学术背景与研究动因 近年来，蛋白质-配体对接（protein–ligand docking）作为虚拟药物筛选（virtual drug screening）和结构基础新药研发（structure-based drug discovery）的核心技术，得到了迅速发展。随着大规模高通量筛选技术的应用，药物发现的效率有所提升，但新药开发依然面临成本高昂、周期漫长、转化率有限等问题。传统的小分子对接方法多基于蛋白质与配体三维结构及能量函数的评估，但如何进一步提升对接的精准度，是该领域持续努力解决的关键技术难题。 与此同时，冷冻电镜（cryo-electron microscopy, cryo-EM）技术以其无需结晶、可解析膜蛋白与大分子复合物等特点，已发展为结构生物学的重要手段。虽然部分冷冻电镜密度...

背景介绍：变量选择在机器学习回归模型中的重要性 近年来，机器学习在生物信息学与数据科学领域的广泛应用极大推动了预测建模的发展。随机森林（Random Forest, RF）回归作为常用的集成学习算法，因其能有效提升预测准确性和模型稳健性，成为建构连续型结局预测模型的重要工具。然而，面对高维数据，模型中的预测变量越多，并不一定意味着预测性能的提升，反而可能导致信息冗余、模型过拟合，或影响实际应用的便利性。因此，“变量选择（Variable Selection/Feature Selection/Feature Reduction）”成为极为关键的建模步骤。 变量选择不仅能够减少变量冗余、提升预测性能和模型泛化能力，还能降低后续数据收集及模型部署的成本，提高模型的解释性与应用效率。以往学者提出了...

学术背景与研究意义 近几十年来，治疗性蛋白（therapeutic proteins）由于其在医学领域的巨大潜力，成为生物制药行业的研究重点。治疗性蛋白药物以其高度的靶向性为优势，被认为对许多以往难以治疗的急性或慢性疾病（如某些自身免疫病、癌症等）提供了解决方案。从1880年代血清治疗的发现到1986年首个单克隆抗体药物muromonab-CD3的推出，治疗性蛋白市场持续扩大，预计将在2032年达到近474亿美元。然而，治疗性蛋白引发免疫反应（immunogenicity）这一问题却一直困扰着药物研发人员。免疫反应既可能带来有害副作用，也可能激活治疗机制，例如疫苗就是通过激发体内免疫应答以实现免疫保护。 在蛋白药物所引发免疫反应的分子机制中，MHC（major histocompatibil...

跨越蛋白结构预测新纪元的学术背景 蛋白质结构解析一直是分子生物学和生命科学领域的核心挑战之一。传统的实验方法如X射线晶体学、核磁共振（NMR）以及冷冻电子显微镜，虽然为蛋白质三维结构研究提供了坚实基础，但因样品制备复杂、时间成本高昂且对蛋白适用范围有限，难以广泛覆盖整个蛋白组蛋白质（proteome）。自2020年DeepMind开发的AlphaFold2（AF2）系统问世以来，蛋白质结构预测领域迎来了划时代的进展。AlphaFold2利用深度学习方法，使几乎所有已知蛋白质序列都能实现高质量结构预测，极大拓展了结构覆盖范围，对生物医学、基础生命科学甚至药物设计领域产生深远影响。 值得关注的是，AlphaFold2发布后，其预测结构数据库迅速建立并对外开放，学术界掀起了以AF2结构为基础的二次...

一、背景介绍：医学领域中的机器学习与可信度挑战 近年来，随着人工智能（Artificial Intelligence, AI）和机器学习（Machine Learning, ML）技术的飞速发展，医疗健康领域发生了巨大变革。尤其是在体外仿真医学（in silico medicine）中，机器学习预测器已成为估算人体生理和病理中某些难以直接测量指标的重要工具，如疾病风险评估、治疗反应预测等。然而，随着机器学习越来越多地直接影响临床决策，对其预测结果的可信度（credibility）提出了前所未有的高标准。换言之，如何确保机器学习模型在医学实际应用中既准确又可靠，成为学界和产业界急需解决的核心科学问题。 与传统基于生物物理原理（biophysical models，亦称“第一性原理模型”）的预测...

学术背景 有机发光二极管（OLED）技术近年来取得了显著进展，尤其是在热激活延迟荧光（TADF）材料领域。TADF材料通过反向系间窜跃（RISC）过程将三重态激子转换为单重态激子，从而实现高效率的发光。然而，传统的TADF材料通常面临效率滚降（efficiency roll-off）和光谱展宽的问题，尤其是在多共振（MR）TADF材料中。MR-TADF材料通过引入电子富集的氮原子和电子缺乏的硼原子，减少了结构弛豫，从而实现了窄带发射。然而，这类材料的RISC速率（kRISC）较低，导致效率滚降问题。 为了解决这一问题，研究者们提出了通过引入重原子（如溴、碘、硫、硒等）来增强自旋轨道耦合（SOC）效应，从而加速RISC过程。然而，传统的重原子引入方法通常通过共轭路径直接连接到MR发色团，这往往...

学术背景 光合微生物能够通过将太阳能转化为化学能，直接将二氧化碳（CO₂）转化为高附加值的长链化学品，这为CO₂封存与可持续发展提供了极具前景的路径。然而，光合反应中产生的关键还原力——还原型烟酰胺腺嘌呤二核苷酸磷酸（NADPH）——主要用于支持微生物在黑暗环境中的生存，而非用于生物合成。这一限制严重制约了光合微生物在实际应用中的潜力。为了解决这一问题，研究者们提出了一种太阳能解耦的生物混合策略，通过将持久性光催化剂与光合微生物结合，实现光反应与暗反应的解耦，从而在无光照条件下持续利用CO₂并进行长链化学品的生物合成。 论文来源 这篇论文由Na Chen、Jing Xi、Tianpei He等作者共同撰写，来自武汉大学人民医院、湖南大学、上海交通大学等机构。论文于2025年4月10日发表在C...

学术背景 硼氢化物燃料电池（Direct Borohydride Fuel Cells, DBFCs）作为一种潜在的碳中性能源，因其使用硼氢化钠（NaBH4）作为阳极燃料而备受关注。NaBH4具有便携、无毒、水溶性和环境稳定性等优点，使得DBFCs在理论上能够提供高达1.64 V的电压和9.3 kWh/kg的能量密度。然而，传统的DBFCs在实际应用中面临两大挑战：阴极氧还原反应（ORR）的动力学缓慢，以及阳极硼氢化物氧化反应（BOR）的选择性低，导致其输出功率密度和效率难以满足工业应用的需求。 为了解决这些问题，研究者们提出了一种新型的硼氢化物燃料电池（BHFC），通过用酸性氢析出反应（HER）替代传统的ORR，以实现高效的电力生成和并发的氢气生产。该研究通过界面工程和局部环境调控策略，设...

学术背景 近年来，全球范围内爆发了多次由冠状病毒引起的疫情，如SARS（严重急性呼吸综合征）、MERS（中东呼吸综合征）和COVID-19（新型冠状病毒肺炎）。这些疫情不仅对人类健康构成了严重威胁，还暴露了应对突发冠状病毒感染的紧急策略的不足。冠状病毒感染通常伴随着肺部炎症反应，因此，在抑制病毒感染的同时，缓解炎症反应成为治疗的关键挑战。传统的抗体疗法虽然有效，但其开发周期长，且难以应对病毒的快速变异。此外，抗体依赖的增强效应（ADE）也可能导致治疗效果不佳。因此，开发一种能够快速应对新兴冠状病毒感染、同时兼具抗病毒和抗炎功能的治疗策略显得尤为重要。 基于这一背景，研究者们提出了一种新型的“抗原空间匹配多聚适配体纳米结构”（Antigen Spatial-Matching Polyaptam...

学术背景 随着全球清洁水资源短缺问题的日益严重，饮用水净化技术的研究变得尤为重要。在饮用水处理过程中，氯化和二氧化氯消毒是常用的方法，虽然它们能够有效杀灭细菌和病毒，但也会产生一些有毒的副产物，如亚氯酸盐（ClO₂⁻）和氯酸盐（ClO₃⁻）。尽管这些化合物的毒性较低，但近年来的研究表明，长期暴露于这些副产物可能与慢性疾病和激素紊乱有关。因此，欧盟最近制定了饮用水中这些化合物的最大允许浓度标准，要求每升水中亚氯酸盐和氯酸盐的浓度不得超过0.25毫克。 目前，现有的技术在处理这些消毒副产物时存在诸多局限性，如复杂的实施和维护、高成本以及耐久性差等问题。因此，开发新的技术来有效去除这些副产物成为了当务之急。金属有机框架（MOFs）作为一种新兴的多孔材料，因其高比表面积、可调控的孔隙结构以及优异的吸...