团队提出“阶梯式微生物–溶解性有机碳循环模型”（SMDL），揭示微生物通过逐步降解CDOM驱动深海能量流，为深海贡献3–24 Pg C yr-1的碳通量。这一值显著高于传统估算的颗粒态有机碳通量（约1.5 Pg C yr-1），揭开了深海巨大能量缺口之谜。该成果对重新评估深海碳循环、完善全球碳循环模型、预测气候变化趋势具有重要意义。
北京大学化学与分子工程裴坚教授团队持久致力于共轭高分子的凝聚态结构调控、化学掺杂、新型掺杂剂开发和掺杂高分子的器件集成化等方向的研究。近日，该团队以封面形式在Accounts of Chemical Research发表论文系统论述了侧链工程对共轭高分子掺杂过程的调控机制。
北京大学环境科学与工程要茂盛团队近日发表于Environment & Health的研究发现，在日常交流中不同语言的使用影响人体呼出气溶胶的排放浓度和粒径分布，进而影响呼吸道疾病的传播潜力。这一发现为理解全球疫情传播差别提供了全新视角。
2025年6月4日，北京大学生命科学昌增益课题组在Nature Communications发表题为“A FtsZ cis disassembly element acts in Z-ring assembly during bacterial cell division”的研究论文，首次揭示FtsZ蛋白N末端的一段无序结构发挥了内源性（顺式）去组装元件的功能...
该研究通过多学科交叉手段，说明了水稻m6A“阅读器”蛋白OsECT3的乙酰化修饰动态变化响应低温信号，进而通过增强靶向底物关键基因的结合以及提高稳定性，从而提升耐寒能力，为作物抗逆遗传改良提供了新思路。
研究团队揭示双特异性磷酸酶14（Dusp14）通过去磷酸化MLKL抑制心肌细胞坏死性凋亡，在甲减导致的心力衰竭中发挥关键保护作用，为治疗甲减导致的心力衰竭提供了新方向。
本研究系统性地构建了uORF在发育与演化过程中稳定翻译表达的理论模型与实验证据，拓展了人们对uORF传统功能的认知。uORFs不仅是经典意义上的“翻译抑制因子”，用于限制蛋白过量表达，更是一种“翻译减震器”，通过缓冲内在噪声，在维持基因表达稳态和表型稳健性方面发挥着深远作用。
该研究通过大规模人群的遗传数据，系统评估了甘油三酯（TG）靶点APOC3与低密度脂蛋白胆固醇靶点（PCSK9和HMGCR）的单独及联合作用，发现联合干预可协同改善血脂谱，并进一步降低冠心病风险，为残余心血管风险的精准治疗提供了新策略。
大力发展以锂离子电池为核心的电动汽车和大规模储能电网，是实现国家碳中和战略的关键。然而，商用层状氧化物正极（如LiCoO₂、NCM/NCA）普遍面临钴成本高昂、容量受限以及高压循环稳定性差等问题。
近日，北京大学环境科学与工程及青藏高原研究院宫继成研究员与朱彤教授领衔的科研团队在《国家科学评论》（National Science Review，NSR）发表题为“Human Adaptation to High Altitude: Acclimatisation and Reversibility of Haemodynamics”的研究。该研究通过定组研...
近日，新材料莫凡洋团队在柱层析分离技术领域取得重要进展。研究团队通过结合自动化实验与机器学习方法，成功开发出柱层析分离条件的智能预测模型。相关成果以“Intelligent Column Chromatography Prediction Model Based on Automation and Machine Learning”为题，于2025年5月29日...
研究通过分析质子-中子相互作用的不同成分，发现同中子核128Ag和130In中出现的9-和10-能级反转现象可以归因于质子-中子相互作用中辛弱不守恒的成分。研究有力支持了中子N=82主壳在银同位素中的稳健性。
研究整合多组学、分子生物学、生态学等方法，以兰花螳螂为研究系统，对其程序性体色转变的分子机制及适应性意义进行了深入探究。
近期，北京大学化学与分子工程刘剑教授课题组在J. Chem. Theory Comput.上发表综述，系统论述了一种全新的轨迹非绝热动力学方法——非绝热场（nonadiabatic field, NaF）方法的最新进展。
课题组首次提出一类只能在无序系统中存在的拓扑绝缘体——内禀统计拓扑绝缘体。这一拓扑绝缘体具有处于临界态的表面、局域化的体态，以及量子化的体态拓扑磁电响应，它不能在干净极限下实现、不能在保持平均晶体对称性的前提下与传统的能带拓扑绝缘体绝热联通，从而标志着一种新的拓扑物相。
日前，北京大学汇丰商李凯教授的合作论文《如何超出“历史平均值”》（“How to Dominate the Historical Average”）在The Review of Financial Studies发表。
北京大学环境科学与工程偶阳研究员课题组联合国际机器学习研究中心周沛劼助理教授团队在Nature Climate Change在线发表了题为“Using Deep Learning to Generate Key Variables in Global Mitigation Scenarios”的研究成果。
近期，北京大学化学生物学与生物技术、科学智能陈语谦课题组与新加坡国立大学合作，开发了一种基于高效等变模型的机器学习原子间势模型E2GNN，不同于传统等变模型依赖复杂的高阶张量表示，E2GNN采用“标量-向量”的简洁表示对等变特征进行编码，并结合全局消息传递机制，更精准地描述了长程原子间相互作用，实现高效且物理合理的势能预测。
北京大学人工智能研究院朱毅鑫课题组及合作者的成果以“GROVE: A Generalized Reward for Learning Open-Vocabulary Physical Skill”为题，被人工智能顶级会议CVPR 2025接收为Oral Presentation。
2025年5月20日，北京大学伊成器团队应邀在Nature Reviews Molecular Cell Biology期刊发表了题为“Functions and therapeutic applications of pseudouridylation”的综述文章。该文将假尿嘧啶修饰的基础功能研究与临床应用进行系统性梳理与展望，为RNA修饰领域的研究提供了“功能...
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