图1. 原理示意图。(a)具有对称性的磁光光子晶体平板示意图。(b)施加外磁场后，二维的表示将为和这两个一维表示。简并BIC成一对单态BIC，具有相反的手性和轨道角动量。
8月26日，物理学系光子晶体课题组研究发现了在磁光光子晶体中，由外加磁场带来的时间反演对称性破坏所产生的一类新型具有自旋-轨道锁定特性的手性连续谱中束缚态（BIC）。研究发现，对于具有六度旋转对称性的光子晶体平板，其中的简并BIC会在外加磁场时发生劈裂，形成一对具有相反手性（赝自旋）的BIC，且携带相反的轨道角动量。相关成果以“Spin-orbit-locking chiral bound states in the continuum”为题，发表在Physical Review Letters。
1.信息科学与工程学院张宗芝课题组成功制备高质量大面积拓扑狄拉克半金属二碲化铂（PtTe2）薄膜
8月2日，信息科学与工程学院张宗芝课题组与学研究团队利用脉冲激光沉积技术制备出高质量的大面积拓扑狄拉克半金属二碲化铂（PtTe2）薄膜，结合时间分辨飞秒激光泵浦-探测测量系统和拉曼散射光谱技术，系统研究了PtTe2薄膜的声子动力学特性，揭示了Eg模式声子的产生与光激发自旋极化电子的密切联系，并阐明了由电子-声子散射主导的Eg模式声子的耗散机制。该工作以“Anisotropic phonon dynamics in Dirac semimetal PtTe2 thin films enabled by helicity-dependent ultrafast light excitation”为题发表于国际权威学术期刊Light：Science & Applications。
8月13日，材料科学系、智慧纳米机器人与纳米系统国际研究院梅永丰教授课题组团队提出了一种新型微型化重构光谱仪设计，这一设计结合了传统光谱仪和计算重构光谱仪各自的优势，通过集成的自参考窄带滤波通道，使得人工智能算法可以在更高维度的参数空间进行光谱和算法参数的同时搜索。同时，该光谱仪可以通过成熟的集成电路工艺进行晶圆级制造，并具有毫米级尺寸，足以胜任大部分微型化光谱测试需求。研究成果在《美国科学院院刊》（Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America）上发表题为“CMOS-Compatible Reconstructive Spectrometers with Self-Referencing Integrated Fabry-Perot Resonators”论文，并当选为当期封面。
(a,b,c) 700hPa纬向风场, (d,e,f)500hPa位势高度场以及(g,h,i)地表气温气压场。左列为新试验强迫结果，中间列为观测中的异常，右列为传统试验强迫结果。
2. 环境科学与工程系王祥荣教授城市生态学研究团队发表新成果：新污染物锂在土壤-植物系统中的污染特征与毒理效应
8月29日，信息科学与工程学院詹义强、蔚安然教授团队针对钙钛矿太阳能电池当中的铅相关问题提出了基于二苯甲酮添加剂的钙钛矿光伏器件全生命周期铅管理策略。通过运用该策略，课题组实现了效率高达25.47%的钙钛矿光伏器件，并大幅提高了器件的紫外光照稳定性与运行稳定性，为该技术在航空航天领域的应用奠定了基础。该策略还有效抑制了钙钛矿光伏器件在生命末期破损时所导致的Pb2+泄漏。此工作为解决钙钛矿太阳能电池全生命周期铅相关问题提供了新的思路与方案。该成果以“Lead (Pb) Management in the Entire Life Cycle of Highly Efficient and Stable Perovskite Solar Cells”为题发表于Energy & Environmental Science期刊。信息科学与工程学院直博生刘凯为文章第一作者。
1.生物医学研究院王磊、桑庆、武田宇团队破解人类卵子“密码”，成果在Science期刊以长文形式发表
8月23日，生物医学研究院王磊/桑庆/武田宇团队联合上海交通大学附属国际和平妇幼保健院李文团队在Science期刊以长文（Research Article）形式发表题为“Mechanisms of minor pole-mediated spindle bipolarization in human oocytes”的文章。发现人卵纺锤体微管聚合启动后，会经历一段较长时间的“多极纺锤体”（Multipolar spindle）阶段，而后才形成双极状纺锤体，同时发现了调控纺锤体双极化的关键蛋白，并在临床多个卵子和胚胎发育异常患者中鉴定到编码这些关键蛋白的基因存在突变，从而揭示了人卵纺锤体双极化的独特生理病理机制。
图1 吊灯样细胞突触活性的持续变化引起锥体神经元AIS发生稳态可塑性变化，从而对抗因吊灯样细胞活性改变而引起的小鼠社交缺陷
8月2日，脑科学研究院/脑功能与脑疾病全国重点实验室邰一琳、何苗团队、脑科学转化研究院舒友生团队与上海交通大学医学院吕江腾团队在Science Advances合作发表题为《轴突——轴突型突触输入通过调节轴突起始段的结构和功能来驱动稳态可塑性》（Axo-axonic synaptic input drives homeostatic plasticity by tuning the axon initial segment structurally and functionally）的论文，报导了AIS在局部微环路水平的稳态调节机制，并揭示了其在调节小鼠社交行为中的生理意义。
8月6日，复旦大学附属肿瘤医院肿瘤内科胡夕春教授、罗志国教授领衔团队历时七年研究，发布了全球首个针对原发不明肿瘤的前瞻性随机对照临床研究成果，在国际上首次证实了原发不明肿瘤进行“部位特异性治疗”的有效性。研究表明，通过基因检测技术预测原发不明肿瘤患者的肿瘤组织起源，并进行“部位特异性治疗”的患者，中位无进展生存期达到9.6个月，显著优于“传统经验性化疗”方案的6.6个月，疾病进展风险降低32%，中位总生存延长9个月，有望成为原发不明肿瘤患者治疗新选择。国际肿瘤学期刊《THE LANCET Oncology》在线发表了这项重要临床研究。
图1 全人源纳米抗体n425靶向G蛋白四聚体内部的高度保守表位，且通过阻止四聚体构象变化抑制病毒的膜融合
8月20日，复旦大学金力院士和郑鸿翔副研究员团队在Molecular Biology and Evolution发表题为“MtDNA genomes reveal relaxed purifying selection during human population expansion after the Last Glacial Maximum”的研究论文。该研究整合了超过三万个全球人群线粒体基因组数据，通过系统进化分析和群体模拟等方法，发现在末次冰盛期后的现代人群主扩张过程中，扩张的线粒体支系所累积的非同义突变的比例较高，证实了负向自然选择的弱化，且极可能与环境选择压力的放松有关，并绘制了东亚人群具极限精度的线粒体DNA进化树。
9.复旦大学王红艳、安宇团队和哈佛大学沈亦平团队在BMJ发文分析基因组学时代中国防控出生缺陷的研究要点
8月30日，复旦大学妇产科医院王红艳教授团队、哈佛医学院波士顿儿童医院遗传学和基因组学部沈亦平教授和复旦大学人类表型组研究院安宇副教授合作，在国际权威期刊《英国医学杂志》（BMJ）上发表了题为“Research needs for birth defect prevention and control in China in the genomic screening era”的分析论文。研究团队回顾了我国出生缺陷防控策略的实施带来的机遇和挑战，分析了当前基因检测的现状与机遇。强调了在基因组医学时代，基于中国基因检测现状优先需要关注的研究要点，以推动出生缺陷防控策略有效实施。
10.类脑智能科学与技术研究院青年研究员Luis Pedro Coelho团队等构建全球微生物小蛋白目录
8月31日，类脑智能科学与技术研究院青年研究员Luis Pedro Coelho团队、特聘教授赵兴明团队以及名誉教授Peer Bork团队合作研究，从来源于75个不同栖息地的63,410个公开可用的宏基因组和87,920个高质量微生物基因组中构建了全球微生物smORF目录（GMSC），并对smORFs提供了全面的注释。基于该目录资源，研究团队还开发了GMSC-mapper工具，可为微生物基因组提供详细的smORFs注释。该成果发表在Nature Communications期刊，题为“A catalog of small proteins from the global microbiome”。
1.人工智能创新与产业研究院李昊/陆波/漆远团队揭秘“伏羲”次季节-季节预测模型 (FuXi-S2S)
8月1日，人工智能创新与产业研究院、上海科学智能研究院李昊研究员与漆远教授团队携手中国气象局气候研究开放实验室陆波研究员团队在Nature Communications期刊上发表题为“A machine learning model that outperforms conventional global subseasonal forecast models”的研究论文，详细介绍“伏羲”次季节-季节预测模型 (FuXi-S2S)。“伏羲”次季节-季节预测模型 (FuXi-S2S)在原始大模型的基础上，创新性地引入基于流依赖的智能扰动生成模块，显著提高FuXi-S2S预测的性能，可提供长达42天的全球日平均预报。此外，FuXi-S2S还可以识别导致极端事件发生的潜在前兆信号，这一能力在预测2022年巴基斯坦洪水期间的极端降雨方面得到验证。
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