学科: 计算机科学与技术

合成生物学中基因线路常因进化不稳定而失效。本研究提出STABLES策略，通过机器学习预测最优基因组合，融合目标基因与必需基因，并引入“渗漏”终止密码子，显著提升酵母中荧光蛋白和人胰岛素原的表达稳定性与产量。

标签: STABLES 合成生物学 基因融合 机器学习 进化稳定性

本文提出利用光学skyrmion探测复杂像差下的矢量自适应光学系统性能，尤其关注传统研究较少的消光像差。通过理论与实验验证，该方法可量化评估系统校正能力，为高维像差校正提供新路径。

标签: 偏振校正 光学skyrmion 庞加莱球 消光像差 矢量自适应光学

本文介绍了一种可编程的力学超结构，用于模拟多畴材料（如液晶弹性体）的微观相变与宏观力学性能。通过设计单元结构及其空间排列，实现了对畴结构的高度调控，并可视化了分子尺度下的复杂变形机制。该系统还可实现机械编码与可编程形状变换。

标签: 力学超结构 可编程变形 多畴材料 机械编码 液晶弹性体

本文介绍了一种在超冷锂-6原子气体中通过高频磁场调制实现弗洛凯-费什巴赫共振的新方法。该技术可精确调控原子间相互作用，抑制非弹性损耗，为量子模拟和奇异量子态研究提供了新途径。

标签: 双色驱动 弗洛凯工程 费什巴赫共振 超冷原子 量子模拟

AI代理正逐步应用于科学研究，可协助文献综述、数据处理和代码编写。尽管尚处早期阶段且存在错误风险，但其在药物发现、多专家协作模拟等方面展现出潜力，未来有望提升科研效率。

标签: AI代理 大语言模型 科学研究 自动化 药物发现

美国弗吉尼亚大学的徐宝兴教授团队开发出一种名为HydroSpread的新技术，可在水面上直接制造超薄软体机器人薄膜，避免传统方法易撕裂的问题，实现高精度、可控制的运动，有望推动医疗、电子和环境监测等领域的发展。

标签: HydroSpread 仿生设计 柔性电子 水面上制造 软体机器人

本文介绍了一种超宽带、即插即用的光子张量核心封装技术，采用多光纤接口和芯片上3D打印对准结构，实现低于1 dB的极低损耗。该技术适用于大规模光子芯片集成，具有高可靠性、可重复性和广泛适用性。

标签: 3D打印 低损耗封装 光子集成电路 光耦合器 即插即用

智利发生过多次强震，但2019年卡拉马深源地震因特殊机制异常强烈。研究发现，地震从冷区突破进入高温区，机制由脱水脆化转为热失控，导致震动增强，对地震预测和防灾有重要意义。

标签: 中深度地震 卡拉马地震 地震机制 热失控 脱水脆化

微软研究人员利用AI设计出类似蓖麻毒素、肉毒杆菌等致命毒素的基因序列，发现当前基因合成公司的安全筛查软件存在严重漏洞，多数序列未被识别，凸显生物安全防护不足。

标签: AI设计毒素 基因合成安全 生物安全漏洞 生物武器防范 红队测试

全球电力需求持续增长，25年内将占能源消耗超50%。为满足需求，高效环保的太阳能电池材料成为关键。瑞典查尔姆斯理工大学研究团队利用机器学习模拟，首次揭示了碘化铅甲脒在低温下的结构特性，为优化钙钛矿太阳能电池提供重要基础。

标签: 低温结构 太阳能电池 机器学习模拟 碘化铅甲脒 钙钛矿材料