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科技講堂第二講預告｜雷朝滋：加強企業主導的產學研合作 發展新質生產力推動高質量發展
中國高等教育學會科技服務專家指導委員會、中國高等教育培訓中心、中國教育在線及千校萬企協同創新平臺共同舉辦“落實全會精神 建設科技強國”科技講堂活動。旨在通過權威解讀、經驗分享、實踐探討等方式，全面深化對全會精神的理解，推動教育科技人才體制機制改革向縱深發展，加速新質生產力的形成，為科技強國建設提供強勁支撐。
中國高等教育學會
2024-09-20
山東省人民政府辦公廳印發《關于強化財政支持培育發展新質生產力的實施方案》的通知
為充分發揮財政支撐、引導和保障作用，加快構建科學精準高效的財稅政策體系，聚力支持因地制宜培育發展新質生產力，制定本實施方案。
山東省人民政府辦公廳
2024-12-24
關于舉辦建設教育強國·高等教育改革發展論壇之平行論壇“‘四新’2.0建設與創新人才培養”的通知
經教育部批準，中國高等教育學會決定在吉林省長春市舉辦“建設教育強國·高等教育改革發展論壇”（以下簡稱“論壇”）。論壇由1個主論壇和14個平行論壇組成，“‘四新’2.0建設與創新人才培養”是平行論壇之一。
中國高等教育學會
2025-04-29
凝聚科技創新磅礴力量 昂首奮進新時代新征程
10月22日，中國共產黨第二十次全國代表大會勝利閉幕。在全黨全國各族人民邁上全面建設社會主義現代化國家新征程、向第二個百年奮斗目標進軍的關鍵時刻，黨的二十大進一步指明了黨和國家事業的前進方向，是未來5年及更長時期內我們黨帶領人民團結奮斗的重要遵循。
科技日報
2022-10-24
腹瀉或為新冠病毒感染指標的研究
根據目前的研究，新冠病毒引起的肺炎最常見的癥狀是發熱和咳嗽等，而表現出腹瀉癥狀的患者較少。廣州中山大學第三附屬醫院學者在預印本平臺medrxiv發表文章稱，腹瀉可能是新冠病毒感染的一個指標，提示臨床醫生應更加關注腹瀉患者。而目前三項研究報告的腹瀉發生率不同。作者認為，腹瀉可能是一個被忽視的癥狀。由于冠狀病毒通過結合ACE2入侵人體細胞，ACE2也可調控腸道炎癥，為了追蹤新冠病毒介導的感染途徑，團隊使用單細胞RNA測序進行了分析。結果發現， ACE2 在小腸中高度表達，尤其在近端和遠端腸細胞中顯著升高，而ACE2在肺組織中的RNA水平較低。因此，團隊懷疑，當人們食用受感染的野生動物時，表達ACE2的小腸上皮細胞可能容易受到新冠病毒感染，腹瀉可能是感染的一個指標。研究還分析了HCOV-229 E病毒的ANPEP受體和Mers-CoV病毒的DPP4受體的表達譜。發現這些病毒進入受體的 RNA 水平也在近端或遠端腸細胞中也呈現高表達，與ACE2的表達譜一致。由于ACE2、ANPEP和DPP4的表達譜明顯重疊，人類腸道很可能是這些病毒的另一種感染途徑。 作者建議，對于新冠病毒感染預防，不僅要戴好口罩防止通過呼吸道感染，也不能忽視病從口入經腸道感染，疫情期間，食物最好要高溫烹飪。由于新冠病毒與SARS病毒高度同源，約20～25%的SARS患者有腹瀉，而目前新冠病毒肺炎的腹瀉發生率僅2～3%，這令人困惑。作者指出，鑒于疫情中的很多初期患者報告與野生動物市場有聯系，這一觀察提出了一個重要問題，即當食物到達小腸時，病毒是否通過污染食物傳播。
中山大學
2021-04-10
新冠肺炎 AI 篩查和輔助診斷系統
影像學檢查在新冠肺炎的診療中具有非常重要的參考價值，《新型冠狀病毒感染的肺炎診療方案（試行第五版）》將“疑似病例具有肺炎影像學特征者”作為臨床診斷標準，但在臨床實踐中存在一定局限，疫情爆發導致待閱片數量激增，醫生閱片壓力巨大；新冠肺炎屬于新發疾病，各地醫療機構特別是基層機構缺乏閱片經驗，且由于“異病同影”，容易造成漏診或誤診；該病病程發展快，患者需要接受多次胸部CT檢查以監測病情發展、評估治療效果等，單憑閱片醫生肉眼很難快速對比并識別病灶變化。 在接診量高峰期，亟待建立更精準高效的人工智能影像輔助診斷方法。孫逸仙紀念醫院林天歆教授組織醫院呼吸內科、急診科、放射科、大數據與人工智能團隊開展科研攻關，在廣州再生醫學與健康廣東省實驗室、廣東省科技廳的支持下，聯合清華大學、澳門科技大學以及廣州康睿智能科技有限公司，使用50萬份臨床影像學大數據，開發了基于胸部CT的新型冠狀病毒肺炎AI篩查和輔助診斷系統。 該系統能對新冠肺炎進行快速診斷，判定新冠肺炎的分級和嚴重程度，協助醫療機構加速辨別感染者，為快速隔離、診斷、治療爭取時間。其優勢主要體現在：快速、準確地診斷新冠肺炎。有經驗的影像科醫生看完1個患者的胸部CT圖像約15-30分鐘。該AI系統可在20秒內完成1個患者CT圖像的檢測及診斷過程，診斷準確率達90%以上。進行病情嚴重程度分級和重癥危重癥預測功能。該系統可對胸部CT圖像每一切面的小結節、磨玻璃影和實變進行自動分割、標注及定量分析，可預測患者的吸氧頻率、血氧飽和度、全身代謝情況、其他器官損傷程度，預測病人發展為重癥、危重癥的概率和時間，以便醫生及時干預，降低患者死亡率。協助醫務人員進行藥物效果評估，指導用藥。系統可對同一位患者用藥前后的CT圖像進行對比分析，通過定量計算病灶在用藥前后的變化，判別藥物是否有效，指導臨床用藥。
中山大學
2021-04-10
新冠病毒大數據交叉學科研究平臺
日前，國防科技大學系統工程學院大數據與復雜網絡研究團隊同四川大學、電子科技大學一起，組建新冠病毒大數據交叉學科研究平臺，助力新型流行病研究和防控，給多個省份和國家有關部委等提供了8份數據分析報告和決策建議報告，為防控和戰勝疫情貢獻出了科學智慧。國防科技大學系統工程學院大數據與復雜網絡研究團隊基于新冠病毒大數據交叉學科研究平臺，利用海量多源異構大數據，結合疫情發生發展規律，對人群流動及傳播風險進行了綜合建模和分析，為政府決策提供了參考依據。特別是團隊通過分析春運期間人口流動大數據，建立起疾病傳播模型，測算出了疫情擴散蔓延階段武漢市向全國各地區的輸出人口狀況和新冠病毒感染的風險指數。還有許多研究人員嘗試通過客運數據，研判各個地區及城市的感染風險。也有學者采用“百度遷移”所提供的人口流動數據，通過春運期間從武漢流向全國各省市的人口規模(不包含港澳臺數據)和全國感染病毒人數的可視化分布，直觀解讀兩者間的聯系。同時加以推斷，武漢封城之后，二次傳染所造成的病毒傳播將日趨占主導地位，傳播程度和各省市的人口密度以及管控措施等密切相關。
電子科技大學
2021-04-10
新冠肺炎疫情的狀態評估和模擬預測研究
在2020年抗擊COVID-19疫情斗爭中，北京航空航天大學經濟管理學院王惠文教授及團隊結合2003年所做非典疫情的狀態評估和預測建模研究基礎，密切關注在疫情防控中存在的問題。自1月23日起，通過各種渠道相繼提交了20多個信息和提案，例如：加強對密切接觸者實行隔離篩查、避免新冠肺炎疫情在醫院內擴散、關注醫務人員的輪崗休整、加強對全國各地區疫情監控與預警工作，等等。團隊收集和分析了COVID-19的公報數據，采用統計分析方法對新冠肺炎疫情的傳播規律進行了預測與分析，對全國（除湖北）各地區的抗疫階段做出判斷和預測，提出了疫情防控全過程的階段劃分方法，并提交了7篇研究報告。王惠文教授接受《中國經濟時報》專訪，發表文章《各地應分期分批有序恢復社會經濟活動》，并被《今日頭條》等網絡媒體轉載；民建市委網站頭版刊登了她的文章《COVID-19疫情發展的狀態評估與預測分析》，并報道了《數據會說話：王惠文：疫情發展的狀態評估與預測研究》；民建中央網站也專題報道了《北京會員王惠文：用數據打贏疫情防控戰》。
北京航空航天大學
2021-04-10
新冠病毒治療靶點及其潛在藥物篩選研究
華中科技大學同濟藥學院李華教授、沈陽藥科大學無涯創新學院陳麗霞教授、軍事醫學研究院國家應急防控藥物工程技術研究中心李行舟研究員等組成聯合攻關小組，系統性分析了新型冠狀病毒（SARS-CoV-2）基因編碼的蛋白作為主要或潛在的藥物治療靶點，并通過計算機虛擬篩選方法發現了一系列具有抗病毒、抗菌和抗炎作用的臨床藥物和天然產物對不同的靶蛋白表現出很高的親和力，為新型冠病毒感染性疾病（COVID-19）的治療提供了新的可能。研究成果在線發表在SCI雜志《藥學學報》英文版(Acta Pharmaceutica Sinica B,一區),為了加速新冠病毒藥物研發，研究組還在文章中公布了所有靶點蛋白質結構模型和篩選得到的高分潛在藥物供下載，每個藥物和靶點的共結構可以應要求發送。研究團隊利用生物信息學和結構基因組學的方法系統性分析了SARS-CoV-2所有基因編碼的蛋白質，并且將基因序列與SARS-CoV和MARS-CoV等冠狀病毒進行了比對,通過同源建模的方法構建了19個SARS-CoV-2蛋白和1個人類宿主的蛋白的同源結構，基本涵蓋了對于冠狀病毒RNA復制、翻譯；結構組成；入侵宿主細胞以及干擾宿主固有免疫等至關重要的所有蛋白靶點，對于進一步發現特異性靶向SARS-CoV-2的抑制劑提供了理論基礎。研究團隊還構建了常用的抗病毒藥物數據庫（78個化合物），包括已經上市的、和目前正在進行新冠病毒臨床實驗的化合物，把這些化合物和新冠病毒的各個靶點都進行了分子對接，重點分析目前正在進行臨床實驗的藥物瑞德西韋、氯喹、克立芝等。目前已知的瑞德西韋抗病毒作用機制是三磷酸活性代謝產物作為冠狀病毒RNA聚合酶的底物ATP類似物，摻入RNA鏈，從而阻止RNA的合成。研究團隊的對接結果顯示瑞德西韋和RdRp具有很高親和力，和其目前抗病毒機制一致。此外，研究團隊還發現瑞德西韋可能作用于宿主細胞表面II型跨膜絲氨酸蛋白酶（TMPRSS2），阻止S蛋白被TMPRSS2酶切，從而阻止S蛋白變構介導的病毒與細胞膜融合，可能是瑞德西韋新的作用機制，這是一個新方向，為后續研究提供了思路。
華中科技大學
2021-04-10
基于138名新冠肺炎病人臨床數據的研究
這項研究收集了2020年1月1日至1月28日期間，中南醫院收治的138名新冠肺炎病例數據，其中40名（29%）醫護人員和17名（12.3%）住院病人受到院內交叉感染。受感染的醫護人員中，31人在普通病房工作，7人在急診部門，2人在重癥監護室。 武漢中南醫院的這項單中心病例分析成果，清楚闡釋了新冠肺炎的臨床特征和治療經驗，為抗“疫”阻擊戰取得進一步勝利打下堅實基礎。同時，研究證明“超級傳播者”存在的可能性和病毒不可小覷的侵襲力，全員警戒一刻不容松懈，尤其要求一線的醫護戰士得到最嚴格的防護武裝。
武漢大學
2021-04-10