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項(xiàng)目成果/簡介:本發(fā)明提供了一種從紅豆杉中培養(yǎng)篩選產(chǎn)紫杉醇菌的方法.本發(fā)明的方法包括以下步驟:1)對紅豆杉植物的組織進(jìn)行培養(yǎng),分離純化獲得內(nèi)生真菌;2)培養(yǎng)步驟1)中獲得的內(nèi)生真菌,利用薄層層析對發(fā)酵代謝物進(jìn)行初篩,篩出可產(chǎn)紫杉醇或其類似物的菌株;3)結(jié)合細(xì)胞毒性實(shí)驗(yàn),測定出代謝物對CHO細(xì)胞的抑制率;4)利用高效液相色譜對其作了進(jìn)一步分析,確定產(chǎn)紫杉醇菌株.本發(fā)明提供的從紅豆杉分離產(chǎn)紫杉醇的方法過程簡單,成本較低.并且通過本發(fā)明提供的方法提取得到的產(chǎn)紫杉醇菌用于微生物培養(yǎng)時(shí),獲得紫杉醇的含量大大增加,該方法為微生物工程提供了更廣闊的途徑.

將β-環(huán)糊精和偶氮苯基團(tuán)分別修飾于紫杉醇分子上，利用紫杉醇分子骨架與微管蛋白的特異性結(jié)合能力，以及在紫外和可見光照射下偶氮苯分子與β-環(huán)糊精空腔可逆鍵合的性質(zhì)，來調(diào)控微管蛋白的聚集狀態(tài)，進(jìn)而影響細(xì)胞活性。光譜實(shí)驗(yàn)表明，含有紫杉醇的偶氮苯分子在溶液中具有優(yōu)異的光致異構(gòu)性質(zhì)、掃描電鏡實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，只有在反式偶氮苯修飾紫杉醇和β-環(huán)糊精修飾紫杉醇共同存在下，微管蛋白間才能發(fā)生明顯的聚合現(xiàn)象，同時(shí)微管蛋白的形貌由絲狀聚合物轉(zhuǎn)變成了粒徑較大的球狀納米粒子。通過對細(xì)胞染色進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)，聚集后的微管廣泛分布在細(xì)胞中，能夠強(qiáng)烈改變細(xì)胞的形態(tài)并最終導(dǎo)致細(xì)胞死亡。該工作為調(diào)控生物大分子的聚集行為提供了一種新的策略。

本發(fā)明提供了一種從紅豆杉中培養(yǎng)篩選產(chǎn)紫杉醇菌的方法.本發(fā)明的方法包括以下步驟:1)對紅豆杉植物的組織進(jìn)行培養(yǎng),分離純化獲得內(nèi)生真菌;2)培養(yǎng)步驟1)中獲得的內(nèi)生真菌,利用薄層層析對發(fā)酵代謝物進(jìn)行初篩,篩出可產(chǎn)紫杉醇或其類似物的菌株;3)結(jié)合細(xì)胞毒性實(shí)驗(yàn),測定出代謝物對CHO細(xì)胞的抑制率;4)利用高效液相色譜對其作了進(jìn)一步分析,確定產(chǎn)紫杉醇菌株.本發(fā)明提供的從紅豆杉分離產(chǎn)紫杉醇的方法過程簡單,成本較低.并且通過本發(fā)明提供的方法提取得到的產(chǎn)紫杉醇菌用于微生物培養(yǎng)時(shí),獲得紫杉醇的含量大大增加,該方法為微生物工程提供了更廣闊的途徑.

簡介：本發(fā)明公開了一種基于氯化膽堿?木糖醇低共熔溶劑的電鍍錫方法，屬于電鍍技術(shù)領(lǐng)域。該方法首先將木糖醇、氯化膽堿和蒸餾水恒溫?cái)嚢璧玫酵该鞯牡凸踩廴軇又鴮⒙然瘉嗗a加入到低共熔溶劑中再恒溫?cái)嚢璧玫胶a的低共熔溶劑，以此作為電鍍液；將純錫板作為陽極，低碳鋼作為陰極，浸入到電鍍液中進(jìn)行恒電流電鍍。本發(fā)明鍍錫工藝安全無毒、環(huán)保節(jié)約，解決了氟硼酸鹽鍍錫、鹵化物鍍錫等工藝存在的環(huán)境污染問題。

其他成果/n一種3-MCPD的高效液相色譜-熒光檢測方法，該方法包括如下步驟：1)將3-MCPD水溶液經(jīng)高碘酸鹽溶液處理使其中的3-MCPD裂解成氯乙醛；2)去除過量高碘酸鹽，消除副反應(yīng)；3)熒光衍生化反應(yīng)：將氯乙醛與熒光衍生化試劑反應(yīng)生成具有熒光效應(yīng)的目標(biāo)物質(zhì)；4)HPLC-FLD測定：對目標(biāo)物質(zhì)進(jìn)行分離，并根據(jù)其色譜峰面積對3-MCPD進(jìn)行定量；所述熒光衍生化試劑為鄰氨基N雜二元環(huán)狀化合物。本發(fā)明通過將一類方便易得、選擇性好、熒光效率高、疏水性較強(qiáng)的新型熒光衍生化試劑用于高效液相色譜-熒光檢測3

本發(fā)明提供一種人參二醇皂苷組分在制備抗精神分裂癥藥物中的應(yīng)用，包括治療精神分裂癥和對抗精神分裂癥藥物引起的錐體外系反應(yīng)等毒副作用；所述藥物為人參二醇皂苷組分單獨(dú)或與其它藥物，與其它活性化合物與藥學(xué)上可接受的載體組成的藥物。本發(fā)明證實(shí)人參二醇皂苷組分（Rb）可改善精神分裂癥模型動(dòng)物的認(rèn)知能力并能對抗多種精神分裂癥藥物的神經(jīng)毒副作用，并改善精神分裂的陰性癥狀（如認(rèn)知功能障礙），可在制備抗精神分裂癥藥物中的應(yīng)用。

新冠肺炎常規(guī)通過病史、CT等進(jìn)行病情評估，但重癥病房應(yīng)用超聲不便，還需要評估重癥患者的心臟等多器官，然而操作者絕大多數(shù)不是專業(yè)超聲醫(yī)生，這為如何在治療重癥患者的過程中更好地發(fā)揮超聲的作用提出了難題。深圳國際研究生院袁克虹團(tuán)隊(duì)與深圳華聲醫(yī)療技術(shù)股份有限公司合作，用人工智能技術(shù)賦能5G超聲設(shè)備，增添采集心肺關(guān)鍵標(biāo)準(zhǔn)切面的導(dǎo)航以及關(guān)鍵參數(shù)的自動(dòng)測量等功能，輔助醫(yī)生對重癥病人進(jìn)行動(dòng)態(tài)評估和治療。 袁克虹團(tuán)隊(duì)與深圳華聲醫(yī)療技術(shù)股份有限公司1月中旬組成研發(fā)團(tuán)隊(duì)，在已有合作工作的基礎(chǔ)上，針對新冠肺炎重癥患者臨床超聲的迫切需求開展聯(lián)合攻關(guān)，半個(gè)月就獲得了較好的成果。該技術(shù)從2月初開始在武漢協(xié)和西院等多家醫(yī)院使用，在一定程度上輔助了醫(yī)生對重癥患者進(jìn)行疾病的動(dòng)態(tài)評估和治療指導(dǎo)。 目前該技術(shù)正由國家感染性疾病臨床研究中心（深圳市第三人民醫(yī)院）牽頭開展進(jìn)一步研究，將完善和改進(jìn)現(xiàn)有功能，優(yōu)化遠(yuǎn)程診斷流程，實(shí)現(xiàn)超聲為醫(yī)生治療重癥患者提供更智能、更可靠、更專業(yè)的幫助。

目前我國生物質(zhì)熱化學(xué)轉(zhuǎn)化技術(shù)應(yīng)用較多的是固定床氣化，但生產(chǎn)規(guī)模普遍較小且高效連續(xù)運(yùn)行性能差，尚無法適應(yīng)以發(fā)電為代表的規(guī)模化利用方式。因此，在生物質(zhì)轉(zhuǎn)化利用領(lǐng)域，開發(fā)規(guī)模化高效可靠的氣化技術(shù)是迫切需要攻克的關(guān)鍵技術(shù)。2007年華東理工大學(xué)主持實(shí)施世界銀行的全球環(huán)境基金項(xiàng)目（CRESP）“規(guī)模化生物質(zhì)固定床氣化爐的研制”，之后又負(fù)責(zé)完成了多項(xiàng)相關(guān)重點(diǎn)科研，核心裝備技術(shù)于2009年7月通過專家驗(yàn)收。本項(xiàng)目的技術(shù)原理是將生物質(zhì)燃料通過固定床自熱氣化生產(chǎn)可燃?xì)怏w，其關(guān)鍵技術(shù)包括氣化爐控溫防止結(jié)渣、降低飛灰夾帶及燃?xì)馍疃葍艋取１卷?xiàng)目核心裝備—固定床氣化爐的單爐產(chǎn)氣量大于5000m3 /h，采用典型農(nóng)作物秸稈為原料的燃?xì)鉄嶂荡笥?500kcal/m 3 ，同時(shí)還可獲得焦油和草木灰等副產(chǎn)品，氣化系統(tǒng)運(yùn)行高效、可靠而潔凈，已完全達(dá)到規(guī)模化工業(yè)生產(chǎn)的要求。本項(xiàng)目成果可廣泛應(yīng)用于供氣、發(fā)電和供熱等場合。

數(shù)據(jù)采集技術(shù) 可穿戴傳感器是接觸式傳感器。加速度傳感器測量運(yùn)動(dòng)加速度，心率、血壓和血氧傳感器檢測心率、血壓等生理數(shù)據(jù)。可將不同的傳感器集成在智能手環(huán)、腳環(huán)、腰帶等可穿戴設(shè)備中，以實(shí)現(xiàn)加速度、角速度和生理等數(shù)據(jù)的采集；物體和環(huán)境傳感器是非接觸式傳感器，常見的物體傳感器基于RFID技術(shù)，通常用于身份、物流等信息的識別。常見的環(huán)境傳感器有聲音傳感器、磁力計(jì)、氣壓傳感器、溫濕度傳感器和PM 2.5傳感器等，實(shí)現(xiàn)各種環(huán)境信息的采集。 多模態(tài)傳輸技術(shù) LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網(wǎng)絡(luò)) 在LPWAN技術(shù)出現(xiàn)以前，通信技術(shù)已經(jīng)有多種類別，短距離的有wifi、藍(lán)牙、zigbee等，長距離的則有2G、3G、4G、5G等，但是如果把這些無線通信技術(shù)按照功耗與傳輸距離這兩個(gè)維度劃分的話可以發(fā)現(xiàn)在功耗低、距離遠(yuǎn)這個(gè)范圍的技術(shù)還欠缺，而LPWAN技術(shù)的出現(xiàn)正好彌補(bǔ)了這個(gè)短板。         LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權(quán)頻譜的LoRa、SigFox等技術(shù)；另一類是工作于授權(quán)頻譜的基于蜂窩組網(wǎng)的通信技術(shù)，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠(yuǎn)距離、大量連接的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用而設(shè)計(jì)。 最具前景的LPWAN技術(shù)——NB-IoT和LoRa： 物聯(lián)網(wǎng)（IoT）應(yīng)用需要考慮諸多因素，例如節(jié)點(diǎn)成本、網(wǎng)絡(luò)成本、電池壽命、數(shù)據(jù)傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動(dòng)性、網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術(shù)可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術(shù)具有不同的技術(shù)和商業(yè)特性，也是最有發(fā)展前景的兩個(gè)低功耗廣域網(wǎng)通信技術(shù)。這兩種LPWAN技術(shù)都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點(diǎn)，都適合低功耗物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。 LoRa （Long  Range）:     一個(gè)LoRaWAN網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中包含了終端、基站、NS(網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器)、應(yīng)用服務(wù)器這四個(gè)部分。基站和終端之間采用星型網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洌捎贚oRa的長距離特性，它們之間得以使用單跳傳輸，終端節(jié)點(diǎn)可以同時(shí)發(fā)送信息給多個(gè)基站。基站則對NS和終端之間的LoRaWAN協(xié)議數(shù)據(jù)做轉(zhuǎn)發(fā)處理，將LoRaWAN數(shù)據(jù)分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT構(gòu)建基于蜂窩網(wǎng)絡(luò)，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網(wǎng)絡(luò)、UMTS網(wǎng)絡(luò)或LTE網(wǎng)絡(luò)。NB-IoT是IoT領(lǐng)域一個(gè)新興的技術(shù)，支持低功耗設(shè)備在廣域網(wǎng)的蜂窩數(shù)據(jù)連接。NB-IoT支持待機(jī)時(shí)間長、對網(wǎng)絡(luò)連接要求較高設(shè)備的高效連接。 NB-IoT具備四大特點(diǎn)：一是廣覆蓋，將提供改進(jìn)的室內(nèi)覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現(xiàn)有的LTE網(wǎng)絡(luò)增益提升20dB，覆蓋面積擴(kuò)大100倍；二是具備支撐海量連接的能力，NB-IoT一個(gè)扇區(qū)能夠支持10萬個(gè)連接，支持低延時(shí)敏感度、超低的設(shè)備成本、低設(shè)備功耗和優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)；三是更低功耗，NB-IoT終端模塊的待機(jī)時(shí)間可長達(dá)10年；四是更低的模塊成本，企業(yè)預(yù)期的單個(gè)接連模塊不超過5美元。 數(shù)據(jù)分析技術(shù) 人工智能研究的各個(gè)分支，包括專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、進(jìn)化計(jì)算、模糊邏輯、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、推薦系統(tǒng)等。2012年以后，得益于數(shù)據(jù)量的上漲、運(yùn)算力的提升和機(jī)器學(xué)習(xí)新算法（深度學(xué)習(xí)）的出現(xiàn)，人工智能開始大爆發(fā)。機(jī)器學(xué)習(xí)是一種實(shí)現(xiàn)人工智能的方法，深度學(xué)習(xí)是一種實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)。機(jī)器學(xué)習(xí)是用大量的數(shù)據(jù)來“訓(xùn)練”，通過各種算法從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)如何完成任務(wù)。深度學(xué)習(xí)本來并不是一種獨(dú)立的學(xué)習(xí)方法，但由于近幾年該領(lǐng)域發(fā)展迅猛，一些其特有的學(xué)習(xí)手段相繼被提出（如殘差網(wǎng)絡(luò)），因此越來越多的人將其單獨(dú)看作一種學(xué)習(xí)的方法。深度學(xué)習(xí)的各種算法已成為行為識別主要應(yīng)用的技術(shù)，傳感器采集的各類信號，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等分類，識別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實(shí)現(xiàn)對被監(jiān)護(hù)者摔倒等異常行為的檢測。