高等教育领域数字化综合服务平台
云上高博会服务平台 高校科技成果转化对接服务平台 大学生创新创业服务平台 登录 | 注册
|
搜索
搜 索
  • 综合
  • 项目
  • 产品
日期筛选: 一周内 一月内 一年内 不限
雌激素受体ERα和ERβ的选择性配体发现研究
雌激素受体ER存在ERα和ERβ两种亚型,ERα主要表达在乳腺、子宫等女性生殖系统中;ERβ则广泛地表达在中枢神经系统、心血管系统、消化系统、免疫系统当中。因此,ER被认为是许多重要疾病的潜在靶标,研究ER的选择性机制和发现高活性和高选择性ER调节剂(SERM)具有重要的社会经济价值。华东理工大学首先采用常规分子动力学和分子拉伸动力学模拟方法阐明了ERα和ERβ的选择性机制。采用基于对接的虚拟筛选策略,通过酵母双杂交生物测试系统,发现了18个结构新颖的高活性和选择性的先导化合物,其中双效化合物展现出很好的抗细胞增殖活性。这些结构新颖的先导物极具作为治疗ER靶标相关临床疾病的应用前景。
华东理工大学 2021-04-11
滨海软土微观结构、固结特性和沉降预测研究及应用
将微结构研究方法,引入到对滨海新区软土的固结沉降特性研究之中,从而将软土的宏观固结沉降现象与其初始微结构参数及微结构再造过程研究结合起来,在土微结构和土压缩性指标之间架起一座桥梁。根据建立的软土固结沉降微结构预测模型,可以由微结构参数、应力水平,得到软土的固结参数和压缩性指标。或者根据固结压缩性指标,得到微结构参数的变化。 天津二建建筑工程有限公司、天津永盛岩土技术有限公司、天津建工总承包有限公司等三家公司,从2012年开始采用本项目研究得到的适用于滨海软土固结的微结构参数预测模型,以及基于此模型的软土地基沉降预测技术进行了相应的沉降预测。通过在实际工程中的应用,证明了本技术的先进性。
天津城建大学 2021-04-11
SARS-CoV-2基因组分析进化和起源的研究
2020年3月8日,安徽师范大学在bioRxiv上上传了一篇题为Genome-widedata inferring the evolution and population demography of the novel pneumonia coronavirus (SARS-CoV-2) 的研究分析,作者使用10个新测序的SARS-CoV-2基因组,并结合GISAID数据库中的136个基因组,通过不同的分析方法(如EBSP、错配和中性检测等)研究前三个月数据的遗传变异和统计。 结果显示80个单倍型共有183个突变位点,包括27个简约性信息位点和156个单一位点。对遗传多样性的滑动窗口分析表明,SARS-CoV-2基因组丰度的变化有一定范围,这可以解释目前这种病毒的广泛和高适应性。遗传学分析不支持穿山甲是中间宿主。在最初的单倍型(H14)中,一个患者样本居住在华南海鲜市场附近(约2公里),这表明患者有无意识接触该市场史的可能性很高。然而,基于这个线索,也无法准确断定这个市场是否是SARS-CoV-2的起源中心。此外,从这个市场收集的16个基因组,包含10个单倍型,表明市场在短期内出现循环感染,这可能导致武汉和其他地区爆发SARS-CoV-2。EBSP结果显示,第一个估计的扩展日期从2019年12月7日开始,这表明SARS-CoV-2的传染可能在11月中下旬开始。
安徽师范大学 2021-04-10
雌激素受体ERα和ERβ的选择性配体发现研究
雌激素受体ER存在ERα和ERβ两种亚型,ERα主要表达在乳腺、子宫等女性生殖系统中;ERβ则广泛地表达在中枢神经系统、心血管系统、消化系统、免疫系统当中。因此,ER被认为是许多重要疾病的潜在靶标,研究ER的选择性机制和发现高活性和高选择性ER调节剂(SERM)具有重要的社会经济价值。 华东理工大学首先采用常规分子动力学和分子拉伸动力学模拟方法阐明了ERα和ERβ的选择性机制。采用基于对接的虚拟筛选策略,通过酵母双杂交生物测试系统,发现了18个结构新颖的高活性和选择性的先导化合物,其中双效化合物展现出很好的抗细胞增殖活性。这些结构新颖的先导物极具作为治疗ER靶标相关临床疾病的应用前景。
华东理工大学 2021-02-01
地铁区间隧道和车站安全快速施工关键技术研究
本项目创造性提出了区间隧道过河过桥 安全控制模式,确保了浅埋暗挖隧道构筑 物的安全,填补了国内外类似工程的技术 空白。
安徽建筑大学 2021-01-12
基于新型电磁复合材料的电磁控制理论和方法研究
本项目在国家973、863和自然科学基金的资助下,围绕电磁波与物质相互作用这一基础科学问题,提出电和磁性能可控的新型电磁复合材料,发展了基于超颖材料和复合双性材料实现电磁波吸收、汇聚、调制、弯曲、放大等功能的新理论和新方法,发现微波和太赫兹波段传输与控制的诸多新现象和新效应。在Phys. Rev.系列, Appl. Phys. Lett., Opt. Express等国际主流期刊上发表的20篇主要论著,被Nature Materials, Nature Photonics, Nano Lett.等国
电子科技大学 2021-04-14
杨、柳物种分化和性染色体进化研究及应用
为从根本上治理杨、柳飞絮污染,克服杨树和柳树产业发展的瓶颈问题提供了创新解决方案。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 (1)阐明了杨树和柳树的遗传分化机制,建立了杨柳科植物大遗传系统研究平台,创建了木本植物遗传研究的新模式体系。本项目首次在基因组水平明确了杨属和柳属两个姊妹属的进化关系,比较基因组学结果表明:杨柳科植物的共同祖先经过二倍化形成了杨树,杨树的两条染色体发生了断裂与重新融合,染色体重新融合的结果导致柳树的产生。以前杨树和柳树是作为独立的体系进行遗传研究的,由于两者基因组有高度的相似性,本项目建立了将两者作为一个大遗传系统进行研究的分子平台。 (2)阐明了杨树和柳树的性别决定系统以及杨柳科植物性染色体演化的分子机制。发现杨树性别决定基因定位在19 号染色体近端粒区域,为XY 性别决定系统;而柳树性别决定基因均定位在15 号染色体的着丝粒附近,为ZW 性别决定系统。杨柳科植物虽然起源于同一个古四倍体祖先,但这两个姊妹属的性染色体分别由两条不同的常染色体进化而来,并且常染色体向性染色体的转变发生在杨树和柳树物种分化之后,性染色体在这两个姊妹属中独立起源和进化,分别演化形成XY 和ZW 两种完全不同的性别决定系统。 (3)发现了飞絮发生发育过程,揭示了杨树性别决定基因及其作用机制。发现美洲黑杨性别决定区的2 个Y染色体特有的基因FERR-R 和MSL。FERR-R 基因具有抑制雌蕊发育的功能,该基因是由一个在雌花发育早期特异表达的促雌基因(FERR)复制产生。杨树雄株中,FERR-R 基因通过产生small RNA 对FERR 基因的启动子进行甲基化,同时降解FERR 基因的转录产物,在杨树雄株中关闭了FERR 基因的表达,从而导致雄株中雌蕊不发育;而雌株中没有FERR-R 基因,FERR 基因表达不受抑制,雌蕊可以正常发育。MSL 基因转录产生长片段非编码RNA,具有促进雄蕊发育的功能。杨树雄株由于存在MmS 促雄基因,所以雄花原基发育,但雌株中没有MmS 促雄基因,所以雄花原基不发育。 (4)建立了杨树和柳树的性别早期鉴定和标记辅助选择育种技术体系。选育雄株品种在生产上进行推广,可以有效的解决杨、柳飞絮问题,因此苗木性别的早期鉴定至关重要。然而苗木性别的早期鉴定一直存在可靠性低、误检率高等问题。本项目利用杨树Y 染色体特异序列和柳树W 染色体特异序列开发了用于杨、柳性别鉴定的特异分子标记,分别在美洲黑杨、山杨和簸箕柳苗木性别的早期鉴定工作中实现100%准确率。杨、柳性别早期鉴定技术在“国家林草局南方林木种子检验中心”开展的杨、柳种苗抽检工作中得到应用。 本项目取得的原始创新性研究成果,不仅使我国在相关研究领域处于国际领跑地位。通过解决技术瓶颈背后的核心科学问题,促使基础研究成果走向应用,为从根本上治理杨、柳飞絮污染,克服杨树和柳树产业发展的瓶颈问题提供了创新解决方案,为通过科技创新服务生态文明和美丽中国建设提供了典型案例,将带来巨大的经济效益、社会效益和生态效益。
南京林业大学 2022-08-15
图像智能识别系统准确性测试技术和流程研究
悬赏金额:15万元 发榜企业:中科软件测评(广州)有限公司 需求领域:图形图像处理 数据库系统及数据处理 软件开发 检测分析技术及服务 信息技术及系统服务 产业集群:新一代电子信息产业集群 技术关键词:图像,识别,准确率
中科软件测评(广州)有限公司 2021-11-17
电储能电池远程数据采集和安全传输协议研究
项目背景:2021 年国务院政府工作报告中指出,扎实做 好碳达峰、碳中和各项工作,加大新能源技术研发。据研究 公司 Frost&Sullivan 发布的一项新报告指出,预计到 2030 年,全球电池储能市场的复合年增长率将达到 23%。由此可 见,未来十年储能电池数量将大幅增加。另一方面,储能电 池安全性引起广泛关注,2019 年 4 月 19 日,美国亚利桑那 州 McMicken 电池储能项目发生火灾爆炸事故;2021 年 4 月 16 日,北京集美家居大红门的储能电站起火。因此储能电池 安全性显得尤为重要。通过人工智能和机器学习等手段预测 电储能电池的安全性已经成为研究热点,英国剑桥大学和美 国斯坦福大学等顶尖高校和科研院所都有相关的实验室。在 国内,中科院、比亚迪、宁德时代、国家电网等企业院所已 经开展了各种类型储能电池和技术的研发。然而,目前国内 外还没有成熟的电储能电池远程管控系统,储能电池数据传 输协议没有公认的标准。由于不同类型的电储能数据指标差 异较大,需要采集的数据缺乏规范标准。另外,何种指标的 变化会引起潜在的储能电池安全问题尚未明确,目前基本是 通过人工经验判断,效率不高,并且准确率较低。如果能够 通过机器学习,深度学习等人工智能手段,结合储能电池实 际工作过程中的电流、电压的变化数据,学习并分析其运行 规律,挖掘出数据变化导致的潜在安全风险,电储能电池的 安全性能将大幅提高。 所需技术需求简要描述:1.研发储能电池故障预测模 型,利用人工智能等手段,通过机器学习的方法对采集的电 池运行状态及参数数据进行分析,实时监控电池运行状态, 对可能出现的潜在储能电池安全问题进行评估,实现对即将 出现的电池故障和安全问题的预判。2.建立储能电池的远程 安全传输协议,对电池运行状态及参数数据进行周期性采 集,并实现多终端异构网络环境下的储能电池数据实时传 输。建立安全传输机制,有效防止数据伪造和恶意攻击。3. 开发电储能电池数据远程管理系统,对不同种类的储能电池 安全问题采取相应的措施,通过网络实现对储能电池的远程 管理,从而延缓或避免由于电池故障产生的安全问题。数据 通信应建立在安全可靠的传输机制上。  对技术提供方的要求:1、建立电储能电池的远程数据采 集和安全传输协议。2、开发研究电储能电池数据远程智能 分析和管理系统。3、在相关领域经验丰富的技术团队的院 校或科研单位。 
青岛安瑞信息技术有限公司 2021-09-10
化学实验室
产品详细介绍
长沙康曼德信息技术有限公司 2021-08-23
首页 上一页 1 2
  • ...
  • 24 25 26
  • ...
  • 434 435 下一页 尾页
    热搜推荐:
    1
    云上高博会企业会员招募
    2
    64届高博会于2026年5月在南昌举办
    3
    征集科技创新成果
    中国高等教育学会版权所有
    北京市海淀区学院路35号世宁大厦二层 京ICP备20026207号-1