为激励湖北省科技工作者潜心基础研究与技术攻关，产出更多高水平、原创性科技成果，湖北省科协根据《省科协关于开展2024年度湖北省科协优秀科技论文遴选工作的通知》（鄂科协办〔2025〕48号）要求，开展2024年度湖北省科协优秀科技论文遴选工作。该工作旨在发掘并表彰在学术界具有广泛影响力、在科技前沿实现关键突破与建树、对原始创新发挥引领作用的优秀科技论文。此次，物理科学与技术学院两篇高水平论文成功入选2024年度湖北省科协百篇优秀科技论文，分别为赵蕴杰教授课题组在期刊 Briefings in Bioinformatics（中科院一区）发表的成果，以及王骥副教授课题组在期刊 IEEE Transactions on Wireless Communications（中科院一区）发表的成果。

图1. RNet算法工作流程图

(A)RNA分子结构和(B)RNA复合物动力学轨道被转化为网络。(C)基于机器学习的网络算法利用局部和全局特征预测RNA结合位点。(D)基于距离的动态图算法准确描述复合物结合界面的动力学行为。(E, F)局部和全局网络特征。(G)基于距离的动态网络相关系数。

赵蕴杰教授课题组长期深耕软物质物理RNA生物分子领域，创新性地提出基于统计物理与复杂网络理论的 RNet 方法体系，旨在解决RNA结合偏好性预测中的关键科学问题。RNA作为重要的软物质大分子，常通过与小分子、蛋白质等发生物理相互作用来实现其生物功能，因而准确预测其结合偏好性对于深入理解RNA的物理调控机制具有重要意义。

课题组开发的RNetsite模型采用基于复杂网络分解的方法结合机器学习成功预测了RNA结合位点，精度超过现有方法；RNetdyn则通过基于距离的动态图算法，准确表征了结合界面动力学行为。该研究为RNA物理机制调控研究和抑制剂设计提供了强大工具，在药物靶点发现和疾病机理研究领域具有重要的应用价值，并被 Briefings in Bioinformatics 编辑评价为“高效且实用的研究方法”，同时被包括 Nature Computational Science 在内的国际高水平期刊引用。

该研究成果以《RNet: a network strategy to predict RNA binding preferences》为题发表于中科院一区期刊Briefings in Bioinformatics上，赵蕴杰教授为该论文通讯作者，2023级博士生刘浩泉为该论文第一作者。

图2. 近场宽带波束赋形算法工作流程图

基站侧配置基于子连接真时延单元解决基站侧波束分裂效应；RIS侧配置两种新型频率感知的被动波束成形架构：基于真时延单元的RIS和基于虚拟子阵列的RIS，解决级联链路的双重波束分裂效应。

王骥副教授课题组聚焦第六代移动通信（6G）关键技术之一的智能超表面（RIS）领域，创新性地提出了用于RIS辅助近场通信的宽带波束成形方案。针对近场宽带通信中存在的“双波束分裂”效应，研究团队在基站侧引入了基于子连接真时延（TTD）单元的频率感知混合预编码架构，并在RIS侧提出了两种新型频率感知被动波束成形架构：基于真时延的RIS（TTD-RIS）和基于虚拟子阵列的RIS（SA-RIS）。

此外，研究还构建了一个基于深度学习的端到端优化框架，通过联合上行信道训练模块和下行宽带波束成形模块，在无需显式信道状态信息的情况下实现频谱效率最大化。仿真结果表明，所提出的方案能有效克服近场宽带通信中的波束分裂效应，显著提升系统性能。

该研究成果以《Wideband Beamforming for RIS Assisted Near-Field Communications》为题发表于中科院一区期刊IEEE Transactions on Wireless Communications上，王骥副教授为该论文第一作者。

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通讯员｜柯　星

责　编｜黄健聪

审　校｜赵蕴杰