本发明公开一种制备热稳定疫苗的方法，特别涉及一种联合使用基因工程和仿生矿化技术制备热稳定疫苗的方法。本发明提供一种利用基因工程技术在疫苗表面引入具有诱导无机物矿化能力的多肽的方法；(1)构建疫苗的基因克隆；(2)将多肽的核酸序列插入疫苗基因克隆中，得到重组克隆；(3)将重组克隆在细胞或大肠杆菌内表达，得到具有自矿化能力的疫苗。本发明还一种制备钙矿化上述制得的具有自矿化能力的疫苗的方法；(1)向有酸根的疫苗液加入Ca2+离子；(2)将体系进行孵育，获得磷酸钙包被疫苗。本发明通过疫苗矿化，高效地解决了疫苗运输和保存中的热失活现象，显著降低疫苗的财政支出，在新型热稳定疫苗生产中有很好的应用。

本发明提供了一种变异的 SCN11A 基因，即人类周围神经发作性疼痛致病基因 SCN11A，其特征在于该变异的 SCN11A 基因的第 673位碱基由野生型的 C 变异为 T；或该变异的 SCN11A 基因的第 2423位碱基由野生型的 C 变异为 G。本发明还提供了一种检测来源于人体生物样本中是否存在所述基因的突变方法及检测试剂盒。本发明提供的变异的人类 SCN11A 基因可用于制备人类周围神经发作性疼痛基因诊断芯片，变异的人类 SCN11A 基因所编码的蛋白质可作为治疗人类周围神经发作性疼痛的药

可以量产/n华杂棉H318是以陆地棉B0011品系为母本，转Bt/CpTI双价抗虫基因陆地棉4-5品系为父本，进行人工去雄杂交配制的杂种一代优势组合。2009年通过国家审定，同时获得农业转基因生物生产应用安全证书。该品种的主要特点：产量高：两年长江区试结果表现为子棉、皮棉和霜前皮棉亩产分别为246.3kg/666.7m2、101.9kg/666.7m2、95.5kg/666.7m2，分别为对照湘杂棉8号的104.7%、109.7%、110.5%；纤维品质优良：试验统一送样测试，长度30.3毫米，断裂

导读东北电力大学和长春理工大学研究团队开发并实现一种结合脑电图源成像(ESI)技术和卷积神经网络(CNN)的新方法，以对运动想象(MI)任务进行分类。ESI技术采用边界元法(BEM)和加权最小范数估计(WMNE)分别解决EEG的正向和逆向问题。然后在运动皮层中创建十个scout来选择感兴趣的区域(ROI)。研究者使用Morlet小波方法从scout的时间序列中提取特征。最后，使用CNN对MI任务进行分类。实验结果:在Physionet数据库上的整体平均准确率达到94.5%，分别对左拳头、右拳头、双拳和双脚的单个准确率达到95.3%、93.3%、93.6%、96%，采用十倍交叉验证进行验证。研究人员表示，他们的研究成果与最先进的MI分类方法的结果相比，总体分类增加了14.4%。研究者为验证方法的有效性，加入了4个新的受试者进行验证，发现总体平均准确率为92.5%。此外，全局分类器适应单一对象，整体平均准确率提高到94.54%。研究者表示，他们提出的结合scout ESI和CNN的方法，提高了脑电解码四类MI任务的BCI性能。系统框架图1 系统框架图系统框架如图1所示。原始数据来自国际10-10系统的64个电极(不包括Nz、F9、F10、FT9、FT10、A1、A2、TP9、TP10、P9和P10电极)，并以每秒160个样本的速度采集。根据国际10-10系统从64个通道采集原始脑电图，并使用BCI2000系统进行记录。记录的数据被分为四个独立MI任务包括左拳MI,右拳MI,双拳MI和双脚MI。首先，由于ERD在执行运动想象时在alpha和beta中不同，因此使用FIR滤波器对EEG进行了8 Hz至30 Hz的带通滤波。然后，通过计算包含正问题和逆问题的源，将传感器空间的活动转化为源空间的活动。接下来，创建scout并提取特征。研究者在运动皮层中创建了10个scout，因为我们只关心与运动相关的活动。十个scout中的每一个都代表了可用源空间中的一个感兴趣的区域(ROI)，并且是定义在皮层表面或头部体积上的偶极子的子集。左脑的scout称为L1、L2、L3、L4、L5，右脑的scout称为R1、R2、R3、R4、R5。利用JTFA从10个scout的源时间序列中提取特征。最后，利用CNN对时频图进行分离并进行分类。实验在实验中，研究人员仅使用了随机选择的十个受试者的MI trail (S5，S6，S7，S8，S9，S10，S11，S12，S13，S14)。这里用于分析的数据集包含每个受试者84次试验，每一类包含21次试验。在记录64通道脑电图时，受试者执行了不同的运动想象任务。每个受试者针对以下四个任务中的每一个执行了3轮21试验：当目标出现在屏幕左侧时，受试者想象打开和合上相应的拳头，直到目标消失。然后受试者放松。当目标出现在屏幕的右侧时，受试者想象打开和合上相应的拳头，直到目标消失。然后受试者放松。当目标出现在屏幕顶部时，受试者想象打开和合上双手的拳头，直到目标消失。然后受试者放松。当目标出现在屏幕底部时，目标会想象双脚张开和合拢，直到目标消失。然后受试者放松。为了统一数据维数，研究者选择了4s的数据，因为每次想象任务的执行时间都在4s左右。此外，脑电图任务是分开的，研究人员在实验中将左拳，右拳，双拳和双脚MI任务分别称为T1，T2，T3和T4。图2 scout命名左右运动想象的scout分别命名为L1、L2、L3、L4、L5、R1、R2、R3、R4、R5，如图2所示。10个scout每一个都被扩展到40个顶点，每个顶点只有一个源。L1区域对应40个信号，其他scout也一样。在计算了来源后，研究者在运动皮层中创建了十个scout，如图3所示。图3 创建10个scout使用ESI计算十个受试者(S5、S6、S7、S8、S9、S10、S11、S12、S13、S14)每次试验的四个任务(T1、T2、T3、T4)的源。对于这四项任务中的每一项，每个受试者每次都要进行7次测试(#1，#2，#3，#4，#5，#6，#7)。展示了第一个步的10个被试的10个scout的4项任务的来源。然后提取10个scout的时间序列进行进一步分析。特征提取在计算源之后，研究人员在运动皮层中创建了包含40个源的10个scout，并提取了scout的时间序列。如图4所示为提取R5 scout时间序列作为示例。图的右边显示了R5 scout的时间序列。本文利用小波变换从scout时间序列中提取特征。图4 提取R5 scout时间序列作为示例在这项研究中，研究者提出利用CNN来解决运动想象任务分类的问题。该模型基于Schirrmeister等提出的Deep ConvNet架构，该网络模型由一个六层卷积网络组成，其中两个最大池层和三个全连接层，如图5所示。图5对于Physionet数据库，研究者首先采用Deep ConvNet架构，包括四个卷积层、四个最大池层和一个全连接层。在实验中，研究者依据经验使用两个最大池化层。并尝试了不同数量的卷积层和完全连接层。时频图利用Morlet小波方法得到了scout的特征。对于每个任务，R5 scout的时频图如图6所示。包含时间和频率互补的时频分析方法提供了时域和频域的联合分布信息，清晰地描述了信号频率与时间的关系。图6 R5 scout的时频图显然，只有部分时频映射是红色的，表明每个任务只对特定的频率和时间敏感。由于图的数量比较大，研究者使用CNN来选择和学习这些图中最基本的特征。研究人员随机选择了几个样本，并将一些特征图可视化，作为MI任务的学习表示，如图7所示。图7为了获得有效的结果，将数据集分为90％作为训练集，其余10％作为测试集。首先，将十个受试者的数据集（总共19320个样本）分为17388个样本以训练所提出的CNN模型，以及1932个样本以验证模型的有效性。在实验中，研究者还选择了另外四个受试者的数据集以增加数据集的规模(27048个样本)，其中24343个样本是训练集，其他样本是测试集。在选定的scout上对所提出的CNN架构进行了十次训练和测试，以验证所提出模型的鲁棒性。图8(a)显示了10个scout中每个的全局平均精度。图8 统计结果R5的全局平均精度最高，达到94.5%，而L2的全局平均精度最低，为91.3%。对应L1、L3、L4、L5、R1、R2、R3、R4的整体准确率分别为92.4%、92.5%、93.6%、91.9%、93.0%、91.8%、92.1%、92.6%。所有scout的总体精度均在91%以上，标准差均在0.20%以下。图8(b)显示了十个scout中每个scout四个MI任务的组级统计结果及其标准差。一般来说，R5表现的要比其他的好，而L2在迭代2000中表现最差。标准差较小，说明这些精度更接近平均值且稳定。图9 统计结果图9(a)显示了带有标准差的混淆矩阵，说明了group level分类结果。T1、T2、T3和T4的全局平均精度峰值分别为95.3%、93.3%、93.6%和96.0%。R5 scout的四个MI任务中的每一个都如图9(b)所示。通过改变训练集和测试集顺序的10次试验，确定了scoutR5的性能，结果如图10(a)和(b)所示。在10次试验中，scout R5的T1、T2、T3、T4的平均准确率分别为93.3%、93.8%、94.2%、94.1%。换句话说，四个任务中每一个的平均准确率都超过了93%。全局平均准确率为93.7%。10次试验结果表明，该方法对scout R5的分类效果较好。从以上结果可以清楚地看出，R5 scout在四种MI任务的分类中扮演着最重要的角色。因此，选择R5对四个MI任务进行分类。图 10图11. (a)是不同模型的全局平均准确性的比较。可以发现，该研究提出的模型可以达到最大的精度。从图11. (b)不同模型的ROC曲线可以看出提出的模型比其他模型表现更好。©不同模型T1上的精度比较。(d)不同模型T2的精度比较。(e)不同模型T3的精度比较。(f)不同型号T4的精度比较。图11 不同模型的精度比较结论东北电力大学和长春理工大学研究团队开发并实现一种结合脑电图源成像(ESI)技术和卷积神经网络(CNN)的新方法。该方法可以对运动想象(MI)任务进行分类。实验结果表明，他们的研究成果与最先进的MI分类方法的结果相比，总体分类增加了14.4%。研究者加入了4个新的受试者进行验证来验证方法的有效性。研究者表示，他们提出的结合scout ESI和CNN的方法，提高了脑电解码四类MI任务的BCI性能。论文信息：A novel approach of decoding EEG four-class motor imagery tasks via scout ESI and CNN

基于SHERRY方法的转录组测序建库流程如图1所示，样本可以来自裂解的单细胞或bulk RNA；RNA分子经过oligo-dT 引物的反转录后，RNA/DNA杂合链可直接被Tn5转座酶打断（图中灰色的波浪线及直线分别代表RNA及DNA分子）；在Tagmentation之后，转座酶会在杂合链两端加上adaptor接头，进行之后的建库PCR扩增。　基于100pg的RNA起始量，SHERRY表现出了高的read匹配率，同时可检测出近9000个基因，其中72%的基因可在三个重复样本中检测出，可重复性较好。与目前普遍应用于单细胞转录组测序的Smart-seq2技术相比，SHERRY与其建库质量不相上下，并且具较低的GC bias。此外，SHERRY整个流程仅需要5个步骤，且可在一个管子中完成，整个时间仅约4小时，其中手工操作时间不到半小时。相比之下，Smart-seq2整个耗时约为SHERRY二倍的时间，且需要一些前处理等操作；此外，包含十个步骤的NEBNext方法则需要更加多的实验室操作和时间成本。值得一提的是，在成本方面，SHERRY方法仅为其他两种方法的五分之一，将大大节省实验成本。

开发了一个高效的捕获RNA结合蛋白双链RNA底物的建库测序技术（irCLASH）以及后续的一整套生物信息学分析方法；首次在转录组水平上系统地绘制了人类ADAR蛋白的内源双链RNA底物图谱；揭示了决定ADAR结合效率和编辑效率的底物特征和ADAR结合长双链RNA的体内模型。       该研究利用irCLASH技术系统构建和分析了人类ADAR1、ADAR2及ADAR3的双链RNA底物图谱，发现与之前根据计算推导的研究设想不同，ADAR具有大量的、长距离的双链RNA底物。该研究发现不完全互补配对的底物与ADAR蛋白也有很好的亲和度，特别是ADAR2家族成员。研究还进一步揭示了决定ADAR结合效率和编辑效率的底物特征。irCLASH测序技术及后续的整套生物信息学分析方法的开发为研究双链RNA结合蛋白的内源底物提供了新的工具。同时，该研究揭示的ADAR与底物相互作用及催化特性为研究人员开发高效的RNA编辑工具提供了资源宝库及改进方向。

近年随着测序技术的不断完善，生物领域积累了大量基因组、转录组、表观组学数据。怎样有效利用这些数据挖掘生物学新知识，是研究工作者在大数据时代面临的挑战。该研究以DNA甲基化测序数据入手，探索了大数据挖掘揭示生物学新知识的研究之路。翟继先课题组重新分析了公共数据库中来自不同实验室的约500余组Col-0型拟南芥DNA甲基化数据：通过比较单个突变体和多个野生型，鉴定了每个突变体中高置信度的DNA甲基化差异区域，进而分析了不同突变体间DNA甲基化差异区域的重合度，揭示控制DNA甲基化相关基因之间的联系。

揭示了LIF在胰腺肿瘤发生中的重要生物学功能，并且表明其成为有效的治疗靶标以及肿瘤诊断标志物的光明前景。基于该项研究所开发的整合蛋白质组学分析策略，为更好地理解肿瘤微环境中的细胞间信号转导网络提供了新颖的系统水平研究工具，为探寻胰腺癌治疗和诊断的分子靶标提供了重要可靠的线索。 基于本研究发现的LIF在胰腺癌中的关键性作用，加拿大Northern Biologics公司将胰腺癌纳入其anti-LIF·I期临床试验中，并将胰腺癌作为重点适用病症进行测试。 田瑞军课题组在过去五年时间里，开发了一系列新的生物质谱和蛋白质组学分析新策略（PNAS, 2015, 112, E1594; PNAS, 2018, 115, E8863; Anal. Chem., 2018, 90, 5879; Anal. Chem., 2018, 90, 12574; Anal. Chem., 2017, 89, 9407; Anal. Chem., 2016, 88, 4864），并在创新药物发现、癌症靶点和标志物开发、肠道微菌群宏蛋白质组分析和干细胞蛋白质组分析等方面实现了系统地应用。

揭示了拟南芥转录因子AUXIN RESPONSE FACTOR 2（ARF2）和PHYTOCHROME-INTERACTING FACTOR 5（PIF5）（以及PIF4）直接互作，控制植物ABS3介导衰老途径的转录重编程的分子范式。

一种激光器组的控制方法及其系统，属于外差干涉测量领域， 解决现有多台激光器构成的外差式干涉仪中激光束差频与功率不稳定 的问题，使激光器间的差频维持稳定的同时抑制激光器功率衰减，从 而提高测量设备性能。本发明的控制方法，包括初始化步骤、实时检 测步骤、稳频控制步骤和功率控制步骤；本发明的控制系统，相应包 括初始化模块、实时检测模块、稳频控制模块和功率控制模块。本发 明能够实现实时频率反馈控制，使激光器间的差频维持稳定的同时抑 制激光器功率衰减，以满足高时间精度的测量需求；所涉及的装置结 构简单，确保了