研究背景与意义 - 蛋白质是生命的基石 但人体各组织衰老的蛋白质组蓝图此前仍是未知领域 [2] - 研究团队由中科院动物研究所、国家生物信息中心和四川大学华西医院的多位专家组成 在Cell期刊发表重要研究成果 [2] 研究方法与数据 - 首次融合超高灵敏度质谱技术与机器学习算法 系统构建横跨人类50年生命周期的蛋白质组衰老图谱 [3] - 收集76名14-68岁人群的516份样本 涵盖13种器官 运用高精度质谱技术绘制全球首个跨越半世纪的人类多组织蛋白质组图谱 [6] - 鉴定出12771种蛋白质 建立器官特异性蛋白表达特征 [7] 核心研究发现 - 人类在50岁左右出现衰老转折点 45-55岁期间蛋白质组剧烈波动 [4][12] - 血管是较早衰老且明显易受衰老影响的组织 主动脉在30岁已出现显著变化 [4][12] - mRNA与蛋白质之间的相关性随年龄增长显著下降 出现"转录组-蛋白质组脱钩"现象 [7] - 衰老导致蛋白质稳态崩溃 表现为合成能力下降、折叠运输失灵和垃圾堆积成灾 [8][9] - 血管不仅是衰老受害者 更是全身衰老的驱动者 发挥"衰老枢纽"的核心调控功能 [14] 关键蛋白发现 - 发现GAS6等促衰蛋白 注射GAS6的中年小鼠出现多种衰老症状 [15] - 确定GPNMB、COMP等7种蛋白可作为衰老标志物 用于非侵入性评估器官衰老 [15] - 淀粉样蛋白、免疫球蛋白在多个器官异常累积 形成"淀粉样蛋白-免疫球蛋白-补体"炎症信号轴 [9] 研究应用前景 - 提供清晰的抗衰老干预路径：清除衰老细胞、阻断促衰因子、早期血管保护 [18] - 开发组织特异性蛋白质组学衰老时钟 预测精度达0.74-0.95 [12] - 首次提出"蛋白质稳态失衡-血管衰老枢纽"模型 为系统性衰老机制提供新范式 [22] 研究亮点总结 - 绘制跨越50年的人体器官蛋白质组蓝图 [20] - 揭示转录组-蛋白组脱钩和蛋白质稳态失衡是衰老组织的标志 [20] - 发现人体器官蛋白质组时钟揭示衰老转折点与不同步性 [20] - 证实循环中的衰老蛋白促进血管和全身衰老 [20]

公司战略布局 - 公司全资子公司浙江迅弛数字科技拟在中国香港投资5000万港元设立迅弛香港有限公司，并投资1000万港元设立其全资子公司迅弛香港东方有限公司，后者将作为TCSP牌照申请主体 [1] - 此次投资是公司深化贸易数字化改革、构建全球贸易综合服务商战略的重要步骤，旨在提升义支付平台的跨境金融服务能力 [1] - 获得TCSP牌照后，公司可合法合规开展信托或公司服务相关业务，拓展业务范围并提升金融领域专业形象 [1] 支付业务发展 - 义支付已构建覆盖160多个国家和地区的全球服务网络，成为义乌乃至中国外贸领域的重要金融基础设施 [2] - 义支付2024年跨境收款总额超40亿美元，同比增长233%，净利润6104.40万元，同比增长274.67% [2] - 业务创新方面，义支付与中国银行搭建国内首个"数字人民币B2B跨境结算平台"，并与工商银行合作完成首笔基于货币桥的阿联酋迪拉姆直兑人民币实时结算业务 [2] 技术能力建设 - 义支付引入大数据、机器学习算法等新兴技术，构建"三位一体"的智能支付生态系统 [2] - 在已有体系中部署加密技术和智能风控系统，为数据安全和支付安全提供保障 [2] 金融服务体系 - 公司旗下征信公司和商业保理公司与义支付共同构建以数据为基础、以支付为纽带、以融资为支撑的综合性金融服务体系 [3] - 跨境金融业务能与公司现有的国际商贸城、数字化平台等业务线形成协同效应，为客户提供一站式解决方案 [3]

技术突破 - 中国科学院软件研究所与河北医科大学附属第一医院合作开发出通过分析观看乒乓球比赛时的眼动特征识别情绪障碍的新技术 [1] - 该技术利用动态体育视频作为自然视觉刺激，结合VR技术与机器学习算法，实现无感采集眼动数据 [1] - 研究招募25名参与者（12名患者和13名健康对照）观看乒乓球和网球比赛视频，记录4大类共14项眼动行为特征 [1] 技术性能 - 乒乓球视频中11项眼动特征对情绪障碍区分效果显著，其中"注视熵"准确率达88% [2] - 综合显著特征训练的决策树模型整体准确率达92%，ROC曲线下面积达0.94，性能优于传统量表 [2] - 网球视频因参与者熟悉度较低，特征区分效果较弱，但部分指标在重复测试中仍具潜力 [2] 应用前景 - 该技术具有"自然无感"优势，无需主动配合或专业指导，仅需观看日常视频即可完成检测 [2] - 未来可集成至智能电视、手机等设备，实现居家心理健康监测 [2] - 该方法将疾病筛查融入生活场景，为社区和家庭提供低成本、高依从性的长期监测工具 [2]

产品获批与市场准入 - 2025年5月美国FDA正式批准Element Science公司开发的Jewel Patch-WCD贴片式可穿戴心脏转复除颤器进入美国市场 [1] - 该产品2024年已获得欧洲CE和英国UKCA认证，成为欧美主要市场均合规的可穿戴除颤产品之一 [3] 产品设计与功能 - 采用低轮廓防水贴片式设计，由一次性心电图与除颤电极贴片（每周更换）和可重复使用的除颤主机组成 [3] - 支持全天候监测心电节律，自动识别并治疗可电击心律失常，首次电击后恢复正常心律成功率100% [3][6] - 支持睡眠、洗澡和适度运动期间佩戴，平均每日佩戴时长超过23小时，显著提升患者依从性 [3][6] 目标人群与临床效果 - 专为暂时性高风险人群设计，包括心肌梗死恢复期患者或不适合植入式除颤器的成人，欧美年适用患者超50万 [6] - 关键临床试验中成功治疗6名患者8次心律失常事件，无死亡或严重并发症报告 [6] - 误报率仅0.36次/百患者月，显著低于同类产品 [7] 技术创新与数据管理 - 搭载基于机器学习的心律失常识别系统，精准识别心室性心动过速和心室颤动 [7] - 支持与移动应用程序联动，实时传输数据至医生团队，实现远程监测与个性化护理 [7] 公司背景与融资 - Element Science成立于2011年，总部位于旧金山，聚焦可穿戴技术预防心源性猝死，团队规模100-200人 [8] - 2020年完成1.45亿美元C轮融资，投资方包括Deerfield Healthcare、Google Ventures等 [8] - 创始人Uday Kumar博士为医生兼医疗设备工程师，团队融合iRhythm、美敦力等公司人才 [8] 核心技术参数 - 佩戴方式为胸前贴片，无需绑带或外部模块 [9] - 电极每周更换一次，临床试验中误报率0.36/百患者月 [9] - 支持自动除颤机制，数据实时同步至移动App [9]

孕期心理压力对胎儿影响研究 - 国际团队研究发现孕期心理压力会"重新编程"胎儿分子通路 影响新生儿压力反应系统 研究涉及120余对母婴 通过RNA测序分析脐带血和静脉血 [1] - "高压"组孕妇压力对新生儿影响存在性别差异 女婴胆碱tRNA片段几乎完全消失 男婴乙酰胆碱酯酶水平较高 导致压力反应系统失衡 [1] - 机器学习算法可通过分析新生女婴胆碱tRNA片段特征 以95%准确率判断是否暴露于孕期压力环境 为早期诊断工具开发提供方向 [1] 研究目标与意义 - 研究专注于感知压力高但未确诊抑郁/焦虑的孕妇群体 这类人群通常缺乏额外监测 但压力仍可能对母婴造成影响 [2] - 研究成果强调孕期心理健康重要性 为早期诊断与支持措施提供科学依据 [2] 研究成果发布 - 研究论文发表于英国《分子精神病学》杂志 [3]

机器学习算法突破 - 美国哥伦比亚大学工程学院团队开发出机器学习算法 可通过观察纳米晶体产生的图案推断材料的原子结构 [1] - 该成果破解了困扰材料科学界长达一个世纪的纳米晶体结构解析难题 [1] 应用领域拓展 - 技术突破有望加速新药研发进程 [1] - 将推动清洁能源材料开发取得进展 [1] - 可应用于文化遗产研究领域 [1] 学术成果发布 - 研究成果于4月28日发表在《自然·材料》杂志 [1] - 智通财经于4月29日对研究成果进行了报道 [1]

字节跳动Top Seed招聘计划 - 公司启动2026届Top Seed大模型顶尖人才校招计划，覆盖大语言模型、机器学习算法、多模态生成/理解、语音等方向，计划招募约30位顶尖应届博士[2] - 招聘不限专业背景，注重研究潜力，要求候选人具备技术信仰、出色研究能力、好奇心与驱动力[5][6] - 提供一流科研环境、充分研究自由度，并依托公司丰富应用场景实现技术落地[7] - 该计划去年5月首次推出，同年7月增设研究实习生专项，为豆包大模型团队筛选人才[9] - 目标招聘人群为最顶尖的5%人才，要求其完成95%人群难以实现的技术突破[10] 已入职人才案例 - 昝道广（中科院博士）构建并开源首个多语言代码修复基准Multi-SWE-bench，覆盖7种编程语言1632个真实修复任务，提升大模型高阶编程能力[12][14][16] - 秦禹嘉（清华博士）主导开源多模态智能体项目UI-TARS-1.5，在7个GUI评测基准中取得SOTA表现，GitHub Star破万[22][24][26] - Zihao Huang（南开硕士）提出超稀疏模型架构UltraMem，推理速度较MoE提升2-6倍，成本降低83%[28][31][33] 人才待遇与资源 - 提供行业顶级薪资，实习生月薪可达4万元（按2000元/天×20天计算）[37] - 配备充足算力与数据资源，支持技术快速落地至视觉数据处理等产品场景[38][39] - 免除PPT制作与会议流程，聚焦核心研究工作[43] - 导师团队包括豆包大模型各方向负责人（王明轩、项亮等）及DeepMind前研究副总裁吴永辉[44][46][48][52] 行业人才竞争态势 - 人工智能工程师春招求职增速达69.6%，平均月薪超2万元[55] - 大模型算法等岗位连续2年位列人才紧缺度前十[56] - 阿里国际2026届校招80%为AI岗位，腾讯计划三年新增28000个实习岗位，技术类占比超60%[59][60][62] - 行业偏好年轻人才因20-30岁阶段创造力与学习能力更强，适合AI领域快速迭代特性[63][64]

公司动态 - 汤姆猫海外子公司Outfit7签署增资入股协议 计划以现金增资Aurion11 Limited公司 增资后将持有其60%股权 其余40%由4位创始人股东持有 [1] - Aurion11 Limited主营业务为移动互联网广告技术的商业化运营服务 利用AI技术 机器学习算法 大数据分析等技术提升客户广告变现价值 [1] - Outfit7在程序化广告技术领域拥有超过14年经验 此次投资将利用其积累的知识 经验 技术储备 客户资源及最新AI技术探索为第三方移动应用公司提供广告技术服务 [1] 业务拓展 - 汤姆猫深耕程序化广告变现十余年 拥有自建广告聚合调节平台 数据隐私同意管理平台及成熟的广告商务和技术团队 [2] - 公司已与Google Meta Mobvista ironSource AppLovin TikTok Smaato 华为 OPPO等全球知名广告营销服务商保持长期稳定合作 [2] - 此前程序化广告机制仅服务于汤姆猫自身游戏app 本次投资控股Aurion11旨在将广告变现能力商业化 为第三方移动应用客户提供服务 拓展新业务增长点 [2]