一周前沿科技盘点〔174〕丨自催化法高效回收电子垃圾中的贵金属；特征相似性解码任务依赖的脑网络重组

传统贵金属回收方法污染大、能耗高。新开发的自催化浸出技术在常温下高效、清洁地从电子垃圾中回收金和钯，显著降低环境与经济成本。

传统脑网络分析依赖单一指标，难以反映任务中大脑的动态重组。中国科学院科研团队提出“特征相似性”方法，通过整合多维信号特征，显著提升对认知相关脑交互的刻画精度。

基于国际科技创新中心网络服务平台科创热榜每日榜单形成的一周科技记忆，我们推出《一周前沿科技盘点》专栏。今天，为大家带来第174期。

1《ACIE》丨自催化法高效回收电子垃圾中的贵金属

电子废弃物自催化回收机理

从电子废弃物中回收贵金属是减少原生矿产依赖、推动资源循环的重要途径，但传统方法如王水或氰化物浸出等方法存在严重的环境与健康风险。尽管光催化、压电催化和类芬顿等催化浸出技术可在较温和条件下实现金（Au）和钯（Pd）的回收，但仍依赖外部催化剂、过渡金属添加剂或高能耗输入，且后续处理复杂、易产生污泥。

针对这些问题，中国科学院广州能源研究所团队提出了一种无需外加催化剂的“自催化浸出”新策略：利用过一硫酸氢钾（PMS）与氯化钾（KCl）组成的混合水溶液，在常温下仅20分钟即可实现金的高效溶解（回收率超98.2%）。该过程由贵金属自身激活PMS和Cl⁻，原位生成单线态氧（¹O₂）和微量次氯酸（HOCl），二者协同将金氧化为高价态，并通过氯离子配位完成萃取。该方法无需额外能量或金属添加剂，大幅简化流程。经济评估显示，相比传统工艺，其能耗降低约62.5%，试剂成本下降约93.2%，展现出良好的实际应用前景。

该研究不仅揭示了自催化活性物种在金属浸出中的关键作用，也为电子废弃物中贵金属的绿色、可持续回收提供了全新路径。

原文链接：https://doi.org/10.1002/anie.202523660

2《Communications Biology》丨特征相似性解码任务依赖的脑网络重组

特征相似性和功能连接的分析流程

准确理解大脑功能与认知行为的关系，需要能灵敏捕捉脑网络动态交互的研究方法。然而，当前主流方法多依赖如皮尔逊相关等单一时间相关性指标，忽视了脑区间交互的多维特性，难以可靠揭示任务调控下脑网络的重组机制。

针对这一局限，中国科学院心理研究所研究团队开发了一种名为“特征相似性”的新型脑网络分析方法。该方法从各脑区的时间序列中提取多种具有明确神经生理意义的特征（如波动幅度、频谱特性等），并计算这些多维特征之间的相似性，从而系统刻画脑区及网络间的交互模式。研究验证表明，该方法不仅能有效识别已知功能网络结构——同一网络内脑区的特征相似性显著高于跨网络区域，还能揭示从单模态到跨模态皮层的功能梯度。更重要的是，相比传统功能连接方法，特征相似性对任务调节更为敏感。例如，在工作记忆任务中，背侧注意网络与视觉网络交互增强；而在长时记忆任务中，则与默认模式网络耦合更强，呈现出任务依赖的“双重分离”现象。值得注意的是，这一关键发现仅在49种成对交互指标中的3种特定参数组合下可被检测到，凸显该方法在灵敏度与特异性上的显著优势。

该成果为精准解析人类灵活认知行为背后的神经机制提供了有力工具。

原文链接：https://doi.org/10.1038/s42003-025-09165-7%E2%80%82

3《Physical Review Letters》丨用交变电场让摩擦几乎消失

双层h-BN的四种构型对应的一维和三维差分电荷密度以及构型的顶视和侧视图

摩擦是机械系统中普遍存在的现象，也是导致能量耗散、设备寿命缩短和运行效率下降的主要原因之一。如何实现摩擦的主动控制，一直是摩擦学与材料科学领域的核心挑战。

中国科学院兰州化学物理研究所在原子尺度摩擦控制领域取得进展。团队通过自主搭建的高通量计算平台LICP-FPHTC-Platform，研究了8种类h-BN滑移铁电材料不同电场下的电子极化、电荷密度分布和摩擦性能，结合理论分析，建立了摩擦与外电场之间的量化关系，实现了电场对摩擦性能的精准调控。

结果表明，通过施加交变电场，可动态调制层间极化状态，从而降低滑动能垒，实现接近零摩擦的“超润滑”状态。结合极化理论，进一步推导出超润滑对应的临界电场强度的计算公式，从理论上揭示了电场调控滑移铁电材料摩擦性能的机制。

原文链接：https://doi.org/10.1103/lxtd-r9z8

4《Journal of Hydrology》丨用AI看清“世界屋脊”上的冰湖变迁

兴都库什—喀喇昆仑—喜马拉雅地区冰湖分布

兴都库什—喀喇昆仑—喜马拉雅（HKH）地区的冰湖变化，是气候变化的重要指示器。由于该地区地形极为复杂，加之常年受到云层遮挡、地形阴影以及季节性积雪覆盖的影响，这些因素显著制约了冰湖自动制图的精度，使得对该地区冰湖现状及其动态变化的认知仍存在较大局限。

针对这一科学难题，中国科学院成都山地灾害与环境研究所等提出了一种基于人工智能技术的冰湖制图框架。该框架结合了干扰掩膜技术与U-Net深度学习模型，有效克服了传统方法在数据处理中的诸多瓶颈。基于这一框架，研究团队对HKH地区2000年至2022年间的冰湖变化进行了全面而系统的评估，为深入理解该地区的冰湖动态及其对气候变化的响应提供了重要的科学依据。

该研究构建的自动化制图框架，展现了深度学习技术在区域尺度冰湖监测中的巨大潜力。通过这一框架生成的长时间序列高精度数据集，不仅填补了现有数据的空白，更为深入理解气候变化对高山环境的影响机制、推进冰湖溃决洪水风险评估提供了关键的科学支撑。

原文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0022169425018475

5《Materials Today》丨高抗撕裂光固化3D打印弹性体问世

光固化3D打印在柔性传感、软体机器人和防护装备等领域的应用，受限于传统弹性体力学性能不足，尤其是抗撕裂性差。

中国科学院福建物质结构研究所研究团队针对这一问题，基于自主研发的线扫描光固化3D打印（LSVP）系统，开发出一种兼具高抗撕裂性、自修复性和可回收性的新型光固化弹性体。团队在甲基丙烯酸-2-(叔丁基氨基)乙酯封端的聚氨酯丙烯酸酯预聚物上接枝脲基嘧啶酮（UPy）基团，构建无单体树脂体系，并通过调控多重氢键密度，形成高链缠结与动态物理交联协同的拓扑网络。结合光热双重固化与LSVP技术，有效克服了高黏度树脂的打印难题，避免了传统活性稀释剂对性能的削弱。所制备的UPyA-0.10弹性体表现出卓越综合性能：拉伸强度超40 MPa，断裂伸长率约1000%，韧性达144 MJ m⁻³以上，断裂能高达189.42 kJ m⁻²，可承受近9.8 kg拉伸载荷而无裂纹扩展。材料还具备优异的自修复与多次再加工能力，力学性能稳定。

该工作突破了光固化弹性体“强则脆、韧则弱”的传统局限，为高性能柔性3D打印材料的设计提供了新范式，在柔性电子、结构防护及医疗器械等领域具有广阔应用前景。

原文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1369702125005176

6《Advanced Science》丨胰岛增殖细胞的“身份标签”被找到

CD168+细胞作为保守的增殖性胰岛细胞表面标志物

促进胰岛β细胞增殖以恢复其功能，是糖尿病治疗的一个重要研究方向。

中国科学院分子细胞科学卓越创新中心等团队鉴定出了跨物种保守的胰岛增殖细胞表面标志物CD168（由Hmmr基因编码），并系统解析了β细胞成熟过程中的表观与转录调控动态。研究发现，CD168特异性富集于具有高增殖活性、低胰岛素表达的胰岛细胞中。在成年小鼠胰岛中，CD168⁺细胞约占0.5%，与增殖标志Ki67高度共定位，主要处于G2/M期。该标志物在人类胰岛及胰腺神经内分泌肿瘤的增殖细胞中同样高表达，显示其跨物种保守性。团队进一步构建了CD168CreERT2谱系示踪小鼠模型，实现对胰岛增殖细胞的无差别标记。示踪结果显示，CD168⁺细胞分裂后形成的双细胞克隆中，87.4%为单β细胞谱系，另有少量α、δ、PP细胞及4.9%多潜能谱系，表明其主要贡献于β细胞扩增。此外，CD168在小肠、肝脏、睾丸等多个组织中也标记增殖细胞，具有广泛适用性。结合RNA-seq与ATAC-seq多组学分析，研究绘制了β细胞从不成熟到成熟过程中表观基因组重构与转录网络的动态轨迹。

该工作不仅提供了研究胰岛细胞增殖与分化的关键工具，也为开发基于内源再生的糖尿病治疗策略奠定了重要基础。

原文链接：https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/advs.202510590

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