为奖励当年度我校理工医各学科在基础研究和应用基础研究中取得高水平成果，学校设立“重大基础研究成果奖”，其中分设“四川大学十大基础研究进展”，激励广大科研人员的科学热情和奉献精神，宣传我校重大基础研究科学进展，营造“潜心研究、原创突破”的科学氛围，每年评选一次，每年奖励总数不超过10项。

按照《四川大学理工医科学研究奖励办法（试行）》（川大科技〔2021〕26号）要求，近期我校组织开展了2021年度“四川大学十大基础研究进展”提名和评选工作。经校内提名、形式审查、专家评审等程序，“建立半导出Ringel-Hall代数以及i量子群的Hall代数实现和几何实现”等10项成果入选2021年度“四川大学十大基础研究进展”。

2021年度“四川大学十大基础研究进展”简介

（按项目负责人姓氏笔画排序）

1. 建立半导出Ringel-Hall代数以及i量子群的Hall代数实现和几何实现

四川大学数学学院卢明副教授科研团队对一般的遗传范畴的2-周期复形范畴构造了半导出Ringel-Hall代数，统一地实现了量子群的整体和加权射影线的凝聚层范畴相应李代数的量子化的整体，并在利用半导出Ringel-Hall代数给出i-量子群的范畴化实现方面形成了长期的研究计划。该科研团队引入了i-箭图代数，其Hall代数被用来实现了i-量子群；利用加权射影线的Hall代数实现了i-量子loop代数；利用广义Nakajima代数簇给出了有限型i-量子群的几何实现；在i-量子群上建立了Serre表现，Drinfeld新表现，Serre-Lusztig关系，辫子群作用，PBW基和对偶典范基等。

该研究成果建立了i-量子群与代数表示论，代数几何和组合数学的密切联系，极大地推动了i-量子群的范畴化进程，进一步完善了i-量子群的结构理论，为研究i-量子群的表示理论打下了坚实的基础。

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卢明副教授科研团队

2. 高效高选择性不对称催化合成手性氮杂环化合物

四川大学化学学院冯小明院士科研团队利用其发展的具有标签性的原创性手性双氮氧-金属配合物催化剂，高效高选择性地实现了多类不对称催化新反应，发展了多种不对称催化新策略，为系列手性药物和天然产物等重要含氮杂环的合成提供了简单、高效、精准、绿色的途径，如抗肿瘤药物氨鲁米特，神经元选择性钙离子通道阻滞剂(S)-E2050，以及天然产物及其合成中间体(+)-glutechimide、(−)-aphanorphine、isavuconazole和efinaconazole等。

上述研究工作为高附加值手性含氮杂环化合物库的构建，尤其是为重要手性药物、天然产物的合成提供了技术支撑，有望推动手性医药等相关领域的产业升级。

手性金属-氮氧配合物和手性含氮杂环化合物

冯小明院士科研团队

3. 多功能组织再生修复材料的设计及应用研究

针对临床病理性或大面积组织缺损修复难题，四川大学生物医学工程学院/国家生物医学材料工程技术研究中心朱向东教授/张兴栋院士科研团队通过运用功能化涂层/修饰、表面微纳结构优化等方法，设计制备出系列可局部抗骨质疏松、肿瘤抑制、抗菌、抑制瘢痕等的多功能组织再生修复材料，在体内外实验评价中展现出良好的修复效果。

该研究首次基于病理骨组织多尺度结构特征模拟，设计和制备出结构及力学特征适配骨质疏松性骨组织的仿生PEKK及磷酸钙陶瓷支架，可通过介导ERK信号级联通路调控病理性成/破骨细胞效应，加速骨质疏松性骨缺损再生修复的同时，改善邻近骨质密度，为后续临床试验研究奠定了基础，同时进一步拓宽了组织诱导性生物材料及植入器械的应用范围。

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朱向东教授/张兴栋院士科研团队

4. 全长四膜虫核酶的冷冻电镜结构发现和功能研究

四川大学华西医院生物治疗国家重点实验室苏昭铭研究员科研团队运用冷冻电镜单颗粒重构技术首次解析了全长四膜虫核酶在有无底物结合状态下的高分辨结构，揭示了外围区域结构及其远程调控催化活性的功能，阐明了在底物结合和催化过程中的内部引导序列IGS、金属离子、磷酸基团以及碱基所发生的构象变化。

该研究在技术层面上解析了截至目前全世界分辨率最高的纯RNA冷冻电镜结构，并填补了40年来在全长四膜虫核酶结构功能研究上的空白，为核酶的剪接反应机制研究提供了结构支持，同时也为后续运用冷冻电镜进行高分辨RNA结构研究提供了范式。

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苏昭铭研究员科研团队

5. 新型抗新冠病毒小分子靶向药物的发现

四川大学华西医院生物治疗国家重点实验室杨胜勇教授/雷剑研究员科研团队以新冠病毒主蛋白酶（Mpro）为靶点，报道了一系列具有全新结构、作用机制明确的新冠病毒Mpro小分子抑制剂，从分子、细胞和动物三个层面详细阐述了这些抑制剂的结合模式、作用机理和抗病毒效果，并从药代动力学性质和安全性等方面证实了该系列化合物具有抗新冠病毒药物的开发潜力。

该研究发现了具有自主知识产权的抗新型冠状病毒小分子抑制剂，首次公开报道了新冠病毒主蛋白酶（Mpro）抑制剂在新冠病毒感染小鼠模型上的抗病毒活性，代表了口服抗新冠病毒药物研发的关键进展。该研究成果为新冠病毒口服小分子药物研发奠定了重要基础，为新冠病毒等流行性致病病毒的药物储备起到重要推动作用。

杨胜勇教授/雷剑研究员科研团队

6. 前驱化合物介导半导体幻数团簇定向转化研究

四川大学原子与分子物理研究所/生物医学工程学院余睽教授科研团队基于原创的胶体半导体量子点（QDs）双路径生长模型（余氏）研究，发现胶体半导体幻数团簇（MSCs）之间的转化（MSC-1到MSC-2）存在普适的路径：转化是通过各自对应的无特征光学吸收的前驱化合物（PCs）来实现。该PC介导的MSC转化路径模型有三个主要步骤：1）MSC-1通过分子内原子重组转化为PC-1；2）PC-1与QDs诱导期产物中存在的单体/碎片之间发生了取代或加成反应生成PC-2；3）PC-2通过分子内原子重组转化为MSC-2。

该研究成果模型可以完美地解释众多MSCs相互转化过程中观察到的表观实验现象，丰富了对半导体MSCs生长过程、转化过程的认识，在分子和原子层面推进了对QDs和MSCs的生成路径关系、以及MSCs的相互转化路径的理解，为纳米材料的发展和应用奠定了坚实的理论基础。

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余睽教授科研团队

7. 高分子能源材料和器件先进制造

四川大学高分子研究所、高分子材料工程国家重点实验室张楚虹教授科研团队针对现代能源体系快速发展对储能器件能量密度、微型化和柔性化等方面的迫切要求，建立和发展了系列高分子能源微纳米复合材料规模化制备及结构复杂、柔性、轻量高性能电化学储能器件的先进制造技术和理论。

该研究成果解决了该类负极材料固相制备难题，赋予电池大容量、优异的倍率性能和循环稳定性，突破了传统二维薄膜电池供能阈值以及3D打印的材料和技术瓶颈，拓展了高分子加工先进技术在新能源领域的应用，为二次电池、可穿戴柔性电子器件等提供关键材料、器件和技术。

大容量、长循环、高倍率性能储能材料的高分子力化学等规模化制备技术示例

张楚虹教授科研团队

8. 基于区块链的大规模制造产业可信溯源理论与方法研究

四川大学计算机学院陈良银教授科研团队针对大规模制造产业数据追溯难、共享慢、监管弱等问题，研究了全域数据可信标识及关系构建、数据交互过程可信度量、数据主动共享激励等理论和方法，探索了溯源过程条件监管模式，构建了“溯源数据共享链+大规模制造产业链”的协同可信溯源平行架构，提出了完整的大规模制造产业全域数据可信溯源理论体系，包括：数据完整/非完整情况下的复杂网状全域可信关系机理、全域数据交互过程的可信度量评价方法、大规模制造产业链溯源数据的共享激励与共识技术和数据溯源的条件监管模式。

团队还对 5G and beyond DApps进行了评估，针对5G and beyond面临的安全威胁、隐私漏洞、自动化管理及激励机制等四大挑战，从安全、自动化、隐私、可用性、资产化和通证化等多个方面探索了区块链去中心化的优势，提出了一个9模块区块链框架，提供了探索应用程序去中心化的框架和范式。

区块链与5G and beyond

陈良银教授科研团队

9. 基于多巴胺受体识别药物机制发现新型可成药位点

四川大学华西医院邵振华教授科研团队从事疾病靶标G蛋白偶联受体的分子药理学研究，其中，多巴胺-多巴胺受体系统负责调节机体的奖赏、成瘾、记忆、新陈代谢和激素分泌等生理途径，在中枢神经系统疾病和心血管疾病治疗中具有重要作用。研究团队在国际上首次解析多巴胺受体DRD1与多种激动剂配体的识别机制，包括內源性多巴胺，降血压药fenoldopam，非儿茶酚类配体PW0464，以及别构配体LY3154207等，结合药理学分析发现了DRD1识别不同配体的保守位点，及新型别构调控位点。

该研究鉴定出多巴胺受体DRD1的新型可成药位点，不同于经典药物结合位点，通过别构调控受体的活性，提高药物的选择性和特异性，扩展了G蛋白偶联受体的药理学概念，为开发治疗高血压或者帕金森病所需的DRD1特异性药物提供理论依据。

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邵振华教授科研团队

10. 材料结构调控免疫微环境及软组织修复的机理研究

四川大学华西口腔医院满毅教授科研团队率先运用高通量单细胞测序技术对生物材料周围免疫微环境进行了深入解析，揭示取向结构材料运用于皮肤软组织缺损促进了T细胞的募集和活化、降低了巨噬细胞等固有免疫细胞的募集，推动了宿主免疫反应向以适应性免疫为主导的方向推进，并通过体内外实验证实了T细胞在皮肤缺损愈合中起到调控作用。

该研究拓展了材料周围免疫微环境的研究深度，发现了材料结构对于T细胞等免疫细胞的调控作用，以及对软组织修复再生的影响，使用单细胞分析方法得到的信息可以为未来软组织修复材料的结构设计提供参考，以改善伤口愈合和组织修复。

材料周围免疫微环境构成情况。A：免疫细胞构成情况；B：取向材料促使免疫进程向适应性免疫推进

满毅教授科研团队