科研資訊

中國科研人員構建類生命視覺感知成像系統

中國科學院沈陽自動化研究所（以下簡稱沈陽自動化所）類生命機器人研發團隊聯合清華大學和香港大學團隊，利用生物光敏感元件和類生命光電晶體管構建了類生命視覺感知成像系統。相關研究成果2021年1月30日在線發表于《生物傳感器和生物電子學》。

科研人員通過在普通人胚胎腎上皮細胞（HEK293）異源表達光敏感跨膜離子通道蛋白（ChR2）獲得了作為生物光敏感元件的光遺傳工程化細胞，其光感知過程與人眼視網膜受體感知光子的原理相似，即光誘導離子通道打開進而促使細胞去極化，并產生生物電信號。為檢測微弱的生物電信號，科研人員選擇石墨烯這一具備高載流子遷移率的生物兼容性材料，構建了無損、高通量的工程化細胞和機電系統的物理融合和信息檢測接口。

論文第一作者、沈陽自動化所博士研究生楊佳表示，光遺傳工程化細胞起到了晶體管柵極的作用，其光門控作用可調控單層石墨烯溝道的電導特性；石墨烯將生物細胞光誘導跨膜電流進行耦合并轉換為晶體管器件的電流輸出，該輸出電流可以反過來表征光強信息。

該研究證明了直接利用生命材料進行視覺感知的可能性，也為研發具有高性能和良好生物兼容性的新型視覺假體提供了新思路和新方法。“類生命機器人的研究理念和設計是傳統仿生學的進一步發展，未來仿生學的研究將不限于對生物形態和功能的模仿，還將通過生命材料與機電系統的深度融合，充分利用生命系統固有的功能優勢。”沈陽自動化所研究員劉連慶表示。

比利時科學家研發分子級檢測的最小生物傳感器

2020年12月底，比利時微電子研究中心（interuniversity microelectronics centre，IMEC）展示了采用硅FinFET（鰭式場效應晶體管）工藝的最小生物傳感器。

得益于高集成度和低成本潛力，FET（場效應晶體管）引起了生物傳感（例如DNA、蛋白質、病毒檢測及pH傳感等）應用領域的廣泛興趣。當生物分子與柵極的化學修飾介電表面結合時，FET閾值電壓發生變化，產生可測量信號。

優化后的FinFET器件長度減小到50納米，證實了其對納米級FinFET表面數十個DNA分子的強大檢測能力。該研究中心預測，基于實驗和模擬，在小于70納米的FinFET中，實現信噪比（SNR）大于5的單分子檢測是可能的。

美國科研小組研制新型生物傳感器，可快速檢測新冠病毒蛋白和抗體

華盛頓大學醫學院蛋白質設計研究所所長大衛·貝克教授領導的研究小組在2021年1月28日出版的《自然》雜志發表文章，宣布設計出兩款基于病毒蛋白的生物傳感器，這一突破有望實現更快、更廣泛的新冠病毒檢測。

該研究小組所設計的生物傳感器可識別病毒表面的特定分子并與之結合，然后通過生化反應發光。

抗體測試可以揭示某人此前是否感染過新冠病毒，科學家們用此來追蹤新冠肺炎的傳播情況，但這種測試也需要復雜的實驗室設備。

鑒于此，該研究團隊還發明了另一款生物傳感器，當與新冠病毒抗體混合時，這款傳感器也會發光。而且，這款傳感器不會對血液中的其他抗體——包括針對其他病毒的抗體產生反應，這對于避免假陽性非常重要。

貝克教授說：“我們已經在實驗室證明，這些新傳感器可以輕而易舉地檢測到模擬鼻腔液或血清樣本中的病毒蛋白或抗體，接下來，我們將證明他們是否能可靠地用于診斷環境。”

研究小組還表示，除用于檢測新冠病毒外，這些生物傳感器還可用于檢測其他人類蛋白，如Her2（某些乳腺癌的生物標志物和治療靶點）和Bcl-2（在淋巴瘤和其他一些癌癥中具有臨床意義），以及針對乙肝的細菌毒素和抗體病毒等。

中科院大連化物所研制多款現場高通量安檢新設備

中科院大連化學物理研究所研究員李海洋團隊研制出多款用于現場高通量安全檢查的新型設備，包括便攜式痕量爆炸物檢測儀、通道式痕量爆炸物自動檢測儀和電池手機安全性檢測儀，春節前夕已在遼寧省大連市的地鐵、高鐵站、機場示范應用，實現對疑似爆炸物包裹的快速分析排查和有效探爆，為公共安全風險防控的現場快速處置提供了技術支撐。

便攜式爆炸物檢測儀基于創新性的快速正負切換雙模式的高分辨離子遷移譜技術，將爆炸物的檢測種類從10種擴大至21種，針對春節期間違禁攜帶煙花爆竹案例增多的隱患，實現了對黑火藥、鞭炮、新型過氧化物爆炸物的快速安檢，檢測靈敏度可達1納克（TNT），最快檢出報警時間僅為2秒。通道式痕量爆炸物自動檢測儀采用了犬式嗅探的大流量采樣富集技術和閃爍熱解析技術，自動采集行李包裹攜帶的違禁爆炸物樣品，并進行分析和報警，解決了手動安檢費時費力、自動化程度低、對爆炸物檢出率和誤報率差等問題。電池手機安全性檢測儀是新型的檢測設備，針對國內外電池和手機爆炸的問題，采用高靈敏離子遷移譜和熱成像技術，通過對電池泄露的痕量有害物質檢測和手機表面熱力分布的綜合探測，實現對偽裝的電池手機炸彈和危險性高的電池手機的識別判斷。

iWood木材智能識別系統發布并上線

2021年2月9日，中國林業科學研究院木材工業研究所（以下簡稱中國林科院木工所）發布iWood ——木材智能識別系統，宣布系統正式上線。這標志著我國在木材自動化、智能化鑒別領域邁入新的發展階段，有助于推動木材圖像智能識別方法體系的建立，為木材自動精準鑒別提供核心技術手段。

中國林科院木工所木材構造與利用研究團隊負責人殷亞方研究員介紹，系統由木材構造圖像采集裝置和木材樹種識別軟件構成，依托我國館藏量最大的中國林科院木材標本館，通過構建木材構造圖像特征數據庫及內嵌深度學習圖像識別模型，成功實現木材“種”水平的快速自動鑒別。該系統曾獲國家發明專利、軟件著作權和注冊商標等知識產權6項，擁有強大的木材標本數據平臺支撐及識別樹種規模化擴展等優勢。

目前，該系統已實現紫檀屬、黃檀屬等我國常見貿易瀕危珍稀木材的智能鑒別，能實時采集高分辨率木材構造圖像，最大可為4000像素×3000像素，并可進行自動批量化標注與數據集管理，適用于木材標本數字化建設。

該系統可廣泛應用于海關口岸、木材貿易現場、教學科研、技術培訓、專業檢測實驗室等不同場景；可滿足我國在打擊野生植物非法貿易、增強CITES（《瀕危野生動植物種國際貿易公約》）履約能力以及提升木材產業鏈監管水平等方面的迫切需求，為政府決策、履約執法和產業發展提供強有力的科技支撐。