本发明公开了一种检测TNF?α的光电免疫传感器及其制备方法和应用，光基底电极表面依次经GO?PTC?NH2溶液、anti?TNF?α溶液修饰，所述基底电极为玻碳电极或氧化铟锡半导体电极。本发明利用GO?PTC?NH2纳米复合物制备光电免疫生物传感器用于肿瘤标志物检测的方法，与传统的酶联免疫吸附以及PCR等方法相比具有操作简便、技术要求低、反应迅速的特点，所使用的光电探针摒弃了传统金属材料等的光腐蚀等弊端，稳定性较好且负载量大，功能化基团多，便于修饰。

该研究发现RNA病毒感染宿主细胞可诱导表达一种新型自噬受体CCDC50，该自噬受体通过识别K63型泛素化修饰的RNA病毒模式识别受体RIG-I/MDA5（RLR）并介导后者的自噬途径依赖的降解，从而抑制病毒感染诱导的I型干扰素的产生，帮助机体恢复到静息状态，避免过度免疫反应造成的组织损伤和自身炎症。我校博士后侯盼盼为论文第一作者，郭德银教授为通讯作者，我校医学院、附属第七医院为第一作者单位。       天然免疫是一种非特异性的宿主抵抗病原微生物入侵的免疫反应,它广泛存在于机体的绝大部分细胞，被认为是机体抵抗病原体感染的第一道防线。随着近几十年的研究，人们对天然免疫系统愈发了解，已经发现并鉴定出天然免疫反应的关键调控因子和信号转导因子，然而某些重要调控因子的结构和功能机制依然不清楚，且这些调控因子的生理和病理作用尚有待于研究。郭德银教授课题组利用CRISPR/Cas9第二代文库在免疫细胞中进行了全基因组水平的大规模无偏差筛选，发现了一系列参与天然免疫反应调控的新型基因。进一步的验证过程中发现CCDC50蛋白在RNA病毒感染下表达量显著增加且其表达模式和RLR的表达模式一致，提示着CCDC50可能参与调控RLR介导的信号通路活性。为了进一步验证该观察结果，该课题组构建了CCDC50条件缺失的小鼠模型，攻毒实验结果证明缺失CCDC50后，病毒感染条件下，I型干扰素表达上调，其下游的ISGs表达水平也随之升高，小鼠清除病毒能力增强，肺部组织损伤和炎性浸润减少，且小鼠存活率增加，从而证明CCDC50在机体水平具有生理学功能。       进一步的机制探究中，该课题组发现CCDC50特异性识别K63泛素化修饰的RLR，并促进激活的RLR的自噬途径依赖的降解，此机制不同于以往了解较多的K48泛素化依赖的降解调控。该过程的发生并不依赖于常见的自噬受体p62， 因p62缺失后，CCDC50依然可以促进RLR的降解，但CCDC50可与p62协同作用。刘迎芳教授团队解析了CCDC50分子LIR结构域和LC3复合体的晶体结构，结构分析证明CCDC50中存在一段非典型的LIR基序，该基序可以结合位于LC3的LDS结合位点，将K63泛素化修饰的RLR拉进自噬小体。有趣的是，紧邻LIR基序，CCDC50有一段MIU基序，该基序可称为反向UIM基序，体外生化实验证实CCDC50-MIU可以结合在LC3的UDS位点，进而证明CCDC50是一种新型自噬货物受体，可以以两段不同的疏水基序结合在LC3的不同位点。这类自噬货物受体是首次在生物体内被发现

纳米囊泡的水腔包裹STING激活剂，表层通过MMP-2敏感的短肽PLGVRG偶联抗PD-L1抗体。同时，通过酸敏感的酰胺键偶联PEG，可阻碍抗PD-L1抗体与PD-L1阳性的正常组织结合，从而赋予了纳米药物的隐身性能。

深圳大学、深圳市第三人民医院等共同研制的单人份化学发光新冠病毒抗体检测试剂盒，日前在深圳市第三人民医院成功测试。该试剂盒采用血清或血浆作为检测样本类型，可降低医护人员被感染风险，22分钟即可得到检验结果。 本次研发试剂盒采用血清或血浆作为检测样本类型，血液样本采集便捷。一般血液样本含毒量低或者不含病毒，可以降低医护人员被感染风险。同时，该试剂盒省去样本在实验室检验时的复杂处理程序，操作简单，也能缓解当前巨大的临床诊疗压力。

目前新冠病毒疑似病例的核酸检测使用的样本采集多为上呼吸道样本（咽拭子为主），采集过程对于医护人员暴露风险极大。本次研发的化学发光新型冠状病毒IgM和IgG抗体检测试剂盒采用血清或血浆作为检测样本类型，血液样本采集便捷，一般血液样本含毒量低或者不含病毒，可以大大降低医护人员被感染风险。同时省去样本在实验室检验时的复杂处理程序，22分钟即可得到检验结果，操作简单，能保护医护人员安全同时也能极大缓解当前巨大的临床诊疗压力。深大医学部副主任陈心春强调，此次研发的检测试剂盒是检测病人对于感染病毒免疫反应产生的抗体，不是检测病毒本身（比如病毒核酸）。该试剂盒已在深圳市第三人民医院（国家感染性疾病临床研究中心）完成了30例新冠病毒肺炎患者血液样本的检测，初步临床试验结果显示：发热7-14天病人血清/血浆样本IgM临床符合率96.6%（29/30），IgG临床符合率96.6%（29/30）。研究人员着手收集更多的临床样本进行大规模验证，相关试剂盒正在申请绿色通道，申报CFDA证书。

鼻咽癌是鼻咽上皮来源的恶性肿瘤，多发于鼻咽顶部和咽隐窝，是一种多因素影响的复杂性疾病，其 发生与发展与遗传因素、EB病毒感染及环境因素密切相关。本研究成果提供了一种用于鼻咽癌的发病风 险预测的试剂盒以及相应的基因芯片，可同时检测多个鼻咽癌易感基因SNP位点，为个体罹患鼻咽癌风险 程度、鼻咽癌高发区人群普查，筛查鼻咽癌发病高危人群以及进行相应预防措施提供参考。本研究成果涵 盖了11个鼻咽癌易感基因SNP位点及EB病毒分型，运用本研究成果设计的Taqman探针及引物，采集受试者 的生物样本进行核酸提取及荧光定量PCR最终获得其基因分型。本研究成果对于鼻咽癌发病风险预测的效 果良好，曲线下面积可达0.737，95%置信区间为0.672-0.802；p值达到了5.06E-10。此预测模型预测鼻咽 癌发病风险的灵敏度和特异度分别为87.41%和53.00%。

本发明提供了一种可用于检测潜在指纹的新型银显现试剂及其制备方法。解决了基于银镜反应的传统指纹检测技术制备困难、操作复杂、反应液保质期短等问题。本发明以醋酸银、氨水和甲酸的混合溶液为原材料，利用化学还原反应制备了具有反应活性的银显现试剂。该试剂在空气中加热挥发溶剂后能原位生成银纳米粒子，从而实现潜指纹的显现。此外，该显现试剂还具有制备简单、使用方便、保质期长等优点，能够快速的显现潜指纹，并且在多种材料的表面都表现出了良好的潜指纹显现效果，为识别个人的身份信息提供依据，因此本发明在法庭科学领域中具有广阔的应用前景。

该成果目的在于提供一种效率高、准确性好的鉴别鳜亚科主要养殖种类（翘嘴鳜、大眼鳜和斑鳜）及珍稀种类（中国少鳞鳜和波纹鳜）的分子标记方法。以利于鳜亚科养殖群体的合理管理以及野生资源的保护。 该成果提供了一种用于五种鳜亚科鱼类分子的试剂盒及鉴定方法，试剂盒包括三对SSR引物和标准图谱，一种试剂盒用于五种鳜亚科鱼类的分子的鉴定方法，其步骤：1）DNA提取：采集待测鳜鱼样品的鳍条或者肌肉组织，提取基因组DNA并测定其纯度和浓度；2）DNA片段扩增：采用聚合酶链式反应扩增待测样品基因组DNA；3）PCR产物的电泳及银染色鉴定：对PCR产物用非变性聚丙烯酰胺凝胶进行电泳分离，常规银染法染色后，拍照记录电泳结果；采用8%非变性聚丙烯酰胺凝胶；4）与标准图谱进行对比。可显著提高鳜亚科重要经济、稀有种类间鉴定的效率和准确性，有助于鳜亚科鱼类遗传资源的保护和鳜鱼养殖业的持续健康发展。 该成果采用微卫星标记技术对五种鳜亚科鱼类进行鉴别，其反应稳定，重复性好，具有广泛的适用性；与传统的形态学鉴定相比，具有检测时间少，检测准确性高等特点。 该成果有较高的产业化前景，实际操作性强，简便、准确，价格适中。 成果完成时间：2016年4月

清华大学彩色多普勒超声诊断仪购置项目 招标项目的潜在投标人应在北京市海淀区学院路30号科大天工大厦A座608室（北四环学院桥东北角）获取招标文件，并于2022年06月30日 13点30分（北京时间）前递交投标文件。

心血管疾病是威胁人类健康的重要杀手。我国心血管病患者已达到 2.9 亿人，心血管病 死亡占城乡居民总死亡原因的首位。中国已步入老龄化社会，2050 年，老龄化水平将达到 30%以上。老年人群体作为心血管疾病的多发群体，面向老年人的心血管病管理和治疗已成为不可回避的一个重要社会问题。实现老年人群体等重点人群心血管健康的长时程监护，从而早预防、早发现、早治疗，已经成为医疗服务的重点。 基于长时程医疗数据的临床心电智能检测平台是推动心血管疾病科学防治和管理升级 的关键技术。近年来，众多医疗设备厂商在可穿戴设备领域大力投入，所研发可穿戴设备可 实现用户心电图等生理健康数据的长时程监测，弥补了医院测量心电图的短时性。本课题中， 基于人工智能算法研发心血管疾病智能诊断系统，将可穿戴设备、移动终端、云端服务器所 实现自动诊断结果与专家诊断结果有机结合起来，实现心电疾病诊断智能化。长时程临床心 电智能检测平台的建立，利用可穿戴设备实现了对用户身体状况的长时程监测和异常筛查， 可有效推动心血管疾病健康管理模式建立。 北京清华长庚医院心内科张萍教授团队在正常和疾病心电数据库有长期的积累，曾负责十二五国家科技支撑计划《基层心电监护产品应用评价研究》，在心电监护产品评价和推广 应用方面积累了丰富的经验，在本项目中提供了医疗级心电测试数据库，与清华大学王贵锦 副教授一起搭建了医生在环并不断反馈的心电智能检测平台，同时，北京清华长庚医院作为 北京市昌平区远程诊断管理中心，为未来心电产品的推广应用和心电智能诊断的评测提供了 良好的平台。清华大学电子工程系王贵锦老师团队在低功耗硬件设计、生理大数据分析、心 电智能算法研究领域有着长期的积累。团队在国内外顶级期刊会议上发表文章百余篇，其中 SCI 文章 40 余篇，发明专利授权近 20 项。团队基于人工智能算法开展心血管疾病智能诊断 研究，在多种心电疾病诊断中达到世界先进水平。 团队所研发临床长时程心电智能检测平台特点如下： l 实现长时程心电数据的展示、查询、关键指标计算等功能； l 基于医疗大数据和人工智能技术，实现室性早搏、房性早搏、T 波改变、ST 段改 变、早复极图形改变、心房颤动等 10 余种常见心电术语的智能诊断，准确度高； l 建立心电诊断术语工程化分级体系，实现医学和工程科学高效结合； l 建立心电图规范化数据库，为医学研究创造基础。 团队所研发的手持式可穿戴心电智能检测平台特点如下： l 实现了院外心电数据的测量和采集 l 基于手持式单导联设备和人工智能技术，实现了心房颤动的院外筛查和诊断