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石墨烯中電子除了自旋這個內秉自由度，還有子格贗自旋和谷贗自旋自由度。石墨烯中電子的多自由度給石墨烯帶來了很多新奇的物理性質。單原子缺陷是材料體系中最簡單的缺陷形式，可以作為一種模型體系來幫助了解缺陷對材料性質的影響和調控。物理學系何林教授課題組長期致力于研究石墨烯中的單原子缺陷，發現缺陷可對石墨烯中自旋、子格贗自旋和谷贗自旋相關的電學性質產生深刻影響。例如，他們利用掃描隧道顯微鏡（STM）首次證實石墨烯中單原子空位缺陷存在局域自旋磁矩，并在原子尺度上實現了對其自旋磁矩調控，實現了三種自旋量子態；觀測到石墨烯中單原子缺陷引入的對稱性破缺態，并系統地測量了缺陷附近谷極化和谷依賴的自旋極化在實空間的分布情況。 石墨烯中電子的子格贗自旋來自于其六角晶格結構，有A和B兩套子格，因此波函數數學形式上類似于自旋。對于電子自旋有很多有意思的可觀測物理現象，那么對應石墨烯中的子格贗自旋是否有可觀測的物理現象呢？帶著這一問題，何林教授課題組開展了深入研究。他們發現石墨烯中的單原子缺陷可以使準粒子在石墨烯手性不同的兩個谷之間發生彈性散射，并伴隨著子格贗自旋的旋轉，在缺陷附近產生一個原子尺度的子格贗自旋渦旋，而贗自旋在渦旋（單原子缺陷）的繞數直接反映了體系的Berry相位（圖1）。通常來說，貝利相位的測量需要借助于外加磁場，因為磁場可以驅動準粒子沿閉合的軌跡絕熱運動，所以這一的結果提供了一個簡單的方法測量不同層石墨烯Berry相位的方法。何林教授課題組利用STM測量單原子缺陷引起的谷間散射形成的電荷密度波振蕩，證明電荷密度波振蕩在實空間中增加的額外波前條紋數直接反映了子格贗自旋在渦旋的繞數，從而可直接測量不同層石墨烯的Berry相位。最近的工作中，他們對雙層石墨烯進行了詳細的研究，并將相關結果推廣到多層石墨烯體系。進一步他們還研究了相同和相反繞數的子格贗自旋渦旋的量子干涉。上述結果直接證明了子格贗自旋有很多豐富有趣的物理現象亟待深入研究，也為子格贗自旋物理提供了全新的研究思路。

結果發現，對視頻材料的偏愛與學生-示范者之間的左側顳葉腦間同步有關；相比前期，這種相關性在觀看后期更強；腦同步可區別，甚至預測學生對視頻材料的偏好程度。這些實驗結果表明：一個視頻材料之所以受學生喜歡，是因為這個材料更容易導致學生-示范者的大腦同步；學生較早感興趣于視頻材料所呈現的內容，則可預測接下來的視頻內容；一旦預期得到驗證，就給人帶來一種愉悅感。也就是說，好聽、好看的視頻材料，其原因是眾多觀眾與示范者的“不謀而合”與“大腦共鳴”。此外，研究團隊還原了具有高生態效度的師生互動教學場景，教師面對面地向學生教授知識（心理學領域）；設計了兩類教學方式：一類是教師逐步提供難度漸進的問題，引導學生自己解決問題，這稱為支架式教學；另一類是教師提供一些信息，詮釋重要的術語、概念和原理，這被稱為解釋性教學。在兩類教學活動中，研究者也采用近紅外腦成像技術，全程同步采集師生兩個人的大腦活動。 結果發現，師生間大腦活動在教學過程中趨向同步；這種師生腦同步依賴于教師使用的教學策略；這就是，當教師采用支架式教學時，其與學生的腦同步，比解釋性教學時更強；這種增強的師生腦同步，可預測學生的學習表現。 為了厘清師生腦同步和具體教學行為之間的關系，研究者用視頻編碼技術，發現了師生腦同步的增強與教師采用的支架行為有關（如詢問引導性問題，提供暗示等）；但是，當教師執行解釋行為（如提供定義或澄清概念等）時，師生腦同步則比較弱。基于這些結果，研究建議：教師在教學活動中，除了要進行必要的概念解釋外，可以提出一些由易到難的問題，幫助學生思考所學內容及其關系；這些問題因人而異時，效果最好。

課題組對中國在國際經濟治理中的定位，參與國際經濟治理戰略模式選擇，參與國際景致里的主體選擇等方面，提出了具有較強針對性和創新性的對策建議，對財政部相關四局的實際工作有較好的借鑒作用和應用價值。

我們對如何通過預測控制的各要素設計，提升逆變系統的性能指標，進行研究，取得了良好的成果。對LCL型三電平逆變系統，我們在分析系統指標與系統控制量之間關系的基礎上，設計了相應的基于個離散控制量的預測控制器，為解決該類非線性約束優化在線計算量大的問題，基于分值定界的思想提出了相應基于DSP的快速算法。為進一步提升逆變系統的效率等指標，我們提出了變系數的光伏逆變預測控制器，在目標函數中對電流跟蹤和大電流時開關動作的抑制實現了統一，設計了相應的系數表達式并給出相關算法和實驗結果。我們進一步研究了基于預測控制的微電網系統的調度問題，針對微電網群系統集中式優化計算量巨大的問題，我們從結合ADMM，從給出了系統的分布式預測控制器并對其在線迭代算法并進行了研究和驗證。同時，我們對無線并聯型逆變系統的穩定性進行了分析。達到了預期研究目標。

放射狀膠質細胞是大腦發育最為關鍵的一種神經前體細胞，分裂產生大腦皮層幾乎所有的神經元和膠質細胞。所有動物細胞都有中心體，通常位于細胞核附近的細胞質中。然而中心體在放射狀膠質細胞內的定位十分獨特，位于遠離細胞核的頂端細胞膜上，即腦室腔的表面上。這種獨特的亞細胞特征已被發現數十年，但其成因及功能一直令人困惑。圖1. 中心體的頂端膜錨定調控神經前體細胞機械特性和大腦皮層的大小及折疊時松海教授和史航研究員課題組采用基于透射電鏡成像的連續超薄切片技術，首次觀察到了放射狀膠質細胞內的中心體是通過附著在母體中心粒上的遠端附屬物（distal appendages）錨定在頂端細胞膜上的（圖1）。為了探索其分子調控機制和生理功能，研究人員在大腦皮層放射狀膠質細胞內特異性地去除了遠端附屬物的重要構成蛋白CEP83，使得遠端附屬物無法形成，從而阻止中心體與細胞膜的連接。結果發現，去除CEP83蛋白后，母體中心粒上不再形成遠端附屬物，中心體和頂端膜發生了微小的錯位，不再錨定在頂端膜上。進一步研究表明，中心體這一不足1微米的位移，不是通過影響初級纖毛的形成，而是破壞了頂端膜上特有的環狀微管結構，導致頂端膜被拉伸、變硬。這一物理特性的改變引起了放射狀膠質細胞內機械敏感信號通路相關的YAP蛋白（Yes-associated protein）的過度激活，從而導致了放射狀膠質細胞前期的過度擴增以及之后中間前體細胞的增多，最終使得大腦皮層神經細胞顯著增加，體積擴大，并引發異常折疊。論文鏈接:https://www.nature.com/articles/s41586-020-2139-6

哺乳動物基因組的廣泛轉錄產生了大量的非編碼RNA，相比于細胞質定位的蛋白編碼mRNA，這些非編碼RNA如長鏈非編碼RNA（lncRNA）、啟動子和增強子關聯的不穩定轉錄本（uaRNA、eRNA）等更傾向于結合染色質參與調控染色質結構、轉錄和RNA加工等過程。盡管零星報導少數RNA核滯留的現象，但為何大部分lncRNA會滯留于染色質上行使調控功能，仍是個不解之謎。上世紀80年代初，Joan Steitz通過系統性紅斑狼瘡患者血液抗體分離提取 U1,U2, U4, U5和U6小核糖核蛋白粒子（又稱為 snRNP），揭示了它們參與RNA剪接的經典功能。近年來施一公團隊系統報導了真核生物剪切體的原子結構和生化功能。然而，一直讓人困惑的是，細胞內U1 snRNP的數量為什么比其它剪接相關snRNP高 2-5倍。雖然Gideon Dreyfuss和Phil Sharp等團隊曾揭示U1 snRNP調控轉錄終止和方向的非經典功能，U1 snRNP在細胞中的豐富存在仍然是一個讓人困惑的問題。為了探究lncRNA的染色質結合機制，研究者首先建立和運用一套新穎的mutREL-seq方法來高精度篩選調控RNA定位的關鍵序列，意外發現了U1 snRNP識別位點參與調控候選RNA的染色質滯留。相比于蛋白編碼基因，lncRNA轉錄本含有更多的U1識別位點（同時也是潛在的5’剪接供體位點），而其基因組區域具有更少的3’剪接受體位點。并且U1 snRNP更高水平地結合在lncRNA上。隨后，研究者分別使用antisense morpholino oligos（AMO）和auxin-induced degron（AID）誘導蛋白降解系統，來抑制U1 snRNA和核心蛋白組分SNRNP70的功能。研究者發現小鼠胚胎干細胞中近一半的lncRNA受U1 snRNP調控。另外，與轉錄調控元件關聯的不穩定非編碼轉錄本如uaRNA、eRNA等，它們的染色質結合在U1 snRNP抑制后也顯著下降。研究者進一步證明了U1 snRNP直接調控成熟lncRNA與染色質的結合，而不是通過影響RNA合成、加工或降解過程的動態變化所產生的間接影響。機制上，研究者鑒定了U1 snRNP在染色質上的互作蛋白，發現U1 snRNP結合特定磷酸化狀態的RNA轉錄聚合酶II（Pol II）。轉錄抑制明顯降低了U1 snRNP及其所調控的非編碼RNA與染色質的結合，表明U1 snRNP通過與磷酸化的Pol II互作來介導其互作RNA與染色質的結合。最后，研究者通過以lncRNA Malat1為例，進一步驗證了U1 snRNP對其染色質結合的調控作用。去除SNRNP70后，絕大部分Malat1 “核斑”定位信號消失，并彌散在核質及細胞質中。同時，Malat1在活躍表達基因染色質區域的結合信號顯著下降，表明U1 snRNP不僅可以將Malat1滯留在染色質上，同時也參與調控后者在染色質上的移動及其與靶基因的結合。綜上，研究者提出如下模型（圖1）：5’和3’剪接位點在lncRNA上的不對稱分布，致使U1 snRNP持續結合在lncRNA轉錄本上，而不能通過RNA剪接過程釋放，從而介導了lncRNA的染色質滯留。磷酸化Pol II進一步介導了lncRNA-U1 snRNP復合體在染色質上的移動（mobilization）。對于大多數低豐度、不穩定的lncRNA，它們只能靶向結合鄰近的染色質區域（順式cis作用）；而對于少數穩定和高豐度的lncRNA，如Malat1，U1 snRNP促進了其遷移和結合更多的靶基因區域（反式trans作用）。圖1. U1 snRNP介導非編碼RNA染色質結合的模式圖。論文鏈接：https://www.nature.com/articles/s41586-020-2105-3

2020年2月19日，中山大學團隊與廣東疾病預防控制中心聯手在國際頂級醫學期刊新英格蘭醫學雜志NEJM 在線發表題為"SARS-CoV-2 Viral Load in Upper Respiratory Specimens of Infected Patients"的研究。 該研究分析了從17例有癥狀患者獲得的鼻拭子和咽拭子中的病毒載量與任何癥狀發作日的關系。癥狀發作后不久就檢測到較高的病毒載量（與Ct值成反比），鼻子中的病毒載量高于喉嚨。研究分析表明，感染SARS-CoV-2的患者的病毒核酸改變模式與流感的患者相似，并且看起來與感染SARS-CoV的患者不同。在無癥狀患者中能檢測到病毒載量，與有癥狀患者相似，表明無癥狀或癥狀輕微患者的傳播潛力。 這些發現與有關傳播可能在感染過程中早期發生的報道相一致，這表明病例的發現和隔離可能需要與控制SARS-CoV所需要的策略不同的策略。對口咽中癥狀很少或沒有癥狀且可檢測病毒RNA水平適中的患者至少持續5天的鑒定表明，需要更好的數據來確定傳播動態并為我們的篩查實踐提供信息。 2020年2月19日，中山大學團隊與廣東疾病預防控制中心聯手在國際頂級醫學期刊新英格蘭醫學雜志NEJM 在線發表題為"SARS-CoV-2 Viral Load in Upper Respiratory Specimens of Infected Patients"的研究。 該研究分析了從17例有癥狀患者獲得的鼻拭子和咽拭子中的病毒載量與任何癥狀發作日的關系。癥狀發作后不久就檢測到較高的病毒載量（與Ct值成反比），鼻子中的病毒載量高于喉嚨。研究分析表明，感染SARS-CoV-2的患者的病毒核酸改變模式與流感的患者相似，并且看起來與感染SARS-CoV的患者不同。在無癥狀患者中能檢測到病毒載量，與有癥狀患者相似，表明無癥狀或癥狀輕微患者的傳播潛力。 

2020年3月8日，中山大學第五醫院在bioRxiv上上傳了一篇題為Crystal structure of SARS-CoV-2 nucleocapsid protein RNA binding domain reveal spotential unique drug targeting sites的研究，確定了SARS-CoV-2核糖蛋白N-端RNA結合域的晶體結構。雖然整體結構與其他冠狀病毒核N端RNA結合域相似，但它們之間的表面靜電電位特征卻不同。與輕度病毒類型HCoV-OC43 等效域的進一步比較顯示，β-螺旋核心旁邊具有獨特的潛在RNA 結合槽。結合體外數據，結果提供了SARS-CoV-2N端RNA結合域的幾種原子分辨率特征，指導了針對SARS-CoV-2的新型抗病毒劑的設計。

該研究通過生物學分析發現武漢新型冠狀病毒的刺突（S）蛋白與SARS冠狀病毒的S蛋白結構相似，也可通過S蛋白與宿主細胞表面的 血管緊張素轉化酶（ACE）2蛋白分子相互作用，從而感染宿主的上皮細胞。因此， ACE2分子是武漢新型冠狀病毒感染的關鍵分子，通過結合ACE2分子有可能影響武漢新型冠狀病毒感染人體細胞的過程。ACE2是腎素-血管緊張素-醛固酮系統（RAS）的關鍵分子，也是包括肺泡上皮細胞在內的多種人體細胞表面表達的重要分子之一。2003年，ACE2被鑒定為SARS冠狀病毒的功能性受體。2020年1月25日， 北京大學基礎醫學院的 王月丹和初明團隊，采用自主研發的人工智能藥靶篩選系統，重點針對2674種已上市的藥物以及1500種中藥提取物進行了藥物篩選， 發現了多種潛在的ACE2結合劑，有望用于武漢新型冠狀病毒感染的治療，其中包含了氨溴索（CAS號：18683-91-5）等。氨溴索，又稱沐舒坦，是一種呼吸道潤滑祛痰藥，能促使呼吸道表面活性物質的形成，調節漿液性與黏液性物質的分泌，促進代謝，還可改善纖毛運動，增強呼吸道分泌物的消除作用。

“現階段醫生需要在大量影像數據中快速診斷出新冠肺炎的病例，此外還需要診斷出病灶分布的位置、大小等來評估嚴重程度。”薛向陽介紹，針對臨床的現實需求，團隊將設計目標定位于“肺炎分類鑒別”和“關鍵病灶檢測”兩大功能，前者是為區別健康狀態、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、細菌性肺炎，后者則為找到并分隔出磨玻璃影等病灶區域。針對這些需求，團隊設計診斷算法模型，讓機器利用模型進行訓練，學習不同類型肺炎在CT影像表現上的不同特征，最終具備智能輔助診斷的能力。而這需要突破小樣本學習、小目標檢測等多個技術難題。“小樣本學習”即在較少訓練數據樣本的條件下進行機器學習。在疫情發生前期，能夠獲取的新冠肺炎影像數據相對較少，且由于一線影像醫生任務繁重，無法獲得大量專家標注，因此需要算法在少量樣本的條件下“自學成才”。為此，團隊采用基于自遷移學習的半監督學習等技巧，使算法具備一定的“小樣本學習”能力，在不增加醫生標注工作量的情況下較好地提高了算法模型的普適性。由于CT影像切片中的病灶區域有大有小，且往往大中小病灶區域面積懸殊，如何使算法能同時檢測大、中、小各個目標是另一大難題。團隊利用神經網絡的層次性特點與病灶區域的大小進行對應，“網絡的底層關注細節，即小病灶區域，而網絡中層到高層所關注的病灶區域則越來越大，因此模型通過不同層次的加權和融合，最終便能達到同時檢測大小病灶區域的目標。”薛向陽解釋道。“不過，即便有診斷‘神器’，影像科醫生也是不可替代的。”薛向陽說，人是復雜的機體，病毒在不同人體內感染的反映也不一定相同。”他表示，當遇到機器未曾學習過的微小病變或疑難病例時，仍需要影像醫生的經驗和智慧。以解決實際問題為目標，該項目在研究過程中始終與臨床應用緊密結合。無論是機器學習數據，還是測試評估數據，都來源于臨床真實病例。在算法模型定型過程中，為了檢驗模型的準確率和泛化性，團隊也利用現實疑似病例進行了測試。