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基于组学技术的黄酒酿造关键技术与装备的创新及应用
深入解析黄酒酿造机理并且创新生产技术与装备,是黄酒产业可持续发展 的必由之路。项目围绕如何科学评价黄酒麦曲质量及产品感官体验、如何高效生产优质麦曲、如何提高产品感官体验等关键技术难题等,本项目完成了基于 组学技术的黄酒酿造关键技术与装备的创新及应用。 创新要点 建立了黄酒麦曲及酒醪发酵机理解析方法,阐明酿造过程的微生物驱动力。解析了液化力、酸性蛋白酶活力、酒化力等活力形成的关键微生物,高级醇及生物胺形成代谢途径及关键微生物;通过风味组学技术解析黄酒风味物质形成及变化过程;通过培养组学技术证明微生物是麦曲活力、黄酒风味的主要来源;发现氧气浓度、温度、湿度是麦曲微生物群落结构形成的核心驱动力。全面系统地解析麦曲的各项指标,针对传统麦曲制作中环境依赖、生产效率低、品质不稳定等问题,在已有机械化制曲(国家技术发明奖成果)的基础上首次开发了智能化精准制曲技术与装备。构建了黄酒产品风味轮,阐明了关键风味物质的最适浓度范围。证明β-苯乙醇、异戊醇、异丁醇、组胺、苯乙胺以及酪胺等高级醇和生物胺是影响黄酒醉酒和醒酒的关键化合物,建立了适用于不同黄酒酵母亚株及酿造工艺的高级醇调控方法
江南大学 2021-04-13
作物秸秆高效降解生产乙二醇与丙二醇
在国内外首次采用了特殊的秸秆降解工艺,将秸秆中的纤维素和半纤维素在水体系中被特种催化剂降解为相应的五碳糖和六碳糖,该混合糖液在一定的温度和压力下被催化加氢裂解为乙二醇和丙二醇等大宗化工原料;秸秆中被溶解下来的矿物质可以制备成无机肥料;未降解的秸秆渣中可以提纯制备木质素。秸秆有效成份降解率高(≥75%)、生产成本低、过程绿色环保无污染,秸秆成份获得充分利用。经可行性研究,项目实施后可取得很好的经济和社会效益,不仅解决了秸秆的环境污染问题,而且变废为宝,可替代部分石油资源产品,具有十分重要的战略意义。
南京工业大学 2021-01-12
设施草莓支架立体栽培模式及其配套栽培技术
一、成果简介 草莓立架立体栽培是利用支架和人工基质让草莓在距地面一定高度生长发育的栽培方式。中国农业大学草莓课题组在传统的支架式栽培基础上设计了多种新型立体栽培模式,有A字型、H型、X型、双H型、手动可调节式和电动可调节式等,针对每一种模式分别设计开发研制了立体草莓栽培的灌溉系统、排水系统、栽培基质、营养液系统以及相应的配套栽培技术。以上栽培模式及其栽培技术符合都市农业背景下草莓生产优质、高效、省工、美观的发展方向,适合在观光采摘园推广。
中国农业大学 2021-04-14
“双一流”建设与教育学一流学科建设高端论坛召开
为加快推进“双一流”建设,落实立德树人根本任务,培养一流人才,服务国家战略需求,4月9日,“‘双一流’建设与教育学一流学科建设高端论坛”以线上线下相结合的方式在厦门召开。
中国高等教育学会 2022-04-11
安徽大学熊奕敏教授在《自然·电子学》发表新闻与观点文章
二维材料被认为可以取代硅基材料,成为下一代低功耗超快电子器件的基础材料,是当前材料科学的研究热点之一。
安徽大学 2022-06-01
新冠肺炎影像学AI智能辅助诊断研究
“现阶段医生需要在大量影像数据中快速诊断出新冠肺炎的病例,此外还需要诊断出病灶分布的位置、大小等来评估严重程度。”薛向阳介绍,针对临床的现实需求,团队将设计目标定位于“肺炎分类鉴别”和“关键病灶检测”两大功能,前者是为区别健康状态、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、细菌性肺炎,后者则为找到并分隔出磨玻璃影等病灶区域。针对这些需求,团队设计诊断算法模型,让机器利用模型进行训练,学习不同类型肺炎在CT影像表现上的不同特征,最终具备智能辅助诊断的能力。而这需要突破小样本学习、小目标检测等多个技术难题。“小样本学习”即在较少训练数据样本的条件下进行机器学习。在疫情发生前期,能够获取的新冠肺炎影像数据相对较少,且由于一线影像医生任务繁重,无法获得大量专家标注,因此需要算法在少量样本的条件下“自学成才”。为此,团队采用基于自迁移学习的半监督学习等技巧,使算法具备一定的“小样本学习”能力,在不增加医生标注工作量的情况下较好地提高了算法模型的普适性。由于CT影像切片中的病灶区域有大有小,且往往大中小病灶区域面积悬殊,如何使算法能同时检测大、中、小各个目标是另一大难题。团队利用神经网络的层次性特点与病灶区域的大小进行对应,“网络的底层关注细节,即小病灶区域,而网络中层到高层所关注的病灶区域则越来越大,因此模型通过不同层次的加权和融合,最终便能达到同时检测大小病灶区域的目标。”薛向阳解释道。“不过,即便有诊断‘神器’,影像科医生也是不可替代的。”薛向阳说,人是复杂的机体,病毒在不同人体内感染的反映也不一定相同。”他表示,当遇到机器未曾学习过的微小病变或疑难病例时,仍需要影像医生的经验和智慧。以解决实际问题为目标,该项目在研究过程中始终与临床应用紧密结合。无论是机器学习数据,还是测试评估数据,都来源于临床真实病例。在算法模型定型过程中,为了检验模型的准确率和泛化性,团队也利用现实疑似病例进行了测试。
复旦大学 2021-04-10
基于AI 机器学习的影像组学模型研究
2019年12月以来,由SARS-CoV-2病毒感染导致的新型冠状病毒疾病(COVID-19)在全球开始蔓延。报道显示,SARS-CoV-2感染患者的中位住院时间为10天,而武汉患者在发病10天后症状有可能加重。因此,住院时间是COVID-19临床预后的重要指标之一。 目前,CT影像学已成为COVID-19肺炎的诊断和监测工具,主要表现为磨玻璃影、实变及混合密度影。然而,现阶段的影像学研究主要集中于对病灶的定性和半定量描述,缺乏对病灶的全定量分析。因此,基于前期提出的CT定量监测COVID-19肺炎病程,团队假设在CT病灶背后的高通量影像特征“隐藏”了患者预后转归的“秘密”。 本研究纳入了兰州、安康、丽水、镇江、临夏5家新冠肺炎定点医院,自2020年1月23日到2月8日期间住院患者的临床资料和首次CT资料,所有患者经RT-PCR证实SARS-CoV-2病毒感染。至2月20日,研究共纳入31例治愈出院的患者(排除14例未出院患者和7例首次CT检查无肺炎表现患者),并将10天作为住院时长的二分类阈值。基于有限的样本量,团队将4个中心作为训练队列,另外一个中心作为验证队列。通过自动分割肺叶和半自动分割病灶,31名患者中累计分割出72个病灶。在对病灶图像预处理后,提取影像组学特征并筛选。为了研究影像组学特征的稳定性,团队使用了Logistics回归模型和随机森林模型对筛选的特征分别进行建模和验证。​结果发现,6个筛选出的二阶特征在两种不同分类器中均表现出良好的预测价值。在外部测试队列中,Logistics回归模型的AUC为0·97(95%CI 0·83-1·0), 敏感性 1·0, 特异性0·89;随机森林模型的AUC为0·92 (95%CI 0·67-1·0),敏感性 0·75, 特异性1·0。随后,研究又纳入了2月20日-28日新出院的6名患者,利用已建立的影像组学模型可以正确预测所有6名患者的住院时间。 
东南大学 2021-04-10
火山滑坡海啸的地震学快速检测方法
提出基于地震波观测的滑坡快速检测和滑动几何形态的分析方法,可服务于滑坡次生灾害的预警。       2018年12月22日因无预警海啸致使印尼苏达海峡沿岸城市437人死亡,几千人受灾。叶玲玲教授等利用印尼的宽频带地震波数据,发现此次海啸由滑坡引发,与2018年活跃的Anak Krakatau火山活动有关。相对于地震滑动,滑坡造成的地振动以低频成分为主,高频成分较少(图1),造成目前常规基于高频地振动信号的地震-海啸预警系统失效。雷达影像资料分析进一步证实海啸源是Anak Krakatau火山西南侧的滑坡(图2)。采用震源单力模型,长周期地震波观测约束滑坡平均倾角为12°;结合地震波和卫星遥感资料观测,得到滑动体积约为0.2 km3。这些参数为海啸模拟提供了重要约束。 在2018年印尼火山滑坡事件中, 地震波信号10分钟传播到整个苏门答腊和爪哇地区, 被几十个地震台接收,利用Wphase反演方法15分钟可得到有效的滑坡信息。由滑坡引发的海啸波传播速度较慢, 半小时后传播到附近的海岸带地区。因而该研究中基于Wphase方法的滑坡快速检测和滑动几何形态的分析方法可有效运用于该类型滑坡海啸预警中。
中山大学 2021-04-13
构建组学数据库助力肿瘤信号通路
建设消化系统肿瘤的大数据平台,通过整合肿瘤临床信息、影像数据、生物样本库数据、高通量生物多组学的数据,系统地构建消化系统肿瘤大数据,并结合人工智能平台进行大数据的挖掘与分析。该团队基于肿瘤大数据平台开展肿瘤临床诊疗的真实世界研究,探索肿瘤的精准诊断、预后预测和耐药分子机制 徐瑞华教授团队开始着手构建磷酸化定量数据库qPhos。通过收集已发表的定量磷酸化组数据,共整合了199071个磷酸化位点上的3537533个定量磷酸化信息,其中86%的数据来自肿瘤组织样本及相关细胞系。有关定量实验的详细信息,包括实验条件、实验所用的细胞系或样本等数据也纳入了数据库中。对每个磷酸化位点,都注释了实验验证的或潜在的上游激酶,以便理解其分子调控机制。同时,通过整合UniProt,ExPASy和DrugBank等数据库中的信息,对磷酸化位点所在蛋白质的生化特征、上游激酶的靶向药物情况进行了详细的注释,方便查询和使用。       此外,数据库中还开发了qKinAct分析模块,研究人员可以基于自己的定量磷酸化组数据分析得到相应的激酶活性相关磷酸化位点信息,进而分析异常的磷酸化信号通路。因此,qPhos是首个全面涵盖肿瘤和疾病相关重要磷酸化修饰动态水平的数据库,为研究蛋白磷酸化修饰及其动态调控提供了一站式服务。
中山大学 2021-04-13
深圳百学智慧教育科技有限公司
百学智慧教育科技于2018年8月成立于中国改革开放前沿城市——深圳。百学智慧教育科技有限公司选择以教育产业互联网作企业发展的道路,随着5G时代到来,互联网技术的成熟以及信息化的需要,市场需要有一家能够帮助教育产业升级的互联网企业。 百学智慧教育科技创始团队多为连续创业者,技术团队具有国内知名企业以及上市公司背景,致力打造资源整合以及互联网+教育生态圈多元化教育产业互联网平台。
深圳百学智慧教育科技有限公司 2021-02-01
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