本发明提供了一种新型鱼源抗菌肽moronecidin突变体及其制备方法和应用。本发明通过生物软件对鱼源抗菌肽moronecidin的氨基酸序列进行空间结构分析，将其22个氨基酸中的2处氨基酸进行突变(K7R和V20K)，同时为了保证抗菌肽C末端的酰胺化，在C末端添加了天冬酰胺N，获得一种新型鱼源抗菌肽突变体，使其抗菌效力获得显著提高。在此基础上，选用毕赤酵母偏爱密码子，人工合成新型鱼源抗菌肽moronecidin突变体基因，克隆于毕赤酵母中表达，获得新型抗菌肽重组酵母菌株，并将发酵规模放大到发酵罐水平，实现抗菌肽产品的高密度发酵和高效表达。发酵液进一步纯化后可制成粉剂、液体等抗菌肽制剂用于水产动物饲料添加剂或水产动物疾病的预防和治疗制剂。

本发明提供了一种新型猪源抗菌肽突变体及其制备方法和应用。本发明通过生物软件对猪源抗菌肽PMAP37的氨基酸序列进行空间结构分析，将其37个氨基酸中的3处氨基酸进行突变（L6K、K20L和L31K），获得一种新型猪源抗菌肽突变体，使其抗菌效力获得显著提高。在此基础上，选用毕赤酵母偏爱密码子，人工合成新型猪源抗菌肽突变体基因，克隆于毕赤酵母中表达，获得新型抗菌肽重组酵母菌株，并将发酵规模放大到发酵罐水平，实现抗菌肽产品的高密度发酵和高效表达。发酵液进一步纯化后可制成粉剂、液体等抗菌肽制剂用于畜禽疾病的预防和治疗。

项目阶段:在研

该成果 2013 年获农业部中华农业科技奖二等奖。主要针对严重影响我国畜牧业生产的反刍动物微量元素缺乏病、骨营养不良性疾病和奶牛围产期代谢应激等进行深入研究，在系统分析这些疾病的流行病学规律和发病机理的基础上，建立了防控的关键技术并在生产中应用。思路新颖，技术难度大，创新性强，社会经济效益显著。成果整体达到同类研究的国际先进水平，在动物骨营养不良性疾病发病机理和硫辛酸调控高产奶牛围产期代谢应激的关键技术等方面达到国际领先水平。

项目成果/简介:本服务体系主要依托 SPARROW 模型，它是一款由美国国家地质调查局（USGS）开发的非线性流域污染物评估模型，其介于传统统计学模型与机理模型之间，用于估计流域地表水体中污染物负荷与污染源之间的关系。是美国 TMDL 计划推荐流域模型方法之一。 原始 SPARROW 模型基于 SAS（统计分析系统）平台运行，使用 IML 语言编写，其嵌套的统计模块可以轻松调用非线性加权最小二乘法（NWLS）进行方程的求解，完成所需参数的估计，虽然SPARROW 本身可以免费使用，但是 SAS 平台购买费用不菲，为此我们基于 SPARROW 模型的原理，使用 FORTRAN 语言开发了面向我国特点的具有空间响应特性的水环境管理模型，简化了原SPARROW 模型中不适用于中国的模块，并增加 jackknife 不确定性分析模块，按照中国水环境管理需求补充可能实现的模块，优化模型功能，改善人机交互形式，使数据输入及模型运行更加方便易学并符合中国的数据特点。利用 ArcGIS 生成河网、划分子流域等，提取与整合必要的与流域河流属性相关的输入数据，并利用该平台将模拟结果进行可视化表达。应用范围:模型已应用于东北松花江流域、黄山新安江流域，成功完成对这些地区 N、P、COD 等污染负荷的空间解析，并设置敏感断面（松花江流域的同江断面，新安江流域的跨省断面--街口断面）进行溯源分析，能够为流域（区域）水环境管理决策的制定与实施提供技术支持。效益分析:（1）污染源空间解析：进行各子流域污染源组成比例分布预测以及各子流域的污染来源追溯等，由于监测站点只能评价静态的理化指标，SPARROW 模型则综合考虑流域内的地质地貌、气象要素等，通过监测数据追溯污染来源，分析来自不同污染源的污染量和比例，有针对性地对水质进行控制和管理，找出污染贡献最大的区域加以治理，实现投入产出的效益最大化； （2）面向水质达标的监测站点空间布局优化与设计：利用有限水质监测站点过去一段时间的监测数据外推流域内其他未监测河段 的水质情况，有效解决布设监测站点成本高、监测网络点位数量少、代表性差的问题，通过对流域整体水质状况的预测分析，找出水质较差河段，进而有效优化监测站点的空间设置，为水环境质量达标提供支持。 （3）面向敏感区（达标断面）的削减措施优化：例如海岸带、湖库、饮用水取水区、达标考核断面等，作为考核或评估断面进行污染物传输分析，分析上游各子流域对其污染贡献大小，甄别污染贡献最大的区域，优化管理措施的设置。

网络化服务集成平台是设计、实施网络化服务系统的基础。本成果建立了通用的网 络化服务与工程支持信息集成平台，集成企业相关的服务资源，为企业实现网络化服务 系统提供技术的支持。本项目涉及信息技术、自动化技术、制造技术和管理技术等多个科学研究领域，成 果来自于多个相关的理论研究和工业实施项目。成果已经应用于上海大众汽车有限公司、 沈阳机床集团、无锡机床集团等企业，相关成果正在机床、电气等行业推广。 同时，本项目通过中德合作，探索了一条高校、企业和外国高校以及外国企业之间 合作研究开发项目的新模式，打开了中德交流合作模式的另一扇窗口。

本服务体系主要依托 SPARROW 模型，它是一款由美国国家地质调查局（USGS）开发的非线性流域污染物评估模型，其介于传统统计学模型与机理模型之间，用于估计流域地表水体中污染物负荷与污染源之间的关系。是美国 TMDL 计划推荐流域模型方法之一。 原始 SPARROW 模型基于 SAS（统计分析系统）平台运行，使用 IML 语言编写，其嵌套的统计模块可以轻松调用非线性加权最小二乘法（NWLS）进行方程的求解，完成所需参数的估计，虽然SPARROW 本身可以免费使用，但是 SAS 平台购买费用不菲，为此我们基于 SPARROW 模型的原理，使用 FORTRAN 语言开发了面向我国特点的具有空间响应特性的水环境管理模型，简化了原SPARROW 模型中不适用于中国的模块，并增加 jackknife 不确定性分析模块，按照中国水环境管理需求补充可能实现的模块，优化模型功能，改善人机交互形式，使数据输入及模型运行更加方便易学并符合中国的数据特点。利用 ArcGIS 生成河网、划分子流域等，提取与整合必要的与流域河流属性相关的输入数据，并利用该平台将模拟结果进行可视化表达。

一种支持对地观测数据元数据注册的映射方法及系统，首先构建存储观测数据元数据信息的注册信 息模型，包括构建观测数据元数据注册信息模型的注册包;依据观测数据元数据注册对象，构建注册信 息模型的外部对象类;依据观测数据元数据对象之间的相互关系，构建注册信息模型的关系类;依据观 测数据元数据的分类信息，构建注册信息模型的分类架构;依据观测数据元数据的相关属性，构建注册 信息模型的扩展属性类。然后构建观测数据元数据信息模型到注册信息模型的映射关系，包括构建观测 数据元数据信息模型到注册信息模型的映射流程;构建观测数据元数据类型和注册对象的类型映射;构 建观测数据元数据属性到注册对象的属性映射。