一周前沿科技盘点66丨从“路人”到明星，给逆天改命的环状RNA再添一把“火”；AI仿真人类大脑，数量级精度再提高

近年来，环状RNA从寂寂无名的路人摇身一变成了医学界的明星。近日，清华大学的科学家近日开发了一种核糖体的工程改造技术，成功构建了具有逻辑门运算能力和细胞分类功能的环状RNA。最近，科幻剧集《万神殿》热播。该剧的核心理念是上载智能（UI），无论是UI还是AI，都关乎人类主体精神这一敏感领域。另一向度的尝试，就是让AI无限趋近人脑功能。北京大学科研团队近期的工作就体现了这种努力，他们给出理论最优的精细神经元仿真算法，使得生物神经网络高精度仿真效率获得了数量级提升。

基于国际科技创新中心网络服务平台科创热榜每日榜单形成的一周科技记忆，我们推出《一周前沿科技盘点》专栏。今天，为大家带来第六十六期。

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《Nature Communications》丨从“路人”到明星，给逆天改命的环状RNA再添一把“火”

单个环状RNA分子感应多种细胞内源微小RNA（miRNA）信号1976年，环状RNA（circRNA）首次发现，但被认为是细胞内mRNA剪接错误带来的副产物。2013年，《Nature》发布两篇环状RNA研究论文为其正名，指出环状RNA是一类具有调控作用的非编码RNA，通过作为miRNA的海绵来调控其他基因表达。而今，随着研究者对circRNA在细胞分化、组织稳态、疾病发展、免疫代谢发挥作用、特性的不断开掘，它从寂寂无名的路人摇身一变成了医学界的明星。大量研究表明，与线性mRNA相比，circRNA更稳定，在哺乳动物细胞内的持续时间更长。因此circRNA被认为是一种有前景的线性mRNA的替代物。迄今为止，合成生物学家已开发出了若干种在线性mRNA和circRNA中调控基因表达的策略，但这些方法通常需要引入额外的RNA结合蛋白并且需要串联多个翻译抑制元件来实现翻译激活。开发一种简洁高效并且能够应用于circRNA的翻译调控方法仍然是合成生物学领域的一大挑战。近日，清华大学自动化系、北京信息科学与技术国家研究中心谢震课题组开发了一种核糖体内部进入位点的工程改造技术，构建了模块化、可编程的RNA翻译控制系统（PROMITAR）。研究人员只需根据输入的miRNA序列和期望实现的逻辑运算功能，在PROMITAR系统的MITA和MITR模块中设计对应的miRBS，即可实现自定义的响应多重miRNA输入的逻辑运算功能。基于该平台，研究人员成功构建了具有逻辑门运算能力和细胞分类功能的circRNA，并且将GasderminD蛋白的N端序列编码到circRNA中，实现了在目标肝癌细胞中选择性诱导细胞焦亡。此外，研究人员还验证了这一设计策略可以推广至其他病毒类型的IRES序列的工程改造，展示了该平台的通用性。该研究成果不仅拓展了RNA翻译控制的合成生物学工具箱，为程序化的细胞功能改造提供了一种创新方法，也为RNA药物开发提供了新的思路。原文链接：

https://www.tsinghua.edu.cn/info/1175/107840.htm

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《Nature Communications》丨AI仿真人类大脑，数量级精度再提高

最近，科幻剧集《万神殿》热播。该剧的核心理念是上载智能（UI），指通过将人类大脑神经链接进行分子级别扫描，把思维、意识、技术、情感等信息上传到云端，编码到大脑的动态模拟中，让人类在云端“永生”。无论是UI还是AI，都关乎人类主体精神这一敏感领域。另一向度的尝试，就是让AI无限趋近人脑功能。计算神经科学领域最新进展表明，我们的大脑是一个参数量比ChatGPT大4到5个数量级的超大精细神经网络。人工智能要逼近人脑功能，就要从结构、规模和信号加工机理上进一步逼近人类大脑，这就意味着需要远比ChatGPT庞大的算力，或者更高效率的算法。近日，北京大学计算机学院黄铁军、北京大学人工智能研究院杜凯团队给出理论最优的精细神经元仿真算法，实现了生物神经网络高精度仿真效率的数量级提升。

研究团队提出树突分层调度方法DHS（Dendritic Hierarchical Scheduling），构建并开源了基于GPU的精细神经网络仿真学习加速框架DeepDendrite，提供了一个完整的融合精细神经元仿真与学习的平台，利用GPU的强大计算性能，支撑脑科学家从大规模系统层次探索大脑工作原理，打开神经科学与人工智能融合发展的桥梁，成为发展下一代人工智能的重要支撑。

原文链接：

https://www.research.pku.edu.cn/bdkyjz/1372203.htm

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《Nature Communications》打印速度快100倍，这款3D微型列印机有望成批量制造压电元件设备的“平替”

压电元件指利用材料的压电效应制成的器件，包括纳米颗粒、薄膜和微图案等，在传感、驱动、催化和能量收集等领域有广泛应用。然而，因要在不同基板材料上精确控制元件结构和特征尺寸的过程依然复杂且困难，所以至今为止大规模生产这些压电元件仍然具有挑战性。由于对微机电系统、可穿戴/植入式电子产品、小型可携设备和物联网的需求不断增加，压电材料因其将机械能与电能相耦合的特性而备受关注。

近日，香港科技大学机械及航空航天工程学系杨征保团队自主研发出一种适用于压电薄膜、微图案和纳米颗粒的超快多功能微型列印技术，以多刺倒伞状列印喷头和相连接的高压电源构建了3D微型列印机。当足够强大的静电场作用到喷头时，墨水会从每个刺尖喷射出来，就像“雷暴天气积雨云中的雨滴尖端喷射出带电液滴流一样”。

该列印机的打印速度比现有技术快100倍，并能像半导体光刻一样高效地列印薄膜图案。例如，只需10分钟，它就能在4英寸硅晶圆上制造出10微米厚的压电薄膜，整个过程几乎无制造废料。这项技术具有多种材料的列印能力，包括功能陶瓷、金属纳米颗粒、绝缘聚合物和生物分子，可制造麦克风、临床超声探头的压电元件、薄膜太阳能电池板，还可以以目前已知的最快速度打印具有商业薄膜压电性能的元件。未来，或可降低大批量制造应用压电元件之各类微机电系统产品（如：传感器、可穿戴及植入式医疗仪器）的成本。

据称，该微型列印机成本为6000港元，是目前市场上低成本选择之一，目前已进入规模生产调试阶段，团队成员正在将其与卷对卷系统集成，以适应大规模生产需求。此外，他们积极寻求潜在的商业合作伙伴，进一步扩大产品的市场影响力。

原文链接：

https://hkust.edu.hk/zh-hans/news/research-and-innovation/hkust-researchers-develop-low-cost-and-multifunctional-microprinter?cn=1

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《Acta Materialia》丨他们正在破解核能乏燃料贮存的棘手问题

三种含B不锈钢微纳尺度的腐蚀形貌特征，点蚀优先发生在(Cr, Fe)2B/γ基体界面处。
核能作为经济、高效、清洁能源，在安全性、稳定性以及环境友好性上具有明显优势，逐渐成为未来能源结构中的一大支柱。反应堆中“燃烧”到一定程度后，从堆中卸出的核燃料叫乏燃料。乏燃料从反应堆内移出后仍然具有放射性，同时释放大量的衰变热，通常先妥善贮存，待放射性和余热降到一定程度后再进行后续的操作与处理。确保乏燃料贮存安全是核电持续发展的重要保障，目前乏燃料贮存有湿式和干式两种方式。聚焦到含B不锈钢乏燃料来说，由于B元素具有低密度、高中子吸收截面、与热中子作用后无二次辐射污染等特性，国内外核电站乏燃料的贮存方式多采用湿法贮存，即将乏燃料贮存于配有中子吸收材料格架的H3BO3水池中。含B奥氏体不锈钢具有良好的中子屏蔽性能，同时具备高的强度和良好的韧性，被广泛用作中子吸收材料。然而，B元素的添加会导致含B不锈钢中大量析出(Cr, Fe)2B相，制约了高性能含B不锈钢的研发与应用。对此，中国科学院金属研究所沈阳材料科学国家研究中心材料动力学研究部王建强课题组同材料设计与计算研究部陈星秋研究员课题组、技术支撑部崔静萍、材料腐蚀与防护中心自然环境腐蚀研究部马爱利、中国机械总院集团沈阳铸造研究所于波课题组和牛津仪器科技（上海）有限公司刘志文博士等展开合作研究，提出(Cr, Fe)2B相诱导的“贫Cr-微电偶耦合机制”。研究团队优化了B18合金热轧工艺，改善了(Cr, Fe)2B相的形态、尺寸及分布特征，从而显著提升了高中子吸收含B不锈钢的耐点蚀性能。原文链接：https:‍//www.imr.cas.cn/xwzx/kydt/202311/t20231110_6931082.html

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《Physical Review Research》丨经典流体力学“不好算”的世纪难题，不如交给量子计算吧

基于流体薛定谔方程的数值模拟得到湍流中的纠缠涡管结构

湍流作为世纪科学难题，存在跨越多个数量级的时空尺度耦合作用，使得面向空天应用等工程问题的湍流直接数值模拟需要巨大的计算资源。作为潜在的颠覆性技术，量子计算在某些特定问题上的计算效率远高于经典计算方法，将量子计算用于流体力学模拟具有重要的应用潜力。然而，由于控制流体运动的Navier-Stokes（NS）方程具有强非线性与耗散性，使得在量子计算机上模拟流体运动这一经典力学问题具有本质困难。

北京大学工学院杨越课题组提出了一类基于流体薛定谔方程的量子计算方法，可望利用量子计算效率优势模拟三维湍流等复杂流动问题。该流体薛定谔方程通过推广Madelung变换获得，描述了含动能耗散和有限涡量的不可压/可压缩流动。且该方程在双分量（或四元数）波函数表示下的演化算符为幺正变换，故比NS方程更适合量子计算。与现有流体力学计算方法完全不同的是，流体薛定谔方程的量子模拟中只包含波函数相关信息，等价为一个特殊的量子力学系统。流体密度、速度等经典力学信息需在多次重复模拟结束后对波函数进行测量获取。

该研究发展了求解流体薛定谔方程的量子算法，并使用多个量子比特在量子模拟器Qiskit上对一维稳态流、二维泰勒格林涡等简单流动进行了算法验证，实现了相较于经典计算的部分指数加速。该研究利用四元数解决了流体力学与量子力学表述之间的大部分关键分歧，有望在量子力学体系下模拟经典流体动力学。

原文链接：https://news.pku.edu.cn/jxky/d56f748ec98449429d34d1df722c89db.htm欲了解更多前沿科技进展

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