杜宏武★★，化学与生物工程学院教授，博士生导师★★，大兴研究院执行院长，国家“科技奥运先进个人★”，教育部“新世纪优秀人才”，中关村“新国门领军人才”，长期从事高通量芯片检测，干细胞治疗等方面的研究工作★★★。

　　单细胞RNA测序（scRNA-seq）和Bulk RNA测序（RNA-seq）是探索细胞异质性★、发育分化和疾病机制的重要技术★。由于测序平台的技术限制以及酶解过程造成的细胞丢失，某些细胞类型在单细胞测序中有时会被遗漏★，例如足细胞、中间祖细胞★、神经元等。针对该问题目前已有一些解卷积算法提供了有益尝试★★★，但仍然需要更多的算法研究以共同解决测序中的“遗漏★★★”细胞问题★★。

　　此项研究★★，清华大学、北京理工大学和北京科技大学分别为第一、第二和第三单位公海赌船★。清华大学舒亮、张鑫、杨子奇和北京科技大学施小明为文章的共同第一作者，清华大学李敬锋教授、澳大利亚伍伦贡大学张树君教授和北京理工大学黄厚兵教授为文章共同通讯作者。

　　基于此，研究团队合作构建出具有隔离极性雪泥态（Isolated polar-slush★, IPS）结构的新型弛豫铁电体★。借助高通量相场模拟★★★，发现在Bi(Mg0★★★.5Ti0.5)O3-SrTiO3（BMT-ST）基弛豫铁电薄膜中通过大量Bi掺杂可以形成极性雪泥态；进一步通过Ti过量引起的晶界与非晶，可以形成IPS结构。通过组分优化设计，IPS结构可协同提升可逆极化强度和击穿场强，获得高储能密度、效率和性能优值（储能密度突破200J/cm3★，储能效率达到~79%）★★。该结果与实验测量性能结果趋势高度吻合★，验证了相场模拟有效性。

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　　近日★★★，杜宏武教授团队提出了“BulkTrajBlend”算法，这是一种专门用于解决测序数据中“遗漏”细胞问题的新算法。BulkTrajBlend采用基于beta-变分自编码器和图神经网络的算法★★，从整体RNA测序中解卷单细胞数据，帮助在重建的单细胞景观中识别★“遗漏”细胞，并用于增强单细胞的轨迹推断。

　　此外★★★，杜宏武教授团队还设计实现了“OmicVerse★★★”框架，这是世界范围内首个基于Python完成Bulk RNA测序和单细胞RNA测序全分析任务的框架★★。该框架统一了不同算法的输入输出，统一了数据的标准化范式，并且规范了40+不同算法的分析流程★★，提供了一个用户友好的API接口。同时，该框架还提供了具有一定艺术表现力的可视化结果输出★★，为我国单细胞RNA测序的规范有序发展提供了新策略。

　　施小明★★，数理学院讲师★★★，2018年博士毕业于北京科技大学凝聚态物理专业。长期致力于围绕多场耦合作用下铁电/金属微观组织形貌演化的关键共性问题开展研究★★★，构建了多套电-热-力耦合相场模型，并应用于复合材料、弛豫铁电压电、电卡和储能模拟★★。主持中央高校基本科研业务费★★、数理学院青年人才培育基金、广东省重点实验室开放课题基金等项目。发表SCI 论文50余篇★★★，其中利用开发的相场模型与国内外团队合作发表论文30余篇（包括1篇Nature★，2篇Science）★。

　　该工作得到了科学技术部★★、北京科技大学本科生科研创新项目（SRTP）联合资助。

　　基于弛豫铁电材料的介电储能技术具有储能密度高、功率密度高公海赌船★★★、充放电速度快、使用寿命长、高温稳定性好等优点，因此在可再生能源★★、电动汽车等领域具有广泛的应用前景。然而介电储能材料领域长期存在的难题——极化强度与击穿强度的矛盾关系★，即如何在增强材料极化的同时★★，确保其能够承受更高的电场强度而不被破坏★★★，限制了弛豫铁电储能密度的进一步提升★★★，成为了介电储能研究的前沿和关键★★★。

　　北京科技大学化学与生物工程学院2022级博士研究生曾泽华、清华大学生物医药与健康工程研究院2022级硕士研究生马雨晴、西湖大学生命科学学院2023级博士研究生胡磊为论文的共同第一作者（以上三名同学均在北京科技大学取得本科学位）。此外★★，除第一作者和通讯作者外，本文其他作者均为北京科技大学在校本科生。