陈竺教授在国际著名刊物如《PNAS》、卷也间灰《BMBOJ》、《Blood》等以及国内核心刊物发表论文200多篇，并多次获得国家自然科学奖及国家科技进步奖。

(c)在pH值9时，意味可以观察到扁平的带状结构，同时也有迹象表明长纤维(红色箭头)类似于pH值8时形成的纤维。图一：着中榨干POG10-den分子的组装结构聚集体（左），天然胶原蛋白形成的凝胶三维网络（中），RSF/HPMC9体系的凝胶三维网络结构（右）。

1.TEM表征凝胶网络结构通过TEM的表征，色利可以作为判断水凝胶材料的微观形貌和结构的一种重要依据，色利特别是在对于超分子自组装形貌结构的表征上，TEM表征是一种最直观的表征技术手段。润被水凝胶在生物医药方面具有很大的应用范围和前景。当然，卷也间灰对于平均粒径一般可以进行多点多次统计测量计算得出。

意味它可将将晶面间距通过明暗条纹形象的表示出来。二、着中榨干透射电镜（TEM）的特殊应用1、着中榨干冷冻透射电镜（Cryo-TEM）2015年，国际著名期刊《自然》旗下子刊NatureMethods就将冷冻电镜技术评为年度最受关注的技术。

透射电镜是一种高分辨率、色利高放大倍数的显微镜，是材料科学研究的重要手段，能提供极微细材料的组织结构、晶体结构和化学成分等方面的信息。

  图四：润被左图表征纳米纽带的宽度尺寸范围为25-34nm，中、右两图表征纳米凝胶的直径尺寸约为200nm。作者进一步扩展了其框架，卷也间灰以提取硫空位的扩散参数，卷也间灰并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。

此外，意味作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，意味结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。这就是步骤二：着中榨干数据收集跟据这些特征，我们的大脑自动建立识别性别的模型。

随后开发了回归模型来预测铜基、色利铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，色利同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。为了解决这个问题，润被2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。