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首先選取了序列特征各異的12條富含RGG的多肽片段，利用SPR技術評價多肽片段對G-四鏈體的結合能力。再結合filter-binding、NMR等研究手段，發現并證實了含有7個RGG重復單元的多肽12能選擇性識別G-四鏈體結構，其識別位點為G-四鏈體的四分體平面。利用序列突變和序列重排等方式，作者證實多肽12對G-四鏈體的特異識別存在明顯的序列特異性，這種特異性同時表現在氨基酸的類型以及其特定的排布順序上。基于上述結果，作者對含有該RGG多肽序列的蛋白進行數據庫搜索，發現了cold-inducible RNA-binding protein（CIRBP），并通過一系列實驗證實該蛋白能在細胞內外有效識別G-四鏈體。值得注意的是，該RGG肽段在CIRBP識別G-四鏈體的過程中起關鍵作用，突變或缺失都會導致蛋白識別G-四鏈體的能力顯著下降。該研究首次通過RGG多肽序列與G-四鏈體相互作用的系統研究，發現了全新的G-四鏈體結合蛋白，并為將來發現更多的G-四鏈體結合蛋白提供了一種新途徑。

其他成果/n一種酶法輔助制備棉籽蛋白的方法，包括如下步驟：步驟一、棉籽粉原料的制備；步驟二、將棉籽粉原料和水混勻，加入多糖復合酶酶解，并進行超聲波振蕩處理，得到振蕩酶解液；步驟三、一次堿提得到一次蛋白液和一次沉淀；步驟四、二次酶提得到二次蛋白液；步驟五、將一次蛋白液和二次蛋白液混勻，酸沉離心得到一次沉淀粉；步驟六、將一次沉淀粉和水混勻，并加入糖化酶酶解，滅酶離心得到二次沉淀粉；步驟七、將二次沉淀粉冷凍干燥，即得棉籽蛋白。本發明提供的酶法輔助制備棉籽蛋白的方法，工藝更簡單安全，棉籽蛋白提取率可達70％

項目研究背景 ：乳鐵蛋白是轉鐵蛋白家族中的成員之一，在人和哺乳 動物的乳汁中含量較豐富，其中，牛常乳中含量為 0.02～0.35mg/mL。乳 鐵蛋白因其晶體呈紅色，又稱 “紅蛋白 ”，具有多種生理功能，乳鐵蛋白大 多從牛乳加工奶酪時的副產物乳清中提取加工而成。當前，我國在干酪發 展過程中面臨的很大問題是乳清的利用。隨著乳品工業的發展，乳清大量 增加，這將成為乳鐵蛋白的一個重要來源，本項目以牛常乳為原料

滌綸織物雖具有良好的挺闊性、褶皺彈性，但不親水，對人體皮膚不友好，沒有保健功能。粘膠纖維織 物具有 良好的吸濕、抗靜電，但對皮膚沒有保健功能。 開發的全新改性接枝技術，可以在滌綸纖維和滌綸織物表面接枝各種動植物蛋白，如蠶絲蛋白、牛奶蛋 白、大都蛋白、花生蛋白、蠶蛹蛋白等等。從而制備各種高功能滌綸蛋白復合面料。 改性接枝的滌紛蛋白復合面料，蛋白質都分布在滌綸纖維表面上，在服用時，與人體皮膚相接觸的全是 各種動植物蛋白,對人體皮膚具有良好的保健作用。同時，織物的吸濕性、抗靜電性都得到很好的改善；褶 皺彈性、挺闊性保持良好。 高功能滌綸復合蛋白面料，適宜制備高檔滌綸面料，具有很高的附加值，生產工藝流程較短、成本較 低，無需投資購買新設備。該技術也同樣適用于粘膠蛋白復合面料。粘膠蛋白復合面料對人體皮膚具有良好的保健作用

南方科技大學生物系兼職教授、美國科學院院士鄧興旺聯合北京大學生命科學學院副研究員朱丹萌課題組，揭示了HY5(ELONGATED HYPOCOTYL 5)在光下可通過蛋白-蛋白直接互作增強BIN2 （BRASSINOSTEROID-INSENSITIVE 2）的激酶活性，抑制幼苗下胚軸伸長。相關論文以“Modulation of BIN2 kinase activity by HY5 controls hypocotyl elongation in the light”為題發表在《自然-通訊》（Nature Communications）上。這項研究發現了HY5調控下胚軸伸長的新方式，揭示了其介導的BR信號抑制機理，為GSK3β激酶活性調控研究提供了新視角，或可為今后HY5蛋白的定向改造提供氨基酸位點信息。這項研究是研究團隊繼發現光形態建成抑制因子COP1抑制BIN2活性來促進暗形態建成的非經典功能 (Ling et al., 2017, PNAS)之后的又一新發現，并再次揭示光信號途徑重要因子“技多不愁”的有趣現象。

昊星風閥：助力醫教融合升級守護關鍵環境與人員安全

一、成果簡介 眾所周知，皮膚的狀態與人的外表緊密相連。良好的皮膚狀態讓人看起來更年輕、漂亮。人們在護膚養顏產品上的消費占日常消費很大的比重。在美容養顏上，近年來膠原蛋白類產品備受爭議，公眾對膠原蛋白美容 養顏功效產生質疑。有營養專家甚至表示：膠原蛋白根本沒有美容功效，其營養價值還不如牛奶雞蛋。口服膠原蛋白產品是否可以美容？哪些因素影響膠原蛋白產品的美容效果？據報道，國外的相關產品采用動物實驗和

大數據應用的多樣化 需要的計算模型、數據模型多樣化； 目前每類模型需要單獨的開源系統來支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，Flink，Spark，Tensorflow等）。 多系統導致大數據分析平臺非常復雜、效率低下。研究目標：研究和開發面向新型多計算模型融合架構的、高時效、可擴展的新 一代大數據分析支撐系統與工具平臺FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。針對目前大數據分析平臺復雜、效率低下的痛點，該系統具有三個 方面的優勢：首先，這套系統采用融合架構，一方面實現關系、圖、鍵 值、文檔等多種數據模型的高效融合，另一方面實現批處理計算、流計 算的深度融合，并可以通過SQL擴展語言來進行多模型的統一查詢，實現高效的跨模型查詢。其次，對于復雜系統來說，時效性非常重要，這 套系統采用融合架構提高效率是實現高時效的基礎，更重要的是，我們 對大數據分析從數據到用戶進行了端到端的全棧時效優化。最后，對于 大數據應用來說，系統擴展性非常重要，本系統在資源層、存儲層和計 算層進行了全面的擴展性優化。下面在融合架構、高時效和可擴展這三 個方面，分別詳細介紹FAST系統的三個主要亮點。融合架構FAST系統的第一個亮點是融合架構，我們在技術方面的創新主要包 括多數據模型融合和多計算模型融合兩方面。多數據模型融合：設計和研發了多模型數據管理與查詢引擎，支持關系、圖、鍵值、 文檔等多種數據模型，實現了查詢解析、查詢優化、元數據管理、數據 分布等功能，將多種數據模型進行統一管理和深度融合。同時擴展了SQL語言，通過統一的查詢接口支持對關系、鍵值、圖、文檔等數據進行獨立訪問或者跨模型查詢。經過試驗，多模型數據融合查詢，比Spark 2.3.4的查詢時間能平均減少70.7%。目前spark等現有系統還需要手工編程方式來實現跨模型查 詢，所以FAST系統在易用性上也表現良好，降低使用門檻，提高開發效率。多計算模型融合：在計算層實現了最常見的批處理計算和流計算深度融合，批流融合的核心方法是在系統內部實現批和流的統一表達，批是對有限數據集 的運算，流是對無限數據流的計算，我們設計了UCollection結構對批和 流數據進行統一表達，通過識別的bounded標志，來確定是批、流、或批流融合。有了統一表達，可以開展一系列融合優化來提升系統性能。 并且對上通過Unified API統一用戶的批、流接口，實現二者在編程范式上的統一表達。對于批流混合的計算，融合架構系統的查詢延遲比Flink 1.4.2能減少57%，吞吐量平均可以提升到6.72倍。高時效FAST系統的第二個亮點是高時效，即縮短大數據分析的時間消耗， 提高效率。由于大數據分析平臺是一個非常復雜的系統，為了做到高時效，系統不能存在性能短板，因此需要對大數據分析的整個過程進行端到端的全棧時效優化。如圖中所示，自下而上，需要在多模態存儲、批流融合、機器學習、人工操作各層都進行優化。對于多模態存儲，面向應用負載和異構硬件特征進行自適應優化；對于批流融合計算，在統一表達基礎上，進行系列融合優化技術， 包括DAG優化、迭代優化、部署優化、操作符優化等；在機器學習層面，進行模型優化、消息優化、梯度優化、概率優化 等來提高時效；而且我們也考慮到大數據分析過程中用戶人工操作的時效性問題， 通過智能地進行大數據分析方法和模型的推薦，來縮減人工操作的 時間。可擴展FAST系統的第三個亮點是可擴展，由于大數據應用規模很大，數據增速快，對系統可擴展性的要求非常高，為此我們在系統的資源層、 存儲層和計算層進行了全面的擴展性優化。在資源層，系統都部署在云計算的虛擬化資源之上，利用了云計算資源的彈性機制進行系統擴展。并在系統中實現了可伸縮調整模塊， 能實時監控軟硬件系統的狀態，按照應用需求來自適應地進行彈性伸縮。在存儲層，分布式存儲系統擴展性的關鍵在于分布式共識和一致性 協議（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等進行Raft的擴展優化。在計算層，我們擴展了機器學習模型的參數規模，使系統可以支持 到百億級別的超大規模機器學習模型訓練，并且性能方面有明顯提 升。亮點成果：融合架構大數據分析平臺目前已經在阿里巴巴雙十一進行示范應用。 從2020年11月10日至11月16日一周的時間，在阿里的生產環境中，研發 的系統一直連續穩定運行，基于淘寶和天貓的實際用戶信息進行大數據 分析，綜合運用了本系統的存儲、計算、機器學習等多個模塊的能力， 累計進行了184億件商品推薦。同時在雙十一期間，基于智能交互向導技術，也面向電子商務應用 的賣家提供了“生意參謀”應用，基于大數據分析，幫助賣家分析產品 銷量變化的原因，以及促銷的有效手段等。

研究背景：  大數據應用的多樣化  需要的計算模型、數據模型多樣化；  目前每類模型需要單獨的開源系統來支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，Flink，Spark，Tensorflow等）。  多系統導致大數據分析平臺非常復雜、效率低下。 研究目標： 研究和開發面向新型多計算模型融合架構的、高時效、可擴展的新 一代大數據分析支撐系統與工具平臺FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。 針對目前大數據分析平臺復雜、效率低下的痛點，該系統具有三個  方面的優勢：首先，這套系統采用融合架構，一方面實現關系、圖、鍵  值、文檔等多種數據模型的高效融合，另一方面實現批處理計算、流計  算的深度融合，并可以通過SQL擴展語言來進行多模型的統一查詢，實現高效的跨模型查詢。其次，對于復雜系統來說，時效性非常重要，這  套系統采用融合架構提高效率是實現高時效的基礎，更重要的是，我們  對大數據分析從數據到用戶進行了端到端的全棧時效優化。最后，對于  大數據應用來說，系統擴展性非常重要，本系統在資源層、存儲層和計  算層進行了全面的擴展性優化。下面在融合架構、高時效和可擴展這三  個方面，分別詳細介紹FAST系統的三個主要亮點。 融合架構 FAST系統的第一個亮點是融合架構，我們在技術方面的創新主要包  括多數據模型融合和多計算模型融合兩方面。 多數據模型融合： 設計和研發了多模型數據管理與查詢引擎，支持關系、圖、鍵值、  文檔等多種數據模型，實現了查詢解析、查詢優化、元數據管理、數據  分布等功能，將多種數據模型進行統一管理和深度融合。同時擴展了SQL語言，通過統一的查詢接口支持對關系、鍵值、圖、文檔等數據進行獨立訪問或者跨模型查詢。 經過試驗，多模型數據融合查詢，比Spark 2.3.4的查詢時間能平均減少70.7%。目前spark等現有系統還需要手工編程方式來實現跨模型查 詢，所以FAST系統在易用性上也表現良好，降低使用門檻，提高開發效率。 多計算模型融合： 在計算層實現了最常見的批處理計算和流計算深度融合，批流融合的核心方法是在系統內部實現批和流的統一表達，批是對有限數據集  的運算，流是對無限數據流的計算，我們設計了UCollection結構對批和  流數據進行統一表達，通過識別的bounded標志，來確定是批、流、或批流融合。有了統一表達，可以開展一系列融合優化來提升系統性能。 并且對上通過Unified API統一用戶的批、流接口，實現二者在編程范式上的統一表達。對于批流混合的計算，融合架構系統的查詢延遲比Flink 1.4.2能減少57%，吞吐量平均可以提升到6.72倍。 高時效 FAST系統的第二個亮點是高時效，即縮短大數據分析的時間消耗，  提高效率。由于大數據分析平臺是一個非常復雜的系統，為了做到高時效，系統不能存在性能短板，因此需要對大數據分析的整個過程進行端到端的全棧時效優化。如圖中所示，自下而上，需要在多模態存儲、批流融合、機器學習、人工操作各層都進行優化。 對于多模態存儲，面向應用負載和異構硬件特征進行自適應優化； 對于批流融合計算，在統一表達基礎上，進行系列融合優化技術， 包括DAG優化、迭代優化、部署優化、操作符優化等； 在機器學習層面，進行模型優化、消息優化、梯度優化、概率優化 等來提高時效； 而且我們也考慮到大數據分析過程中用戶人工操作的時效性問題，  通過智能地進行大數據分析方法和模型的推薦，來縮減人工操作的  時間。 可擴展 FAST系統的第三個亮點是可擴展，由于大數據應用規模很大，數據增速快，對系統可擴展性的要求非常高，為此我們在系統的資源層、  存儲層和計算層進行了全面的擴展性優化。 在資源層，系統都部署在云計算的虛擬化資源之上，利用了云計算資源的彈性機制進行系統擴展。并在系統中實現了可伸縮調整模塊，  能實時監控軟硬件系統的狀態，按照應用需求來自適應地進行彈性伸縮。 在存儲層，分布式存儲系統擴展性的關鍵在于分布式共識和一致性 協議（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等進行Raft的擴展優化。 在計算層，我們擴展了機器學習模型的參數規模，使系統可以支持  到百億級別的超大規模機器學習模型訓練，并且性能方面有明顯提  升。 亮點成果： 融合架構大數據分析平臺目前已經在阿里巴巴雙十一進行示范應用。  從2020年11月10日至11月16日一周的時間，在阿里的生產環境中，研發 的系統一直連續穩定運行，基于淘寶和天貓的實際用戶信息進行大數據 分析，綜合運用了本系統的存儲、計算、機器學習等多個模塊的能力， 累計進行了184億件商品推薦。 同時在雙十一期間，基于智能交互向導技術，也面向電子商務應用  的賣家提供了“生意參謀”應用，基于大數據分析，幫助賣家分析產品  銷量變化的原因，以及促銷的有效手段等。