水产品加工时通常产生大量的副产物（鱼鳞、鱼皮、鱼骨等），这些副产物中含有较丰富的胶原蛋白和钙等成分。目前水产品加工的副产物大多没有得到有效的开发利用。本项目在农业部和国家自然科学基金项目的支持下，以水产品加工副产物（鱼鳞、鱼皮、鱼骨等）为原料，利用定向生物酶解、分离提取和干燥等技术开发了鱼蛋白多肽、鱼骨蛋白多肽、鱼骨多肽钙粉、鱼体生物保鲜剂等系列产品。该项目已授权和申请国家发明专利2项。 技术指标 鱼蛋白多肽：采用生物酶解技术开发的具有特定功能的多肽，有降血压作用的降血压多肽粉，有抗氧化作用的抗氧化多肽粉，产品多肽达50%以上；鱼骨多肽钙粉：产品中有机钙含量达到15%以上，多肽含量为30%以上；鱼体生物保鲜剂:通过生物酶解开发的一种生物保鲜剂，可广泛地应用于鱼产品的保鲜及鱼肉制品的抗氧化作用。 投资预算及效益分析 通过该项目的实施，使目前基本没有得到有效利用的水产品加工副产物（鱼鳞、鱼皮、鱼骨等），经过加工后每吨副产物产值达到16000多元。建立年处理1500-3000吨动物副产物加工项目需要设备投资500-700万元，厂房3000-4000平方米（根据具体产品类型和生产规模而调整）。

本项目属于肿瘤靶向药物的体外药敏检测，是基于化学靶向药与其靶蛋白在细胞死亡时也可结合的特性，设计并合成特异性发光基团与靶向药连接，得到一系列候选探针，经细胞筛选、裸鼠荷瘤切片共定位、人源病理样本孵育验证，筛选获得靶向药探针。将探针与患者活检样本共孵育后，通过检测其荧光分布及强度即可直接得知患者对该靶向药的敏感程度，从而给予患者更加精准的给药建议。该技术检测耗时短、结果准确、方法便捷、易于推广，能够与基于大数据的基因检测技术形成很好的互补融合，帮助临床医生为患者制定出更加精准的诊疗方案。 技术创新点： 该探针能够实现将靶向药与患者活检样本的结合情况进行原位显色并相对定量，其荧光的分布及强度直接提示患者对该靶向药的敏感程度，目前国内尚无其他技术能够实现。该技术能够弥补基因检测只能从基因水平间接预测药物敏感度的不足，给出的结果更为准确和个性化。目前我们已合成并检测了包括 3 种肺癌靶向药探针在内的 6种探针，项目一期预计合成国内已上市的 6 种肺癌化学靶向药的全部探针。 市场应用前景： 近年来精准医疗行业的发展愈发蓬勃，2016 年其国内市场估值已达百亿。精准医疗大致分为精准诊断和精准治疗两大板块，目前精准诊断一般依靠间接法或直接法。间接法主要通过基因及表观遗传学检测和大数据分析，对同一亚型的患者给出相同的诊疗方案，其准确性强烈依赖于基因检测的准确性及大数据库的完善程度。一代 Sanger测序虽成本较低易于普及，但只能检测单基因突变，且灵敏度较低、检测耗时长、工作量大，无法满足庞大的测序需求；二代测序 NGS 具有通量高、敏感度强、能够获得未知突变信息等优势，但其仪器和试剂要求极高价格昂贵，且能够准确解读数据的科研人员十分稀缺。同时，基因检测不能检出基因表达过程中旁路对于待测基因表达的影响，将直接导致给药建议有误差。直接法主要是肿瘤药敏技术，如 MTT比色法、ATP 荧光检测法等，需要依托原代肿瘤细胞培养技术，该技术由于巨大的个体化差异，成功率很不稳定，使得该类技术普及困难。 基于以上情况，开发一种更加精准敏锐且操作便捷、易于推广的肿瘤精准给药筛查技术，是十分有必要的。该技术能够与现有的精准诊断技术形成强有力的互补，能够帮助临床医生更好地为患者制定治疗方案，为患者争取更大的生存机会，为国内精准医疗行业的发展提供一个全新的思路。 合作方式： 融资共同开发，优先与第三方检测机构进行合作。鉴于技术保密性，暂未申请专利。

本项目获 2018 年中国轻工业联合会科技进步奖一等奖柠檬酸是一种重要的三羧酸类化合物，广泛应用于食品、医药、化工等领域，是当前世界上产量和消费量最大的食用有机酸，是世界第二大发酵产品。虽然发酵法生产柠檬酸起步较早，但目前其生产技术仍存在问题，如发酵种子培养周期长、活力低；发酵菌种影响柠檬酸合成的生理、代谢特性认识有限；传统同步糖化发酵工艺原料利用不充分；柠檬酸提取过程能耗高，废水有机物浓度高、处理难度大等。因此，本项目在江南大学刘龙教授带领下实现了传统的技术升级和转型，实现绿色智能化生产。获 2018 年度中国轻工联合会科技进步一等奖。 主要创新内容及技术突破： 1、建立了结合超声波诱导孢子快速萌发与种子糖化酶水平表征的移种策略， 发酵强度由 2.55 g·L-1·h-1 提升至 2.85 g·L-1·h-1（提升幅度 11.8%）； 2、进行了柠檬酸发酵生产菌株的系统生物学分析，发现发酵后期的低 pH 环境可激活柠檬酸合成相关基因的表达，葡萄糖作为效应物可激活其转运蛋白的表 达； 3、强化同步糖化发酵方式，利用葡萄糖模糊预测模型结合糖化酶阶段添加的策略补偿发酵中后期 pH 急剧降低导致的葡萄糖供给速率不足，中试规模发酵强度进一步提升至 3.15 g·L-1·h-1，残总糖由 19.2 g·L-1 下降至 13.2 g·L-1（下降幅度 31.3%）； 4、应用模拟移动床实现了柠檬酸发酵液连续分离提纯及废水资源再利用，在实现了清洁化生产的同时柠檬酸收率达到 98%，较传统钙盐法提高 5%。 

针对风味成分、香精油类普遍存在的易挥发、易氧化损失等特性，本实验室 采用纳米乳化体系，在提高这两类物质稳定性的同时，进一步提高风味成分和香 精油类物质的水溶解性，并通过乳化体系的构建达到风味物质的控制释放效果。 同时，对于具有抗菌性的香精油类，提高并延长抗菌特性，可作为食品级抗菌剂，在食品体系中广泛应用。本技术加工手段温和，过程中无污染，非常适用于食品 中风味成分和香精油类物质的深加工，提高产品附加值。以薄荷油为例的微乳化 产品，储藏期间粒径保持在 20 nm 左右，常温储藏 12 个月有效成分保留率分别 达 98.2%和 97.6%，损失率小于 10%。 

复杂非线性滞后动力系统分析与综合问题是控制领域研究的热点和难点。本项目主要取得如下创新成果： 1、非线性滞后动力系统的鲁棒控制。主要研究状态信息延迟下非线性系统的鲁棒控制问题。通过构造李雅普诺夫函数和泛函，很好地解决了一直以来困扰控制领域的严格反馈结构非线性滞后控制难题。对于一般结构的非线性系统，提出了反馈控制设计框架，克服了现有文献关于滞后项的强假设条件。  2、非线性关联滞后大系统的分散协调控制。提出了强非线性关联环节下大系统的分散自适应反馈控制器设计方法，解决了非匹配模型跟随控制难题，为强耦合滞后大系统的分散控制问题提供了完整的解决方案。 3、滞后系统智能控制和网络化系统控制设计。提出了非线性滞后系统的无记忆智能控制设计理论与方法。给出了非对称网络环境下遥操作系统的控制器设计方法，建立了网络环境参数、控制器参数和系统性能的显性表达式。 4、应用基础研究：提出了化合反应系统的控制器设计方法，同时构建了工业无线网络控制平台。 研究成果在大型高炉建模与节能减排优化控制、恶劣工业环境下无线网络化控制、物联网、网络化机器人远程控制等领域得到了初步应用。

本成果针对城市水电气热等综合能源数据来源广泛，结构复杂，且与用户、时间、空间信息关系紧密的特点，构建了高性能综合能源数据分析平台，提出了细粒度的能源数据分析理论框架及方法，并将其应用于智慧城市建设。

三维颅颌面部成像仪及诊断分析系统，解决传统口腔临床面临的基于二维图像颅面测量丢失深度信息的问题。 系统基于立体视觉原理，开发高效、准确（精度<=0.1毫米）的三维面部成像仪，获取真实的面部软组织立体表面数据，结合高精度CBCT（Cone Beam Computed Tomography，锥体束计算机断层）图像，融合包含颅颌面部和口腔等软硬组织模型，重建出真实感三维颅颌面部数字模型。 同时，系统完成基于三维成像设备的临床三维颅颌面部测量诊断分析系统，提高颅颌面畸形、性别分析、颅面生长等临床诊断水平。 本研究结果为正畸科、正颌外科临床定量化手术设计、术后疗效评价提供新的技术方法，为正畸和正颌外科教学培训、多学科会诊及远程会诊提供新的工具，并为进一步的口腔虚拟手术及整形美容业的手术计划研究提供测量和规划工具。 三维颅颌面部成像仪及诊断分析系统，是牙颌数字化诊疗修复的基础系统。据不完全统计，我国口腔医疗机构总数超过 12 万，其中民营超过 4 万家。按照以上数字计算，我国口腔医疗数字化仅三维颅颌面部成像仪及诊断分析系统或同类产品就存在巨大的市场空间，若以目前市场产品价格估计，市场需求至少在 2000 亿以上。三维颅颌面部成像仪及诊断分析系统的应用和推广是推动口腔正畸修复的重要保障，具有巨大的市场空间，但鉴于国内在这方面的研究还不成熟，依然没有国产的能够投入临床的成熟产品，所以该系统的推广具有重要的经济意义和现实意义。

大数据应用的多样化 需要的计算模型、数据模型多样化； 目前每类模型需要单独的开源系统来支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，Flink，Spark，Tensorflow等）。 多系统导致大数据分析平台非常复杂、效率低下。研究目标：研究和开发面向新型多计算模型融合架构的、高时效、可扩展的新 一代大数据分析支撑系统与工具平台FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。针对目前大数据分析平台复杂、效率低下的痛点，该系统具有三个 方面的优势：首先，这套系统采用融合架构，一方面实现关系、图、键 值、文档等多种数据模型的高效融合，另一方面实现批处理计算、流计 算的深度融合，并可以通过SQL扩展语言来进行多模型的统一查询，实现高效的跨模型查询。其次，对于复杂系统来说，时效性非常重要，这 套系统采用融合架构提高效率是实现高时效的基础，更重要的是，我们 对大数据分析从数据到用户进行了端到端的全栈时效优化。最后，对于 大数据应用来说，系统扩展性非常重要，本系统在资源层、存储层和计 算层进行了全面的扩展性优化。下面在融合架构、高时效和可扩展这三 个方面，分别详细介绍FAST系统的三个主要亮点。融合架构FAST系统的第一个亮点是融合架构，我们在技术方面的创新主要包 括多数据模型融合和多计算模型融合两方面。多数据模型融合：设计和研发了多模型数据管理与查询引擎，支持关系、图、键值、 文档等多种数据模型，实现了查询解析、查询优化、元数据管理、数据 分布等功能，将多种数据模型进行统一管理和深度融合。同时扩展了SQL语言，通过统一的查询接口支持对关系、键值、图、文档等数据进行独立访问或者跨模型查询。经过试验，多模型数据融合查询，比Spark 2.3.4的查询时间能平均减少70.7%。目前spark等现有系统还需要手工编程方式来实现跨模型查 询，所以FAST系统在易用性上也表现良好，降低使用门槛，提高开发效率。多计算模型融合：在计算层实现了最常见的批处理计算和流计算深度融合，批流融合的核心方法是在系统内部实现批和流的统一表达，批是对有限数据集 的运算，流是对无限数据流的计算，我们设计了UCollection结构对批和 流数据进行统一表达，通过识别的bounded标志，来确定是批、流、或批流融合。有了统一表达，可以开展一系列融合优化来提升系统性能。 并且对上通过Unified API统一用户的批、流接口，实现二者在编程范式上的统一表达。对于批流混合的计算，融合架构系统的查询延迟比Flink 1.4.2能减少57%，吞吐量平均可以提升到6.72倍。高时效FAST系统的第二个亮点是高时效，即缩短大数据分析的时间消耗， 提高效率。由于大数据分析平台是一个非常复杂的系统，为了做到高时效，系统不能存在性能短板，因此需要对大数据分析的整个过程进行端到端的全栈时效优化。如图中所示，自下而上，需要在多模态存储、批流融合、机器学习、人工操作各层都进行优化。对于多模态存储，面向应用负载和异构硬件特征进行自适应优化；对于批流融合计算，在统一表达基础上，进行系列融合优化技术， 包括DAG优化、迭代优化、部署优化、操作符优化等；在机器学习层面，进行模型优化、消息优化、梯度优化、概率优化 等来提高时效；而且我们也考虑到大数据分析过程中用户人工操作的时效性问题， 通过智能地进行大数据分析方法和模型的推荐，来缩减人工操作的 时间。可扩展FAST系统的第三个亮点是可扩展，由于大数据应用规模很大，数据增速快，对系统可扩展性的要求非常高，为此我们在系统的资源层、 存储层和计算层进行了全面的扩展性优化。在资源层，系统都部署在云计算的虚拟化资源之上，利用了云计算资源的弹性机制进行系统扩展。并在系统中实现了可伸缩调整模块， 能实时监控软硬件系统的状态，按照应用需求来自适应地进行弹性伸缩。在存储层，分布式存储系统扩展性的关键在于分布式共识和一致性 协议（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等进行Raft的扩展优化。在计算层，我们扩展了机器学习模型的参数规模，使系统可以支持 到百亿级别的超大规模机器学习模型训练，并且性能方面有明显提 升。亮点成果：融合架构大数据分析平台目前已经在阿里巴巴双十一进行示范应用。 从2020年11月10日至11月16日一周的时间，在阿里的生产环境中，研发 的系统一直连续稳定运行，基于淘宝和天猫的实际用户信息进行大数据 分析，综合运用了本系统的存储、计算、机器学习等多个模块的能力， 累计进行了184亿件商品推荐。同时在双十一期间，基于智能交互向导技术，也面向电子商务应用 的卖家提供了“生意参谋”应用，基于大数据分析，帮助卖家分析产品 销量变化的原因，以及促销的有效手段等。

三维颅颌面部成像仪及诊断分析系统，解决传统口腔临床面临的基于二维图像颅面测量丢失深度信息的问题。 系统基于立体视觉原理，开发高效、准确（精度