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这本期刊走出了中国第一个自然科学诺奖，值得你的关注！

来源：测试GO 时间：2022-01-08 02:06:11 浏览：2370次

引言

2015年，诺贝尔生理学或医学奖公布，中国科学家屠呦呦因发现青蒿素而荣获该奖，成为首获科学类诺贝尔奖的中本土科学家。屠呦呦在青蒿素上的成就毋庸置疑，而这离不开她于1977年以“青蒿素结构研究协作组”名义发表于《科学通报》的一篇论文《一种新型的倍半萜内酯——青蒿素》。

到底是什么样的国产期刊，居然发表了诺奖级别的科研成果？本期，笔者将带领大家一览《科学通报》！

期刊简介

科学通报（英文名，Science Bulletin）是由中国科学院（CAS）和中国国家自然科学基金会（NSFC）共同创办的多学科综合类学术期刊，非OA杂志，创刊于1966年，由Elsevier负责出版，现任主编为王恩哥院士（图1）。

图1 Science Bulletin期刊主编

Science Bulletin 主要报道自然科学各学科基础理论和应用研究的最新研究动态，主要包括生命科学与医学，地球科学，物理学（力学、天文学），化学，材料科学，工程科学以及自然科学各新兴学科和交叉学科领域的最新研究进展。除Short Communication、Article、Perspective、Review等论文和评述类栏目外，期刊还开设了News & Views、Research Highlight、Commentary、Correspondence等观点、消息类栏目。

随着影响力的提升，期刊近几年的影响因子节节攀升，2021年最新影响因子为11.780（图2），位列全球73种多学科综合类期刊第7位，处于国际综合类期刊Q1区。中科院文献情报中心SCI期刊分区1区；中国科技期刊卓越行动计划领军期刊。该杂志的大部分文章都是来自于中国，其次是美国、澳大利亚、英格兰、德国等。可见，Science Bulletin除了具有本土特色外，也正在吸引国外的优秀稿件，具有较强的国际影响力。

图2 Science Bulletin近五年影响因子

那走出了中国第一个自然科学诺奖的期刊到底聚集了哪些优秀的文章呢？为此，笔者特意从Science Bulletin上选择了其最新的部分高水平文章，进行了汇总解读，希望籍此带领大家一览顶级国刊风采。

近期优秀成果解读

层间调控用于二硫化钼电催化高效加氢

电催化分解水是一种有效的制氢方法。然而，目前仍然依靠储量少、价格高的贵金属（如Pt和IrO₂）来催化其核心的电化学反应，这极大地限制了其大规模商业化应用。因此，在过去的几十年里，研究人员一直致力于开发高活性、高稳定性、低成本的非贵金属基电解水催化剂。储量丰富、价格低廉的过渡金属硫化物如MoS₂、CoS₂、Co₉S₈、FeS₂、Ni₂S₃、WS₂等，因其接近理想的氢吸附吉布斯自由能和独特的电子结构，展示出优良的电催化产氢性能，有望代替贵金属基析氢催化剂，受到了广泛的关注。

有鉴于此，暨南大学高庆生教授等^[1]首次通过铵根或烷基胺阳离子的原位插层，发展了高效的非贵金属加氢催化剂：二硫化钼(MoS₂)。通过插层驱使MoS₂发生2H→1T相变，有效地改善了其电子结构和表面疏水性，促进了含氧生物质分子的电化学加氢反应，并抑制了氢气的析出。

在−0.25 ~ −0.65 V（vs. RHE）电位范围内，二甲胺阳离子插层的二硫化钼（MoS₂-DMA）能够高效电催化糠醛（FAL）合成糠醇，法拉第效率高达86.3%~73.3%，选择性>95.0%，优于MoS₂和传统金属催化剂。该材料优越的加氢性能源于催化剂对中间体较强的化学吸附和表面疏水性。该催化剂同时增强了关键反应物种Hads和FALads在边缘位点的化学吸附，从而加快了表面速控步骤；同时，疏水性的提高有利于FAL与电极材料接触，克服扩散的限制。

可见，利用原位插层的方法能有效地调控MoS₂性质，使得其从典型的析氢电催化剂转变为高效的电化学加氢催化剂，这将拓宽电化学有机合成催化剂开发思路。

图3 不同MoS₂的图解及形貌结构表征

图4 不同MoS₂的电催化性能

图5 MoS₂-DMA的理论计算

碱掺杂锡铅钙钛矿用于高效近红外发光二极管

发射波长在800~1000 nm的近红外光源在生物成像、医疗、虹膜识别、光通信等领域有着广泛的应用。传统的基于III-V族半导体的近红外发光二极管（NIR-LEDs）制备工艺复杂，价格较贵。此外，溶液法制备的基于有机半导体和量子点的NIR-LEDs目前仍存在许多问题，最高外量子效率（EQE）仅为4%-8%。

金属卤化钙钛矿是一种新型的光电器件半导体材料，如钙钛矿太阳能电池（PSCs）和钙钛矿发光二极管（PeLEDs）。近年来，PeLEDs技术发展迅速，铅基PeLEDs的最大EQE甚至达到了20%以上。将锡（Sn）掺入铅基钙钛矿是降低近红外发光二极管钙钛矿带隙的直接方法，混合Sn-Pb钙钛矿具有成本低廉，及在近红外光波段波长连续可调的优势。然而，Sn²⁺和Pb²⁺离子半径的差异会导致薄膜内部产生应力和缺陷，光电特性变差。

有鉴于此，中国科学技术大学肖正国教授课题组^[^2]通过掺杂离子半径较小的碱金属阳离子（Cs⁺，Rb⁺，K⁺）来释放Sn-Pb钙钛矿中的应力，并钝化缺陷。研究结果表明，K⁺掺杂后，薄膜结晶性明显提高，缺陷浓度降低。基于K⁺掺杂的Sn-Pb混合钙钛矿薄膜制备的NIR-LEDs的EQE达到9.6%，是目前Sn-Pb混合钙钛矿LED的最高值。

研究人员还通过调节Sn的比例，获得了发射波长在868~917 nm区间连续可调的高效率NIR-LEDs。此外，掺杂后的能量无序和陷进密度降低，操作稳定性也明显提高。这项工作为制备具有可调谐近红外波长的高质量铅锡混合钙钛矿薄膜提供了一条重要的途径，具有广阔的应用前景。

图6碱阳离子掺杂效应的研究

图7 Sn_0.2Pb_0.8-钙钛矿混合膜的器件性能

具有先进结构的ZIF-L膜用于高效H₂/CO₂分离

金属有机骨架（Metal organic frameworks，MOFs）是通过金属单元和有机连接物之间的配位而构建的，本质上具有多孔骨架和优异的成分多样性。由于其在分子尺度上连续多孔的结构，在涉及材料的生物、化工和储能等多个领域都有广泛的应用。

基于MOFs制备的MOF膜在低能耗化工分离领域同样具有广阔应用前景，其关键在于膜的微结构设计，所面临重要挑战有：（1）如何降低膜层厚度以极大减小传质阻力；（2）如何调控膜的孔道取向以优化分子选择性传输；（3）如何强化晶界结构以最大程度减少缺陷流，进而实现高渗透率和高分离选择性。

有鉴于此，中国科学院杨维慎团队^[^3]利用原位界面组装策略制备了一种类沸石咪唑骨架薄膜，记为ZIF-L膜。通过调变配体浓度，可将膜层完全限制在载体孔隙内，形成高度取向的膜-载体互锁型复合微结构，膜表观厚度为零，充分满足了上述设计原则。

ZIF-L膜的气体测试结果显示，其H₂/CO₂分离因子超过200，H₂渗透率达4000 GPU以上，性能位于工业应用目标区域（H₂渗透率>1000 GPU，H₂/CO₂分离因子>60），为迄今H₂/CO₂分离性能最优的ZIF-L膜。再者，这种具有膜-载体互锁型复合微结构的ZIF-L膜，展现出良好的机械稳定性，膜层完全嵌入支架的空隙中，而不是传统的在支架表面堆砌，最终形成以氧化铝颗粒作为支架的完整复合材料。在硅橡胶的反复摩擦下，不会造成选择性下降。这为MOF膜的微结构设计提供了重要方向。

图8 ZIF-L膜的微观结构设计

图9 ZIF-L膜的分离特性

用于计算材料信息学的人工智能辅助数据驱动基础设施

未来，基础科研领域的发展将构筑于数据与人工智能的基础之上。对此，我们应该抓住AI时代的发展契机，积极构建基础科研数据库，高效利用人工智能技术，抢占技术创新高地，实现材料、化学、物理等基础科研领域的大发展。

材料信息学或材料基因工程作为新兴的材料研究与设计范式，通过深度结合材料大数据与人工智能机器学习算法，正在加速新材料、新功能和新原则的创新发现。如何高效产生、收集、管理、学习和挖掘大规模材料数据是开展材料信息学或材料基因工程研究的关键。

有鉴于此，吉林大学张立军团队^[^4]从人工智能的角度为满足“材料设计”的研究需求而设计了一款分析软件JAMIP（Jilin Artificial-intelligence-aided Materials-design Integrated Package），该软件涵盖半导体材料、介电材料、金属材料等材料体系，为基于功能材料大数据与机器学习算法结合的新材料发现和设计提供了工具支撑。

JAMIP软件基于Python语言开发，代码开源，既可以基于结构原型数据库高效开展大规模高通量材料计算，也可以实现对计算任务更精细的控制及新任务流程的灵活定制。软件包主体框架包含以高通量材料计算为核心的数据产生、数据收集、管理工具及数据存储、机器学习/数据挖掘等功能模块。

机器学习模块集成了数据预处理、数据特征工程，以及常用机器学习算法的模型构建和性能评估子模块。软件各模块之间高度融合，能够高效产生、分析、管理和学习计算材料大数据，为开展材料信息学或材料基因工程研究、实现新材料设计提供专业化的操作软件平台。

作者相信，随着不断的开发和改进，其开发的JAMIP软件将成为计算材料信息学所需基础设施的重要补充，并将有助于从计算方面加速新材料的发现和设计。

图10 JAMIP软件的代码框架概述

图11 JAMIP软件材料数据库的整体视角

总结与展望

正如Science Bulletin期刊官网介绍的那样，Science Bulletin 致力于快速报道自然科学各学科基础理论和应用研究的最新研究动态、进展和学科发展趋势，期刊对当前火热的研究领域均有所涉猎。作为一本刊载过诺奖成果的国产期刊，Science Bulletin的未来非常值得期待。

参考文献

[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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