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酶水解蠶蛹蛋白制備免疫活性多肽
研究?jī)?nèi)容 ：本研究采用復(fù)合酶法水解蠶蛹蛋白制備免疫調(diào)節(jié)活性多 肽，得到最佳的水解工藝條件。在最佳水解條件下，酶解后蛋白質(zhì)得率為 57.24%，小分子多肽得率為 32.16%。該結(jié)果達(dá)到了計(jì)劃指標(biāo)，即蛋白質(zhì) 得率>40%，小分子多肽得率 >20%。另外，本研究探討了水解條件與分子 量大小，分子量大小與免疫調(diào)節(jié)活性的關(guān)系，同時(shí)建立了毛細(xì)管凝膠電泳 測(cè)定蠶蛹多肽分子的檢測(cè)方法。 技術(shù)特點(diǎn) ：本研究
南昌大學(xué)
2021-04-14
XM-856蛋白質(zhì)演示模型
XM-856蛋白質(zhì)演示模型
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XM-856蛋白質(zhì)演示模型顯示蛋白質(zhì)分子結(jié)構(gòu)形態(tài)。
尺寸：放大，28×19×45cm
材質(zhì)：PVC材料
上海欣曼科教設(shè)備有限公司
2021-08-23
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一種蛋白質(zhì)-殼聚糖復(fù)凝聚食品微膠囊體系及其制備方法
本發(fā)明提供了一種蛋白質(zhì)?殼聚糖復(fù)凝聚食品微膠囊體系及其制備方法，本發(fā)明將蛋白質(zhì)和海藻酸鈉或果膠混合溶解于pH5.0以上的水溶液，然后再與殼聚糖溶液混合，調(diào)節(jié)pH值，低速攪拌使蛋白質(zhì)?殼聚糖–海藻酸鈉或蛋白質(zhì)?殼聚糖?果膠之間發(fā)生復(fù)雜的復(fù)凝聚反應(yīng)，離心收集復(fù)凝聚相后，加入Ca2+，使復(fù)凝聚體系中的?COO?與Ca2+發(fā)生交聯(lián)反應(yīng)，從而提高蛋白質(zhì)?殼聚糖復(fù)凝聚體系的穩(wěn)定性。本發(fā)明只需要通過控制海藻酸鈉或果膠及Ca2+的添加量及交聯(lián)時(shí)間即可達(dá)到交聯(lián)的目的，不涉及有毒有害試劑，生產(chǎn)工藝簡(jiǎn)單易行、安全高效，易于規(guī)模化生產(chǎn)，對(duì)于包埋各種功能性成分具有廣闊的市場(chǎng)前景。
青島農(nóng)業(yè)大學(xué)
2021-04-13
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魔芋葡甘聚糖基質(zhì)蛋白質(zhì)分子印跡膜及其制備方法和應(yīng)用
研發(fā)階段/n本發(fā)明提供一種蛋白質(zhì)分子印跡膜，能夠選擇性識(shí)別結(jié)合模板蛋白質(zhì)分子，是以魔芋葡甘聚糖為主要基質(zhì)，其制備方法是將魔芋葡甘聚糖充分溶脹后，加交聯(lián)劑或與其它高分子共混，中和后加入模板蛋白質(zhì)分子，充分混合后流涎成膜，干燥脫水形成模板蛋白質(zhì)的分子印跡，加洗脫液充分洗脫模板蛋白質(zhì)分子后制成魔芋葡甘聚糖蛋白質(zhì)分子印跡膜。本發(fā)明所得蛋白質(zhì)分子印跡膜，可作為生物分離模擬親和膜應(yīng)用于蛋白質(zhì)分離純化，尤其是基因工程蛋白質(zhì)產(chǎn)品的分離純化，生物傳感檢測(cè)中的敏感膜部件以模擬抗體識(shí)別相應(yīng)抗原等。
湖北工業(yè)大學(xué)
2021-01-12
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加速藥物發(fā)現(xiàn)丨西湖大學(xué)李子青團(tuán)隊(duì)首創(chuàng)蛋白質(zhì)動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)AI建模方法
西湖大學(xué)李子青團(tuán)隊(duì)與廈門大學(xué)、德睿智藥合作，首創(chuàng)研發(fā)了能夠刻畫蛋白質(zhì)構(gòu)象變化與親和力預(yù)測(cè)的AI模型ProtMD。這是第一個(gè)嘗試解析蛋白質(zhì)動(dòng)態(tài)構(gòu)象的AI方法，可輔助藥物化學(xué)專家更加精準(zhǔn)的篩選出高活性小分子，從而加速臨床前藥物研發(fā)。
西湖大學(xué)
2022-12-08
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一種醫(yī)用植入體表面非均相層狀的礦化涂層及其制備方法
本發(fā)明公開的醫(yī)用植入體表面非均相層狀的礦化涂層，在醫(yī)用植入體表面自下而上依次有致密殼聚糖層、多孔礦化殼聚糖層和礦化膠原/殼聚糖交聯(lián)體層。本發(fā)明以膠原、殼聚糖、含鈣化合物和含磷化合物為原料，在水溶液中下通過電化學(xué)反應(yīng)，在醫(yī)用金屬基體表面一次性組裝非均相層狀礦化涂層，通過調(diào)節(jié)電沉積參數(shù)，可以調(diào)整各相的沉積狀態(tài)，從而實(shí)現(xiàn)非均向?qū)訝钔繉拥闹苽洹１景l(fā)明方法簡(jiǎn)單，易行，可控性高，制得的醫(yī)用材料涂層能夠促進(jìn)細(xì)胞在其表面的附著及增殖，具有承載藥物的功能，且具有強(qiáng)化的生物活性性能。涂層與金屬基板的結(jié)合強(qiáng)度高，穩(wěn)定性好。
浙江大學(xué)
2021-04-11
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一種面向個(gè)性化虛擬試衣的真實(shí)人體三維建模方法
本發(fā)明公開了一種面向個(gè)性化虛擬試衣的真實(shí)人體三維建模方法。該算法以視頻作為輸入數(shù)據(jù)，經(jīng)過特征匹配、關(guān)鍵幀選取、三維點(diǎn)云生成、模板映射、紋理映射等幾個(gè)步驟，得到人體表面三維模型。采用運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)的技術(shù)大大簡(jiǎn)化了重建過程，減輕了數(shù)據(jù)采集者和被采集者的負(fù)擔(dān)，降低了對(duì)儀器和設(shè)備的要求，同時(shí)能獲得較為精確的重建結(jié)果。利用模板映射能獲得完整的人體表面模型，使算法對(duì)于人體紋理信息缺失和自身遮擋更加魯棒。
華中科技大學(xué)
2021-04-10
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像元解混逆過程：規(guī)格化多端元分解的高光譜重構(gòu)方法
本發(fā)明涉及一種像元解混逆過程：規(guī)格化多端元分解的高光譜重構(gòu)方法,其特征在于：包括多光譜圖像的反射率圖像進(jìn)行規(guī)格化多端元分解獲得高光譜數(shù)據(jù),多光譜影像中提取的地物光譜可分解為光譜形狀和像元值兩本分的線性組合,規(guī)格化多端元分解的高光譜重構(gòu)方法就是根據(jù)光譜庫中純端元進(jìn)行不同性質(zhì)的混合來獲取混合場(chǎng)景中最優(yōu)的端元組分,從而避免端元過多帶來的噪聲放大和端元過少造成的精度下降現(xiàn)象,并在精確解混的基礎(chǔ)上考慮端元的時(shí)空變化,在減少計(jì)算量同時(shí)準(zhǔn)確重構(gòu)高光譜數(shù)據(jù)。
北京大學(xué)
2021-02-01
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一種模塊化的能量回饋式牽引供電裝置及控制方法
本實(shí)用新型涉及一種模塊化的能量回饋式牽引供電裝置，該裝置包括： （1）一個(gè)多繞組變壓器。該變壓器由一個(gè)原邊繞組和多個(gè)副邊繞組組成，原邊繞組接交流電網(wǎng)，采用星形連接，每個(gè)副邊繞組連接一個(gè)PWM整流器單元，各副邊繞組的連接方式相同，均采用三角形連接。 （2）多個(gè)PWM整流器單元。所有整流器單元的直流輸出都并聯(lián)到直流母線上作為為該供電裝置的總輸出。 （3）一個(gè)中央控制器，該中央控制器與各PWM整流器單元通過CAN網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)。控制采用電壓電流雙閉環(huán)控制，直流電壓外環(huán)設(shè)置在中央控制器上，基于同步旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系的電流內(nèi)環(huán)設(shè)置在各PWM整流器單元上。 本供電裝置具有易于模塊化、容量大、能量雙向傳輸、功率因數(shù)高、電流諧波小和直流電壓穩(wěn)定之顯著優(yōu)點(diǎn)。
北京交通大學(xué)
2021-04-13
一種基于多尺度池化的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識(shí)別方法
本發(fā)明公開了一種基于多尺度池化的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識(shí)別方法。該方法利用多尺度池化的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取人臉圖像的特征以實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別。在構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過程中，采用卷積和最大值采樣交替的方法對(duì)特征進(jìn)行深度提取，另外對(duì)每層卷積層采用了多尺度池化的策略和步驟，一并輸入到全連接層，使其具有多尺度的、固定大小的特征列向量。本發(fā)明不需要對(duì)輸入的人臉圖像做截取或調(diào)
浙江大學(xué)
2021-01-12