泛素-蛋白酶体体系（Ubiquitin-Proteasome System，简称UPS）是细胞内最重要的蛋白质降解通路，对维持生物体内蛋白质的浓度平衡，以及对调控蛋白、错误折叠或受到损伤的蛋白的快速降解起着至关重要的作用，参与了细胞周期、基因表达调控等多种细胞进程，由UPS失常引发的蛋白质新陈代谢异常与众多人类重大疾病直接相关。2004年，Aaron Ciechanover, Irwin Rose和Avram Hershko三位科学家被授予了诺贝尔化学奖，以表彰他们对该降解通路的发现。UPS中蛋白酶体是细胞中最基本的、最重要的不可或缺的、最为复杂的大型全酶超分子复合机器之一，人源蛋白酶体全酶包含至少33种不同的亚基，总原子质量约为2.5MDa。美国FDA批准的多种治疗癌症的药物分子即以蛋白酶体为直接靶标。近年来，随着冷冻电镜技术的发展和应用，人们对这一大分子机器的结构和功能研究得以不断深入。2016年，毛有东课题组与合作者报道了人源蛋白酶体基态的3.6Å冷冻电镜结构及其他三个亚纳米分辨构象，并首次发现一个亚稳态构象的核心颗粒（Core Particle，简称CP）底物转运通道处于开放状态（见PNAS 2016, 113: 12991-12996）。2018年4月，该课题组又报道了6个ATPγS结合状态下的26S动态结构，包括三个CP开放态对应的亚稳简并态近原子分辨（4~5Å）结构（见Nature Communications 2018, 9: 1360）。尽管这些工作揭示了蛋白酶体的基本架构和内在运动行为，但由于缺乏蛋白酶体与底物之间的相互作用，人们对于蛋白酶体如何实现底物降解的原子水平工作机制仍一无所知。此外，尽管冷冻电镜技术近年来广泛应用于分析具有动态特征的蛋白复合体结构和平衡态构象，但对其中间态结构和非平衡构象分析的分辨率水平往往局限在4～6埃或更低，离真正的全原子水平动力学分析还有相当一段距离。 为了真正实现原子水平的蛋白酶体底物降解动态过程的冷冻电镜三维重建和动力学表征，毛有东课题组攻克了两大技术难题。其一，如何在蛋白酶体完成底物降解之前抓到它的所有可能的中间态构象？课题组发展了一种新颖的核酸置换法，利用ATPγS降低AAA-ATPase激酶水解活性的特点，在底物降解中间过程，通过将ATP快速置换成ATPγS，结合快速冷冻的优势，从而扑捉到蛋白酶体在底物降解过程的中间态。其二，如何在从冷冻电镜数据中分析出更多构象的同时，还把分辨率做到3埃甚至更好？课题组通过多年持续努力，发展了多种基于人工智能和机器学习的冷冻电镜图像聚类的新型算法，并针对蛋白酶体的动力学特征，设计了一套极其有效的整合了多种算法的多构象分类流程。通过这两套技术方案的完美结合，课题组成功解析了人源蛋白酶体在降解底物过程中的七种不同的、但差别甚微的、高分辨原子水平的天然态构象（Native states），完整展示了蛋白酶体从泛素结合到去泛素化，再到底物转运的动态过程。与同期在Science上发表的与底物结合的酵母蛋白酶体的4.2-4.7埃冷冻电镜结构（Science doi: 10.1126/science.aav0725，来自加州伯克利分校和Scripps研究所）相比，该Nature论文不仅总构象数量多一倍，全部构象分辨率还高1-2埃。由于Science论文采用了抑制Rpn11去泛素活性的策略，其非天然态结构中底物并不能真正自由转运，所推测的机理仅限于底物转运这一步，对于其他三大Nature论文所回答重要问题均无法给出答案。这体现了该Nature论文不仅在实验方法的原创性上和数据分析水平和质量上，更在科学发现和问题探究的深度和广度上大幅超越了来自Science的竞争性论文。图一 七个利用冷冻电镜解析的精细原子结构完整揭示了从泛素识别、去泛素化反应、转运启动和持续降解的核心功能动态过程。 作为整个蛋白酶体的动力来源与运转核心，AAA-ATPase激酶分子马达展现出了三种不同的核苷酸水解协作模式，6个ATPase亚基协调工作，交替与底物发生相互作用。在去泛素化过程（EB态）中，处于对立位置的两个ATPase亚基Rpt2与Rpt4水解ATP，而Rpt5与Rpt6则释放ADP，ATPase内的底物转运通道被打开，使得底物可以进入轴心通道；与此同时，去泛素化酶Rpn11亚基与泛素及底物发生相互作用，执行其作为去泛素化酶的功能；在转运起始过程（EC态）中，相邻的两个ATPase亚基Rpt1与Rpt5会同时水解ATP，调控颗粒（Regulatory Particle，简称RP）发生大规模转动并释放泛素；在底物去折叠与转运过程（ED态）中，三个相邻的ATPase亚基会分别同步进行ATP的结合、ADP的释放与ATP的水解，这一过程会单向传递下去，将ATP水解释放的化学能转换为机械能，使得相应的ATPase亚基发生刚体转动，推动底物的去折叠和单向输运，同时CP的转运通道入口打开，底物被送入通道中进行降解。这些研究结果为几十年来对蛋白酶体功能的研究提供了宝贵的第一手原子结构和动力学信息，对于理解生物体内蛋白质的降解过程和一系列负责物质输运的ATPase马达分子的一般工作原理具有极为重要的科学意义。

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。 

研究目的和意义机器学习和人工智能已成为当今最热门的技术之一。2017年，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，正式将人工智能作为国家重要发展战略之一。人工智能已经成为信息技术时代的又一波浪潮。在这波浪潮的推动下，互联网行业、金融行业、传统制造业、政务民生、公安警务等各行各业都在积极向人工智能领域转型升级，利用人工智能先进技术提升智能分析和辅助决策能力，

1.痛点问题 新材料的设计与研发往往面临挑战：急需的新材料难以快速筛选设计，而设计出的新材料又难以找到高效且低成本的合成配方，拥有合成配方的新材料又会面临规模化的长周期探索。根据国家工业和信息化部对30余家大型骨干企业调查结果显示，130种关键材料中，有32%国内完全空白、54%虽能生产，但性能稳定性较差、只有14%左右可以完全自给，亟需新思路来解决我国新材料研发难题。本项目着眼于新材料研发，希望通过创建目前业内空白的智能化新材料研发范式，引领行业智能材料开发自动化服务与工艺的开发。 在数字化、智能化浪潮中，国家和各行业的产业界都非常看重科研的智能化升级。通过持续的交流与调研，我们发现许多企业和研发团队目前对智能研发存在大量潜在需求，而智能研究服务与工艺的同类竞品极少。因此，清华智研将作为一家高新科技企业，以AI赋能研发（AIEmpoweringResearch&Development）为使命，组建国际顶尖水平团队，向国内引进并自主开发世界前沿的AIforScience技术，打造世界级的AI未来实验室（World-ClassAIFutureLab）。 2.解决方案 本技术为新材料研发数字化智能服务平台，可在材料研发过程中对各个尺度以及不同研发阶段下进行智能化的加速及分析服务。以各种人工智能算法为核心，如主动学习算法，图神经网络，卷积神经网络等，我们根据不同材料体系的尺度包括三大方面：1.针对分子及晶体等微观尺度的功能材料研发，设计智能化的深度学习系统。2.针对二维功能材料及其功能性器件、催化剂、膜材料等宏观尺度，设计智能化的深度学习系统。3.针对功能材料研发的表征仪器等平台尺度，设计智能化的系统解决方案。这些智能化解决方案能极大地加速新材料尤其是碳中和相关材料的研发速度，从而大大地降低研发成本与时间，为企业获得有竞争优势的科研壁垒。 自动化和人工智能助力未来智能实验室的方方面面，从样品制备（称量固体、添加液体、超声处理.等)，到合成（分配液体，控制温度，混合，测量pH值，干燥等)、表征（气相色谱，高效液相色谱，分光光度法等)，通过自动化/机器人的辅助，可以有效提高可重复性，提高信噪比，加快实验速度。通过人工智能技术，将实验数据转换为可操作的智能指导，快速浏览并利用复杂的数据，提升认知能力。 智能化研发平台 3.合作需求 拟成立公司推动该项成果的产业化进程，希望对接 1）工程化、产品化所需的资源； 2）新能源、新材料领域合作企业。

所有的净菜加工厂商仍采用人工来完成这一环节的加工，可谓是费时费力，为生产经营者带去了较大的人工成本开销，并且手工对半切也存在效率不高，规格尺寸不均等诸多问题。 一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 学号 高炜凯 机器人产业学院 2020.10/2024.6 20484116 杭海斌 机器人产业学院 2020.10/2024.6 20481112 杜陈琳 机器人产业学院 2020.10/2024.6 20446102 裴育 机器人产业学院 2020.10/2024.6 20496329 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 陈炳伟 机器人产业学院/机械设计及其自动化 教研室主任/高级工程师 智能制造 闫东旭 机器人产业学院/电气自动化 讲师 离散元法、机械优化设计 四、项目简介 随着我国经济的发展，人民的物质生活水平不断提高，人们的饮食习惯逐步向方便快捷、营养化的方向发展，在蔬菜的加工方面出现了净菜半成品菜，受到广大人民群众的欢迎。而发展食品工业的基础便是食品机械，不断地研制各种类型的食品机械才可能促进食品工业的发展和满足不断提高的人民物质的需求。 现如今，用于蔬菜清洁、削皮和切片等功能的机器已经屡见不鲜，几乎各类规模的净菜加工厂都在使用此类机械来完成对菜品的加工，但在各个生产环节中仍存在着一个不容忽视的需求，即所有需要切片的根茎类蔬菜在使用机器切片之前都需要将其对半切开，而这一环节至今尚未被食品机械生产厂商所洞察并重视，市面上尚无能够满足这一环节要求的机械，所有的净菜加工厂商仍采用人工来完成这一环节的加工，可谓是费时费力，为生产经营者带去了较大的人工成本开销，并且手工对半切也存在效率不高，规格尺寸不均等诸多问题。

公司现在都是由人工进行数控车床及加工中心的操作，每人可以操作两台或三台机床，公司自2019年起就着力考察能够合作的企业或学校，致力打造由机器人替代人的数控车床及加工中心的操作，但多方寻找，还未有能够针对我公司的高端装备产品的机器人，我公司的产品，品种多，需要较频繁的更换要加工的工件，所以较其他企业的流水线式的机器较为复杂。

针对萜类木本植物资源原料林基地建设和化学利用方面的不足，开展了资源筛选与原料林基地建设研究，建立芳樟原料林基地2.5万亩、山苍子优良种质资源圃400亩、示范林基地5000亩，为工业化生产与开发利用奠定了基础。集成和创新了天然精油提取分离与加工技术，建立了芳樟油、山苍子油和松脂原料预处理、蒸馏提取工艺，生产芳樟油、山苍子油、松香和松节油等10000余吨，实现产值30000多万元，其中芳樟醇和山苍子油掌握着国际市场定价权。研发了系列萜类香料产品，以芳樟醇和山苍子油为原料，创新了相关香料的合成方法与工艺，并建立了相应的生产线，实现产值20000多万元；以松节油为原料，进行了相关产品的合成工艺研究，并建立了年生产400吨的乙酸诺卜酯生产线。研发了系列萜类功能性与高附加值产品，开展了萜类成分的抗菌、驱避和引诱活性以及机理研究，筛选得到高抗菌和高驱避活性化合物；开展了松香树脂及其改性树脂、萜烯树脂及其改性树脂的制备研究，建立了相应生产工艺线。本项目实现了资源筛选、基地建设、初步加工、新型产品研发与生产线建立及其加工生产的整合，提升了萜类木本植物资源的筛选、培育和加工利用的水平，促进了相关行业和产业的发展，具有显著的经济、生态和社会效益。

 浆果富含花色苷、黄酮、酚酸、萜类等多种生物活性成分，具有显著的抗氧化、提高免疫力、缓解视力疲劳等多种生理功能。辽宁省浆果栽培面积全国第一， 草莓、蓝莓、树莓、北五味子、刺五加、蓝靛果等特色浆果产量居国内前列。项目组针对浆果柔嫩多汁、易腐烂、不耐贮运、专用加工装备缺失、高附加值深加 工产品稀少等制约浆果产业发展的瓶颈问题，自 2007 年以来，在国家科技部“十二五”科技支撑计划、农业部公益性行业（农业）科研专项、国家自然科学基金 等项目的支持下，开展了围绕浆果深加工基础理论和应用技术研究，取得了多项技术突破，创立了我国特色浆果深加工关键技术与应用集成体系。 主要技术内容及指标如下：     （1）建立了特色浆果速冻品质评价体系及贮藏技术规程，延长了特色浆果的加工周期。针对浆果加工品种混杂、加工适宜性不明确、采收集中、易腐烂变质、不耐贮运等问题，构建了代表性浆果速冻品质评价体系信息库；研发了低温 冷藏结合 60Coγ辐照、冰温结合钙处理技术，提高了浆果货架品质；开发了浆果前处理、速冻、解冻关键技术，为浆果速冻、冻干产品及装备研发提供理论支撑。    （2）创建了特色浆果深加工及综合利用技术，实现了特色浆果资源的高值化利用。从微观分子角度揭示了单元加工操作过程对浆果典型生物活性物质的影 响规律，为工艺技术开发提供理论支撑；开发了浆果食品稳态化加工、高效提取纯化、致病性病毒检测和指纹图谱掺伪检测技术，实现了浆果资源高效加工及产 品控制；开发了浆果 NFC 果汁、发酵、干制、提取物等 37 种新型浆果制品。相关技术及产品已在 10 多家企业进行推广应用，推进了特色浆果加工产业的快速 发展。     （3）构建了特色浆果及副产物活性物质功能评价体系，明确了其分子作用机理。研究了特色浆果中典型活性物质抗氧化、护肝、辅助降血脂、增强免疫力 等功效及分子作用机制，构建了活性成分功能评价体系，为浆果活性成分应用开创了新领域。     （4）研制了特色浆果速冻、冻干、活性成分制备等专用装备。针对当前浆果 加工关键设备效率低、连续性差、能耗高的问题，研制开发了浆果速冻、冻干、活性成分制备等专用装备，构建浆果高效连续加工生产线。率先将装备在我国 20 余家企业进行了推广应用，部分装备出口到美国、加拿大、韩国、德国等国家，提升了我省浆果食品加工装备的国际竞争力。

本技术可以提供一种利用工业废弃物硼泥和废玻璃为原料制备的钛合金高温防护涂料。该涂料可直接刷涂在钛合金工件表面上，并在热加工过程中形成高温防护层，达到减少钛合金的氧化烧损，提高出材率及钛合金表面质量的目的；同时涂层具有在热处理完成后的冷却过程中从钛合金表面自剥落的能力。 本技术绿色环保，成本低廉；工艺简单，适用范围广；涂层保护效果好，易于清除。 本涂料技术可广泛应用于钛合金材料工件在后期热加工中的抗氧化保护，尤其在汽车工业和航空航天工业中对钛合金工件大量需要的工业部门可广泛推广。

技术优势: 1）输出功率：>200瓦连续波输出； 2）输出波长：在1900 nm -2050 nm范围内，波长任选； 3）中心波长定位误差：±0.5 nm； 4）波长线宽：小于0.05nm； 5）波长精细调谐范围：±0.5 nm；（高精度） 技术能力： 1）能够提供1-200瓦全光纤2μm光纤激光器的可靠技术解决方案； 2）能够提供50-200瓦2μm光纤激光器的技术解决方案； 3）能够提供1-200瓦窄线宽、可调谐连续波2μm光纤激光器的技术解决方案； 4）能够提供1-20瓦2μm波长的纳米/皮秒高能脉冲激光器的可靠解决方案。 主要应用领域： 1）工业加工领域 由于许多透明有机材料在2 μm 附近有较强的吸收，直接利用激光对其进行切割、熔接和雕刻处理可以避免使用有毒添加剂，这在医疗器械制造领域具有独特的优势，也简化了加工工艺。    2）医疗应用领域 由于人体组织中的水对2 μm激光有很强的吸收，激光的渗透深度小，手术创口区的破坏小；另外，2 μm波长激光器的特殊凝结作用，可以减少手术时的流血。大量实验研究表明，2 μm高功率掺铥光纤激光器是软/硬组织外科手术的优良候选光源，可以广泛应用于高精确的组织切除手术、眼科手术和牙科手术。    3）军事应用领域 2 μm波长位于损耗较低的“大气窗口”，在大气中的传输能力远高于短波长激光；同时也位于人眼安全波长范围，使其在对人眼安全要求较高的自由空间光通信领域极具应用潜力，也是激光雷达等精密空间探测装置的理想光源，更符合军方的需求；此外，2 μm激光通过光学非线性转换可以产生3~5 μm的中远红外激光，而后者是光电对抗中最重要的大气窗口，在军事战略上具有重要意义。