赛事动态 - 第 17 页 - Regeneron ISEF 国际科学与工程大奖赛

2025 Regeneron ISEF大奖-CBI计算生物学和生物信息学获奖作品汇总-5

最新官方消息！全球科创天花板赛事——国际科学与工程大奖赛（Regeneron ISEF），现已正式公布了2026年总决赛的举办时间和地点。这场汇聚全球青年创新力量的科技盛宴，将于2026年5月9日至15日，在美国亚利桑那州凤凰城会议中心（Phoenix Convention Center, Arizona）璀璨启幕。

2026ISEF赛事安排

参赛资格

年龄与年级：9-12年级学生（或同等学历），参赛时年龄不超过20岁。

地区选拔：必须通过附属赛（Affiliated Fair）晋级，无法直接报名。中国学生需先参加国内选拔赛（如青创赛、明天小小科学家等）。

团队项目：最多3人，所有成员需满足资格且共同参赛。

项目要求

原创性：项目必须由学生独立完成，允许在专家指导下进行，但不得代劳。

学科范围：涵盖21个学科类别，包括工程、生物、化学、计算机、环境科学等。

伦理限制：涉及人类、脊椎动物、病原体等研究需提前提交额外审查表（如ISEF Forms）。

关键文件与截止时间

ISEF表格：根据研究类型提交相应表格（如1C、2、3等），需在地区赛前完成审核。

摘要与研究论文：英文撰写，清晰描述研究目的、方法、结论。

地区赛截止：2026年3-4月

其他注意事项

展示材料：展板需符合ISEF尺寸要求（通常宽48英寸、深30英寸、高108英寸），禁止活体样本或危险品。

知识产权：部分研究可能需申请专利后再参赛，避免披露风险。

为了方便同学们更好的备赛，特别整理了ISEF-CBIO计算生物学和生物信息学2025的获奖作品方便学习

CBIO计算生物学和生物信息学获奖作品集合

CBIO057 - StutterZero：端到端口吃矫正

全球有超过 7000 万人患有口吃，这是一种言语障碍，其特征是正常说话时会不自觉地中断。口吃会造成沟通障碍，限制语音技术的使用，而且常常无法识别不流畅的言语。儿童和青少年更容易因口吃而患上焦虑症和抑郁症。本研究开发了两种用于口吃干预的深度学习解决方案：(1) 一种基于混合自动语音识别 (ASR) 的流程，一种经过微调的 Whisper-Small 自动语音识别 (ASR) 模型，用于生成准确的转录和 MeloTTS 文本转语音生成（词错误率 (WER) = 0.04，词信息保留率 (WIP) = 0.95）；以及 (2) 一种端到端多任务模型，该模型在对数梅尔 (log-Mel) 声谱图上使用编码器-多任务解码器模型直接生成流畅的语音（WER=0.116，WIP=0.898）。这两个模型的表现都显著优于基线 Whisper-Tiny ASR 模型（WER = 0.43，WIP = 0.47），其中端到端方法通过绕过中间文本表示提高了计算效率。重要的是，这项研究引入了有史以来第一个用于纠正口吃的端到端模型。除了技术进步之外，这项工作还做出了三个关键贡献：(i) 发布两个扩展的、可公开获取的口吃-流利配对数据集，支持未来的语音 AI 研究；(ii) 通过实证验证了端到端、多任务口吃矫正是可行且高效的；(iii) 以及一个适用于公平语音技术和包容性临床工具的口吃矫正框架。这些发现既为辅助技术开发提供了直接的工具，也为未来的言语病理学研究奠定了基础，从而提高了语音 AI 的可及性和公平性。

CBIO058 - 利用人工智能建模禽流感突变和影响

禽流感（Bird Flu）是一种高度传播的病原体，影响超过1.66亿只家禽，并对人类构成重大健康风险。尽管在表面蛋白方面取得了进展，但人禽流感之间的差异限制了疫苗的交叉利用。像保守的NS1这样的内部蛋白，可以结合宿主蛋白并促进病毒复制，是更广泛的跨物种流感干预的有希望的靶点。此外，病毒-NS1与宿主-STAU2复合物的三维结构（病毒复制的一个重要特征）仍未解析。本研究采用两部分方法：(1) 对63个NS1蛋白进行比较分析，以识别鸟类和人类特异性突变；(2) 开发一个基于影响树图注意力网络的对比学习（CLIGAT）模型，以解释这些突变如何影响病毒-宿主相互作用。本研究发现并定位了鸟类和人类NS1变体之间的9个氨基酸差异，并确定R193Q为最强突变（增强亲和力），而S165F和I129T则削弱了病毒亲和力。CLIGAT在预测这些效应方面达到了98.9%至99.2%的准确率。总而言之，提出了三个治疗靶点，包括残基189–201（与亲和力增加相关）、残基162–168（降低亲和力的突变）以及Host-STAU2上可能破坏病毒-宿主相互作用的潜在变构位点（残基446–470）。本研究利用对比学习和影响树，通过识别NS1-STAU2复合物内的直接（接触）和间接相互作用，提高了三维图形模型的可解释性。通过构建新型三维NS1-STAU2-RNA复合物并了解当前突变的影响，这些发现提供了三种潜在的干预策略来遏制禽流感的传播。

CBIO060 - U-Net 用于胰腺肿瘤分割

胰腺癌的五年生存率较低（<11%），由于其影像学表现隐匿，早期发现率仅为9.7%。胰腺癌在动脉期通常表现为低强化、低密度肿块，这使得准确分割和早期诊断具有挑战性。传统的放射学方法依赖于专家判读，这不仅耗时耗力，而且容易出现变异，而且通常可用性有限。本研究提供了一种使用U-Net（一种CNN架构）进行胰腺癌分割的替代方法。该模型利用纪念斯隆凯特琳癌症中心的公开数据（包含420个完整注释的3D体素），学习仅使用CT扫描即可分割胰腺癌。该模型包含34层和1,940,817个可训练参数，并在282个捕捉不同肿瘤形态的3D CT体素上进行训练。进行了八次试验以微调超参数，包括学习率、批量大小和增强策略，以获得最佳性能。为了提高准确率，我们使用了 -50 至 200 HU 范围的亨斯菲尔德滤波器。使用 RAdam 进行多阶段训练并结合批量归一化，通过稳定学习和增强泛化能力，提升了收敛性和准确率。最终模型在分割准确率方面略胜于训练有素的放射科医生，而在分割速度方面则显著超越他们。该模型有望提高胰腺癌的五年生存率、改善可及性并降低诊断和治疗的差异性。未来的工作将侧重于整合多模态成像技术，并优化实时临床部署，以进一步改善早期检测。

CBIO062 - 危重沙门氏菌病病例的早期检测

沙门氏菌是一种常见病原体，每年感染人数超过一亿。全球约有8%的沙门氏菌病例在接触后约4-7天出现危及生命的症状。这些危重疾病的病死率可能高达30%，但通过预防性治疗，病死率可降至1%以下。因此，快速评估临床病例的严重程度对于改善患者预后和优化医疗资源至关重要。基因组测序技术的进步使得能够分析大量临床病例的细菌基因组，为精准及时的诊断开辟了新的途径。本研究提出了一个基于基因组的框架，用于在出现危重症状之前识别危重沙门氏菌病例，并促进早期医疗干预。通过利用蛋白质家族（Pfam）结构域作为基因组数据的表示方法，将沙门氏菌病例复杂的基因图谱简化为可解释的特征。通过严格的数据分析，研究了病例的严重程度，并获得了一组70个新的PFAM生物标记物来评估严重程度。使用 XGBoost 算法，基于这些生物标志物训练的机器学习模型在预测临床严重程度方面达到了约 93% 的准确率。结果证明了所提出的方法和生物标志物的有效性。该框架在整合到临床决策中方面具有巨大的潜力，为及时、个性化的沙门氏菌感染管理铺平了道路。

CBIO071T - 具有 PT150 神经保护作用的 KRT ALS 生物标志物

肌萎缩侧索硬化症 (ALS) 是一种以运动神经元退化为特征的神经退行性疾病。尽管已鉴定出一些生物标志物，但这些标志物缺乏特异性。加之ALS的异质性，误诊率高达40%。本文提出了一种图神经网络 (GNN) 来诊断ALS，识别ALS特异性生物标志物组并开发相应的治疗方法。本文收集了全血转录组数据集，构建了基于kNN的图表示，并用于训练GraphSAGE GNN。该模型在ALS与对照组之间的准确率达到98%，在ALS患者与ALS模拟症之间的准确率达到85%，优于现有的诊断方法。该模型在阿尔茨海默病转录组数据集上进行了交叉验证，准确率达到97%，超越了现有方法。积分梯度量化了每个基因在模型分类过程中的重要性，其中KRTAP3-1和KRTAP9-8被评为重要基因。基因本体论显示这些基因参与细胞骨架的完整性。同时，对ALS蛋白质组学数据集的统计分析揭示了KRT6A、KRT6B和KRT4的差异表达。UniProt分析发现这些蛋白质是细胞骨架完整性和细胞分化的关键，这两者在ALS的发病机制中都至关重要。神经空间分析表明，这些KRT蛋白参与垂体功能，提示它们的下调可能导致ALS的激素失调。糖皮质激素受体（GR）的过度活跃被确定为KRT下调的一个因素。分子对接发现PT150是一种ALS的治疗药物，它在-7.5kcal/mol的浓度下使GR和环氧合酶2失活。这可以调节ALS的激素释放和神经炎症，并可能将患者的寿命延长20-30%。

CBIO073 - 基于遗传算法的癌症抑制剂分子设计

在全球范围内，抗生素耐药性感染和癌症等健康问题日益严峻；然而，药物开发所需的大量时间和成本也带来了沉重的负担。为了应对这些挑战，人们越来越多地致力于利用机器学习生成算法来缩短药物开发周期。然而，目前的模型往往无法保证生成分子的有效性、可合成性和有效性。本研究旨在设计一个基于遗传算法 (GA) 的分子生成模型 OptiMolGA，在确保分子有效性的同时保持高效性，并朝着人工智能模型在癌症治疗中的积极应用迈出一步。与深度学习模型不同，OptiMolGA 使用进化过程来多样化和优化解决方案。这些原则，例如突变和交叉，与一个包含药物相似性定量估计 (QED)、合成可达性 (SA) 和 Vina 对接评分的评分函数相结合。使用 CrossDocked2020 数据集将 OptiMolGA 与其他模型的性能进行比较，该模型在超过 500 次运行中持续优化并生成候选分子。实验结果表明，OptiMolGA 在所有 QED、SA 和 Vina Docking 得分方面均优于最先进的靶标感知分子生成深度学习模型。随后，OptiMolGA 被用于生成各种癌症相关蛋白质和突变晶体结构的潜在抑制剂。OptiMolGA 生成的抑制剂的 Vina Docking 得分等于或优于现有的活性抑制剂。总而言之，OptiMolGA 的成功凸显了其成为高效创新药物研发工具的巨大潜力。

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2025 Regeneron ISEF大奖-CBI计算生物学和生物信息学获奖作品汇总-4

2026ISEF赛事安排

参赛资格

年龄与年级：9-12年级学生（或同等学历），参赛时年龄不超过20岁。

地区选拔：必须通过附属赛（Affiliated Fair）晋级，无法直接报名。中国学生需先参加国内选拔赛（如青创赛、明天小小科学家等）。

团队项目：最多3人，所有成员需满足资格且共同参赛。

项目要求

原创性：项目必须由学生独立完成，允许在专家指导下进行，但不得代劳。

学科范围：涵盖21个学科类别，包括工程、生物、化学、计算机、环境科学等。

伦理限制：涉及人类、脊椎动物、病原体等研究需提前提交额外审查表（如ISEF Forms）。

关键文件与截止时间

ISEF表格：根据研究类型提交相应表格（如1C、2、3等），需在地区赛前完成审核。

摘要与研究论文：英文撰写，清晰描述研究目的、方法、结论。

地区赛截止：2026年3-4月

其他注意事项

展示材料：展板需符合ISEF尺寸要求（通常宽48英寸、深30英寸、高108英寸），禁止活体样本或危险品。

知识产权：部分研究可能需申请专利后再参赛，避免披露风险。

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CBIO计算生物学和生物信息学获奖作品集合

CBIO044 - 密码子重分配对白色念珠菌形态的影响

念珠菌属的致病真菌，包括白色念珠菌，对全球健康构成日益严重的威胁。几乎所有念珠菌都属于CTG进化枝，该进化枝通过将CUG密码子上的丝氨酸翻译成亮氨酸而非丝氨酸，偏离了常见的遗传密码。值得注意的是，白色念珠菌能够在生物膜和酵母样生长状态之间快速切换，并且必须如此才能产生毒性。本研究旨在阐明CUG密码子上丝氨酸翻译与形态可塑性之间的潜在生物物理关系。我们基于其在形态转换中的关键参与度以及高比例CUG密码子（尤其是在功能重要的结构域中）的存在，筛选出一组蛋白质，并对其进行了计算机模拟，以研究其结构和功能对CUG残基上丝氨酸的依赖性。使用 AlphaFold AI 模型预测每种蛋白质的结构，将其在 CUG 残基处突变为亮氨酸，并通过一系列计算机模拟分析与野生型结构进行比较，以评估突变的结构和功能影响。评估指标包括蛋白质折叠的热力学数据、内部相互作用以及蛋白质-配体相互作用。静态分析包括溶解度变化、结合位点和预测的生物学功能。研究人员对蛋白质结构随时间的变化进行了分子动力学模拟，并对配体进行了对接分析。在最初的 13 种蛋白质中，有 5 种因突变而导致结构和功能发生显著破坏，这表明它们可能依赖于丝氨酸的掺入。这 5 种蛋白质是体外验证的有希望的候选药物。这项研究为未来新的治疗方法的研究开辟了道路，包括使用外源 tRNA 来强制亮氨酸的错误掺入。

CBIO045 - 痴呆症临床分类工具

神经退行性疾病的日益流行凸显了提高诊断准确性的重要性。许多已提出的临床决策支持系统 (CDSS) 对个体诊断的可解释性较低，且在临床环境中的可实施性较低。氟脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描 (FDG-PET) 是鉴别诊断中已建立的模式。使用具有图结构的深度变分自编码器 (VAE) 来实现灵活性和精确性，可以解释单个标准化的脑 FDG-PET 图像，以支持神经退行性疾病的诊断。通过对 FDG-PET 脑图像（n=2000）进行预先训练，提取了每张图像的 16 个低维且可解释的潜在特征，其中每个维度都准确地代表了大脑活动及其内部变化的模式。使用逻辑回归系数分析了来自 VAE 的特征，并将其与已知的神经退行性疾病代谢模式进行比对。我们实施了一个由 k 最近邻和逻辑回归模型组成的集成分类器系统，用于对嵌入在 VAE 潜在空间中的图像进行分类，并取得了较高的准确率，例如，与基线主成分分析架构相比，该系统在诊断阿尔茨海默病方面的准确率高达 95%。VAE 潜在空间和图结构提供了清晰的视觉可解释性，并通过邻域图展示了不同痴呆症表型之间的潜在空间比较。除了分类之外，疾病类型之间的插值还可以通过脑部 FDG-PET 表面映射揭示脑代谢的轨迹。使用单个脑部 FDG-PET 使得该模型可以在临床环境中实施，并将成为一种强大的 CDSS，协助临床医生诊断神经退行性疾病。

CBIO048 - 计算双特异性抗体开发

美国每年约有9万人被诊断出患有淋巴瘤，这是一种影响白细胞（淋巴细胞）的癌症。CD30受体在霍奇金淋巴瘤和间变性大细胞淋巴瘤中过表达，对细胞增殖和存活至关重要，因此成为关键的治疗靶点。CD3ε受体亚基存在于免疫功能正常的淋巴细胞中，当接触特定抗原时会刺激免疫反应。免疫治疗技术的进步已证明双特异性抗体（bsAbs）可以同时结合两种抗原，从而促进免疫细胞介导的细胞毒作用。尽管取得了进展，但双特异性抗体研究仍主要处于实验阶段，计算和人工智能工具在开发过程中的应用不足。本研究假设，对Fab区进行计算分析可以帮助识别那些分别与CD8+细胞和淋巴瘤细胞的CD3ε和CD30受体结合，从而促进癌细胞死亡的Fab。分子对接模拟提供了与CD3ε和CD30结合的Fab结构。使用深度学习工具 ScanNet 验证了对接。视觉检查、氢键计数和结合能被用作筛选标准。在一组固定的 Fab 区域（n=10）中，Fab 1IQW 与 CD3 epsilon 受体表现出最高的结合亲和力（-25.6 kcal/mol）和最多的氢键（28）。对于 CD30 受体，1A5F 表现出最强的结合亲和力（-23.0 kcal/mol），但形成的氢键较少（7）。这项研究将为设计针对各种受体（包括 CD30 和 CD3 epsilon）的 bsAb 奠定基础，同时也展示了计算技术在 bsAb 开发中的潜力。

CBIO056 - 新型 GenAI 可改善阿尔茨海默病的诊断

阿尔茨海默病 (AD) 是一种渐进性神经退行性疾病，其特征是认知能力下降严重到足以干扰日常活动。目前的诊断方法，例如神经心理学评估，准确率低于 80%，这表明仍有很大的改进空间。磁共振成像 (MRI) 可以揭示 AD 患者特征性的脑萎缩，这为机器学习提升诊断准确率提供了广阔的前景。本研究利用基于 ResNet50 的卷积神经网络 (CNN) 进行基于 MRI 的 AD 诊断，初步实现了 89% 的 F1 得分。更重要的是，本研究引入了一种基于生成对抗网络 (GAN) 的新型框架，以实现更准确的 AD 诊断。在数据预处理之后，AG-GAN 选择最大的成像部位作为参考域，使来自其他三个部位的图像符合相似的图像参数，并有效降低了扫描仪特定的差异性。随后，CycleGAN 生成了额外的合成图像，以解决数据稀缺问题并增强训练鲁棒性。这种基于 GAN 的系统集成显著提高了诊断性能，F1 得分达到 96.1%。所提出的方法解决了多点MRI数据集中的关键挑战，通过减少扫描仪差异、数据可用性有限和数据集不平衡造成的性能差异，促进了诊断的公平性。作为首个提出基于GAN框架来增强AD诊断的研究项目，这些发现凸显了将深度学习与基于GAN的协调和增强相结合的变革性潜力，从而提高AD诊断的可靠性和可及性，尤其有利于资金不足的医疗诊所和研究机构。

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2025 Regeneron ISEF大奖-CBIO计算生物学和生物信息学获奖作品汇总-3

2026ISEF赛事安排

参赛资格

年龄与年级：9-12年级学生（或同等学历），参赛时年龄不超过20岁。

地区选拔：必须通过附属赛（Affiliated Fair）晋级，无法直接报名。中国学生需先参加国内选拔赛（如青创赛、明天小小科学家等）。

团队项目：最多3人，所有成员需满足资格且共同参赛。

项目要求

原创性：项目必须由学生独立完成，允许在专家指导下进行，但不得代劳。

学科范围：涵盖21个学科类别，包括工程、生物、化学、计算机、环境科学等。

伦理限制：涉及人类、脊椎动物、病原体等研究需提前提交额外审查表（如ISEF Forms）。

关键文件与截止时间

ISEF表格：根据研究类型提交相应表格（如1C、2、3等），需在地区赛前完成审核。

摘要与研究论文：英文撰写，清晰描述研究目的、方法、结论。

地区赛截止：2026年3-4月

其他注意事项

展示材料：展板需符合ISEF尺寸要求（通常宽48英寸、深30英寸、高108英寸），禁止活体样本或危险品。

知识产权：部分研究可能需申请专利后再参赛，避免披露风险。

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CBIO计算生物学和生物信息学获奖作品集合

CBIO034T - 癌症中的嗅觉受体

本研究扩展了现有的嗅觉受体 (OR) 研究，探索其在癌症药物治疗中的潜力，并建立了适用于类似 G 蛋白偶联受体 (GPCR) 的全新研究流程。多种嗅觉受体 (OR) 已在九种癌症类型和超过 1000 种癌细胞系中被发现；它们通过 ERK1/2 和环核苷酸门控离子通道等通路激活，可诱导细胞凋亡并抑制细胞增殖和迁移。我们最初的研究重点是 OR51E2，利用已知的调节环磷酸腺苷依赖性通路的配体。基于分子量，我们从 ZINC20 数据库中筛选出约 140 万个候选分子，并通过 Schrödinger Maestro 的多步骤虚拟筛选（包括高通量虚拟筛选、标准精度和超精度对接）进行筛选，以最大程度地降低结合时的吉布斯自由能。结合亲和力最高的化合物通过 Mordred 进行描述符分析，每个化合物生成约 1,800 个分子描述符。随后，基于来自EMBL和DUD-E的生物测定数据，对各种分类模型进行训练和测试，以预测配体的生物活性。最终预测结果通过微调基于径向基函数核的支持向量机，并在三维化学空间中绘制分子描述符来提高准确性。SwissADME评估了四种有希望的OR51E2候选药物的ADMET谱，每种药物在五项指标上均表现出类药物特性，预测生物活性>85%。体外验证采用双荧光素酶检测法，利用cAMP反应元件驱动荧光素酶表达。该检测法揭示了能够激活OR51E2的显著有效的候选药物。本研究将ORs确定为有希望的癌症治疗靶点，并引入了一种新颖的药物发现方法。

CBIO036 - 使用混合 AI 模型检测新生儿癫痫

本研究基于专家神经科医生的诊断，探讨了卷积双向长短期记忆 (Conv-Bi-LSTM) 使用脑电图 (EEG) 数据检测新生儿癫痫发作的有效性。\n\n在婴儿出生后的最初关键时刻，由于大脑结构错综复杂，很难区分癫痫等异常模式，这些异常模式可能在没有任何征兆的情况下发作，造成毁灭性的影响。鉴于新生儿重症监护病房 (NICU) 迫切需要及时检测癫痫发作，传统方法通常依赖于专业分析，速度慢且早期检测效果不佳。机器学习为解决新生儿癫痫发作检测中的这些挑战提供了有希望的解决方案。\n\n本研究使用一个公开的数据集，其中包含 79 名足月新生儿，其中随机选择了 20 名婴儿。然后通过去除不良信号、带通滤波、固定长度时期分割、主成分分析、标准化和时间复制对这 20 个 EDF 文件进行处理。为了增强婴儿癫痫发作的检测能力，该模型基于熵和小波分解特征进行训练，并获得了优异的性能。该模型能够普遍地评估个体，并获得了 86% 的总体准确率。在全部 20 名新生儿中，该模型能够准确预测 90% 的非癫痫发作活动和 76% 的癫痫发作活动。\n\n因此，本研究确定了 Conv-Bi-LSTM 在基于脑电图数据准确检测新生儿癫痫发作方面的潜力，并有望减少癫痫发作的长期影响并改善脆弱新生儿的预后。

CBIO037 - 人工智能驱动的精准转移治疗

肺癌仍然是癌症相关死亡的主要原因，主要是因为其高转移潜能和早期检测的困难。目前的临床方法依赖于对早期转移的低灵敏度评估。为了应对这些挑战，本项目引入了一个计算框架，可以直接从原发肿瘤部位预测转移潜能，从而消除了对继发部位活检的需求，并实现了更早的干预。该系统利用空间转录组学，捕获传统方法遗漏的细胞相互作用和序列，识别高风险肿瘤区域和转移驱动因素。机器学习 (ML) 流程集成了神经网络、自动编码器和聚类技术，以高精度揭示转移特征。通过计算机模拟测试，将接收到的输出与来自开放数据集的已知特征进行比对。基于这些发现，开发了一个机器学习引导的脂质纳米颗粒优化流程，用于设计用于抑制特定基因通路的 RNA 负载制剂。此外，还采用了深度学习模型来增强 siRNA 基因沉默剂候选药物的递送效果。体外细胞验证表明，该材料具有较高的包封效率、稳定性和生物相容性，展现出递送治疗药物的潜力，为转移性癌症抑制提供了一种可扩展的个性化治疗方案。这项研究将人工智能驱动的分析和治疗与精准纳米医学相结合，用于治疗早期转移性癌症。这项研究将癌症转移治疗从晚期干预转变为主动的基因靶向抑制，为肿瘤学中最致命的挑战之一提供了一种革命性的、数据驱动的解决方案。

CBIO041 - 基于血液的 AD 检测与生物型引导的 GNN

在美国，每九名65岁以上的老年人中就有一人患有阿尔茨海默病 (AD)，女性患病率是男性的两倍。由于AD病理在症状出现前几十年就已开始，因此早期发现和干预至关重要。我开发了NeuroPlasmaNet，这是一个人工智能系统，它使用图神经网络 (GNN) 来识别早期血液中的生物标志物，以模拟由神经病理学引导的性别特异性脑血多组学基因网络。由于AD的定义是在大脑中，并且需要在血液中检测，我首先根据细胞类型和层级构建了按生物型分层的大脑基因图，并控制了年龄、APOE基因型和教育程度等混杂偏差。我部署了基于余弦相似性奖励函数的强化微调，以优化每次学习迭代，并将预测基因与AD的生物学相关性进行比对。这种方法揭示了男性和女性之间不同的分子特征。随后，我改进了基于血液的非侵入性基因筛选方法，并确定了 NeuroPlasma12 基因组合（例如 C1QB、TXNIP、TREM2、GFAP、PLCG2、CD163、CAMK1D 和 LRP10）。这种以脑为先的分析将血液标记物与阿尔茨海默症（AD）神经病理学联系起来，避免了系统性噪音。我引入了 NeuroPlasma 评分 (NPS) 来量化基因组合谱，在早期 AD 检测中实现了 92.03% 的准确率（AUC=0.9410，p < 0.001）。我还确定了潜在的治疗靶点（例如 GRIN2B、PLCG2、GRM5 和 CAMK1D），其中一些是新的，另一些已发表在《自然》和《美国医学会杂志》上。除了基因标记之外，研究结果还强调了可改变的认知风险因素，例如物质滥用、感染、昼夜节律紊乱和营养不良，并针对在很大程度上被忽视的临床前人群推广了个性化的预防性脑健康策略。

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2025 Regeneron ISEF大奖-CBI计算生物学和生物信息学获奖作品汇总-2

2026ISEF赛事安排

参赛资格

年龄与年级：9-12年级学生（或同等学历），参赛时年龄不超过20岁。

地区选拔：必须通过附属赛（Affiliated Fair）晋级，无法直接报名。中国学生需先参加国内选拔赛（如青创赛、明天小小科学家等）。

团队项目：最多3人，所有成员需满足资格且共同参赛。

项目要求

原创性：项目必须由学生独立完成，允许在专家指导下进行，但不得代劳。

学科范围：涵盖21个学科类别，包括工程、生物、化学、计算机、环境科学等。

伦理限制：涉及人类、脊椎动物、病原体等研究需提前提交额外审查表（如ISEF Forms）。

关键文件与截止时间

ISEF表格：根据研究类型提交相应表格（如1C、2、3等），需在地区赛前完成审核。

摘要与研究论文：英文撰写，清晰描述研究目的、方法、结论。

地区赛截止：2026年3-4月

其他注意事项

展示材料：展板需符合ISEF尺寸要求（通常宽48英寸、深30英寸、高108英寸），禁止活体样本或危险品。

知识产权：部分研究可能需申请专利后再参赛，避免披露风险。

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CBIO计算生物学和生物信息学获奖作品集合

CBIO013 - 双特异性抗体的计算建模

实体瘤是一种细胞生长失控的异常肿块，通常起源于乳腺、肺部或前列腺。其生理特性使得传统治疗方法难以治疗。在实体瘤中，B7H4受体在癌细胞表面过表达。这使得它成为癌症诊断和靶向治疗的重要靶点。DuoBody是一种双特异性抗体，其两部分抗体旨在靶向两种特定受体，并通过将T细胞引导至癌细胞来增强治疗效果，从而导致癌细胞凋亡。在本研究中，我研究的是B7H4受体（它在实体瘤中高表达）和CD3e受体（它在激活T细胞应答中发挥作用）。我假设这些DuoBody抗体可以通过诱导CAR-T细胞向癌细胞方向移动来靶向B7H4+实体癌细胞。我已经通过计算建模设计了一种针对癌症（B7H4受体）和CAR-T细胞（CD3e受体）的DuoBody抗体。最初，我使用 AlphaFold 3 网络服务器获取了受体的三维结构。抗体的三维结构从蛋白质数据库中下载。使用 HDOCK2.0 软件将下载的抗体与预测的受体结构进行对接。使用 GrASP 验证对接结果。根据分子对接模拟结果的目视检查、结合能和氢键相互作用来筛选抗体。PRODIGY 软件计算的结合能表明，抗体 4a6y 与 CD3e 受体结合紧密，1il1 与 B7H4 受体结合紧密。这项研究可用于药物开发，以设计靶向癌细胞的 Duobody。

CBIO019 - ProteinFlow - 识别新的二氧化碳固定微生物

气候变化对全球生态系统构成重大威胁。目前的缓解策略效率低下且成本高昂。生物解决方案，尤其是藻类，提供了一种有希望的替代方案。细长聚球藻 (SE) 已展现出相对于其体型和应对气候变化潜力而言卓越的碳捕获能力。尽管具有这种潜力，但很少有研究开展研究以识别具有相似或更优异碳捕获能力的其他细菌。\n\nProteinFlow 是一个计算工作流程，它利用有关 SE 中蛋白质途径的关键信息和生物信息学工具来发现新的碳捕获细菌，从而弥补了这一空白。\n\n在 SE 中捕获碳的代谢途径中有 7 种关键蛋白质，每种蛋白质都发挥着特定的功能。ProteinFlow 会将该代谢途径中的蛋白质与数百万种其他生物进行比较。然后，它会进行序列分析、系统发育分析和结构分析。这种三方面的方法在识别新生物时提供了统计、进化和功能支持。ProteinFlow 能够识别具有 SE 能力的新生物，并提供统计支持。 \n\nProteinFlow 鉴定出集胞藻 PCC 6803 和念珠藻 (Nostoc Punctiforme) 是能够捕获碳的细菌。这些细菌有潜力为气候危机提供更清洁、更高效的解决方案，其潜力甚至超过机械解决方案。本研究的下一步是在实验室环境中量化这些发现。\n\nProteinFlow 的优势在于它适用于任何涉及代谢途径中关键蛋白质的研究。它可以扩展到寻找能够降解塑料以及具有许多其他功能的细菌。

CBIO025 - 粗粒蛋白质的迭代反向映射

分子动力学 (MD) 模拟可以建模蛋白质在折叠和底物结合等关键过程中构象的变化。然而，像全原子模拟那样模拟每个原子，对于较大的蛋白质来说计算成本高昂。为了解决这个问题，粗粒化 (CG) 将原子分组为更少的“珠子”，从而减少了 CG 模拟中的自由度。然而，在模拟后将原子细节恢复到这些简化的低分辨率 CG 结构的反向映射仍然具有挑战性。目前的方法只能准确地从单个珠子代表一个氨基酸的 CG 结构进行反向映射，这限制了 CG 模拟的速度。本研究介绍了 StAIR，这是一个新颖的反向映射框架，它仅使用五个珠子就能成功地从低分辨率 CG 结构进行反向映射。与目前的一步法 CGVAE 不同，StAIR 使用了两种机器学习模型进行两次反向映射：第一次反向映射到更高的 CG 分辨率，第二次则恢复完整的原子细节。 StAIR 使用来自 eIF4E 和 SARS-CoV-2 PLpro 蛋白的真实全原子 MD 模拟数据进行训练，并与 CGVAE 进行评估，使用均方根偏差 (RMSD) 评估准确度，使用 Ramachandran 图评估重建质量，比较了每种结构的回溯映射和真实结构。总体而言，StAIR 在从五个珠子进行回溯映射时，RMSD 降低了 3 倍，比 CGVAE 的准确处理能力少了 10 倍，从而使模拟运行速度提高了 176 倍。添加第三步进一步提高了重建质量，这表明 StAIR 可以以类似的方式扩展以用于回溯映射更复杂的蛋白质。StAIR 可实现高效、生物学精确的模拟，使大规模蛋白质研究和基于结构的药物设计显著加快，并更易于实现。

CBIO033 - miRNA在肺癌检测中的应用

迄今为止，表达水平高度失调的microRNA (miRNA) 一直是疾病特异性生物标志物研究的重点。然而，miRNA 与其靶基因之间复杂的调控机制 [4,6]，以及目前尚无一个普遍认可的框架来设定倍数变化 (FC) 阈值以判断失调，这表明中等失调水平的 miRNA 可能仍包含具有临床价值的信息。因此，本研究验证了“低失调水平的 miRNA 可为肺癌 (LC) 诊断提供有用信息”这一假设。为此，我们构建了一个包含阳性组（LC 存在）和阴性组（LC 缺失）完整 miRNA 谱的数据集。将具有统计学意义的 miRNA FC 值分为三个失调范围，如下所示：高（HD）FC <= 0.5 或 FC >= 2.0，中等（MD）FC 在（0.5,0.9] 或 [1.1,2.0）之间，以及不显著（ND）FC 在（0.9,1.1）之间。使用 miRNA 表达水平作为特征，并在每个分类器中选择最具鉴别力的 50 个特征，构建用于 LC 诊断的随机森林二元分类器，三个 FC 范围各一个，产生以下分类准确率：（HD）高 99%，（MD）低 99%，（ND）92%。此外，基于为 HD 和 MD 类别分类器挑选的 100 个 miRNA 池，使用 K 均值聚类来分析这些 miRNA 的选定序列属性，以了解它们之间的关系。该聚类模型取得了最佳性能（基于惯性拐点），n值为31，表明所选miRNA之间存在跨类别序列相似性以及独特的、新颖的MD聚类。

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主流国际竞赛有哪些？上海国际竞赛辅导机构怎么选？

国际竞赛是申请海外名校的重要加分项，尤其是数学、物理、化学、生物、计算机、商科等领域的权威赛事，能够显著提升学生的学术竞争力。然而，竞赛备考难度高，专业辅导机构的选择至关重要。

本文将盘点2024年主流国际竞赛，并推荐上海10家优质国际竞赛辅导机构（翰林国际教育排名第一），帮助学生和家长科学择校，高效备赛。

一、2024年主流国际竞赛盘点

数学类竞赛

AMC（美国数学竞赛）：全球认可度最高，分为AMC8/10/12，是进入AIME、USAMO的必经之路。

UKMT（英国数学竞赛）：包括SMC（Senior Mathematical Challenge）、BMO（British Mathematical Olympiad）。

HiMCM（美国高中生数学建模竞赛）：团队赛，考察数学+编程+论文写作能力。

物理类竞赛

Physics Bowl（物理碗）：美国物理教师协会主办，全球影响力大。

BPhO（英国物理奥林匹克）：分为Round 1和Round 2，顶尖院校认可度高。

PUPC（普林斯顿大学物理竞赛）：个人赛，难度极高，适合冲刺顶尖名校的学生。

化学类竞赛

USNCO（美国化学奥林匹克）：美国化学学会主办，是化学竞赛的顶级赛事之一。

UKChO（英国化学奥林匹克）：全球化学竞赛顶尖赛事，含金量极高。

CCC/CCO（加拿大化学竞赛）：分为初级（CCC）和高级（CCO），适合不同水平学生。

生物类竞赛

USABO（美国生物奥林匹克）：全球生物竞赛顶尖赛事，含金量高。

BBO（英国生物奥林匹克）：英国皇家生物学会主办，认可度广。

Brain Bee（脑科学大赛）：适合对神经科学感兴趣的学生。

计算机/商科类竞赛

USACO（美国计算机奥林匹克）：编程竞赛，分为青铜、白银、黄金、铂金四个级别。

IEO（国际经济学奥林匹克）：经济类竞赛，适合商科方向学生。

FBLA/NHSDLC（商科辩论/商业挑战）：适合未来想读商科的学生。

二、上海国际竞赛辅导机构TOP10推荐（2024最新排名）

翰林国际教育（排名第1，综合实力最强）

推荐理由：

✅ 国际竞赛辅导天花板，专注高端竞赛培训，AMC、Physics Bowl、USACO等战绩顶尖。

✅ 师资力量雄厚，授课老师多为IMO、IPHO、USAMO等金牌得主或前国家队教练。

✅ 定制化教学，根据学生水平分班，提供1v1、小班课、冲刺班等多种模式。

✅ 高获奖率，历年AMC10/12、BPhO、USACO等竞赛金奖/晋级率行业领先。

✅ 服务全面，从竞赛规划、知识点梳理到模考冲刺，全程跟进。

适合学生：目标顶尖名校（藤校、牛剑、G5），希望冲击国际竞赛金奖/顶级奖项的学生。

XDF（新东方国际教育）

优势：

品牌知名度高，课程体系成熟。

提供AMC、物理碗、BBO等热门竞赛培训。

适合基础较弱的学生，课程偏重知识梳理。

不足：大班课较多，个性化辅导较弱，顶尖竞赛获奖率一般。

世外/平和背景的竞赛工作室（如“世外培优”）

优势：

依托上海顶级国际学校资源，熟悉国际课程体系。

小班教学，适合目标上海头部国际学校（世外、平和、星河湾）的学生。

不足：竞赛种类较少，偏重校内学术提升，而非顶级国际竞赛。

美本藤校背景导师团队（如“藤子教育”）

优势：

导师多为哈佛、MIT、斯坦福等名校毕业生，擅长USACO、AMC等高阶竞赛。

适合冲刺顶尖奖项的学生，课程偏重思维训练。

不足：价格较高，课程覆盖竞赛种类有限。

本地老牌机构（如“上海新航道”）

优势：

提供雅思+竞赛双轨辅导，适合语言+竞赛同步提升的学生。

课程价格适中，适合预算有限但想参赛的家庭。

不足：竞赛辅导非核心业务，顶尖奖项案例较少。

在线竞赛平台（如“AoPS”合作机构）

优势：

提供美国数学竞赛（AMC）等在线课程，师资来自全球顶尖竞赛选手。

适合自学能力强的学生，灵活度高。

不足：缺乏线下针对性指导，适合基础较好的学生。

国际学校官方竞赛辅导（如“包玉刚、领科”）

优势：

学校内部提供BPhO、UKChO等竞赛培训，适合本校学生。

课程与校内课程结合紧密。

不足：非本校学生难以参与，且课程深度有限。

专项竞赛机构（如“物理竞赛专攻工作室”）

优势：

专注物理碗、BPhO等单一竞赛，课程深度高。

适合只攻某一学科的学生。

不足：竞赛种类少，不适合多学科备赛的学生。

海归名师工作室（如“牛津剑桥导师团队”）

优势：

导师多为牛津、剑桥、帝国理工等背景，擅长UKChO、BBO等英联邦竞赛。

适合目标英国G5的学生。

不足：美系竞赛（如AMC、USACO）经验较少。

低价网课机构（如“网易云课堂竞赛课”）

优势：

价格低廉，适合预算有限的学生。

提供基础竞赛知识讲解。

不足：缺乏个性化指导，获奖率较低。

三、如何选择上海国际竞赛辅导机构？

明确目标竞赛

AMC/USACO → 优先选翰林、藤子教育（高获奖率）。

BPhO/UKChO → 选翰林、牛剑背景导师团队。

商科/经济类 → 选新东方、世外背景工作室。

看师资力量

金牌得主/前国家队教练 > 普通硕士/博士。

翰林国际教育的师资在AMC、Physics Bowl等领域顶尖。

看往期成绩

询问历年获奖率、晋级率，避免“画饼”。

翰林国际教育的AMC10/12、BPhO金奖案例众多。

看课程模式

1v1/小班课 > 大班课（针对性更强）。

翰林提供定制化教学，适合不同水平学生。

四、结论：上海国际竞赛辅导，为什么首选翰林国际教育？

✅ 国际竞赛辅导行业龙头，AMC、Physics Bowl、USACO等金奖率行业领先。

✅ 师资顶级，授课老师多为IMO、IPHO、USAMO金牌得主。

✅ 定制化教学，从规划到冲刺全程跟进，适合冲击顶尖名校的学生。

如果你的目标是藤校、牛剑、G5，或者想在国际竞赛中拿金奖，翰林国际教育是上海最靠谱的选择！

2024年竞赛备考黄金期已至，抓紧时间规划，下一个获奖的就是你！

2025 Regeneron ISEF大奖-CBIO计算生物学和生物信息学获奖作品汇总-1

2026ISEF赛事安排

参赛资格

年龄与年级：9-12年级学生（或同等学历），参赛时年龄不超过20岁。

地区选拔：必须通过附属赛（Affiliated Fair）晋级，无法直接报名。中国学生需先参加国内选拔赛（如青创赛、明天小小科学家等）。

团队项目：最多3人，所有成员需满足资格且共同参赛。

项目要求

原创性：项目必须由学生独立完成，允许在专家指导下进行，但不得代劳。

学科范围：涵盖21个学科类别，包括工程、生物、化学、计算机、环境科学等。

伦理限制：涉及人类、脊椎动物、病原体等研究需提前提交额外审查表（如ISEF Forms）。

关键文件与截止时间

ISEF表格：根据研究类型提交相应表格（如1C、2、3等），需在地区赛前完成审核。

摘要与研究论文：英文撰写，清晰描述研究目的、方法、结论。

地区赛截止：2026年3-4月

其他注意事项

展示材料：展板需符合ISEF尺寸要求（通常宽48英寸、深30英寸、高108英寸），禁止活体样本或危险品。

知识产权：部分研究可能需申请专利后再参赛，避免披露风险。

为了方便同学们更好的备赛，特别整理了ISEF-CBIO计算生物学和生物信息学2025的获奖作品方便学习

CBIO计算生物学和生物信息学获奖作品集合

CBIO001 - 自闭症中的逆转录调控假说

自闭症谱系障碍 (ASD) 是一种异质性神经系统疾病，目前约有百分之一的儿童受其影响。ASD 的诊断和治疗十分复杂，部分原因在于其遗传基础不明确。转座因子 (TE) 是能够改变其在基因组中位置的 DNA 序列。它们约占人类基因组的 50%。尽管它们已基本丧失了转座能力，但由于富含 CpG 位点和转录因子结合位点，它们获得了调控功能，例如宿主基因表达控制。值得注意的是，已确定某些 TE 家族在与 ASD 相关的基因附近富集，这表明存在潜在的基因组和调控不稳定性。本研究利用来自 ASD 和非 ASD 对照供体死后脑组织的公共 RNA 测序数据，探讨 TE 表观遗传修饰的影响。我们力求识别自闭症谱系障碍 (ASD) 组和非自闭症谱系障碍 (NSD) 组之间常见的差异表达基因 (DEG)，并通过基因本体论和通路富集分析来表征它们在 ASD 病理学中的功能性作用。此外，我们还旨在识别这些 DEG 附近的 TE 家族，以探索它们在 ASD 基因表达中的潜在调控作用。我们的分析揭示了 DEG 之间存在一致的免疫相关模式，并确定了在 DEG 附近富集的特定 TE 家族（例如 L2a/b/c、MER4B 和 MLT1J）。这表明 TE 可能导致 ASD 的免疫失调，并可能影响自闭症表型。我们的研究提出了关于 ASD 表现的功能性假设，将 TE 确定为纠正免疫失调的新型治疗靶点，有待进一步的实验验证。

CBIO003 - 从肠道微生物组检测结直肠癌

结直肠癌 (CRC) 是全球第二大癌症相关死亡原因。尽管 CRC 发病率历来在发达国家最高，但发展中国家的发病率也在上升。最近的研究表明，肠道菌群失调与 CRC 的发展呈正相关，某些细菌被鉴定为潜在的致癌微生物。这些致癌微生物与 DNA 损伤、炎症以及可能导致肿瘤生长的代谢产物的产生有关，最终导致 CRC 的发展。虽然西方人群已有关于肠道菌群与 CRC 关系的研究，但来自印度等发展中国家的数据有限。因此，本研究提出了一个机器学习模型来分析印度人群的微生物组数据集。作为研究的一部分，我首先进行了归一化和降维，然后进行了多样性分析，最后使用随机森林分类模型训练数据集。该模型基于多个指标进行了评估，其 AUC 值为 0.992，准确率得分为 0.947。此外，多样性分析还揭示了某些微生物（例如瘤胃球菌科UCG-002、克里斯滕森菌科R-7组、链球菌、普氏菌-2和志贺氏菌）作为印度人群早期CRC检测生物标记物的潜力。总而言之，本研究提出了一种机器学习模型，可以有效区分CRC和非CRC样本。此外，它还识别了与CRC患者相关的微生物属，这些微生物属可作为诊断生物标记物，或在大规模验证后用于治疗策略。

CBIO006 - 预防阿尔茨海默症铁死亡的双克隆抗体

阿尔茨海默病 (AD) 是一种神经退行性疾病，其病理特征为神经认知衰退。近年来，该病的病理机制与铁失调和铁死亡相关。淀粉样β蛋白也已被证实会因铁稳态紊乱而从不同形式的铁内含物中聚集，从而证明了铁死亡在 AD 病理中的重要性。本研究提出了一种针对铁调素-铁转运蛋白相互作用的新型治疗方法，以减轻 AD 中的铁蓄积。本研究利用一个框架来开发精准的单克隆抗体 (mAb)，该抗体靶向并抑制铁转运蛋白-铁调素相互作用，从而阻止复合物的泛素化并恢复铁的外排。\n该计算框架最初采用基于 MODELLER 框架的多重迭代建模过程；DOPE 评分和 RMSF 值通过一种算法进行传递，该算法选择残基和相关的 PDB 文件，以生成目标序列最准确的蛋白质结构。采用分子动力学方法优化此类模型，结合拉姆钱德兰计算和残差稳定性组织，改进了二面角分布。使用 ProABC-2 对候选抗体进行低分辨率对接，鉴定出一种靶向膜铁转运蛋白结合位点的高亲和力单克隆抗体，为抗体开发提供了初步模型。\n初步结果表明，通过 HADDOCK 对接公式，可以有效破坏铁调素-膜铁转运蛋白相互作用，并恢复膜铁转运蛋白功能。此类研究有效证明了淀粉样蛋白假说并非阿尔茨海默症药物开发的唯一选择。未来的工作包括实施 QMD 和体外抗体开发。

CBIO012 - 利用基因协同作用预测药物协同作用

药物协同作用对于开发有效的联合疗法至关重要，而基因功能关系在识别这些协同作用中起着重要作用。然而，由于基因功能相互作用的复杂性以及现有方法的局限性（通常依赖于不完整的注释或狭窄的数据源），预测药物协同作用仍然是一个挑战。本研究提出了第一个使用通用基因功能向量预测药物协同作用的框架。使用基于深度学习的基因功能预测算法GoBERT，可以生成基因功能向量，其中每个维度代表基因具有特定功能的概率，值范围从0到1。如果实验证实基因具有某项功能，则相应的值设置为1，否则设置为0。对于没有实验证据的功能，GoBERT会分配概率值。然后，计算两个基因功能向量之间的余弦相似度，以量化它们预测的协同作用水平，并将其与实验药物数据进行比对。实验结果表现出强大的性能，突出了该框架在系统和可解释的药物协同作用预测方面的潜力。

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2025 Regeneron ISEF大奖-CHEM化学获奖作品汇总-2

2026ISEF赛事安排

参赛资格

年龄与年级：9-12年级学生（或同等学历），参赛时年龄不超过20岁。

地区选拔：必须通过附属赛（Affiliated Fair）晋级，无法直接报名。中国学生需先参加国内选拔赛（如青创赛、明天小小科学家等）。

团队项目：最多3人，所有成员需满足资格且共同参赛。

项目要求

原创性：项目必须由学生独立完成，允许在专家指导下进行，但不得代劳。

学科范围：涵盖21个学科类别，包括工程、生物、化学、计算机、环境科学等。

伦理限制：涉及人类、脊椎动物、病原体等研究需提前提交额外审查表（如ISEF Forms）。

关键文件与截止时间

ISEF表格：根据研究类型提交相应表格（如1C、2、3等），需在地区赛前完成审核。

摘要与研究论文：英文撰写，清晰描述研究目的、方法、结论。

地区赛截止：2026年3-4月

其他注意事项

展示材料：展板需符合ISEF尺寸要求（通常宽48英寸、深30英寸、高108英寸），禁止活体样本或危险品。

知识产权：部分研究可能需申请专利后再参赛，避免披露风险。

为了方便同学们更好的备赛，特别整理了ISEF-CHEM化学2025的获奖作品方便学习

CHEM化学获奖作品集合

CHEM032 - 用于电化学 CO2 还原的 Cu 纳米团簇

全球二氧化碳 (CO2) 排放量每年超过 370 亿吨，加剧了环境危机并威胁着公共安全。电化学二氧化碳还原反应 (eCO2RR) 通过将二氧化碳转化为有价值的产品，为循环碳经济提供了一种乐观的方法。虽然铜纳米簇 (NC) 因其成本效益和原子精度而成为有前途的催化剂，但在高电流密度下的选择性和效率方面仍然存在挑战。\n \n本研究介绍了两种新型铜纳米簇，并研究了它们在工业相关条件下针对有用碳氢化合物的催化性能。Cu10(CF3Pyrazole)8 和 Cu6((CF3)2Pyrazole)6Cl4 与 N 供体配体合成，以增强二氧化碳吸附，氟基团用于疏水性，抑制竞争性析氢反应 (HER)。将每种催化剂与 10% Nafion 作为粘合剂混合，并喷涂到气体扩散电极 (GDE) 上。 eCO2RR 在 150 mA/cm2 的流动池中发生，产品分析通过 1H NMR 和 GC 进行。\n \nCu6((CF3)2Pyz)6Cl4 最初对乙烯的法拉第效率 (FE) 为 7%，当将 10% Nafion 量从 40 µL 增加到 80 µL 时，法拉第效率翻了一番，达到 14%。至于 Cu10(CF3Pyz)8，它生成丙醇，这是首次报道的生成这种 C3 烃的 NC。\n \n这些催化剂具有更高的可扩展性、提高乙烯选择性的简便性以及生产复合化合物的能力，优于现有的 Cu NC。乙烯是大多数高需求石化产品的基础，通过有效的可持续途径生产乙烯可以显著降低对化石燃料的依赖和主要行业的碳足迹。

CHEM033 - 非绝热纳米反应器

光因其环境毒性低、易于控制且成本低廉，是传统合成试剂的一种有前途的替代品。此外，光化学能够创造出基态热途径无法实现的复杂分子和特性，这进一步提升了光在药物化学和有机合成中的价值。然而，光反应的高维性和缺乏选择性导致可能途径和结果的数量极其复杂。因此，需要新型计算工具来快速、系统地进行高通量筛选和设计最佳合成路线。非绝热纳米反应器 (NANR) 的开发是解决这一问题的初步尝试：这是一种用于自动化、暗箱式光发现的模拟工具。在我的研究中，我通过研究顺/反-3,4-二甲基环丁烯的光化学 Woodward-Hoffmann (WH) 开环反应的理论立体特异性与实验非立体特异性之间的差异来测试 NANR。然后，我通过开发一个稳健的光产物产量预测模型来增强 NANR。 NANR 在 6 种实验性 WH 产物中鉴定出 5 种，证明了初始旋转后发生顺式/反式异构化，从而最大程度地降低了空间位阻。通过应用 3 种不同的模型，我发现，结合使用阿伦尼乌斯模型和速度模型，运行 1000 飞秒，可以获得最准确的光产物产率，顺式和反式产率分别提高了 52% 和 66%。将顺式比率应用于缺失的反式产物，产率提升至 96%。这些成功案例证明，这些模型能够为任何光化学反应提供更深入的洞察，为未来快速、绿色、低成本的化学工程、药物开发和理论光化学探索铺平道路。

CHEM041 - 用于生产白氢的合成橄榄石

氢气是一种很有前景的清洁能源载体，但目前的生产方法要么碳密集型，要么经济上不可持续。最近，人们的注意力转向了蛇纹石化，这是一种超镁铁质岩与水之间的自然反应，在特定的地质条件下会产生白色氢气，以每公斤约1美元的成本提供无碳生产。\n尽管全球对蛇纹石化的兴趣日益浓厚，但人们对其的了解仍然不足。天然橄榄石是主要的活性矿物，其成分不一致且反应性有限，阻碍了其规模化应用。在这项新颖的研究中，我们利用溶胶-凝胶法合成了一种单相合成橄榄石，并对其结晶度和Fe²⁺反应性进行了优化。使用 XRD、FTIR、TGA 和 SEM 对其进行了表征，结果证实其纯度 > 90% 且 Fe:Mg 比可控。这些特性使我们能够对蛇纹石化动力学和热力学进行受控探索。\n在高压釜反应器中，在热液条件下（150°C、24 小时、550 psi）测试了氢气的生成。气相色谱法证实了纯氢的形成，压力升高表明了这一点。\n合成橄榄石的氢气产量是天然橄榄石的 27 倍，这归因于更高的相纯度、一致的结晶度以及由于聚集形态而增大的表面积。\n这项研究填补了蛇纹石化化学领域的一个关键知识空白，并提出了一种基于矿物成分评估氢气产量和纯度的方法。除了实验室成功之外，合成橄榄石还有望应用于枯竭的碳氢化合物储层，利用现有基础设施实现氢气的制氢和长期储存。这种方法可以使大规模氢能更加实用、经济实惠且可持续。

CHEM042T - LVO 环境应用

学校里一项常见的环保活动是收集和分类旧电池进行回收利用。然而，这只是锂离子电池处理过程的第一步。锂离子电池在电池市场上越来越受欢迎，导致了大量废弃物产生。因此，寻找简单有效的方法利用废旧电池中的锂，对于提高锂离子电池的可持续性至关重要。我们实施了一种新的简便方法，从废旧电池中回收碳酸锂，合成单相锂钒氧化物 (Li3V6O16) 材料。首次发现 Li3V6O16 是一种高效的氧化还原催化剂，在 20 ppm 亚甲蓝溶液中处理 15 分钟，其催化效率可达 87%。其高催化降解率对于染料废水处理应用具有重要意义。Li3V6O16 已被证明在各种条件下，例如温度、光照、回收方法、氧化剂或还原剂，都是高效的氧化还原催化剂。在光照条件下，以大气中的氧气作为氧化剂，可以提高颜色降解率。此外，该材料还表现出抑制大肠杆菌和白色念珠菌生长的能力，因为微生物会粘附在材料表面，从而降低处理效率。Li3V6O16染料处理工艺的最佳条件已初步应用于河内某丝绸村的废水处理。

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相关文章：

2025 Regeneron ISEF大奖-CHEM化学获奖作品汇总-1

2026ISEF赛事安排

参赛资格

年龄与年级：9-12年级学生（或同等学历），参赛时年龄不超过20岁。

地区选拔：必须通过附属赛（Affiliated Fair）晋级，无法直接报名。中国学生需先参加国内选拔赛（如青创赛、明天小小科学家等）。

团队项目：最多3人，所有成员需满足资格且共同参赛。

项目要求

原创性：项目必须由学生独立完成，允许在专家指导下进行，但不得代劳。

学科范围：涵盖21个学科类别，包括工程、生物、化学、计算机、环境科学等。

伦理限制：涉及人类、脊椎动物、病原体等研究需提前提交额外审查表（如ISEF Forms）。

关键文件与截止时间

ISEF表格：根据研究类型提交相应表格（如1C、2、3等），需在地区赛前完成审核。

摘要与研究论文：英文撰写，清晰描述研究目的、方法、结论。

地区赛截止：2026年3-4月

其他注意事项

展示材料：展板需符合ISEF尺寸要求（通常宽48英寸、深30英寸、高108英寸），禁止活体样本或危险品。

知识产权：部分研究可能需申请专利后再参赛，避免披露风险。

为了方便同学们更好的备赛，特别整理了ISEF-CHEM化学2025的获奖作品方便学习

CHEM化学获奖作品集合

CHEM003 - 增强TPA-BT衍生物的激基复合物形成

本研究设计合成了一系列供体（D）分子，尝试与已知的受体（A）分子形成激基复合物，并探究单体化学结构对激基复合物光物理性质的影响。合成的五种供体分子表现出分子内电荷转移效应。利用Lippert-Mataga模型分析了跃迁偶极矩的变化。此外，通过分子模拟和电化学势测量估算了这五种分子的电子能级，得到了D分子的基态能量，该能量介于A分子的基态能量和激发态能量之间，从而有利于激基复合物的形成。DA对分子的聚集导致了新的发射谱带的形成，表明激基复合物的存在。控制电子供体分子的电子能级可以调控所形成激基复合物的发射波长。此外，具有三角形结构的D分子比棒状分子更容易形成激基复合物。选择这些三角形给体组装固体薄膜，并制备了初步的光电器件。本报告深入探讨了单体设计及其对激基复合物所需光物理性质的影响，为面向应用的产品开发中的分子设计提供了蓝图和指导。

CHEM004 - 用于伤口护理的碳点嵌入智能水凝胶

每年，伤口导致500万至600万人死亡，而目前的治疗方法仍然不足，这凸显了对先进伤口护理系统的需求。本研究旨在通过开发智能生物传感器绷带来解决这一问题。为此，作者利用透明质酸、甲基纤维素和丙烯酰胺，通过自由基聚合合成了一种具有互穿网络的新型水凝胶 (PHG)。PHG 中掺杂了一种富含酚的提取物，该提取物取自葡萄渣的索氏提取液。葡萄渣是一种未被充分利用的农作物废料 (95%)，经过升级再造，此前从未使用过。将生物活性外用剂掺入的水凝胶 EHG 生物打印成绷带支架。为了引入生物传感功能，研究人员将新合成的 pH 响应碳点 (CD) 嵌入支架中，从而能够实时比色监测伤口状态。该功能与基于人工智能的检测监测移动应用程序 (INTEHG) 集成，形成了一个智能绷带系统。采用傅立叶变换红外光谱 (FTIR)、扫描电镜 (SEM)、热重分析 (TGA) 和流变学方法对 EHG 支架进行表征，采用透射电镜 (TEM)、动态光散射 (DLS)、zeta 电位和荧光光谱法对 CDs 进行分析。通过结构（透气性、细菌渗透、膨胀、降解）、外用药物相关（酚含量、抗氧化活性、释放曲线、细胞毒性、细胞迁移、划痕）和生物传感器相关（pH 响应性）分析评估伤口愈合性能。结果证实，EHG 是一种生物相容性、可生物降解、具有抗菌屏障和透气性生物传感器的水凝胶。它具有高膨胀性、pH 敏感释放、强抗氧化活性、显著的增殖作用，并能促进细胞迁移和加速伤口闭合。它还可用作智能绷带，通过颜色变化和 INTEHG 应用程序集成进行实时检测和监控。

CHEM007 - 利用染料敏化太阳能电池中的农产品损失

农产品损失是一个全球性重大问题，既影响环境，又影响经济。染料敏化太阳能电池 (DSSC) 是第三代太阳能技术，利用光敏染料吸收阳光。这种染料通常由合成材料制成，在制造过程中可能对人体产生毒性，在处置时也可能对环境产生毒性。将农产品损失用作 DSSC 中的有机染料，可以实现农产品浪费的循环利用，并成为一种环保且经济高效的传统光伏电池替代品。本研究使用富含芦丁、天竺葵色素、矢车菊色素、甜菜苷和柠檬酸的农产品，例如青苹果、草莓、樱桃、甜菜根和柠檬，来制造单独的光敏染料。这些染料被应用于 DSSC 原型，并在 14 天内测试了其吸收特性、多种光照条件下的电压和电流输出以及降解模式。尽管最初的电压和电流输出很高，但樱桃染料仍显示出快速降解的迹象，凸显了稳定性方面的挑战。单一染料实验的结果促成了苹果和草莓染料组合的开发，之所以选择这种染料组合，是因为它们的光吸收和电子转移特性互补。结果表明，共敏化染料的功率转换效率 (PCE) 比单一染料的平均效率提高了 52%。此外，对电流密度-电压 (JV) 曲线的详细分析显示，最大功率输出有所提升。这项研究表明，利用互补染料特性可以提高 DSSC 的性能，从而进一步推动 DSSC 成为一种可行的农产品损耗再利用方法。

CHEM010 - 利用强制对流改进电解器

随着2024年全球氢气需求达到2000万吨，电解（将水分解成氢和氧的化学过程）仍然是最有前景的清洁制氢方法之一。虽然碱性电解的材料和生产成本相对较低，但也存在电极腐蚀和能源效率低下等挑战。为了解决这些问题，本项目采用了一种名为强制对流的新型方法，通过直接海水碱性电解，加速氢气泡浮出水面。强制对流是通过在另一个盐水腔内建造电解室来实现的，当氢气离开时，产生的真空力将更多的水吸入电解室。在强制对流的情况下，气泡的平均速度为0.143米/秒，而在未强制对流的情况下，气泡的平均速度仅为0.0248米/秒，这是因为水流的吸入有助于改变气泡的方向并加速气泡的运动。此外，强制对流使电极的使用寿命比原始寿命延长了20%。更高的气泡速度可以减少气泡附着，从而确保更高的电解整体效率。该设计进一步测试了在电极上生长的不同电催化剂，并最终由太阳能电池板供电，从而产生了真正的绿色氢气。虽然还需要对孔径和位置的变化进行更多测试，但该项目首次在不依赖外部能量的情况下成功降低了气泡粘附，证实了强制对流能够提高氢气效率。

CHEM011 - 用于直接空气捕获二氧化碳的MOF技术

人类活动和化石燃料消耗持续导致大气中二氧化碳 (CO2) 含量异常升高，加剧了温室气体效应，并加剧了全球变暖。这迫切需要开发可持续的降低二氧化碳污染水平的技术：即直接从环境空气中捕获二氧化碳 (DAC) 的技术。本项目旨在扩大金属有机骨架 NbOFFIVE-Ni-1 的规模并进行工业优化，以用于新型 DAC 和利用系统。为此，我们采用了纳米多孔金属有机骨架 NbOFFIVE-Ni-1 的合成和纯化新技术，以提高其二氧化碳吸收性能，这与现有文献中的报道一致。然后，我们优化了将粉末产品制粒成大规模、与反应器兼容形式的压制压力。通过粉末 X 射线衍射监测了骨架结构的完整性，并通过二氧化碳吸附测量考察了制粒后对吸收性能的影响。之后，我们优化了颗粒的形状和尺寸，以提高空间效率和表面积与体积的比值。在找到优化条件后，设计并建造了一个两公斤的NbOFFIVE-Ni-1反应器系统原型，并设计出一种有效的批量处理系统，用于从污染的大气中过滤二氧化碳。随后，对该原型进行了循环性能和吸附-解吸性能测试。这验证了其作为直接空气捕获技术的优势，有利于大规模实施，并证实其将为碳负排放解决方案做出重大贡献，并有望在2050年前实现美国的净零排放目标。

CHEM014 - 利用食物垃圾银纳米粒子增强染料去除

全球超过一半的人口（约44亿人）无法获得清洁安全的饮用水。这部分是由于合成有机染料的污染。合成有机染料是纺织工业中使用的化学污染物，占全球水污染总量的20%以上。亚甲蓝是一种常见的合成有机染料，具有毒性、致癌性且不可生物降解，对人类健康和环境构成重大风险。银纳米颗粒（AgNP）是一种很有前景的解决方案，可作为有机染料降解的催化剂。然而，目前合成AgNP的方法成本高昂且耗能。本研究旨在开发一种绿色且经济有效的方法，利用厨余垃圾合成AgNP，并用硼氢化钠（NaBH4）催化亚甲蓝的还原。将鳄梨、香蕉和柠檬皮提取物分别与 10 mM 硝酸银 (AgNO3) 溶液混合以合成 AgNP，并使用紫外可见光谱法确定 60 分钟内染料降解动力学。所有样品均重复运行三次。进行双尾 t 检验后发现，由鳄梨 (69.8%)、香蕉 (93.4%) 和柠檬 (89.6%) 制成的 AgNP 去除的亚甲蓝染料量均高于 (P< 0.05) 对照组，而对照组仅去除了 18.4% 的染料。这些反应也非常快，例如，香蕉 AgNP 仅用五分钟就去除了 80.7% 的亚甲蓝染料。这是已知的第一项使用鳄梨、香蕉和柠檬皮合成 AgNP 以增强染料降解的研究。食物垃圾不会被填埋并排放温室气体，而是可以被重新利用，以可持续的方式降解有毒染料。

CHEM020T - Ag-TiO2@HNT复合材料用于污染物降解

有机污染物，例如合成染料和石油基污染物，由于其化学稳定性和抗生物降解性，会造成生态风险。纳米技术为修复提供了解决方案，但复杂且昂贵的制造工艺阻碍了其进展。这项研究提出了一种高效的 Ag-TiO₂ 纳米复合材料，它粘附在埃洛石纳米管 (HNT) 上，可快速降解污染物并分散溢油。HNT 是天然丰富的铝硅酸盐粘土，具有富含羟基的表面。TiO₂ 是一种广泛使用的光催化剂，经紫外线活化后可产生活性氧，而 Ag 纳米粒子则通过局部表面等离子体共振增强电荷分离和光吸收。使用 FTIR 和 XRD 确认了功能化和结构完整性。Ag-TiO₂@HNT 在 60 分钟内对亚甲蓝、甲基橙和靛蓝胭脂红的降解率分别达到 91.7%、45.8% 和 96.2% (p<0.01)；三次循环后效率保持>85%。降解遵循拟一级动力学，朗缪尔等温线模型显示污染物之间存在强烈的相互作用。加入卵磷脂-吐温80表面活性剂可实现油滴乳化和分散，在25毫克/克浓度下效率达到91.5%。该纳米复合材料的生产成本为0.22美元/克，且副产物（水和二氧化碳）无害，为废水修复和溢油回收提供了一种环保、可扩展的解决方案。食品级表面活性剂和天然粘土的使用符合绿色化学和可持续性原则。未来的研究可以探索其在复杂废水基质中的性能，并优化工业可扩展性，以实现工业和沿海环境中的可持续环境应用。

CHEM025 - 优化催化剂将塑料转化为燃料

每年产生超过 3.5 亿吨塑料废弃物，而回收利用率不足 10%。通过催化氢解，塑料废弃物可用钛酸锶转化为柴油，用铂碳 (Pt/C) 转化为航空燃料。然而，Pt/C 非常昂贵。本研究调查了替代催化剂，以确定性能与 Pt/C 相当且经济高效的方案，同时尝试从石油和废弃物中生产燃料。为了制造塑料燃料，将氢气、催化剂和塑料废弃物放入密封反应器中，并在 300℃ 下运行 6 小时。GC-MS 分析表明，钴、镧、铑和带有硅铝的 Pt/C 在统计上并不显著，这意味着它们与 Pt/C 相当。镧、钴和铑的产率均高于 Pt/C，但铑价格昂贵，是 Pt/C 的两倍多。考虑到价格和质量，镧和钴是最有前景且最具成本效益的催化剂。在研究不同的反应物时，大多数反应物的产率都很高，但除了与航空燃料相当的液体废物外，其他物质都太重。目前，柴油和航空燃料的生产工艺完整、清洁、经济高效，但必须扩大规模才能被社会广泛使用。塑料燃料的规模扩大后，其价格也将低于目前的燃料价格。塑料燃料的广泛使用将为化石燃料提供一种更便宜、更环保的替代品，同时减少塑料污染和温室气体排放。

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2025 Regeneron ISEF大奖-CELL细胞与分子生物学获奖作品汇总-2

2026ISEF赛事安排

参赛资格

年龄与年级：9-12年级学生（或同等学历），参赛时年龄不超过20岁。

地区选拔：必须通过附属赛（Affiliated Fair）晋级，无法直接报名。中国学生需先参加国内选拔赛（如青创赛、明天小小科学家等）。

团队项目：最多3人，所有成员需满足资格且共同参赛。

项目要求

原创性：项目必须由学生独立完成，允许在专家指导下进行，但不得代劳。

学科范围：涵盖21个学科类别，包括工程、生物、化学、计算机、环境科学等。

伦理限制：涉及人类、脊椎动物、病原体等研究需提前提交额外审查表（如ISEF Forms）。

关键文件与截止时间

ISEF表格：根据研究类型提交相应表格（如1C、2、3等），需在地区赛前完成审核。

摘要与研究论文：英文撰写，清晰描述研究目的、方法、结论。

地区赛截止：2026年3-4月

其他注意事项

展示材料：展板需符合ISEF尺寸要求（通常宽48英寸、深30英寸、高108英寸），禁止活体样本或危险品。

知识产权：部分研究可能需申请专利后再参赛，避免披露风险。

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CELL细胞与分子生物学获奖作品集合

CELL030 - Midkine 作为胰腺癌治疗的靶点

引言：胰腺导管腺癌 (PDA) 因其诊断晚、转移广、治疗方案有限等特点，仍然是最致命的恶性肿瘤之一。多功能生长因子中期因子 (MK) 在 PDA 中显著上调，并参与多种致癌信号通路。本研究旨在阐明 MK 在 PDA 肿瘤微环境 (TME) 中的机制作用，并评估其作为癌症疫苗开发靶点的潜力。\n方法：使用 RStudio 对单细胞 RNA 测序和空间转录组学数据集进行转录组学分析。数据预处理和分析采用 Seurat 软件包工作流程进行，并使用 CellChat 和 NicheNet 识别 MK 介导的细胞间和细胞内信号传导机制。 MK疫苗的设计采用了反向疫苗学表位预测、结构建模以及计算机模拟免疫和分子对接模拟。\n结果：MK由粘液上皮细胞和癌症相关成纤维细胞分泌，并通过自分泌和旁分泌信号发挥作用。通过激活NF-kB、MAPK/ERK、JAK/STAT、Notch和PI3K-Akt通路，MK促进CD8+T细胞和B细胞耗竭，同时诱导调节性T细胞和肿瘤相关巨噬细胞分化，从而促进免疫逃逸。计算疫苗设计表明，MK疫苗结构稳定、抗原性强、无致敏性且无毒性，能够诱导强烈的Th1型免疫应答，并与免疫细胞受体具有高结合亲和力。\n结论：本研究首次证明MK是PDA免疫逃逸的驱动因素。 MK 疫苗代表了一种有前途的新型免疫治疗策略，应该与当前的 PDA 疗法进行协同测试。、

CELL031 - 转化为骨骼：探索FOP的细胞信号传导

进行性骨化性纤维发育不良 (FOP) 是一种罕见的骨骼疾病，由 ACVR1 受体突变引起，其下游信号传导导致骨骼过度生长。FOP 的典型特征是严重的异位骨化，即骨骼在骨骼外形成，逐渐使患者无法活动。目前，除 Palovarotene 外，尚无 FDA 批准的有效治疗方法，但 Palovarotene 价格昂贵且副作用大。目前尚无直接靶向 ACVR1 受体的药物，无法从源头上抑制症状并提高疗效。最近，ACVR1 和激活素 A 之间发现了一种新型非信号复合物。在将其作为药物靶点之前，必须探究该复合物的作用机制。本项目旨在研究激活素 A 在 ACVR1 信号传导中的作用，特别是其内化和非信号复合物，这可能在 FOP 中发挥关键作用。将结合 ACVR1 和已确定的信号受体 ACVR1B 不同结构域的嵌合受体整合到 HEK293 细胞系中。建立了六个亚细胞系。利用Western印迹和共聚焦显微镜测量磷酸化和内化，以确定哪些结构域驱动内化。结果表明，ACVR1B跨膜嵌合体缺乏主动内化，而含有ACVR1跨膜结构域的构建体则表现出内化显著增加。本研究首次确立了ACVR1跨膜结构域在激活素A驱动的内化中的关键作用，表明利用嵌合体受体研究受体的可行性。本研究提供了新的证据，强调了ACVR1跨膜结构域在信号传导中的重要性，该结构域可能在FOP病理中也起着关键作用，并且可能是一个潜在的治疗靶点。

CELL035 - 治疗重症肌无力的Fc融合蛋白

重症肌无力 (MG) 是一种影响神经肌肉接头的自身免疫性疾病，影响超过一百万人，并可能导致危及生命的肌肉无力。与大多数自身免疫性疾病一样，目前针对 MG 的治疗方法会导致非特异性且有害的免疫抑制，因此需要一种仅针对疾病根源——自身抗体和自身反应性免疫细胞——的方法。\n为了解决这个问题，我设计了一种新型抗原偶联的 Fc 融合蛋白，用于选择性清除 MG 患者的自身抗体和自身反应性免疫细胞，并在计算机模拟中评估了该蛋白的特性和功能。该抗原是烟碱乙酰胆碱受体的常见靶向部分，通过柔性连接子与人 IgG1 Fc 的修饰版本连接。\nProtParam 发现，最终形成的异二聚体蛋白的分子量为 73.14737 千道尔顿，第一链有 423 个残基，第二链有 223 个残基。使用 AlphaFold 生成的 3D 构建体经过 MolProbity Ramachandran 分析和 ERRAT2 评估，结果显示 96.4% 的残基位于优势区域，而 ERRAT2 则使融合构建体的整体质量因子 (OQF) >80。使用 GROMACS 进行的 50 ns MD 模拟显示出相对稳定性，RMSD 在 25 ns 后仅波动 +- 1 埃。Cluspro 对接模拟和随后的 PRODIGY 结合亲和力计算表明抗原部分对 MG 自身抗体 Fab 具有选择性亲和力。Fc 修饰增加了对 Fc 受体 IIa 和 IIIa 的结合亲和力。\n这些分析描绘了一种适用于下游体外实验的功能性蛋白质，以及一种治疗 MG 和其他自身免疫性疾病（目前困扰着全球约 10% 的人口）的潜在令人兴奋的新方法。

CELL037 - 虚拟细胞

体外药物敏感性测试对于鉴定有效的癌症治疗方法至关重要。然而，由于潜在的单一疗法和联合疗法种类繁多，体外测试因时间、成本和可扩展性方面的低效而受到阻碍。此外，使用计算机模拟的解决方案主要集中在纯人工智能方法上，缺乏训练数据之外的可扩展性。为了应对这些挑战，我开发了“虚拟细胞”（The Virtual Cell），这是一个由人工智能驱动的模拟模型，它通过整合基因组学、蛋白质组学和基于速率定律的生化模拟来预测细胞药物反应。该模型采用一种新颖的基本反应预测算法，从文献支持的蛋白质信号通路中创建内部反应网络，从而模拟细胞内的生化相互作用。“虚拟细胞”使用功能基因组数据和定量蛋白质组学数据进行初始化，以运行模拟药物敏感性实验来测量计算机模拟的可行性。在 MCF-7、T-47D、MDA-MB-231 和 MDA-MB-468 乳腺癌细胞系中，对 Capivasertib、Alpelisib、他莫昔芬和氟维司群进行了体外动力学药物单药治疗实验。该模型的反应参数通过机器学习进行校准，以使计算机模拟预测结果与体外生存能力相一致。校准后，虚拟细胞 (The Virtual Cell) 用于预测新型联合疗法，并在体外进行验证。虚拟细胞在模拟联合疗法方面表现出卓越的准确性，从而提高了识别新型协同组合的效率。总而言之，虚拟细胞有望通过减少对昂贵体外测试的依赖、推进个性化和精准治疗策略以及改善患者预后来改变肿瘤学。

CELL038 - 频率调谐的光遗传神经可塑性工具

神经退行性疾病 (NDD)，例如阿尔茨海默病和帕金森病，其特征是突触可塑性受损，即大脑重新连接对认知至关重要的连接的能力。然而，研究突触可塑性的标准工具——例如双光子成像和电生理学——成本高昂、侵入性强，且不适用于高通量筛选。本研究引入了一个快速、经济高效、可重复的光遗传学平台来解决这些限制。利用在机械感受神经元中表达通道视紫红质-2 (ChR2) 的转基因秀丽隐杆线虫，通过非侵入性刺激来探测频率依赖性行为可塑性，以此作为突触调控的替代指标。在全反式视网膜 (ATR) 存在下，线虫暴露于 5、20 或 50 Hz 的 473 nm 脉冲光下 30 分钟。通过对二乙酰的趋化反应来评估突触强度。对照组包括 N2 (−ChR2/−ATR)、AML1 (ChR2/−ATR) 和 N2 (−ChR2/+ATR)，以分离 ChR2 特异性效应。20 Hz 刺激显著增强了趋化指数，使基线反应几乎翻倍（p < 0.00001），而 5 Hz 和 50 Hz 刺激则产生衰减且重叠的结果。采用 Tukey's HSD 的单因素方差分析证实 20 Hz 是行为增强的最佳测试频率 (p < 0.05)，表明体内连接的频率调谐调制。该系统验证了一种可扩展、低成本的检测方法，可用于探测神经回路可塑性，并通过时空精准刺激确定突触强化的最佳模式。未来，随着支持突触弹性的刺激条件的识别，该读出平台将成为强大的前端模型，以加速神经调节研究，包括经颅磁刺激的优化。

CELL049 - 星形胶质细胞在 AD 选择性易感性中的作用

阿尔茨海默病 (AD) 的发病机制遵循选择性易感性模式，其特征是不同脑区和神经元群体的神经退行性病变程度各异。虽然这种模式背后的机制尚不完全清楚，但神经元支持细胞可能发挥着至关重要的作用。已知星形胶质细胞通过维持血脑屏障 (BBB) 为大脑提供关键支持，而血脑屏障一旦受损，可能导致神经元死亡和 AD 相关的认知衰退。本研究利用高度多重免疫荧光技术对人源新皮质组织进行检测，通过量化星形胶质细胞-血管蛋白重叠作为 BBB 完整性的指标，来检测区域间星形胶质细胞与 AD 易感性的关联。本研究采用了一种新颖的流程，用于比较临床痴呆评分 (CDL)、Braak 和 Thal 分期中星形胶质细胞对血管的覆盖率。此外，还比较了前额叶和初级视皮层（PFC 和 V1，分别为大脑的易感区和恢复区）之间的星形胶质细胞覆盖率。结果表明，在V1区，星形胶质细胞对血管的覆盖率在整个AD进展过程中保持稳定，提示星形胶质细胞对疾病相关变化具有韧性。此外，在所有AD进展指标中，V1区IV层中胶质纤维酸性蛋白(GFAP)特异性星形胶质细胞对血管的覆盖率均显著增加(p = 0.026; p = 0.035; p = 0.043)，提示星形胶质细胞采取了保护性表型来维持神经元支持和区域对AD的韧性。了解细胞对不同区域和神经元群体AD易感性差异的贡献，可能为研究AD韧性和易感性的生物标志物提供关键见解，从而确定未来AD治疗的潜在靶点。

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2025 Regeneron ISEF大奖-CELL细胞与分子生物学获奖作品汇总-1

2026ISEF赛事安排

参赛资格

年龄与年级：9-12年级学生（或同等学历），参赛时年龄不超过20岁。

地区选拔：必须通过附属赛（Affiliated Fair）晋级，无法直接报名。中国学生需先参加国内选拔赛（如青创赛、明天小小科学家等）。

团队项目：最多3人，所有成员需满足资格且共同参赛。

项目要求

原创性：项目必须由学生独立完成，允许在专家指导下进行，但不得代劳。

学科范围：涵盖21个学科类别，包括工程、生物、化学、计算机、环境科学等。

伦理限制：涉及人类、脊椎动物、病原体等研究需提前提交额外审查表（如ISEF Forms）。

关键文件与截止时间

ISEF表格：根据研究类型提交相应表格（如1C、2、3等），需在地区赛前完成审核。

摘要与研究论文：英文撰写，清晰描述研究目的、方法、结论。

地区赛截止：2026年3-4月

其他注意事项

展示材料：展板需符合ISEF尺寸要求（通常宽48英寸、深30英寸、高108英寸），禁止活体样本或危险品。

知识产权：部分研究可能需申请专利后再参赛，避免披露风险。

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CELL细胞与分子生物学获奖作品集合

CELL003 - 咖啡豆外泌体的抗癌作用

在不同人群中开展的大规模流行病学研究表明，患黑色素瘤皮肤癌与饮用咖啡之间存在负相关。虽然咖啡作为饮料和化妆品成分的受欢迎程度持续上升，但其抗癌作用的研究主要集中在其消费上。为了从机制上研究咖啡对黑色素瘤的潜在抗癌作用，未烘焙和烘焙咖啡豆衍生的外泌体被用作将咖啡的生物和化学成分递送到 SK-MEL-28 黑色素瘤细胞中的载体。\n通过细胞毒性测定检测细胞活力，通过核染色和流式细胞术检测细胞凋亡，以确定咖啡外泌体对 SK-MEL-28 细胞的抗癌作用。球体形成和伤口愈合试验用于分析咖啡外泌体对 SK-MEL-28 细胞的抗肿瘤和抗迁移作用。利用转录组学和Western印迹分析了咖啡外泌体处理SK-MEL-28细胞后对细胞通路的影响。研究结果表明，未经烘焙和烘焙的咖啡外泌体均能显著诱导黑色素瘤细胞凋亡。此外，咖啡外泌体还能抑制肿瘤生长，并削弱SK-MEL-28细胞的迁移能力。咖啡外泌体对SK-MEL-28细胞抗癌作用的分子机制与丝裂原活化蛋白激酶(MAPK)信号通路的抑制有关，该通路通过抑制SERPINA1的转录实现。SERPINA1是PI3K/Akt通路的激活因子，与MAPK信号通路相互作用。作为首例探讨咖啡外泌体对黑色素瘤影响的研究，本研究表明咖啡外泌体可以作为黑色素瘤治疗的天然替代疗法。

CELL007 - 通过DNA间隙诱导增强碱基编辑

碱基编辑器在遗传疾病的治疗中有着巨大的前景，因为近一半的已知致病遗传变异都是点突变。然而，尽管最近取得了进展，碱基编辑器仍然受到编辑效率低和编辑窗口窄的限制。在本研究中，我们提出了一种新型的缺口驱动碱基编辑系统，其中配对的 Cas9 D10A-sgRNA 被设计用来在 DNA 靶链上诱导缺口，而不仅仅是单个缺口，从而提高编辑效率。使用染料标记的探针，我们验证了两个 Cas9 D10A-sgRNA 在体外在靶链上产生缺口的能力。在小鼠胚胎干细胞 (ES) 中，与单碱基编辑器的最佳效率相比，缺口导向的腺嘌呤碱基编辑器 (Gap-ABE) 和缺口导向的胞嘧啶碱基编辑器 (Gap-CBE) 的编辑效率提高了约 2 倍。两个Cas9 D10A引入的间隙可以进一步扩大编辑范围，从而可能为脱氨酶修饰先前无法到达的碱基提供更广泛的靶区域。这种新颖的碱基编辑策略为进一步改进现有碱基编辑器开辟了新的途径，并推动了碱基编辑技术的发展。

CELL011 - 海洋来源：全面的FBS替代品

胎牛血清 (FBS) 是细胞培养中的重要补充剂，提供促进细胞健康和增殖的关键生长因子。自 1885 年以来，细胞培养一直是生物科学的基石，推动了基础研究和应用研究的发展。然而，FBS 面临着伦理、科学和经济方面的挑战：每年约有 2,000,000 头胎牛被宰杀以生产约 800,000 升 FBS，批次间不一致阻碍了实验的可重复性，而且 FBS 可能占细胞培养成本的 75% 以上。因此，寻找可行的 FBS 替代品对于生物科学的可持续发展至关重要。海洋来源的 FBS 替代品因其丰富的生物活性化合物和可持续的潜力而成为一条激动人心的途径。来自海胆籽 (uni) 和入侵藻类 (Gracilaria salicornia) 的新型提取物已被评估为 FBS 的替代品。提取物浓度分别为5%、10%和20%，并通过72小时内的细胞计数、MTT分析和显微镜观察评估其对HEK293细胞的影响。5%、10%的单核细胞和10%的藻类处理组表现出良好的增殖效果，细胞计数与FBS对照组具有统计学差异（p>0.05）。5%的单核细胞处理组细胞形态最为健康，细胞密度最高可达FBS对照组的84.3%。尽管增殖成功，但MTT分析显示所有处理组的细胞存活率均显著降低（p<0.001），这表明提取物可能缺乏维持细胞功能所必需的代谢因子。这些发现凸显了海洋提取物作为FBS补充剂的潜力，需要进一步改进和探索才能充分发挥其潜力。

CELL018 - 抑制前列腺癌细胞中的蛋白质

转移性前列腺癌 (mPC) 在男性癌症相关死亡中位居第二。由于目前的治疗方案大多为姑息治疗，mPC 迫切需要新的治疗靶点。先前的研究已发现受体相互作用蛋白激酶 2 (RIPK2) 是 mPC 中一个有希望的药物靶点，其通过非经典 RIPK2/MKK7/c-Myc 信号通路发挥作用。选择性靶向 RIPK2 和 MKK7 之间的蛋白质-蛋白质相互作用，具有抑制 RIPK2 驱动的前列腺癌转移并最大程度降低副作用的强大潜力，因为这种方法避免了破坏经典 RIPK2 信号通路，而该通路对免疫反应和伤口愈合至关重要。本研究在两种前列腺癌细胞系 PC3 和 22Rv1 中测试了九种候选小分子 RIPK2-MKK7 抑制剂。采用蛋白质印迹法评估其降低磷酸化c-Myc (S62)水平的效果。c-Myc (S62)是关键的致癌蛋白，也是RIPK2/MKK7/c-Myc通路活性的读数。在九种专利候选药物（AI）中，抑制剂H降低了两种细胞系中的pc-Myc-S62水平：PC3细胞中降低了24%（P=0.043），22Rv1细胞中降低了39%（P=0.042）。同样，抑制剂F使PC3细胞中的pc-Myc-S62表达降低了31%（P=0.002）。为了确定前两种抑制剂（F和H）是否能降低RIPK2-MKK7相互作用，我们进行了Duolink®邻位连接实验，该实验可以原位荧光检测RIPK2-MKK7相互作用。抑制剂F和H显著降低了RIPK2-MKK7相互作用：H导致PC3细胞中RIPK2-MKK7相互作用降低46%，22Rv1细胞中RIPK2-MKK7相互作用降低38%，而F导致两种细胞系中RIPK2-MKK7相互作用降低38%。这项研究代表了研究蛋白质-蛋白质相互作用作为mPC新靶点的重要第一步。

CELL019 - Ack sRNA 诱导 TE 沉默组蛋白标记

可移动转座子 (TE) 引起的染色体重排与人类癌症和神经系统疾病有关。在玉米（TE 研究的金标准模型生物）中发现的 Ac(Activator)/Ds(Dissociation) TE 系统中，Ac 元件可以进行转座，产生 24、22 和 21 nt 的 Ac 杀伤 (Ack) 小 RNA (sRNA)。虽然这些 sRNA 通过 DNA 甲基化靶向并沉默活性 Ac/Ds 元件，导致表型改变、致死和不育，但 Ack-sRNA、组蛋白修饰与精确沉默机制之间的关系仍不清楚。本研究提取了玉米三个发育阶段和一个生殖阶段（胚、3号叶、10号叶、花丝）的RNA、DNA和染色质，并对id1（+Ack sRNA）和9d9a（-Ack sRNA）基因型进行了RT-qPCR、qPCR、sRNA和亚硫酸氢盐测序。在id1基因型中，所有发育阶段的内部Ac元件区域均观察到H3K9me2显著富集（p<0.01），这与id1 Ac表达/活性的降低（p<0.04）一致。在id1 10号叶阶段的内部区域也观察到了H3K27me3的富集（p=0.00987248），其中Ac表达/活性最低（p<0.001）。此外，两种组蛋白修饰的显著富集（p<0.0106129）仅限于Ac内部区域（与21nt和22nt Ack sRNA同源）；相反，DNA甲基化在Ac TIR区域（与24nt Ack sRNA同源）中更高。这些发现提示存在一种新的Ac/Ds元件沉默途径，该途径通过21nt和22nt Ack sRNA诱导的H3K9me2和H3K27me3进行，从而加深了对动态TE沉默的理解，并为未来针对人类和农业中转座诱发疾病的TE靶向基因疗法铺平了道路。

CELL020 - 星形胶质细胞中的JAK2/STAT3甲基汞防御

有毒的甲基汞 (MeHg) 很容易穿过血脑屏障和胎盘屏障，导致发育迟缓和神经系统问题，尤其是在宫内暴露的情况下。暴露后，甲基汞到达大脑并选择性地在星形胶质细胞中积聚，破坏谷氨酸和钙稳态，并增加氧化应激。核因子红细胞2相关因子2 (Nrf2) 可能是治疗甲基汞毒性的靶点。然而，最近的研究表明，单靠Nrf2信号通路不足以减轻甲基汞诱导的损伤，这表明存在其他保护机制。信号转导和转录激活因子3 (STAT3) 在细胞生长和存活中发挥着重要作用。STAT3参与氧化还原调控已被充分证实，它通过调节编码电子传递复合物和抗氧化酶的核基因来防止氧化应激。这些特性表明，STAT3可能是减轻甲基汞毒性的关键机制。为了阐明STAT3信号通路在甲基汞（MeHg）神经毒性中的作用，我们利用C188-9和AG490抑制剂对暴露于10 μM甲基汞（MeHg）的星形胶质细胞系中的STAT3进行药理学抑制。细胞用两种抗氧化剂处理，即N-乙酰半胱氨酸和Trolox，以确定甲基汞诱导的活性氧（ROS）生成是否会激活STAT3。利用MTT/LDH、ROS、蛋白质印迹法、qPCR和谷胱甘肽分析表明，抑制STAT3磷酸化会加剧甲基汞诱导的细胞死亡、抗氧化反应和ROS生成。STAT3可能有助于星形胶质细胞对抗甲基汞（MeHg）暴露的神经保护作用。未来仍需进一步研究，以评估JAK2/STAT3信号通路在其他神经元细胞模型中对甲基汞（MeHg）毒性的防御反应。

CELL022T - 解码 ASXL3：NDD 的新型预测因子

神经发育障碍 (NDD) 影响着全球超过 3 亿人。在之前的研究中，我们将 ASXL3 鉴定为 NDD 的生物标志物，但对 NDD 临床严重程度谱的成因机制尚不清楚。本研究揭示 ASXL3 作为一种剂量敏感的神经发生调控因子发挥作用，为 NDD 的发病机制提供了新的见解。利用 CRISPR-Cas9 改造的 ASXL3 +/+、+/− 和 −/− 人类胚胎干细胞，我们证实 ASXL3 的缺失会导致泛素化组蛋白 H2A (H2Aub) 在 NDD 关联基因上逐步积累。这种染色质改变在 ASXL3+/− 中部分抑制神经源性转录，而在 ASXL3−/− 中完全阻断转录，从而为 ASXL3 关联的 NDD 严重程度谱提供了新的机制解释。通过分析胎儿单细胞RNA测序数据，我们发现ASXL3的表达始于妊娠13周，这确定了无创产前诊断（NIPT）的最早窗口期。我们进一步表明，FGF2治疗可恢复ASXL3+/-和-/-型脑类器官中丢失的神经元。FGF2在神经发生过程中（丢失的神经元恢复率达97%）、神经发生前（恢复率达95%，且无失控增殖）以及神经元分化后（恢复率达92%）均有效，这突显了其广泛的治疗窗口期。为了实现临床应用，我们设计了一种正在申请专利的药物胶囊和递送机制，包括一种配体功能化的纳米载体，用于宫内和体内靶向递送。总之，我们的研究结果表明ASXL3剂量是驱动NDD变异性的核心机制，并引入了首个用于早期干预的诊断和治疗相结合的平台。

CELL023 - 酒精对ATX-LPA-LPP3轴的影响

饮酒会导致脑血管并发症和生物学功能受损，但酒精如何损害这些血管尚不清楚。溶血磷脂酸 (LPA) 信号转导受自分泌运动因子 (ATX) 和脂质磷酸磷酸酶 3 (LPP3) 调控，维持酒精暴露脑部的血管完整性。了解血脑屏障 (BBB) 损伤因素和再灌注后内皮细胞通透性过高对于辅助中风治疗和控制血管通透性至关重要。我们假设高浓度酒精会加剧氧化应激，破坏内皮细胞连接，并通过 LPA 介导的信号转导改变细胞通透性。小鼠和人脑微血管内皮细胞 (MBMECs, HBMECs) 分别接受不同浓度的乙醇处理。通过蛋白质印迹法和定量 PCR 分析分子变化。使用细胞-基质阻抗传感器监测内皮通透性，通过Seahorse分析监测线粒体功能，并通过AR-2探针荧光监测ATX活性。50mM乙醇显著增加ATX活性和LPA水平，同时降低人脑微血管内皮细胞（HBMEC）中的LPP3和KLF2表达。ATX抑制剂PF8380可降低乙醇诱导的ICAM-1升高和通透性变化。LPA加剧了MBMEC通透性，并破坏了连接蛋白的连续性。LPAR1抑制剂AM095和LPAR抑制剂Ki16425可减轻这些影响。LPA降低了MBMEC的线粒体功能，缺氧再灌注增加了ATX蛋白的产生，增强了LPA的产生，并增加了内皮通透性。本研究阐明了ATX-LPA-LPP3通路在血管功能中的作用，并强调了酒精对通透性的影响。进一步探索LPA通路疗法将保护脑血管健康免受酒精的有害影响。

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