《自然-化学工程》创刊满一周年啦！年终特辑上线

文章标题：Self-driving laboratories to autonomously navigate the protein fitness landscape（可自主驾驭蛋白质的适应度图景的自动化系统） 

蛋白质工程是创造具有实用功能和行为的新蛋白质的有力工具，但它速度慢、费力且需要专业知识，限制了其广泛应用。该研究介绍了一种结合了人工智能和实验自动化的系统，无需人工干预即可自主进行蛋白质工程。 

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文章标题：Assessment of transport phenomena in catalyst effectiveness for chemical polyolefin recycling（催化剂有效性在化学聚烯烃回收中的传输现象评估） 

在聚烯烃化学回收过程中，优化催化剂颗粒、氢气和塑料熔体之间接触的重要性一直被忽视，导致回收性能不理想。该研究团队根据无量纲功率数制定了优化催化剂效率的标准。现在可以选择搅拌条件来处理商业级聚乙烯和聚丙烯。 

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文章标题：Directing CO₂ electroreduction pathways for selective C₂ product formation using single-site doped copper catalysts（利用单位点掺杂铜催化剂控制二氧化碳电还原途径以选择性地形成C₂产物） 

在C–C偶联中控制选择性决定步骤对于提高电催化CO₂还原过程中C₂产物的特异性至关重要。该研究强调，铜表面的单位点贵金属掺杂可影响C-O键的解离，并引导C-C偶联途径至乙烯而非乙醇。 

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文章标题：Environmental impacts of biodegradable microplastics（生物可降解微塑料对环境的影响）

生物降解塑料通常被认为对环境友好，但由于评估方法不完善，其对自然生态系统的环境影响尚不明晰。研究人员开发了一种生命周期影响评估方法，用于评估生物降解塑料对淡水环境中气候变化和水生生态毒性的影响，并为未来塑料的设计提供支持。 

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文章标题：Reducing uncertainties in greenhouse gas emissions from chemical production（减少化工生产温室气体排放的不确定性）

石化行业稳健的去碳化战略受到温室气体排放估算中许多不确定因素的阻碍。在此，作者对不确定性来源进行了量化和优先排序，发现最重要的因素是缺乏有关化工设施所用具体生产工艺的详细数据。

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文章标题：Machine learning-assisted discovery of flow reactor designs（机器学习辅助发现流动反应器设计）

由于可用参数设计空间较大，确定连续流反应器的最佳几何形状是一项重大挑战。在此，作者将机器学习辅助方法与计算流体动力学和增材制造相结合，设计出了更高效、更复杂的盘管反应器。

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文章标题：Flexible hemline-shaped microfibers for liquid transport（基于柔性裙摆状微纤维的液体输送）

研究人员利用微流体技术开发了一种柔性裙摆状微纤维，其特点是具有尖锐边缘、楔形角和周期性平行排列的微腔，可实现液体沿任意路径的单向传输。

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文章标题：A microscale soft lithium-ion battery for tissue stimulation（用于组织刺激的微型软锂离子电池）

开发微小、柔软、生物兼容的电池为微创生物医学设备供电至关重要。在此，作者介绍了一种基于丝水凝胶液滴的脂质支撑组装的微米级软性可充电锂离子电池，该电池可用于多种生物医学应用。

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