一、项目简介：       本处理剂利用高分子材料进行加工，处理不锈钢片。处理在常温下进行，时间短。国内所有刀片大部分从国外进口，价格昂贵。二、主要功能及技术指标：        本处理剂附着力高，硬度高，不粘性优，与进口产品接近。三、市场分析及预测：        国内上海飞鹰刀片厂耗费数十万和两年研究，未能攻克此项目；国内市场大。

本实用新型涉及一种高平稳、高精度细胞培养振荡器,包括底座，在底座上设有振荡箱体，底座的四角处均设有旋转机构，旋转机构包括旋转电机，旋转电机的输出轴连接转动轮，转动轮的边缘处设有固定轴，固定轴与其上方的转动盘的中心连接，转动盘位于振荡箱体的底部并与振荡箱体的底部接触，四角处的四个旋转电机转动频率一致，四个转动盘与转动轮采用偏心的连接方式带动振荡箱体以一个平稳的速度在水平面内朝同一个方向晃动，提高了震荡培养的质量。

中性粒细胞是肿瘤微环境的重要组成部分，在肿瘤的远处器官转移中起着重要作用。既往多项研究发现，中性粒细胞在各种细胞因子、病原微生物或PMA、LPS等化合物刺激下，会将自身的核酸以及蛋白等物质释放出来，形成以DNA为骨架，镶嵌着弹性蛋白酶、髓过氧化物酶等颗粒蛋白的网状样结构，称为中性粒细胞胞外捕获网（Neutrophil Extracellular Traps, NETs）。最初的研究发现，NETs可以捕获病原体，并通过局部高浓度的抗菌蛋白消灭病原体。近年来人们也发现，NETs里面的DNA成分即NET-DNA也参与了肿瘤的远处转移。但之前的研究更多的是集中在动物模型，NET-DNA在肿瘤患者远处器官转移的作用以及临床意义仍不明确。此外，NET-DNA促进肿瘤转移的机制也未得到详细的阐述。       该课题组从临床标本出发，发现NETs主要浸润在乳腺癌、结肠癌患者的肝转移组织，且血清NETs可以预测早期乳腺癌患者肝转移的发生，提示在肿瘤发生肝转移前，NETs可能浸润于肝组织并促进肿瘤肝转移的发生。 在机制方面，该课题组发现NET-DNA可以充当趋化肿瘤细胞运动的趋化因子，在不同小鼠模型中，发现肝脏或者肺组织中的NETs可吸引肿瘤细胞导致远处转移的发生。进一步研究发现，肿瘤细胞膜上存在NET-DNA受体CCDC25，CCDC25通过识别胞外的NET-DNA，激活ILK-β-parvin细胞骨架信号通路，增强肿瘤细胞的运动。既往研究认为DNA感受器主要位于胞内，该研究首次发现存在细胞膜上的DNA感受器。       尚未有研究深入探讨CCDC25在肿瘤细胞中的作用，该蛋白是否可以成为治疗靶点更是不为人知。该课题组通过多种模型进行验证：1.在乳腺癌自发成瘤鼠（MMTV-PyMT）中敲除CCDC25； 2.乳腺癌细胞株以及原代乳腺癌细胞敲除CCDC25后接种于小鼠；3.在接种乳腺癌细胞株的小鼠腹腔注射中和抗体。实验结果显示：靶向CCDC25可以减少乳腺癌远处器官转移的发生。因此，该研究为乳腺癌患者远处器官转移提供新的靶点及治疗策略。

本发明公开了一种从粪便显微图像中提取细胞的方法，包括以下步骤：（1）用相机拍摄细胞显微图像并保存到计算机，读取此细胞显微图像并计算其平均梯度 G，根据 G 值调节显微镜焦距并继续拍照读图，直到找到最大平均梯度 G 对应的最清晰图像 IIN 为止，（2）对步骤（1）得到的最清晰图像 IIN 提取脂肪球，以获得 IIN 中脂肪球的位置和数目，（3）利用边缘提取和阈值分割方法对步骤（1）得到的最清晰图像 IIN 提取细胞，

胃癌在世界范围内和我国均是最常见的恶性肿瘤之一，根据世界 卫生组织公布的全球统计报告[1]，全球新发胃癌 98,9000 例，发病率 为 17.6/10 万人，仅次于肺癌居第二位。早期胃癌是病灶局限于胃黏 膜和黏膜下层，不考虑是否有淋巴结转移，因无明显症状和局部体征， 常不足以引起患者和医师的足够重视而发生误诊或漏诊。 目前，制备肿瘤细胞单链 DNA 适配子的方法主要涉及到随机单 链 DNA 文库和引物的构建、聚合酶

本发明涉及一种利用全细胞催化合成海藻糖的方法.发酵培养能大量生产海藻糖合酶的重组大肠杆菌细胞,通过使用生物表面活性剂对重组细胞进行通透性处理,经处理的细胞以麦芽糖为底物子啊磷酸盐缓冲体系中合成海藻糖.经透性化处理的大肠杆菌以25%-3%的麦芽糖为底物合成海藻糖,在20-25℃反应16-20h底物的转化率可达到55%-60%,并且反应液组分十分简单,大大简化了海藻糖的提取纯化工艺.利用本发明的提供方法可以实现大规模,低成本,高效率生产高质量的海藻糖。

XM-847A动物细胞亚显微结构模型   XM-847A动物细胞亚显微结构模型为放大20000倍的动物细胞，示细胞膜、细胞质及细胞核，细胞质主要示细胞器、线粒体、粗面内质面和滑面内质面网、高尔基复合体和中心体，细胞核作切面，示核膜、核仁及染色体等，带有多个部位数字指示标志。 尺寸：放大20000倍，43×30×16cm 材质：PVC材料

微卫星不稳定性（Microsatellite Instability, 简称MSI）是目前肿瘤临床检测中一种非常重要的分子表型，多发生于结直肠癌、胃癌、和子宫内膜癌。微卫星不稳定性与肿瘤的发生、发展，治疗方案制定及治疗效果预测相关，更是肿瘤免疫治疗疗效预测的重要分子标记物。当前，临床上使用的两种微卫星不稳定性检测的金标准方法：MSI-PCR和MSI-IHC，都需要专业技术人员通过实验操作来完成，均费时费力且成本较高。近年来，随着高通量测序（Next Generation Sequencing）的发展，基于高通量测序的微卫星不稳定性检测方法开始显露头角，在检测结果与两种临床金标准保持高度一致的情况下，极大的缩减了检测时间并减少了检测成本，大幅提高了推广微卫星不稳定性检测的可行性。2014年，西安交大叶凯教授团队率先开发了基于高通量测序的微卫星不稳定性检测方案——MSIsensor。2017年该检测方案作为全世界首个泛肿瘤检测方案MSK-IMPACT中的微卫星不稳定性计算方法，通过了美国食品药品监督管理局的严格测试并获得批准。美国纪念斯隆凯特琳癌症中心测试表明，基于高通量测序的微卫星不稳定性检测与金标准的一致性可达99.4%。然而，微卫星不稳定性检测方案大都要求提供病人的癌症组织样本及一份取自血液或者癌症组织附近的正常样本。一方面，这一份正常对照样本限制了微卫星不稳定性的应用场景，尤其难以应用于血癌样本、福尔马林包埋样本、PDX/PDO等不易获得正常对照样本的情况；另一方面，额外的对照样本增加了微卫星不稳定性的检测成本。基于上述原因，在叶凯指导下，叶凯青年科学家工作室科研人员经过两年的探索，从微卫星不稳定性发生机理出发，通过数学模型抽象，从单个肿瘤样本中提取特征，开发了MSIsensor-pro。MSIsensor-pro实现不依赖正常对照样本的微卫星不稳定性检测，只需50个微卫星位点的测序数据即可实现微卫星不稳定性的精准检测。MSIsensor-pro的开发扩大了微卫星不稳定性的应用范围，减低了微卫星不稳定性检测的成本。同时MSIsensor-pro在低肿瘤纯度和低测序深度这类低信噪比数据中也显示出来很大的潜力。 该研究成果近期发表在国际组学和生物信息学领域权威期刊《基因组蛋白质组与生物信息学报》（影响因子6.597）上。叶凯的博士生贾鹏为该论文的第一作者，叶凯为通讯作者，西安交通大学为本文唯一通讯作者单位。这是叶凯教授课题组在基因组暗物质解析方面的又一重要突破。论文链接为：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1672022920300218

本项目聚焦于锂电池管理系统在智能化监测与预测中的关键痛点，尤其拟面向电池容量衰减预测、SOC/SOH估计不准、电池剩余时间不准确、MAP/SOP估算等方面。通过引入人工智能算法，构建融合机器学习与深度学习的电池状态预测模型，拟实现高精度SOC（荷电状态）与SOH（健康状态）估计的优化，提升电池管理系统的智能水平与安全性。 解决方案方面，项目基于实地检测磷酸铁锂电池充放电数据构建训练集，采用轻量级线性回归模型及改进型人工神经网络进行建模优化，并结合特征工程技术提高预测精度。同时，设计适用于边缘计算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平台实时运行，降低对计算资源的依赖。 在竞争优势方面，项目成果具备算法轻量化、部署便捷、预测准确度高、兼容性强等特点，特别适用于电力储能、电动汽车等对安全性和可靠性要求高的场景。相比传统BMS方案，该AI算法可显著提升电池使用效率与寿命，精准估算SOC/SOH，降低维护成本。 目前项目成果已在合作企业内部储能设备中开展应用测试，初步反馈表明荷电状态预测准确度提升40%左右，电池健康度准确度提升40%左右，系统响应及时，具备较高实用性和推广价值。专家评审一致认为，该项目在智能电池管理系统方向具有较强的创新性和实际应用前景。