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“新基石研究員項目”正式發布
4月30日，“新基石研究員項目”正式發布。這是一項聚焦原始創新、鼓勵科學家自由探索、公益屬性的新型基礎研究資助項目。“新基石研究員項目”旨在長期穩定地支持一批杰出科學家自主選擇研究方向，鼓勵他們潛心研究、勇于挑戰，聚焦“從0到1”的原始創新。“新基石研究員項目”嚴格遵循“科學家主導”的原則，設立科學委員會作為核心機構，中國科學院院士、西湖大學校長施一公擔任首屆科學委員會主席。
科學探索獎
2022-04-30
年終盤點：這一年，科技創新不斷塑造新優勢
致廣大而盡精微，我們在科技的世界探尋所來何處，不斷開拓新途。
科技日報
2022-12-19
當前高校意識形態領域新特征及對策建議
通過深刻分析高校意識形態領域的問題成因，提出了一系列針對性的對策建議，包括加強頂層設計以及對高校意識形態工作的監管力度，加強高校教師隊伍建設，加強高校意識形態陣地建設，深化和創新馬克思主義理論研究，加強對互聯網等新興媒體的監管等建議得到教育部的肯定。
中央財經大學
2021-02-01
新冠病毒與SARS存在交叉保護表位的研究
同濟大學曹志偉教授團隊與上海市公共衛生臨床中心合作，關于武漢新型冠狀病毒2019-nCoV抗原性計算的文章（Identification of potential cross-protective epitope between 2019-nCoV and SARS virus），2020年1月30日在 Journal of Genetics and Genomics在線發表。 研究表明，S蛋白是冠狀病毒與宿主細胞表面ACE2受體結合、進而介導病毒入宿主細胞的關鍵表面蛋白，是疫苗抗體研發的重要靶點。基于具有自主知識產權的免疫原性計算工具CE-Blast，研究小組對所有冠狀病毒的S蛋白進行了系統性的結構模擬和免疫原性掃描，計算了新病毒與已知17種冠狀病毒亞型之間的免疫原性距離，發現新病毒S蛋白的免疫原性總體上與SARS更為接近。進一步計算揭示，2019武漢新冠狀病毒與SARS冠狀病毒的S抗原在受體接合區域（RBD）上存在潛在交叉反應表位。最為重要的是，其中一處與人ACE2受體結合位點緊密毗鄰。因此，針對該表位區域研發抗體，空間位阻效應可能阻斷病毒與ACE2受體的結合，有望起到病毒感染保護作用。同時，針對該表位區域的SARS抗體，可能對2019新病毒具有潛在臨床治療價值。
同濟大學
2021-04-10
15分鐘新冠病毒感染快檢產品
南京大學健康醫療大數據國家研究院與南京大學校友企業江蘇美克醫學技術有限公司聯合研發出的15分鐘快速檢測新型冠狀病毒感染的IgM/IgG抗體檢測試劑盒(免疫層析法)，已在江蘇省各地市疾病預防控制中心投入使用。這款試劑盒經過南京市第二醫院等單位的大樣本試用檢測，發現能夠快速、簡便、準確的篩查新型冠狀病毒感染患者，完全符合市場的迫切需求。 南京大學將首批免費向淮安市捐贈1萬人份的新型冠狀病毒（2019-nCoV）lgM/lgG抗體檢測試劑盒投入人群監測。研發產品 由南京大學與美克醫學聯合研制成功的新型冠狀病毒（2019-nCoV）lgM/lgG抗體檢測試劑盒應用了免疫層析法。lgM/lgG抗體是從感染到發病中出現的人體抗體，是近期感染的標志。在感染過程中lgM是人體免疫系統中首先出現的抗體，然后lgG抗體出現，伴隨著lgM抗體衰減。檢測急性感染期新型冠狀病毒（2019-nCoV）特異性lgM/lgG抗體具有敏感性高、診斷及時、能判定疑似者是否感染等優點。因此，檢測新型冠狀病毒(2019-nCov)lgM抗體具有重要的臨床意義，對有效控制大規模傳播具有重要的意義。 新型冠狀病毒（2019-nCoV）lgM/lgG抗體檢測試劑盒目前已投入人群監測中，在首批試用后，快速、簡便、有效、精準的病毒檢測效果得到北京疾病預防控制中心、江蘇省疾病預防控制中心和華中科技大學協和武漢紅十字會醫院等多省市疾控中心、省傳染病醫院、多家教學醫院20多家醫療機構的肯定，并積極響應加入新型冠狀病毒（2019-nCoV）lgM/lgG抗體檢測產品的驗證工作中。
南京大學
2021-04-10
新冠病毒IgM/IgG抗體聯合檢測試劑盒
南開大學生命科學學院丁丹教授團隊牽頭，聯合南方醫科大學南方醫院鄭磊教授團隊、華南理工大學唐本忠院士團隊、深圳金準生物醫學工程有限公司開展聯合攻關,成功研制出新冠病毒IgM/IgG抗體聯合檢測試劑盒，并已實現量產。 1例（63.9%），IgG陽性138例（87.3%），在151例健康對照及非新冠肺炎疾病中特異性為98.7%。
南開大學
2021-04-10
氣溫在新冠病毒傳播過程中的影響研究
2020年2月25日，中山大學的研究人員在預印本網站 medRxiv 上發布了一項研究成果，探討了氣溫在新型冠狀病毒（SARS-CoV-2）傳播過程中的作用，并提出，二者之間可能存在非線性劑量-反應關系，當達到某一溫度時，病毒傳播率最高，隨后溫度的上升或將抑制病毒的傳播。 研究人員收集了2020年1月20日至2月4日期間，我國34個省(包括直轄市、自治區)和26個海外國家共計429個城市的確診病例數及每日氣溫，計算了1月份的平均氣溫、最低氣溫和最高氣溫的日平均值，并利用約束三次樣條函數和廣義線性混合模型分析了累計確診病例數與溫度之間的關系。模擬方程的計算結果顯示，當平均氣溫為8.72℃，最低溫度為6.70℃，最高溫度為12.42℃時，累計確診病例數達到峰值。此后，隨著溫度的上升，累計確診病例數將下降。 全球COVID-19傳輸的最高溫度與累計確診病例數（lgN）的三次樣條曲線根據以上溫度拐點，研究人員將429個城市分為低溫組和高溫組，并采用廣義線性回歸模型進一步分析溫度與累計病例數之間的關系。結果顯示，低溫組中，平均溫度、最低溫度和最高溫度每升高1℃，累積病例指數分別增加0.83、0.82和0.83。在高溫組中單因素模型中，最低溫度每升高1℃，累積病例指數就會減少0.86。而當溫度達到30℃時，累計病例指數將降至最低。這說明SARS-CoV-2對高溫敏感，溫度的提升能夠阻止病毒擴散。此前已有研究表明，SARS-CoV和MERS-CoV等冠狀病毒的傳播與溫度有關。在22-25℃，相對濕度為40-50%的環境中，SARS-CoV在光滑的表面上能保持至少5天的活性，而當溫度升高到38℃，相對濕度為95%時，病毒很快就會出現失去了活力。同樣，MERS-CoV在低溫、低濕度環境下，無論是作為固體表面上的液滴還是作為氣溶膠，都可以長期保持其活性。
中山大學
2021-04-10
茶葉有效成分EGCG對防治新冠病毒的研究
該研究團隊利用創建的植物功效組學技術平臺研究發現，從茶中篩選到的有效單體分子EGCG（表沒食子兒茶素沒食子酸酯）能夠強力結合新冠病毒S蛋白（Kd=121nM），并有效阻斷新冠病毒S蛋白與人ACE2受體的結合。同時，研究過程發現，EGCG不僅能阻止兩者相互結合，并且對已經結合受體的S蛋白還有促進二者解離的作用。目前，國內外尚未找到與新冠病毒S蛋白親和力強、并且能夠有效阻斷S蛋白與ACE2結合的分子。這一發現為開發預防和治療新冠病毒感染的相關制劑提供了非常有價值的科學數據，同時為從食藥同源植物寶庫中應急篩選抗病毒成分并迅速用于臨床提供了一個創新的模式。云南農大普洱茶學教育部重點實驗室與昆明生物制造研究院有限公司于2020年1月20日聯合組建了“抗新冠病毒攻關小組”。研究團隊根據發布的新冠病毒基因序列合成并表達了5個感染人類的冠狀病毒S蛋白，通過計算機模擬篩選方法對110余種藥食物同源植物中的800余種化合物進行了初步選擇，從中優選出20余種化合物進行實驗驗證。通過分子互作實驗、分子水平阻斷實驗發現了與S蛋白具有親和力的5個天然化合物。
云南農業大學
2021-04-10
一種新的錄組測序快速建庫方法
基于SHERRY方法的轉錄組測序建庫流程如圖1所示，樣本可以來自裂解的單細胞或bulk RNA；RNA分子經過oligo-dT 引物的反轉錄后，RNA/DNA雜合鏈可直接被Tn5轉座酶打斷（圖中灰色的波浪線及直線分別代表RNA及DNA分子）；在Tagmentation之后，轉座酶會在雜合鏈兩端加上adaptor接頭，進行之后的建庫PCR擴增。 基于100pg的RNA起始量，SHERRY表現出了高的read匹配率，同時可檢測出近9000個基因，其中72%的基因可在三個重復樣本中檢測出，可重復性較好。與目前普遍應用于單細胞轉錄組測序的Smart-seq2技術相比，SHERRY與其建庫質量不相上下，并且具較低的GC bias。此外，SHERRY整個流程僅需要5個步驟，且可在一個管子中完成，整個時間僅約4小時，其中手工操作時間不到半小時。相比之下，Smart-seq2整個耗時約為SHERRY二倍的時間，且需要一些前處理等操作；此外，包含十個步驟的NEBNext方法則需要更加多的實驗室操作和時間成本。值得一提的是，在成本方面，SHERRY方法僅為其他兩種方法的五分之一，將大大節省實驗成本。
北京大學
2021-04-10
新冠肺炎疫情數據導航、防控態勢及溯源研究
為服務社會大眾了解疫情走勢，并為相關部門提供決策支持，北京航空航天大學北航大數據與腦機智能高精尖創新中心劉旭東教授、胡春明教授、李建欣教授等組織師生，與復雜系統可靠性實驗室李大慶研究員聯合組成團隊，全力投入建模和系統研發，已向決策部門提供疫情數據評估與預警報告、區域物資保障評估專項報告等，并迅速開發“新冠肺炎疫情數據導航服務”平臺，數據單日訪問量近 5 萬次。此外，中心還進行新型冠狀病毒的疫情評估與預測報告并開發疫情實時更新系統。中心對疫情現狀進行分析和預測，為公眾提供及時、準確的疫情態勢分析、走勢預測、輿情動態和政策措施等智能數據服務，實現全國及重點城市日度傳播系數計算、短期確診人數預測和長期疫情拐點與結束日期預測、疫情緩解系數評估等功能。此外，大數據與腦機智能高精尖創新中心研究團隊根據疫情確診患者相關公開數據，利用自然語言處理等技術，從已公開全國各省市直轄區四千余位確診患者軌跡中抽取了基本信息(性別、年齡、常住地、工作、接觸史等)、軌跡(時間、地點、交通工具、事件)及病患關系形成結構化信息。同時開發確診患者軌跡可視化查詢與分析系統，為疫情傳播與防控相關研究提供有效支撐。
北京航空航天大學
2021-04-10