• 合成细胞系中rAAV生产的相关机制模型

  本研究针对 rAAV 生产中的低产率与高空壳率难题，构建了合成细胞系的机制模型。通过拟合病毒基因组、转录本及蛋白动力学数据，揭示了诱导剂时序对产量的影响，并成功优化了 inducer profile，显著提升了 VG 与 full particle 含量，为 scalable 基因治疗载体制造提供了数学指导。

  来源：Biotechnology and Bioengineering

  时间：2026-04-18

• 一种集诊断与治疗于一体的多功能平台，用于提升经导管动脉化疗（TACE）的效果：该平台采用自适应栓塞技术，并结合双靶点三氧化二砷递送系统

  肝细胞癌（HCC）传统动脉栓塞化疗（TACE）因栓塞材料缺陷及药物递送效率低受限，且约30% p53突变导致化疗耐药。本研究开发CHSA/NAT智能平台，融合热敏水凝胶实现影像引导精准栓塞，以及CD44靶向、谷胱甘肽响应型纳米载体递送砷酸，有效克服HCC治疗瓶颈。实验显示CHSA-ATO在p53突变模型中肿瘤抑制率达84.6%，协同治疗在原位肝癌模型中实现96%肿瘤抑制率及生存期显著延长，安全性良好。

  来源：Journal of Nanobiotechnology

  时间：2026-04-18

• 一种基于TaqMan的新型RT-qPCR检测方法，用于检测PEDV病毒并区分其G2c亚型

  PEDV G2c亚型快速检测方法研究。开发双联RT-qPCR技术，通用引物靶向N基因，G2c特异性引物针对S基因突变位点，灵敏度达10 copies/µL，特异性100%，验证通过人工感染和临床样本（n=18），检出13例PEDV阳性，6例G2c亚型经测序确认。

  来源：Archives of Virology

  时间：2026-04-18

• 定量PCR阵列检测乳腺癌组织中病毒序列方法的建立与验证

  本研究针对乳腺癌（BC）组织中多种致癌病毒同步检测的技术瓶颈，开发并验证了一种可同时靶向21种病毒序列的qPCR Multiplex Array方法。结果显示该方法特异性强、线性好（R2> 0.98）、重复性高（CV < 5%），并在临床样本中成功检出HPV（30%）、MMTV（24%）及EBV（0.6%）等病毒，为病毒参与乳腺癌发病机制的分子流行病学研究提供了高效可靠的技术平台。

  来源：Journal of Genetic Engineering and Biotechnology

  时间：2026-04-18

• 核酶辅助RNA编辑技术REDDIT：实现增强子与非编码RNA转录的高灵敏监测与记录

  本研究针对现有转录监测技术动态范围有限、易干扰宿主RNA且难以捕获短寿命转录本等瓶颈，开发了核酶辅助RNA编辑技术REDDIT。该技术通过A-to-I编辑将转录事件转化为报告蛋白，实现了对lncRNA、pri-miRNA及eRNA的高灵敏定量监测，并成功应用于hESC naïve-primed转换追踪及高通量筛选，为内源转录调控研究提供了可扩展平台。

  来源：Nature Communications

  时间：2026-04-18

• 将草药废弃物升级转化为具有高矿化率和热再生性的功能性生物炭催化剂，用于先进的水处理技术

  高效降解抗生素的硼氮共掺杂生物炭催化剂研究，利用中药废料制备的LBNC-700催化剂在60分钟内实现85.2%的磺胺甲噁唑去除率和74.1%的总有机碳矿化，表现出优异的催化活性与热再生能力，为中药废水处理提供新策略。

  来源：Bioresource Technology

  时间：2026-04-18

• 用于早期检测有害藻类水华的微藻浓度系统，采用惯性微流控聚焦技术

  微流控细胞浓缩器通过螺旋通道实现高效富集，将1升样本中1×10^5 cells/mL的微藻浓度提升至10^7 cells/mL，荧光信号增强百倍并改善物种特异性检测，为有害藻华早期监测提供高通量解决方案。

  来源：Bioresource Technology

  时间：2026-04-18

• 综述：利用天然深共晶溶剂辅助的非对称交流电化学技术实现重金属的还原以及畜禽粪便中养分的保留

  畜禽粪便中重金属高效去除与营养保留机制研究：提出自然深共熔溶剂（NADES）辅助不对称交替电流电化学（AACE）工艺，Zn、Cu、Pb去除率达81%、69%、67%，氮磷保留率超83%。机制包括NADES破坏纤维素-木质素结构促进重金属释放，AACE通过正/负极迁移与还原沉积实现重金属去除及EDTA再生，工艺节能且电极可重复使用。

  来源：Bioresource Technology

  时间：2026-04-18

• 综述：机器学习辅助技术在外源性物质对厌氧消化影响预测方面的研究进展

  外源物质（包括添加剂和污染物）对微生物活性、群落结构和代谢功能具有双重作用，现有数学模型在预测复杂机制时存在适应性差、结构复杂、参数标定难等问题，而机器学习（ML）在AD建模中展现出高效、精准的优势，可处理非线性、多因素耦合响应，为优化调控提供新方法。

  来源：Bioresource Technology

  时间：2026-04-18

• 将宏基因组学与可解释性人工智能相结合，利用全规模厌氧消化技术对食物废弃物处理进行建模

  厌氧消化（AD）利用食物废弃物（FW）生产甲烷，本研究通过11种AI模型评估FW厌氧消化的甲烷产量预测能力，发现优化后的1D-CNN模型表现最佳，并借助可解释AI（XAI）识别关键预测因子，如产甲烷菌Methanothrix的丰度，通过基因组分析验证了微生物群落的生态机制。

  来源：Bioresource Technology

  时间：2026-04-18

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