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这种老药用（了30年，）为啥病菌还没“免疫”？
中国科学报记者 王敏 报道：当水稻叶片上浮现出枯白相间的条斑时，这往往是水稻白叶枯病悄然来袭的警示信号。此种病害的幕后推手，是一种名为水稻黄单胞菌的植物病原细菌。一旦疫情蔓延，轻则可令产量折损两至三成，重则过半收成付诸东流，极端情形下甚至面临绝收的厄运。长期以来，农户们习惯于依赖化学杀菌剂来剿灭病菌、遏制疫情，然而用药年限愈久，病原菌对抗菌药物的耐受性便愈发增强，药效随之逐年式微，迫使农户不得不不断加大剂量，由此陷入无休止的恶性循环。那么，是否存在一种药剂，既能高效压制病情，又能有效阻断病原菌抗性演化的路径？安徽农业大学陈雨教授团队的探索，为这一难题提供了令人瞩目的新解。相关研究成果已于近日刊登于国际学术期刊《公共科学图书馆-病原体》之上。
“隐藏在表象之下的未知机制，必定还有待揭示。”
辛菌胺，这款拥有我国完全自主知识产权的烷基多胺类杀菌剂，自问世以来已在包括水稻、苹果、辣椒、番茄、棉花等多种作物上积累了逾三十年的应用经验。其显著特点在于残留量极低，对人和非靶标生物温和无害，堪称绿色植保领域的一张“老面孔”。
然而，一个长期萦绕在陈雨团队心头的谜团始终挥之不去：诸多常规杀菌剂在连续施用数年之后，病原菌的抗药性往往迅速攀升，进而导致病害防治成效大打折扣；反观辛菌胺，虽然历经田间长期反复使用，却始终鲜见病原菌产生显著高抗性，其防治效果保持着令人称奇的持久稳定性。
早期的研究证据曾表明，辛菌胺能够通过扰乱细菌的能量代谢过程以及破坏其脱氧核糖核酸（DNA）结构来达到直接杀菌的目的。但这套解释，仅能回答它“缘何能杀菌”，却无法阐明它“为何不易诱发抗性”。“其中必有未曾被发现的机理。”陈雨如此断言。
为了追寻这背后的深层真相，陈雨团队选择迎难而上，展开了一场刨根问底的科研攻关。他们以水稻白叶枯病菌为研究模型，综合运用高通量基因筛选、分子生物学检测、遗传操作等一系列尖端技术手段，如同抽丝剥茧般，逐步揭开了辛菌胺之所以具备低抗性特性的神秘面纱。
“双重机制”：直接杀菌与毒力弱化的协同作战
研究团队发现，辛菌胺的功能并不仅限于直接的杀菌作用，它还能精准锁定一个名为RpfG的关键功能蛋白，并对其施加影响。
“RpfG蛋白，实质上充当着细菌群体感应系统的核心调控枢纽。”陈雨阐释道，“用通俗的比喻来讲，细菌之间也存在着类似人类‘对话交流’的沟通方式——它们会释放特定的信号分子，如同发送信息一般。当感受到群体数量达到某一临界阈值时，整个菌群便会采取步调一致的集体行动，协同入侵寄主作物。这种依赖群体密度进行信息交流与行为调控的机制，正是我们所称的群体感应。”
辛菌胺的介入，仿佛直接切断了细菌的通讯网络。当RpfG蛋白的正常功能受到干扰后，细菌群体内部的信息传导链路随即中断，这将直接导致与致病性相关的基因无法顺利表达。其最终结果便是：虽然这些细菌个体依然存活，但其整体致病能力已遭到显著削弱，从而丧失了对寄主植物的有效侵染能力。
这一重大发现，使得辛菌胺的抗菌作用机制图谱变得空前清晰与完整。
研究团队据此指出，辛菌胺所展现的，是一种“直接杀菌”与“弱化毒力”相互交织的双重作用模式。一方面，它凭借对细菌能量代谢系统的扰乱及对DNA稳定性的破坏，从而有效抑制菌体生长；另一方面，它又通过干扰由RpfG调控的群体感应通路，大幅降低细菌攻击作物的能力。这两种作用方式相辅相成，彼此配合，不仅显著强化了病害的综合防控效能，更在很大程度上降低了病原菌经由单一作用途径而演化出稳定抗药性的可能性。
陈雨进一步补充道，尤为精妙之处在于，辛菌胺对群体感应系统的干扰展现出高度的物种专一性。它的作用靶点主要集中在黄单胞菌这一类有害微生物上，而对于农田生态环境中的有益菌群则影响甚微。这便意味着，辛菌胺能够实现对靶标病原菌的“精准打击”，同时尽可能地减少了对土壤微生态平衡的扰动，这无疑更加契合现代绿色植保的发展理念。
展望未来，新一代低抗性绿色农药的开发蓝图已然浮现
就在今年六月于上海举办的第八届国际水稻白叶枯病学术研讨会上，陈雨教授受邀发表了专题演讲，与来自全球各地的同行学者共同分享了这一突破性进展。该研究成果跳出了传统杀菌剂仅聚焦于“直接杀灭”的固有思维定式，创造性地将“病原菌毒力弱化”策略纳入考量范畴，这对于深刻阐释国产农药所具备的低抗性独特优势，具有不可忽视的学术价值与应用指导意义。
陈雨认为，着眼于实际应用维度，这一发现无疑将使辛菌胺的使用策略变得更加科学与精准——在病害初发阶段，可有效利用其“弱化毒力”的特性提前布局、构筑防线；而当病害进入高发爆发期，则能充分发挥其“直接杀菌”的高效作用，实现快速扑灭。同时，以RpfG蛋白作为全新的药物作用靶点，未来极有希望据此开发出一系列新型的低抗性绿色农药产品。
展望下一阶段的研究计划，陈雨团队将着力于在更多作物品种、更广泛的病原菌类型以及多样化的田间环境条件下开展系统性验证试验，旨在推动这些科研成果能够真正落地生根，切实服务于农业生产的第一线。
功能特点
各地普遍探索实施课间15分钟！教育部{：“身上有汗、眼里有光”正成}为现实
全国基础教育工作会议于今日（22日）在北京拉开帷幕。据教育部最新披露，当前我国基础教育体系已覆盖43万所中小学及幼儿园，惠及2.2亿在校学生与1577万名专任教师，构筑起全球范围内规模最为庞大且具备高水准的教育网络，其整体发展水平已跻身世界高收入国家之列。各项指标显示，学生在德智体美劳各维度的成长态势呈现持续优化趋势。
教育部教育督导局所主导的“2023—2025年国家义务教育质量监测”调研结果揭示了一系列积极信号：素质教育改革成效显著，约八成学生在数学、语文、英语、科学等核心学科的基础能力上达到课程标准，接近55%的学生表现优异，这一成绩已可媲美世界教育强国的先进水准。与此同时，学生的国家认同感、国家安全意识以及对中华优秀传统文化的认同度，连同行为规范的高标准表现，其比例均稳步攀升。此外，在生理健康层面，学生身高、肺活量及体能等发育指标呈现向好趋势，肥胖率与视力不良检出率的上升势头已得到明显抑制。
教育部相关负责人指出，秉持立德树人的根本宗旨，近些年来，各地积极打破校内与校外的教育壁垒，精心营造德智体美劳并重的全方位育人环境。以今年暑期为例，红色研学之旅、劳动实践体验、科技创新探索及体育拓展训练等多元活动，正为青少年假期生活增添斑斓色彩。在贵州遵义，众多中小学生深入革命圣地，将行走的思政课堂融入日常；浙江杭州的学生们则踏足田间地头，于农耕劳作中真切领悟“粒粒皆辛苦”的深意；北京等多地同步推出的“科学奇旅”夏令营、AI科创大赛等，更是点燃了青少年的创新火花；部分区域还因地制宜地开展了体能竞技、特色美育等项目，极大丰富了育人路径。
与此同时，各地深入贯彻“健康第一”的育人理念，广泛推行中小学每日综合体育活动不少于2小时的制度，并普遍尝试将课间休息延长至15分钟。如今，“身上有汗、眼里有光”的生动景象，正逐步成为校园日常的真实写照。
使用说明
《聚焦装备智能工》程新范式 专家研讨双路径实现、多行业探索
北京7月31日电——以“智能体时代的装备系统工程”为主题的“装备智能工程与数智化生态技术研讨会2026”近期在京召开。与会学者围绕人工智能与工业软件融合、系统工程方法论创新以及行业知识交互等前沿课题展开深入探讨，旨在共同塑造装备智能工程的全新范式。
随着人工智能技术持续突破数字疆域、迈入物理现实，装备系统的内涵正在发生深刻演进。传统装备涵盖感知、通信、控制等信息化维度，并与机械、电气、流体等物理域深度耦合；而如今的装备，已逐渐蜕变为集感知、判断、决策与执行为一体的智能信息物理系统。
华中科技大学机械科学与工程学院教授陈学东在会上指出，具身智能要求智能算法与实体装备、任务环境的高度融合，由此对装备建模、数据生成、训练验证以及系统集成提出了全新的工程挑战。他系统阐述了具身智能由传统机器人智能化向数据驱动、模型驱动的智能体演进的脉络，并着重剖析了视觉语言动作模型及世界模型等核心技术。
与会专家普遍认为，具身智能的突破绝不止于算法层面的精进，而是一项涵盖装备本体设计、环境交互、数据采集、训练验证的系统工程命题，为装备智能工程注入了崭新的研发动能。工业和信息化部人形机器人与具身智能标准化技术委员会主任委员、开放原子开源基金会理事长谢少锋强调，推动人形机器人与具身智能产业迈向规模化、高质量发展，需以应用场景为导向，夯实高质量数据基础，深化开源协作，加速标准体系构建，从而为技术从实验室走向工程化、产业化提供系统性支撑。
同元软控董事长周凡利在发言中表示，大模型在处理文本、图像、语音等数字空间任务时成效卓著，然而一旦进入机器人、无人装备等工业系统的研发实境，便遭遇确定性、精确性、安全性及可靠性等严峻考验。他认为，依托物理AI的具身智能正是破解这些难题的关键路径。
在与会者看来，装备工程智能体与基于物理AI的具身智能协同推进，将助力“装备数字工程”全面跃升为“装备智能工程”。同元软控总经理刘奇表示：“大模型与智能体技术的快速演进，正驱动AI从信息辅助角色转向自主执行主体，引发工程研发范式的系统性重构。”他提出，应构建由工程智能体引领的新型研发体系，囊括模型表征机制、知识库与大模型底座、工程智能体集群以及AI原生工业软件等要素，形成全新范式架构。
面向智能体时代装备研发的智能化升级需求，行业已形成MWORKS EI与MWORKS AI两条核心路径。前者聚焦具身智能装备，贯通本体—感知与环境建模、合成数据生成、综合仿真训练、系统仿真验证至部署应用的全链条；后者则以装备工程智能体为核心，推动智能能力渗透需求分析、方案设计、建模、仿真及验证等各阶段。业内评论指出，双路径协同发力，为装备智能工程的能力构建与落地实践提供了坚实支撑。
中国计算机学会副秘书长束庆山对相关自主创新成果表示肯定，并透露学会将携手产业伙伴，共同助推装备制造业的智能化转型与科技创新发展。
装备智能工程的深入推进，亦对人才培养体系和产学研协同机制提出了更高要求。中国高等教育学会校际合作研究分会理事长沈毅表示，面向物理AI与具身智能等新兴方向，未来工程人才既要具备扎实的专业素养和系统工程思维，也需娴熟运用智能化工具开展设计、建模、仿真与验证工作。他结合MWORKS工业软件教育生态建设的实践，提出应通过校企联动与产教融合，贯通课程教学、教材编写、科研训练与产业应用，着力培养兼具工程底蕴、智能化素养和创新能力的高层次复合型人才，为智能装备和高端产业发展持续输送智力资源。
据悉，MWORKS数智生态已汇聚超过35万用户，覆盖848所高校、1300余家企业及逾5000名开发者，支撑2000余门课程建设，出版教材26本，并持续积累模型、代码、案例、工具及创新作品等多维资源，为行业生态的蓬勃发展奠定深厚基础。
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