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中国科学报

作者：江庆龄

本报讯（见习记者江庆龄）1月16日，由上海市科学技术委员会“科技创新行动计划”科普专项项目资助、上海科技馆精心制作的公益科普微电影《记忆旅游》在上海自然博物馆报告厅首映。该片以脑机接口技术为主题，通过角色间的互动和复杂... 详细信息

本报讯（见习记者江庆龄）1月16日，由上海市科学技术委员会“科技创新行动计划”科普专项项目资助、上海科技馆精心制作的公益科普微电影《记忆旅游》在上海自然博物馆报告厅首映。该片以脑机接口技术为主题，通过角色间的互动和复杂多变的情节安排，呈现了一个融合科幻与哲学

关键词：微电影脑机接口《记忆旅游》

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复旦大学附属肿瘤医院新型显像剂显著提高头颈部不明肿瘤原发灶诊断准确率

复旦大学附属肿瘤医院新型显像剂显著提高头颈部不明肿瘤原发灶...

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医学科学报

作者：江庆龄

本报讯复旦大学附属肿瘤医院核医学科主任宋少莉团队发现，利用68Ga-FAPI PET/CT显像可显著提高头颈部不明肿瘤原发灶的诊断准确率。团队通过靶向成纤维活化蛋白的新型分子影像来定位原发肿瘤部位，将原发灶诊断准确率从19%提高到51%... 详细信息

本报讯复旦大学附属肿瘤医院核医学科主任宋少莉团队发现，利用68Ga-FAPI PET/CT显像可显著提高头颈部不明肿瘤原发灶的诊断准确率。团队通过靶向成纤维活化蛋白的新型分子影像来定位原发肿瘤部位，将原发灶诊断准确率从19%提高到51%。相关研究近日发表于《核医学杂志》。头......

关键词：头颈部原发灶诊断准确率肿瘤医院显像剂

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新策略大幅提升有机污染物降解效率 001

新策略大幅提升有机污染物降解效率

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中国科学报

作者：江庆龄

本报讯（见习记者江庆龄）同济大学环境科学与工程学院教授凌岚团队提出了一种净化水体中有机污染物的全新解决方案——通过光催化生成自由基的选择性调控，大大提升了污染物的降解效率。相关研究近日在线发表于美国《国家科学院院刊》... 详细信息

本报讯（见习记者江庆龄）同济大学环境科学与工程学院教授凌岚团队提出了一种净化水体中有机污染物的全新解决方案——通过光催化生成自由基的选择性调控，大大提升了污染物的降解效率。相关研究近日在线发表于美国《国家科学院院刊》。光催化分子氧活化技术能在太阳光作用?

关键词：有机污染物分子氧活化降解效率

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基于细菌双组分系统的生物传感器的研究进展

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合成生物学 2024年第1期5卷 38-52页

作者：赵静宇张健祁庆生王倩山东大学国家糖工程技术研究中心微生物技术国家重点实验室山东青岛266237

细菌双组分系统能够感知和响应细胞内外的物理、化学和生物刺激,通过耦合传感和调节机制从而引起一系列的细胞反应,是一个普遍存在的信号转导通路家族。当前越来越多的合成生物学家已开始利用双组分系统的特异属性来工程化设计微生物传... 详细信息

细菌双组分系统能够感知和响应细胞内外的物理、化学和生物刺激,通过耦合传感和调节机制从而引起一系列的细胞反应,是一个普遍存在的信号转导通路家族。当前越来越多的合成生物学家已开始利用双组分系统的特异属性来工程化设计微生物传感系统,并应用于光遗传学、材料科学、肠道微生物组工程、生物炼制和土壤改良等领域。本综述重点介绍了开发基于双组分系统的生物传感器的最新研究进展以及在各个领域中的潜在应用。同时探讨了如何运用新的工程方法提高双组分系统传感器性能的可靠性,包括遗传重构、DNA结合结构域交换、检测阈值调节和磷酸化串扰隔离,以及如何根据特定应用的要求定制双组分系统信号特性。在未来,研究者可以将这些方法与大规模的基因合成、高通量筛选相结合,以加速和帮助发现更多未确定特征输入的双组分系统,并开发新的对广泛的刺激做出反应的基因编码生物传感器,拓展双组分生物传感器在不同领域的应用。

关键词：合成生物学双组分系统细胞生物传感器代谢工程光遗传学细菌诊断

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小鼠海马单神经元全脑投射规律获解析 001

小鼠海马单神经元全脑投射规律获解析

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中国科学报

作者：江庆龄

本报讯（见习记者江庆龄）由中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心（以下简称脑智卓越中心）领衔，华中科技大学苏州脑空间信息研究院、海南大学等多家单位合作解析了海马神经元的空间联接规律，并建立了小鼠海马区单神经元的全脑介... 详细信息

本报讯（见习记者江庆龄）由中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心（以下简称脑智卓越中心）领衔，华中科技大学苏州脑空间信息研究院、海南大学等多家单位合作解析了海马神经元的空间联接规律，并建立了小鼠海马区单神经元的全脑介观投射联接图谱数据库，该数据库已经通过?

关键词：海马神经元海马区单神经元

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基于IF-AD-ELM的特高压直流输电系统故障辨识

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电力系统保护与控制 2024年第8期52卷 1-9页

作者：杨新宇赵庆生韩肖清梁定康王旭平太原理工大学电力系统运行与控制山西省重点实验室山西太原030024

针对现有的特高压直流(ultra high voltage direct current,UHVDC)输电系统故障检测方法灵敏度低、难以识别高阻接地故障的问题,提出了一种基于整数因子(integer factor,IF)-近似导数(approximate derivative,AD)和极限学习机(extreme learning machine,ELM)的特高压直流输电系统故障辨识方法。其中整数因子用于分析不同采样频率下的信号,近似导数法用于获得信号不同程度的细节系数。首先,基于不同的整数因子对信号进行下采样,并利用近似导数法对所得信号求一阶、二阶和三阶近似导数。其次,分别计算各个子信号的熵特征。然后,用基于交叉验证的递归特征消除(recursive feature elimination with cross validation,RFECV)算法对得到的一系列特征进行特征筛选,并结合ELM对特高压直流输电系统进行故障辨识。最后,在Matlab/Simulink环境中搭建了±800 kV的UHVDC系统模型,模拟不同故障类型。实验结果表明,所提方法在识别特高压直流输电系统不同类型故障时有更高的准确率,且耐受过渡电阻能力强。

关键词：特高压直流下采样特征选择极限学习机故障辨识

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