近期,四川大学10项重要科研成果登上国际权威期刊!

作者:快查重     发表时间:2020-08-02 20:18:04   浏览次数:966


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  科技创新能力是一所高校核心竞争力的重要体现。作为国家知识创新和科技创新的重要基地,四川大学科研实力雄厚,取得了丰硕的研究成果。近期,川大师生在多个研究领域均又取得重要进展,成果分别登上Nature、Cell、Science等国际权威期刊。

  1、生科学院刘建全团队发文揭示树木叶片衰老响应全球变暖的机制

  7月6日,由四川大学牵头,与中山大学、浙江农林大学、加拿大魁北克大学、美国佛罗里达州立大学等单位的研究人员合作,在Nature Climate Change杂志发表了题为“Leaf senescence exhibits stronger climatic responses during warm than during cold autumns”的论文,揭示了在全球变暖的大背景下,秋季物候变化——叶片衰老的响应机制。四川大学陈磊为论文第一作者兼通讯联系人,中山大学刘志勇和四川大学刘建全为共同通讯联系人。四川大学为论文第一单位。

  2、华西药学孙逊和高分子张凌团队在亚单位疫苗递送系统中取得进展

  6月下旬,学校华西药学院孙逊教授及高分子科学与工程学院张凌副研究员的研究团队在Science Advances杂志在线发表了题为:The pore size of mesoporous silica nanoparticles regulates their antigen delivery efficiency的研究论文。应用介孔氧化硅纳米粒(MSNs)作为亚单位疫苗的递送载体和佐剂,发现通过调节MSNs介孔的孔径即可调节疫苗诱导机体产生免疫应答的强度。学校华西药学院博士研究生洪小玉为该论文的第一作者,通讯作者是华西药学院孙逊教授和高分子科学与工程学院张凌副研究员。

  该研究证明通过调节MSNs的孔径可以改变其诱导机体产生免疫应答的能力;同时,MSNs递送肿瘤抗原,诱导机体产生抗肿瘤免疫也证明了MSNs在疫苗递送方面具有很大的发展前景。该研究得到国家自然科学基金杰出青年基金、四川省科技重大专项等项目的资助。

  3、化工学院钮大文教授团队首次实现二级脂肪醇的不对称性炔丙基化反应

  6月初,学校化学工程学院钮大文教授团队在Nature Catalysis上在线发表了题为“Asymmetric O-propargylation of secondary aliphatic alcohols”的研究论文,首次成功实现了对二级脂肪醇的不对称炔丙基化反应。文章所有工作均在四川大学完成,钮大文教授为通讯作者、四川大学为通讯作者单位。论文第一作者为学校博士生李仁哲、第二作者为硕士生刘达奇,论文第一作者单位为四川大学。该项研究获得了基金委优秀青年基金、科技部重点研发计划基金、以及中国药科大学国家重点实验室开放课题基金的资助。

  4、国家自然科学基金委官网报道杨成团队在Nature Chemistry上的成果

  5月28日,学校化学学院杨成课题组与香港浸会大学黄陟峰课题组、南方科技大学王阳刚课题组合作,在不对称光化学研究领域取得重要进展,相关研究成果 “Enantioselective Photo-Induced Cyclodimerization of a Prochiral Anthracene Derivative Adsorbed on Helical Metal Nanostructures”发表于国际顶级期刊Nature Chemistry上。四川大学为论文第一单位,杨成教授为论文第一通讯作者,四川大学博士研究生韦雪琴为论文第一作者。国家自然科学基金委官方网站在资助成果专栏对该工作作了专题报道。

  这项研究实现了通过宏观旋转行为操纵分子手性,不仅为分子手性的有效调控引入了一种新的自上而下的策略,也为手性起源提供了一种新的假说。

  5、高分子学院黄光速、吴锦荣教授团队在室温自主自修复玻璃态聚合物上取得重要研究进展

  5月25日,学校高分子科学与工程学院黄光速教授和吴锦荣教授团队在室温自主自修复玻璃态聚合物上取得的重要研究成果“Room-temperature autonomous self-healing glassy polymers with hyperbranched structure”,在PNAS(《美国科学院院报》)以原创性论文全文形式发表。吴锦荣教授为通讯作者,四川大学高分子科学与工程学院作为通讯作者单位。论文第一作者为学校硕士生王豪,第二作者为刘汉超博士,第三作者为博士生曹振兴。研究工作得到黄光速教授、张睿博士、杨斌博士和Olaf Kessler教授的支持。

  该研究工作利用超支化聚合物外部的支化链和末端基团具有高运动性的特点,在超支化大分子上巧妙地引入多种氢键的互补基团,制备了能够室温自主自修复玻璃态的聚合物。此类聚合物在应力作用下产生微观裂纹或宏观断裂时,能够自愈合,在电子显示设备、艺术品和建筑行业上有较好的应用前景。

  6、材料学院林紫锋特聘研究员发文阐述纳米多孔碳作为超级电容器电极材料的研究进展

  5月初,学校材料科学与工程学院钒钛材料中心林紫锋特聘研究员与四川大学特聘院士、法国科学院院士、法国科学技术学院院士及欧洲科学院院士、法国图卢兹大学Patrice Simon教授在Chemical Society Review在线发表了题为“Nanoporous carbon for electrochemical capacitive energy storage”长文综述。林紫锋特聘研究员与Patrice Simon院士为论文共同通讯作者,四川大学为共同通讯单位。该综述阐述了近年来纳米多孔碳作为超级电容器电极材料的进展,介绍了超级电容器的基本工作原理及不同纳米多孔碳电极的电化学性能差异,阐明了纳米多孔碳电极的电化学储能机理与全新认识。

  7、物理学院S.Gadipelli在多功能纳米多孔碳材料研究方面取得重要进展

  5月5日,学校物理学院引进人才Srinivas Gadipelli研究员在多功能纳米多孔碳材料研究方面取得重要进展,相关研究成果在国际顶级期刊Advanced Energy Materials上发表。该论文同时被选为Advanced Energy Materials封面论文,并入选两个Hot Topics:(1) Carbon Dioxide; (2) Carbon, Graphite, and Graphene。该论文第一作者为四川大学物理学院Srinivas Gadipelli研究员,第一单位为四川大学物理学院。这项工作是由Srinivas Gadipelli特聘研究员构思和设计,以四川大学为第一单位与合作伙伴共同完成并发表。该工作首次详细地报道了纳米多孔碳材料(NPCs)的吸附能力及其广泛的适用性,该材料具有多功能活性,可同时用于储存气体、蒸汽、液体分子以及电荷。

  8、华西公共卫生学院张慧东教授团队在Nucleic Acids Research上发表最新研究进展

  4月底,学校华西公共卫生学院张慧东教授团队联合中科院物理研究所李明研究员和陆颖副研究员,在国际知名学术期刊Nucleic Acids Research(影响因子11.147)上发表了题为“Dynamic structural insights into the molecular mechanism of DNA unwinding by the bacteriophage T7 helicase”的研究论文(Nucleic Acids Res., 48: 3156-3164, 2020. doi: 10.1093/nar/gkaa057)。该论文的第一作者马建兵、陈泽和徐春华,通讯作者是陆颖、张慧东和李明。

  该研究不仅提供了gp4的解旋动力学的动态机制,而且也从原子水平上理解了gp4进行化学-机械耦合的分子机制,为进一步认识生命体内的分子马达提供了新的见解。

  9、华西医院卢铀教授团队发表CRISPR基因编辑PD-1细胞治疗非小细胞肺癌临床研究成果

  4月27日,学校华西医院胸部肿瘤科卢铀教授团队在Nature Medicine在线发表了题为“Safety and feasibility of CRISPR-edited T cells in patients with refractory non-small-cell lung cancer”的研究结果,报道了利用CRISPR-Cas9基因编辑技术在体外T细胞中编辑PD-1基因,经体外T细胞培养扩增,再输回非小细胞肺癌(NSCLC)受试者,首次证明了该疗法在NSCLC中的安全性和可行性。第一作者兼通讯作者为华西医院胸部肿瘤科卢铀教授,其他并列第一作者为胸部肿瘤科薛建新研究员、周晓娟主治医师,四川大学华西医院为第一作者单位。

  该临床研究是一项转化性I期临床试验,其成果的发表,为CRISPR基因编辑技术进一步向临床研究转化提供了重要依据。

  10、华西医院李为民教授等发表研究成果 发现用AI系统提前识别潜在新冠肺炎重症患者

  4月25日,学校华西医院李为民教授等作为共同通讯作者,与澳门科技大学、清华大学、中山大学等多家机构合作开展的研究成果“Clinically Applicable AI System for Accurate Diagnosis, Quantitative Measurements and Prognosis of COVID-19 Pneumonia Using Computed Tomography”,在Cell在线发表。该研究使用来自4154名患者的大型计算机断层扫描(CT)数据库,开发了可以诊断新冠肺炎并将其与其他常见肺炎和正常对照区分开的AI系统。

  该研究的AI系统识别了与新冠肺炎病变特性相关的重要临床标志物。连同临床数据,AI系统能够提供准确的临床预后,可以帮助临床医生考虑适当的早期临床治疗并适当地分配资源。该研究已经在全球范围内提供了此AI系统,以协助临床医生应对COVID-19。

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