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1.痛點問題 細胞中蛋白和DNA相互作用對于細胞個體的生命活動至關重要，但是目前在極小量細胞樣本中檢測DNA蛋白相互作用的方法手段尚不成熟；而相關方法的升級可以極大地推動相關生命科學和基礎醫學研究領域的發展，諸如早期胚胎發育、腫瘤免疫、神經生物學等。 2.解決方案 本項成果基于ChIC手段，通過改造后的可以識別抗體的融合轉座蛋白，特異性識別和標記基因組上對應蛋白的結合位點，并通過PCR擴增和二代測序，繼而通過生物信息學分析，獲取相應蛋白的DNA結合信息。 3.合作需求 尋找合適的應用場景，重點包括基于進一步樣品小量化，例如單細胞情況下應用該方法。

畢赤酵母(Pichia pastoris)是應用最為廣泛的外源蛋白表達宿主 菌，它是甲醇營養型酵母中的一種，能夠在以甲醇為唯一碳源的培養 基中生長(熊向華，2006)。畢赤酵母是迄今最為成熟的外源蛋白表達 系統之一，目前己有上百種外源蛋白基因在畢赤酵母中獲得表達。外 源基因在畢赤酵母中的表達需要有幾個基本條件：一是需要有高效的 啟動子和終止子；二是要有同源序列以便外源基因能夠有效地整合到 畢赤酵 母基因組中；三是要有

該項研究中，研究團隊首先發現 YPS 蛋白缺失的2周齡果蠅卵巢干細胞顯現出發育延遲，增殖變慢的現象，提示該蛋白對于果蠅生殖干細胞的維持、增殖以及分化具有重要作用。由于YPS的人源同類蛋白YBX1與mRNA m5C甲基化酶NSUN2共定位于外泌體中，且YPS本身含有能夠結合核酸的保守的cold-shock結構域，研究團隊推測YPS可能通過結合含有甲基化的mRNA來行使功能。

本發明的目的在于克服現有技術存在的缺點，尋求設計提供一種采用物化和生物結合的方法處理人造膠原蛋白腸衣廢水，通過膜混凝和膜生物的反應過程去除廢水中的有機物和氨氮，實現廢水的有效處理，腸衣在肉食品加工中占有非常重要的地位，它是灌腸類制品賴以成形的物質，并且可以在一定時間內保持肉制品的穩定。但是，隨著人造膠原蛋白腸衣業的高速發展，一些深層次的矛盾和問題也逐漸顯現出來。最重要的是其廢水排放量巨大，并且含有大量的有機物和氨氮，因此尋求一種有效的人造膠原蛋白腸衣廢水的處理方法是當前的熱點和難點。本發明屬于污水處理技術領域，涉及一種采用物化和生物協同處理方法處理人造膠原蛋白腸衣廢水的工藝，特別是一種人造膠原蛋白腸衣廢水的脫碳除氮處理方法。具有良好的環境效益、社會效益和經濟效益。

對MxA蛋白進行了多種修飾改造，經過不斷探索嘗試后成功獲得了功能基本不受影響的MxA蛋白單體，并利用X射線晶體衍射技術解析了單體MxA晶體結構。此后，高嵩課題組與中科院生物物理所趙永芳教授課題組合作，根據結構巧妙設計了一系列單分子熒光共振能量轉移的實驗，最終通過這種技術含量極高的生物物理技術在單分子水平上揭示了MxA蛋白在GTP水解過程中實時的構象變化情況。該研究闡明了MxA蛋白在抗病毒作用過程中結構改變的動態過程，有助于全面了解MxA抗病毒的具體分子機制，并對人們了解其他dynamin家族成員的具體作用方式有重要的啟發意義。

產品詳細介紹蛋白質細胞乳品離心機性能特點：1、微機控制，觸摸面板，LCD/LED雙顯示。2、采用交流變頻電機，全封閉風冷谷輪壓縮機組，無氟制冷劑。3、可直接設定轉速，自動計算RCF值。可直接設定RCF值，自動轉換成轉速。4、具有10檔升降速。5、運行中可修改參數，運行參數自動記憶。6、具有40種自定義程序存儲功能。7、具有軟剎車功能。8、具有轉子號識別功能。9、具有超溫、超速、不平衡和門蓋安全保護功能，并在顯示窗口顯示故障信息和聲音報警。    蛋白質細胞乳品離心機技術參數：型號名稱： Happy-TL21高速大容量冷凍離心機顯示方式： LCD/LED雙顯示最高轉速： 21000rpm轉速精度： ±30rpm最大相對離心力： 30700×g最大容量： 4×750mL控溫范圍： －20～40℃控溫精度： ±1℃定時范圍： 0～99h59min59s電機： 交流變頻制冷系統： 全封閉風冷谷輪壓縮機組，無氟制冷劑門鎖： 電子門鎖噪音： ≤60dB電源： AC220V，50Hz，2.5kW，25A內膽材質： 不銹鋼箱體材質： 優質鋼板外形尺寸： 800×700×400mm重量： 110kg    蛋白質細胞乳品離心機轉子：NO.1角轉子： 21000rpm，30700×g，18×0.5mL，航空鋁材質NO.2角轉子： 21000rpm，30700×g，12×2.2/1.5mL，航空鋁材質NO.3角轉子： 16000rpm，23550×g，48×0.5mL，航空鋁材質NO.4角轉子： 16000rpm，23550×g，24×2.2/1.5mL，航空鋁材質NO.5角轉子： 16000rpm，17420×g，10×5mL，航空鋁材質NO.6角轉子： 15000rpm，24300×g，32×2.2/1.5mL，航空鋁材質NO.7角轉子： 15000rpm，23120×g，12×10mL，航空鋁材質NO.8角轉子： 14000rpm，20150×g，6×50mL，航空鋁材質NO.9角轉子： 14000rpm，21940×g，4×100mL，航空鋁材質NO.10角轉子： 12000rpm，13200×g，12×15mL，航空鋁材質NO.11角轉子： 9000rpm，10500×g，24×10mL，航空鋁材質NO.12水平轉子： 5000rpm，4390×g，4×50mL，不銹鋼材質NO.12.1管架： 5000rpm，4390×g，4×100mL，不銹鋼材質NO.12.2管架： 4000rpm，3500×g，4×8×10mL，不銹鋼材質NO.12.3管架： 4000rpm，3500×g，4×8×15mL，不銹鋼材質NO.12.4管架： 4000rpm，3500×g，4×2×50mL，不銹鋼材質NO.12.5管架： 4000rpm，3500×g，4×2×100mL，不銹鋼材質NO.13水平轉子： 4000rpm，3500×g，4×250mL，鋼、航空鋁材質NO.13.1適配器： 4000rpm，3500×g，4×8×10mL，尼龍材質NO.13.2適配器： 4000rpm，3500×g，4×8×15mL，尼龍材質NO.13.3適配器： 4000rpm，3500×g，4×2×50mL，尼龍材質NO.13.4適配器： 4000rpm，3500×g，4×100mL，尼龍材質NO.14水平轉子： 4000rpm，3580×g，4×500mL，鋼、航空鋁材質NO.14.1適配器： 4000rpm，3580×g，4×12×10mL，尼龍材質NO.14.2適配器： 4000rpm，3580×g，4×8×15mL，尼龍材質NO.14.3適配器： 4000rpm，3580×g，4×4×50mL，尼龍材質NO.14.4適配器： 4000rpm，3580×g，4×2×100mL，尼龍材質NO.14.5適配器： 4000rpm，3580×g，4×250mL，尼龍材質NO.15水平轉子： 4000rpm，3580×g，4×750mL，鋼、航空鋁材質NO.16水平轉子： 4000rpm，2800×g，4×12×7/5mL，鋼、尼龍材質NO.17水平轉子： 4000rpm，2800×g，4×18×7/5mL，鋼、尼龍材質NO.18水平轉子： 4000rpm，2800×g，4×24×7/5mL，鋼、尼龍材質NO.19水平轉子（自動脫帽）： 4000rpm，3500×g，4×12×7/5mL，鋼、尼龍材質NO.20水平轉子（自動脫帽）： 4000rpm，3500×g，4×18×7/5mL，鋼、尼龍材質NO.21水平轉子（自動脫帽）： 4000rpm，3580×g，4×24×7/5mL，鋼、尼龍材質NO.22水平酶標板轉子： 4000rpm，2300×g，2×2×48孔，鋼、不銹鋼材質NO.23水平酶標板轉子： 4000rpm，2300×g，2×2×96孔，鋼、不銹鋼材質    想了解更多信息，請進入http://www.fudizao.com    

新冠肺炎常規通過病史、CT等進行病情評估，但重癥病房應用超聲不便，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不是專業超聲醫生，這為如何在治療重癥患者的過程中更好地發揮超聲的作用提出了難題。深圳國際研究生院袁克虹團隊與深圳華聲醫療技術股份有限公司合作，用人工智能技術賦能5G超聲設備，增添采集心肺關鍵標準切面的導航以及關鍵參數的自動測量等功能，輔助醫生對重癥病人進行動態評估和治療。 袁克虹團隊與深圳華聲醫療技術股份有限公司1月中旬組成研發團隊，在已有合作工作的基礎上，針對新冠肺炎重癥患者臨床超聲的迫切需求開展聯合攻關，半個月就獲得了較好的成果。該技術從2月初開始在武漢協和西院等多家醫院使用，在一定程度上輔助了醫生對重癥患者進行疾病的動態評估和治療指導。 目前該技術正由國家感染性疾病臨床研究中心（深圳市第三人民醫院）牽頭開展進一步研究，將完善和改進現有功能，優化遠程診斷流程，實現超聲為醫生治療重癥患者提供更智能、更可靠、更專業的幫助。

數據采集技術 可穿戴傳感器是接觸式傳感器。加速度傳感器測量運動加速度，心率、血壓和血氧傳感器檢測心率、血壓等生理數據。可將不同的傳感器集成在智能手環、腳環、腰帶等可穿戴設備中，以實現加速度、角速度和生理等數據的采集；物體和環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，通常用于身份、物流等信息的識別。常見的環境傳感器有聲音傳感器、磁力計、氣壓傳感器、溫濕度傳感器和PM 2.5傳感器等，實現各種環境信息的采集。 多模態傳輸技術 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網絡) 在LPWAN技術出現以前，通信技術已經有多種類別，短距離的有wifi、藍牙、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按照功耗與傳輸距離這兩個維度劃分的話可以發現在功耗低、距離遠這個范圍的技術還欠缺，而LPWAN技術的出現正好彌補了這個短板。         LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權頻譜的LoRa、SigFox等技術；另一類是工作于授權頻譜的基于蜂窩組網的通信技術，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠距離、大量連接的物聯網應用而設計。 最具前景的LPWAN技術——NB-IoT和LoRa： 物聯網（IoT）應用需要考慮諸多因素，例如節點成本、網絡成本、電池壽命、數據傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動性、網絡覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術具有不同的技術和商業特性，也是最有發展前景的兩個低功耗廣域網通信技術。這兩種LPWAN技術都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點，都適合低功耗物聯網應用。 LoRa （Long  Range）:     一個LoRaWAN網絡架構中包含了終端、基站、NS(網絡服務器)、應用服務器這四個部分。基站和終端之間采用星型網絡拓撲，由于LoRa的長距離特性，它們之間得以使用單跳傳輸，終端節點可以同時發送信息給多個基站。基站則對NS和終端之間的LoRaWAN協議數據做轉發處理，將LoRaWAN數據分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT構建基于蜂窩網絡，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網絡、UMTS網絡或LTE網絡。NB-IoT是IoT領域一個新興的技術，支持低功耗設備在廣域網的蜂窩數據連接。NB-IoT支持待機時間長、對網絡連接要求較高設備的高效連接。 NB-IoT具備四大特點：一是廣覆蓋，將提供改進的室內覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現有的LTE網絡增益提升20dB，覆蓋面積擴大100倍；二是具備支撐海量連接的能力，NB-IoT一個扇區能夠支持10萬個連接，支持低延時敏感度、超低的設備成本、低設備功耗和優化的網絡架構；三是更低功耗，NB-IoT終端模塊的待機時間可長達10年；四是更低的模塊成本，企業預期的單個接連模塊不超過5美元。 數據分析技術 人工智能研究的各個分支，包括專家系統、機器學習、進化計算、模糊邏輯、計算機視覺、自然語言處理、推薦系統等。2012年以后，得益于數據量的上漲、運算力的提升和機器學習新算法（深度學習）的出現，人工智能開始大爆發。機器學習是一種實現人工智能的方法，深度學習是一種實現機器學習的技術。機器學習是用大量的數據來“訓練”，通過各種算法從數據中學習如何完成任務。深度學習本來并不是一種獨立的學習方法，但由于近幾年該領域發展迅猛，一些其特有的學習手段相繼被提出（如殘差網絡），因此越來越多的人將其單獨看作一種學習的方法。深度學習的各種算法已成為行為識別主要應用的技術，傳感器采集的各類信號，通過卷積神經網絡、循環神經網絡等分類，識別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實現對被監護者摔倒等異常行為的檢測。

非線性失真是5G通信系統和其他新興多載波通信系統的主要失真來源，而數字預失真代表著線性化方法發展趨勢。目前，數字預失真方法均采用了對非線性器件輸出信號的包絡特性進行直接線性化的簡單思路。由于有源非線性器件（如射頻功放）存在最大輸出功率的限制，故此種原理的線性化算法在高能信號區會造成輸出有效增益的明顯下降，也就是難以同時滿足低功率損失和高線性化效果的要求。這不但造成了低下的電源利用效率，并且造成我國對進口大功率射頻器件的依賴。 針對5G通信非線性失真研究的理論空白，申請人率先完成了非線性失真信號微觀分析法，首次揭示了億萬個隨機交調項間的定量關系，推導出了系統參數和非線性頻譜間簡潔的多項式表達關系，并將仿真速度提高1100倍。針對目前射頻電路預失真方法的原理性缺陷，申請人建立的多級精細化數字信號預失真方法實現了在低功率損耗的條件下取得高度線性化效果，此方法可提高功放的功率利用率，降低我國對大功率射頻功放的進口依賴。

項目成果/簡介:數據采集技術可穿戴傳感器是接觸式傳感器。加速度傳感器測量運動加速度，心率、血壓和血氧傳感器檢測心率、血壓等生理數據。可將不同的傳感器集成在智能手環、腳環、腰帶等可穿戴設備中，以實現加速度、角速度和生理等數據的采集；物體和環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，通常用于身份、物流等信息的識別。常見的環境傳感器有聲音傳感器、磁力計、氣壓傳感器、溫濕度傳感器和PM 2.5傳感器等，實現各種環境信息的采集。多模態傳輸技術LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網絡)在LPWAN技術出現以前，通信技術已經有多種類別，短距離的有wifi、藍牙、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按照功耗與傳輸距離這兩個維度劃分的話可以發現在功耗低、距離遠這個范圍的技術還欠缺，而LPWAN技術的出現正好彌補了這個短板。       LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權頻譜的LoRa、SigFox等技術；另一類是工作于授權頻譜的基于蜂窩組網的通信技術，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠距離、大量連接的物聯網應用而設計。最具前景的LPWAN技術——NB-IoT和LoRa：物聯網（IoT）應用需要考慮諸多因素，例如節點成本、網絡成本、電池壽命、數據傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動性、網絡覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術具有不同的技術和商業特性，也是最有發展前景的兩個低功耗廣域網通信技術。這兩種LPWAN技術都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點，都適合低功耗物聯網應用。LoRa （Long Range）:   一個LoRaWAN網絡架構中包含了終端、基站、NS(網絡服務器)、應用服務器這四個部分。基站和終端之間采用星型網絡拓撲，由于LoRa的長距離特性，它們之間得以使用單跳傳輸，終端節點可以同時發送信息給多個基站。基站則對NS和終端之間的LoRaWAN協議數據做轉發處理，將LoRaWAN數據分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。NB-IoT（Narrow Band Internet of Things）NB-IoT構建基于蜂窩網絡，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網絡、UMTS網絡或LTE網絡。NB-IoT是IoT領域一個新興的技術，支持低功耗設備在廣域網的蜂窩數據連接。NB-IoT支持待機時間長、對網絡連接要求較高設備的高效連接。NB-IoT具備四大特點：一是廣覆蓋，將提供改進的室內覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現有的LTE網絡增益提升20dB，覆蓋面積擴大100倍；二是具備支撐海量連接的能力，NB-IoT一個扇區能夠支持10萬個連接，支持低延時敏感度、超低的設備成本、低設備功耗和優化的網絡架構；三是更低功耗，NB-IoT終端模塊的待機時間可長達10年；四是更低的模塊成本，企業預期的單個接連模塊不超過5美元。數據分析技術人工智能研究的各個分支，包括專家系統、機器學習、進化計算、模糊邏輯、計算機視覺、自然語言處理、推薦系統等。2012年以后，得益于數據量的上漲、運算力的提升和機器學習新算法（深度學習）的出現，人工智能開始大爆發。機器學習是一種實現人工智能的方法，深度學習是一種實現機器學習的技術。機器學習是用大量的數據來“訓練”，通過各種算法從數據中學習如何完成任務。深度學習本來并不是一種獨立的學習方法，但由于近幾年該領域發展迅猛，一些其特有的學習手段相繼被提出（如殘差網絡），因此越來越多的人將其單獨看作一種學習的方法。深度學習的各種算法已成為行為識別主要應用的技術，傳感器采集的各類信號，通過卷積神經網絡、循環神經網絡等分類，識別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實現對被監護者摔倒等異常行為的檢測。應用范圍:家居智慧控制，提高舒適度：家庭生活狀態統計和日常需求預測與推薦；多模態行為分析和數據采集和傳輸系統；多模態行為數據采集和分析平臺；基于LoRaWAN/5G的工廠環境、農業大棚等環境監測系統。技術成熟度:通過中試