本发明公开了一种单喷头多料源生物3D打印装置及其方法，属于组织工程和生物3D打印领域。包括电机固定座，电机，主动齿轮，固定转轴，转盘合件、喷头体、单向连接阀，弹簧片和进料管连接头等结构，固定转轴安装固定，电机通过齿轮传动带动转盘旋转，转盘上单向连接阀通过2个弹簧片夹持压住，且单向连接阀与喷头体有一高度差△h，当单向连接阀转到喷头体处时，喷头体将单向连接阀顶起，并顶起钢球将喷头体与单向连接阀连通，弹簧片弹起将单向连接阀压住，同时生物材料通过进料管连接头进入，实现打印过程。通过转盘旋转可切换打印材料，实现单喷头多种生物材料的打印。其优点是：结构简单巧妙，降低成本，易于实现灵活控制，大大提高打印效率。

产品详细介绍

木质纤维素是地球上最丰富的有机物，纤维素高效酶解糖化是生物质新能源开发研究的核心前提。实验室以内蒙古特色农作物甜菜为研究对象，考察了化学组分分布特征对纤维素酶解效率的影响机理。利用数字成像技术、光谱分析技术及酶解动力学分析方法，在细胞壁水平证实木质素的再分布能够破坏纤维素与木质素间的相互作用，引起细胞壁解构，纤维素酶最大吸附量、酶解初速率、还原糖得率显著提高。研究丰富了纤维素酶促水解理论，为预处理技术的开发提供了新思路，为甜菜渣规模化开发利用提供了技术支持。

本研究通过详细分析与系统验证，发现了真菌非还原性聚酮合酶AN7909的硫酯酶结构域（thioesterase domain，TE domain），可以罕见地连续催化酯化、Smiles重排和水解等一系列非氧化反应，高效构建二芳基醚药物骨架。

集约化养殖的动物生长迅速，极易缺乏维生素，导致生产繁殖性能降 低免疫力低下，易患各种传染性疾病，为治疗疾病，抗菌药被大量使 用，导致动物机体内药物残留量远远高岀限量标准，食品安全问题令人担 忧。故及时补充维生素对增强动物免疫能力,降低患病机率,进而减少药 物残留保障畜产品健康具有重要意义。机体对常态脂溶性维生素AD3E的吸收需胆汁参与,同时受胃肠道 生理状态及采食量、日粮中脂肪含量等多因素影响，吸收率和生物利用率 低。而乳化后维生素AD3E能够被小肠直接吸收利用，在胃肠中释放后 会与肠壁迅速接触并进入肠道黏膜细胞，2h便可被吸收，不需胆汁参与吸 收率可达100% ,生物利用率在98%左右。在畜牧生产中，即使畜禽患有肝 脏疾病或有脂肪吸收障碍，脂溶性维生素的吸收也不会受到影响，这对提 升患病畜禽的体质、缩短疗程有非常积极的意义。把主要的脂溶性维生素 AD3E制成乳剂,其刺激性低、适口性好,可与水混溶,显著提高其饲喂稳定性，且减少了维生素用量提高了生物利用度，降低了养殖成本；采用饮水给药方式，使用方便；以水 为溶剂,生产成本和毒副作用降低,产品更具市场竞争力,且临床应用更安全,这对促进维生素的使用，防 治畜禽疾病保障食品安全具有重要意义。预期效益:以重庆荣昌某公司近三年在国内外维生素制剂销售额为参考，项目投产后，正常生产年份年 销售收入将达150万-200万元，五年累计销售900万元，增值税累计130.76万元，毛利润累计253.75万元， 净利润180万元，所得税享受西部大开发后按15%计算累计27万元°

厄尔尼诺现象，是赤道中、东太平洋海表温度持续异常升温的周期性气候现象，平均每2-5年发生一次，对全球气候具有重大影响。厄尔尼诺现象会造成全球不同地区的异常温度变化，以及干旱或强降雨等现象。及早并准确地预测厄尔尼诺的发生以及强度，对预防或降低其带来的全球范围内的经济、农业、社会等方面的损失意义重大。 2019年12月24日，由北京师范大学系统科学学院陈晓松教授参与指导的一篇关于厄尔尼诺预测的文章已在线发表在美国科学院院刊PNAS上，首次克服了长久以来困扰厄尔尼诺预测的“春季预测障碍” （即无法在厄尔尼诺发生的那一年的春季或更早给出准确预测），将对厄尔尼诺现象的发生，特别是强度的预测提前一年。 该文作者提出了一套基于信息熵理论的全新的方法——System Sample Entropy——用来计算厄尔尼诺区域（Nino 3.4）近海平面空气或海表温度的复杂度（包括温度随时间变化的无序性以及不同地点温度变化的同步性或相干性）。利用这一方法，作者们发现了Nino 3.4区域温度变化的复杂度与厄尔尼诺现象强度存在着非常强和稳定的线性关系，即一年内（1月1日-12月31日）Nino 3.4区域的温度变化复杂度越大，那么下一年发生的厄尔尼诺事件的强度就越大。基于这一发现，作者们提出了一套基于每年Nino 3.4 区域温度变化复杂度的大小（由该区域 System Sample Entropy 量化）来预测来年厄尔尼诺发生及其强度的方法。该方法目前成功的预测了1984至2019年期间10个厄尔尼诺事件中的9个事件的发生年份，以及24个没有厄尔尼诺现象发生的年份当中的21个，特别是对厄尔尼诺强度预测的平均误差仅为0.23摄氏度。 对于刚刚到来的2020年，基于文中提出的System Sample Entropy的方法，作者们预测厄尔尼诺将有很大概率会在本年下半年再次发生，并发展为一个中等强度甚至高强度的厄尔尼诺事件，其预测强度为1.48+-0.25摄氏度。 目前传统的厄尔尼诺预测方法只能在提前6个月范围内给出比较准确的预测，而这对于提前预防厄尔尼诺带来的一系列严重影响是非常局限的。这一新的预测方法，将对厄尔尼诺的预测时间提前到了每年一月。这对于提前采取行动，控制和降低这一现象所带来的一系列全球范围内的消极影响，将意义重大！ 此工作由德国波茨坦气候影响研究所 （PIK）樊京芳博士作为通讯作者，PIK 的Jürgen Kurths教授，Hans Joachim Schellnhuber教授以及北京师范大学陈晓松教授等参与共同完成。陈晓松教授领导的研究小组多年来一直从事统计物理和复杂系统及相关课题的研究，特别是近年来专注于地球复杂系统的动力学演化及预测。

厄尔尼诺现象，是赤道中、东太平洋海表温度持续异常升温的周期性气候现象，平均每2-5年发生一次，对全球气候具有重大影响。厄尔尼诺现象会造成全球不同地区的异常温度变化，以及干旱或强降雨等现象。及早并准确地预测厄尔尼诺的发生以及强度，对预防或降低其带来的全球范围内的经济、农业、社会等方面的损失意义重大。 2019年12月24日，由北京师范大学系统科学学院陈晓松教授参与指导的一篇关于厄尔尼诺预测的文章已在线发表在美国科学院院刊PNAS上，首次克服了长久以来困扰厄尔尼诺预测的“春季预测障碍” （即无法在厄尔尼诺发生的那一年的春季或更早给出准确预测），将对厄尔尼诺现象的发生，特别是强度的预测提前一年。 该文作者提出了一套基于信息熵理论的全新的方法——System Sample Entropy——用来计算厄尔尼诺区域（Nino 3.4）近海平面空气或海表温度的复杂度（包括温度随时间变化的无序性以及不同地点温度变化的同步性或相干性）。利用这一方法，作者们发现了Nino 3.4区域温度变化的复杂度与厄尔尼诺现象强度存在着非常强和稳定的线性关系，即一年内（1月1日-12月31日）Nino 3.4区域的温度变化复杂度越大，那么下一年发生的厄尔尼诺事件的强度就越大。基于这一发现，作者们提出了一套基于每年Nino 3.4 区域温度变化复杂度的大小（由该区域 System Sample Entropy 量化）来预测来年厄尔尼诺发生及其强度的方法。该方法目前成功的预测了1984至2019年期间10个厄尔尼诺事件中的9个事件的发生年份，以及24个没有厄尔尼诺现象发生的年份当中的21个，特别是对厄尔尼诺强度预测的平均误差仅为0.23摄氏度。 对于刚刚到来的2020年，基于文中提出的System Sample Entropy的方法，作者们预测厄尔尼诺将有很大概率会在本年下半年再次发生，并发展为一个中等强度甚至高强度的厄尔尼诺事件，其预测强度为1.48+-0.25摄氏度。 目前传统的厄尔尼诺预测方法只能在提前6个月范围内给出比较准确的预测，而这对于提前预防厄尔尼诺带来的一系列严重影响是非常局限的。这一新的预测方法，将对厄尔尼诺的预测时间提前到了每年一月。这对于提前采取行动，控制和降低这一现象所带来的一系列全球范围内的消极影响，将意义重大！ 此工作由德国波茨坦气候影响研究所 （PIK）樊京芳博士作为通讯作者，PIK 的Jürgen Kurths教授，Hans Joachim Schellnhuber教授以及北京师范大学陈晓松教授等参与共同完成。陈晓松教授领导的研究小组多年来一直从事统计物理和复杂系统及相关课题的研究，特别是近年来专注于地球复杂系统的动力学演化及预测。

中国科大阳丽华副教授课题组首度发现，当把表面带负电荷的纳米球与细菌混合在一起时，纳米球会选择性吸附到球菌表面、却不吸附到杆菌表面，而且这种基于细菌形貌选择的识别机制受熵增驱动、且普适于组成和表面化学不同的多种纳米球。基于这种物理识别机制、以及ROS极度有限的有效活性半径（不足200 nm）（图1上），研究人员猜想如果纳米球具有光动力效应，那么就可能在光照下高效清除球菌、却不干扰杆菌（图1中和底）。这一猜想得到了采用不同光动力纳米球和多种细菌所做抗菌实验的证实。相关研究成果发表在期刊The Journal of Physical Chemistry Letters 上。

相关领域院士。