Nav1.7特异性地表达在外周伤害性感觉神经元。临床遗传学、动物模型和药理学研究表明, Nav1.7是一个重要的镇痛药物开发靶点。本研究以沟纹硬皮地蛛(Calommata signata Karsch)毒液为研究对象, 通过电刺激采集毒液、反相高效液相色谱分离纯化、质谱鉴定、蛋白质测序以及全细胞膜片钳记录等方法, 筛选并鉴定到一种对Nav1.7有抑制作用的新型多肽毒素, 命名为APTX-1。质谱鉴定该多肽毒素的分子质量为7 815.2 Da; 其N端前10位氨基酸序列为ASCKQVGEEC。APTX-1抑制Nav1.7电流具有浓度依赖性, 其半数抑制浓度为(0.46±0.08) μmol/L。通道动力学分析显示, APTX-1并不影响Nav1.7的翻转电位、电压依赖性稳态激活曲线和失活曲线, 表明该多肽毒素并不影响Nav1.7的离子选择性和电压依赖性。综上所述, 本研究获得了一个新型Nav1.7调制剂, 并探究了其对Nav1.7的作用特点, 为靶向Nav1.7的镇痛药物研发提供了潜在先导分子。

基于 Nrf2/HO-1/NLRP3通路探究雪莲果提取物治疗四氯化碳( CCl4)致急性肝损伤( ALI)大鼠的保护作用及机制。选取 48只健康雄性 SD大鼠, 随机分为 6组, 分别为对照组、模型组、雪莲果低中高剂量组和水飞蓟素阳性组。利用 CCl4构建急性肝损伤模型后处死大鼠取材, 检测大鼠血清和肝脏生化指标, 利用 HE染色观察各组肝脏组织病理学改变情况；利用 ELISA检测大鼠血清中炎症因子 IL-6、TNF-α、IL-1β的表达水平；采用蛋白免疫印迹法测定大鼠肝组织中 Nrf2/HO-1/NLRP3通路关键基因蛋白含量表达情况。结果表明: 与正常对照组比较, 模型组大鼠血清中 AST、ALT、ALP、γ-GT、MDA、IL-6和 TNF-α的表达水平均显著升高( P<0.05或 P<0.01)；肝脏组织中 SOD和 GSH的表达水平均显著降低( P<0.05), 大鼠肝组织细胞出现明显的病理性损伤( P<0.05)；与模型组比较, 雪莲果提取物能够呈剂量依赖性降低大鼠血清中 AST、ALT、ALP、γ-GT、IL-6和 TNF-α的表达水平( P<0.05或 P<0.01), 以及提高肝脏组织中 SOD、CAT、GSH和降低 MDA的表达水平( P<0.05), 大鼠肝组织病变程度明显改善, 肝脏内细胞坏死和肿胀程度明显减轻, 炎症细胞浸润得到显著改善。水飞蓟素阳性组能够显著改善大鼠肝损伤( P<0.05或 P<0.01)。雪莲果提取物组与模型组比较, Nrf2、GCLC、NQO1和 HO-1蛋白表达水平呈剂量依赖性升高( P<0.05或 P<0.01)；NLRP3炎症小体相关蛋白( NLRP3、Caspase1、GSDMD和 IL-18)表达水平呈剂量依赖性降低( P<0.05或 P<0.01)。雪莲果提取物对 CCl4所致的大鼠急性肝损伤具有保护作用, 该作用可能与调节 Nrf2/ HO-1通路改善氧化应激, 降低脂质过氧化, 清除大鼠体内自由基, 抑制 NLRP3炎症小体的功能, 减少炎症因子的合成与释放以及降低炎症反应有关。

红树林生态系统是地球上生产力最高的生态系统之一, 它也是海岸带“蓝碳”生态系统的重要组成部分。 地上生物量作为红树林蓝碳的重要组成部分, 如何准确快速地获取红树林地上生物量已成为红树林生态系统研究的热门问题。 分析北部湾茅尾海红树林地上生物量(AGB)空间分布格局及其量级, 可为该区域红树林生态环境保护及“南红北柳”生态修复提供科学依据。 资源一号数据作为我国自主研发的民用国产高光谱卫星, 其高光谱数据为红树林地上生物量的研究提供了新的机遇。 机器学习算法因其高性能、 高效率的优势被越来越多的应用于红树林相关研究, 目前已经成为获取红树林参数信息的重要手段。 高光谱数据在红树林地上生物量的反演精度如何? 国产高光谱卫星数据和机器学习算法在红树林地上生物量的估算中能否应用? 这些问题仍需进一步验证。 基于国产资源一号02D高光谱数据, 采用极端梯度提升(XGBoost)、 随机森林回归(RFR)以及K近邻回归(KNNR)三种不同的机器学习算法对茅尾海的红树林地上生物量进行估算, 在此基础上对比了不同的机器学习算法的性能。 结果显示: (1)无瓣海桑红树林地上生物量的平均值最高（90.93 Mg·ha-1）, 桐花树次之（52.63 Mg·ha-1）, 而秋茄最小（20.27 Mg·ha-1）。 (2)采用XGBoost、 RF以及KNN三种机器学习算法进行红树林地上生物量和红树林光谱变量建模后发现, 基于对数倒数1阶变换的XGBoost模型精度最高, 为最佳的机器学习模型。 其模型在测试阶段R2=0.751 5, RMSE=27.494 8 Mg·ha-2。 (3)基于资源一号02D高光谱数据, 采用XGBoost算法反演茅尾海的红树林地上生物量介于4.58~208.35 Mg·ha-2之间, 平均值为88.98 Mg·hm-2, 地上生物量在空间上呈现出中部低, 两边高的空间分布格局。 总之, 该研究论证了国产高光谱卫星数据和XGBoost机器学习算法的组合在红树林生物量的估算方面具有良好的应用前景, 可为茅尾海红树林的生态修复和保护提供科学依据和技术支撑。

金属β-内酰胺酶（MβLs）可以水解几乎所有的β-内酰胺类抗生素, 这是导致细菌感染治疗中产生耐药性的主要机制。 迄今为止, 由于缺乏临床批准的抑制剂, 这已成为全球关注的问题。 最近来自粘质沙雷氏菌的SMB-1被发现是一种新型的B3亚类MβL, 它可以灭活几乎所有含β-内酰胺环的抗生素。 为了明确SMB-1与β-内酰胺类抗生素的特异性分子识别和作用机制, 采用内源性荧光光谱、 同步荧光光谱、 三维荧光光谱及分子对接方法对碳青霉烯类抗生素亚胺培南(IMIP)与金属β-内酰胺酶SMB-1之间的相互作用机制进行探究。 猝灭光谱结果表明IMIP可以使SMB-1内源性荧光猝灭, 且猝灭机制为动态和静态组合猝灭, 其中静态猝灭为主, 结合常数Ka为16.11×103 L·mol-1（277 K）, 表明两者之间具有很强的结合力; 根据Van’t Hoff方程得出结合过程中的热力学参数ΔG<0, ΔH=-79.65 kJ·mol-1, ΔS=-238.69 J·mol-1, 说明两者的结合是由焓变和熵变共同驱动的, 且氢键和范德华力为主要作用力; 同步荧光结果中, 随着IMIP浓度的增加, SMB-1最大发射波长均发生蓝移4.4和2.9 nm, 表明Tyr和Trp残基参与IMIP与SMB-1的结合过程; 三维荧光光谱中IMIP加入后, SMB-1的Peak B和Peak C强度显著降低, 表明SMB-1与IMIP作用之后的微环境和构象发生了改变, 与同步荧光结果一致。 分子对接结果中IMIP的β-内酰胺环进入SMB-1的结合口袋, 而侧链因空间位阻效应位于活性口袋的外部, 表明SMB-1主要是识别IMIP的核心结构, 与其R2侧链的作用较弱; 与IMIP参与作用的氨基酸残基包括Ser175, Thr177, Gln157, His215和Glu217, 表明这些氨基酸残基与活性部位的两个锌离子是设计具有强亲和力的SMB-1抑制剂的关键因素; 结合自由能也为负值, 表明两者的结合是一个自发放热的过程, 与荧光结果一致。 该研究提供了对SMB-1与IMIP的识别和结合的见解, 可能有助于设计β-内酰胺酶新底物和开发对超级细菌具有抗性的新抗生素。

近年来，我国卫星高光谱技术发展迅猛，高分五号、高分五号02星、资源一号02D星、资源一号02E 星等相继发射为遥感领域带来了丰富的高光谱数据源。但高光谱卫星在成像过程中不可避免地会受到云及云阴影的影响，如何准确识别成为保障后续应用的关键，Fmask 算法作为国内外诸多算法中的典型代表，已被 Landsat 和 Sentinel 业务化产品生产系统采用。Fmask算法作为国内外诸多算法中的典型代表，已被Landsat和Sentinel业务化产品生产系统采用。但该算法对于缺少热红外波段的数据精度偏低，例如对Sentinel-2数据的云和云阴影识别精度分别为84.5%和50%左右。鉴于此，本文通过在原有算法中优化云及云阴影识别算法结构、增加高亮地物识别辅助判据等改进手段，提出了一种适合高光谱卫星的Fmask改进算法，并在含有城区、山地、平原等三类不同下垫面场景的20景高分五号和资源一号高光谱影像中进行检验，结果表明：云识别的用户精度和生产者精度可达91.26%和99.97%，云阴影识别精度达到78.66%和79.41%，明显优于原始算法。本文算法对于高光谱数据的云及云阴影识别具有精度高、效果稳定和易于工程化实现的特点，可用于支撑国产高光谱卫星数据的业务化处理。

洋中脊硫化物热液区的贻贝类生物壳体是热液喷口周围生态环境信息的潜在记录者。 然而目前对组成其壳体的矿物分布特征、 超微结构和成因还缺乏深入的研究。 中国科考人员2017年利用载人深潜器首次在西北印度洋卧蚕1号热液区获得了贻贝等生物样品, 是研究这一科学问题的理想样本。 利用扫描电子显微镜、 激光拉曼光谱和傅里叶转换红外光谱分析了该热液区印度洋深海偏顶蛤(Bathymodiolus marisindicus)的壳体天然断面形貌与矿物组成。 结果表明, 印度洋深海偏顶蛤壳体的纵向生长从外到内依次为角质层、 方解石棱柱层、 过渡层、 文石板片层和肌棱柱层。 在棱柱层中, 呈纤维状的棱柱体c轴截面出现不规则状, 方解石棱柱体垂直a轴截面的宽度约为818~960 nm, 与文石层呈近45°斜交, 且方解石棱柱体出现交错现象; 过渡层形状极不规则, 延续了棱柱层的生长取向, 但整体显示从棱柱状到文石板片状过渡的趋势; 文石层总厚度约为205~1 260 nm, 具有片状结构。 在卧蚕-1热液喷口深海偏顶蛤壳体的文石层中, 同一区域的文石板片厚度相同, 不同区域的板片厚度存在差异。 肌棱柱层具有简单的棱柱状超微结构, 棱柱层和珍珠层(文石板片层)均覆盖在肌棱柱层上。 光谱学分析显示深海偏顶蛤壳体珍珠层和棱柱层矿物分别为结晶度相对略高的无机成因文石和生物成因方解石。 该研究分析的深海偏顶蛤壳体形貌、 矿物成分及成因, 可为研究热液区软体动物壳体形成机制与生物诱导成矿过程提供一定的参考依据。

高表面积介孔SiO2纳米球(KCC-1)具有纤维状以及独特的孔道结构，这使其拥有较高的比表面积和更多的暴露活性位点，KCC-1能够在表面有效地分散和稳定活性组分，作为载体负载活性组分时表现出优异的性能。本研究以含有大量N原子的三聚氰胺为碳前驱体，通过两步热解法制备得到氮掺杂的多孔碳材料，同时利用KCC-1具有纤维状这一特殊结构，将活性组分分散并限域在其表面，探索KCC-1含量对多孔碳材料结构与电化学性能的影响。研究表明，随着KCC-1含量的增加，材料的比电容整体呈先升高后降低的趋势。当加入KCC-1的质量分数为6%时，材料的比电容最高，为35.88 F·g-1(1 A·g-1电流密度下)，与未加入KCC-1的原材料相比提升了约588.7%，且经过换算后同等质量下活性组分的比电容最高能达到190.53 F·g-1。因此，本研究证明了KCC-1的限域效应能够有效提高活性组分的电化学性能及利用率，为将其应用在超级电容器中提供了一定的参考。