爱华网你所在或了解的领域有哪些技术上不是很复杂，但 idea 非常好，很 团员所在领域什么意思
我也来贡献一个答案。上面 @无码喂羊写了一个拿诺奖的工作，我来写一个可能未来会拿诺奖的工作。
2013年，来自日本东京大学的Makoto Fujita教授的小组(The Fujita Laboratory)在Nature上发表了这样一篇名为“X-ray analysis on the nanogram to microgram scale using porous complexes”的论文[1][2]，成为2013年Nature most read article[3]，我个人认为这项工作是2013年化学领域最重大的突破工作，部分媒体报道见[4-6].
这项工作做了什么呢？
我们来看文章标题，可以分成三段
1. X-ray analysis
2. nanogram to microgram scale
3. using porous complexes
依次来解释。
第一点，X射线分析。
X射线单晶衍射[7,8]作为最强有力的结构表征手段，被广泛的用于分子结构鉴定。
其原理简单粗暴上张图[7]：
上图中的黑点表示晶体中周期排列的原子，水平的灰色线条连起来的表示一系列原子形成的互相平行的晶面，黑色的箭头线表示X射线。入射X射线被镜子一样的晶面反射，由高中几何（三角函数）和物理（同相位的波叠加会加强）知识可以得到下面这样一个公式：
劳厄因发现晶体的X衍射现象获得1914年诺贝尔物理奖，布拉格父子1915年靠以这个公式为基础的X射线晶体分析方法获得诺贝尔物理奖，得不到的同学请自行参阅百科[9]并回忆自己的数学和物理老师长什么样。
简单的说，当X射线通过晶体的时候，被晶体中不同的晶面反射，在特定的位置上会形成衍射点。我们通过收集这些衍射点的位置数据，可以反演计算出晶体中的原子排列方式。并且由于不同原子对X射线的反射能力不同，这些衍射点的强度信息也能给出相应位置的原子信息。综合起来，这个分析手段能直接得到晶体中的原子种类和相应的排布规律，结合已有的化学常识就能得到分子的三维结构了，所以可以理解为X射线单晶衍射能让我们“看到"晶体中的分子长什么样。
X射线分析方法从发现发展到今天已经超过100年历史了，除了1914年和1915年拿过两次物理奖以外，还在1962年和1964年拿过2次化学奖[7]，这是一种相当重要，很成熟的分析技术。X射线分析方法从发现发展到今天已经超过100年历史了，除了1914年和1915年拿过两次物理奖以外，还在1962年和1964年拿过2次化学奖[7]，这是一种相当重要，很成熟的分析技术。
第二点，纳克到微克级别的分析
这是个什么概念呢，现在一般用于单晶分析要得到不错的数据需要的晶体至少需要数十到数百微米的尺度，如下图[1], 一颗晶体一般在数微克。Fujita教授这个工作的报告我听过3次了，如果没记错的话在他不断的要求下，他的学生已经能从5 ng的样品中得到不错的单晶数据。把分析样品的检测限往下推了1000倍。但这不是这个工作牛逼的地方。这篇工作最牛逼的地方在于完全改变了X射线单晶衍射分析的样品制备方法，见下面第三点。
第三点，多孔复合物
上面说了关于X射线单晶衍射分析的一些基本知识，但是所谓“巧妇难为无米之炊”，要做单晶衍射，首先你需要有质量不错的单晶。
说到单晶，简直就是有机狗心中永远的痛。虽然上面说一颗几微克的单晶就足够获得晶体结构数据了，但是培育单晶绝对不是几微克就能搞定的。一般都需要数毫克纯化合物分成许多份，用不同的条件（溶剂，浓度，温度等）平行尝试，即使这样，成功率也非常低。我PhD工作中尝试过长单晶不下于20来次，成功率不足三分之一，一半以上的结晶性不好根本长不成晶体，析出的都是无定形粉末，另一部分得到了晶体，但是或是太小，或是形成了孪晶，或是缺陷太多不能给出明确的结构信息。所以，有机化合物的单晶培育是一项很困难的工作。但由于X射线单晶衍射对于结构分析无法替代的地位，能给出其他分析手段无法提供的结构信息，尤其是对于研究有机反应机理的一些中间体和天然产物立体构型的确定，单晶衍射又是非常必要的。
在这样的矛盾下，有机狗们怎么办呢？
答案竟然是一次次从原地爬起来再在同一个地方倒下去，没错，只能接着试，同时烧香拜佛指不定哪天天气好了长出单晶来了。T_T
至于花上数年摸索蛋白结晶条件的结构生物PhD们，已经和有机狗不是一个纬度的生物了，先按下不表。
在上述这些铺垫的悲惨事实背景下，Fujita发表的这篇工作简直就成了有机狗们迷雾中的灯塔。
我需要再铺垫一下什么是Fujita所说的“多孔复合物".
它另一个更被化学家使用的名字叫做“有机金属骨架化合物” （Metal–organic framework, MOFs）[10]，通常是一种由有刚性机分子将无机金属离子或金属簇连接起来形成的一种2D或者3D的材料。
举个例子大概长这样[11]：
图中展示了MOF-5的晶体结构，蓝色四面体表示ZnO4(Zn在中间，O在顶点)，这样的四个四面体组成了大立方体的顶点，顶点与顶点之间由对笨二甲酸连接起来，在三维空间中无限延伸就形成了MOF啦。这种材料最大的特点就是，晶体中有大量的空间（即图中的大黄球）。最近二十年以Yaghi为首的科学家们将MOF应用于氢气储存，气体分离，催化等领域，让MOF成为诺奖候选名单中的有力竞争者。去Yaghi组页面粗略统计了一下，近20年Yaghi在Nature/Science上发了接近20篇文章[12]，大家感受下这个热度。图中展示了MOF-5的晶体结构，蓝色四面体表示ZnO4(Zn在中间，O在顶点)，这样的四个四面体组成了大立方体的顶点，顶点与顶点之间由对笨二甲酸连接起来，在三维空间中无限延伸就形成了MOF啦。这种材料最大的特点就是，晶体中有大量的空间（即图中的大黄球）。最近二十年以Yaghi为首的科学家们将MOF应用于氢气储存，气体分离，催化等领域，让MOF成为诺奖候选名单中的有力竞争者。去Yaghi组页面粗略统计了一下，近20年Yaghi在Nature/Science上发了接近20篇文章[12]，大家感受下这个热度。
那为啥Fujita不把他的多孔复合物叫做MOF呢？
查了下Yaghi的文章第一次出现Metal-Organic Framework是1995年，而Fujita在1994年就独立的发表了类似的东西了啊, 这篇1994年的JACS [13] 现在被引了2000多次了，妥妥的开山之作地位，以后如果MOF真的拿奖了，Fujita必定靠这篇开山之作分一杯羹，而下面这份工作无疑加大了这个可能性。印象中，Fujita从来没在自己的paper中把自己的东西叫做MOF过，虽然大家都知道其实是一个东西，好高冷的感觉呢！这也从另一个侧面说明给好东西起个响亮的名字的重要性啊！！！
好回到正题，这种金属有机的杂化材料还有一个好处，结晶性很强，单晶生长成功率比纯有机物不知道高到哪里去了。我自己不做MOF，不过我们组有不少人在做，一般是配好溶液，几十个瓶子丢到恒温的炉子里放个数十小时到数天，然后一堆堆闪亮的小晶体就出现啦！比如这篇工作里Fujita教授所用的Framework是他们组发展了近20年的成果[14,15]，晶体生长技术经过无数次重复已经相当成熟了，很短的时间内就可以大量获得需要的Framework单晶。
好，重点来了。Fujita教授在这篇惊世骇俗的文章中描述了一种具有一定普适性的单晶样品制备方法：将具有特殊孔径的Framework作为”晶体海绵“将待分析的小分子有机物吸收到“海绵”里，然后将吸收了待测物的Framework再拿去做单晶衍射分析，得到待测物的分子结构信息。
样品制备过程如下图所示，将待测有机小分子溶到尽可能少的溶液里（一滴都已经太大），滴到“海绵”上让其吸收（在Fujita教授展示的动画里可以看到吸收的过程非常快，几乎在数秒晶体就因为吸收客体分子而通体变色），然后将这颗吸收了待测物的晶体拿去做X射线单晶衍射。整个样品制备过程只需要几分钟的样子（那些花了数月长单晶的有机狗看到这篇文章如果不震惊就真是太迟钝了）
那么，现在问题来了，为什么会这样呢？
我们来看一下“晶体海绵”的结构示意图如下。可以看到，其中的有机单元连接无机顶点之后形成了一个个“小房间"（绿色）, 而且房间外有大量联通的”走道“。当溶解有有机小分子的溶液接触到这种多孔的晶体时，小分子们就沿着”走道"进入到晶体内部，并且由于“小房间”的”墙壁“和小分子们有一定的相互作用，所以小分子们更愿意老老实实呆在”小房间“中。由于这些”小房间"在晶体中是周期性有序排列的，所以他们的“房客”最后也是周期性有序排列的啦。而周期性有序排列正是X射线衍射能得到结构的必要条件！
这已经够牛逼了，但是Fujita教授显然并没有满足。一般单晶都是用纯化合物来做的，由于这种新方法样品制备实在是太方便了，于是他们将这种方法和HPLC [高效液相色谱,16]连起来了，直接一针混合物打进HPLC, 每一个峰的洗脱剂直接送到晶体海绵上，然后拿去做XRD, 然后直接得到混合物中各组分的晶体结构数据，我看到这里直接就被惊呆了。这直接做成仪器卖给全世界的天然产物全合成组，有机方法学组能解救多少有机PhD！大胆预测也许不久的将来就会有HPLC-XRD联用仪器了！这将大大提高有机狗们的工作效率。。。泪流满面。。。〒_〒
关于2013年的这篇Nature的主要内容大概到这里就完了。
他们将这种具有一定普适的方法发表[17]之后, 毫无疑问得到了全世界各地有机组的关注，最近一次听Fujita教授的报告他说已经有数十个组给他们寄来样品求合作，并且有不少都成功了！未来应该会有一大波应用此法获得单晶数据的paper发出来。
值得一提的是，已经有另一个课题组在完全独立的情况下重复出来了这种方法[18], 而且得到的是一个正常状态下是液体的化合物的晶体结构。若非这种绝妙的方法，我们又如何能得轻易得到液体分子的单晶结构呢？
总结一下，此方法的优点：
1. 简单方便，制备样品用时短
2. 所需样品量极少，最少只需要一个TLC点的量
3. 有潜力将HPLC-XRD联用快速得到混合物中的分子结构信息
当然，科学上是不会有完美的，该方法的限制：
对待测分子的大小和结构都有一定要求，分子若是太大进不了Framework中的空穴或是和其没有相互作用，则该方法就不行了。不过Fujita课题组目前应该在发展更大孔径的Framework将其用在更大的分子上，或是用不同的有机连接片段，改变能接受的客体分子相互作用来提高客体的diversity。据Fujita教授说，目前试过的有机小分子（记不清了，应该是上百），成功率有三分之一的样子（我听报告的记忆，可能有出入）
最后再开个脑洞，Fujita另一项令人赞叹的工作是像下图这样的巨大的分子笼子[19]。下图中前三个已经发表，第三个直径5nm, 2010年发表在Science上[20], 最近一次报告他已经展示过第四个的单晶了，当时我已吓尿，我觉得他不把最后一个做出来估计是不会停了。。。
他拿这些笼子装各种东西，有机的无机的都包，里面包完了外面长，有兴趣可以搜来看看，大约有10来篇paper. 我要说的是2012年他们在Nature Communication上发表了一篇包蛋白的文章[21].
不过目前的分辨率还不足以做到蛋白解析，据说他们组也在往Framework包蛋白方向做，如果真能成功，那就不光解救了有机狗，连结构生物学也要把Fujita供起来啦。不过目前的分辨率还不足以做到蛋白解析，据说他们组也在往Framework包蛋白方向做，如果真能成功，那就不光解救了有机狗，连结构生物学也要把Fujita供起来啦。
完
写了我两天晚上，都看到这里了就顺手赞一下吧！
PS, 可转载请注明出处，写课程论文的小同学们就不要大段copy我了，去读读Fujita的原始文献再写吧，记得参考文献写规范。
附送Fujita教授照片一张，是一位瘦瘦的日本大叔，我有一张和大牛的合照o(*≧▽≦)ツ 坐等升值。。。
References:
1. http://www.nature.com/nature/journal/v495/n7442/full/nature11990.html
2. Corrigendum: X-ray analysis on the nanogram to microgram scale using porous complexes : Nature : Nature Publishing Group
3. Fujita教授的presentation
4. http://www.nature.com/nature/journal/v495/n7442/full/495456a.html
5. Breakthrough in chemical crystallography -- ScienceDaily
6. Crystalline sponge method
7. X-ray crystallography
8. X射线衍射 _百度百科
9. 布拉格方程 _百度百科
10. Metal-organic framework
11. http://www.nature.com/nature/journal/v423/n6941/full/nature01650.html
12. Omar Yaghi's Laboratory
13. Preparation, Clathration Ability, and Catalysis of a Two-Dimensional Square Network Material Composed of Cadmium(II) and 4,4'-Bipyridine
14. Self-assembly of ten molecules into nanometre-sized organic host frameworks
15. Networked molecular cages as crystalline sponges for fullerenes and other guests : Nature Chemistry : Nature Publishing Group
16. 高效液相色谱
17. http://www.nature.com/nprot/journal/v9/n2/full/nprot.2014.007.html
18. Structural Reevaluation of the Electrophilic Hypervalent Iodine Reagent for Trifluoromethylthiolation Supported by the Crystalline Sponge Method for X-ray Analysis
19. Self-Assembly of M24L48 Polyhedra Based on Empirical Prediction
20. Self-Assembled M24L48 Polyhedra and Their Sharp Structural Switch upon Subtle Ligand Variation
21. http://www.nature.com/ncomms/journal/v3/n10/full/ncomms2093.html
【无码喂羊的回答(78票)】:
未经允许请勿转载
固相多肽合成（Solid-Phase Peptide Synthesis, SPPS）
我们先来说一个旧闻，就是据说中国距离诺贝尔化学奖最近的一次——结晶牛胰岛素的合成。
现代科学研究表明人的血糖浓度应该被控制在4到7毫摩。进餐后血糖升高，空腹时血糖降低，但都会被激素调控在这个范围之内。过多的血糖对身体来说是有害的，比如糖尿病患者会有多饮多食多尿等代谢异常的表现，到了晚期会慢慢失去视力，双脚腐烂，植物神经紊乱，最终死亡。
糖尿病曾经是一种非常折磨人的不治之症，人们甚至没有办法控制病情的恶化。直到1921年，加拿大科学家班廷(Frederick Banting)在胰岛素萃取物中发现了针对糖尿病的疗效，直接导致了胰岛素的发现。调控血糖的激素中最重要的一种是胰岛素。而糖尿病人要么不能分泌胰岛素（I型糖尿病），要么身体对胰岛素有抵抗（II型糖尿病），以至于血糖浓度长期超过健康范围。通过外用胰岛素，糖尿病人的生活质量和寿命得到了质的飞跃。很快，在1923年，班廷就因为这个发现获得了诺贝尔医学奖。而在1922年他才刚拿到自己的医学博士学位。胰岛素的序列，特别是精巧的三个二硫键结构，也在1955年被桑格（Frederick Sanger）确定[2]。桑格也因此获得了诺贝尔化学奖。
胰岛素的化学序列是这个样子的：
它的空间结构看起来是这个样子的：
图中蓝色代表较短的A链，绿色代表较长的B链，橙色部分是半胱氨酸及对应的二硫键。图中蓝色代表较短的A链，绿色代表较长的B链，橙色部分是半胱氨酸及对应的二硫键。
然而化学合成胰岛素是一件非常困难的事情。高中的时候学到，生物体内构成蛋白质的氨基酸有20种，每个氨基酸含有一个氨基，一个羧基（酸），有的还有活泼的侧链。如果要把两个氨基酸连在一起形成肽键，需要让A氨基酸的羧基和B氨基酸的氨基发生反应，要保证A氨基酸的羧基不和A氨基酸的氨基及AB的侧链反应，还要保证B氨基酸的氨基不和B氨基酸的羧基及AB的侧链反应。最糟糕的情况下，化学家需要做的反应有：
给A的氨基加保护
给B的羧基加保护
给A的侧链加保护
给B的侧链加保护
耦合A和B，形成肽键
给A的氨基脱保护
给B的羧基脱保护
给A的侧链脱保护
给B的侧链脱保护
9步反应！
如果对纯度要求高，每一步反应之后都要做一次纯化！
这才是做了一个二肽，仅仅两个氨基酸！
即使我们通过设计保护基策略来精简反应步骤，人工合成多肽依然是一件非常非常辛苦和艰难的事情。如果肽链略长，氨基和羧基的反应活性也会明显下降，不同侧链/保护基导致的溶解性问题也让溶剂的选择成为了头疼的事情。维尼奥（Vincent du Vigneaud）合成了一个由8个氨基酸组成的多肽类激素，就获得了1955年的诺贝尔化学奖。
那胰岛素有多少个氨基酸呢？51个。
要知道，随着肽链的增长，每一次耦合形成肽键都会越发困难。更何况，胰岛素并不仅仅是51个氨基酸线性排列，21个氨基酸的A链和30个氨基酸的B链还要通过6个半胱氨酸正确配对形成三个二硫键，才能形成最终具有生物活性的三级结构！
在1963~1965年，三个独立的胰岛素化学合成工作被先后报道了出来：德国的Helmut Zahn[3]，美国的Panayotis Katsoyannis[4]，以及中国的上海胰岛素研究所。以现在的眼光看，中国的这个研究组称得上是国内的全明星阵容。而这一项研究，在各种力量的推动下，还是持续了八年。（参见结晶牛胰岛素：可能是中国最被人熟知的科研成果之一）
这在当时无疑是站在合成化学最前沿的一个工作，然而这一项工作终究未能获得诺贝尔奖。个别人说结晶牛胰岛素的工作没有获得诺贝尔奖是因为我们报上去参评的人数过多，这完全没有任何道理。胰岛素全合成有三个不同国家的实验室几乎同时发表，不仅中国的工作没有获奖，德国与美国的工作同样没有获奖。如果工作值得获奖，仅仅由于中国提名太多候选人而落选，如何解释德国和美国实验室的落选？没获奖的原因在科学界看来其实很显然：桑格和维尼奥的研究在前，他们的研究都是开创性的，而这三个实验室的胰岛素全合成路线大同小异，并没有真正开创性的工作。诺贝尔奖不是小发明小创造奖，表彰的是开创性的、对后世有深远影响的工作。从这个角度上讲，他们的工作只是劳动力和金钱累积的一个必然结果，并没有特别新颖的地方，对后世科学研究的影响也微乎其微——实际上，从1965年以后，就再也没有人应用过他们的方法合成胰岛素。
为什么再也没有人应用他们的合成方法了？因为1963年，梅里菲尔德发表了他的一个工作。这项开创性的工作彻底颠覆了多肽的合成方法。溶液相合成多肽，在相关研究者刚刚以为他们到达了世界之巅的时候，就黯然走下了历史舞台。
这个方法就是标题中提到的固相多肽合成技术[6]。
（Solid-Phase Peptide Synthesis，下简称SPPS）。
这个方法其实道理很简单：
把第一个氨基被保护好的氨基酸通过羧基连接到一个高分子树脂上面。
对这个氨基脱保护
把下一个氨基被保护好的氨基酸通过羧基连接到这个氨基酸上面。
对这个氨基脱保护
……
断开多肽与树脂的连接
看起来并不复杂，实际上比溶液相的汇总式合成路线更简单明了：只要重复 脱保护-偶联 这样的过程，就可以把肽链不断延长下去。唯一的区别就是，第一个氨基酸是连接在一个高分子树脂上面的，这样的结果是，整条肽链是连接在高分子树脂上面的。反应完成后，用合适的化学试剂将肽链和高分子树脂之间的化学键切断，就可以收获完整的肽链了。
【SPPS 示意图。 左图中灰色圆形"Resin"指的是不溶于溶剂的高分子树脂，"linker"是树脂与氨基酸羧基相连的官能团，方形”AA“表示氨基酸，小的灰色圆形”PG“表示保护基（Protecting Group）。"Coupling"表示偶联过程，"Wash"表示用溶剂反复冲洗以移去多余的反应物和催化剂，"Deprotectiong"表示对氨基酸氨基脱保护，暴露氨基，以便和下一个氨基酸的羧基发生反应。右图中是不断增长的肽链的示意图，可以看到连接在树脂上的肽链不断增长，合成完成后从树脂上切下即可。】
【SPPS 示意图。 左图中灰色圆形"Resin"指的是不溶于溶剂的高分子树脂，"linker"是树脂与氨基酸羧基相连的官能团，方形”AA“表示氨基酸，小的灰色圆形”PG“表示保护基（Protecting Group）。"Coupling"表示偶联过程，"Wash"表示用溶剂反复冲洗以移去多余的反应物和催化剂，"Deprotectiong"表示对氨基酸氨基脱保护，暴露氨基，以便和下一个氨基酸的羧基发生反应。右图中是不断增长的肽链的示意图，可以看到连接在树脂上的肽链不断增长，合成完成后从树脂上切下即可。】
这样一个小小的改动，有什么好处？
做过有机合成的人会知道，最麻烦、最耗时的事情并不是做反应——只要用合适的催化剂活化羧基氨基，形成肽键并不困难。真正困难的是把产物从原料、催化剂等物质中分离出来。那个时候，高效液相色谱技术尚未发展起来，纯化产物是一件耗时耗力的工作。
但是梅里菲尔德的这个方法太聪明了。产物连接在树脂上意味着什么？意味着产物根本不在溶液里面，我们只要把混合物过滤一下，反应物、催化剂、副产物、杂质就统统被移走了！不够纯？我们再用溶剂洗一洗就好了！想一想，用传统的柱色谱做纯化（江湖人称“过柱子”），填柱、上样、淋洗、薄层色谱紫外检测，即使对于经过多年训练非常娴熟的有机合成工作者也意味着至少一个小时的高强度工作，初学者常常要2~3个小时，如果是难以分离的物质，操作四五个小时甚至通宵达旦也不算罕见。而如今应用SPPS，用适当的溶剂反复清洗，十分钟之内，过量原料和催化剂就都被移走了！
而且，解决了纯化的问题意味着什么？意味着合成效率也可以大大提高！既然我们可以轻易地洗去多余的反应物和催化剂，那用SPPS的时候，氨基酸和催化剂就可以不要钱一样地扔进体系里面了！学过化学平衡的同学应该知道，大大提高反应物的浓度，可以促使产物的产率增加。如今在SPPS过程中，游离的氨基酸常常会加5~10个当量，反应的效率达到了前所未有的高度。
更加牛逼的事情是，既然合成肽链从以前的烦琐工作变成了简单的重复“脱保护-偶联-冲洗”，那何必还要人工值守？自动化的多肽合成仪很快被制造了出来。氨基酸被封装在一个个的卡带式容器里面，各种溶剂、脱保护剂、催化剂被装在一个个试剂瓶里面，只要人工设定好程序，在反应器中装入适当的树脂，排列好氨基酸，机器就可以自动完成所有的反应！
我们实验室的多肽合成仪就长这个样子：
就用上面的这台机器，想要做出desB30胰岛素（没有B链末端的苏氨酸，活性和天然胰岛素一样），只需要一个周末而已！
SPPS给普通人带来了什么好处？SPPS技术大大缩短了获得一条非天然肽链的时间，这就让科学家可以近乎随心所欲地改变肽链的结构以调整其性质，比如研制新型药物，延长作用时间、缩短起效时间、增加针对性、降低副作用等等，以便进一步改善患者的生活质量。比如美国的礼来（Eli Lilly）公司在上世纪研发出的赖脯胰岛素优泌林，就是把天然胰岛素的赖氨酸和脯氨酸调换位置以达到快速起效的目的。
SPPS的工作几乎是和第一批胰岛素的合成工作同时发表的，但重要性不可同日而语。梅里菲尔德在1966年顺手做了一下胰岛素[7]，这种“顺手虐专业人士”的风范在科学界并不多见。相比溶液相胰岛素全合成，SPPS这项技术对后世研究和工业界的影响都深远太多了。如今全世界用化学合成多肽的实验室都在应用SPPS，大药厂研制多肽类药物也一定会购置多肽合成仪。梅里菲尔德也因此在1984年获得了诺贝尔化学奖。
完
[1]Banting,F.G., et al., Pancreatic Extracts in theTreatment of Diabetes Mellitus. Canadian Medical Association journal, 1922.12(3): p. 141-6.
[2]RYLE,A.P., et al., The disulphide bonds ofinsulin. Biochem. J., 1955. 60(4):p. 541-556.
[3]Meienhofer,J., et al., SYNTHESE DER INSULINKETTENUND IHRE KOMBINATION ZU INSULINAKTIVEN PRAPARATEN. Zeitschrift FurNaturforschung Part B-Chemie Biochemie Biophysik Biologie Und VerwandtenGebiete, 1963. B 18(12): p.1120-&.
[4]Katsoyannis,P.G., A. Tometsko, and K. Fukuda, InsulinPeptides. IX. The Synthesis of the A-Chain of Insulin and its Combination withNatural B-Chain to Generate Insulin Activity. Journal of the American ChemicalSociety, 1963. 85(18): p. 2863-2865. Katsoyannis, P.G., et al., Insulin Peptides. X. The Synthesis of the B-Chain of Insulin and Its Combination with Natural or Synthetis A-Chin to Generate Insulin Activity. Journal of the American Chemical Society, 1964. 86(5): p. 930-932.
[5]Kung,Y.T., et al., TOTAL SYNTHESIS OFCRYSTALLINE BOVINE INSULIN. Scientia Sinica, 1965. 14(11): p. 1710-&.
[6]Merrifield,R.B., Solid Phase Peptide Synthesis. I.The Synthesis of a Tetrapeptide. Journal of the American Chemical Society,1963. 85(14): p. 2149-2154.
[7]Marglin,B. and R.B. Merrifield, The Synthesis ofBovine Insulin by the Solid Phase Method1. Journal of the American ChemicalSociety, 1966. 88(21): p. 5051-5052.
【朱红的回答(27票)】:
DNA纳米科技
感谢 @刘polymer 的邀请。
先上维基百科镇楼，DNA nanotechnology 英语好的直接看这个好了。
如果嫌不够，还可以看JACS的perspective Structural DNA Nanotechnology: State of the Art and Future Perspective
好了，以下是简（sui）单（bian）介(che)绍(dan)：
1.当简单的DNA分子遇到顽皮的科学家
本来DNA是很简单的双螺旋结构，比如这样：
当然，你也可以把双链活生生的拆散，然后就变成了两根单链，有义链和反义链。当他们遇到彼此，就结合在一起，当他们没有遇到彼此，就独自游走在这个世界上。似乎十分的简洁明了。但是英（xian）明(de)神(dan)武(teng)的科学家们并不这样想，他们想，如果一条有义链遇到了一条没他长的反义链会怎么办？
身高不是问题？不管了，先凑合一下，然后就成了这样：
这样有义链上有一段还是处于单链状态，我们一般叫他粘性末端，考虑到3P从来不是问题，当另一条反义链出现的时候，他们就会粘成一坨，变成这样：
这样岂不是在另一条链上又出现了粘性末端？
对呀。
那么它又可以用来粘上别的链了？
是的。
有什么用呢？
没用，除了好玩。
我们知道DNA的双链是刚性的，和钢筋一样，杠杠的。当出现了粘性末端，就相当于在末端抹上了502，可以黏上别的钢筋了，这样粘来粘去，不就可以粘出些好玩的东西嘛，比如这个简单的十字架：
当然也可以更复杂一点,比如立方体笼子和四方体笼子：
2.把折纸技艺发扬光大
你以为这就完了？怎么可能？科学家们都有一颗奇（yu）思（qiu）妙（bu）想（man）的心。
上面的操作确实可以做出些小玩意儿。但是也就够哄哄熊孩子们。况且过了几年，熊孩子们也渐渐的不满这么简单的玩具了，于是新的大杀器出现了，DNA origami，我们叫他DNA折纸。
折纸大家都知道，把一张纸折吧折吧折成各种各样的造型，比如下面这个：
它是由一张纸不经剪裁做成的，听说现在已经有软件可以把你想要的造型转化成一定的折纸步骤，这样小白也可以折出一条大龙来，比如这样的：
一些科学家把这个工艺用在了DNA上，创造了DNA折纸工艺。简单的讲，先拿一条DNA的长的单链，很长很长（染色体说，反正没我长），和一些短的DNA单链，把这根长链的某些特点地方粘起来，使之形成特点的空间构型。比如还是立方体笼子，这个就更加高大上些，还能打开。
请自行google 搜索DNA origami欣赏更多高清大图。
这套工艺现在成熟到什么程度呢？
现在已经有现成的软件，输入你想要的结构，比如下面这个DNA spaceship：
软件会告诉你需要的DNA链的序列是那些。然后你把这些链提供给生物公司，他们就可以合成给你。拿到这些链，倒到瓶子里，加点水，煮沸，冷却。你就得到了一艘纳米尺度的spaceship。
很简单，是吧。简直是熊孩子的新玩具啊。厨房里的DNA纳米科技，设计个狂拽炫酷的造型说不定就能发个nature子刊什么。想想还有点小激动呢。
但是，有点贵。订购这些DNA序列加起来大概要10万+，然后为了看到他，需要再来100万+买个原子力显微镜。
看来只能是土豪的新玩具了。
3.分子机器什么的
一步两步一步两步 一步一步似爪牙 似魔鬼的步伐......
DNA链替换反应：
看不懂的男生自己去wiki，女生可以私信问我。
有了这个东西，就可以做一些动态的东西了，比如DNA tweezers
看懂的男生请走开，女生请务必私信给我。
还有DNA walker，可以叫做DNA行走机器人。
4.DNA计算机
DNA计算机是什么？可以吃吗？
上面我们看到了这些DNA链像是活得一般，替换来替换去的。如果这些替换反应是精确可控的，那么我们就可以用来做一个新的东西，计算机。前提是，我们可以构建阈值门。
然后组合在一起，就可以计算了，比如开个根号什么的：
Scaling Up Digital Circuit Computation with DNA Strand Displacement Cascades
哈，高大上的计算机，除了算起来慢一点。有多慢？也就开个根号需要10个小时吧。
先这样吧，如果大家感兴趣我在慢慢补充细节。
如果大家英文好，可以去围观哈佛的学霸yin peng
Peng Yin : Wyss Institute at Harvard
还有caltech的美女学霸qian lulu
Lulu Qian - Caltech
【地瓜苗的回答(25票)】:
讲一个中国人的原创
大工的钟万勰先生的精细时程积分
【张宜春的回答(9票)】:
公钥密码学中的RSA算法。当年密码学界还只会在私钥密码学里面刨食，从没有想到过把密钥公开以后的加密玩法。而RSA算法的核心，无非是阿贝尔群中的元素变换，让搞抽象代数的数学家看来是儿戏似的。结果没想到，这么个算法引发了催天动地的变化。首先，二十多年后，Rivest Shamir Adleman三人凭此获得图灵奖。更因为这个算法，开创了公钥密码学的一片新天地。并且由于大数分解问题的引入，开创了可证安全的新思路。而现在的电子商务，也是基于由此开创的签名和加密一揽子方案才实现的。
近十年应该是dan boneh把双线性配对引入公钥加密，使得多参数加密成为可能，也是感觉能在未来十年再获图灵奖的人。原理也不算难（对于搞数学的来说）。
【欧忒耳佩的回答(4票)】:
学生物的都知道，PCR
【闫雨煌的回答(27票)】:
人工神经网络 Artificial Neural Networks
第一次在知乎上回答专业相关问题好激动……
人工神经网络可以算是人工智能的基础，程序设计领域最伟大的发明之一。
从可编程计算机出现开始（这个时间比第一台电子计算机ENIAC出现的时间要早得多，英国诗人拜伦的女儿奥古斯通·艾达·拜伦被公认为最早的程序员），计算机程序的编写原理没有多大变化——模拟人类作出判断的方式，预设标准，对输入进行定量判断，针对不同情况分别执行不同的指令，然后继续判断，执行指令，直至输出结果。换句话说，所有计算机程序都可以表示为一张复杂而含义明确的逻辑流程图。
早在1943年，McCulloch和Pitts合作推出了神经元的模型，被认为是神经网络的起源，但是他们的模型当时并没有受到重视。
随着计算机应用范围的扩展，有些涉及人类思维方式的任务已经无法用这种方法编写程序来处理。我们可以教会计算机区别长方形和正方形，因为标准是明确的——长和宽是否相等；但是无法教计算机识别猫和狗，因为我们无法把区别标准用无歧义的程序语言进行描述，我们自己的标准都含混不清，漏洞百出。
为了解决这类问题，必须放弃模拟人脑思维方式的路线，模拟更本质的东西——神经元。
大脑思维活动的本质就是单向流淌在神经通路上的信号，神经元接受之前的数个神经元传来的信号，按照一定标准选择向某一个下级神经元发射信号。
人工神经网络模拟这个过程，构建多层神经元，从输入端输入信号，传递给第一层神经元，第一层神经元经过判断和处理后向下一层传递，像大脑一样对输入内容进行逐层“抽象”，直至最后一层神经元输出信号至输出端，完成判断过程。神经网络的结构就是输入端—n层神经元—输出端，称为n层神经网络。
人工神经网络搭建完成之后，其中每个神经元的参数都是预设的无意义值，需要进行学习。为神经网络提供大量学习材料——不同的输入，和他们对应的输出，与神经网络配套的学习算法会根据材料调整每个神经元的各种参数以形成正确输出。
（↓本段内容根据wei lynn的建议添加，鉴于本人水平有限，无法详细介绍，仅供了解）
说到学习算法，要重点提一下深度学习Deep Learning。神经网络的搭建原理很简单，但是神经网络越复杂，每次学习需要调整的参数就越多，导致学习效率急剧下降，所以好的学习算法对神经网络的应用有至关重要的作用。2006年，Geoffrey Hinton等人提出了深度学习概念，将学习过程中的整体调整分解为逐层调整，大大提高学习效率，使得复杂神经网络的实际应用成为可能。
经过足够多的学习之后，神经网络就可以保证输出正确内容。它的结构虽然是可见的，但是我们并不理解每个神经元的参数所代表的意义，只知道它能输出正确的结果，正如我们的大脑一样。神经网络甚至可以“触类旁通”，总结哈士奇和金毛的特征从而把没有见过的沙皮判断为狗。
神经网络的层数越多，所能处理的信息就越复杂，单层神经网络可以用直线划分平面上两组不同颜色的像素，2层神经网络就可以画出一条曲线。多层神经网络的应用，让电脑用我们的方式，代替我们处理人脑已无法承受的复杂信息，从电商智能推送到自动驾驶汽车，基于海量数据机器学习的神经网络已经渗透进互联网的每个角落，方便着我们的生活。
考研复习中抽空来刷知乎，恕水平有限。
【司马非的回答(9票)】:
码农科学中的遗传算法
遗传算法 _百度百科
具体的百科说明白了，思想确是很不错。
首先，承认人的无知，不试图去用人类的智力去解构世界；
第二，通过试错的方法，让人造体自由进化；
第三，完美挖掘了计算机的长处——运算迭代速度快。
看了之后惊为天作啊，类似的还有人工神经网络。
【张小柱的回答(2票)】:
绝对是回旋加速器啊，当时在高中学的时候就想，就这原理我也能想出来啊，这货居然还获得了诺贝尔奖，心里各种不服。但现在想想，在当时的思想、环境的局限下，能有这种想法，并付诸实践，也是一件相当不容易的事情了。
后来学习秦九韶算法也有这种感觉。
【李恒的回答(2票)】:
1今年的诺贝尔化学奖，超分辨荧光显微成像。
FPALM和STORM用时间域的信息来换空间域的信息，漂亮。
2索尼在玩的曲面CMOS。
成像面做成曲面可以极大帮助修正光学误差。我班上同学已经做到了在使用曲面CMOS的情况下，可以把iPhone的摄像头从f/2..光圈增大到f/1光圈。
想听详解的留言吧
【知乎用户的回答(1票)】:
纳什均衡
【知乎用户的回答(1票)】:
准系统吧老刘的ultimater，新概念pc。
配置是i5~i7（低压CPU）+4-16G内存+SSD固态硬盘，大小参考5寸手机，更厚一点，需搭配笔记本形底座或其他底座使用。
刚才逛贴吧才看到概念视频。
伪硬件发烧友表示看到之后很激动啊！可是我他喵早就有电脑了啊！感觉是个新大陆啊！
【视频：http://v.youku.com/v_show/id_XODM0OTA0MTM2.html
视频来自：优酷
现在你们看不起老刘的新科技
当明年正式发布的时候
你就会说
这是什么几把玩意 ？
——转自准系统吧记你迟到到走读，侵立删】
题外话——我拆过老款（12年？）集显mbp，主板真的很小啊。而ultimater做到了更小（不考虑搭配底座实现全功能），而且据说已经有原型机了。
正如vim等的可扩展带来的强大能力，可能几年之后ultimater也会是我办公桌上的神器。
胡言乱语，以上。
【王尼玛的回答(7票)】:
酒精注射治疗癌症
听说是，往癌细胞区域（比如说肿瘤内部）注射酒精，从而杀死癌细胞。然后静养自愈。优点是无需全身化疗，无需大型复杂的开刀手术。费用成本比较低，副作用后遗症比较少。
ps.听说很多医院挺抵抗这种治疗方法的，据说是费用成本太低，没钱赚……
/* update
我承认我懒，看到cnki上大堆论文也不搬运。
那些还没查询就冷嘲热讽又勤奋到哪里去？
哦哦人家的确不是搞医的，而是搞机的。
这么嫉妒人家见多识广？
那祝付出和我一样的代价。
人家从来吃软不吃硬，就不搬运了哼*/
/*update2
看这些反对我的人都是什么嘴脸，题目问的是idea，又不是成熟的万能技术。我自认为措词也够谨慎的。
“没有副作用”，哈哈哈居然脑补得比我还厉害，
“非常便宜”，哈哈哈居然以为就是普通的酒精。
我就偏不搬运看有多少傻子跳进坑来。
我本来也是听说不信，现在看傻子评论，却不得不信
我知道你们想逼我删掉那句话，我偏就不删了，
因为我就是听说了。
我听到了这样的话，怪我咯？
我写我听到了这样的话，怪我咯？
你们的逻辑真棒！
*/
【lcyidda的回答(0票)】:
大家都是要搬上来整篇论文的架势。。。
说个简单常见的 托森差速器 见下图 原理请自行搜索
用了很久才想清楚运行细节 然后惊叹发明者的创意 看似简单的几个齿轮 通过组合 竟然能创造出如此美妙强大的功能
【贝利pele的回答(0票)】:
最经典的竟然没人说……
2010年诺贝尔物理学奖，获奖者获取石墨烯的方式是用类似胶带粘的方式粘石墨，最后分离出合格的石墨烯。
http://www.chinanews.com/gj/2010/10-06/2569881.shtml
【知乎用户的回答(0票)】:
认知无线电技术
【石博天的回答(0票)】:
深度学习中得各种算法！
猜想->尝试->成功->分析。。。。其中可以供猜想的点太多了，而且基本上都是正确的。。。。
【各站停靠的回答(0票)】:
马克维茨的资产组合理论
【杨柔的回答(0票)】:
增材制造算一种吧，以前的制造都是去除材料的制造方法，现在都是采用增材制造，以前，生产一个东西，要看他能不能制造出来，然后再去设计，现在呢是只要你能设计出来，他就能制造出来。
方法有分为好多种，有激光熔融，光固化，激光烧结这几种类型。
【吴鹏的回答(0票)】:
绝对是波粒二象性啊！
原文地址:知乎
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