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用于CO2分離的膜技術(shù)在天然氣、沼氣的凈化，三次采油中的CO2回收，密閉空間中的CO2 脫除以及減輕溫室效應(yīng)等領(lǐng)域有廣闊的應(yīng)用性前景。與傳統(tǒng)的CO2分離技術(shù)相比，膜分離方法具有投資少，能耗低，環(huán)境友好，設(shè)備簡(jiǎn)單緊湊、節(jié)約空間、高效靈活、易于操作等優(yōu)點(diǎn)，而且CO2濃度越高，膜法分離越經(jīng)濟(jì)，即使CO2濃度低于5%，用膜法的費(fèi)用也僅為吸收法的64.7%。可以用于脫除酸性氣體的膜主要有液膜、無(wú)機(jī)膜和高分子膜，實(shí)際應(yīng)用中滿足氣體分離要求的目前只有高分子膜。但普通的高分子膜也存在高的滲透性和選擇性不能兼得的缺點(diǎn)。含有固定載體的促進(jìn)傳遞膜兼具液膜和普通高分子膜的優(yōu)勢(shì)，能同時(shí)具有高的分離系數(shù)和透過(guò)速率，而且穩(wěn)定性好，是一類很有發(fā)展前途的氣體分離膜，已引起國(guó)際上研究者們的極大關(guān)注。本研究成果合成了幾種對(duì)CO2具有促進(jìn)傳遞作用的固定載體膜材料，通過(guò)載體與CO2的相互作用促進(jìn)CO2在膜內(nèi)的傳遞，因而具有較高的滲透選擇性。同時(shí)由于載體是以化學(xué)鍵固定在高分子上，因此具有很好的穩(wěn)定性。本成果以自主開(kāi)發(fā)的固定載體膜材料為分離層，以多種材質(zhì)的超濾膜為基膜，制備了用于CO2分離的固定載體復(fù)合膜。所研制的復(fù)合膜，其CO2/CH4透過(guò)分離性能處于世界領(lǐng)先水平。

該系統(tǒng)基于FT-IR技術(shù)收集微生物細(xì)胞的紅外吸收光譜，通過(guò)該系統(tǒng)附帶的軟件對(duì)這些指紋圖譜進(jìn)行分析計(jì)算，便可完成對(duì)微生物的精準(zhǔn)分型。 一、項(xiàng)目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、成果簡(jiǎn)介 該系統(tǒng)基于FT-IR技術(shù)收集微生物細(xì)胞的紅外吸收光譜，通過(guò)該系統(tǒng)附帶的軟件對(duì)這些指紋圖譜進(jìn)行分析計(jì)算，便可完成對(duì)微生物的精準(zhǔn)分型，具有廣闊的市場(chǎng)前景，目前僅有德國(guó)布魯克公司推出了相關(guān)產(chǎn)品—IR Biotyper。 紅外光譜微生物分型系統(tǒng)NBU-Microbe Typer 成果優(yōu)勢(shì)與特點(diǎn)： 國(guó)內(nèi)首臺(tái)，國(guó)際第二臺(tái)； 準(zhǔn)確，紅外指紋圖譜技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)微生物亞種級(jí)別分型； 可靠，整機(jī)密閉式設(shè)計(jì)，有效排除水分干擾，譜圖更精準(zhǔn)； 快速，3小時(shí)內(nèi)可完成96個(gè)樣本采樣及分析； 簡(jiǎn)單，微生物樣本無(wú)需提取蛋白及核酸等，培養(yǎng)后直接涂菌進(jìn)行檢測(cè)； 智能，全自動(dòng)化采集及數(shù)據(jù)處理，無(wú)需人工駐守； 便宜，成本遠(yuǎn)低于MLST、PFGE、WGS等分子檢測(cè)方法； 靈活，96或48孔樣品板可選。

產(chǎn)品詳細(xì)介紹產(chǎn)品簡(jiǎn)介：　　 MicroMR系列2MHz多維核磁共振巖心分析儀是一款多功能巖心分析設(shè)備，不僅可滿足石油勘探領(lǐng)域的孔隙度、滲透率、飽和度、可動(dòng)流體飽和度、束縛流體飽和度等相關(guān)分析測(cè)試，還可提供二維擴(kuò)散測(cè)量。加入擴(kuò)散系數(shù)后可將弛豫時(shí)間無(wú)法區(qū)分的信息明顯區(qū)分出來(lái)，測(cè)試結(jié)果客觀真實(shí)、精準(zhǔn)度高、重復(fù)性好，儀器性能穩(wěn)定，性價(jià)比高。技術(shù)指標(biāo)：1、磁體類型：永磁體；2、磁場(chǎng)強(qiáng)度磁場(chǎng)強(qiáng)度：0.055±0.01T，儀器主頻率約：2MHz；3、探頭線圈直徑：25.4mm；4、擴(kuò)散梯度；應(yīng)用解決方案：1、常規(guī)巖心孔隙結(jié)構(gòu)及流體飽和度；2、二維擴(kuò)散測(cè)試應(yīng)用案例一：一維T2分布、D分布應(yīng)用案例二：二維D-T2分布注：儀器外觀如有變動(dòng)，以產(chǎn)品技術(shù)資料為準(zhǔn)。

XM-614大腦分葉模型 ? XM-614大腦分葉模型可拆分為2部件，大腦作正中矢狀切面，左側(cè)大腦半球作水平切面，并剖開(kāi)顳葉顯示間腦，小腦作矢狀剖面，按不同功能部位進(jìn)行定位，并用顏色加以區(qū)別。 尺寸：自然大，21.5×17×14cm 材質(zhì)：PVC材料

本技術(shù)是含磷催化劑在二氧化碳與環(huán)氧丙烷加成生產(chǎn)碳酸丙烯酯路線中的首次應(yīng)用，該類催化劑具有自身穩(wěn)定性好、催化活性高、反應(yīng)選擇性高等優(yōu)點(diǎn)；在拆分后的手性丙二醇和碳酸二乙酯反應(yīng)中，使用含磷催化劑制備手性碳酸丙烯酯，手性原料的轉(zhuǎn)化率高，產(chǎn)品光學(xué)純度高。

本成果基于高效微流體芯片、“電子掩膜”（PLC，F(xiàn)PGA和LabVIEW構(gòu)建）與光掩模相結(jié)合及高性能手性miniPEG-γPNA探針搭建診斷型肽核酸芯片制備平臺(tái)。 設(shè)計(jì)并應(yīng)用了高效單體活化裝置；“電子掩膜”可降低芯片制備成本，光掩模技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)芯片密度的調(diào)整；自行制備了miniPEG-γPNA單體，并應(yīng)用到微流體芯片上；手性探針通過(guò)miniPEG修飾提高水溶性，可預(yù)組織成右手螺旋結(jié)構(gòu)，與DNA雜交結(jié)合特異性更好，穩(wěn)定性更高，能識(shí)別入侵混合序列雙鏈DNA(dsDNA)，實(shí)現(xiàn)對(duì)靶標(biāo)的直接檢測(cè)。 基于微流體混合器的光導(dǎo)向原位合成系統(tǒng)設(shè)計(jì)示意圖和實(shí)物圖

隨著納米光子學(xué)的發(fā)展，具有超穎性質(zhì)的人工微結(jié)構(gòu)吸引了眾多研究。針對(duì)日益增長(zhǎng)的研究和設(shè)計(jì)需求，北京大學(xué)物理學(xué)院方哲宇及其研究團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)了一種自洽的框架——BoNet，其結(jié)合了貝葉斯優(yōu)化（Bayesian optimization）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural network），實(shí)現(xiàn)了納米結(jié)構(gòu)對(duì)于超強(qiáng)光學(xué)手性的自學(xué)習(xí)。基于此框架，他們將納米結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)表示為圖形，并輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行電場(chǎng)分布和反射光譜的學(xué)習(xí)，此過(guò)程不需要將納米結(jié)構(gòu)參數(shù)化為向量，因此最大化的保留了其幾何信息和邊界條件。同時(shí)，利用貝葉斯優(yōu)化以實(shí)現(xiàn)對(duì)納米結(jié)構(gòu)遠(yuǎn)場(chǎng)光學(xué)手性的優(yōu)化，并運(yùn)用其采樣樣本反復(fù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)自學(xué)習(xí)。利用BoNet，他們針對(duì)遠(yuǎn)場(chǎng)反射光譜的圓二色性進(jìn)行優(yōu)化并逼近了其理論極限(CD = 1)，同時(shí)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)匹配預(yù)測(cè)的近場(chǎng)電場(chǎng)分布，對(duì)獲得的強(qiáng)光學(xué)手性進(jìn)行分析解釋。 此框架能夠被直接推廣用于其他光學(xué)性質(zhì)的自學(xué)習(xí)優(yōu)化，例如實(shí)現(xiàn)反常透射，偏振態(tài)調(diào)制和相位調(diào)制。更進(jìn)一步的，此方法論能夠幫助設(shè)計(jì)更多的，具有良好光學(xué)性質(zhì)和運(yùn)用價(jià)值的納米光子學(xué)器件，比如消色差超透鏡，超靈敏的微傳感器以及智能超表面等。此研究同時(shí)能夠啟發(fā)更多數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的研究，通過(guò)利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和其他機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)傳統(tǒng)科學(xué)研究的新探索，在制藥，引物設(shè)計(jì)，固體結(jié)構(gòu)分析上啟發(fā)新突破。 該工作于2019年11月19日在線發(fā)表于學(xué)術(shù)期刊《PHYSICAL REVIEW LETTERS》上，題為“Self-Learning Perfect Optical Chirality via a Deep Neural Network”(DOI: 10.1103/PhysRevLett.123.213902)。北京大學(xué)物理學(xué)院方哲宇研究員是本文的通訊作者，李瑜，徐優(yōu)俊，姜美玲為該文的共同第一作者，北京大學(xué)定量生物學(xué)中心來(lái)魯華教授為合作者，北京大學(xué)為唯一通訊作者單位。該工作得到得到了科技部、教育部、國(guó)家自然科學(xué)基金委、北京大學(xué)人工微結(jié)構(gòu)和介觀物理國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、北京大學(xué)納光電子前沿科學(xué)中心、量子物質(zhì)科學(xué)協(xié)同創(chuàng)新中心、北京大學(xué)高性能校級(jí)計(jì)算平臺(tái)、北京大學(xué)生命科學(xué)中心高性能計(jì)算平臺(tái)等單位的支持。用于近遠(yuǎn)場(chǎng)計(jì)算的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)表征實(shí)現(xiàn)了逼近理論極限的高手性，并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)近場(chǎng)分布進(jìn)行分析

手性環(huán)氧是一類重要的中間體分子，能夠轉(zhuǎn)化成多種手性官能團(tuán)。然而，文獻(xiàn)中還沒(méi)有針對(duì)環(huán)氧的光譜手性檢測(cè)方法。蔣偉課題組利用獨(dú)立發(fā)展的“內(nèi)修飾分子管”（ Chem. Commun.   2015,   51,  15490;  Chem. Commun.  2016 ,  52,  9078;  J. Am. Chem. Soc.  2016 ,  138,  14550），通過(guò)氫鍵和疏水效應(yīng)在水中實(shí)現(xiàn)了對(duì)手性環(huán)氧的識(shí)別。核磁滴定、熒光滴定與等溫量熱滴定等實(shí)驗(yàn)結(jié)果都證實(shí)“內(nèi)修飾分子管”在水中與環(huán)氧分子之間存在較強(qiáng)的鍵合。同時(shí)，X-射線單晶衍射、核磁滴定等實(shí)驗(yàn)結(jié)果證實(shí)了氫鍵的存在。手性環(huán)氧通過(guò)氫鍵將手性信號(hào)傳遞給了非手性但有紫外吸收的“內(nèi)修飾分子管”，誘導(dǎo)產(chǎn)生了紫外圓二色（CD）信號(hào)。通過(guò)CD信號(hào)的強(qiáng)度和正負(fù)性，可以實(shí)現(xiàn)絕對(duì)構(gòu)型的歸屬和ee值的測(cè)量。該方法具有環(huán)境友好（溶劑是水，“內(nèi)修飾分子管”能夠回收）、響應(yīng)速度快（30 ms）、可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、適用于高通量檢測(cè)等優(yōu)點(diǎn)。該方法首次實(shí)現(xiàn)了只含環(huán)氧的手性化合物的光譜檢測(cè)，并被成功應(yīng)用于真實(shí)的不對(duì)稱環(huán)氧化反應(yīng)，獲得了與手性色譜方法相類似的結(jié)果，在不對(duì)稱環(huán)氧化的前期條件篩選研究中具有廣闊的應(yīng)用前景。

本發(fā)明公開(kāi)了一種分形網(wǎng)狀相變儲(chǔ)能裝置，由儲(chǔ)能單元體和載冷劑通組成，載冷劑通道位于儲(chǔ)能單元體內(nèi)外體外，儲(chǔ)能單元體由殼體、傳熱肋片及相變材料構(gòu)成，傳熱肋片為分形網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)并配置在殼體內(nèi)，殼體內(nèi)非傳熱肋片區(qū)域填充相變材料；傳熱肋片為分形網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)，其級(jí)數(shù)為m級(jí)，m≥2且m為整數(shù)，每級(jí)傳熱肋片發(fā)散系數(shù)N＝4，即每個(gè)第j級(jí)的傳熱肋片生成4個(gè)j+1級(jí)傳熱肋片，第j+1級(jí)傳熱肋片的中心位于第j級(jí)傳熱肋片的四個(gè)頂角。該發(fā)明利用分形網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)的特征，增加了儲(chǔ)能裝置的有效換熱面積，減少罐體內(nèi)的換熱死區(qū)，同時(shí)增大了傳熱肋片與相變材料之間的有效導(dǎo)熱系數(shù)，實(shí)現(xiàn)熱量從點(diǎn)(面)到面(點(diǎn))的快速傳遞，進(jìn)而提高儲(chǔ)能裝置的效率，減少能量損失。

2020年3月5日，浙江大學(xué)、中山大學(xué)和圣路易斯大學(xué)合作，在medRxiv上上傳了題為Genomic variations of SARS-CoV-2 suggest multiple outbreak sources of transmission 的研究成果成果，共分析了169個(gè)SARS-CoV-2基因組，發(fā)現(xiàn)根據(jù)突變位點(diǎn)（以MN938384.1為基準(zhǔn)點(diǎn)的8750,、28112和 29063三個(gè)位點(diǎn)）主要可以分為兩個(gè)類型，I型和II型。在29063位點(diǎn)的基礎(chǔ)上，I型可以進(jìn)一步分為IA 型和 IB 型。遺傳學(xué)分析表明，IA型最可能是祖先型，II型可能由I型進(jìn)化而來(lái)，在感染中占主導(dǎo)地位。結(jié)果表明，II型可能是SARS-CoV-2在武漢華南市場(chǎng)疫情的源頭，而I型引起的疫情應(yīng)該發(fā)生在其他地方，因?yàn)榛颊吲c市場(chǎng)沒(méi)有直接聯(lián)系。此外，通過(guò)分析三個(gè)基因組位點(diǎn)，區(qū)分I型和II型毒株，作者發(fā)現(xiàn)三個(gè)位點(diǎn)中的兩個(gè)位點(diǎn)的同義變化比I型毒株具有更高的蛋白質(zhì)轉(zhuǎn)化效率，這或許可以解釋為什么II型占主導(dǎo)地位，這意味著II型比I型更具傳染性（可傳播）。這些發(fā)現(xiàn)對(duì)目前的流行病預(yù)防和控制可能很有價(jià)值。點(diǎn)擊查看原文