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這本期刊走出了中國第一個自然科學諾獎，值得你的關注！

來源：測試GO 時間：2022-01-08 02:06:11 瀏覽：3271次

引言

2015年，諾貝爾生理學或醫學獎公布，中國科學家屠呦呦因發現青蒿素而榮獲該獎，成為首獲科學類諾貝爾獎的中本土科學家。屠呦呦在青蒿素上的成就毋庸置疑，而這離不開她于1977年以“青蒿素結構研究協作組”名義發表于《科學通報》的一篇論文《一種新型的倍半萜內酯——青蒿素》。

到底是什么樣的國產期刊，居然發表了諾獎級別的科研成果？本期，筆者將帶領大家一覽《科學通報》！

期刊簡介

科學通報（英文名，Science Bulletin）是由中國科學院（CAS）和中國國家自然科學基金會（NSFC）共同創辦的多學科綜合類學術期刊，非OA雜志，創刊于1966年，由Elsevier負責出版，現任主編為王恩哥院士（圖1）。

圖1 Science Bulletin期刊主編

Science Bulletin 主要報道自然科學各學科基礎理論和應用研究的最新研究動態，主要包括生命科學與醫學，地球科學，物理學（力學、天文學），化學，材料科學，工程科學以及自然科學各新興學科和交叉學科領域的最新研究進展。除Short Communication、Article、Perspective、Review等論文和評述類欄目外，期刊還開設了News & Views、Research Highlight、Commentary、Correspondence等觀點、消息類欄目。

隨著影響力的提升，期刊近幾年的影響因子節節攀升，2021年最新影響因子為11.780（圖2），位列全球73種多學科綜合類期刊第7位，處于國際綜合類期刊Q1區。中科院文獻情報中心SCI期刊分區1區；中國科技期刊卓越行動計劃領軍期刊。該雜志的大部分文章都是來自于中國，其次是美國、澳大利亞、英格蘭、德國等?？梢?，Science Bulletin除了具有本土特色外，也正在吸引國外的優秀稿件，具有較強的國際影響力。

圖2 Science Bulletin近五年影響因子

那走出了中國第一個自然科學諾獎的期刊到底聚集了哪些優秀的文章呢？為此，筆者特意從Science Bulletin上選擇了其最新的部分高水平文章，進行了匯總解讀，希望籍此帶領大家一覽頂級國刊風采。

近期優秀成果解讀

層間調控用于二硫化鉬電催化高效加氫

電催化分解水是一種有效的制氫方法。然而，目前仍然依靠儲量少、價格高的貴金屬（如Pt和IrO₂）來催化其核心的電化學反應，這極大地限制了其大規模商業化應用。因此，在過去的幾十年里，研究人員一直致力于開發高活性、高穩定性、低成本的非貴金屬基電解水催化劑。儲量豐富、價格低廉的過渡金屬硫化物如MoS₂、CoS₂、Co₉S₈、FeS₂、Ni₂S₃、WS₂等，因其接近理想的氫吸附吉布斯自由能和獨特的電子結構，展示出優良的電催化產氫性能，有望代替貴金屬基析氫催化劑，受到了廣泛的關注。

有鑒于此，暨南大學高慶生教授等^[1]首次通過銨根或烷基胺陽離子的原位插層，發展了高效的非貴金屬加氫催化劑：二硫化鉬(MoS₂)。通過插層驅使MoS₂發生2H→1T相變，有效地改善了其電子結構和表面疏水性，促進了含氧生物質分子的電化學加氫反應，并抑制了氫氣的析出。

在?0.25 ~ ?0.65 V（vs. RHE）電位范圍內，二甲胺陽離子插層的二硫化鉬（MoS₂-DMA）能夠高效電催化糠醛（FAL）合成糠醇，法拉第效率高達86.3%~73.3%，選擇性>95.0%，優于MoS₂和傳統金屬催化劑。該材料優越的加氫性能源于催化劑對中間體較強的化學吸附和表面疏水性。該催化劑同時增強了關鍵反應物種Hads和FALads在邊緣位點的化學吸附，從而加快了表面速控步驟；同時，疏水性的提高有利于FAL與電極材料接觸，克服擴散的限制。

可見，利用原位插層的方法能有效地調控MoS₂性質，使得其從典型的析氫電催化劑轉變為高效的電化學加氫催化劑，這將拓寬電化學有機合成催化劑開發思路。

圖3 不同MoS₂的圖解及形貌結構表征

圖4 不同MoS₂的電催化性能

圖5 MoS₂-DMA的理論計算

堿摻雜錫鉛鈣鈦礦用于高效近紅外發光二極管

發射波長在800~1000 nm的近紅外光源在生物成像、醫療、虹膜識別、光通信等領域有著廣泛的應用。傳統的基于III-V族半導體的近紅外發光二極管（NIR-LEDs）制備工藝復雜，價格較貴。此外，溶液法制備的基于有機半導體和量子點的NIR-LEDs目前仍存在許多問題，最高外量子效率（EQE）僅為4%-8%。

金屬鹵化鈣鈦礦是一種新型的光電器件半導體材料，如鈣鈦礦太陽能電池（PSCs）和鈣鈦礦發光二極管（PeLEDs）。近年來，PeLEDs技術發展迅速，鉛基PeLEDs的最大EQE甚至達到了20%以上。將錫（Sn）摻入鉛基鈣鈦礦是降低近紅外發光二極管鈣鈦礦帶隙的直接方法，混合Sn-Pb鈣鈦礦具有成本低廉，及在近紅外光波段波長連續可調的優勢。然而，Sn²⁺和Pb²⁺離子半徑的差異會導致薄膜內部產生應力和缺陷，光電特性變差。

有鑒于此，中國科學技術大學肖正國教授課題組^[^2]通過摻雜離子半徑較小的堿金屬陽離子（Cs⁺，Rb⁺，K⁺）來釋放Sn-Pb鈣鈦礦中的應力，并鈍化缺陷。研究結果表明，K⁺摻雜后，薄膜結晶性明顯提高，缺陷濃度降低。基于K⁺摻雜的Sn-Pb混合鈣鈦礦薄膜制備的NIR-LEDs的EQE達到9.6%，是目前Sn-Pb混合鈣鈦礦LED的最高值。

研究人員還通過調節Sn的比例，獲得了發射波長在868~917 nm區間連續可調的高效率NIR-LEDs。此外，摻雜后的能量無序和陷進密度降低，操作穩定性也明顯提高。這項工作為制備具有可調諧近紅外波長的高質量鉛錫混合鈣鈦礦薄膜提供了一條重要的途徑，具有廣闊的應用前景。

圖6堿陽離子摻雜效應的研究

圖7 Sn_0.2Pb_0.8-鈣鈦礦混合膜的器件性能

具有先進結構的ZIF-L膜用于高效H₂/CO₂分離

金屬有機骨架（Metal organic frameworks，MOFs）是通過金屬單元和有機連接物之間的配位而構建的，本質上具有多孔骨架和優異的成分多樣性。由于其在分子尺度上連續多孔的結構，在涉及材料的生物、化工和儲能等多個領域都有廣泛的應用。

基于MOFs制備的MOF膜在低能耗化工分離領域同樣具有廣闊應用前景，其關鍵在于膜的微結構設計，所面臨重要挑戰有：（1）如何降低膜層厚度以極大減小傳質阻力；（2）如何調控膜的孔道取向以優化分子選擇性傳輸；（3）如何強化晶界結構以最大程度減少缺陷流，進而實現高滲透率和高分離選擇性。

有鑒于此，中國科學院楊維慎團隊^[^3]利用原位界面組裝策略制備了一種類沸石咪唑骨架薄膜，記為ZIF-L膜。通過調變配體濃度，可將膜層完全限制在載體孔隙內，形成高度取向的膜-載體互鎖型復合微結構，膜表觀厚度為零，充分滿足了上述設計原則。

ZIF-L膜的氣體測試結果顯示，其H₂/CO₂分離因子超過200，H₂滲透率達4000 GPU以上，性能位于工業應用目標區域（H₂滲透率>1000 GPU，H₂/CO₂分離因子>60），為迄今H₂/CO₂分離性能最優的ZIF-L膜。再者，這種具有膜-載體互鎖型復合微結構的ZIF-L膜，展現出良好的機械穩定性，膜層完全嵌入支架的空隙中，而不是傳統的在支架表面堆砌，最終形成以氧化鋁顆粒作為支架的完整復合材料。在硅橡膠的反復摩擦下，不會造成選擇性下降。這為MOF膜的微結構設計提供了重要方向。

圖8 ZIF-L膜的微觀結構設計

圖9 ZIF-L膜的分離特性

用于計算材料信息學的人工智能輔助數據驅動基礎設施

未來，基礎科研領域的發展將構筑于數據與人工智能的基礎之上。對此，我們應該抓住AI時代的發展契機，積極構建基礎科研數據庫，高效利用人工智能技術，搶占技術創新高地，實現材料、化學、物理等基礎科研領域的大發展。

材料信息學或材料基因工程作為新興的材料研究與設計范式，通過深度結合材料大數據與人工智能機器學習算法，正在加速新材料、新功能和新原則的創新發現。如何高效產生、收集、管理、學習和挖掘大規模材料數據是開展材料信息學或材料基因工程研究的關鍵。

有鑒于此，吉林大學張立軍團隊^[^4]從人工智能的角度為滿足“材料設計”的研究需求而設計了一款分析軟件JAMIP（Jilin Artificial-intelligence-aided Materials-design Integrated Package），該軟件涵蓋半導體材料、介電材料、金屬材料等材料體系，為基于功能材料大數據與機器學習算法結合的新材料發現和設計提供了工具支撐。

JAMIP軟件基于Python語言開發，代碼開源，既可以基于結構原型數據庫高效開展大規模高通量材料計算，也可以實現對計算任務更精細的控制及新任務流程的靈活定制。軟件包主體框架包含以高通量材料計算為核心的數據產生、數據收集、管理工具及數據存儲、機器學習/數據挖掘等功能模塊。

機器學習模塊集成了數據預處理、數據特征工程，以及常用機器學習算法的模型構建和性能評估子模塊。軟件各模塊之間高度融合，能夠高效產生、分析、管理和學習計算材料大數據，為開展材料信息學或材料基因工程研究、實現新材料設計提供專業化的操作軟件平臺。

作者相信，隨著不斷的開發和改進，其開發的JAMIP軟件將成為計算材料信息學所需基礎設施的重要補充，并將有助于從計算方面加速新材料的發現和設計。

圖10 JAMIP軟件的代碼框架概述

圖11 JAMIP軟件材料數據庫的整體視角

總結與展望

正如Science Bulletin期刊官網介紹的那樣，Science Bulletin 致力于快速報道自然科學各學科基礎理論和應用研究的最新研究動態、進展和學科發展趨勢，期刊對當前火熱的研究領域均有所涉獵。作為一本刊載過諾獎成果的國產期刊，Science Bulletin的未來非常值得期待。

參考文獻

[1] Jingwen Tan, Wenbiao Zhang, Yijin Shu, et al. Interlayer engineering of molybdenum disulfide toward efficient electrocatalytic hydrogenation. Science Bulletin, 2021, 66(10): 1003-1012. DOI: 10.1016/j.scib.2020.11.002.

[2] Huanqin Yu, Wenjing, Chen, Zhibin Fang, et al. Alkalis-doping of mixed tin-lead perovskites for efficient near-infrared light-emitting diodes. Science Bulletin, 2021. DOI: 10.1016/j.scib.2021.07.021.

[3] Kun Yang, Sulei Hu, Yujie Ban, et al. ZIF-L membrane with a membrane-interlocked-support composite architecture for H₂/CO₂ separation. Science Bulletin, 66 (2021), 1869–1876. DOI: 10.1016/j.scib.2021.05.006.

[4] Xin-Gang Zhao, Kun Zhou, Bangyu Xing, et al. JAMIP: an artificial-intelligence aided data-driven infrastructure for computational materials informatics. Science Bulletin, 66 (2021), 1973–1985.DOI: 10.1016/j.scib.2021.06.011.

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