登上了《自然》(Nature)封面。这个IBM最强AI辩手,可以自如地现场与人类专业辩手进行合乎逻辑地辩论,既能自行组织开场发言,又能驳斥对方辩手的论点。仅需喝一杯咖啡的时间,该系统就能学习分析4亿篇报道文章。最终,Project Debater在78类辩题中获得接近人类专业辩手的平均评分。

数十年来,AI系统在人机大战中屡屡夺魁。1997年IBM“深蓝”系统击败国际象棋冠军;14年后IBM“沃森”系统在《Jeopardy!》问答节目中打败人类明星选手;2016年谷歌AlphaGo击败世界围棋冠军......但IBM研究人员认为,这些游戏竞赛类AI仍存在于AI的“舒适区”中。比如他们有许多共性:对赢家和固定规则都有明确的定义,便于AI用强化学习找出确保胜利的策略。但辩论AI不具备这些条件,评分权掌握在人类手中,AI也不可能用一种人类无法遵循的策略来取胜。因此,在辩论领域人类仍处于上风,辩论AI的挑战在AI舒适区之外。

针对这一难题,IBM研究人员自2012年启动了一项新任务——研发一个完全自主、能与人类实时辩论的AI系统,即Project Debater。2019年2月欧洲大学辩论锦标赛冠军Harish Natarajan参加了一场特殊的辩论,这是Project Debater首次公开展示辩论能力,尽管它输了当时的比赛,但它的超强总结能力和拟人化沟通能力给对手和观众都留下了深刻印象。Project Debater系统由4个主要模块组成:论点挖掘、论据知识库(AKB)、论点反驳和论证构建。

微评:IBM的研究,说明AI有参与复杂人类活动的能力。Project Debater所挑战的难题,远远超出了当前AI技术的舒适范围。它提供了一个令人期待的前景,当AI能更好地理解人类语言,同时变得更加透明和可解释,人类也将能在AI的帮助下做出更好的决策。


龙芯发布新一代自主指令系统架构LoongArch

基于二十年的CPU研制和生态建设积累,龙芯中科技术有限公司推出了龙芯架构LoongArch,包括基础架构部分和向量指令、虚拟化、二进制翻译等扩展部分,近2000条指令,龙芯架构从顶层规划到各部分的功能定义,再到每条指令的编码、名称、含义,龙芯架构都进行了自主重新设计,同时也能兼容多种主流指令系统,具有完全自主、技术先进、兼容生态三方面特点。

龙芯委托国内第三方知名知识产权评估机构对龙芯基础架构进行深入细致的知识产权评估。从2020年二季度开始,双方将LoongArch与ALPHA、ARM、MIPS、POWER、RISC-V、X86等国际上主要指令系统有关资料和几万件专利进行深入对比分析。2021年1月,针对被评估的基础架构版本该评估机构认为:LoongArch在指令系统设计、指令格式、指令编码、寻址模式等方面进行了自主设计;LoongArch指令系统手册在章节结构、指令说明结构和指令内容表达方面与上述国际上主要指令系统存在明显区别;LoongArch基础架构未发现对上述国际上主要指令系统中国专利的侵权风险。

目前,龙芯中科已经在一定范围内发布LoongArch的基础架构指令系统手册。待完成包括境外专利分析在内的进一步知识产权评估后,龙芯中科将在更大范围内发布更完整的LoongArch指令系统手册。龙芯中科还将联合产业链伙伴在适当的时间建立开放指令系统联盟,在联盟成员内免费共享LoongArch及有关龙芯IP核。

微评:CPU指令系统是计算机的软硬件界面,是CPU所执行的软件指令的二进制编码格式规范。一种指令系统承载了一个软件生态,如x86指令系统和Windows操作系统形成的Wintel生态以及ARM指令系统和Android操作系统形成的AA生态。无论是x86还是ARM指令系统,都需要获得“授权”才能研制与之相兼容的CPU。采用授权指令系统可以研制产品,但不可能形成自主产业生态。这也就是拥有指令集的公司很容易就能对获得授权的芯片设计公司卡脖子的原因,完全开源的RISCV,也是来源于美国伯克利大学,因此Loongson 架构对中国集成电路产业而言是一个历史性突破。龙芯是希望短期兼容MIPS遗留生态过渡,建设自己的软件生态,建立中国版的Wintel。龙芯的目标宏伟,实现难度很大,但如果做成了,对产业安全和国家安全的积极作用是异常巨大。



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西北工大科学家研发出离子液体制备钙钛矿光伏材料

目前,全球以“光伏”为代表的可再生能源产业链驶入发展快车道。其中,钙钛矿光伏“功不可没”,相比传统太阳能电池板中使用的硅晶体,它不仅更便宜、更轻薄、可变型,同时成本也更低廉、更环保,在应用范围上将产生颠覆性变革。因此,钙钛矿光伏材料的研究已成为各国科学家追逐的“热点”。钙钛矿光伏材料的研究却始终存在许多“痛点”。例如,以甲脒基钙钛矿为代表的钙钛矿光伏材料非常“敏感”,在空气中极易发生相转变,极大地制约了其量产。西北工业大学科学家、中国科学院院士黄维团队致力于钙钛矿光伏材料研究,通过原始创新,解决材料不稳定、光电转化率不高、工艺制备复杂且污染性较高等“卡脖子”难题。

3月26日,该团队研究出以一种多功能的离子液体作为溶剂,来替代传统的有毒有机溶剂制备钙钛矿光伏材料,该方法制备的材料具有稳定性高、制备工艺简单等优势。相关研究成果解决了传统钙钛矿光伏材料制备过程中的世界性难题,实现了光伏领域的重大突破。据介绍,要解决制备工艺的问题,首先要寻找到一种环境友好、物理化学性质稳定、可调和的溶剂,离子液体溶剂便符合这些条件。将离子液体溶剂引入制备过程后,钙钛矿光伏材料的制备过程变得非常简单,且整个过程完全可以在室温、空气中和高湿度的环境下进行,通过这一工艺制备的钙钛矿材料稳定性和光电转化率都大大增加。

微评:钙钛矿太阳能电池相比传统电池而言,更低廉、更清洁、更轻薄,除了满足普通光伏发电所需,还可以应用在柔性可穿戴、航天器搭载等特殊应用场合。这项研究成果实现了功能导向、择优设计、绿色无毒、稳定高效的离子液体钙钛矿光伏制备技术,为钙钛矿太阳能电池的大规模生产利用创造了前提条件。


闪蒸加热工艺变废旧轮胎为石墨烯

近日,美国莱斯大学教授James M.Tour团队在《碳》上发文称,他们利用闪蒸加热工艺,可以从废旧橡胶轮胎中快速提取石墨烯,并用于加固混凝土。研究证实,闪蒸石墨烯具有更优的导电性、导热性及力学增强效果,且工艺更加环保和低能耗。该方法获得的石墨烯成本低到可以和塑料、金属、胶合板、混凝土和其他建筑材料进行复合,广泛用于复合材料。

目前制备石墨烯的方法即传统生产方法,主要对标储能、导热等方面,应用的都是化学剥离法,石墨烯产物以粉体形式存在;对标未来芯片领域应用的石墨烯,主要采用化学气相沉积法生长,碳化硅外延法也在同时推进。30年前制备纳米碳材料的电弧法,电极材料通常是石墨,同样是通入脉冲电流,达到气化部分石墨电极的目的,一般电弧区的温度超过3000℃。采用这种方法,石墨化后的产物大都是少数原子层,以5层内居多,也可称之为石墨烯,但产率较低。超高温环境将高碳含量材料变为石墨,是利用碳原子的sp2化学键是碳材料所有化学键中最稳定的原理,在高温环境下,所有碳原子都倾向于转变成石墨结构。如普通压强下,金刚石材料高于2500℃就会转变成石墨结构,但唯一难以突破的是如何实现高温环境,即新型制备工艺。

作为新型制备工艺的主要开发者,Tour曾跟随富勒烯发现者之一、诺贝尔化学奖得主Richard Smalley从事过相关研究。早在2011年,Tour就带领团队尝试利用各种高含碳量有机物,采用传统管式炉体进行石墨烯制备,炉体温度约1000℃~1200℃。然而,这种方法制备的石墨烯,尽管晶体质量较好,但产率较低,不能满足其在结构材料方面的应用。直到2020年,Tour团队终于取得重大突破,开发出闪蒸加热工艺。这项工艺可瞬间达到3000℃以上高温,实现炭黑、煤炭、焦炭、咖啡等石墨化。相比于电弧法所需的真空环境,闪蒸加热工艺简化了反应环境,采用更简便的大气压环境,电极采用铜电极,反应原料放置在电极中央。研究人员将这种工艺获得的石墨烯命名为闪蒸石墨烯,层层堆叠的闪蒸石墨烯表现出涡轮层堆叠。但该工艺不适用于芯片级高品质石墨烯薄膜样品的制备。

微评:废旧轮胎变石墨烯的研究此前也有报道。如在2019年华中科技大学教授李会巧课题组与浙江农林大学教授孙庆丰课题组等合作,利用碱辅助诱导碳化将废旧轮胎转化为石墨烯,他们的方法是将传统的碱热处理温度从800℃提升到1000℃。利用闪蒸加热工艺制备石墨烯,是将废旧橡胶轮胎再利用的另一条途径。全球每年丢弃的8亿条轮胎,大多被用作燃料或被磨碎用于其他用途,其中16%的轮胎被填埋,由废旧轮胎导致的环境污染、资源浪费、安全隐患等问题愈发突出。如果用于生产石墨烯,可使数百万轮胎得以有效利用。