新突破！硬实力！

每一次知识边际的扩展

都离不开科研人员的辛苦奋斗

让我们一起来看看

在过去的一段时间中

暨南科学家们

取得的各项科研成果

李向平、邓子岚教授团队

在光学超表面研究领域取得重要进展

近日，光子技术研究院李向平、邓子岚教授团队在光学超表面研究领域取得重要进展，其最新研究成果以“Planar chiral metasurfaces with maximal and tunable chiroptical response driven by bound states in the continuum”为题，于2022年7月15日发表于《Nature Communications》上。

暨南大学史坦博士、邓子岚教授以及中国科学院物理所耿广州工程师为该工作的共同第一作者，暨南大学邓子岚教授、李向平教授以及中国科学院物理所李俊杰研究员为共同通讯作者。此外，澳大利亚国立大学、美国纽约市城市大学、新加坡南洋理工大学、新加坡国立大学的合作者也为这项研究做出了贡献。

本研究工作提出了一种基于连续域中束缚态(BIC)的平面手性超表面，在光学频段实现了同时具有超高品质(Q)因子和超高圆二色性(CD)的手性响应。通过调控C2超原子的面内结构非对称度，获得了理论线性CD与非线性CD均接近1；实验线性CD高达0.93，非线性CD高达0.81的近完美平面手性响应。研究成果有望应用到特定偏振态激光、手性非线性光学器件等领域。

该研究得到了国家重点研发计划项目、国家自然科学基金、广东省“珠江人才计划”引进创新创业团队项目、广东省杰出青年科学基金等项目的支持。

郭团教授团队和朱明山教授团队

在Light: Science & Application发表

纳米尺度催化产热原位测量重要成果

揭示催化物质在微观表界面进行的物理与化学反应动力学过程与规律，是推动先进催化前沿基础科学向应用领域发展的关键。然而目前，催化产热测量手段主要包括荧光光谱技术、表面拉曼增强光谱技术、热电偶技术以及红外成像技术等。这些技术在进一步提升催化热测量的空间分辨率方面遇到瓶颈，更无法解决液-固界面催化过程中液体介质热量吸收导致的热量快速衰减的难题。

为了攻克这一难题，郭团教授团队与朱明山教授团队合作，提出一种高灵敏度光纤光梳热测量技术，率先实现了对液-固界面催化反应产热过程的纳米尺度、实时、原位、精准测量。该团队研发了一种大角度倾斜光纤光栅，这一细如发丝的光纤传感器即可附着于催化材料表面、也可嵌入其内部。此文，这一光纤传感器还提供了多光谱模式检测功能，用于消除催化过程中环境温度变化对催化界面温度的干扰。该团队在国际上率先实现了光参与的液固催化界面的局域温度的精准测量，为揭示催化和表界面的物理与化学基本规律和开发热监测方式提供了方法支撑。

图1 基于光纤光梳检测技术实现光催化产热的原位精准测量：a检测原理示意图；b检测系统结构图。

相关研究成果以“Operando optical fiber monitoring of nanoscale and fast temperature changes during photo-electrocatalytic reactions” 为题发表在期刊Light: Science & Application（影响因子20.257）。暨南大学李志博士生、萧勇光硕士生、加拿大卡尔顿大学刘甫博士为论文的共同第一作者，论文通讯作者为暨南大学郭团教授和朱明山教授。该工作由暨南大学、加拿大卡尔顿大学、加拿大科学院相关团队合作完成。

张力/苏国辉课题组

发现运动抗焦虑的表观遗传机制

粤港澳中枢神经再生研究院张力课题组在苏国辉院士支持下，于国际权威学术期刊Advanced Science （IF=16.8）发表题为“Physical exercise prevented stress-induced anxiety via improving brain RNA methylation”的研究论文。

阐述了运动后肝脏代谢产物通过增强脑内突触相关转录本RNA甲基化修饰，调控前额叶皮质突触活动性，从而预防焦虑样表型发生的生物学机制。

本研究首先建立了慢性束缚压力应激（CRS）小鼠模型以及对前额叶皮质（PFC）进行基于N6-甲基腺苷（m6A）修饰的转录组学测序，通过人为操纵RNA去甲基酶ALKBH5的表达水平，证实了运动预防焦虑样表型发生，依赖于其对脑内m6A水平的改善。

进一步的研究对运动改变脑内RNA m6A的生物学机制进行了解析。进一步通过敲低肝脏中Mat1a基因表达，证实了运动改善脑内RNA m6A及抗焦虑的作用依赖于肝脏内SAM的生物合成（图2）。

该研究明确了一条肝-脑轴及其介导的代谢-表观遗传调控通路在运动抗焦虑中的关键作用。论文成果为深入解析运动的脑健康机制提供了新思路，也为临床上开发靶向特定“运动因子”的生物学标记物和运动替代性药物奠定了基础。

该项目主要由张力课题组完成，研究过程得到了苏国辉院士和暨南大学附属第一医院贾艳滨教授的支持。第一作者为暨南大学博士生晏兰，研究生杨凤珍、王梅、韦计安、王雅杰，本科生王斯祺等亦参与了课题工作。该项目得到了国家自然科学基金项目、科技部重点研发专项、广州市脑科学重大专项等基金的资助。

林洲钰副教授

在国际权威学术期刊

Journal of Management Studies

发表论文

近日，管理学院企业管理系副教授林洲钰作为通讯作者完成的论文“Have a Go or Lay Low? Predicting Firms’ Rhetorical Commitment versus Avoidance in Response to Polylithic Governmental Pressures”在管理学领域的国际权威学术期刊 Journal of Management Studies（FT-50期刊)在线发表。

（论文截图）

该项成果是林洲钰副教授在“一带一路”倡议相关领域潜心研究的另一重要进展，是用科学数据和论证方法在国际期刊上传播中国智慧、讲好中国故事的具体案例。

论文利用中国上市公司年报关于的“一带一路”投资情况数据进行实证研究，基于企业战略响应的不同模式维度，回答了在俄乌冲突和新冠疫情等复杂国际背景下，中国企业如何更好参与“一带一路”建设，发展与沿线国家的经济合作伙伴关系，共同打造政治互信、经济融合、文化包容的利益共同体、命运共同体和责任共同体的重要问题。

Martin Banwell院士团队

在吗啡喃镇痛药全合成领域

取得重大进展

近日，药学院先进与应用化学合成研究院Martin Banwell院士团队在吗啡喃镇痛药全合成领域取得重大进展，以史上最短的制备工艺实现了吗啡喃的快速、高效、简洁合成，研究成果以“Expeditious Access to Morphinans by Chemical Synthesis”为题发表在国际权威学术期刊Angewandte Chemie（影响因子15.336）上，并被选为最新一期的封面论文。

（封面论文）

（论文首页截图）

吗啡喃镇痛药直接作用于中枢神经系统，可选择性减轻人体的痛觉，临床上用于急性或慢性的疼痛。在已发表的关于吗啡喃的不对称全合成工作中尚无一条全合成路线具备工业化应用潜力。

Martin Banwell院士团队以市售碘代异香兰素12为起始原料，最终使工艺路线只需7步反应，总反应时间仅为24小时，总收率达到了史无前例的12%。

可待因（1）的简洁全合成路线

这是目前为止最短的可待因全合成路线，该工作发展的策略可极大地提高吗啡喃药物合成的效率，为实现可管控的吗啡喃药物大规模工业化合成提供了新的机遇。

我校先进与应用化学合成研究院Lorenzo White博士为第一作者，博士生胡南、何玉涛研究员分列第二、三作者，Martin Banwell院士和蓝平副研究员为共同通讯作者。该工作得到了国家海外英才计划、国家自然科学基金、科技部外国青年人才计划、广东省自然科学基金等项目的资助。

吴建国团队发表长篇综述文章

阐述缺氧信号在

人类健康和疾病防治中的作用及展望

7月7日，病原微生物研究院吴建国教授团队受Nature子刊《Signal Transduction and Targeted Therapy》《信号转导与靶向治疗》（影响因子38.104）邀请撰写的长篇综述文章“Hypoxia signaling in human health and diseases: implications and prospects for therapeutics”在该杂志上正式发表。

（论文截图）

作者总结了与人类重要疾病相关的缺氧信号通路；阐述了新冠肺炎与缺氧信号的相关性，提出了缺氧信号通路与新冠肺炎发生密切相关（图1）；概述了HIF-1α在肿瘤发生发展中的作用及机制（图2）。

图4.HIF-1α介导的缺氧信号在COVID-19中的作用

图5.HIF-1α在肿瘤发生发展中的作用及机制

文章还展望了开发防治缺氧信号相关疾病药物的新策略。关于目前人们对缺氧信号通路的认识也在文章中做了综合性评价。文章指出HIF-1α是防治缺氧相关疾病药物靶标的首选分子，临床试验中的大多数药物都是基于调控HIF-1α mRNA的转录水平、调控HIF-1α蛋白的稳定性、改变HIF-1α蛋白的酶活性等。同时建议用HIF-1α作为新药的靶点时，必须考虑其组织和疾病的特异性，因为HIF-1α和下游基因在不同组织中的功能可能有所不同。

图7. 靶向缺氧信号传导的治疗策略

暨南大学病原微生物研究院教授吴建国和佛山病原微生物研究院研究员万品为共同通讯作者，暨南大学病原微生物研究院副教授罗震、博士后田明富和佛山病原微生物研究院副研究员杨戈为论文的共同第一作者。本研究得到了国家自然科学基金和中国博士后科学基金等项目的支持。

助理教授吴利娟博士

在智能医疗领域获最新成果

近日，助理教授吴利娟博士以第一作者分别在《Knowledge-Based Systems》（中科院一区Top，IF=8.139）和《International Journal of Medical Informatics》（中科院二区，IF=4.730）期刊上发表了研究论文。

在《Knowledge-Based Systems》上发表的论文，题为“Temporal dynamics of clinical risk predictors for hospital-acquired acute kidney injury under different forecast time windows”。本研究提出一种基于机器学习的知识挖掘方法，探索不同预测时间窗下AKI临床风险因子的时序波动信息。实验结果证实了临床风险预测因子的相对重要性会随AKI预测时间窗的大小而波动，并且最优预测特征子集也会发生变化。本研究强调了疾病风险预测因子时序波动规律，有助于促进AKI的早期精准预测。

在《International Journal of Medical Informatics》上发表的论文，题为“Development of a knowledge mining approach to uncover heterogeneous risk predictors of acute kidney injury across age groups”。我们使用电子病历(EMR)建立的知识挖掘模型，并从准确性，稳定性和专家知识三个方面验证了其有效性。这项研究提供了在临床护理中增强预防疾病的可能性。未来的决策支持系统需要考虑这种异质性，以增强个性化的患者护理。

本研究得到了国家自然基金青年基金项目、中央高校科研培育基金和广州市基础研究项目等多个项目的支持。

胡勇教授带领团队

在JAMA Network发表

新一代人工智能重要研究成果

近日，大数据决策研究所主持人胡勇教授（通讯作者）带领团队包括在读博士生刘康（第一作者）等人将历时4年的原创性成果成功发表于JAMA（美国医学会期刊）子刊JAMA Network Open，发表题为“Development and Validation of a Personalized Model With Transfer Learning for Acute Kidney Injury Risk Estimation Using Electronic Health Records”。P4医疗包括预测、预防、个性化和参与，本研究是基于电子病历的人工智能个性化疾病预测发表在三大顶级医学期刊JAMA/Lancet/NEJM及其子刊级别的第一篇研究。

（个性化建模策略框架）

本研究从2018开始展开，共历时4年，主要解决人工智能个性化医疗这一领域关键难题。本研究基于院内急性肾损伤（AKI）风险评估应用场景建立可靠稳定的个性化预测模型。在KDIGO等国际权威AKI指南上，目前只有针对心脏手术、心梗、肝移植等少数几个极特殊群体的AKI预测模型得到认可，远不能满足绝大部分患者的需求。

本研究颠覆传统亚组建模，充分证实了本研究的个性化模型相对于目前全局建模和亚组建模的普遍显著优势；提出迁移学习和个性化原创性算法框架PMTL（Personalized Modeling with Transfer Learning），使基于单个医院数据的个性化模型可以匹敌目前所有同类国际领先模型性能；结果个性化模型为临床因素交互作用挖掘提供了极大便利。

本研究得到了国家自然科学基金重大研究计划重点支持项目、广东省科技计划重大科技专项、广东省大数据精准健康工程技术研究中心等项目的支持。

硕士研究生娄舒婷、邓家睿

在中科院1区TOP期刊发表论文

近日，网络空间安全学院师生在中科院1区TOP期刊《Chaos, Solitons and Fractals》发表了题为“Chaotic signal denoising based on simplified convolutional denoising auto-encoder”的研究论文。

混沌、模糊与神经网络被称为“三大”模拟信息处理体系。从神经网络、脑中获得的脑电波、脑磁场等数据都存在混沌特征，但观察到的混沌数据往往会受到噪声的污染，掩盖混沌系统的真实动态特性。

针对该问题，作者们首次从深度学习的角度研究混沌信号的噪声抑制，构造了具有低复杂度的卷积降噪自动编码器。提出的模型总共只有13层，与以往的方法相比，该方法实现了更大的信噪比、更小的均方误差，并能更好地保持混沌信号的增殖指数。该成果表明混沌和深度学习的结合具有广阔的应用前景。

（论文截图）

该论文第一作者为20级硕士生娄舒婷，第二作者为21级硕士生邓家睿，第三作者（通讯作者）为吕善翔老师。研究成果得到了国家自然科学基金重点项目、广东省基础与应用基础重大项目等基金项目的支持。

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