勇于冒險 甘于艱苦 樂于和諧

? ? ? ?深度學習（Deep learning）是基于人工神經網絡的機器學習方法的一部分。深度學習架構，如深度神經網絡、深度信念網絡、遞歸神經網絡和卷積神經網絡等，已被應用于生物信息學、藥物設計、醫學圖像分析等領域。 ? ? ? ? ?受南方科技大學生物醫學工程系劉泉影博士邀請，來自上海交通大學自然科學研究院的許志欽博士（https://ins.sjtu.edu.cn/people/xuzhiqin/）于騰訊會議平臺在線深入淺出的講解了深度學習（Deep Learning）的頻率原則 (Frequency Principle, F-Principle)理論，并利用實驗與數學理論結合的方式，闡明了深度神經網絡更適用于低頻情況（“DNNs prefer low frequency”）這一核心思想。 圖1: 深度學習的優勢 ? ? ? ? ?在講座伊始，許博士以實驗案例說明了深度學習算法的優勢。 深度神經網絡（DNN）模型中參數復雜，可用于擬合細微的變化，并且DNN 大部分時候不會有過度擬合現象。深度學習與傳統學習理論不一樣，雖然模型復雜度高，但是具有比較好的泛化能力（generalization ability），也就是算法對新樣本的適應能力較強。 ? ? ? ?然而，深度學習理論在實際應用過程中也可能出現的問題。許博士用輕松幽默的漫畫方式（如圖2）說明在某些情況下DNN可能并沒有全面考察真實問題，只是在能“做事的地方”嘗試解決問題。 圖2: 深度學習的問題 ? ? ? ?本次講座涉及到的模型中的“頻率”（Frequency）理解為“輸入變化一點點，輸出變化的大小”。在了解了DNN模型中所使用的“頻率”這一映射（mapping）基礎上產生的核心概念之后，從簡單函數/一維空間問題出發，頻率空間出現了頻率原則。首先，直觀地，通過實驗可以發現，DNN在擬合過程是從輪廓開始的，再隨著步數和層數增加，慢慢“抓住”細節。 圖3： 頻率原則（F-Principle）的研究框架 ? ? ? ?在圖示擬合的過程中，可以發現圖像上出現平坦、震蕩等特征。許博士解釋這些特征可用數學理論上的傅里葉分析中相應的頻率概念解釋，其中平坦圖像對應低頻概念，震蕩圖像對應高頻概念。 ? ? ? ?結合實驗與理論解釋，得出DNN具有擅長捕捉低頻分量，同時將高頻分量控制在較小的范圍內，并且逐步捕捉高頻成分的特點——頻率原則（Frequency Principle）。同時，關于“頻率還是幅度決定收斂速度”這一問題，許博士的研究發現：收斂是從低頻到高頻的。 圖4: 頻率原則（Frequency Principle） ? ? ? ?“一維問題類似于在光亮的地方摸索清楚了”，進一步考慮函數維度升高的情況。特別地，對二維到一維的映射，許博士給出了一個詳細的實驗描述——記住一張圖片（如圖5），即像素點到該點灰度值的映射。實驗中發現隨著步數增加，圖像的輪廓細節逐漸清晰。多個高維度情況下的實驗與思考都體現一個最重要的思想——從頻率角度理解深度學習。 圖5: DNN二維的實驗案例 ? ? ? ?這些實驗案例中，所討論的頻率是反映頻率（response frequency），即輸入輸出映射的頻率，而不是相鄰像素的變化強度的變化率。因此，高頻是指圖像中的像素強度的微小變化可能會引起輸出的較大變化。實驗發現，如果特意設計噪音，DNN就不再進行有效識別，由于映射發生了變化，從而產生了不一樣的頻率。這也就是說，在DNN中，圖像的改變對識別結果的影響本質上是頻率的影響作用。結合傅里葉分析、離散化、低通濾波器、卷積定理等數學方法可以有效說明輸入輸出同時高維的實際問題中的頻率原則。實驗與理論并行一致驗證DNN低頻先收斂的性質。 圖6: DNN高維的實驗案例 ? ? ? ?最后，許博士結合已有的研究和分析結果說明“深度學習不是萬能，只是低頻的學習器。在某些高頻問題中，強制調參是不容易做出來結果的”。結合深度學習頻率原則與計算神經科學，一個值得思考的問題是：大腦是否也執行頻率原則——先做低頻反應，再做高頻反應 ？對于相關的特定神經科學的問題，“頻率”要如何理解并定義？更多新想法和理論值得我們去探索并實踐！   文字：王海慧   參考文獻： Xu, Zhi-Qin John, et al. “Frequency principle: Fourier analysis sheds light on deep neural networks.”?arXiv preprint arXiv:1901.06523?(2019). ? Xu, Zhi-Qin John, Yaoyu Zhang, and Yanyang Xiao. “Training behavior of deep neural network in frequency domain.”?International Conference on Neural Information Processing. Springer, Cham, 2019. ? Xu, Zhiqin John. “Understanding training and generalization in deep learning by fourier analysis.”?arXiv preprint arXiv:1808.04295?(2018). ? Zhang, Yaoyu, et al. “Explicitizing an implicit bias of the frequency principle in two-layer neural networks.”?arXiv preprint arXiv:1905.10264?(2019). ? Zhang, Yaoyu, et al. “A type of generalization error induced by initialization in deep neural networks.”?arXiv preprint arXiv:1905.07777?(2019). ? Luo, Tao, et al. “Theory of the frequency principle for general deep neural networks.”?arXiv preprint arXiv:1906.09235?(2019). ? Cai, Wei, and Zhi-Qin John Xu. “Multi-scale deep neural networks for solving high dimensional pdes.”?arXiv preprint arXiv:1910.11710?(2019). ? 文中所有圖片均來自于線上講座屏幕截圖

? ? ?? 近日，南科大生物醫學工程系助理教授郭瓊玉課題組在腫瘤介入栓塞領域構建透明化離體模型方面取得最新研究進展，相關成果論文以“構建透明化肝臟離體模型評估腫瘤血管栓塞治療（Decellularized?liver as a translucent ex vivo model for vascular embolization evaluation）”為題發表在生物材料領域頂級學術期刊Biomaterials。 ? ? ?? 生物技術迅速發展的今天，傳統體外模型和動物模型已經開始顯示出越來越多的局限性，而透明化離體器官模型近幾年來在觀察研究器官的三維精細結構以及相關疾病機理等方面有很大的應用前景。對于失去手術機會的肝癌患者來說，最普遍的臨床治療方案之一是經導管肝動脈化療栓塞術（Transarterial?chemoembolization, TACE），針對腫瘤供血肝動脈選擇性地進行栓塞化療。然而，TACE治療缺乏有效模型對栓塞制劑的栓塞化療特性進行評估，嚴重影響了該臨床治療藥物制劑的研發。此前的相關研究主要使用微流控等體外模型來評估栓塞劑性能，但是此類模型使用的材質與肝臟真實血管的機械性能相差甚遠，且模型通道的設計往往過于簡單，難以模擬肝細胞癌中復雜的血管分布。而TACE治療的動物模型由于采用的DSA、CT、MRI等成像系統分辨率較低，無法研究栓塞劑在末梢血管中的栓塞深度，且難以實時動態地監測栓塞效果。因此，如何開發新型TACE模型系統精確地評估栓塞制劑，已經成為該臨床領域發展的關鍵核心問題。 圖1. 透明化離體肝臟模型血管系統的量化分析 ? ? ?? 針對這一問題，郭瓊玉課題組提出了一種采用脫細胞全肝器官作為透明化離體模型對血管栓塞進行評估的新策略。近年來脫細胞技術主要應用于可再生器官重建，該研究創新通過嚴格控制的脫細胞灌注方法開發了透明化離體肝臟，在脫洗細胞的同時保留了肝內的細胞外基質和整個脈管系統。相較于天然不透明的肝臟，脫細胞肝臟獲得了半透明的外觀，其脈管系統可以通過各種成像工具進行可視化，包括明場顯微鏡、熒光顯微鏡和光聲顯微鏡（圖1）。 圖2. 在透明化離體肝臟模型中評估不同腫瘤介入栓塞劑 ? ? ?? 課題組采用該透明化離體肝臟模型，針對不同種類的肝癌介入栓塞劑（包括液態栓塞劑碘化油和固體栓塞劑栓塞微球）進行了動態和量化評估。課題組發現，透明化離體肝臟模型肝臟血管網絡的物理和生理特性比基于聚二甲基硅氧烷等材料的體外模型更為復雜和精細。因此，通過使用該透明化離體模型，可以獲得其它模型難以獲得的量化數據，包括栓塞劑滲透深度、栓塞終點以及空間分布等重要栓塞特性參數（圖2）。 圖3. 動態監測液體栓塞劑碘化油栓塞動力學 ? ? ?? 此外，課題組首次通過透明化離體肝臟模型動態評估了TACE治療的栓塞效果（圖3），發現液體栓塞劑（如碘化油）的栓塞終點強烈依賴于注射壓力，當碘化油到達毛細血管末端時注射壓力會急速升高，可能引發栓塞劑泄漏和組織損傷。而對于諸如可降解微球和臨床用栓塞微球等固體顆粒栓塞劑，接近栓塞終點的栓塞顆粒密度顯著減少。該結果證實固體栓塞劑的顆粒大小和滲透深度是決定顆粒栓塞劑栓塞分布及栓塞終點的兩個關鍵因素，同時這兩種因素強烈依賴于血管的尺寸和分布。 ? ? ?? 郭瓊玉介紹，此項研究工作為建立透明化器官模型可視化研究及評估臨床治療手段開辟了新的途徑，有望為蓬勃發展的生物技術和生物材料提供更加有效的評估策略。 ? ? ?? 我校生物醫學工程系科研助理高雅楠是論文第一作者，科研助理李志華等對論文做出了重要貢獻。郭瓊玉為本論文的唯一通訊作者，南科大為第一通訊單位。該研究獲得了南科大生物醫學工程系副教授奚磊、材料科學與工程系講席教授王湘麟、生物系教授肖國芝，以及新加坡國立大學教授Hanry?Yu和副教授Hwa Liang Leo等研究人員的大力支持。 ? ? ?? 該研究項目獲得了廣東省重點領域研究計劃“材料基因工程”重點專項、國家自然科學基金、深圳市孔雀計劃等項目的資助。 ? ? ?? 論文鏈接： ? ? ?? https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0142961220301010?via%3Dihub ? 供稿：生物醫學工程系 編輯：劉馨 主圖設計：丘妍  

? ? ? ?近日，南方科技大學工學院生物醫學工程系系主任、講席教授蔣興宇因其在“使用微/納米材料進行多重分析，從而提高了醫療保健的質量和生物醫學研究的效率”等方面的貢獻，當選2020年美國醫學與生物工程學會會士（AIMBE Fellow）。 ? ? ? ?美國醫學與生物工程學會（AIMBE，American Institute for Medical and Biological Engineering）是國際醫學與生物工程領域著名的非營利性學術組織，旨在引領和推進醫學工程和生物學工程為社會服務。AIMBE Fellow 由世界醫學與生物工程領域最杰出（Top 2%）的學者組成，每年經過國際同行提名與嚴格評選產生。其貢獻對生物醫學、醫療器械、疾病治療以及相關公共衛生政策的制定具有重要的影響。今年全球共有156名科學家當選。 蔣興宇 ? ? ? ?蔣興宇研究方向主要包括微流控芯片和納米生物醫學。他于2010年獲“國家杰出青年科學基金”，2013年獲中組部“青年拔尖人才”，2014年獲國務院政府特殊津貼、科技部“創新人才推進計劃”，2019年獲科技部“國家重點研發計劃重點專項項目首席科學家”、首屆“科學探索獎”（由騰訊基金會發起）；曾獲中國化學會青年化學獎，入選中科院“百人計劃”；迄今發表論文200多篇。

? ? ? ?3月27日，中國科學院人機智能協同系統重點實驗室研究員李光林老師受我系張明明老師的邀請，在騰訊會議平臺上開展了線上講座。 ? ? ? ? 基于神經機器接口技術的人機交互是實現生機電一體化機器人系統智能控制的核心，運動功能康復和輔助系統是生機電一體化機器人的一個重要應用領域，而利用神經接口技術獲取人體活動信息是實現行為與運動意圖精確識別的關鍵。目前，利用各種柔性傳感技術精準獲取神經肌肉活動的生理信息，來實現運動意圖精確識別是人機智能交互研究的重要方向之一。此次報告匯報了該課題組在柔性傳感檢測技術及應用方面的一些初步研究進展。 ? ? ? ?當前，人機交互已經是當然人們生活中必不可少的活動，包括手機，電腦的使用等等。交互包括物理交互，語音交互，智能交互等。“智能交互”是要求自然，精準，安全的一種交互。基于神經接口的人機交互系統是智能交互的一個重要實例，即采集腦電信號，外周神經信號或者是肌電信號來解碼人的意圖，實現人機交互。 ? ? ? ?但是這也存在問題。首先，這種系統缺乏力反饋，將極大地限制人機交互的發展。為了促進人機交互發展，李教授團隊選取了以下幾個方面開展研究：利用骨骼肌肉信號來嘗試構建一個更好的人機交互系統。這種思想旨在探究肌肉，血液，神經三者之間的耦合關系來提升魯棒性；研究生理電信號，包括研究EMG信號，以此來改進假肢；改進傳感電極，用對皮膚友好的，不受導電膏限制的織物電極，來成功采到各種生理信號。 ? ? ? ?近期，柔性電極一改傳統金屬電極的形狀，以其柔軟性，低電阻的特性受到研究者的廣泛青睞。但是這些研究也存在困難，自于“人”的挑戰，部分用戶很難長時間穩定的輸出信息，同時，也存在著來自“機”的挑戰，即有決策的算法，以及魯棒性差的問題。相信如果克服這些困難，自然、精準、安全的人機交互時代會指日可待。   文字：祁是辰

? ? ? ?3月24日，中國科學技術大學李智軍教授受我系張明明教授的邀請，開展了疫情期間我系第一場線上講座。 ? ? ? ?李教授以《可穿戴機器人關鍵技術及其應用》為題，首先介紹了可穿戴機器人在當前社會發展下的急切需求。作為醫工結合的最新研究領域，此項技術將有助于探索神經網絡損傷后對運動控制預知能力的影響機理，研究康復機器人干預下中樞神經系統的重建機制。接著，李智軍教授又為同學們詳細介紹了可穿戴機器人的概況、系統設計方案、當前人機交互式可穿戴機器人技術的研究難點及突破點等內容。最后，李教授展示了所在實驗室所自主研制的系列化的上肢、下肢外骨骼機器人，上下肢的義肢、靈巧手和移動操作機器人等。針對每一類可穿戴系統，李智軍教授都詳細介紹了各類型可穿戴設備的設計、信息感知、信息融合，利控制方法，令人耳目一新。   文字：馬芮

? ? ? ?近日，南科大生物醫學工程系副教授李凱團隊在平面型AIEgens（聚集誘導發光劑）固態發光的增強效應研究及其在多重耐藥菌感染的治療領域的應用取得最新進展。研究成果以“平面型AIEgens光敏劑的設計及其在治療多重耐藥菌感染中的應用（Planar AIEgens?with Enhanced Solid-State Luminescence and ROS-Generation for Multidrug-Resistant Bacteria Treatment）”為題發表于化學類國際頂尖期刊《德國應用化學》(Angewandte?Chemie?International Edition，IF:12.257)。 ? ? ? ?熒光材料由于其在光電子學和生物醫學工程領域中的巨大潛力而備受關注。雖然AIEgens的開發極為有效地解決了傳統熒光材料聚集誘發的熒光猝滅（ACQ）問題，但平面型AIEgens的開發仍然不足，主要瓶頸是平面熒光材料分子間極易發生π-π堆積而難以克服固有的ACQ現象。因此，尋找簡單有效的增強平面型AIEgens的固體發光方法，為其廣泛應用奠定基礎，顯得尤為重要。 氟取代平面型AIEgens的設計策略 ? ? ? ?在這項工作中，課題組設計并合成了三對平面型AIEgens，基于激發態雙鍵重整（ESDBR）效應的理論基礎對其光物理性質進行了詳細研究。研究結果表明，通過在芳香環中引入氟取代基，分子間氫鍵作用可以有效限制在聚集態環境中的分子運動，抑制其非輻射躍遷，進而顯著提升了AIEgens的聚集態量子產率。研究結果還表明，該類平面型AIEgens激子可以有效地失活到基態，并且與粘度響應具有一定的關聯性。此外，該類AIEgens具有隨著聚集而提升的AIE（聚集誘導發光）性能，同時可以有效促進活性氧簇的生成能力。 DMA-AB-F和F-AB-DMA兩種平面型AIEgens的紫外-可見光和熒光光譜 ? ? ? ?課題組進一步將該類平面AIEgens材料作為光敏劑，探索其在多重耐藥菌感染的光動力治療中的效果。在體外實驗中，DMA-AB-F分子顯示出對多重耐藥大腸桿菌及耐甲氧西林金黃色葡萄球菌的良好殺傷效果。在體內實驗中，課題組建立了標準的小鼠三級燒傷感染模型來評估材料的滅菌效果。結果顯示，經過光動力治療的傷口恢復情況顯著優于對照組，光動力實驗組樣本的細菌數量也顯著少于對照組。因此，體外和體內實驗證明DMA-AB-F作為AIE光敏劑具有優異的光動力抗菌療效。 體外抗菌效果圖 在體抗菌效果圖 ? ? ? ?在這項研究中，課題組僅需通過氟原子的取代，就可有效利用分子內氫鍵作用來限制分子的運動、增加發光單元的晶體密度，從而使非輻射衰變速率降低一個數量級，開發出高固態量子產率的平面型AIEgens。同時，課題組利用該材料聚集誘導活性氧簇生成的特性，成功證明該類平面型AIEgens有用于治療多重耐藥細菌感染的潛力。 ? ? ? ?李凱課題組研究副教授倪偵翔博士介紹，本研究提出的增強平面型AIEgens固態量子產率的設計策略，不同于傳統引入大分子基團作為旋轉單元（如四苯基乙烯、三苯胺）的策略，有效突破了AIEgens的設計瓶頸，為開發更多平面型AIE光敏劑并用于生物醫學領域提供了更多選擇。 李凱課題組“有研Lab”合影（攝于2019年夏。李凱：后排右一；倪偵翔：后排左二；閔天亮：后排左一） ? ? ? ?倪偵翔和2018級南科大-哈工大聯培碩士研究生閔天亮為文章共同第一作者，李凱為唯一通訊作者，南方科技大學為論文第一通訊單位。 ? ? ? ?該項研究獲得了中國科學院深圳先進技術研究院副研究員張鵬飛、南科大生物醫學工程系助理教授何俊龍等研究人員的大力支持，以及國家自然科學基金面上項目、深圳市基礎研究計劃等項目的資助。 論文鏈接： https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/anie.202001103 供稿單位：生物醫學工程系 編輯：劉馨

? ? ? ?2020年3月4日，南方科技大學-悉尼科技大學生物醫學材料與儀器聯合研究中心主任、南科大生物醫學工程系講席教授金大勇合作研究團隊在《自然》上發表以“功能化納米材料單顆粒光譜學”（Single?particle spectroscopy for functional nanomaterials）為題的綜述展望。文章概述了歷年來不同類發光納米材料在單顆粒層面的光譜學研究進展，回顧了從單顆粒光譜學技術中獲得的新啟發，展望了推進下一代單顆粒光譜學發展的機遇與挑戰。 ? ? ? ?“欲善其事，先利其器”，納米材料新功能研發需要更高靈敏度和分辨率的光學顯微儀器。經過近些年基礎研究和諸多成像分析技術的突破，單顆粒光譜學展示了廣闊的科學應用前景，單顆粒光譜學正在成為現代基礎科研的“利器”。目前，金大勇團隊正在努力打造世界頂尖的光學成像與多維度分析儀器平臺，指導和推動新型功能材料的開發，從而為納米光學、光電子技術、超分辨亞細胞成像、單分子檢測、量子通訊和大數據存儲等領域的下一次突破提供“利器”。 ? ? ? ?當今的納米材料合成已經實現了高度可控，但即使是同一批次合成的發光納米粒子，單個顆粒的光學性質往往是不均勻的，這是由于尺寸、形狀、結構缺陷、表面基團和電荷等方面的細微影響。這一構效關系是與材料科學、晶體學和界面化學相關的基礎研究中的核心問題，對納米材料合成的重復性、功能和應用至關重要。單顆粒光譜學使人們能夠辨別單個粒子的個體特征，從而提供關于其異質性的直接信息。 ? ? ? ?單顆粒光譜學的研究大大推動了人們對納米材料異質性的認知理解、其背后光物理學原理的探索、材料均勻性控制的發展。譬如，人們利用單顆粒光譜學發現了量子點中存在不同類型的閃爍特性，具體觀察了每類閃爍性的表現形式和物理機制，實現對閃爍性的控制利用。 ? ? ? ?單顆粒光譜儀器平臺和方法的建立（圖1）包括被動型方式（聯用原子力顯微鏡、透射/掃描電鏡）和主動型方式（原子力針尖操控、光鑷等）。 圖1.?利用相關方法揭示納米單顆粒的確定性信息。a、AFM集成光學顯微鏡原位顯示顆粒數量、幾何形狀及其二維操控；b、TEM/SEM/STEM確定顆粒的數量和組成；c、光鑷通過改變泵浦激光的偏振態來操縱單個納米顆粒的三維方向；d、超分辨顯微技術可在突破衍射極限條件下確認納米粒子的數量、幾何形狀、材料組成和電偶極子方向 ? ? ? ?納米材料在不同光學維度的熒光特性除了決定于本征的電子躍遷特性之外，激子或電子也可以對溫度、磁場和電場等外部場的刺激做出反應（圖2）。這不僅為推進光物理學和材料特性有關研究的發展提供了新的角度，還使得納米顆粒作為新一代高靈敏納米尺度傳感器成為可能。 圖2.應用外場來動態激發單個納米粒子的響應。a、溫變單顆粒光譜學統計數據顯示，帶電CdSe/CdS量子點中，非輻射俄歇復合的熱激活由電子離域引起;?b、在4K溫度條件下，當磁場強度從0T增加到7T時，鹵化鉛鈣鈦礦的暗態單線態出現了伴有緩慢衰減速率的熒光發射;?c、由于量子點的不同能帶排列方式，Ⅱ型半導體納米棒比Ⅰ型量子點具有更高的電壓傳感靈敏度。準Ⅱ型單納米棒已用于膜電位傳感 ? ? ? ?文章論述，單顆粒光譜學技術將繼續推進納米級現有材料和未來材料光物理特性的表征，發光納米粒子新功能的加入預計將在一些關鍵的科學技術領域帶來革命性的變化，從八個潛在的方向推動單顆粒光譜學的發展。 ? ? ? ?（一）超分辨單顆粒光譜學。光學衍射極限將繼續限制先進單顆粒光譜儀的橫向和縱向分辨率，解決方案將是結合現今發展的多種超分辨顯微鏡技術。 ? ? ? ?（二）多模聯用單顆粒光譜學。光電聯用以及操控技術聯用，結合多種熒光模態的測量方式，可以準確辨別納米材料的每一結構信息是如何影響其總體光學特性的。 ? ? ? ?（三）運用納米鑷子技術。非接觸式捕獲和操控納米尺度的單個粒子，結合光譜學技術，將為基于納米粒子的雜化組裝器件開發提供機會。同時也可用于對距離和取向依賴現象的原位研究，例如不同類型的單納米粒子之間的能量轉移和力學動力學。 ? ? ? ?（四）單顆粒表面特性表征。表面物質和電荷的不均勻性會導致納米顆粒光學性質的不均勻性，從特定的分子靶向到納米器件的自組裝，幾乎影響納米顆粒的所有預期應用。引入遠場拉曼光譜等方法將為表征納米粒子的表面形態提供新的視角。 ? ? ? ?（五）單顆粒的吸收測量。對于低量子效率的單納米粒子或猝滅納米粒子的熒光表征是無法得到單顆粒靈敏度的。一些技術方法也許能夠用于單顆粒的吸收成像和光譜學測量，如圖3a所示。 ? ? ? ?（六）單顆粒的量子效率測量。測量單顆粒絕對量子效率的挑戰在于檢測單個粒子吸收的光子數。替代方式是采用基于輻射和非輻射躍遷速率之比的測量方法。輻射速率的改變方法如圖3b所示。 ? ? ? ?（七）高通量光譜學和數據分析。要將單顆粒研究應用到常規樣品分析中，需要高通量單顆粒光譜儀和數據分析自動化。使用商用高光譜成像系統或棱鏡來分散光譜信息的寬場成像方案可以極大地提高檢測通量和速度。機器學習可以超越傳統數據分析的極限，識別和記錄單個納米粒子的光學特征，避免重復實驗。 ? ? ? ?（八）單顆粒光譜學標準化。納米材料的許多群體性熒光測量方法要成為定量技術仍有待優化，因為不同研究組獲得的結果可能會受到不同儀器設置和測量環境的影響。為了使得定量比較成為現實，單顆粒光譜學技術可以提供不同激發功率密度下發射光子的絕對數量。這種標準化的平臺對非線性光學轉換尤其重要。 圖3.?先進單顆粒光譜學的發展遠景。a和b，對單個物體的吸收(a)和量子產率?(b)測量中采用的光子學結構設計 ? ? ? ?本綜述是由金大勇教授領導的南方科技大學-悉尼科技大學生物材料與儀器聯合研究中心牽頭，聯合澳大利亞悉尼科技大學生物材料與儀器研究所周佳佳博士，德國哥廷根大學第三物理研究所Chizhik博士和美國斯坦福大學朱棣文教授合作完成。 ? ? ? ?金大勇教授2019年初入職南方科技大學，籌建南方科技大學-悉尼科技大學生物材料與儀器聯合研究中心，重點研發單分子探針傳感器、高維度光學分辨解析、亞細胞超分辨成像、和“清、快、深、活”類器官多細胞體成像。該團隊的研究得到了深圳科創委的大力支持。 ? ? ? ?論文鏈接：https://www.nature.com/articles/s41586-020-2048-8 ? ? 供稿單位：生物醫學工程系 編輯：劉馨

? ? ? 為了增進學生、家長們對生物醫學工程系的了解，提高學生對生醫工專業知識學習的興趣，我系于2020年2月29日晚在騰訊會議召開了線上專業介紹會。會議由系主任蔣興宇講席教授主持，我系多位老師親臨現場，共同為學生、家長們答疑解惑。 ? ? ? 首先，蔣興宇老師從最新的新冠肺炎疫情切入，為大家介紹了我系的專業優勢、課程體系、學生培養情況、師資力量、科研情況、實習實踐情況、聯合培養與國際交流、獎學金設置以及專業就業前景等多個方面的信息內容，向同學們展示了生物醫學工程系的設施建設以及歷屆學生取得的佳績，鼓勵同學們選擇生醫工系。 ? ? ? 隨后，我系多位老師也深入淺出地分別介紹了自己課題組的研究方向與發展狀況。除此之外，有些老師結合了最新新冠肺炎、蝗蟲災害等疫情災害，進一步介紹了自己課題組的研究方向與成果。老師們表示，系里擁有著雄厚的師資團隊以及豐富的科研發展經驗，這將為同學們今后的課程學習提供有力保障。 ? ? ? 最后，我系2016級優秀畢業生李如璇同學結合自身經驗，分享了她在哥倫比亞大學交流的情況，并針對本科生如何直博申請學校提供了許多建議，包括提前規劃學業、保持GPA分數、盡早進入實驗室學習工作、盡早準備托福/雅思/GRE、注重與導師以及學長、學姐的交流等，為低年級想要申請直博的同學清晰地指出了努力方向。在分享結束之后，學姐李如璇還針對多位同學的提問進行了詳細解答，多方位地為同學們解答了學習、實習、申請的各類問題。 ? ? ? 在老師直播講解期間，同學們也在聊天區積極提問，我系教職工針對相關問題進行了及時解答，讓同學們對生醫工專業有了更清晰的認識。 ? ? ? 相信通過此次專業介紹，同學們都對生醫工專業有了進一步的了解，對自己未來的學習方向和發展方向也有了更加清晰的認識。如想進一步及時掌握生醫工系本科生進專業的相關信息，可掃碼加入QQ群：   文字：肖然

? ? ? 2020年2月24日，南方科技大學生物醫學工程系黨支部召開了2019-2020學年春季學期第一次全體黨員大會。因受疫情影響，本次黨支部會議在線上舉行，黨支部45名黨員參與會議，會議由支部書記奚磊老師主持。 ? ? ? 本次會議主要圍繞近期爆發的新冠肺炎疫情展開，會議開始，支部宣傳委員張明明老師傳達了關于習近平總書記在中央政治局常委會會議研究應對新型冠狀病毒肺炎疫情工作時的講話精神，帶領各位黨員學習了對待疫情黨中央的八點要求。他指出，面對疫情，必須高度警惕麻痹思想、厭戰情緒、僥幸心理、松勁心態，不獲全勝絕不輕言成功。 ? ? ? 隨后，奚書記傳達了學校防疫工作的部署要求與相關文件通知。并指出，在當前各地陸續解禁之后的階段，師生們應更加注重自身安全問題，不能掉以輕心：決不能參加大規模的聚會、聚餐；出門時應佩戴口罩，回家之后勤洗手，避免用手觸摸眼、口、鼻等粘膜部位；應遵循當地政府管控要求，響應政府舉措；在家應多關注中老年等易感人群的身心健康；不要謊報瞞報個人信息，按學校要求完成自我隔離，不得以任何理由提前到校，有緊急事務需和老師提前溝通；并提請大家注意學校健康情況申報信息，按時完成；奚書記提醒，學校針對疫情現有相關咨詢熱線，有需要的同志們可以和支部溝通聯系。 ? ? ? 在學習方面，奚書記希望學生們盡量克服“手機不離手”的問題，對課程要認真預習、復習，按時完成作業，有問題與老師積極溝通。對于面臨畢業的研究生，建議盡快和導師討論自己項目，特殊情況特殊對待，從而保證可以順利畢業。奚書記提醒，因疫情影響，春招可能會受影響，建議與導師溝通，以便做下一步打算。對于面臨畢業的博士生，奚書記結合自身經驗，鼓勵同學們理清自己科研思路。有目的、有方向地閱讀大量文獻，分析文章寫作思路，從而對自身領域能有充分的了解認識。 ? ? ? 最后，張明明老師再次與黨員學生們強調，應充分利用好在家時間，閱讀文獻、做好積累，厚積薄發，完成逆襲。   會議截圖：   ? 文字：肖然

為應對新型冠狀病毒引發肺炎疫情，生物醫學工程系全體教職工和學生積極響應習近平總書記重要講話和中央政治局常委會會議精神，堅定貫徹落實省教育廳和南方科技大學各類防控工作文件要求，按照文件指引開展各項工作。為進一步做好新型冠狀病毒感染的肺炎防控、更好地開展新學期有關工作，2020年2月11日上午，南方科技大學生物醫學工程系舉行了生物醫學工程系防疫工作小組會議。本次會議以網絡視頻會議形式進行。生物醫學工程系防疫工作小組組長蔣興宇主持會議，副組長郭瓊玉和防疫工作小組成員吳長鋒、奚磊等匯報當前主要工作安排布置情況，各課題組負責人，研究序列教授及課題組成員代表，生物醫學工程系系辦全體秘書等人參加會議。 一、傳達學校專項會議精神 根據2月10日學校召開的南方科技大學新型冠狀病毒感染的肺炎防控工作領導小組（擴大）會議精神，我系全員要以最嚴作風、最嚴要求、最嚴措施做好疫情防控工作。疫情期間，依法、科學、有序做好我系科研管理、教學管理、實驗室管理、人員管理等各項工作，堅決打贏疫情防控工作狙擊戰。 二、加強疫情期間教學管理工作 （一）授課教師需按時返崗工作按學校相關規定，教學科研序列及教輔職員需于2月10日起返深工作。除學校規定不得返深上班或因不可抗力原因無法返深的情形，其他超過學校規定時間返深上班的，須按照學校請假流程履行請假手續并獲得審批通過。如有特殊情況及問題，需及時向生物醫學工程系防疫工作小組咨詢及報備。（二）實行網上授課，確保網上授課質量。授課教師需認真對待每一次網上授課，切實提高授課視頻及課件質量，結合網絡授課特點做好充分的教學準備，充分利用網絡平臺功能，進行課件分享和師生互動，確保網絡授課質量。 三、落實課題組管理工作 落實課題組人員管理工作課題組負責人應積極掌握疫情期間課題組員工及學生動態及身體狀況，每組安全員負責配合生物醫學工程系防疫工作小組落實各項信息報送及傳達工作。課題組人員需按照學校相關規定返深返校，不得提前。疫情期間，課題組負責人應根據實際情況，有序組織課題組人員進行非實驗的科研工作（網絡組會，布置撰寫文獻綜述、提前準備科研項目申請等），為后續待疫情解除后開展科研工作做準備。 四、重點加強對人員的健康管理 生醫工系關注每一位教職員工和學生的健康狀況，對全系所有教職員工都進行了實時關注及要求做健康匯報。將湖北武漢籍及非武漢籍教職員工作為重點關注對象，建立微信群，每天匯報健康狀況。對于途經武漢員工，也建立健康監督機制，實行嚴格的14天居家醫學隔離。落實每位員工的去向和健康狀況，對全系234位教職工、訪問人員和研究生要求“每日一報”，并在后臺對健康狀況進行監督管理，發現異常狀況第一時間核實處理。確保實時動態掌握全校系教職工和學生的動態和健康狀況。確保教職員工和學生按照學校要求時間返校，堅決不提前返校。 五、落實實驗室管理工作 根據學校相關文件精神，為確保疫情期間師生健康安全和實驗室安全，校內實驗室原則上不得開啟使用。如確需開展實驗活動，按照學校規定，應報系主任審批，并向工學院院院長、學校疫情防控辦公室和實驗室與設備管理部報備，原則上實驗室內工作人員不超過2人，且實驗室必須配備安全員。各課題組、各實驗室(包括科研、教學、公共實驗室)應落實疫情防控和實驗室安全管理各項措施，嚴防實驗期間新型冠狀病毒感染及其他實驗室安全風險。 六、物資統計、采購和儲備 為確保開學后，教學、科研各項工作能正常開展，系里提前對疫情防控物資做了預估預判，并做了相應采購準備。對口罩、體溫計、血氧檢測儀、消毒酒精、消毒液等等搜索多渠道進行采購，并按照學校相關文件要求進行儲藏管理。 七、加強對病毒的宣傳了解和疫情防控學習 及時傳達省教育廳、學校相關文件，通過多渠道積極學習了解病毒知識，加強對疫情防控方式手段的了解和執行。加強全系新型冠狀病毒感染的肺炎防控工作相關輿情監測，引導師生不傳謠、不信謠、不造謠，正確使用網絡語言，不轉發、不發表不當不實言論，防范和化解輿情風險。   生物醫學工程系疫情防控工作小組 2020年2月11日?

  本文作者：吳松磊 轉載自公眾號：回形針PaperClip (ID:?papercliptv) 未經授權不得二次轉載     ? ? ? ?在病毒肆虐的當下，這個有關新冠肺炎的視頻，談了新冠肺炎是如何發生和傳播的、死亡率和傳播速度有多高以及如何降低被感染的可能性。 ? ? ? ?點擊觀看視頻：http://mp.weixin.qq.com/s/fnu8urcvf3qrq6WDIIJWZg ? Part 1 感染 ? ? ? ?首先我們要知道，病毒是如何感染患者的。 ? ? ? ?病毒要進入細胞，細胞上就必須要有它對應的受體（Receptor）。比如艾滋病病毒 HIV 的常見受體是 CD4 蛋白，通常在血液里免疫細胞的表面，所以 HIV 可以通過血液傳播，而不用擔心空氣傳播。 ? ? ? ?而這次新型冠狀病毒的受體和 SARS 一樣，都是血管緊張素轉化酶 2（ACE2）。這意味著病毒要感染人類，首先得接觸到有這種酶的細胞，完成受體結合。而我們恰好有不少這種細胞就暴露在空氣中——黏膜。黏膜的意義在于分泌黏液，保持濕潤。我們的嘴唇、眼皮、鼻腔和口腔里都有大量的黏膜細胞，當病毒以某種方式接觸到你的口腔黏膜，與受體結合，感染就開始了。 ? ? ? ?為了讓你理解接下來發生了什么，我們做了一個簡化后的大致流程。 ? ? ? ?首先冠狀病毒的包膜會和細胞膜融合，釋放病毒遺傳物質——一段 RNA 單鏈。這種 RNA 可以直接作為信使 RNA，騙過細胞里的核糖體，合成 RNA 復制酶。RNA 復制酶會根據病毒 RNA 生成 RNA 負鏈，這條負鏈會繼續和復制酶生成更多病毒的 RNA片段和 RNA 正鏈，這些不同 RNA 片段又會和核糖體生成更多不同的病毒蛋白質結構。最后，蛋白外殼和 RNA 會組合生成新的冠狀病毒顆粒，通過高爾基體分泌至細胞外，感染新的細胞。 ? ? ? ?每個被感染的細胞會產生成千上萬個新病毒顆粒，蔓延到氣管、支氣管，最終到達肺泡，引發肺炎。感染完成后，傳播也不是難事。你三對唾液腺分泌的唾液會混合著來自咽喉等部位的呼吸道分泌物，讓包裹著病毒的唾液隨著你的噴嚏和咳嗽傳播到空氣中，接觸其他人的黏膜。 ? ? ? ?黏膜感染，飛沫傳播，這就是冠狀病毒為什么這么容易傳播的原因。 ? ? ? ?2019 年 12 月 8 日，一位來自華南海鮮市場病人因為持續 7 天的發熱、咳嗽和呼吸困難入院。5 天后，他沒有去過海鮮市場妻子也因為不明原因肺炎入院。2020 年 1 月 1 日，華南海鮮市場關閉。 1 月 2 日，41 名新型肺炎患者被確診。 ? ? ? ?此時喜迎春節的市民們還不知道，一場可能感染上萬人的瘟疫已經開始了。 ? ? Part 2 傳播 ? ? ? ?在這篇 1 月 24 日發表于《柳葉刀》的論文中，我們可以了解最早被確診的 41 名患者的具體情況。 《2019-nCoV感染患者的臨床特征》 ? ? ? ? ?截至 1 月 22 日， 41 人中有 28 人出院， 6 人死亡。發燒和咳嗽是最常見的癥狀，從起病到呼吸困難，平均 8 天。在肺炎初期，人傳人的信號就已經很明顯了，這 41 人中有 14 人都沒有去過華南海鮮市場。 ? ? ? ?1 月 24 日的另一篇論文研究了一個 12 月 29 前往在武漢旅行的深圳家庭。 《一場與 2019 年新型冠狀病毒相關的家族肺炎表明了人與人之間的傳播：家庭聚集研究》 ? ? ? ? ?最早出現癥狀的男士在到達武漢后的第 4 天開始發燒腹瀉，之后 3 天，他的老婆岳父岳母和也都開始發燒咳嗽。 1 月 5 日，全家返回深圳，4 天后，沒有去過武漢的母親開始全身乏力。最終，這個 7 口之家里，6 人確診新冠肺炎，包括他沒有明顯癥狀的兒子。 ? ? ? ?在密切接觸的家庭成員里傳播冠狀病毒并不難。首先是噴嚏，你會噴出 10000 個以上的飛沫，最遠傳到 8 米之外。然后是咳嗽，1000-2000 粒飛沫，最遠 6 米。最后，即使是平靜的說話每分鐘也會產生大概 500 粒飛沫。 ? ? ? ?這是你打出噴嚏后 0.34 秒的樣子。綠色的是那些100 微米以上的大飛沫運動軌跡，因為足夠重，它們會在 10 秒內落在地上。而紅色的則是小飛沫們形成的霧云。它們會在空氣中迅速蒸發變小，成為干燥的飛沫核。上皮細胞蛋白質會包裹著冠狀病毒，在空氣中漂蕩，接觸其他人的黏膜。 ? ? ? ?1 月 30 的這篇論文進一步分析了武漢前 425 例確診患者的數據。 ? ? ? ?這張表中，橫坐標是從感染至發病的時間，縱坐標是相對概率。可以看到大部分感染者 7 天內就會發病，病毒的平均潛伏期是 5.2 天。 ? ? ? ?現在我們知道，在 2020 年 1 月 11 日之前確診的 295 人里，只有 45 人去過華南海鮮市場，此外還有 7 名醫護人員。但在十天之后，人們才意識到要戴口罩了。 ? Part 3 口罩 ? ? ? ?從 2020 年 1 月 20 日開始，口罩就成為了稀缺資源。 ? ? ? ?看起來戴口罩當然是個好辦法，口罩的多層結構可以有效的阻隔大顆粒，而那些納米級的微粒又會因為靜電效應被吸附在內部纖維上。所以，如果我們把顆粒的直徑作為橫坐標，過濾效率作為縱坐標，這些口罩的過濾效果實際上是一條 U 型曲線。 ? ? ? ?可以看到，最難過濾的其實是直徑 0.3 微米左右的顆粒。這也是為什么大多數口罩把 0.3 微米的氯化鈉過濾能力作為測試指標，能在測試中過濾 95% 以上的就是 N95。N95 的過濾效果當然最好，但即便是效果最爛的紗布口罩，對于 10 微米以上也就是我們頭發直徑十分之一左右的顆粒，也能做到接近 80% 的防護率。 ? ? ? ?那飛沫核的尺寸到底有多大呢？根據這份 07 年的論文，咳嗽產生的飛沫核尺寸 82％ 都集中在 0.74-2.12 微米。 ? ? ? ? ?這么看，絕大多數飛沫核用普通的醫用口罩就已經夠了，而在美國 2800 多名流感醫護人員參與的一項隨機試驗中，佩戴 N95 口罩和醫用口罩的流感感染率甚至并沒有顯著差別。所以，也別在意那些繁雜的口罩類型，品牌和各國標準了。相比是不是戴著 N95，更重要的是：你洗手了嗎？ ? ? ? ?洗手是因為你的手上很可能有活著的冠狀病毒。 ? ? ? ?以 SARS 病毒為例，在這份軍事醫學科學院的研究中，它們在玻璃、塑料、金屬上都可以存活至少 2 天，它們隨著飛沫留在各種地方，而你的的手很可能就會摸到。 ? ? ? ? ?然后你揉眼睛摳鼻屎的時候，病毒就會接觸到黏膜細胞，完成感染。 ? ? ? ?所以，洗手。洗久一點。 ? Part 4 勇氣 ? ? ? ?最后一個問題是，還會死多少人？ ? ? ? ?這是從 1 月 11 日到 1 月 31 日全中國累計確診和死亡人數的增長曲線。如果我們用總死亡數除以總確診數，可以得到一個 2% 左右的患病死亡率。但這樣的計算方式并不準確。根據前 425 名確診患者的數據，我們可以知道病毒的平均潛伏期是 5.2 天，從發病到就診平均是 4.6 天，就診到入院平均 4.5 天，而入院到 ICU 是 3.5 天，假設從 ICU 到死亡是 3 天，整個過程就是 21 天左右。而如果就診 3 天后就能確診，那從確診到死亡大概是 8 天。所以，1 月 31 號的死亡患者大概在 1 月 23 號確診。 ? ? ? ?如果我們用湖北省 1 月 29 — 1 月 31 日這三天死亡的 124 人除以 1 月 21 — 1 月 23 日確診的 279 人的話，病死率高達 44.4%。但因為湖北省的醫療資源緊張確診困難，很多老年病患發展到了重癥才能確診，病死率肯定偏高。相比之下，除湖北省外全國其他地區的數據更能反映真實情況。 ? ? ? ?1 月 29 ——1 月 31 日，中國其他省份死亡患者共 3 人，除以 1 月 21 — 1 月 23 日確診的 260人，病死率在 1.1% 左右，確實不高。如果按照這個病死率倒推 1 月 21 — 23 日的湖北感染者，那應該不是 279 人，而是 10700 人。 ? ? ? ?當然，這也只是一個非常粗糙的計算過程，樣本量小，也不一定那么準確。但隨著未來數據的完善，病死率的結果會越來越清晰。 ? ? ? ?疫情爆發后，多家機構也陸續發布了對于新型冠狀病毒的 R0 值的預估，大多數都在 2-3 之間。R0 （Basic reproduction number）基本傳染數，意味著在不做干預的情況下單個感染者傳播疾病的平均人數。新型冠狀病毒的 R0 在 2-3 意味著每個感染者會將病毒傳染給 2-3 個人。這也是肺炎在初期開始爆發的原因。 ? ? ? ?但隨著外部環境的強干預，這個平均傳染數會開始降低，比如 03 年 SARS 最初的平均傳染數是 2.9，然后在 2.0-3.5 之間波動，最后降至 0.4，直到完全消失。對于新冠肺炎，這條曲線也是一樣。 ? ? ? ?這場瘟疫讓我們所有人精神緊張，但實際上，倒霉的事情每天都在發生。過去幾年，中國平均每年有 8.8 萬人死于流感引發的呼吸系統疾病，6.3 萬人死于交通事故，3.8 萬人死于安全事故。只要我們邁出家門，去工地，去寫字樓，去流水線，風險就已經存在了。我們當然應該把倒霉的概率盡可能降低，但我們之所以贊頌勇氣，是因為我們人類總是在明知風險的時候，仍然選擇做我們該做的事情。 ? ? ? ?最后我們來看一眼這場肺炎的主角——這個直徑在 0.1 微米左右的畸形圓球。 ? ? ? ?可怕嗎？我們已經知道了它的 RNA 序列、知道了它的感染機制、傳播機制、臨床表現和致死概率。 ? ? ? ?其實也沒那么嚇人。 ? ? ? ?如果我們被這個嚇到，嚇到要鎖死來自武漢的鄰居，嚇到要攻擊陌生的求助者，嚇到要以謠言的名義讓大家不敢說話。那才是真的嚇人。 ? ? ? ?人類的贊歌是勇氣的贊歌，贊美所有還在認真工作的人們，希望新的一年，我們都能有更多勇氣。拜拜。 ? ? 參考資料 1. MSF Canada. “HIV/AIDS” https://www.doctorswithoutborders.ca/hiv-aids 2. Huang, Chaolin, et al. “Clinical features of patients infected with 2019 novel coronavirus in Wuhan, China.” The Lancet (2020). DOI: 10.1016/S0140-6736(20)30183-5 3. Chan, Jasper Fuk-Woo, et al. “A familial cluster of pneumonia associated with the 2019 novel coronavirus indicating person-to-person transmission: a study of a family cluster.” The Lancet (2020). DOI: 10.1016/S0140-6736(20)30154-9 4. Li, Qun, et al. “Early Transmission Dynamics in Wuhan, China, of Novel Coronavirus–Infected Pneumonia.” The New England Journal of Medicine (2020). DOI: 10.1056/NEJMoa2001316 5. 央視新聞《【新聞1+1】鐘南山肯定新型冠狀病毒肺炎人傳人》 https://youtu.be/VTUkjDfwLnU 6. Yang, Shinhao, et al. “The size and concentration of droplets generated by coughing in human subjects.” Journal of Aerosol Medicine 20.4 (2007). DOI: 10.1089/jam.2007.0610 7. Radonovich, Lewis J., et al. “N95 respirators vs medical masks for preventing influenza among health care personnel: a randomized clinical trial.” Jama 322.9 (2019). DOI: 10.1001/jama.2019.11645 8. 中國疾病預防控制中心《中國疾病預防控制中心關于印發中國流感疫苗預防接種技術指南（2019-2020）的通知》 http://www.chinacdc.cn/jkzt/crb/bl/lxxgm/jszl_2251/201910/W020191017382174982602.pdf 9. 中華人民共和國國家統計局·國家數據·交通事故死亡 http://data.stats.gov.cn/search.htm?s=交通事故死亡

? ? ? ?1月16日，美國馬里蘭大學Patrick Kanold 教授受我系陳放怡老師邀請，來我系進行訪問交流，并開展了《感知系統在極早期大腦皮層神經環路中的投射》的講座。 Patrick Kanold 教授 ? ? ? ?Kanold教授以聽覺系統為例，詳細介紹了在哺乳動物發育過程中大腦皮層神經環路的構建過程。板下神經元在早期發育時，會承接來外周神經系統的信號并深度參與到皮層神經環路的塑形。通過電生理手段，免疫熒光染色，Kanold教授證實了板下神經元從皮層接受興奮信號并將其投射到海馬體中。同時電生理手段也證明了板下神經元在皮層神經激活之前就已經可以接收感知信號。最后，對外周神經活動的調控會改變板下神經回路。 合影   文字：蔣暐弢