本发明提供了一株桦褐孔菌QD04及其转化虎杖生成白藜芦醇、三萜皂苷和多糖的方法，所述桦褐孔菌QD04保存于中国典型培养物保藏中心，编号为CCTCC?M?2015036，本发明利用药用真菌QD04将植物中的白藜芦醇苷转化为白藜芦醇，大大提高了其白藜芦醇的收率，工艺简单，重复性好；菌体能够利用虎杖合成自身活性物质三萜皂苷和多糖；发酵产物桦褐孔菌菌丝体含有丰富的人体必需氨基酸，具有较高的营养价值；一次发酵过程同时获得白藜芦醇、三萜皂苷、多糖和桦褐孔菌菌丝体4种产品，生产过程附加值高；所述桦褐孔菌能够更加彻底地水解虎杖纤维素，使虎杖生物质资源得到充分利用，减少了资源浪费和环境污染。

鸡新城疫、禽流感、Ⅰ群禽腺病毒是影响养禽业发展的三种传 染性疫病，这三种传染性疫病在我国很多地区的养鸡场同时存在，给养禽业造 成了极大的经济损失。青岛农业大学研发团队一直致力于疫病的流行动态规律 及病毒变异情况跟踪调查。通过长期流行病学调查、病毒分离鉴定及对各地流青岛农业大学科技成果介绍 2017 －34－ 行毒株的保护效果等分析研究，最终筛选出与流行毒株同源性高、免疫原性好 且有自主知识产权的病毒毒株作为制苗用毒株。根据疫病流行情况开展了鸡新 城疫、禽流感（H9 亚型）、禽腺病毒（Ⅰ群，4 型）三联灭活疫苗的研究工作， 在完成了毒种、生产工艺、安全、效力、免疫期、保存期、中间试制等研究基 础上获得了详实的试验数据。该产品具有广阔的市场应用前景。 

本发明提供了一种基于InDel分子标记鉴定辣椒雄性不育三系配套杂交种真实性和纯度的方法。其方法为：将辣椒杂交种和亲本培育至芽苗期，提取DNA，应用核心引物对杂交种和亲本进行筛选，只有共显性标记的引物可以作为该杂交种真实性鉴定的分子标记。若辣椒杂交种和亲本在核心引物库中无法筛选出共显性标记，则结合次级核心引物库中继续筛选，直至筛选出共显性标记。本发明建立的快速、同时鉴定辣椒雄性不育三系配套杂交种真实

这项研究通过使用最新、最准确的病例诊断方法，将几种建模方法与泊松损失权重相结合，从而避免了特定建模选择的局限性。这是第一个比较封闭期前后的研究，与之前的研究相比，这项研究计算出了更可靠的估计值，并且发现了更高的R0值。这对新加坡、日本、韩国和伦敦等疫情正在蔓延的城市具有重要意义，另外，这些城市应考虑在必要时实施更积极的预防政策，以防止严重的全球性大流行。

本发明提供一种转基因小鼠骨骼肌营养不良模型的构建方法，其是利用Tet‑on系统与转基因技术构建可以在肌肉内特异性诱导表达microRNA29a和microRNA29b1的转基因小鼠，可作为人Ullrich型先天性肌营养不良的实验动物模型，与Ullrich型先天性肌营养不良的表现相同，本发明构建的实验动物模型在生长过程中也存在严重的呼吸问题，约17％的小鼠会在断乳前由于呼吸障碍而死亡，全部转基因鼠会出现骨骼肌发育不良，为人Ullrich型先天性肌营养不良的治疗与研究提供了有力的工具。

高品质钢的冶炼典型流程为“转炉→精炼→中间包→结晶器”，冶金反应器内存在着合金-钢、钢-渣、钢-夹杂物、钢-耐材、渣-耐材、钢-空气、钢液凝固和元素偏析等反应和过程，各个化学反应“耦合”发生、互相影响。因此，有必要建立智能模型有效地预测不同反应器内夹杂物成分的变化，准确地在线了解精炼和连铸过程的工作状况，使生产全流程始终处于最佳工作状态，从而确保夹杂物的精准控制，最终提高钢产品质量的稳定性和可靠性。同时，通过模型的优化计算，可以根据不同钢种的性能需求，对钢种的生产工艺进行定制化设计。（1）高品质钢炉精炼过程夹杂物预测研究：− 精炼过程宏观流动数学模拟：计算精炼过程钢液和精炼渣的流场和温度场、夹杂物的运动，同时计算吹氩强度、钢包尺寸等因素对钢包流场、夹杂物运动和去除的影响。− 精炼过程夹杂物成分动力学：研究吹氩强度、钢包尺寸等因素对多元反应速率的影响；耦合计算 LF 炉内“渣-钢-夹杂物-合金-耐材-空气”多元反应过程夹杂物成分变化。− LF 炉内夹杂物尺寸动力学：建立夹杂物生成、长大和去除的尺寸变化多尺度模型，确定不同条件下夹杂物的尺寸变化行为，预测钢中夹杂物的数量变化和尺寸分布规律。− LF 炉内夹杂物预测模型：将夹杂物成分和尺寸动力学计算和宏观流动模拟相耦合，建立 LF 炉精炼过程夹杂物成分、数量和尺寸预测模型。（2）高品质钢中间包连铸过程夹杂物预测研究− 中间包内宏观流动数学模拟研究：计算中间包内钢液和覆盖剂渣相的流场和温度场、夹杂物运动和去除。计算开浇和换包的非稳态浇注、中间包结构对中间包浇铸过程的影响。− 中间包内夹杂物动力学研究：耦合计算中间包中“渣-钢-夹杂物-耐材-空气”多元反应中夹杂物成分变化，确定中间包内各位置的反应速率。− 中间包内夹杂物预测模型的建立将渣-钢-夹杂物-耐材-空气反应和宏观流动模拟相耦合，建立中间包过程多元反应夹杂物成分、数量和尺寸预测模型。（2）高品质钢结晶器凝固过程夹杂物预测研究− 结晶器内钢液凝固冷却过程中夹杂物行为研究：通过实验室实验研究钢液凝固和冷却过程中温度变化对原有夹杂物与钢基体的反应的影响，以及不同成分的钢液在冷却和凝固过程中夹杂物新相析出，确定温度变化对夹杂物影响机理。− 结晶器内宏观凝固和流动数学模拟研究：研究结晶器过程钢液、渣相的运动，使用融化模型研究结晶器过程凝固坯壳的凝固和形成，计算夹杂物在钢-渣界面的去除行为。− 结晶器内钢液凝固过程夹杂物动力学研究：计算铸坯凝固过程钢液成分偏析，与保护渣-钢-夹杂物反应进行耦合计算，预测铸坯中夹杂物的成分。计算夹杂物被凝固前沿捕捉行为，预测铸坯中夹杂物的数量和尺寸分布。− 结晶器内钢液凝固夹杂物预测模型的建立：通过将元素偏析、保护渣-钢-夹杂物反应和宏观流动数学模拟相耦合，建立结晶器凝固过程多元反应预测模型，实现铸坯中夹杂物成分、数量和尺寸空间分布的精准预测。（4）高品质钢制造过程夹杂物智能预测模型在工业生产中的应用− 模型的验证和优化：高品质钢制造进行全流程取样调研，对建立 LF 炉、中间包和结晶器内夹杂物反应模型进行验证和优化。− 模型应用：将建立的高品质 LF 炉、中间包