PDF《信息导航》

信息导航 第版年月12019

04 图书馆

网址:lib.

hfuu.edu.cn 信息导航 合肥学院图书馆主办 信息技术部编辑出版 [内部刊物] 天津大学科研团队发现超高能量存储 金钥匙 无人机 超长航时飞行 、 心脏起搏器供电终身、一条仿 生机器鱼可以在海洋中穿行上 万公里……随着科技快速发 展,超高能量存储技术成为人类社会进步的重要标志之一. 据天津大学消息, 日前, 该校封伟教授团队成功研制出超高 能量氟化碳材料, 性能大幅度领先国内外同类产品, 该技术 现已获得多项中国和国际发明专利授权, 有望使我国率先突 破超高能量存储这一 卡脖子 关键技术. 氟化碳是目前世界上理论能量密度最高的原电池固态 正极材料, 在电子器件、 生物医学和装备电源等领域有广阔 应用前景. 长期以来,西方发达国家一直将高能量氟化碳 制备视为核心技术, 严禁技术输出和公开交流. 我国相关领 域发展远滞后于美、 日等发达国家, 产品性能远低于国外同 类产品. 封伟表示,目前国内广泛使用的氟化碳材料主要 依赖国外进口,价格高达 600~800 万元/吨,严重制约了我 国相关领域科学研究和产业发展. 当前,对于国际主流的氟化碳材料领域而言, 能量密 度高 和 功率密度高 这两个属性通常难以兼顾.2008 年, 封伟团队率先提出通过开发具有独特结构的新型氟化碳 材料,致力于实现氟化碳材料能量密度和功率密度 双高 的目标. 历经十余年攻关, 该团队通过颠覆共价型氟碳结构, 在国际上率先研制出新型氟化碳材料. 研究结果显示: 这一 新材料能量密度达到

2738 Wh/kg, 比国外同类产品高 30%, 达到世界领先水平,同时在超大放电电流条件下稳定工作, 真正实现了能量密度与功率密度 双高 . 这种新型氟化碳材料制备技术标志着我国成功突破 了超高能量存储这一'

卡脖子'

关键技术,一举突破发达国 家对我国长达数十年的技术封锁. 封伟表示. 目前团队 已经实现了新型氟化碳材料的稳定生产, 并深入挖掘了氟化 机理、结构调控、电化学动力学等科学问题.我相信,我们 的 '

中国创造'

有望在不远的将来站在全球高能量存储行业 的制高点. (李依环 焦德芳 人民网

3 月29 日)

2019 生命科学十大技术趋势和创新人物发布

3 月22 日,DeepTech

2019 生命科学论坛在上海 举行,来自生物医药领域 的科学家、投资人和创业 者共聚一堂, 深度探讨生命科学领域的科研创新、 技术革命 和未来趋势.Flagship Pioneering 高级合伙人 Jason Pontin, 复星凯特生物科技有限公司总裁王立群, 张江集团副总经济 师、 张江生物医药基地总经理楼琦, 北京大学生命科学学院 研究员魏文胜, 中科院生物物理所研究员王艳丽等分享了对 于新兴科技趋势的独家见解.

21 世纪是生命科学的世纪,近年来,生物技术的发展 速度已经越过一个创新爆发的临界点, 生命科学领域涌现出 越来越多的革命性技术突破. 我们所处的世界和我们身边的 生命,也都正在发生革命性的改变. 与会专家表示,2019 年生命科学领域会进入一个全新 时代.在2019 年,包括 CRISPR 基因编辑在内,合成生物 学技术、 单细胞多组学技术等前沿生物技术将继续取得革命 性突破, 并进一步改变生命科学领域的游戏规则, 也改变人 们生存的这个世界. 全球生命科学及医疗健康领域市场规模日益庞大, 早在

2014 年, 中国超过日本成为世界第二大生物医药市场;

2017 年,中国的生物医药行业市场规模已经达到了 3417.19 亿元, 预计到

2020 年, 中国生物医药市场规模将会是日本的 两倍,并超过美国成为世界第一. 现在,中国生物医药市场正迎来 黄金时代 ,中国本 土也诞生出越来越多的新兴科技企业, 吸引了越来越多的创 新人才. 国内蓬勃发展的生物医药行业, 正在形成一个万人 瞩目的领域. 当天,中国领先的新兴科技内容和硬科技服务提供商 DeepTech 发布了

2019 生命科学领域十大技术趋势 . 生命 科学领域备受关注的 CRISPR 工具包、免疫治疗 2.

0、治愈 罕见病、基因大数据、核酸药物、脑科学与脑机接口、智慧 医疗、 无创早期诊断、 合成生物学技术和单细胞多组学等技 术趋势入选其中. Flagship Pioneering 高级合伙人 Jason Pontin 为这十大技 术趋势做了逐一解读. 辰德资本合伙人赵瑞林在 DeepTech

2019 生命科学论坛 上分享了未来三到五年之内在生物医疗投资方面可能的热 点.他认为,AI+大数据的应用、癌症早筛、基因治疗、面 向消费者的基因测序和手术机器人, 将成为未来三到五年内 投资的热点. 复星凯特生物科技有限公司总裁王立群在会上发表演 讲,他表示中国在 CAR-T 治疗产业化还面临着很多挑战, 我们不用担心太落后于国外太多, 但也不要盲目认为我们是 第一. 在圆桌讨论环节中,普华永道资本市场合伙人杨方表 示, 中国是医疗数据大国, 但是每个医院用的系统不一定是 一样的, 数据结构也是不一样的, 要把这些做成统一的结构 化数据, 需要花很多的时间和精力. 但最终的前景肯定是光 明的,但是在达到那条线之前还是要花很多的时间和精力. 同时,论坛还公布了

10 位 DeepTech

2019 生命科学领域 创新人物 . 本期要目:

2019 生命科学十大技术 趋势和创新人物发布

2019 年度π指数报告 ScienceOpen 是什么?

2018 年度图灵奖 十条规则回复 SCI 审稿 意见

2019 年第03 期 总第一百六十六期 信息导航 第版年月22019

04 将CRISPR 基因编辑技术带到人类基因世界的青年科 学家丛乐、首次将基因魔剪 CRISPR/Cas 系统升级为基因编 辑 瑞士军刀 CRISPR-dCas 的斯坦福大学生物工程学副教 授亓磊、 创建世界首例单染色体真核细胞的中科院上海植物 生理生态研究所博士后邵洋洋、中科院生物物理所研究员、 中国科学院大学教授王艳丽、 四川大学生物治疗国家重点实 验室研究员谢丹等

10 人获此殊荣. DeepTech 联合创始人陈序表示,这次 DeepTech 选出

2019 创新人物,主要着眼点在于这十位科学家、创业家在 未来生命科学领域颠覆性、 变革性技术热点趋势中所作出的 关键贡献与成就. 陈序表示, 这份榜单要凸显的不只是科学家、 创业家的 成就, DeeTech 同样希望通过创新人物的呈现, 更具像地描 绘、更精确地定位出未来生命科学领域发展的可能路径.

10 位获奖人物分别就

2019 年生命科学领域十大技术趋势分 享自己的看法, 邵洋洋、 王艳丽等人并在论坛现场分享了各 自领域的创新工作成果. (来源:科学网 作者:黄辛 发布 时间:2019/3/23)

2019 年度π指数报告发布

3 月14 日是庆祝 圆周率π的特殊日子,也是阿尔伯特・爱因斯坦(Albert.Einstein)的诞辰日. 当天, 中国科学院上海生命科学信息中心 (生命健康科技智 库)推出

2019 年度π指数报告. π指数年度报告的主要内容包括

2018 年全球论文量 TOP10 国家;

π因子 TOP500 机构;

美、英、中、德、法π 指数 TOP30―TOP100 机构分布情况以及中国科学院下属机 构π因子 TOP20. 从2018 年全球论文量 TOP10 国家分布情况来看, 除中 国以外的其他国家发文量均有所下降;

其中美国论文量远超 其它国家,稳居全球第一;

中国发文量从

2017 年的全球第 四跃居全球第三,发文量呈上升趋势. 全球π因子 TOP500 中,哈佛大学以π因子 266.36 遥 遥领先于全球其他机构;

中国科学院以π因子 80.07 稳居全 球第八;

中国有

44 个机构进入全球π因子 TOP500, 比2017 年新增

6 个机构,分别是西安交通大学、南方医科大学、南 开大学、香港科技大学、北京师范大学和暨南大学. 美国π值(因子)最高的机构是哈佛大学,π商最高的 机构是博德研究所;

英国π值(因子)最高的机构是牛津大 学,π商最高的机构是英国癌症研究所;

中国π值(因子) 最高的机构是北京大学, π商最高的机构是中国科学院生物 物理研究所[1];

德国π值(因子)最高和π商最高的机构 均为马普学会;

法国π值(因子)最高的机构是法国国家健 康与医学研究院, π商最高的机构是古斯塔夫・ 鲁西癌症研 究所. 中国科学院下属机构π因子 TOP20 中前七位分别是中 国科学院生物物理研究所、 中国科学院遗传与发育生物学研 究所、 中国科学院生物化学与细胞生物学研究所、 中国科学 院植物生理生态研究所、 中国科学院动物研究所、 中国科学 院神经科学研究所和中国科学院昆明动物研究所, 从π因子 的值来看均可进入全球π因子 TOP500. 数据来源:2018 年发表于

122 种期刊上的 article 和review 类型的文章 期刊列表和TOP500 机构列表详见π指数官网:http://bm.pi-index.com/ ScienceOpen 是什么? ScienceOpen (www.scienceopen.com )是由物理学家、莱比锡应用科学 大学出版管理学教授Alexander Grossman以及信息科学家、 软件开发和内容管理专家Tibor Tsheke于2013 年联合创办, 总部位于柏林和波士顿.CEO是Stephanie Dawson博士. ScienceOpen 是一个完全开放的集科学研究、出版和社 交为一体的网络平台. 它基于互联网思维, 以推动和促进科 学更加开放为目标, 为科研人员提供一个可以自由访问、 分 享和评价科学信息的网络平台.目前平台有超过

5100 万篇 开放获取(Open access)文章和记录.为所有学科和许可类 型的期刊提供索引服务,提高其内容的可见性和使用率. ScienceOpen 主要特征 致力于开放科学(open science) .相信,自由获取知识 可以促进创新、创造力和发展,从而而激发协作、讨论和争 鸣.使命是促进学术界之间的平等、开放、协作和分享,并 允许他们根据各自的学术特长来评价科学信息, 无论其来自 何处―力争做到公开、透明. ScienceOpen 能为科研人员做什么? 研究人员可以通过智能搜索、精确筛选来获取文献. ScienceOpen 通过跟踪数据库中所有文章之间的引用来为您 的内容创建上下文.ScienceOpen 还为所有文章提供替代计 量指标(Altmetrics)值.通过这种独特的过滤选项组合, 为用户提供了在线搜索文献更广泛的选择. ScienceOpen 允许研究人员依据个人 ORCID 信息建立 ScienceOpen 的个人档案,并与其他科学家建立联系. 在ScienceOpen 平台中查看自己的研究影响力---引用量, Altmetric?分值,浏览量,被分享次数等.ScienceOpen 让您 成为虚拟的期刊编辑---摆脱期刊和出版商的束缚, 在您最熟 悉的领域内创建一个主题合集.ScienceOpen 鼓励用户通过 评论, 推荐或通过公开出版后的同行评审, 在平台上的任何 文章上分享您的专业知识.通过这些工具,在ScienceOpen 平台中遨游科学,支持科研社区. 学术交流的未来是面向 公众的. ScienceOpen 能为学术期刊和出版商做什么? ScienceOpen 可以为单篇文章级别或期刊级别提供有竞 争力的推广方案、并跟踪其文章使用率.ScienceOpen 为出 版商和学术期刊提供出版内容托管、 上下文语境构建和期刊 营销服务. ScienceOpen 的期刊托管置身于横跨全球的作者、 期刊、出版商互动平台. 在ScienceOpen 上的内容将受益于以下服务和功能: ScienceOpen 为期刊提供原网站之外更广阔的学术空 间, 加入完全开放的集出版、 研究和社交为一体的网络平台. 期刊主题合集, 展示期刊的英文摘要或英文全文. 通过 文章链接回出版商原网站, 期刊可以公开、 透明地看到期刊 内容的使用情况.期刊作者可以进行动态过滤,多维搜索;

透明、详细的期刊内容使用数据;

评论、建议、分享、出版 后同行评审功能;

期刊作者自我推广工具;

在类似主题的文 章页面进行期刊横幅推广;

社交媒体推广. 为了纪念5年来创造了5000万文章和记录的成功过程, ScienceOpen 的CEO 首席执行官 Stephanie Dawson 谈到了这 一里程碑对学术交流和 ScienceOpen 的未来意义. 这个重要的里程碑对 ScienceOpen 意味着什么? A:

5000 万是一个很大的数字,它比以往都更加强调了 用智能过滤工具查找和评估相关研究方面的重要性. 随着文 章数量不断增长, 我们越发地关注具体项目, 例如使用我们 的合集进行科研社区管理,以及用开放获取(open access) 、 预印本(preprint)或从属单位(affiliation)这样的过滤器, 以帮助用户缩小搜索结果范围. 同样要记住,这5000 万篇文章在某种程度上都是相互 关联的.文章记录被添加到 ScienceOpen 中,是因为它们被 另一篇文章引用,或者是融合用户 ORCID 出版记录的一部 分,或者由合集编辑少量加入.这5000 万篇文章中,大多 数文章都被至少引用过一次. 展望未来, 更好地理解他们之 间的关系将有助于我们为研究人员提供更明智的建议. 您能详细说明研究人员主导的合集以及它们如何提高合集 文献可发现性吗? A: ScienceOpen 上的 Collection (合集)按钮可以是一 个更生动, 更持续更新的个人简介, 或者是一个加上我们独 特的评论功能的虚拟期刊. 它可以为特定主题提供全面的概 述,也可以突出某个领域中最优秀的研究.到目前为止,我 们的平台上已经收集了

300 多个合集, 我们与合集编辑密切 合作,了解他们的需求,并进一步开发此功能. 该合集功能为用户和编辑提供了在期刊之外的新上下 图书馆

网址:lib.hfuu.edu.cn 信息导航 第版年月32019

04 文语境中查看主题文章的机会.自ScienceOpen 创立之初, 我们一直对探索学术交流的数字化, 学术交流环境网络化的 很感兴趣. 回到

2013 年,为什么会创立 ScienceOpen? A: 早在

2013 年,我们对 ScienceOpen 设想与现在的事 实非常相似,但当时对开放获取的定义更加狭隘.刚开始, 我们只收集开放获取的文章, 并使用它们为我们自己的超大 型期刊的文章创建上下文语境服务. 然而, 我们很快从合作 的Collection 编辑们当中了解到,他们需要能够参考所有已 发表的研究.我们不想在 ScienceOpen 平台上添加亿万篇只 能通过日期去检索的文章.于是我们开始分析 Open Access 语料库的参考文献,建立参考文献网络平台,并开始与 Altmetric 合作,以添加进一步的排序机制.与此同时,我们 开始构建更智能的搜索和管理工具, 以帮助用户跟上不断增 长的文章数量. 随着我们的重点从发表转移到创建发现系统 和管理基础架构, 我们开始与其他出版商合作, 构建嵌入在 ScienceOpen 技术中的服务组合. 当然, 我们在这一过程中也依赖伙伴关系. 我们一直专 注于数字和网络, 因此从一开始就引入了 ORCID 和Crossref 等合作. Initiative for Open Citations (I4OC) 和Metadata

2020 是将更多更好的元数据纳入系统的重要引擎.我们也 非常关注科研评价, 而且我们是 DORA 的最早一批签署人, 并帮助建立了国际同行评审周........