班主任給女學生發不雅信息被拘
2025-10-27 05:26 6,375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。 來自中國科學院遺傳與發育生物學研究所的消息說，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(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4日深夜在國際知名學術期刊《細胞》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。 論文通訊作者高彩霞介紹說，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，但Cre-Lox系統的應用受到3個關鍵問題的制約。 高彩霞指出，在本項研究中，研究團隊構建出系統性技術路徑，逐一突破3項限制，並通過技術的集成優化，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18.8kb超大片段DNA的定點整合、5kb序列的定向替換、12Mb的染色體倒位、4Mb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315kb精準倒位的抗除草劑水稻種質，展示出其廣泛應用前景。(完)
8月11日電(記者 石睿 吳家駒)今年以來，人形機器人半程馬拉松、機器人足球世界盃、機甲格鬥擂臺賽等多項機器人競技運動比賽輪番登場，大家紛紛好奇，究竟還有什麼運動是機器人做不到的？ 「某種意義上，目前人類的各種運動動作機器人都能做。不過，要讓機器人跑得非常快、跳得特別高，會受到硬體限制，完成這些高難度的動作還是非常有挑戰的一件事情。」近日，宇樹科技創始人、執行長兼首席技術官王興興在接受記者採訪時這樣介紹。 發展機器人的最終目標：真正去幹活 2025年春晚上，一段機器人扭秧歌的表演讓人形機器人出了圈。王興興表示，上半年整個機器人行情非常火爆，從需求端拉動了整個行業發展，包括整機廠商、零部件廠商在內的很多機器人企業都在迅猛增長。 不過，目前大部分人形機器人仍處於才藝展示階段，跳舞、功夫、運動樣樣行，未能真正走進人們的日常生活。 對此，王興興向記者解釋，很多技術的進步需要一些時間，一步到位讓機器人去家裡或工廠大規模、有實際價值地工作勞動，當下還不太現實。在這個時間點，我們用AI(人工智慧)技術，讓機器人做些運動、表演，反而是更容易落地的一些場景。 「就像電腦剛剛出現的時期，對於普通人來說可能用途有限，沒有圖形界面，也沒有word，很多情況下，要有電腦先出來，有一些開發者在上面開發更多軟體，過幾年軟體功能越來越多了以後，電腦就真正走入了大眾生活。」 視頻：王興興：普通人用上人形機器人，還需要時間來源：中國新聞網 王興興強調，整個行業的目標還是希望機器人真正去幹活，真正去解放生產力、提高生產。從時間上看，可能2-3年會有明顯的技術進步，大概率不超過十年就可以實現這個目標。 最快一兩年，機器人將迎來「ChatGPT時刻」 那麼，限制人形機器人大規模應用的技術瓶頸是什麼呢？ 他分析，很多人可能會懷疑是不是硬體不夠好或者成本比較高，從技術層面或者純AI的角度來說，目前的硬體完全夠用，當然還不夠好，要持續進步，而最大的技術挑戰是具身智能AI不夠用。 「現在機器人發展的階段類似於ChatGPT出現前，大語言模型已經做了很長時間，但是大家覺得模型很『傻瓜』，很難在實際中應用。」王興興認為，快的話未來一兩年、慢的話三到五年就會達到了機器人的「ChatGPT時刻」。 他進一步分析，與語言模型領域不同，具身智能AI最大的問題是模型問題而不是數據問題。語言模型領域是純數據驅動，但在機器人領域，無論用什麼方法去採集數據，放到機器人上跟實物的偏差還是較大，效果不是很理想。 「未來2-5年，大家可以多關注多推動端到端的具身智能AI模型，這是很重要的，此外，更低成本更高壽命的硬體也是機器人發展的關鍵。」王興興相信，如果有更大的技術突破，未來幾年，全球機器人出貨量翻一番還是可預期的。(完)
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