学科: 化学工程与技术

本研究发现，微液滴界面的强电场可显著延长由工业亚硫酸盐污染物产生的水合电子寿命，降低二氧化碳还原反应能垒，提高反应效率和产物选择性。机器学习表明微液滴尺寸是调控反应的关键因素，在实验室放大的系统中实现了近99%的甲醇选择性。

标签: 二氧化碳还原 微液滴 机器学习 水合电子 选择性

固态电池虽有高能量密度和安全性的优势，但其正极材料的循环稳定性差限制了应用。研究发现，层状氧化物正极的电-化-力耦合作用是导致性能衰退的关键。通过先进X射线成像技术，揭示了裂纹引发的化学不均匀性和锂离子扩散受阻问题。采用铌酸锂涂层显著提升了材料稳定性和循环性能。

标签: 固态电池 微裂纹 正极材料 电-化-力耦合 铌酸锂涂层

瑞士洛桑联邦理工学院的研究团队开发了一种新型3D打印技术，先打印水凝胶结构，再通过金属盐浸泡生成高密度金属或陶瓷材料，解决了传统方法中材料多孔、收缩严重的问题，具有高强度、低变形的优点。

标签: 3D打印 增材制造 水凝胶 纳米颗粒 金属陶瓷

本研究开发了一种光激活的纳米工程微藻免疫刺激剂（PCC@AuNP），可在肿瘤内持续产生氢气和氧气，并消耗乳酸，从而增强肿瘤免疫原性并重塑免疫抑制微环境。该方法能有效诱导癌细胞免疫原性死亡，激活免疫反应，清除原发和远端肿瘤，且无明显毒性，为癌症免疫治疗提供了安全高效的新策略。

标签: 光激活免疫治疗 免疫原性细胞死亡 微藻 氢气疗法 肿瘤微环境

本文利用原位原子力显微镜研究锂硫电池催化正极上的硫化锂（Li2S）转化过程，发现铂催化电极上Li2S呈三维球形沉积，反应动力学为零级，且在适当过电位下可实现均匀分布和可逆溶解，对提升电池性能具有重要意义。

标签: 催化电极 原位原子力显微镜 反应动力学 硫化锂 锂硫电池

2025年诺贝尔化学奖授予三位科学家，表彰他们开发金属有机框架（MOF）材料。这类分子‘笼子’具有多孔结构，可用于捕获二氧化碳、储存氢气、从空气中取水及药物输送，应用前景广泛。

标签: 分子笼子 碳捕获 药物输送 诺贝尔化学奖 金属有机框架

醋酸（即醋）虽有杀菌作用，但效果有限。挪威和澳大利亚研究人员发现，将碳钴纳米颗粒加入醋中可显著增强其杀菌能力，对耐药菌有效且不伤害人体细胞，有望应对抗生素耐药问题。

标签: 抗菌 纳米颗粒 耐药性 超级细菌 醋酸

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

新型复杂合金同时实现超高强度和高延展性，突破了传统金属材料强度与延展性难以兼顾的瓶颈，为制造兼具高强度和易加工性的金属材料提供了新可能。

标签: 位错 复杂浓合金 应变硬化 强度-延展性权衡 金属材料

AI被用于加速新材料发现，但其预测的许多晶体材料存在重复、不可行或不实用问题，引发争议。专家指出，AI需结合实验验证和对局限性的认知才能真正推动材料科学发展。

标签: 人工智能 密度泛函理论 晶体材料 机器人化学家 材料科学