馬英九:沒有抗戰勝利就沒有臺灣光復

2026-01-02 02:56 8,236次浏览

  北京8月4日電 (記者 孫自法)在生命科學領域,基因組編輯技術的迅速發展和廣泛應用,為基礎研究和應用開發提供強大的技術支撐。不過,大片段DNA(脫氧核糖核酸)編輯一直面臨重大挑戰,對數千乃至數百萬鹼基的精準操縱更是基因編輯領域的核心難題,備受關注。   育種和基因治療有巨大應用潛力   來自中國科學院遺傳與發育生物學研究所(遺傳發育所)的消息說,該所高彩霞研究員團隊最新研發出一種新型可編程的染色體編輯技術(Programmable Chromosome Engineering,PCE)。該技術在動植物中實現了從千鹼基到兆鹼基級別DNA的多類型染色體精準操縱,顯著提升了真核生物基因組的操縱尺度和能力。   利用大片段DNA精準操縱技術,研究人員不僅能實現多基因疊加編輯,還可通過操控基因組結構變異,為作物性狀改良和遺傳疾病治療開闢新路徑。同時,該技術有望推動新型育種策略的發展,例如通過操縱遺傳連鎖、調控重組頻率實現育性控制,以及消除連鎖累贅,充分釋放野生種質資源中優異等位基因的育種潛力。此外,精準染色體編輯技術的突破將加速人工染色體構建,在合成生物學等新興領域也有重要的應用前景。 本項研究PCE系統的開發和精準染色體編輯示意圖。中國科學院遺傳發育所 供圖   這項攻克大片段DNA精準編輯的重要成果論文,北京時間8月4日深夜在國際知名學術期刊《細胞》(Cell)上線發表。審稿人評價認為,中國團隊發表的研究工作,代表了基因工程領域的重大突破,在育種和基因治療方面具有巨大的應用潛力。   系統應用受到3個關鍵問題制約   論文通訊作者高彩霞研究員介紹說,以基因編輯工具CRISPR及其衍生技術為代表的編輯系統,通過可編程的嚮導RNA(核糖核酸)引導Cas9等核酸酶靶向基因組特定位點,已廣泛應用於特定鹼基和短片段DNA的精準編輯。但針對大片段DNA編輯,現有工具在編輯效率、尺度、精準性及類型多樣性等方面仍存在明顯不足。   研究團隊發現,位點特異性重組酶(Cre-Lox)系統具有染色體水平DNA操縱潛力,其原理是在基因組中引入Lox序列後,由Cre重組酶介導Lox位點之間的DNA重組來實現全基因組範圍內的遺傳操縱。   然而,Cre-Lox系統的應用受到3個關鍵問題的制約:Lox位點固有的對稱性導致重組反應可逆,不利於目的編輯的發生;Cre酶作為四聚體工作,提升其活性的工程改造難度高;重組後特異性位點殘留,影響編輯的精準性。   構建兩個可編程染色體編輯系統   高彩霞指出,為逐一突破上述限制,在本項研究中,研究團隊構建出系統性技術路徑:首先,開發高通量重組位點快速改造平臺,並提出不對稱Lox位點設計原則,成功創製新型Lox變體,保持高效重組效率的同時將可逆重組活性降低至陰性對照水平。   其次,基於研究團隊此前自主開發的融合蛋白通用逆摺疊模型、結構與進化約束信息的蛋白定向進化平臺AiCE,實現對Cre蛋白多聚化界面的精準優化,獲得重組效率提升至3.5倍的工程化Cre蛋白變體。   最後,研究團隊創建並優化了重組酶的無痕編輯策略Re-pegRNA,利用引導編輯器的高效編輯特性,通過設計特異性pegRNA對重組後殘留的Lox位點進行「重引導編輯」,將其精準替換為原有基因組序列。   通過這三項技術的集成優化,研究團隊成功構建PCE與RePCE兩個可編程染色體編輯系統,可對不同Lox位點的插入位置和方向進行靈活編程,實現鹼基從千比特(kb)到兆比特(Mb)尺度的大片段DNA精準無痕操縱。   研究團隊表示,他們在動植物細胞中,利用新研發的系統已成功實現18.8 kb超大片段DNA的定點整合、5 kb序列的定向替換、12 Mb的染色體倒位、4 Mb的染色體刪除及整條染色體的易位。他們還利用新型大片段DNA精準操縱技術,成功創製含315 kb精準倒位的抗除草劑水稻種質,展示出其廣泛應用前景。   據了解,AiCE成果7月上旬已在線發表於《細胞》,並將與此次研究成果以背靠背形式於8月下旬在《細胞》紙質版正式刊出。(完)

  閱讀提示   近期,人形機器人在各大展會和活動中頻頻亮相,展現出強大創新力和蓬勃發展活力。從實驗室到千家萬戶,其商業化落地還需突破技術、成本等難題。專家認為,未來,可以通過建設大規模數據採集工廠等方式,加快部分場景的商業化落地,以更好跨越「最後一公裡」。   格鬥臺上,4臺身高約1.3米的人形機器人兩兩對抗,直拳、勾拳、側踢,連招行雲流水……在不久前舉辦的世界人工智慧大會上,一場人形機器人格鬥賽引發關注。   今年,被認為是人形機器人量產「元年」,人形機器人頻頻亮相各大展會,展現出強大創新力和蓬勃發展活力。2025世界機器人大會上,200餘家國內外機器人企業參展,人形機器人整機企業數量創下新高;2025世界人形機器人運動會開賽在即,500餘臺人形機器人將在538個比賽項目中大顯身手……   作為機器人技術的集大成者,人形機器人承載著新一輪科技革命和產業變革的厚望。迎來量產的人形機器人如何從實驗室到千家萬戶?其商業化落地還面臨哪些挑戰、需要突破哪些藩籬?對此,《工人日報》記者展開了採訪。   產業發展有基礎,技術細節存卡點   「看它走路搖搖晃晃,跑兩步就摔跤,感覺還不是很靈活。」來自鄭州的謝嘉豪觀看了近期舉辦的2025RoboCup巴西機器人足球世界盃的多場賽事,在他看來,一些參賽的人形機器人在運動能力上還有提升空間。這也道出了當前該產業面臨的困境之一。   根據工信部發布的《人形機器人創新發展指導意見》(以下簡稱《意見》),今年,我國將初步建立人形機器人創新體系。工信部相關負責人在解讀《意見》時表示,我國人形機器人產業前期已有一定基礎,但在一些方面仍存在短板弱項。   據了解,智能能力、運動能力和本體能力技術卡點,是當前人形機器人面臨的主要發展瓶頸。有業內專家將這三類能力比作人類的「大腦、小腦、肢體」,它們對人形機器人的發展至關重要。   「人形機器人的運動控制、感知能力目前存在技術卡點,導致它們看起來『笨笨的』。」飛上天傳媒CEO宋宇飛及其團隊針對人形機器人賽道開展了多項研究,他告訴記者,在運動控制方面,部分人形機器人的電機雖能提供高瞬時功率,但持續運行時散熱不佳,致使關節溫度升高、扭矩精度下降,且當前的機器視覺和傳感器技術尚不足以讓機器人準確感知複雜環境,「這也是為什麼人形機器人在運動時容易摔倒」。   而在人形機器人的運動能力和本體能力之外,多位受訪專家指出,類似於人類「大腦」能力的智能能力在技術細節方面仍需不斷完善。   對此,高工機器人研究總監蔡炳貞分析認為,機器人需要先感知外界信息,再把信息傳給「大腦」,「大腦」要加以理解、分析、推理、決策,再指揮「小腦」控制運動,現有的人形機器人大模型推理速度、邊緣計算算力相對不足,由此帶來延時性問題,進而導致整套動作流程耗時較長。   供應鏈進一步完善,價格有待更「親民」   從幾年前的幾百萬元一臺,到今年的幾萬元一臺,人形機器人售價總體呈下降趨勢。特別是今年以來,多個品牌產品進入量產階段,價格降幅更為明顯。7月,國內某品牌推出的一款人形機器人,售價為3.99萬元起。   不過,人形機器人要進一步實現家用,現階段的成本和售價仍然較高,有消費者表示,「期待隨著國產供應鏈進一步完善,售價能夠更加『親民』。」   人形機器人為什麼「有些貴」?蔡炳貞認為,目前,無論是人形機器人的「大腦」「小腦」技術,還是關節模組等硬體技術,都還沒有實現標準化和統一,各個零部件主要由各機器人廠家設計定製,導致定製成本較高。   對於如何進一步降低人形機器人成本,宋宇飛建議,一方面,企業應當繼續提高自研自產能力,通過自研自產電機、3D雷射雷達等核心部件,不斷降低硬體成本;另一方面,也應持續優化設計與生產工藝,如減少模具成本和零部件數量,提高裝配效率。   上海大學智慧機器人團隊成員張哲瑞告訴記者,我國具有完整的人形機器人產業鏈,如果人形機器人的技術問題得以更好地解決,大規模量產和降低成本都有望實現。   「技術進一步成熟之後,產業鏈上下遊才能有相對統一的產線進行大規模生產。實現這種大規模量產後,人形機器人進入千家萬戶才有可能。」蔡炳貞說。   拓展應用場景,加快商業化落地   從實驗室到工廠,從展臺到救援現場,再從商場到尋常百姓家……跨越「最後一公裡」,人形機器人如何探索應用場景的更多可能?   據蔡炳貞觀察,人形機器人目前主要應用於科研場景、教育場景、展覽娛樂場景、商業巡檢場景,這4類場景佔到人形機器人全部應用場景的70%以上。   近年來,國家和地方在拓展人形機器人應用場景方面進行了諸多積極嘗試。《意見》提出,加快人形機器人在特種環境應用,聚焦3C、汽車等製造業重點領域,提升人形機器人工具操作與任務執行能力,並拓展人形機器人在醫療、家政等民生領域服務應用。部分地區已展開先行先試,如北京嘗試打造高智能化和柔性化的生產線及汽車超級無人工廠,上海啟動運行全球首個全尺寸人形機器人開源社區「OpenLoong」。   宋宇飛建議,將人形機器人優先用於救援救災場景。「如在坍塌等高危場景中,機器人能進入人類難以到達的危險區域,執行探測、搜救等任務,提高作業安全性和效率。」   「人形機器人的最大優勢就是能夠適配人類社會的基礎設施。在應用場景方面,可以按從簡單到複雜、從封閉到開放的順序進行拓展。」張哲瑞分析稱,可以先從工廠等簡單的、封閉的場景推廣人形機器人,再逐步推廣至更開放、更複雜的場景。   「讓人形機器人到工廠去做『簡單勞動』其實並不簡單,核心卡點在於模型有待優化和數據稀缺。」蔡炳貞告訴記者,行業內目前主要通過遙操機器人採集數據、生成仿真數據等解決上述問題,要突破這一瓶頸,未來還需建設大規模數據採集工廠,或通過切割場景,讓一部分場景機器人先實現商業化落地。

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