华师大多领域科技成果速览
科技成果
华东师范大学近期科研工作,取得系列重要进展,其中的奥秘如何,快来一起了解一下吧~
华东师范大学近期科研工作,取得系列重要进展,其中的奥秘如何,快来一起了解一下吧~
精密光谱科学与技术国家重点实验室吴健教授科研团队在室温激子极化激元全光超快操控方面取得突破性进展。该团队通过自主发展的飞秒角分辨微区光谱成像创新技术,突破了极化激元室温超快动力学观测的时间分辨瓶颈。在此基础上,该团队基于对空间上局域的凝聚体宏观量子态进行超快调控,通过前后时间的关联建立晶体管级联,从而首次在室温激子极化激元体系中实现了全副“与”“或”“非”逻辑门功能,开拓了时间域超快调控新维度。时间域调控的引入极大扩充了潜在信息处理容量,且超快调控提高了信息处理速率,从而为大规模逻辑网络的构建开辟了全新道路。
成果以All-optical temporal logic gates in localized exciton polaritons为题发表在Nature Photonics上。该工作的共同第一作者为华东师范大学李辉研究员、已毕业博士陈飞和在读博士贾浩远,李辉研究员和吴健教授为共同通讯作者。
https://www.nature.com/articles/s41566-024-01483-2
https://www.ecnu.edu.cn/info/1094/67104.htm
[c2]雏菊链分子在分子尺度上的可控伸缩特性使其成为构筑人工分子肌肉的优势平台,但对其手性和功能化研究还鲜有涉及。化学与分子工程学院王威研究员团队巧妙结合分子肌肉的手性以及可控伸缩特性,成功实现了首例基于手性分子肌肉的多状态可切换圆偏振发光体系的构筑。
相关研究成果以Lighting Up Bispyrene-Functionalized Chiral Molecular Muscles with Switchable Circularly Polarized Excimer Emissions为题,发表在Angewandte Chemie International Edition 杂志。
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/anie.202412548
生命科学学院杜冰、刘明耀、李大力科研团队继2022年《自然》杂志发文后,在基因编辑和免疫细胞治疗领域再获重要突破,团队开发异体通用型CAR-T有效解决异体排异和临床有效性问题,并在国际上首次应用于风湿免疫性疾病的临床治疗,国际顶级期刊《细胞》杂志2024年7月15日在线刊发这一成果。
研究团队利用基因编辑技术开发全新策略的异体通用型CAR-T细胞TyU19,在临床安全性、有效性等各方面指标达到甚至超过了传统自体CAR-T细胞,不仅为目前缺乏有效治疗手段的风湿免疫性疾病患者提供新的治疗选择,而且展示了通用型CAR-T细胞疗法在产业化方面的巨大潜力。
论文发表后,受到国内外广泛关注,"CAR-T细胞疗法之父"Carl June教授在Cell杂志同期发表述评,高度评价了异体通用型CAR-T巨大的产业化前景。
2024年10月4日,Nature官网头条发布题为World-first therapy using donor cells sends autoimmune diseases into remission的专题报道,认为:“这项研究的成功点燃了CAR-T细胞治疗批量化生产的希望”。
https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(24)00701-3
https://www.ecnu.edu.cn/info/1094/66983.htm
https://www.ecnu.edu.cn/info/1426/67559.htm
生命科学学院李大力研究员团队通过三轮氨基酸突变筛选,成功获得增强型IscB(eIscB)。eIscB相较于野生型IscB编辑效率最高可以提升22.4倍,平均编辑效率可提高7.5倍。此外,研究者通过融合一个非序列特异性DNA双链结合蛋白提高了IscB与目标DNA的亲和力,高活性IscB(eIscB-D)的最高编辑效率可达91.3%。在此基础上,研究者还针对向导RNA进行优化改造,获得高效ωRNA,在长度相较于野生型ωRNA缩短约20%的同时,编辑效率相比原始IscB/ωRNA平均提升20.2倍。研究还首次证明eIscB-D可通过胚胎注射高效制备疾病动物模型,具有高编辑活性,是一种极具临床应用潜力的编辑系统。
https://www.cell.com/molecular-cell/fulltext/S1097-2765(24)00583-5?uuid=uuid%3A5aac3aa8-18da-45e8-bd51-74fe4032e551
https://www.ecnu.edu.cn/info/1094/67196.htm
https://news.bioon.com/article/732983e67160.html
https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_28338928
https://www.163.com/dy/article/J8LFO4PN0532BT7X.html
药学院李洪林教授、李诗良教授以及计算机科学与技术学院刘旦麟博士后Briefings in Bioinformatics
图为GR-pKa方法的概况图。a: GR-pKa的多重保真度学习策略。b: GR-pKa的模型框架。
https://academic.oup.com/bib/article/25/5/bbae408/7738659?searchresult=1
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