广州海洋实验室于2025年12月23日(星期二)召开GML第十二届“南海纵横学术沙龙”暨三新讲学活动,邀请了中国科学院大气物理研究所李婷婷研究员与英国剑桥分子生物学实验室顾洋齐研究员作报告。欢迎各位专家、学者、老师和同学参会交流。
一、会议安排
时间:2025年12月23日(星期二)下午14:30-16:30
地点:广州海洋实验室1楼102会议室(广州市南沙区南沙街资讯科技园海滨路1119号)
主持人:吴庆龙研究员
二、报告主题
1.顾洋齐研究员
主题:Trinity of Geobacter Filaments: Discovery and characterization of OmcS, OmcZ, and pili filaments (硫还原地杆菌的导电三重奏:OmcS/OmcZ和Pili的发现与功能鉴定)
时间:14:30-15:30(包括20分钟讨论)
简介:硫化还原地杆菌(Geobacter sulfurreducens)是一种重要的环境细菌,因其产生生物电的超凡能力而备受关注。该细菌会产生称为“纳米线”的蛋白质丝,用于进行胞外电子传递(EET),这是产生生物电的关键。然而,“纳米线”的真实身份在该领域一直存在激烈争议,其分子基础尚未被揭示。本研究结合结构生物学冷冻电镜(cryo-EM),生化和生物物理学等跨领域学科方法,详细揭示了地杆菌纳米线的导电分子基础。研究结果表明,与先前假设的IV型菌毛不同,地杆菌纳米线是由聚合的多血红细胞色素(即OmcS和OmcZ)组成,这些紧密堆叠的血红素(卟啉环)形成了导电通道,实现了高效的电子传递。此外,研究发现地杆菌的菌毛本身并不直接参与电子传递,而是形成前所未见的异源二聚体菌毛,其功能类似于II型分泌系统中的假菌毛,用以支持纳米线的胞外分泌。本研究不仅精确解析了地杆菌纳米线的结构与导电机制,也为理解细菌间及跨物种电子传递提供了一种替代假说
2.李婷婷研究员
主题:湿地碳循环模拟研究
时间:15:30-16:30(包括20分钟讨论)
简介:本研究系统介绍了中国科学院大气物理研究所在湿地碳循环模拟研究方面的最新进展。研究聚焦湿地甲烷排放与滨海蓝碳收支模拟,自主研发了湿地甲烷过程模型CH4MOD_wetland,并通过全球湿地分类参数化、盐分与苔藓等关键环境因子修正,显著提升了模型在全球不同类型湿地的模拟精度。该模型已被IPCC指南采纳为Tier 3方法,并应用于我国提交UNFCCC的国家温室气体清单,作为国际范例被引用。研究进一步评估了1901-2020年间人类活动与气候变化驱动下湿地的气候净效应。结果表明,尽管湿地是强碳汇(CO₂吸收远大于CH₄排放),但其历史净气候效应表现为微弱的冷却(-0.08Wm⁻²)。其中,湿地垦殖通过减少CH₄排放产生冷却效应,但部分被垦殖过程本身的排放所抵消。气候变化则使得CH₄增暖效应的增幅超过了CO₂吸收的冷却效应。
此外,团队开发了针对红树林与盐沼生态系统的过程模型,首次实现了对全球盐沼总初级生产力的系统评估。研究明确了短期应优先控制甲烷排放,并分区施策进行湿地恢复,为我国的“双碳”目标、国家自主贡献及国际气候谈判提供了关键科学依据和技术支撑。未来研究将继续完善关键过程机制,提升模型的跨尺度模拟与未来预估能力。
三、报告专家介绍

顾洋齐研究员
顾洋齐博士目前是英国剑桥分子生物学实验室(MRC Laboratory of Molecular Biology)的研究员,专注于开发用于合成生物学的新型定向进化工具。顾洋齐本科就读于上海交通大学植物生物技术专业。之后,他前往耶鲁大学攻读博士学位,师从Nikhil Malvankar教授,期间运用跨学科方法在地杆菌的纳米线研究领域取得了突破性发现。博士毕业后,他以EMBO学者身份加入Jason Chin和Phil Holliger的研究组,从事合成生物学研究。目前,他正专注于开发新型定向进化工具。

李婷婷研究员
李婷婷,中国科学院大气物理研究所,研究员,博士生导师。主要从事全球湿地碳循环过程及其与气候变化/人类活动相互作用研究,在湿地碳循环过程模型,尤其是CH4排放的模型自主研发、清单编制以及与气候变化/人类活动相互作用等方面取得了系统性创新研究成果。在包括“NSR, GMD, JAMES”等主流学术期刊上发表论文62篇,其中以第一/通讯作者发表论文20篇,发明专利和软件著作权10项,牵头编制国家气象行业标准1项;作为负责人参加全球碳计划湿地CH4清单编制;在新华社发表的科普文章“甲烷:减排新战线”浏览量超过120万;对中国湿地温室气体气候效应评估的研究被“Future Earth”报道;滨海湿地碳收支模型获2024年度“Google Climate Action Research Awards”,甲烷排放模型技术与应用获2025年度“气象科技成果优秀一等奖”。
四、会议联系人
王冕 wang_mian@gmlab.ac.cn
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