该器集消泡、过滤和贮血为一体。由空量1500m透明外壳、小盖、5个接头和一次成型的圆筒体带螺纹可旋转，三处带螺纹的大盖，双层消泡网，40μm隔层、180μm过滤网组成，一次性应用，并配专用支架。1．II型和93型共发行3万5千个，统计3800例及专家鉴定综合分析认为“可有效地滤出各种固、气体微栓，可减少‘灌注肺’和‘脑部严重并发症’发生，优于国内外一层过滤

1973年我校克山病研究室在陕西省黄陵县店头镇进行克山病的病因和防治研究，在祖田医学经典著作《难经》“损其心者，调其荣卫”。在治则指导下，以“荣心扶正”立论，于1975年冬用自拟的中药复方煎剂治疗克山病，取得一定疗效，在此基础上研究了该复方对异丙基肾上腺素引起大鼠心肌坏死的防治作用。又历经8年研制，于1995年3月获准卫生部颁发的新年药证书（95）卫药证字Z-22号，被正式命名为心荣口服液，为国家提供了一个抗心肌损伤新药。

在脊柱外科临床治疗中，进行脊柱稳定性重建时，对生物材料的需求巨大。鉴于NBA/CDACP复合材料的优良性能，我们将该复合材料用于研制脊柱重建内植物，拟完成以下主要研究目标和任务： 1）设计制备NBA/CDACP复合材料脊柱内植物产品（脊柱椎间融合器、人工椎体、人工椎板），并进行产品的生物力学研究； 2）完成NBA/CDACP复合材料脊柱内植物产品的动物实验； 3）完成NBA/CDACP复合材料脊柱内植物产品的临床应用研究； 4) 培养2-3名生物纳米材料临床应用研究方面的科研人才和研究生，在国内外发表约5篇相关科研论文，申请2项国家专利，3项省内专利； 5) 初步建立活性纳米复合生物材料及制品的标准动物实验和临床应用研究程序和模式，初步形成该类材料和制品的行业评价标准，为将来制定国家标准奠定基础； 6）临床应用研究完成后，将该产品向国家申请生产许可证，进行批量生产，进行临床推广使用。

重组人纤溶酶原激活剂是由转基因动物（兔、羊）乳腺生物反应器生产的一种新颖溶血栓药，具有成本低、产量高、产物活性高的特点。目前，已经获得了高效表达（rhPA）的转基因兔和羊，并从中提取获得纯品，体内和体外的初步药效试验表明， rhPA 的溶栓活性是现有同类药物的 20 倍（体内）至 200 倍(体外)，具有极高的开发价值。

一、成果简介 目前，我国兽用细胞疫苗制备工艺主要使用转瓶进行，培养的细胞密度、抗原低，生产工艺落后，与国际上兽用疫苗生产水平存在较大差距。针对上述疫苗制备过程中存在的技术瓶颈结合我国狂犬病的流行情况，该项目使用与中国狂犬病毒街毒同源性最高的中国本土狂犬病疫苗毒株CTN-1株，采用微载体悬浮培养技术开发出了具有我国自主知识产权的狂犬病灭活疫苗。该项目已完成狂犬病毒微载体发酵培养技术平台的建立，并以之为基础研制出铝佐剂犬狂犬灭活疫苗(商品名：瑞倍尔安)，

利用稀土元素有未充满的 4f 壳层和 4f 电子被外层电子屏蔽的特性，将稀土铝酸盐基质移植到聚合物基体中，生成具有夜光性的蓄光型纺丝液，所纺出的纤维在受光时捕集激发态电子，停止光照后持续的发光跃迁。该项目得到了国家“863”计划和国家自然科学基金的资助。稀土夜光纤维是以纺丝原料为基体，添加长余辉稀土铝酸盐发光材料，经特种纺丝制成夜光纤维。该夜光纤维吸收可见光 10 分钟，便能将光能蓄贮于纤维之中，在黑暗状态下持续发光 10 小时以上。夜光纤维色彩绚丽，且不需染色，是环保高效的高科技产品。该纤维及其织物可广泛应用于建筑装潢、交通运输、夜间作业、日常生活及娱乐服装等领域。 目前，本研究室研发的夜光纤维已成功实现产业化，并得到企业，社会的广泛好评，取得了良好的经济和社会效益。 关键技术 （1）采用高温固相法控制制备不同色光的高效储能稀土夜光材料； （2）通过表面改性和功能助剂的双重作用实现夜光材料在不同基体材料的均匀分散； （3）通过复合纺丝技术制备不同色光的夜光纤维，同时保证其力学性能； （4）只需吸收紫外光或可见光 10 分钟，便可持续 10 小时以上发光。 知识产权及项目获奖情况 发表学术论文 30 余篇；申请专利 15 项，授权专利 3 项；所获奖项： 2005 获得江苏省科技进步二等奖，2013 年获纺织工业协会科技进步二等奖， 2013 年获中国商业联合会科技进步一等奖。 4 项目成熟度 实现产业化生产。 5 投资期望及应用情况 目前已与部分企业合作，将夜光纤维应用于玩具、服装等领域。 

本项目针对人工速生林木材密度小、强度低的特点，研究开发出木材化学改性与干燥一体化工艺技术及装备。本技术能够大幅度提高速生材性能，同时解决了常规木材改性技术中改性剂浸透困难、环保性差，改性材功能单一、尺寸小，无法满足工业生产要求等问题；解决了传统木材改性技术工艺“先干燥-再浸渍处理-再二次干燥”的能耗高的问题。本项目技术获国家发明专利授权2项，已在多家企业应用。

新冠肺炎常规通过病史、CT等进行病情评估，但重症病房应用超声不便，还需要评估重症患者的心脏等多器官，然而操作者绝大多数不是专业超声医生，这为如何在治疗重症患者的过程中更好地发挥超声的作用提出了难题。深圳国际研究生院袁克虹团队与深圳华声医疗技术股份有限公司合作，用人工智能技术赋能5G超声设备，增添采集心肺关键标准切面的导航以及关键参数的自动测量等功能，辅助医生对重症病人进行动态评估和治疗。 袁克虹团队与深圳华声医疗技术股份有限公司1月中旬组成研发团队，在已有合作工作的基础上，针对新冠肺炎重症患者临床超声的迫切需求开展联合攻关，半个月就获得了较好的成果。该技术从2月初开始在武汉协和西院等多家医院使用，在一定程度上辅助了医生对重症患者进行疾病的动态评估和治疗指导。 目前该技术正由国家感染性疾病临床研究中心（深圳市第三人民医院）牵头开展进一步研究，将完善和改进现有功能，优化远程诊断流程，实现超声为医生治疗重症患者提供更智能、更可靠、更专业的帮助。

动物捕食植物种子（下称种子捕食）是动植物协同进化的重要方面。动物捕食植物种子可影响植物种群更新和繁衍；植物通过调节各种性状，如种子大小、蛋白质含量，调节动物捕食行为。植物性状对种子捕食调节能力的评估对理解动植物协同进化具有重要意义。 因此，建立一种用于种子捕食追踪的人工种子系统，对于种子捕食追踪及相关研究，理解动植物协同进化，促进野生植物尤其是珍稀濒危植物保护具有重要的作用。

本成果采用最新的深度学习和分子模拟算法，结合新一代分子特征化方法，开发了多种计算机模型，可用于药物开发中的多个阶段，为药物的快速设计开发提供一个完整的基于人工智能的解决方案。成果：1.药物毒性预测方法：传统的化合物毒性检测技术一般需要使用生化试验、细胞实验、甚至动物模型，这些方法不仅耗费大量时间，而且成本很高。使用计算模型进行有机化合物的毒性预测，所需投入较少，但产出巨大。特别是基于化合物的物理化学和结构特性的计算模型，甚至能够在化合物合成之前就对其进行预测，大大提高了效率，使其越来越受到欢迎。在进行体外和体内试验之前先使用计算机模型对化合物进行大规模的毒性筛选，能够更好地解决候选药物具有毒性的问题。我们建立了一套新的基于多种分子指纹和机器学习算法的化合物毒性预测集成学习算法，运用此集成学习算法建立了新的有机化合物致癌性、致突变性和肝毒性预测模型。我们分别建立了名为CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性预测)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突变性预测)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性预测)的预测服务器，这些服务器能够为使用者提供更高效更便捷的预测技术服务。自2017年服务器发表起，我们已为国内外药物分子设计研究者提供了5000多次共计超过20多万个化合物的毒性预测服务。在有机化合物毒性预测研究方向，我们主要完成了化合物的细胞毒性、心脏毒性、生殖毒性、血脑屏障透过性、水生生物毒性预测模型，以及糖尿病早期筛查模型的开发，正在进行P450酶阻滞剂性预测模型、基于图神经网络的毒性预测算法研究、基于分子对接的化合物毒性预测研究等。相关研究成果已发表多篇学术论文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次数80，ESI 1%高被引论文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.）致癌性预测服务器首页致癌性预测结果页相关综述对本服务器的介绍RF-hERG-Score预测药物引起的hERG相关心脏毒性2.药物设计方法：在计算机上对药物靶点和药物分子的结构和活性建模，计算药物与靶点之间的相互作用关系，从而设计出具有治疗作用的药物。计算机辅助药物设计可以为药物设计各阶段的实验方案提供有意义的指导，减少需要通过实验评估的候选药物的数量，从而加快新药研发速度。我们应用分子对接、分子动力学模拟、自由能计算、机器学习等方法研究流感病毒等重要疾病的计算机辅助药物设计、并开发更有效的计算机辅助药物设计方法。在计算机辅助药物设计研究我们主要完成了流感病毒M2质子通道蛋白抑制剂虚拟筛选方法研究，正在进行先导化合物生成模型研究、基于机器学习的虚拟筛选打分函数算法开发、SARS-CoV-2病毒S蛋白与受体相互作用及药物设计研究。特异性重打分函数显著虚拟筛选性能显著较高筛选出两个候选抑制剂3.药物靶点识别方法：长非编码RNA（lncRNA）是一种长度在200nt至100,000nt之间的非编码RNA，是转录物的主要成分。研究表明lncRNA在许多生物学和病理学过程中起着重要作用。lncRNA起作用的重要途径是与其靶蛋白结合。lncRNA-蛋白质相互作用的实验研究需要大量资源。累积的实验数据使得通过计算方法预测lncRNA-蛋白质相互作用成为可能。我们使用各种数学建模和机器学习方法开发了几种用于预测lncRNA-蛋白质相互作用的新模型。这些模型命名为：RWLPAP（随机游走），LPI-NRLMF（邻域正则化逻辑矩阵分解），IRWNRLPI（集成随机游走和邻域规则化Logistic矩阵分解），LPI-BNPRA（双向网络投影推荐算法），LPI-ETSLP（基于特征值变换的半监督链路预测），HLPI-Ensemble（集成学习）。在交叉验证中，我们的模型获得了较好的预测性能。lncRNA-蛋白质相互作用预测模型的性能比较lncRNA-蛋白质相互作用预测服务器相关软件著作权：