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成果簡介：  持久性有機污染物具有疏水性、蓄積性和環境持久性，普通厭氧和好氧生物降解難以發生。本技術以生物電化學（BES）耦合生物共代謝強化厭氧生物過程，成功實現沉積物、土壤中持久性有機污染的高效降解，大大縮短環境半衰期。

蛋白酶體是細胞中用來調控特定蛋白質的濃度和清除錯誤折疊蛋白質的主要機制的核心組成部分，是細胞中最普遍的不可或缺的大型全酶超分子復合機器之一，也是迄今為止發現的最大的蛋白降解機器。人源蛋白酶體全酶包含至少64個亞基，由蓋子 (Lid)和基座(Base)亞復合體組成的調控顆粒RP(Regulatory Particle)所激活。2016年，該課題組與其合作者在《美國科學院院刊》報道了人源蛋白酶體的基態近原子分辨的冷凍電鏡結構，以及三個亞納米分辨的RP-CP亞復合體亞穩或過渡態的共存結構，并首次發現其中一個亞穩態構象的CP的底物轉運通道處于開放狀態（見PNAS 2016, 113: 12991-12996）。這一發現被德國馬普所Baumeister課題組及其合作者在2017年的一篇《美國科學院院刊》論文中通過酵母蛋白酶體全酶的冷凍電鏡亞納米精度分析進一步證實、引用和比較（見PNAS 2017, 114, 1305-1310）。然而，在這些工作中，CP開放態的全酶結構離近原子分辨還有較大距離，未能充分揭示人源蛋白酶體全酶的激活后的運動行為。毛有東、歐陽頎課題組及其合作者在前期工作的基礎上，利用他們自主開發的基于統計流行算法的高性能計算軟件ROME（見PLoS ONE 2017, 12:e0182130）與優化的冷凍電鏡處理方法，對ATP-γS結合狀態下的人源蛋白酶體的全酶冷凍電鏡單顆粒數據展開了深入分析，得到了6個共存的動態結構，其中包括3.6埃分辨率的基態結構，3.5埃的開放態CP結構，和三個CP開放態對應的亞穩簡并態全酶4.2埃，4.3埃和4.9埃的結構。另外兩個中間態結構分辨率為7.0埃和5.8埃。三個CP開放態對應的全酶結構的主要差別在于位于RP的AAA-ATPase激酶馬達模塊，伴隨其不同的構象變化，至少有四個ATP-γS分子穩定結合在不同的AAA-ATPase亞基上，為其在不同核酸結合狀態下形成的非穩定動態構象提供了重要證據。該研究首次觀察到位于AAA-ATPase激酶馬達模塊中心的底物轉運通道呈現從螺旋到鞍形不同的拓撲結構變化，為進一步分析底物和蛋白酶體全酶的相互作用奠定了重要基礎。人源蛋白酶體全酶AAA-ATPase馬達模塊中心的底物轉運通道發生大幅度的拓撲變構

該項研究工作提出了新的面向復雜種植和灌溉條件的農業區遙感蒸散發時空數據的融合方法，該算法采用農業區相對均勻氣象和灌溉條件的水文響應單元代替傳統的分解窗口，并提出一種ET校正的方法，基于作物種植結構對ET進行分解和重構。

西安交通大學能源與動力工程學院加速器中子源低能段真空設備競爭性磋商

近日，物理科學與技術學院俞云偉教授課題組在時域天文學領域取得了新的研究進展，揭示了快變藍色光學暫現源的磁陀星統計性質及其和長伽馬射線暴、超亮超新星的可能內在聯系，相關研究成果于8月22日發表于國際權威期刊《TheAstrophysicalJournalLetters》。

報道了pre-tRNA結合人源tRNA剪接內切酶 (tRNA splicing endonuclease, TSEN) 復合物處于“預催化”和“催化后”兩種狀態的高分辨率結構，結合體外生化，揭示了TSEN復合物識別和剪切pre-tRNA內含子的分子機理。

本發明涉及鈰氮氟共摻雜二氧化鈦光催化劑及其在可見光降解有機污染物中的應用。采用的技術方案是：鈰氮氟共摻雜二氧化鈦光催化劑，其制備方法如下：將鈦酸丁酯在攪拌下緩慢滴入乙醇和冰乙酸混合溶液中，攪拌均勻后，逐滴加入氫氟酸溶液，攪拌形成透明混合溶液A；將氨水與乙醇混合，加入硝酸鈰，調節pH至2，配成溶液B；將溶液B緩慢滴入溶液A中，得到均勻透明溶膠；在空氣中放置陳化，得到固體凝膠；干燥后研磨成粉末，置于馬弗爐中400～500℃，焙燒40 min～1.5 h，得到鈰氮氟共摻雜二氧化鈦光催化劑。合成方法簡單的，穩定的，形成催化效率高的非金屬和金屬三摻雜二氧化鈦光催化劑。多元素共摻雜催化劑得到的產物在粒徑、形貌上與對比單摻雜或雙摻雜有較大的不同，多元素共摻雜能大幅度提高催化劑的催化活性，給催化劑的物理性質帶來很多優點，如粒徑變小，表面積增大，表面具有特殊結構。本發明的目的是為了擴大TiO2的可見光響應范圍，減小電子和空穴的復合，從而提高TiO2對太陽能的利用率，提高其可見光催化活性，因此本發明對TiO2表面進行修飾，提供一種在可見光作用下，光催化效果好的鈰氮氟共摻雜二氧化鈦光催化劑及其制備方法。采用鈰氮氟共摻雜二氧化鈦光催化照射的方法處理雙酚A廢水，使其降解率達到99%以上，不完全降解率低于0.5%。

北京大學物理學院大氣與海洋科學系張霖長聘副教授課題組與北京大學城市與環境學院劉剛教授等合作，通過融合多學科研究工具（食物損失與浪費數據、氨排放清單和模型、大氣化學模型及流行病學方法等），評估了在當前或未來減少全球食物供應鏈中損失與浪費（FLW）對氨減排、PM2.5污染減緩、氮沉降減緩和生態系統多樣性保護的效益。研究揭示了全球實現可持續發展目標SDG 12.3.1（食物損失與浪費減半）將有助于減少PM2.5空氣污染導致的過早死亡人數，并顯著減緩生物多樣性熱點區域（biodiversity hotspots）的超量氮沉降。相關研究成果以“全球食物損失與浪費蘊含尚未被認識到的對空氣質量及生態多樣性熱點的危害”（Global food loss and waste embodies unrecognized harms to air quality and biodiversity hotspots）為題，于2023年8月7日在線發表在《自然·食物》（Nature Food）。