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采用“電子”作為反應(yīng)試劑，以金屬[M = In, Sn, Al, Ta, Nb, Zn, Ti, Ni,等]為陽極，控制一定的陽極電極電位，分別在?－二酮（如乙酰丙酮，Hacac），醇(ROH)，或其混合溶液中電化學(xué)溶解金屬，或按照一定順序電化學(xué)溶解兩種金屬得到相應(yīng)的單金屬或者多金屬有機(jī)物。具體反應(yīng)為：M（金屬）＋ HL ＋電能 → ML （L＝OR，?－二酮如：Hacac）。本工藝為高純度金屬有機(jī)物（MO-CVD源）開發(fā)出一種全新“綠色化學(xué)”途徑，具有如下優(yōu)勢：（1） 原材料金屬可通過電解精煉達(dá)到很高純度(>99.99%)，從源頭保證MO-CVD源的純度要求，該技術(shù)采用陽極電極電位控制特定金屬溶解，從而進(jìn)一步控制雜質(zhì)離子。同時該技術(shù)合成的MO-CVD源可以采用常規(guī)方法進(jìn)一步提純，根據(jù)需要雜質(zhì)離子可以控制在10-9 量級以下。如采用該法制備的納米TiO2（粒徑分布窄，～5 nm左右）雜質(zhì)分析：Pb：0.6 ppm，As：0.5 ppm，Hg：0.09 ppm，F(xiàn)e：0.21 ppm。（2） 該工藝克服了傳統(tǒng)化學(xué)方法合成MO-CVD源的缺點(diǎn)。以鈦醇鹽為例，化學(xué)法采用TiCl4 ＋ROH → Ti(OR)4,該反應(yīng)由ROH逐漸取代Cl生成Ti(OR)xCly，采用氨吸收HCl形成沉淀使反應(yīng)向右進(jìn)行，無法得到不含Cl的Ti(OR)4，很難滿足特殊電子工業(yè)對Cl雜質(zhì)要求很高的工藝要求。本技術(shù)從工藝路徑上保證了產(chǎn)品純度：Ti（金屬） ＋ ROH ＋電能 → Ti(OR)4，該過程未引入任何Cl雜質(zhì)，可以做到絕對無Cl的MO-CVD源。 （3）該技術(shù)具有通用性。MO-CVD源屬于高附加值產(chǎn)品，市場變化快，本工藝采用的設(shè)備可以隨時通過更換不同金屬或者有機(jī)配體（含有活性氫配體），根據(jù)市場需要隨時實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的轉(zhuǎn)換，在追求高利潤的同時規(guī)避市場風(fēng)險，具有投資價值。工藝路線：具體合成：1. 金屬醇鹽：如鈦醇鹽、鉭醇鹽、鈮醇鹽、銦醇鹽、錫醇鹽，銅醇鹽、鎳醇鹽等，及其穩(wěn)定的金屬醇鹽?－二酮配合物。2. ?－二酮金屬鹽化合物：如乙酰丙酮金屬鹽，乙酰丙酮鋅Zn(acac)2、乙酰丙酮鐵、乙酰丙酮銦In(acac)3、乙酰丙酮銅、乙酰丙酮鉭、乙酰丙酮鈮、乙酰丙酮錫等。3. 二元金屬醇鹽?－二酮配合物：如PbTi(OR)x（acac）y，AlTi(OR)xLy，NaTa(OR)xLy，LiTa(OR)xLy等。 應(yīng)用范圍：高純金屬有機(jī)物可以作為MO-CVD源，制備超高純度納米金屬氧化物。同時這些金屬有機(jī)物可以有以下用途：添加劑，熱穩(wěn)定劑，催化劑，具體可用作樹脂交聯(lián)劑，樹脂硬化促進(jìn)劑，樹脂、塑料、橡膠添加劑，鐵電、壓電等氧化物薄膜、超導(dǎo)薄膜、熱反射玻璃薄膜、透明導(dǎo)電薄膜等功能薄膜材料等。

 基于GIS技術(shù)構(gòu)建城市重大危險源管理平臺，實(shí)現(xiàn)重大危險源定位、信息查詢，建立重大危險源二級聯(lián)動管理的模式。利用數(shù)據(jù)庫技術(shù)、GIS技術(shù)和事故后果模擬及動態(tài)應(yīng)急救援輔助決策技術(shù)研究成果，采用面向?qū)ο笤O(shè)計(jì)方法結(jié)合災(zāi)害過程模擬仿真結(jié)果。在三維GIS場景中基于事故后果評估結(jié)果動態(tài)輔助應(yīng)急救援決策，包括人員撤離路徑、消防車路徑和緊急救援通道的最短路徑分析、交通管制設(shè)置等，進(jìn)行應(yīng)急資源的快速調(diào)查和優(yōu)化調(diào)度。 該軟件系統(tǒng)可廣泛應(yīng)用于城市重大危險源動態(tài)管理、安全設(shè)計(jì)、廠區(qū)平面規(guī)劃和安全評價；成果

本發(fā)明公開了一種 SDN 環(huán)境下的源端可控組播數(shù)據(jù)傳輸方法及 系統(tǒng)。本發(fā)明包括：發(fā)送端執(zhí)行數(shù)據(jù)發(fā)送，自主指定接收端主機(jī)的集 合，更靈活地控制數(shù)據(jù)傳輸，提高了數(shù)據(jù)接收的安全性；控制器完成 數(shù)據(jù)控制服務(wù)，基于全局網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湟晥D，對數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)路徑生成、數(shù)據(jù) 傳輸?shù)冗^程，進(jìn)行集中控制；接收端完成數(shù)據(jù)接收，不同于傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò) 中的組播成員程序，不需要與網(wǎng)絡(luò)中間設(shè)備進(jìn)行頻繁的通告，只與控 制器進(jìn)行至多 2 次簡單通信，其他時間只是等待或

本發(fā)明公開了一種粉末狀磁性吸附劑與常壓質(zhì)譜源的聯(lián)用分析方法，將磁性吸附劑加入到樣品溶液 中，進(jìn)行振蕩混合后，在外加磁鐵作用下棄去上層液體，加入清洗溶劑對磁性吸附劑進(jìn)行清洗，再用磁 性毛細(xì)管吸附磁性吸附劑，然后置于解吸電離離子源下進(jìn)行解吸附離子化。本方法能實(shí)現(xiàn)目標(biāo)分析物的 富集及除去主要干擾物的目的，使得分析靈敏度得到極大提高，且實(shí)現(xiàn)了粉末狀磁性吸附劑直接與常壓 質(zhì)譜源的聯(lián)用分析，簡化了分析過程，整個分析過程可在 3 分鐘內(nèi)完成。 

本發(fā)明提供了一種新型魚源抗菌肽moronecidin突變體及其制備方法和應(yīng)用。本發(fā)明通過生物軟件對魚源抗菌肽moronecidin的氨基酸序列進(jìn)行空間結(jié)構(gòu)分析，將其22個氨基酸中的2處氨基酸進(jìn)行突變(K7R和V20K)，同時為了保證抗菌肽C末端的酰胺化，在C末端添加了天冬酰胺N，獲得一種新型魚源抗菌肽突變體，使其抗菌效力獲得顯著提高。在此基礎(chǔ)上，選用畢赤酵母偏愛密碼子，人工合成新型魚源抗菌肽moronecidin突變體基因，克隆于畢赤酵母中表達(dá)，獲得新型抗菌肽重組酵母菌株，并將發(fā)酵規(guī)模放大到發(fā)酵罐水平，實(shí)現(xiàn)抗菌肽產(chǎn)品的高密度發(fā)酵和高效表達(dá)。發(fā)酵液進(jìn)一步純化后可制成粉劑、液體等抗菌肽制劑用于水產(chǎn)動物飼料添加劑或水產(chǎn)動物疾病的預(yù)防和治療制劑。

本發(fā)明提供了一種新型豬源抗菌肽突變體及其制備方法和應(yīng)用。本發(fā)明通過生物軟件對豬源抗菌肽PMAP37的氨基酸序列進(jìn)行空間結(jié)構(gòu)分析，將其37個氨基酸中的3處氨基酸進(jìn)行突變（L6K、K20L和L31K），獲得一種新型豬源抗菌肽突變體，使其抗菌效力獲得顯著提高。在此基礎(chǔ)上，選用畢赤酵母偏愛密碼子，人工合成新型豬源抗菌肽突變體基因，克隆于畢赤酵母中表達(dá)，獲得新型抗菌肽重組酵母菌株，并將發(fā)酵規(guī)模放大到發(fā)酵罐水平，實(shí)現(xiàn)抗菌肽產(chǎn)品的高密度發(fā)酵和高效表達(dá)。發(fā)酵液進(jìn)一步純化后可制成粉劑、液體等抗菌肽制劑用于畜禽疾病的預(yù)防和治療。

本發(fā)明屬于納米硒制備技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種用于抑制心肌肥大的生物源納米硒的制備方法及藥物，選擇牦牛源、馬源的益生菌并純化；將純化后的益生菌接種至含亞硒酸鈉的LB肉湯中，搖床培養(yǎng)；篩選亞硒酸鈉還原率高、發(fā)酵液紅色物質(zhì)生成量多的菌株；將篩選的還原率高的菌株接種至LB肉湯中進(jìn)行常規(guī)培養(yǎng)；將篩選的還原率較高的菌株在含亞硒酸鈉的LB瓊脂平板上劃線培養(yǎng)，挑取紅色單菌落，得到驗(yàn)證并篩選出最佳菌株蠟樣芽孢桿菌A3；設(shè)置含亞硒酸鈉的LB肉湯中硒含量濃度梯度以及培養(yǎng)時間梯度，選擇得到最高耐受濃度以及最優(yōu)培養(yǎng)時間，提取納米硒球，進(jìn)行表征及純度測定。本發(fā)明的納米硒有蛋白包被，粒徑小，純度高，穩(wěn)定性更好。

該成果提供了一種通過抑制受精卵極體釋放獲得異源多倍體泥鰍的方法，通過該方法可獲得高比例的異源多倍體泥鰍。該成果綜合利用了雜交技術(shù)和染色體組操作技術(shù)培育出新型的泥鰍群體，分別獲得異源三倍體泥鰍、異源四倍體泥鰍以及異源五倍體泥鰍，其誘導(dǎo)率高達(dá)81.25%-100%；該專利提供的方法誘導(dǎo)泥鰍異源多倍體種類多，數(shù)量大，后代生長快， 12月齡比正常自交對照組體重平均增加19.99%-142.34%，增重效果明顯；該專利采用的方法是利用冰水對受精卵進(jìn)行冷休克處理，操作簡單，材料易得，操作過程無毒無害，對操作者和受精卵均無毒性；該方法同時適用于誘導(dǎo)其他魚類異源多倍體，具有較強(qiáng)的推廣效益。 市場預(yù)期：該專利預(yù)期可創(chuàng)造不小的經(jīng)濟(jì)效益。 成果完成時間：2017年1月

本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于自然共享最近鄰居搜索的發(fā)現(xiàn)簇和離群點(diǎn)的算法。其特征在于，首先對數(shù)據(jù)集進(jìn)行自然最近鄰居搜索，當(dāng)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中沒有共享最近鄰居的點(diǎn)的數(shù)量不再變化時搜索結(jié)束，得到搜索最近鄰個數(shù)n；根據(jù)提出的自然共享鄰居定義，計(jì)算每個對象在n近鄰下得到的自然共享最近鄰居關(guān)系；然后基于共享最近鄰的自然鄰居搜索算法確定了每個對象的自然共享最近鄰域關(guān)系，根據(jù)該自然共享最近鄰居關(guān)系，對數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類和離群點(diǎn)判別。本發(fā)明的算法中提出一種新的共享最近鄰居關(guān)系和自然鄰居搜索終止條件，解決了現(xiàn)有算法因?yàn)樽匀秽従雨P(guān)系定義不夠嚴(yán)密及搜索條件不夠科學(xué)而引起的聚類效果不好和離群點(diǎn)檢測精度不高的問題。