科研进展--中国科学院广州分院

中国科学院南海海洋研究所（后简称“南海海洋所”）热带海洋环境与岛礁生态全国重点实验室、热带海洋生物资源与生态实验室研究团队，围绕细菌复杂鞭毛马达的精细结构、组装时序与演化路径开展系统研究。相关成果以“Structural insights into the assembly and evolution of a complex bacterial flagellar motor”为题，于1月9日在线发表于微生物学领域权威期刊《自然·微生物》（Nature Microbiology）。南海海洋所博士生冯雪银、耶鲁大学医学院博士后Shoichi Tachiyama、山东大学博士生何静以及南海海洋所助理研究员朱思琦为论文共同第一作者；南海海洋所研究员高贝乐、耶鲁大学教授刘骏和山东大学教授高翔为论文共同通讯作者。该研究整体科学构想与研究设计由研究员高贝乐与教授刘骏共同提出并主导完成。鞭毛是驱动细菌细胞运动的重要纳米机器，在海洋等多种环境中协助细菌实现空间迁移与环境响应。不同细菌的鞭毛结构差异显著，以往研究主要集中于结构简单的模式菌株大肠杆菌和沙门氏菌的马达；然而，自然界中的大多数细菌存在更为复杂的鞭毛马达，其额外结构的组成、组装时序以及进化路径缺乏系统研究，限制了我们对细菌马达的多样性和运动机制的全面理解。空肠弯曲菌具有高度复杂的鞭毛马达结构，为研究该问题提供了理想模型。本团队前期研究（Chen et. al, PNAS, 2025 Jan 7;122(1):e2412594121.）揭示了空肠弯曲菌马达的胞质部分存在一个四聚体PilZ家族蛋白FlgX，并且该蛋白复合体处于经典模型中的定子与转子结合界面，因此阻碍了定子与转子的结合，说明该复杂马达的旋转机制区别于经典模型。最近，研究团队进一步构建了空肠弯曲菌复杂鞭毛马达近乎完整的结构模型，解析了自1979年发现以来成分一直未知的周质E环、由FcpMNO和PflD组成的外周笼、以及PflA辐条-PflB轮圈复合体的精细结构及其互作细节。这些复杂支架结构通过精密的互作网络，稳定了多达17个定子单元，从而产生超高转矩，为鞭毛提供了强大的动力以适应复杂环境。图1 空肠弯曲菌复杂鞭毛马达的完整模型该研究还首次报道了复杂支架蛋白的表达调控机制及其组装次序，发现内膜锚定支架与定子复合体的组装早于鞭毛杆形成，表明鞭毛基因的表达受到严格的时空顺序调控，遵循由内而外的层级化组装逻辑。此外，该体系中的组装顺序明显区别于经典模型中定子在鞭毛杆和鞭毛钩之后组装的模式；同时，复杂马达中的定子数目保持恒定，也不同于经典模型中定子的动态交换的机制。进化分析显示，笼状结构是弯曲菌门的特有结构，而E环和辐条结构广泛存在于多种具有鞭毛的物种中，暗示其可能起源于细菌共同祖先，演化历史久远。研究进一步揭示，弯曲菌门自深海热液口祖先开始，其鞭毛马达“借用”了IV型菌毛系统的部分结构单元，形成了包裹定子复合体的辐条与笼状结构，是细菌大分子机器演化过程中一次典型的“拓展适应（exaptation）”事件。图2 复杂支架蛋白的进化分析该研究响应了“向极微观深入”的科学研究前沿趋势，在结构和进化层面深化了对细菌纳米马达的认知，揭示了一系列不同于经典模型的新组分和新机制。相关成果为理解复杂分子机器的结构创新、功能适应及其在不同生态环境中的演化路径提供了重要理论依据，同时也有助于进一步阐释纳米机器的起源与进化，并为基于合成生物学手段对其进行改造与利用奠定基础。本研究得到了国家自然科学基金、国家重点研发计划以及广东省科技计划等项目的资助。相关论文信息：Xueyin Feng, Shoichi Tachiyama, Jing He, Siqi Zhu, Hang Zhao, Jack M. Botting, Yanran Liu, Yuanyuan Chen, Canfeng Hua, María Lara-Tejero, Matthew A. B. Baker, Xiang Gao*, Jun Liu*, Beile Gao*. Structural insights into the assembly and evolution of a complex bacterial flagellar motor. Nature Microbiology, 2026.论文链接：https://www.nature.com/articles/s41564-025-02248-5

2026-01-09

深圳先进院 | 揭示材料表面化学在蛋白腔体识别中的作用机制（JACS）

中国科学院深圳先进技术研究院医药所炎症与疫苗研究室李洋团队以Amino Acid Residue-Driven Nanoparticle Targeting of Protein Cavities: Surface Chemistry Dictates Binding Specificity beyond Size Complementarity为题，在 Journal of the American Chemical Society发表研究成果，系统揭示了纳米材料靶向蛋白表面腔体的分子识别机制。近日，中国科学院深圳先进技术研究院医药所炎症与疫苗研究室李洋团队以Amino Acid Residue-Driven Nanoparticle Targeting of Protein Cavities: Surface Chemistry Dictates Binding Specificity beyond Size Complementarity为题，在 Journal of the American Chemical Society发表研究成果，系统揭示了纳米材料靶向蛋白表面腔体的分子识别机制。蛋白-蛋白相互作用界面的蛋白表面腔体在细胞信号调控和病毒入侵等过程中具有重要功能，但其结构浅、尺度较大，长期被认为难以通过传统小分子实现稳定靶向，成为限制相关调控策略发展的重要瓶颈。团队此前研究（Nano Today, 2024, 55, 102183）发现，尺寸约为 3 nm 的氧化铈纳米颗粒（CeO₂NPs）能够插入 SARS-CoV-2 刺突蛋白约 5 nm 的中央腔体，为“纳米材料可靶向蛋白表面腔体”这一概念提供了直接实验依据。在此基础上，团队进一步开展了针对腔体选择性靶向机制的系统研究。本研究以 SARS-CoV-2 刺突蛋白（Spike，S 蛋白）为模型体系，选取尺寸高度一致但表面化学性质不同的CeO₂NPs和金纳米颗粒（AuNPs），在严格控制尺寸变量的前提下，系统比较了纳米材料表面化学性质对蛋白腔体靶向行为的影响。结果显示，两类纳米颗粒均可通过与刺突蛋白结合发挥抗病毒作用，但其结合位点和分子机制存在显著差异。CeO₂NPs倾向于靶向富含天冬氨酸（Asp）残基的中央腔体，通过与 Asp 羧基之间的配位作用实现稳定结合，从而阻断S蛋白与宿主细胞ACE2受体的识别过程。而AuNPs主要结合富含精氨酸（Arg）残基的侧向腔体，依赖与Arg的静电作用和氢键相互作用，靠近S1/S2 酶切位点区域，干扰宿主蛋白酶介导的刺突蛋白激活过程。基于上述研究结果，团队明确提出：在几何尺寸可达的前提下，纳米颗粒对蛋白腔体的选择性靶向并非由尺寸单一因素决定，而是由材料表面化学性质与腔体局部氨基酸残基所构成的微环境之间的相互作用方式所主导。只有同时满足“结构几何匹配”与“表面化学匹配” 两个条件，才能实现对特定蛋白腔体的精准识别与功能调控。本研究从分子和界面层面系统阐明了 “残基驱动的腔体特异性识别机制”。该机制在尺寸匹配等结构因素的基础上，引入残基微环境这一关键分子维度，进一步细化并完善了纳米材料-靶蛋白相互作用的分子识别机制，为理解复杂蛋白表面局部结构的选择性结合提供了明确且可推广的物理化学依据。相关结果为纳米材料靶向调控蛋白功能提供了可操作的设计原则，也为突破传统小分子难以调控的“不可成药”蛋白腔体建立了具有普适意义的理论框架。该研究也是李洋团队围绕纳米材料-蛋白精准互作机制持续开展研究的重要进展之一。近年来，围绕纳米药物长期面临的靶点不清、机制不明和转化受限等问题，团队发现纳米材料可通过精准识别并结合关键功能蛋白或生物分子直接调控其生物学功能，并据此提出并发展了“纳米分子靶向药物”研究理念。团队通过解析纳米材料-靶蛋白分子识别规律，初步建立了纳米–靶蛋白互作精准解析方法体系，并以此为基础，开发了多种靶点明确、机制清晰的纳米药物。相关成果相继发表在 Nature Nanotechnology ( 2021, 16(10): 1150-1160；2022, 17, 993-1003.), Nano Today (2024, 55, 102183), Advanced Functional Materials (2024, 34, 2312941), Exploration ( 2025, 20240143)等期刊。本研究李洋研究员为通讯作者，中国科学院深圳先进技术研究院（SIAT）为通讯单位，团队成员刘芳芳博士、张国芳副研究员以及王晓峰工程师为共同第一作者。研究工作得到了科技部重点研发计划、国家自然科学基金、广东省自然科学基金等项目的资助，并得到西班牙‌加泰罗尼亚纳米科学与纳米技术研究所Victor F. Puntes教授团队的支持。文献链接：https://pubs.acs.org/doi/full/10.1021/jacs.5c15860文章上线截图图|氨基酸残基驱动的尺寸匹配纳米颗粒对 SARS-CoV-2 刺突蛋白腔体的选择性靶向机制。

2026-01-14

鼎湖山站撰文解读中国森林精细尺度多样性格局与过程

鼎湖山站武东海研究员受邀在 Nature Ecology & Evolution 杂志撰文，对其团队最新发表的研究成果进行系统解读，阐释中国森林精细尺度树种丰富度与结构多样性的空间格局、驱动机制及未来潜力，并展望相关领域的前沿研究方向。相关成果以 “Fine-grained mapping of forest diversity in China” 为题，发表在 Nature Ecology & Evolution 杂志2026年第1期（论文链接：https://doi.org/10.1038/s41559-025-02925-y）。国家需求：为应对日益严峻的气候变化和人类活动对森林多样性保护造成的压力，中国作为主席国制定了《昆明-蒙特利尔全球生物多样性框架》。在此背景下，从多维度视角系统评估森林的多样性格局、驱动机制及其未来潜力，对于支撑国家生物多样性保护战略意义重大。过去20年来，国内关于森林多样性空间格局的研究主要聚焦于粗尺度（通常覆盖数十万公顷以上面积）的伽马多样性，侧重刻画区域层面的物种总量。这类研究在识别宏观空间格局和划定保护优先区方面发挥了重要作用，但难以揭示森林群落内部物种经历相互作用之后的自然共存状态及其结构异质性，从而限制了对关键生态过程的深入认识。相比之下，基于细尺度（通常覆盖数百平方米样方）的研究能够更直接反映群落内部的结构异质性，可为精准制定森林多样性保护、生态恢复与可持续经营措施提供更具针对性的科学依据。科学发现：研究基于全国近3400个自然林样方数据，从更贴近生态过程的细尺度出发，同时量化评估了森林树种丰富度与结构多样性，并首次构建了中国自然林精细尺度多样性空间分布图。研究结果显示，两类多样性在空间格局及其主导驱动机制上存在显著差异：树种丰富度主要受降水季节性控制，其次为地形异质性和气候稳定性；而结构多样性则主要由林龄所决定，降水季节性和年降水量发挥次要调节作用。基于机器学习模型的情景预测结果表明，在未来气候变化背景下，我国自然林的树种丰富度和结构多样性分别具有约 36% 和 27% 的提升潜力，表明中国森林在未来仍具备较大的多样性恢复与提升空间。未来方向：由于多样性格局具有明显的尺度依赖性，且物种丰富度随面积呈非线性增加，跨尺度外推仍然面临较大挑战。目前，无人机遥感为破解这一难题提供了新的途径，其能够突破传统地面调查受限于单一尺度的局限，实现连续空间尺度上的高效数据获取，并对几十至上百平方公里范围进行高精度监测。此外，无人机遥感突破了传统卫星遥感空间分辨率受限的瓶颈，其厘米级高分辨率光学成像与激光雷达扫描技术在刻画树种丰富度和结构多样性方面展现出巨大潜力。然而，要实现森林多样性的真正跨尺度制图，仍需解决若干关键技术难题。面向未来，应大力发展基于人工智能与无人机遥感的森林多样性精细制图技术，推动“AI for Ecology”在森林生物多样性保护与精细化管理决策中的应用。专家点评：Nature Ecology & Evolution 编辑部在同期评论中指出，该研究基于大规模、标准化的野外样地调查数据，系统揭示了森林树种丰富度与结构多样性之间的关系及其气候驱动机制，并对未来变化趋势进行了情景模拟，为后续相关研究提供了重要的基础数据和参考基准。来自澳大利亚西悉尼大学的 Manuel Esperon-Rodriguez 博士在专家点评中表示：“该研究聚焦一个重要且具有现实紧迫性的科学问题，系统分析了中国森林当前及未来的多样性格局，对自然保护与生态系统管理具有重要启示意义。

2026-01-13

亚热带生态所 | 反刍动物胃肠道病毒群落空间异质性形成机制研究取得新进展

反刍动物（如牛、羊、鹿等）依赖其复杂的胃肠道微生物群落消化纤维类物质，合成挥发性脂肪酸和微生物蛋白，同时排放温室气体甲烷。以往研究多集中于细菌和古菌群落，而对数量庞大的病毒群落了解甚少。反刍动物（如牛、羊、鹿等）依赖其复杂的胃肠道微生物群落消化纤维类物质，合成挥发性脂肪酸和微生物蛋白，同时排放温室气体甲烷。以往研究多集中于细菌和古菌群落，而对数量庞大的病毒群落了解甚少。病毒通过侵染宿主、调节代谢、传递基因等方式，深刻影响微生物群落结构和功能，但反刍动物胃肠道不同区段的病毒组成、分布及其生态功能仍属未知。该研究整合了来自7种反刍动物10个胃肠道区域的373个宏基因组样本，结合二代与三代测序技术，成功构建了首个反刍动物胃肠道病毒组目录（Ruminant Gastrointestinal Virome Catalog，RGVC）。该目录包含近4.4万个病毒分类单元（vOTUs），其中90%为以往未知的新病毒，并成功鉴定出大量由长读长技术捕获的超大基因组病毒（长达1000 kb）（图1），极大地拓展了人们对反刍动物肠道病毒世界的认知边界。该研究发现，病毒群落组成并非随机分布，而是呈现出鲜明的空间异质性，这种差异主要取决于胃肠道所在的生理区段，而不是反刍动物宿主种类（图2）。进一步通过生物信息学分析，发现超过4600个原核生物宿主与近6000个病毒之间上万对的高置信度匹配，揭示了病毒与宿主之间广泛而复杂的互作网络。深入分析表明，胃肠道病毒的丰度与其对应宿主的丰度呈现高度一致性，不同胃肠道之间的原核微生物群落差异是导致病毒呈现空间异质性的主要原因（图3）。近半数的病毒倾向于采用溶原性生活方式，即将其基因组整合到宿主染色体中与之长期共存，且这种生活方式的比例在不同胃肠道区域中呈现规律性变化。病毒携带的辅助代谢基因（Auxiliary Metabolic Genes，AMGs）广泛参与碳水化合物降解、能量代谢等关键途径，具有重要的代谢调控潜力，且在不同胃肠段间呈差异分布。进一步研究通过基因邻域分析和蛋白质三维结构模拟（AlphaFold3），排除了宿主基因污染，验证了这些AMGs的病毒来源及其功能的可靠性（图4）。这些结果表明，溶源病毒与宿主建立了互利共生关系，共同调节反刍动物的营养吸收与能量获取。该研究首次从“空间异质性”这一生态学核心视角出发，系统揭示了反刍动物胃肠道病毒群落的分布规律、生存策略与功能贡献。对病毒群落区域特性的解析，不仅拓展了人们对宿主‑微生物‑病毒互作的认识，也为未来通过干预特定胃肠道区段的病毒活动，从而提升饲料转化效率、定向减少甲烷排放，提供了新的科学路径与潜在调控靶点。该研究成果发表于Journal of Advanced Research（综合性期刊1区Top，IF = 13.0），亚热带生态所博士研究生张诗哲为论文第一作者，亚热带生态所研究员谭支良、王敏及自然资源部第三海洋研究所研究员董西洋为论文共同通讯作者。研究得到国家自然科学基金和国家重点研发计划等项目支持。论文链接图1 RGVC数据库的构建及特征概述图2 不同胃肠道区域和反刍动物物种的病毒多样性及解释贡献度占比图3 病毒及其宿主丰度呈现强烈线性相关关系图4 对关键病毒辅助代谢基因的基因组背景和蛋白结构比对验证

2026-01-13

亚热带生态所 | 环境纳米微塑料长期暴露对机体“微生物—代谢”稳态影响研究取得新进展

微塑料（MPs）作为一种全球性的新型污染物，其在生态系统中的普遍存在及由此引发的健康风险，已成为当前环境科学与公共卫生领域共同关注的核心议题。微塑料（MPs）作为一种全球性的新型污染物，其在生态系统中的普遍存在及由此引发的健康风险，已成为当前环境科学与公共卫生领域共同关注的核心议题。围绕微塑料的生态环境效应与资源化影响，我们此前已开展了一系列研究。主要的发现包括，在农业生态系统中，微塑料显著降低了土壤水分保持力与团聚体稳定性，诱导温室气体排放增加（Xu et al. 2025）；在环境界面交互方面，研究揭示了纳米塑料与重金属镉（Cd）对小球藻的联合毒性机制，发现两者共暴露会触发胞外聚合物（EPS）的防御响应并扰乱代谢平衡（Li et al. 2024）。在废弃物转化领域，微塑料不仅抑制了黑水虻对禽畜粪便的转化效率，还显著加剧了抗生素抗性基因在资源化产物中的暴发（Xu et al. 2023, 2025）。更具现实意义的是，我们发现婴儿奶瓶中脱落的异形微塑料能激活机体ROS/NLRP3/Caspase-1信号通路，从而引发严重的肠道炎症反应（Xu et al. 2023）。这些从环境到生物、从基础研究到生活暴露的系统研究共同提示，微塑料的威胁已深刻渗透至生命健康，其对机体系统发育与代谢调控的深层干扰机制亟需进一步阐明。在前期基础上，本研究聚焦于环境纳米塑料（NPs）污染对人体健康的潜在危害，通过构建小鼠慢性暴露模型，系统探究了粒径更小（≤1 μm）、穿透力更强的纳米塑料如何穿透生理屏障并诱发全身性代谢紊乱。研究重点考察了“肠道-肝脏-肾脏”这一机体核心代谢轴对纳米塑料暴露的响应规律，量化分析了肠道微生物组成、胆汁酸（BA）代谢图谱以及远端器官功能指标的系统性变化。研究表明，长期纳米塑料暴露通过重塑“微生物—胆汁酸轴”，诱发了严重的全身性代谢退化。纳米塑料能够穿透肠道上皮屏障进入血液循环，并在肝脏、肾脏等远端器官中显著蓄积，诱导强烈的氧化应激与炎症反应。更关键的是，纳米塑料暴露显著干扰了肠道菌群的稳态（如降低了Muribaculaceae等有益菌丰度），导致参与胆汁酸转化的关键菌群受抑制，阻断了初级胆汁酸向次级胆汁酸（如去氧胆酸DCA）的转化。这种代谢产物的失调进一步抑制了机体farnesoid X受体（FXR）介导的信号通路，进而联动驱动了肝脏脂质代谢紊乱与肾脏清除功能受损。总的来说，这项工作从环境毒理与代谢医学交叉视角，阐明了纳米塑料如何通过扰乱复杂的微生态—代谢网络实现跨器官的连锁破坏，不仅拓展了对环境新兴污染物健康风险的机制理解，也为制订微塑料环境健康标准提供了重要科学支撑。本研究是在中国科学院亚热带农业生态研究所印遇龙院士指导下，联合南京医科大学第一附属医院、南京医科大学公共卫生学院、南开大学环境科学与工程学院、南昌大学第一附属医院、印尼艾尔朗加大学渔业微生物实验室共同完成，该研究以Nano-plastics disrupt systemic metabolism by remodeling the bile acid-microbiota axis and driving hepatic-intestinal dysfunction为题，发表在生物学领域顶尖SCI期刊iMeta (IF33.2;中国科学院双一区TOP)。印遇龙院士和徐智敏副研究员为论文的共同通讯作者，联合培养硕士林铮为第二作者，环境微塑料研究领域知名专家南开大学汪磊教授参与了指导。本研究论文链接相关研究论文链接 1 2 3 4 5摘要图

2026-01-13

亚热带生态所 | 不同水文情势下洞庭湖叶绿素a与氮磷营养盐动态耦合关系研究取得新进展

湖泊叶绿素a与氮磷营养盐密切相关，众多学者已基于全球大尺度、长时序湖泊数据建立了叶绿素a-营养盐普适关系模型。然而，由于通江湖泊水文情势变化剧烈，湖泊营养盐迁移扩散、浮游生物生长等变异性大等原因，传统研究框架不能精准刻画通江湖泊的富营养化状态，且难以捕捉叶绿素a与营养盐间动态耦合关系。湖泊叶绿素a与氮磷营养盐密切相关，众多学者已基于全球大尺度、长时序湖泊数据建立了叶绿素a-营养盐普适关系模型。然而，由于通江湖泊水文情势变化剧烈，湖泊营养盐迁移扩散、浮游生物生长等变异性大等原因，传统研究框架不能精准刻画通江湖泊的富营养化状态，且难以捕捉叶绿素a与营养盐间动态耦合关系。中国科学院亚热带农业生态研究所湿地生态课题组研究人员基于2004-2021年洞庭湖水文水环境长时序监测数据，全面解析湖泊不同水文季节叶绿素a与氮磷营养盐的动态响应关系，并阐明氮磷营养盐与水情条件对叶绿素a变化的限制作用及调控机制。研究发现，洞庭湖总体处于中-富营养化状态，营养状态指数（TSI）丰水期显著高于枯水期。湖泊氮磷浓度高，但叶绿素a浓度较低，叶绿素a与氮磷营养盐呈现非同步响应关系。TN浓度1.29 mg/L 是决定丰水期湖泊叶绿素a营养状态的关键阈值，且氮限制对叶绿素a的主导作用由丰水期向枯水期逐渐加强。叶绿素a营养状况和养分限制条件易受水文情势变化的影响，水位、水温等水文气象因子与氮磷营养盐协同调控湖泊叶绿素a变化，且因子作用强度存在季节转换特征。相关成果以Hydrological variability disrupts nutrient–chlorophyll relationships in Dongting Lake, China为题发表于Ecological Indicators。该研究获国家重点研发计划项目、湖南省重大水利科技项目等基金资助。论文链接不同水文情势下洞庭湖叶绿素a与氮磷耦合关系及调控机制

2026-01-12

中国科学院东莞材料所材料智库智能体上线，赋能材料创新全链条

在材料加速创新迭代、人工智能赋能范式变革的今天，如何推动材料科学与产业场景高效链接，成为破解材料创新发展难题的关键。近日，中国科学院东莞材料科学与技术研究所（简称“东莞材料所”）与松山湖材料实验室内测发布材料智库智能体，核心定位是以智能化手段链接材料科学与产业，助力营造良好的材料创新生态，为材料创新提供精准、专业的信息服务支持。一、四位一体布局，抢占“人工智能+材料”创新范式变革前沿材料智库智能体是东莞材料所探索材料设计、创制、应用全链条智能化的重要一环。东莞材料所在“人工智能+材料科学”领域布局了新材料数智化研究部和材料数据中心，搭建了涵盖材料科学数据库、自动化合成实验室、材料科学大模型、材料制备与表征、微纳加工与器件制备、显微科学与技术的基础设施集群，具备大装置、大平台、大数据集成优势，在非晶合金等关键材料领域引领数据驱动、高通量研究新范式，主办《AI For Science》学术期刊，开展“人工智能+材料”未来学科发展战略研究。通过“基础能力系统性建设+关键材料示范性应用+科技期刊国际化引领+学科战略前瞻性布局”的四位一体建设，东莞材料所正奋力抢占人工智能赋能材料范式变革的前沿与制高点。二、聚焦核心功能，解锁材料创新智能化新姿态材料智库智能体聚焦材料创新需求，搭建“查材料、查朋友、查场景、查政策”功能板块。智能知识探索，精准匹配核心需求。“查材料”功能依托中国科学院智能科研平台ScienceOne与MatChat智能问答引擎，集成18万篇科技智库核心论文与报告，提供智能化的材料知识检索服务。用户可通过智能问答了解材料的性能参数、应用场景等基础信息，为研发方向规划、材料选型提供信息参考，帮助减少信息检索的碎片化困扰。智慧人脉连接，打通协同创新壁垒。“查朋友”功能聚焦材料领域协同需求，覆盖全球超3.1亿家企业及组织机构，为用户提供领域内专家学者、产业合作伙伴及相关机构的基础信息查询服务，助力快速搭建跨区域、跨领域的协作链接，为产学研协同创新提供坚实的数据支撑。应用场景洞察，精准把握市场脉搏。“查场景”功能聚焦材料与产业的链接需求，集成超2.04亿个全球专利及5427万条商标信息，整合各类材料在不同行业的应用案例，帮助用户从技术知识产权、产业应用实践等方面快速了解材料的产业应用方向、技术竞争格局及市场需求动态，为科研与产业精准对接提供参考。动态追踪解读，把握行业发展机遇。“查政策”功能汇总材料行业相关的政策文件、标准法规及补贴信息，为用户提供基础的政策查询服务，帮助用户快速了解行业政策导向，为项目规划和申报提供基础参考。三、链接科研与产业，共筑材料创新智能生态传统材料创新中，科研与产业存在信息壁垒，情报获取分散低效。材料智库智能体旨在优化材料领域情报获取体验，助力科研人员快速获取产业信息，帮助企业了解科研前沿，降低双方对接的信息获取成本；同时，精准对接材料科研端与产业应用端，推动科研需求与市场场景匹配，加速技术成果转化，夯实材料创新生态基础。此外，材料智库智能体将智能技术与垂直领域智库服务融合，丰富智库研究维度，为智库研究向精准化、协同化转型提供新路径，是探索人工智能赋能新范式，拓展智库服务能力的一次有机实践。未来，材料智库智能体将进一步丰富情报资源储备、优化服务体验，持续拓展协同网络，深化与高校、科研机构、企业及行业协会的合作，推动形成开放共享的材料创新生态。目前，材料智库智能体已正式开放试用服务，扫描下方二维码即可登录体验。该智能体由东莞材料所汪卫华所长、石永军副所长指导，智库办公室与新材料数智化研究部联合开发，特此感谢张博研究员、胡远超研究员、刘权庆工程师在智能体建设过程中给予的支持与帮助。感谢国家自然科学基金委员会专项项目（项目编号：52542317）、2024年度教育部哲学社会科学研究重大委托项目（项目批准号：24JZDW008）、中国科学院学部人工智能重大咨询项目、广东省科学技术厅牵头前沿新材料战略性产业集群主导咨询支撑机构委托项目、东莞市决策咨询委员会委托合作课题的支持。

2026-01-09

深圳先进院 | 揭示Resminostat靶向HDAC1凝聚体克服肿瘤耐药的药理机制（Nat Chem Biol）

1月9日，中山大学中山医学院赵蔚教授与中国科学院深圳先进技术研究院/医学成像科学与技术系统全国重点实验室研究员董鹏团队合作在Nature Chemical Biology发表了题为“Deacetylase-Independent HDAC1 Condensation Defines Temozolomide Response in Glioblastoma”的研究论文。胶质母细胞瘤（Glioblastoma，GBM）是成人中最常见且侵袭性最强的原发性脑肿瘤之一，患者预后极差，中位总生存期通常不足两年[1][2]。替莫唑胺（Temozolomide，TMZ）是目前唯一被广泛应用的一线化疗药物，可在一定程度上延长患者生存，但约90%的初始敏感病例最终会因获得性耐药而导致肿瘤复发[3]。如何有效克服TMZ耐药仍是临床治疗中的重大挑战。1月9日，中山大学中山医学院赵蔚教授与中国科学院深圳先进技术研究院/医学成像科学与技术系统全国重点实验室研究员董鹏团队合作在Nature Chemical Biology发表了题为“Deacetylase-Independent HDAC1 Condensation Defines Temozolomide Response in Glioblastoma”的研究论文。该研究发现，替莫唑胺（TMZ）治疗可诱导胶质母细胞瘤（GBM）细胞形成HDAC1-CTCF凝聚体，从而导致染色质结构重塑和DNA修复活性增强，促进TMZ获得性耐药的发生。更为重要的是，研究团队鉴定出小分子化合物Resminostat能够特异性靶向该凝聚体，在耐药GBM的患者来源异种移植（PDX）模型中显著恢复TMZ敏感性，有效克服肿瘤耐药。研究团队首先利用董鹏教授自主研发的高通量三维超分辨成像技术3D-ATAC-STORM，发现TMZ耐药GBM细胞的染色质可及性显著降低，并系统描绘了其三维基因组结构特征。进一步的机制研究表明，耐药细胞染色质可及性降低主要归因于TMZ处理诱导HDAC1-CTCF凝聚体的形成，该凝聚体在染色质上聚集并限制局部开放性。为探索药物干预策略，研究团队建立了针对HDAC1-CTCF凝聚体的高内涵筛选体系，发现小分子化合物Resminostat能够特异性破坏该凝聚体的形成。在TMZ耐药GBM的PDX模型中，Resminostat显著逆转肿瘤对TMZ的耐药性，促进DNA损伤反应并抑制肿瘤进展。进一步的机制研究表明，Resminostat对HDAC1-CTCF凝聚体的作用并不依赖于抑制HDAC1的经典组蛋白去乙酰化酶活性，而是通过干扰其固有无序区域（Intrinsically Disordered Region, IDR）介导的相分离过程实现。Resminostat可破坏 HDAC1-CTCF 凝聚体的形成与稳定性，从而抑制其介导的DNA修复复合物在损伤位点的组装，降低DNA损伤修复效率并增强TMZ诱导的DNA损伤积累，最终有效克服肿瘤细胞的耐药性。本研究系统揭示了HDAC1-CTCF凝聚体介导的染色质重塑与DNA修复在胶质母细胞瘤替莫唑胺耐药中的关键作用机制，拓展了对HDAC1生物学作用模式的理解。该研究证实小分子化合物Resminostat可通过破坏HDAC1-CTCF凝聚体从而恢复TMZ敏感性，为靶向肿瘤凝聚体以克服肿瘤耐药提供了新的理论依据。值得强调的是，Resminostat 已在皮肤 T 细胞淋巴瘤（ClinicalTrials ID: NCT02953301）、肝细胞癌（NCT02400788）及霍奇金淋巴瘤（NCT01037478）等多种肿瘤中开展过早期临床研究，相关结果显示，其安全性特征较为明确，整体耐受性处于可管理范围内。虽然其在GBM中用于克服TMZ耐药的疗效尚未开展临床验证，但本研究为其转化应用提供了坚实的理论与实验基础。未来研究可进一步优化Resminostat的血脑屏障通透性与脑内药代动力学特征，以期实现其在GBM中的精准递送与有效治疗。本研究由中山大学中山医学院、中国科学院深圳先进技术研究院、南方科技大学、广东省人民医院及中南大学湘雅医院等单位联合完成。中山大学张钦凯博士、邱茹博士与南方医科大学鲁冰教授为论文共同第一作者；赵蔚教授与董鹏研究员为共同通讯作者；南方科技大学李依明教授和博士后方珂、石伟，以及中国科学院深圳先进技术研究院助理研究员朱虹霓，原研究助理王金泓为本研究的3D-ATAC-STORM成像做出了重要贡献；中南大学湘雅医院刘庆教授、龙文勇医生及黄蒙医生为本研究提供了重要的GBM临床样本与临床数据支持。本研究得到了国家自然科学基金和深圳市医学专项研究基金的支持。图1. 论文截图原文链接：https://www.nature.com/articles/s41589-025-02123-8图2. 替莫唑胺治疗诱导胶质母细胞瘤产生耐药性以及Resminostat克服耐药性的分子机制。

2026-01-12

深圳先进院 | 多模态融合学习助力癌症精准预后（npj Digital Medicine）

近日，中国科学院深圳先进技术研究院医学成像科学与技术系统全国重点实验室秦文健研究员，提出一种临床信息提示整合的多模态预后预测新框架，通过设计临床文本模板和基础大模型，将结构化临床数据转化为高维语义特征，并通过交叉注意力机制实现病理图像、基因组与临床信息的高效融合，提升癌症生存预测精度。研究成果以"Multimodal deep learning for cancer prognosis prediction with clinical information prompts integration"为题，发表于国际数字医学权威期刊npj Digital Medicine。癌症患者的预后情况，是制定个性化治疗方案的核心依据，但肿瘤具有高度异质性，给精准评估预后带来了巨大挑战。目前，多模态研究多集中在病理影像与基因组数据，而能反映患者整体健康状况的临床信息，因存在离散、稀疏、维度低等特性，尚未被充分挖掘利用，这也导致传统方法难以精准评估预后风险。近日，中国科学院深圳先进技术研究院医学成像科学与技术系统全国重点实验室秦文健研究员，提出一种临床信息提示整合的多模态预后预测新框架，通过设计临床文本模板和基础大模型，将结构化临床数据转化为高维语义特征，并通过交叉注意力机制实现病理图像、基因组与临床信息的高效融合，提升癌症生存预测精度。研究成果以"Multimodal deep learning for cancer prognosis prediction with clinical information prompts integration"为题，发表于国际数字医学权威期刊npj Digital Medicine（图1）。临床信息“沉睡”难题如何破解？传统多模态研究多集中于病理影像与基因组数据，而年龄、肿瘤分期等临床信息因离散、低维的特性常被忽略。受图像-文本对比学习研究的启发，研究团队设计“临床文本模板”，并借助视觉-语言基础模型编码为高维向量，激活临床数据的深层语义价值。具体而言，研究团队为每一项临床特征设计了围绕关键信息的文本描述模板，并利用GPT-4o mini自动生成多个同义句模板，每个临床特征随机选取一个模板生成文本描述，并通过预训练的文本基础模型进行编码。实验结果表明，当模板数量Nt=1时，不同生存时间患者的临床高维特征在区分性和聚类效果上达到最优（图2a）。病理图像和基因组数据分别通过基础大模型UNI和scFoundation进行特征编码，随后与高维临床特征一同输入SurvPGC模型。该模型采用双路径结构，每一路均基于跨模态双向注意力机制，将病理图像分别与临床信息或基因组数据进行融合（图2d），从而充分挖掘不同模态之间的互补信息。三大癌种验证：AUC显著提升，风险分层更精准在性能评估方面，研究将SurvPGC与多种单模态及多模态生存预测模型进行了系统比较。总体而言，多模态模型显著优于单模态模型；其中，SurvPGC在TCGA-LIHC、TCGA-BRCA和TCGA-COADREAD数据集上的C-index分别达到0.701±0.054、0.701±0.057和0.676±0.087，均优于现有性能最优模型。基于Kaplan–Meier曲线的风险分层分析同样表明，SurvPGC在区分高风险与低风险患者方面具有更强的预测能力（图3）。为进一步分析双路径融合嵌入对模型决策的贡献，研究采用Integrated Gradients（IG）方法量化多模态嵌入对预测结果的影响，并对跨模态注意力矩阵Ac→p（临床-病理学）和Ag→p（基因组-病理学）在病理全切片图像上的分布进行了可视化，以研究基因组和临床信息关注的组织区域。图4展示了来自数据集TCGA-LIHC的典型病例，其中红色表示高关注区域，蓝色表示低关注区域。根据生存时间将病例分为高风险和低风险组，生存时间越短，风险越高。本研究分别根据Ac→p和Ag→p的累积注意力值选择了排名前50的图像块区域。在TCGA-LIHC中（图4），临床和基因组数据的注意力主要集中在WSI中的肿瘤细胞区域。此外，基因组数据还更倾向于关注诸如淋巴细胞和坏死等区域，而这些区域很少被Ac→p选择。然而，基因组数据更容易受到噪声的影响，并可能聚焦于无关的伪影，如临床上的人工马克笔标记或扫描阴影。尽管不同数据集中的临床和基因组数据的主要关注区域有所不同，但总体而言它们是互补的。中国科学院深圳先进技术研究院博士生侯嘉馨为该研究的第一作者，中国科学院深圳先进技术研究院秦文健研究员为论文通讯作者。该研究工作得到了国家自然科学基金、深港肿瘤影像智能计算分析联合实验室、深圳市基础研究专项自然科学基金、深港澳科技计划以及中国科学院青年创新促进会会员的资助。图1：文章上线截图图2：本研究提出的工作流图3：各模型在TCGA-LIHC数据集上的KM曲线图4：TCGA-LIHC患者的可解释性可视化展示

2026-01-09

南海海洋研究所研究团队揭示海洋热浪重塑全球海洋浮游植物体型格局

近日，中国科学院南海海洋研究所热带海洋环境实验室（LTO）、热带海洋环境与岛礁生态全国重点实验室詹海刚研究团队在海洋热浪影响全球浮游植物粒径结构方面取得新进展。研究成果以“Global Responses of Phytoplankton Size Structure to Marine Heatwaves”为题发表于国际期刊Global Biogeochemical Cycles。论文第一作者为副研究员詹伟康，通讯作者为研究员何庆友，合作者还包括研究员杜岩、研究员詹海刚、副研究员张莹、澳大利亚CSIRO首席科学家Ming Feng研究员等。在全球变暖的背景下，海洋热浪正变得更加频繁和强烈，它们如同海洋的“高烧”，对海洋生态系统造成了灾难性冲击，包括大规模珊瑚白化、海藻林退化，以及从大型海洋动物到微小浮游生物的死亡等。浮游植物作为海洋食物网的基石，贡献了全球约一半的初级生产力，其变化牵动着整个海洋生态系统的命脉。过去，科学家们多关注海洋热浪如何影响浮游植物生物量（如叶绿素浓度），但对其粒径结构这一决定海洋食物网效率和碳输运能力的关键属性的影响仍知之甚少。尽管在某些特定海域有过相关报导，但在全球尺度上至今还未有系统研究。基于长达25年（1998-2022）的卫星遥感数据，研究团队首次绘制出海洋热浪期间全球浮游植物粒径结构的响应图景。研究指出，占海洋面积大部分的中低纬度海域浮游植物群落呈显著“小型化”，而高纬度海域则趋向“大型化”（图1）。在热带海洋、东边界上升流区和中纬度过渡带等热点区域，海洋热浪显著提高了小型浮游植物的优势度。其核心机制在于，热浪期间受抑制的上升流或水平输送使得近表层营养盐供应骤减，扩大了更善于在贫瘠环境中生存的小型浮游植物的生存优势。与此相反，在光限制为主的高纬度海域，海洋热浪导致的混合层变浅，增加了光照条件，促进了需要更多能量的大粒径浮游植物生长。研究进一步指出，尽管中低纬度海域的浮游植物粒径结构对热浪干扰更为敏感，但其潜在的恢复时间相对更短，表现出更强的弹性，为预测海洋生态系统的抗干扰能力提供了新依据。这项研究的突破性贡献在于，它将海洋热浪对浮游植物的影响评估，从“总量变化”推进到了更深的“结构重组”层面。这种粒径格局的剧变，将通过食物链产生放大效应，进一步影响全球渔业资源与碳循环。该研究同时警示，海洋热浪在海洋次表层往往更强、更持久，其对浮游植物群落的实际影响可能比卫星观测到的表层信号更为严峻。因此，未来海洋生态管理、渔业政策与全球碳循环评估，有必要将此类极端事件引发的生态结构级联效应纳入核心考量。本研究由国家自然科学基金、国家重点研发计划项目、广东省自然科学基金和广州市科技计划项目等共同资助完成。相关论文信息：Weikang Zhan., Ying Zhang, Qingyou He*, Ming Feng, Yan Du, Xinchen Shen, Yunchen Liu and Haigang Zhan, (2026). Global Responses of Phytoplankton Size Structure to Marine Heatwaves. Global Biogeochemical Cycles, 40, e2025GB008854.原文链接：https://doi.org/10.1029/2025GB008854图1 全球海洋热浪期间浮游植物粒径结构变化分布。(a) 1998-2022年热浪期间浮游植物粒径结构斜率(ξ)异常值的空间分布，仅显示过显著性检验的区域（t检验，p=0.05）。(b-d) 同 (a)，分别对应Fmicro、Fnano和Fpico的变化。Fmicro、Fnano和Fpico分别表示小型浮游植物、微型浮游植物和微微型浮游植物对总浮游植物碳含量的贡献比例。(e)ξ与(f)不同粒径级浮游植物优势度在热浪期间的纬向平均异常值。阴影区域表示各纬度经向方向上的一个标准差范围。(g) 中低纬度与高纬度海域，单位热浪强度对应的ξ平均变化量。

2026-01-08