清華：近期科研成果掃描

電子系盛興研究組在基於微型光電上轉換器件的植入式光源方面取得重要進展

6月11日，清華大學電子系盛興研究組在《美國科學院院刊》（PNAS）發表了題為《基於微型光電上轉換器件的植入式光源》（Microscale optoelectronic infrared-to-visible upconversion devices and their use as injectable light sources）的研究論文。通過設計製備新型的半導體光電異質結構，實現了從紅外光到可見光的高效、快速的轉換。製備的微型光源被植入活體動物體內，實現了對生物神經系統的有效光遺傳調控。該研究成果為低創傷、無線、植入式光電神經介面的研究開闢了新的方向。

光子上轉換（photon upconversion）是將多個低能量光子轉換成高能量光子的過程，即發射光的波長小於吸收光的波長。這種獨特的反斯托克斯（anti-Stokes shift）發光的現象在生物醫療、紅外探測、太陽能利用等方面有著重要的應用。然而，傳統基於稀土元素、有機等熒光材料的上轉換過程基於非線性的能量躍遷機制，需要高相干性和大功率激發光源激發，具有相對較低的轉換效率和緩慢的響應速率。

基於半導體異質結構的紅外-可見光上轉換器件及陣列

本文提出了新型的光電半導體異質結構的設計，製備出高度集成化的微型植入式波長上轉換器件，成功的實現從近紅外光到可見光各波段的發光上轉換。通過運用新型的光-電轉換機制，克服了傳統非線性上轉換材料的一系列問題，實現了低光照下的線性近紅外到可見光的上轉換，同時將能量轉換的響應時間縮減至納秒量級。通過特殊的轉移和封裝方式，實現了可靠性高、生物兼容性好的植入上轉換微型光源。

植入活體動物神經系統的微型上轉換器件

這種可無線控制和遠程激發的上轉換微型光源不僅解決了傳統的植入式光纖、電纜等的有線光電能量傳輸方式的束縛，而且打破了電感耦合及電磁輻射等無線供能方式中大尺寸器件和傳輸距離的限制。通過與生物醫學研究人員合作，將波長上轉換光源探針植入活體動物皮下，利用近紅光處於生物組織透明窗口波段範圍和可穿透深層組織的特點，成功的激發和調製器件發射可見光。結合光遺傳技術，將微型上轉換光源植入動物腦內，利用近紅外光成功實現了對神經系統的光學調控。該研究為低創傷、無線、植入式光電神經介面的實現提供了新的研究思路。

清華大學電子系助理教授盛興為本文的通訊作者，電子系博士後丁賀和北京生命科學研究所-清華大學生命科學學院2014級博士生盧立輝為共同第一作者，合作者包括北京生命科學研究所-清華大學生命科學學院羅敏敏教授，清華大學材料學院助理教授尹斕、 趙凌雲副研究員，賓夕法尼亞州立大學的助理教授諾爾·吉賓克（Noel C. Giebink）等。

航院張一慧課題組在具有非常規溶脹性質的軟質力學超材料研究上取得重要進展

6月8日，清華大學航天航空學院張一慧課題組與北京理工大學教授、清華大學雙聘教授方岱寧課題組合作，在《科學進展》（Science Advances）期刊上發表了題為《具有非常規溶脹行為及可調控應力應變曲線的軟質力學超材料》（Soft mechanical metamaterials with unusual swelling behavior and tunable stress-strain curves）的研究論文，系統報道了一類具有負溶脹等非常規溶脹性質以及可調控「J」型應力-應變曲線的軟質力學超材料。

具有極端面積/體積變形能力的超材料在航空工程、光學和微電子領域有著廣泛的應用。然而現有的負溶脹超材料變形範圍較小，且不具備各向異性的性質，很難實現對材料面積/體積變化的大幅調控，在很大程度上限制了該類力學超材料的發展和應用。

A圖為網狀材料吸水和脫水過程中的構型演變。B圖為溶脹應變隨時間演變的曲線圖。C圖為對應吸水/脫水狀態下的應力-應變曲線。比例尺為40毫米

為解決上述問題，航院張一慧課題組提出了一種基於平面點陣的異質材料組裝設計。該設計基於複合梁的偏心原理，利用不同層材料吸水變形過程中膨脹變形的差異，實現網狀材料整體的較大膨脹和收縮。其微結構採用了馬蹄形的三層夾心設計，有效解決了變形過程中界面分離以及結點自接觸的問題。結合先進增材製備技術，利用高精度多材料光固化噴墨型3D印表機，實現了該網狀超材料的數字化製備。

在《科學進展》論文中，研究團隊首先展示了網狀材料的吸水變形和脫水回復的過程，驗證了網狀材料的變形可逆性；詳盡闡述了網狀材料的變形機制以及調控原理，建立了定量的力學預測模型；通過有限元模擬和理論分析，提出了具有非常規溶脹行為的超材料設計方法，並實現了網狀材料力學性質的各向異性調控。研究表明新設計的網狀材料具有獨特的「J」型應力-應變曲線，通過控制吸水時間，可以精確控制網狀材料的彈性模量及臨界應變等力學性質，在可展開天線和軟體機器人的構型主動控制方面有著重要的潛在應用。

各向異性大溶脹行為設計，其中紅線表示本項工作中展示的溶脹行為

張一慧副教授與方岱寧教授為本文的共同通訊作者。清華大學航院2016級博士生張航為本文的第一作者。合作者包括清華大學航院博士後郭曉崗和2014級本科生鄔軍。

論文鏈接：

http://advances.sciencemag.org/content/4/6/eaar8535

生命學院楊雪瑞研究組提出長非編碼RNA NEAT1在前列腺癌中的促癌作用新機制

6月5日，清華大學生命學院楊雪瑞研究組在《癌症研究》（Cancer Research）發表文章《NEAT1在前列腺癌細胞中通過CDC5L-AGRN轉錄調控通路的促癌作用》（Oncogenic properties of NEAT1 in prostate cancer cells depend on the CDC5L-AGRN transcriptional regulation circuit）。文章中鑒定了長非編碼RNA（lncRNA）NEAT1在前列腺癌細胞中的促癌作用，首次提出NEAT1協助轉錄因子CDC5L調控靶基因AGRN，從而加速腫瘤細胞增殖與腫瘤生長的新機制。

NEAT1是一種長約3.2kb的非編碼RNA，它主要富集於細胞核中，是形成與維持細胞核亞結構paraspeckle的關鍵非編碼RNA。在前列腺癌中，NEAT1被發現有促癌作用，但其分子機制並不清楚。楊雪瑞研究組的主要研究方向之一是lncRNA在癌症中的生理功能與分子機制。鑒於lncRNA種類複雜、功能多樣、已知信息缺乏的現狀，研究組首先採用多組學大數據挖掘的手段，設計一系列數據整合分析演算法，通過對細胞內轉錄調控關係的定量分析，鑒定影響重要轉錄調控通路的lncRNA分子。

長非編碼RNA NEAT1通過CDC5L-AGRN轉錄調控通路影響前列腺癌細胞周期與增殖的作用機制

本研究使用癌症大規模組學資料庫TCGA（The Cancer Genome Atlas）的資源，基於約500例前列腺癌組織的多組學數據，系統分析了該類腫瘤環境中lncRNA對轉錄調控網路的影響。分析結果顯示NEAT1可能調控多個轉錄因子的功能活性，其中轉錄因子CDC5L與NEAT1有直接的互作結合。在此基礎上，研究組設計了一系列分子生物學與癌症生物學實驗，不僅驗證了數據分析所作預測，而且詳細闡明了NEAT1在前列腺癌中促癌作用的分子機制。

研究發現，NEAT1招募並富集CDC5L蛋白至細胞核中的paraspeckle，促進CDC5L對靶基因AGRN的轉錄激活作用，而在前列腺癌細胞中，AGRN起到了促進DNA損傷修復的作用。對NEAT1表達水平的敲低抑制了CDC5L-AGRN轉錄調控通路的活性，導致前列腺癌細胞DNA損傷的累積，影響細胞周期與增殖。事實上，許多腫瘤中有p53等DNA損傷修復機制的缺失，因此，在腫瘤細胞中誘導大規模DNA損傷有抑制腫瘤發展的功能。楊雪瑞研究組首次發現非編碼RNA NEAT1在控制DNA損傷、維持腫瘤細胞增殖與細胞周期中的關鍵作用。基於此機制，NEAT1表現出作為前列腺癌治療靶點的潛力。

楊雪瑞研究組的發現體現了研究重要生物學問題方面，合理高效的大數據分析策略在發現生物學線索、預測功能與機制、提出可驗證假說等方面的獨特優勢。特別是針對缺乏研究積累及研究線索的lncRNA功能研究，深度的數據挖掘與預測可以有效指導後續的機理研究。楊雪瑞研究組將繼續採用該「干、濕實驗」結合的策略，系統研究lncRNA以及其它調控因子在腫瘤發生髮展中的作用機制。

清華大學生命學院博士生李新為本文的第一作者，楊雪瑞研究員為本文的通訊作者。

論文鏈接：

http://cancerres.aacrjournals.org/content/early/2018/06/05/0008-5472.CAN-18-0688

微納電子系可重構計算團隊提出人工智慧計算晶元的存儲優化新方法

6月2-6日，第45屆國際計算機體系結構大會（International Symposium on Computer Architecture，簡稱ISCA）在美國洛杉磯召開。清華大學微納電子系博士生塗鋒斌在會上做了題為《RANA：考慮增強動態隨機存取存儲器刷新優化的神經網路加速框架》（RANA: Towards Efficient Neural Acceleration with Refresh-Optimized Embedded DRAM）的專題報告。該項研究成果大幅提升了人工智慧計算晶元的能量效率。

微納電子系博士生塗鋒斌在大會上作學術報告

國際計算機體系結構大會是計算機體系結構領域的頂級會議。本次大會共收到378篇投稿，收錄64篇論文，塗鋒斌報告的研究論文是今年大會中國唯一被收錄的署名第一完成單位的論文。清華大學微納電子系尹首一副教授為本文通訊作者，塗鋒斌為本文第一作者，論文合作者還包括清華大學微納電子系魏少軍教授和劉雷波教授。

隨著人工智慧應用中神經網路規模的不斷增大，計算晶元的大量片外訪存會造成巨大的系統能耗，因此存儲優化是人工智慧計算晶元設計中必須解決的一個核心問題。可重構研究團隊提出一種面向神經網路的新型加速框架：數據生存時間感知的神經網路加速框架（RANA）。RANA框架採用了三個層次的優化技術：數據生存時間感知的訓練方法，混合計算模式和支持刷新優化的增強動態隨機存取存儲器（eDRAM）存儲器，分別從訓練、調度和架構三個層面優化整體系統能耗。實驗結果顯示，RANA框架可以消除99.7%的eDRAM刷新能耗開銷，而性能和精度損失可以忽略不計。相比於傳統的採用SRAM的人工智慧計算晶元，使用RANA框架的基於eDRAM的計算晶元在面積開銷相同的情況下可以減少41.7%的片外訪存和66.2%的系統能耗，使人工智慧系統的能量效率獲得大幅提高。

數據生存時間感知的神經網路加速框架（RANA）

微納電子系可重構計算團隊近年來基於可重構架構設計了Thinker系列人工智慧計算晶元（Thinker I，Thinker II，Thinker S），受到學術界和工業界的廣泛關注。可重構計算團隊此次研究成果，從存儲優化和軟硬體協同設計的角度大幅提升了晶元能量效率, 為人工智慧計算晶元的架構演進開拓了新方向。圖文 | 電子系、航院、生命學院、微納電子系編輯 | 粽 清華大學

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