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性能提升1.35倍！深圳理工大学团队联合研发新型膜电极结构
2月10日，深圳理工大学材料科学与能源工程学院助理教授张小龙团队联合华中科技大学钱立华团队和中国科学院深圳先进技术研究院夏霖团队在Nature Communications上发表了最新成果，他们成功开发出可渗透紧密式膜电极（PIM），攻克了纯水基CO2电解槽的多项技术瓶颈，在宽电流密度范围内实现超90%的CO选择性，能效较传统膜电极组件（MEA）提升1.35倍，相关研究成果为电催化二氧化碳还原技术的工业化应用奠定了重要基础。
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Cell Metabolism｜“减肥神药”也能治疗骨关节炎？深圳理工大学团队联合揭示关键机制
近年来因减重效果显著而被称为“减肥神药”的司美格鲁肽，竟然还能治疗骨关节炎？这不是玩笑，而是2月9日发表在Cell Metabolism上的一项最新成果。
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Nature Communications | 深圳理工大学团队研发新型固态电解质，让全固态锌金属电池更具实用价值
1月19日，中国科学院院士、深圳理工大学广东省院士工作站教授、中国科学院深圳先进技术研究院（以下简称“深圳先进院”）碳中和技术研究所所长成会明，深圳理工大学材料科学与能源工程学院长聘副教授韩翠平，联合福建师范大学教授杜克钊，在Nature Communications杂志上发表关于全固态锌金属电池电解质的突破性研究成果。该研究提出了“无机阳离子有机化”的成分工程策略，成功设计并开发出一类新型锌基金属卤化物固态电解质，有效解决了锌离子在固态材料中迁移困难的核心难题，让锌离子在固态基质中实现了高效传导。
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Nature Nanotechnology | 成会明院士团队基于垂直连续二维离子通道构建超离子电导柔性固态电解质
1月15日，中国科学院院士、深圳理工大学广东省院士工作站教授、中国科学院深圳先进技术研究院（以下简称“深圳先进院”）碳中和技术研究所成会明、深圳先进院碳中和技术研究所副研究员彭晶团队联合华南理工大学教授胡仁宗，在Nature Nanotechnology期刊发表最新研究成果，提出了一种新型复合固态电解质结构设计，成功实现了离子传导与机械柔性的解耦。该电解质在25°C下实现了高达10.2mS cm-1的离子电导率，同时能与电极保持紧密的机械接触。其复合结构由垂直排列的LixMyPS3（LiMPS，M为Cd或Mn）纳米片层与聚氧化乙烯（PEO）层交替堆叠而成：前者构建了连续的快离子传导通道，后者则确保了材料的柔韧性及界面相容性。
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Advanced Science︱深圳理工大学特聘教授发文揭秘男性生殖衰老奥秘
1月15日，深圳理工大学药学院特聘教授、中国科学院深圳先进技术研究院医药所研究员、深圳市代谢与生殖靶向递送概念验证中心张键团队在Advanced Science杂志发表最新成果，通过整合单细胞转录组测序、人–鼠同源性验证，以及基于受体拮抗肽和生活方式干预的多种动物模型等多种技术手段，研究发现，脂肪因子Chemerin可通过其受体CMKLR1调控睾丸里常驻巨噬细胞的免疫和代谢功能。人到中年时，CMKLR1信号异常活跃，这会让睾丸巨噬细胞的代谢模式和工作功能发生改变，炎症反应增强，进而干扰精子的正常生成。进一步研究发现，针对性抑制CMKLR1的活性、采用高强度间歇运动进行干预能有效改善这个问题，都能帮助睾丸重新恢复免疫和代谢的平衡状态，为延缓男性生殖系统的衰老，提供了全新的干预思路。
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PNAS︱深圳理工大学詹阳团队解密“社交脑”：腹侧海马与前额叶皮层如何分工处理社交信息
12月10日，深圳理工大学生命健康学院长聘教研正教授、中国科学院深圳先进技术研究院脑所研究员詹阳团队在《美国国家科学院院刊》（PNAS）杂志上发表最新成果，通过整合在体多通道电生理记录、信息论方法与神经解码分析等多种技术手段，揭示了vHPC与mPFC在社交信息处理中具有的差异化神经振荡特性与群体编码机制，并进一步提示mPFC在社交信息表征中具有更强的编码能力，为解析“社交脑”的功能分工提供了关键实验证据。
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告别“大海捞针”：AIonopedia重塑离子液体研发范式
近日，由深圳理工大学合成生物学院特聘副教授孙兆玺联合河南师范大学化学化工学院教授王键吉、副教授李志勇，以及北京大学化学与分子工程学院教授刘志荣组成的跨学科联合团队在离子液体研究领域实现了重大技术突破，他们成功研发多模态大语言模型智能体系统“AIonopedia”。该系统集离子液体性质精准预测、分子智能设计与自动化工作流执行等功能于一体，为离子液体的研发提供了全流程的AI赋能解决方案。
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Nature Methods｜深圳理工大学联合提出细胞尺度全脑纤维重建新技术
2025年11月3日，深圳理工大学、中国科学院深圳先进技术研究院(以下简称“深圳先进院”）、中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心(以下简称“脑智卓越中心”)等联合研究团队，在国际期刊Nature Methods上在线发表最新研究成果，提出了基于细胞神经纤维束结构方向信息解析脑内神经纤维走向的新方法CABLE（cytoarchitecture-based link estimation）。Nature Methods同时以头条研究简报（Research Briefing）的形式对这一工作进行了重点推荐。
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