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延邊大學(xué)李東浩教授課題組：靶型多腔電泳同時分離與制備細(xì)胞外囊泡
本研究提出一種基于連續(xù)梯度非均勻電場結(jié)合梯度凝膠孔徑分布的靶型多腔電泳裝置(Circular Multicavity Electrophoresis，CME)實現(xiàn)細(xì)胞外囊泡的分離制備。
延邊大學(xué)
2025-02-12
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適用于認(rèn)知無線電環(huán)境的準(zhǔn)完美序列設(shè)計方法
采用本發(fā)明得到的準(zhǔn)完美序列組，具有接近完美的相關(guān)特性，即絕大部分自相關(guān)函數(shù)取值為零，并且絕大部份互相關(guān)函數(shù)取值為零。本發(fā)明所得到的準(zhǔn)完美序列組，可以廣泛應(yīng)用于認(rèn)知無線電系統(tǒng)，如信號同步、信道估計、多用戶擴(kuò)頻等方面。
電子科技大學(xué)
2021-04-10
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揭示mRNA m5C的序列結(jié)構(gòu)特征和動態(tài)變化規(guī)律
目前報導(dǎo)的“m5C”位點往往成簇存在于高GC含量區(qū)域，對針對NSUN2的RNA干擾不敏感，也無法被m5C抗體所富集，極可能是實驗引入的假陽性。根據(jù)這一特征，該研究建立了一套新穎的生物信息學(xué)計算流程過濾噪音，得以精確地定位mRNA上的m5C。通過進(jìn)一步分析，該研究發(fā)現(xiàn)NSUN2依賴的m5C位點傾向于擁有一個3’富G的基序，通常位于在一個小頸環(huán)結(jié)構(gòu)的底部，與其tRNA底物高度一致，揭示了mRNA m5C 序列和結(jié)構(gòu)特征的由來。該研究發(fā)現(xiàn)除了NSUN2，NSUN家族其他成員不調(diào)控mRNA m5C位點，暗示除了NSUN家族成員，可能存在新的甲基轉(zhuǎn)移酶參與了不依賴于NSUN2 的mRNA m5C位點的催化。通過進(jìn)一步對7個人類組織于10個小鼠組織的轉(zhuǎn)錄組測序分析，分別確認(rèn)了3212與2498個高置信度位點。結(jié)果表明，在不同組織中mRNA m5C位點的數(shù)量與甲基化水平有很大差異。在人和小鼠的睪丸、肝臟、心肌和骨骼肌，mRNA上有數(shù)百個高置信度的m5C位點，而在其他的一些組織則寥寥可數(shù)。另外，這些m5C位點在人和老鼠之間并不保守，說明它們很可能是受到順式調(diào)控（cis-regulation）的。 這項研究開發(fā)的方法為mRNA m5C的研究提供了新的工具；其構(gòu)建的哺乳動物mRNA m5C 精確圖譜為發(fā)現(xiàn)mRNA上m5C修飾的調(diào)控和功能奠定了堅實的基礎(chǔ)。奧地利因斯布魯克醫(yī)科大學(xué)Alexandra Lusser教授在同期撰寫的評述文章“Getting a hold on cytosine methylation in mRNA”中，評價張銳教授課題組開發(fā)的新計算方法增加了m5C檢測的精確度，進(jìn)一步提供了tRNA甲基化轉(zhuǎn)移酶NSUN2介導(dǎo)mRNA甲基化的令人信服的證據(jù)。
中山大學(xué)
2021-04-13
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基于核酸適配體的抗生素快速檢測試紙
抗生素能有效防治動物疾病并促進(jìn)生長，在畜牧業(yè)、養(yǎng)蜂業(yè)等領(lǐng)域被大量使用。而超過規(guī)定的濫用會造成抗生素在動物源性食品及環(huán)境中積累，對人體健康和環(huán)境安全產(chǎn)生危害。抗生素傳統(tǒng)檢測方法比如微生物檢測、HPLC 等理化分析不僅靈敏度低，而且不能滿足對食品和水源等抗生素含量的現(xiàn)場檢測。目前市場上有一些基于抗體的抗生素檢測試劑，但抗體種類有限，質(zhì)量良莠不齊。核酸適配體本質(zhì)上以單鏈 DNA 為主，不僅能特異性識別抗生素，而且具有親和力高、溫度穩(wěn)定性好、成本低、質(zhì)量高度穩(wěn)定等特性，有望取代抗體在抗生素快檢試劑中充當(dāng)靶分子識別元件。 本實驗室長期以來致力于抗生素特異性適配體的篩選和優(yōu)化，已獲得一批能高特異性高親和力結(jié)合抗生素的適配體序列。利用這些適配體研制了抗生素 快速檢測試紙。以卡那霉素為例，利用卡那霉素特異性適配體修飾的金納米粒子(AuNPs-apt)作為探針，與適配體互補(bǔ)的寡核苷酸 DNA1 修飾的銀納米粒子(AgNPs-DNA1)作為信號放大元件，設(shè)計制備的試紙能夠在 10 min 之內(nèi)完成檢測，利用肉眼辨別的檢測限可達(dá)到 35 nmol/L，遠(yuǎn)低于歐盟規(guī)定乳制品中卡那 霉素含量不得超過 150 μg/kg (約 265 nmol/L)。若采用膠體金讀數(shù)儀，不僅可實現(xiàn)定量測定，檢測限更可達(dá)到 80 pmol/L。對于蜂蜜等成分相對簡單的樣品，可直接用試紙進(jìn)行測定。對于牛奶、奶粉、肉類等成分較復(fù)雜或非液態(tài)樣品，須經(jīng)簡單樣品處理后測定。樣品處理過程可采用標(biāo)準(zhǔn)化流程，時間小于 30 min。
江南大學(xué)
2021-04-11
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一種回旋加速器剝離靶驅(qū)動裝置
本發(fā)明公開了一種回旋加速器剝離靶驅(qū)動裝置，其特征在于， 包括：雙通道碳膜結(jié)構(gòu)和弧形導(dǎo)軌；所述弧形導(dǎo)軌設(shè)置在回旋加速器 的磁極的周圍，用于使雙通道碳膜結(jié)構(gòu)在其上進(jìn)行滑動；所述雙通道 碳膜結(jié)構(gòu)包括剝離薄膜單元，所述剝離薄膜單元用于對所述回旋加速 器的粒子源產(chǎn)生的負(fù)氫離子剝離電子形成質(zhì)子。本發(fā)明實施例可以避 免對磁極的破壞，降低了對剝離薄膜更換的頻率，降低破壞真空的頻 率，節(jié)約成本和時間。
華中科技大學(xué)
2021-04-14
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用于預(yù)測多元拼合靶材制備的薄膜成分的預(yù)測方法
一種用于預(yù)測多元拼合靶材制備的薄膜成分的預(yù)測方法
一、項目分類
顯著效益成果轉(zhuǎn)化
二、成果簡介
現(xiàn)有物理氣相沉積（PVD）制備多元薄膜材料采用合金靶材作為靶源，生產(chǎn)過程中，薄膜成分的調(diào)控范圍受安裝的合金靶材的成分比例的限制。如果預(yù)期獲得納微復(fù)雜結(jié)構(gòu)的復(fù)合薄膜，按照常規(guī)技術(shù)路線需要上百塊成分連續(xù)變化的合金靶材，這顯然是無法實現(xiàn)的。同時，采用合金靶材制備某些多元薄膜時，需要特高純度的或極端成分比例的靶材作為靶源，這類特殊靶材以現(xiàn)有技術(shù)難以制造。
為此，本發(fā)明研發(fā)出一種用于預(yù)測多元拼合靶材制備的薄膜成分的預(yù)測方法，利用本發(fā)明技術(shù)有助于新材料的研發(fā)和促進(jìn)半導(dǎo)體器件、切削刀具涂層等高新技術(shù)的發(fā)展。
武漢理工大學(xué)
2022-08-12
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抗 HIV-1 多肽 C23，其編碼序列及其制備方法
本發(fā)明涉及一種抗ＨＩＶ－１的多肽Ｃ２２、該多肽Ｃ２２表達(dá)前體、編碼多肽的 ＤＮＡ序列、單體多肽的藥物組合物，及其制法。本發(fā)明的多肽Ｃ２２用融合蛋白表達(dá) 得到多肽前體，酶切得到多肽Ｃ２２，工藝簡單，且可提高最終產(chǎn)率，適合于工業(yè)化生 產(chǎn)。
同濟(jì)大學(xué)
2021-04-13
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基于相關(guān)系數(shù)的削弱坐標(biāo)時間序列中 CME 影響的方法
本發(fā)明提供了一種基于相關(guān)系數(shù)的削弱坐標(biāo)時間序列中 CME 影響的方法，該方法采用基準(zhǔn)站與普 通測站間的相關(guān)系數(shù)來表征 GPS 測站間坐標(biāo)時間序列的相關(guān)程度，并且將此相關(guān)系數(shù)作為計算 GPS 測 站間共模誤差的權(quán)重。同時，未忽略 GPS 測站間的負(fù)相關(guān)性，將正相關(guān)系數(shù)和負(fù)相關(guān)系數(shù)同時納入 CME 計算體系，并且對正、負(fù)相關(guān)性同等對待，作為衡量 GPS 測站間 CME&nbs
武漢大學(xué)
2021-04-14
一種數(shù)控系統(tǒng)指令域序列異常數(shù)據(jù)檢測方法
本發(fā)明公開了一種數(shù)控系統(tǒng)指令域序列異常數(shù)據(jù)檢測方法，包 括(1)獲取訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)中心線，獲取包絡(luò)線比率 r;(2)構(gòu)造窗寬 N、 臨界長度 X、連續(xù)異常點長度和階梯點長度分界線 Y、數(shù)據(jù)流分析長 度 Z 的經(jīng)驗公式并根據(jù)經(jīng)驗公式設(shè)置相應(yīng)參數(shù);(3)利用 N 確定滑動窗口長度，利用滑動窗口分割數(shù)據(jù)流，利用簡單移動平均法或多項式擬 合法獲取滑動窗口數(shù)據(jù)中心線，包絡(luò)線外樣本為當(dāng)前滑動窗口內(nèi)判定 的異常點存入 lout
華中科技大學(xué)
2021-04-14
基于視覺特征的視頻指紋檢測及視頻序列匹配方法及系統(tǒng)
本發(fā)明提出一種基于視覺特征的視頻指紋檢測方法，具體為：按照幀間相關(guān)性對視頻序列分段，在分段中提取關(guān)鍵幀；在各關(guān)鍵幀中提取視頻特征；利用像素點特征字典對像素點分類；對各關(guān)鍵幀分別進(jìn)行多次不同數(shù)量的分塊，在各子塊中依據(jù)像素點的分類結(jié)果統(tǒng)計像素點特征字典各元素的出現(xiàn)次數(shù)，得到該子塊的特征向量；將所有子塊的特征向量拼接得到關(guān)鍵幀的高維視頻指紋；對各高維視頻指紋進(jìn)行降維；將各視頻片段關(guān)鍵幀的低維視頻指紋按照時間先后順序連成關(guān)鍵幀視頻指紋串。本發(fā)明還提供了基于上述指紋檢測方法的視頻匹配方法。本發(fā)明通過對視頻內(nèi)容的關(guān)鍵信息進(jìn)行有效描述，在不影響匹配率的情況下，大大降低了算法的復(fù)雜度，有效提高了檢測效率。
華中科技大學(xué)
2021-04-11