市场及经济效益分析： 目前市场生物传感器主要为QCM生物传感器，灵敏度较低。SAW生物传感器 主要可用于临床检验，重金属离子及气体等物质的特异性检测。

农药是农业生产中十分重要的生产资料。然而，农药毕竟是一类有毒的化学物质，长期大量使用(只要是有机氯、有机磷和氨基甲酸酯类化合物)，对环境生物安全和人类健康都将产生较大的危害。我国是一个农业大国，农药使用品种多，用量大，其中70-80%的农药直接散落到环境中，不仅对土壤、地表水、地下水和农产品造成污染，而且进一步进入生物链，对整个环境生物和人类产生危害。由此可见，我国农药污染防治与生态环境保护任务十分艰巨。 目前，国内外对农药残留的检测都需经过长时间、复杂的样品前处理过程(包括提取、净化、浓缩等)，而且使用的检测仪器(例如，气相色谱、高压液相色谱等)庞大，价格昂贵，并需要专业人员操作。这不仅使环保、商检等监测部门的检测周期拉长、工作效率下降而且使普通居民、宾馆、饭店、学校及工厂食堂无法对购得的食物进行快速预先检测以防止食物中毒事件的发生。我们开发的以酶为基础的生物传感器是利用酶的高度专一性及其固定化后的可重复使用性研制开发出的一种新型检测仪。它可以免除冗长的样品前处理过程，在复杂的体系中不受其他物质干扰，准确地测出残留农药量。此仪器操作方便，定量准确，不仅适用于科研、环保等部门的快速监测，达到即时有效地阻止和判断农药污染事故的发生的目的，而且不需要专业人员操作，因而也适合于一般消费者使用。 生物传感器各项指标如下： 农药残留含量的测定极限为1×10-6mol/L 整个测量时间为10s-10min酶再生所需时间为10min-30min整台生物传感器及其测量仪器的总重量控制在3Kg以下

    sPR(表面等离子共振)生物传感技术是近年来迅速发展起来的用于分析生物分子相互作用的一项技术。这种检测手段与传统方法比较,具有样品不需要纯化、标记,并且可以实时、动态、高灵敏检测等优点,因此SPR传感器在很多领域具有广阔的应用前景,如疫苗研制、疾病诊断、疾病治疗、药物靶标、药物开发、基因测序、案件侦破、环境检测、食品安检以及兴奋剂检测等。本项目的目的是研制一种基于SPR技术的光机电一体化系统。    技术原理:    SPR生物传感系统利用光在全反射时入射光与金属表面的等离子发生共振的原理探测生物分子之间是否发生相互作用以及结合的动力学参数,是生物学、化学、物理学等多个学科有机结合的产物。    工艺流程    传感器制作、敏感膜制备、光学子系统构建、测试子系统构建、分析软件开发。    主要技术性能指标:    系统灵敏度为9681度/RIU,分辨率为3.59×104RIU,可检测DNA分子相互作用引起的折射率变化范围为1.00~143RIU    技术水平及用途    所开发的试验系统已经达到了国际先进水平,2004年通过省级技术鉴定。申请专利两项:1.专利(申请)号:2004100940901:2专利(授权)号:2L2004200562763产品化后,可以用于疫苗研制、疾病诊断、疾病治疗、药物靶标、药物开发、基因测序案件侦破、环境检测、食品安检以及兴奋剂检测等。

本课题组前期针对城市生活垃圾及城市园林绿化垃圾（草、树枝、树叶等），应用微生物菌剂将其降解为生物有机肥。本课题组前期已筛选出特效菌株7株；设计出中试设备2台；采用自有菌剂降解生产有机肥的时间为7-10天，菌剂用量为园林绿化垃圾处理量的1/10000；土壤有机肥部分指标平均值：氮磷钾总量为3-4%、有机质为60-70%、pH值为6-8；申请相关专利5项，即“高效混合菌剂降解园林绿化垃圾生产有机肥的方法（申请号：200910070074.1）”、“园林绿化垃圾高效降解复合菌剂及其制备方法（申请号：200

一、成果简介 动物乳腺生物反应器是一种利用体细胞克隆与转基因方法在动物乳腺中高效生产重组蛋白的技术，具有效率高，成本低，安全环保以及重组蛋白具有天然活性等优点，已成为基因工程技术的最新发展阶段，其商业前景十分巨大。人乳中含有很多具有抗微生物、增强免疫力、营养等功能的蛋白质，这些蛋白质甚至还具有抗贫血、抗肿瘤、消炎等药用功能。因此，将人乳蛋白基因转入奶牛等基因组中，在牛奶中表达出人乳蛋白，实现牛奶“人乳化”。转人乳铁蛋白、转人乳清蛋白和转人溶菌酶的转基

4月22日，饶燏课题组与武汉大学宋保亮课题组合作在《药物化学杂志》（Journal of Medicinal Chemistry）发表题为“降解对比抑制：开发靶向3-羟基-3-甲基-戊二酰辅酶A还原酶的降解小分子”（Degradation Versus Inhibition: Development of Proteolysis-Targeting Chimeras for Overcoming Statin-Induced Compensatory Upregulation of 3-Hydroxy-3-methylglutaryl Coenzyme A Reductase）的研究论文。HMGCR（3-Hydroxy-3-methylglutaryl Coenzyme A Reductase）是胆固醇（ cholesterol）合成途径中的限速酶，并且是经典的治疗血脂异常的药物靶点。它的抑制剂（ statin,他汀类化合物）如阿伐他汀（atorvastatin,立普妥®，辉瑞）在临床被用于预防和治疗心血管疾病，并取得了极大的成功。但是有相当一部分人对他汀类药物不耐受，比如会发生骨骼肌损伤等较为严重的副作用，这有可能与服用他汀类药物后体内通过负反馈调节导致HMGCR补偿性表达升高有关。因而在该工作中，研究人员利用蛋白靶向降解嵌合体（Proteolysis-Targeting Chimera, PROTAC）的技术，对HMGCR在进行降解而起到抑制胆固醇合成作用的同时可以避免HMGCR的高表达，从而有望降低副作用。 图1.抑制剂与PROTAC对HMGCR的影响在该工作中，研究人员首先筛选出SRD15细胞系作为细胞测试的基础，然后基于HMGCR的配体阿伐他汀和E3链接酶CRBN的配体泊马渡胺进行了一系列的构效关系研究，发现化合物P22A作为PROTAC具有较好地降解活性（DC50~100 nM）。相比之下，抑制剂阿伐他汀对HMGCR引起了明显的上调作用（图1）。 图2.抑制剂和PROTAC对LDLR和胆固醇的影响接下来，研究人员通过一系列的生化和细胞生物学实验证实了PROTAC通过泛素-蛋白酶体系统发挥作用的机制；通过蛋白组学的研究发现抑制剂和PROTAC引起的组学应答也有很大不同。抑制剂和PROTAC对胆固醇合成抑制和通过SREBP通路引起的低密度脂蛋白受体（LDLR）表达水平上调的能力相当（图2）。HMGCR是位于内质网上的八次跨膜蛋白, PROTAC对此类蛋白的降解能力往往有限，该工作首次证明利用PROTAC技术对内质网蛋白进行降解的可行性。另外，靶蛋白上调的现象还出现在很多其它的抑制剂中，该工作展示了面对此种情况时是PROTAC一个很好的应用场景。宋保亮课题组博士生李美欣和饶燏组博士后杨毅庆为本工作共同第一作者，饶燏和宋保亮课题组罗婕为共同通讯作者。本研究得到了国家自然科学基金、清华-北大生命联合中心以及中国博士后基金的大力支持。原文链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jmedchem.0c00339

骨质疏松症 (osteoporosis) 是一种以骨量减少、骨组织微细结构破坏导致骨脆性增加和骨 折危险增加为特征的系统性、全身性的骨骼疾病，多发于老年人和绝经后妇女。经皮椎体成形 术 (Percutaneous vertebroplasty，PVP) 和经皮球囊后凸成形治疗术 (PKP) 已被公认为治疗因骨质 疏松而导致的脊椎椎体压缩性骨折的最佳手段。目前该项目已攻克并形成可膨胀球囊的制备工 艺、定型仪器设备，形成了产品性能测试标准及方法。 目前达到的技术指标：可膨胀球囊在体外球囊可承受200 psi的压力5次以上，最大耐受压 力为不低于300 psi，导管最大直径为3.40 mm。

本实用新型公开了一种可拆耳机，涉及的是一种耳机。该可拆耳机包括插头、耳麦、连接线，插头(1) 与连接线(5)的一端是活动连接，连接线(5)的另一端与连接器(6)连接，连接器(6)再与耳麦连接。该可拆 耳机完全可拆，各段之间是相互独立，避免了由于一个部件或一点线损坏而使整个耳机报废的情况；并且 可换插头，避免了由于插头的不同而需配备不同耳机的情况；最后，各连接头的连接点数量可根据不同情 况而改变

运动目标的视觉信息受不可预测和控制因素影响，具有巨大的不确定性，如运动目标本身的视觉变化、复杂运动场景和视觉遮挡等。我们的研究目标集中在建立一种新的运动视觉计算模型，包括视觉任务学习、前期注意选择、协同运动分析、鲁棒信息融合、上下文意识学习等，发展更有效的运动目标跟踪和识别方法和计算工具，以突破智能视频监控、机器人和人机交互等的应用瓶颈。人类视觉具有根据任务和场景，把视觉注意集中于有意义场景目标的能力，选择性和主动性是人类视觉信息处理的重要特征。机器人系统具有良好的运动能力，能够为机器人视觉系统实现外界信息获得的主动性和视觉信息处理的选择性提供有效的控制手段。通过算法编译赋予机器人视觉任务学习的场景感兴趣目标发现能力，通过多通道场景视频的视觉目标关联性计算，实现同一监控场景物体，在不同摄像机获取的视频图像序列中，其目标图像的视点和尺度不同，基于目标动作和视觉外观的多线索感知特征整合的 target re-identification 可以解决大场景图像微小目标的协同跟踪问题。以 PTZ 相机为核心主动目标选择聚焦视觉系统的物理实现。PTZ 相机具有镜头变焦、变倍和全方位转动控制能力，它

一、项目简介运动目标的视觉信息受不可预测和控制因素影响，具有巨大的不确定性，如运动目标本身的视觉变化、复杂运动场景和视觉遮挡等。我们的研究目标集中在建立一种新的运动视觉计算模型，包括视觉任务学习、前期注意选择、协同运动分析、鲁棒信息融合、上下文意识学习等，发展更有效的运动目标跟踪和识别方法和计算工具，以突破智能视频监控、机器人和人机交互等的应用瓶颈。人类视觉具有根据任务和场景，把视觉注意集中于有意义场景目标的能力，选择性和主动性是人类视觉信息处理的重要特征。机器人系统具有良好的运动能力，能够为机器人视觉系统实现外界信息获得的主动性和视觉信息处理的选择性提供有效的控制手段。通过算法编译赋予机器人视觉任务学习的场景感兴趣目标发现能力，通过多通道场景视频的视觉目标关联性计算，实现同一监控场景物体，在不同摄像机获取的视频图像序列中，其目标图像的视点和尺度不同，基于目标动作和视觉外观的多线索感知特征整合的 target re-identification 可以解决大场景图像微小目标的协同跟踪问题。以 PTZ 相机为核心主动目标选择聚焦视觉系统的物理实现。PTZ 相机具有镜头变焦、变倍和全方位转动