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主要研究內容: 尿道狹窄發病率高，我國每年有約250萬新發病例。狹窄危害嚴重，但治療困難。即便在美國也同樣缺乏有效地治療手段，患者平均接受3.13次手術。針對這個世界性的難題，課題組歷時15年，在國家863計劃等基金的支持下：應用口腔頰粘膜重建尿道，成功解決了兩類困難類型尿道狹窄的治療；創新手術方式，建立了尿道粘膜外翻吻合技術和背腹側聯合鑲嵌技術，顯著提高治療效果；研發出兩種新型聚氨酯材料，為以后泌尿外科的臨床運用奠定基礎。 創新點： 一、國內首家開展頰粘膜尿道背側鑲嵌成形術和運用頰粘膜修復干燥性龜頭炎所致尿道狹窄。 二、建立尿道粘膜外翻吻合術和尿道背腹側聯合鑲嵌成形術。 三、國際上率先研發出同時具備水性無毒及可降解的聚氨酯材料；國際上首次合成含雙季銨鹽的抗菌性能優異的聚氨酯材料。 技術水平： 一、頰粘膜治療長段前尿道狹窄，治療效果國際領先；頰粘膜修復干燥性龜頭炎致尿道狹窄，為國內首創，治療效果國際領先。 二、粘膜外翻技術國際上未見類似報告，歐洲泌尿外科秘書長Chapple高度評價該技術；國際上第二家開展尿道背腹側聯合鑲嵌成形術，但部位不同，效果國際領先。 三、兩種新型聚氨酯材料均為國際上率先研發，填補行業空白，獲2項國家發明專利。 推廣應用情況及社會效益： 主編中華醫學會泌尿系損傷診治指南并在全國宣講，培訓600余人次。多次舉辦各類培訓班（中國泌尿外科青年醫師培訓班等）和學術會議，并進行手術演示推廣新技術，顯著提高國內尿道狹窄治療水平。發表論文104篇（SCI15篇），獲國家發明專利2項。多次參加國際高水平會議交流，提高學科國際知名度。培養碩博士43名，為學科發展培養高水平人才。

該項目以造紙制漿廢液中回收的工業木質素為原料，經氧化、催化、縮合、磺化等化學改性及表面活性劑的配伍得到混凝土、砂漿用外加劑。用本專利產品生產的混凝土和砂漿具有優異的減水增強性和抗滲、抗裂性，其減水率達18%～25%，比現有技術提高了1～1.5倍，透水壓力比達到325％，可降低混凝土早期水化熱、減少混凝土內部裂縫，提高混凝土耐久性；本發明技術在廣東、山東等地建成5個年產1萬噸、1個年產2萬噸的基地，產品成功應用于廣東省重點工程潮州水利樞紐、廣東省水利廳無縫壩示范工程－乳源壩美電站等六十多家工程，近三

本發明公開了一種快速測定鈣系包芯線中金屬鈣含量的方法。 在常溫常壓下，利用 NH4Cl 溶液為溶樣試劑、高純金屬鎂或金屬鈣為 標準，采用氣體容量法及相關裝置，測定金屬鎂或金屬鈣標樣及待測 樣品在相同實驗條件下產生氫氣的體積，根據氣體狀態方程，通過比 較法計算出鈣鐵包芯線中金屬鈣的含量。本發明方法不僅適用于不同 含鈣量的鈣鐵包芯線中金屬鈣的測定，還適用于不同含鈣量的鋁鈣包 芯線、硅鈣線等鈣系包芯線中金屬鈣的測量。本發明

成功研制出國內首臺超快掃描隧道顯微鏡，實現飛秒級時間分辨和原子級空間分辨，并捕捉到金屬氧化物表面單個極化子的非平衡動力學行為。掃描隧道顯微鏡（Scanning Tunneling Microscope，STM）由于其隧穿電流具有高度的局域性，空間分辨率可以達到原子量級。然而受電流放大器帶寬的局限，其時間分辨一般只能達到微秒量級（10-6 s），而很多微觀動力學過程往往發生在皮秒（10-12 s）和飛秒（10-15 s）量級。為了提高STM的時間分辨率，其中一種比較可行的辦法是將超快激光的泵浦-探測（pump-probe）技術和STM相結合，利用超快光與電子隧穿過程的耦合來實現“飛秒-埃”尺度的極限探測。盡管超快激光技術和STM相耦合的概念在上世紀90年代就被提出，但是相關研究進展非常緩慢，主要受限于一系列技術難點，例如：激光的熱效應對STM隧道電流的干擾、激光誘導電流的低信噪比、超快激光脈沖在STM中的展寬、激光與隧穿電子間的耦合機制等。

本項目針對人工速生林木材密度小、強度低的特點，研究開發出木材化學改性與干燥一體化工藝技術及裝備。本技術能夠大幅度提高速生材性能，同時解決了常規木材改性技術中改性劑浸透困難、環保性差，改性材功能單一、尺寸小，無法滿足工業生產要求等問題；解決了傳統木材改性技術工藝“先干燥-再浸漬處理-再二次干燥”的能耗高的問題。本項目技術獲國家發明專利授權2項，已在多家企業應用。

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。

動物捕食植物種子（下稱種子捕食）是動植物協同進化的重要方面。動物捕食植物種子可影響植物種群更新和繁衍；植物通過調節各種性狀，如種子大小、蛋白質含量，調節動物捕食行為。植物性狀對種子捕食調節能力的評估對理解動植物協同進化具有重要意義。 因此，建立一種用于種子捕食追蹤的人工種子系統，對于種子捕食追蹤及相關研究，理解動植物協同進化，促進野生植物尤其是珍稀瀕危植物保護具有重要的作用。

本成果采用最新的深度學習和分子模擬算法，結合新一代分子特征化方法，開發了多種計算機模型，可用于藥物開發中的多個階段，為藥物的快速設計開發提供一個完整的基于人工智能的解決方案。成果：1.藥物毒性預測方法：傳統的化合物毒性檢測技術一般需要使用生化試驗、細胞實驗、甚至動物模型，這些方法不僅耗費大量時間，而且成本很高。使用計算模型進行有機化合物的毒性預測，所需投入較少，但產出巨大。特別是基于化合物的物理化學和結構特性的計算模型，甚至能夠在化合物合成之前就對其進行預測，大大提高了效率，使其越來越受到歡迎。在進行體外和體內試驗之前先使用計算機模型對化合物進行大規模的毒性篩選，能夠更好地解決候選藥物具有毒性的問題。我們建立了一套新的基于多種分子指紋和機器學習算法的化合物毒性預測集成學習算法，運用此集成學習算法建立了新的有機化合物致癌性、致突變性和肝毒性預測模型。我們分別建立了名為CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性預測)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突變性預測)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性預測)的預測服務器，這些服務器能夠為使用者提供更高效更便捷的預測技術服務。自2017年服務器發表起，我們已為國內外藥物分子設計研究者提供了5000多次共計超過20多萬個化合物的毒性預測服務。在有機化合物毒性預測研究方向，我們主要完成了化合物的細胞毒性、心臟毒性、生殖毒性、血腦屏障透過性、水生生物毒性預測模型，以及糖尿病早期篩查模型的開發，正在進行P450酶阻滯劑性預測模型、基于圖神經網絡的毒性預測算法研究、基于分子對接的化合物毒性預測研究等。相關研究成果已發表多篇學術論文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次數80，ESI 1%高被引論文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.）致癌性預測服務器首頁致癌性預測結果頁相關綜述對本服務器的介紹RF-hERG-Score預測藥物引起的hERG相關心臟毒性2.藥物設計方法：在計算機上對藥物靶點和藥物分子的結構和活性建模，計算藥物與靶點之間的相互作用關系，從而設計出具有治療作用的藥物。計算機輔助藥物設計可以為藥物設計各階段的實驗方案提供有意義的指導，減少需要通過實驗評估的候選藥物的數量，從而加快新藥研發速度。我們應用分子對接、分子動力學模擬、自由能計算、機器學習等方法研究流感病毒等重要疾病的計算機輔助藥物設計、并開發更有效的計算機輔助藥物設計方法。在計算機輔助藥物設計研究我們主要完成了流感病毒M2質子通道蛋白抑制劑虛擬篩選方法研究，正在進行先導化合物生成模型研究、基于機器學習的虛擬篩選打分函數算法開發、SARS-CoV-2病毒S蛋白與受體相互作用及藥物設計研究。特異性重打分函數顯著虛擬篩選性能顯著較高篩選出兩個候選抑制劑3.藥物靶點識別方法：長非編碼RNA（lncRNA）是一種長度在200nt至100,000nt之間的非編碼RNA，是轉錄物的主要成分。研究表明lncRNA在許多生物學和病理學過程中起著重要作用。lncRNA起作用的重要途徑是與其靶蛋白結合。lncRNA-蛋白質相互作用的實驗研究需要大量資源。累積的實驗數據使得通過計算方法預測lncRNA-蛋白質相互作用成為可能。我們使用各種數學建模和機器學習方法開發了幾種用于預測lncRNA-蛋白質相互作用的新模型。這些模型命名為：RWLPAP（隨機游走），LPI-NRLMF（鄰域正則化邏輯矩陣分解），IRWNRLPI（集成隨機游走和鄰域規則化Logistic矩陣分解），LPI-BNPRA（雙向網絡投影推薦算法），LPI-ETSLP（基于特征值變換的半監督鏈路預測），HLPI-Ensemble（集成學習）。在交叉驗證中，我們的模型獲得了較好的預測性能。lncRNA-蛋白質相互作用預測模型的性能比較lncRNA-蛋白質相互作用預測服務器相關軟件著作權：

本成果采用最新的深度學習和分子模擬算法，結合新一代分子特征化方法，開發了多種計算機模型，可用于藥物開發中的多個階段，為藥物的快速設計開發提供一個完整的基于人工智能的解決方案。 成果：1.藥物毒性預測方法：傳統的化合物毒性檢測技術一般需要使用生化試驗、細胞實驗、甚至動物模型，這些方法不僅耗費大量時間，而且成本很高。使用計算模型進行有機化合物的毒性預測，所需投入較少，但產出巨大。特別是基于化合物的物理化學和結構特性的計算模型，甚至能夠在化合物合成之前就對其進行預測，大大提高了效率，使其越來越受到歡迎。在進行體外和體內試驗之前先使用計算機模型對化合物進行大規模的毒性篩選，能夠更好地解決候選藥物具有毒性的問題。我們建立了一套新的基于多種分子指紋和機器學習算法的化合物毒性預測集成學習算法，運用此集成學習算法建立了新的有機化合物致癌性、致突變性和肝毒性預測模型。我們分別建立了名為CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性預測)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突變性預測)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性預測)的預測服務器，這些服務器能夠為使用者提供更高效更便捷的預測技術服務。自2017年服務器發表起，我們已為國內外藥物分子設計研究者提供了5000多次共計超過20多萬個化合物的毒性預測服務。在有機化合物毒性預測研究方向，我們主要完成了化合物的細胞毒性、心臟毒性、生殖毒性、血腦屏障透過性、水生生物毒性預測模型，以及糖尿病早期篩查模型的開發，正在進行P450酶阻滯劑性預測模型、基于圖神經網絡的毒性預測算法研究、基于分子對接的化合物毒性預測研究等。相關研究成果已發表多篇學術論文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次數80，ESI 1%高被引論文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.） 致癌性預測服務器首頁 致癌性預測結果頁 相關綜述對本服務器的介紹 RF-hERG-Score預測藥物引起的hERG相關心臟毒性 2.藥物設計方法：在計算機上對藥物靶點和藥物分子的結構和活性建模，計算藥物與靶點之間的相互作用關系，從而設計出具有治療作用的藥物。計算機輔助藥物設計可以為藥物設計各階段的實驗方案提供有意義的指導，減少需要通過實驗評估的候選藥物的數量，從而加快新藥研發速度。我們應用分子對接、分子動力學模擬、自由能計算、機器學習等方法研究流感病毒等重要疾病的計算機輔助藥物設計、并開發更有效的計算機輔助藥物設計方法。在計算機輔助藥物設計研究我們主要完成了流感病毒M2質子通道蛋白抑制劑虛擬篩選方法研究，正在進行先導化合物生成模型研究、基于機器學習的虛擬篩選打分函數算法開發、SARS-CoV-2病毒S蛋白與受體相互作用及藥物設計研究。 特異性重打分函數顯著虛擬篩選性能顯著較高 篩選出兩個候選抑制劑 3.藥物靶點識別方法：長非編碼RNA（lncRNA）是一種長度在200nt至100,000nt之間的非編碼RNA，是轉錄物的主要成分。研究表明lncRNA在許多生物學和病理學過程中起著重要作用。lncRNA起作用的重要途徑是與其靶蛋白結合。lncRNA-蛋白質相互作用的實驗研究需要大量資源。累積的實驗數據使得通過計算方法預測lncRNA-蛋白質相互作用成為可能。我們使用各種數學建模和機器學習方法開發了幾種用于預測lncRNA-蛋白質相互作用的新模型。這些模型命名為：RWLPAP（隨機游走），LPI-NRLMF（鄰域正則化邏輯矩陣分解），IRWNRLPI（集成隨機游走和鄰域規則化Logistic矩陣分解），LPI-BNPRA（雙向網絡投影推薦算法），LPI-ETSLP（基于特征值變換的半監督鏈路預測），HLPI-Ensemble（集成學習）。在交叉驗證中，我們的模型獲得了較好的預測性能。 lncRNA-蛋白質相互作用預測模型的性能比較 lncRNA-蛋白質相互作用預測服務器相關軟件著作權：

本發明提供了一種復制式人工關節間隔物的制作方法，包括以下步驟：1）首先在容器內鋪設固化劑，將人工關節假體包裹在容器內的固化劑中，制備人工關節假體陰模；2）然后向陰模內注入硬化劑制備復制式人工關節間隔物。可事先在陰模中放置金屬棒或塊以增加間隔物的強度。本發明能在較短時間內精確制備出尺寸和外形與擬選用人工關節假體一致的間隔物，以縮短手術時間，改善間隔物的作用效果，制備方法經濟且簡便易行。植入的關節式間隔物可使得患者在術后獲得部分正常的關節功能，術后滿意度提高。并有效防止了軟組織的攣縮，為再次手術奠定了基礎。