在动力系统理论中，通过引入势函数与尺度参数，构建了三种尺度接受拓扑上度量平均维数以及相对应的尺度接受测度上度量平均维数，并系统探讨了它们之间的内在联系.该推广使得系统在不同尺度下的局部复杂性与全局统计行为得以精确量化.关键成果在于证明了子集上带势函数的尺度接受上度量平均维数的变分原理，从而为该方向的研究提供了新的理论工具与分析路径.
SUMO(small ubiquitin-like modifier, SUMO)化修饰动态可逆，在真核生物中广泛存在并发挥重要功能.SUMO蛋白酶负责底物蛋白的去SUMO化(异肽酶活性)和前体SUMO分子的成熟(内肽酶活性),对于SUMO化循环的正常运行和底物蛋白的功能发挥不可或缺.近年来在小鼠和人类中新发现了一类隶属于Desi家族的SUMO蛋白酶，前人通过同源序列比对在拟南芥中发现了8个Desi蛋白，目前，仅有Desi3A的功能被报道，且该功能与其异肽酶活性直接相关，然而Desi3A是否具有内肽酶活性以及其他7个成员的酶活性仍不明确.从酶活性入手对Desi功能进行研究是个有效策略，因此本研究以Desi3A为例，将其构建到pGEX-6P-1原核表达载体上，通过诱导、表达、纯化后进行体外检测.CBB染色和WB实验证实，GST-Desi3A能够在BL21(DE3)中正常表达.将纯化后的GST-Desi3A与preSUMO1-EBS分别孵育不同时间，发现在1、3、5 h这3个时间点时，Desi3A均未能将preSUMO1-EBS切开，而阳性对照GST-ESD4在1 h内能将preSUMO1-EBS完全切开，表明Desi3A可能不具备切割前体SUMO分子的内肽酶活性，或者是活性太低，需要延长孵育时间或优化条件才能被检测到.该研究不仅为Desi家族的原核表达和蛋白纯化提供了方法上的参考，而且为研究其酶活性和功能奠定了基础.
<正>植物体所有胚后发育的器官都是由植物各级分生组织分化发育而来．分生组织的产生、维持及分化受到精细的程序化调控．同时动植物干细胞具有类似的调控机制，基于植物干细胞的研究结果对于动物干细胞及癌症研究有重要的借鉴作用．刘西岗教授研究团队围绕“植物分生组织维持及分化的分子网络调控机制”开展研究，系统解析了植物各级分生组织（包括根尖、茎尖及花分生组织）在活性维持、分化、响应外界环境的多分子调控网络．
阐明塞罕坝不同林龄华北落叶松(Larix gmelinii var.principis-rupprechtii)人工林土壤持水量演变规律及主导因素，为人工林水源涵养功能精准提升提供科学依据.以塞罕坝4个林龄(15、25、36、52 a)华北落叶松人工林和退化沙地为对象，测定0～1 m深度土壤的持水量及相关环境因素，解析林龄对人工林土壤水源涵养的影响.结果表明，1)华北落叶松人工林土壤饱和持水量、毛管持水量、田间持水量分别为(5 222.14±196.02) t/hm2,(4 959.37±194.77) t/hm2,(3 844.39±378.72) t/hm2.随林龄增加，土壤持水量显著增加，饱和持水量、毛管持水量在52 a时显著大于其他林龄(P<0.05),而田间持水量在25 a时达最大值.2)土壤持水量与土壤容重、酸碱度、砂粒含量呈显著负相关关系(P<0.05);与土壤水分含量、总孔隙度、毛管孔隙度、粉粒含量、粘粒含量、有机质、林分密度、郁闭度、凋落物层现存量、根系生物量、林龄呈显著正相关关系(P<0.05).3)方差分解结果显示，土壤理化性质和林分因子共同解释土壤饱和持水量、毛管持水量、田间持水量变化的71.85%、70.20%和54.17%.其中毛管孔隙度对土壤饱和持水量、毛管持水量、田间持水量的单独解释率分别为27.97%、36.26%和28.92%;土壤水分含量对土壤饱和持水量、毛管持水量的单独解释率分别为43.88%和33.94%;根系生物量对田间持水量的单独解释率为25.25%.塞罕坝华北落叶松人工林土壤水源涵养能力总体呈现沿林龄序列不断增加的趋势.随林龄增加，土壤毛管孔隙度和水分、根系生物量的改变可较好地解释水源涵养功能的变化.
微/中塑料污染已经成为全球高度关注的新型环境问题，其研究多集中于海洋与土壤环境，而大气环境中微/中塑料污染的相关报道则较为匮乏.本文以石家庄市人口密集区大气环境微/中塑料为研究对象，采用室内浮选、镜检和红外光谱等方法，分析了石家庄市人口密集区大气环境微/中塑料的特征及沉降通量季节差异，初步探讨了采样点大气环境微/中塑料的潜在来源.研究结果表明：微塑料的类型以纤维为主，颜色以透明为主，纤维微塑料的粒径主要集中在1～3 mm;中塑料的类型仍以纤维为主，而颜色则以黄透明为主，粒径主要集中在5～25 mm;大气微/中塑料年沉降通量变幅在150.7～447.4 n/(m2·d),在季节上表现为夏季>冬季>秋季>春季；微/中塑料聚合物成分以人造丝(64%)和聚酯纤维(28%)为主，这表明纺织品中合成纤维的脱落和居民生活产生的塑料垃圾可能是微/中塑料的潜在来源.该研究可以为城市大气环境微/中塑料研究提供数据支撑，以加深人们对中国城市大气中此类污染的理解.
5-羟色胺(5-hydroxytryptamine, 5-HT)作为生物胺类神经递质，通过作用于不同亚型的受体，调节神经系统和激素信号通路，从而影响昆虫的行为模式和生理状态.近年来研究表明，5-HT受体作为潜在杀虫剂靶标具有广阔的应用前景.因此综述了近年来国内外有关5-HT受体在昆虫行为以及生长发育等方面的功能及调控机制，以期为新型杀虫剂研发及害虫防治提供新思路.
计算机视觉技术在智慧农业的应用中，经常面临开放环境下的分布外(out-of-distribution, OOD)样本识别差、细粒度分类能力不足等问题，比如草的图像分类问题.然而，传统基于CNN架构在开放场景下表现不佳，遇到与训练分布偏离的样本，不能够识别出OOD样本，并将其分配给类内标签，这会显著降低模型的稳定性.为此，提出一种基于视觉语言模型的分类方法，利用预训练好的CLIP(contrastive language-image pretraining)模型中的视觉编码器与文本编码器提取图像与文本的特征嵌入向量结合，通过特征相似度对比实现跨模态，匹配提升分类效果.首先，基于提示词引导粗粒度判别，快速区分已知类别与OOD类别图像；其次，对判定为已知类别的图像引入CUM-CLIP(custom adapter-CLIP)模块，执行细粒度识别，进一步区分具体子类别，从而实现精细化、层次化分类.该方法在小样本条件下显着提升了训练效率与模型泛化能力.实验结果表明，CUM-CLIP与传统模型相比，该方法在训练时间、计算成本和分类精度方面均表现出显著优势，验证了其在开放场景下的鲁棒性和实用性.本研究为智慧农业领域的图像分类任务提供了一种高效、低成本的解决方案，可为相关研究提供有价值的参考.
非线性薛定谔方程组是量子力学和光学领域中重要的偏微分方程之一.研究了四维三次非线性薛定谔方程组解的整体适定性与散射行为.首先通过集中紧-刚性定理方法将方程组的解归结为几乎周期解，然后，借助长时间的Strichartz估计和频率局部化相互作用的Morawetz估计，排除了快速频率转化情况和准孤立子情况，进而证明出方程组具有整体适定性并且解散射.本研究不仅解决了四维薛定谔方程组这一关键问题，发展的频率局部化估计方法也为处理更高维或更复杂非线性项的系统提供了新思路.
作为电池中的关键组成部分，MnO2凭借其低成本、高安全性及高理论比容量等优点，被视为一种极具潜力的正极材料.但在传统摇椅式离子嵌入反应电池中，多价阳离子嵌入困难且易破坏MnO2晶格结构，进而导致电池循环性能变差；同时传统电池电极制备流程复杂，阻碍了其大规模应用.基于MnO2溶解/沉积反应的水系电池具有高理论比容量(616 mAh/g)和较高的理论电位(1.991 V vs Zn/Zn2+),且无需提前制备电极即可使用等优势，成为新型水系电池的代表并备受关注.系统综述了MnO2基水系电池的反应机理和最新研究进展，并针对存在问题分析了已提出的改性策略，同时阐述了影响电荷储能机理的相关研究.最后对基于Mn2+/MnO2沉积/溶解化学的水系电池未来发展方向进行了展望，可为高性能水系电池的制备提供思路.