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Epson SureLab D880 干式影像输出设备
爱普生微压电打印头 新一代爱普生UltraChromeD6r-S墨水 更广泛的介质适用尺寸3.5"-A4 一键弹出卷纸单元,实现轻松上纸 17秒首张快速输出模式*1 输出速度360张/小时*1(4"x6"inch) 最高分辨率:1440x720dpi 最小墨滴:2.5pl 打印速度:标准模式:10s(4'x6') 喷头技术:Epson微压电打印头 颜色:青色,洋红色,黄色,淡青色,淡洋红色,黑色 墨水:爱普生“活的色彩D6r-S”染料墨水
爱普生(中国)有限公司 2022-09-27
药用植物大戟3-羟基-3-甲基戊二酰辅酶A的还原酶蛋白编码序列
一种药用植物大戟Ep-Hmgr蛋白编码序列,属于基因工程领域。所分离出的DNA 分子包括:编码具有药用植物大戟Ep-Hmgr蛋白活性的多肽的核苷酸序列,所述的核苷酸序列与SEQ ID NO.3中从核苷酸第81-1832位的核苷酸序列有至少70%的同源性;或者所述的核苷酸序列能在40-55℃条件下与SEQ ID NO.3中从核苷酸第81-1832 位的核苷酸序列杂交。本发明是一种3-羟基-3-甲基戊二酰辅酶A的还原酶,有助于提高药用植物大戟中次生代谢产物或其前体的含量,对于保护人民的健康生长有所帮助
江苏师范大学 2021-04-11
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
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
清华大学 2021-04-11
浙江“揭榜挂帅”产研融合平台上线
浙江大学党委副书记、副校长张宏建表示,“找教授”平台与“揭榜挂帅”平台的融合,将提升高校科研资源配置效率,不断增强企业发布技术难题需求的积极性,提高“揭榜挂帅”项目转化率。期待厅校能够继续共同探索浙江科技人才培养和科技成果转化的新范式。
浙江省科技厅 2021-04-27
模拟驾驶六自由度动感平台仿真
针对六自由度电动或液压平台,输入六个缸体的空间几何数据,建立电动缸空间运动模型。在六自由度平台合理的运动范围内,输入任意六自由度数据(X,Y,Z坐标,以及绕X,Y,Z轴的旋转角度),可以精确计算出每个缸体运动的长度,并用三维图形进行显示。 每个缸体采用位移传感器实时监测缸体长度,通过给定不同的驱动电压和驱动时长,可以使得六自由度平台做出预定姿态。 若相关企业需要,该专利可低额转让,具体价格面议。
江西师范大学 2021-05-05
FC-AE航电地面仿真测试平台
当前光纤通道(Fibre Channel:FC) 以其高速率和高可靠性在航空电子环境得到了广泛的应用,一个典型的战机航电系统如下图所示: 为研究航电系统的性能,经常需要搭建地面仿真平台进行预先的评测。对应上图所示,我们可以搭建如下的地面仿真系统: 该系统包括自研制的: FC-AE仿真接点卡、FC-AE协议分析/监控卡、 FC-AE故障注入卡、 FC-AE网络交换机、FC-AE 数据监控记录分析仪。上述五项设备可以独立使用,也可部分或全部联合构成航电地面仿真测试平台使用。
电子科技大学 2021-04-10
高密度高性能并行计算平台
高密度高性能并行计算平台是将CPU刀片、DSP卡、GPU卡通过高速总线进行互联;采用异构并行计算框架,实现多机、多卡、多核的资源分配和负载均衡;提供适合大规模并行计算的算法平台。用户在该平台上采用传统的串行思路编程即可实现大规模的并行计算。 该计算平台相对于传统的服务器系统具有体积小、重量轻、功耗低、计算能力强的优点。由于CPU适合逻辑业务、DSP适合粗粒度的并行计算、GPU适合规整数据的细粒度计算,所以通过CPU刀片、DSP卡、GPU卡数目的组合配置,可适合多种、不同类型的计算业务。 1. 硬件环境 硬件环境为6U高标准的服务器,最多可支持三类(CPU/DSP/GPU/)、9张板卡。在板卡间提供网络和PCIE的高速数据总线,示意图如图1所示。 平台硬件包括一个主控板和8个扩展插槽。主控板集成1片Intel i7的CPU;8个扩展插槽可插CPU刀片、DSP板卡、GPU板卡及其任意组合。因此即可组成小型的PC集群,也可以组成高性能的GPU服务器、DSP服务器,或它们之间的组合。该硬件平台还可通过InfiniBand高速网络进行扩展,最大可形成20个服务器互联的统一的软硬件系统。 2. 软件环境: 平台中的CPU主要起控制作用,计算任务主要由DSP和GPU承担。针对高密度计算资源,通过软件框架屏蔽硬件差异。软件框架如图2所示。 平台提供动态链接库,封装任务的调度、CPU与DSP之间的通信、CPU与GPU之间的通信等功能。用户在动态链接库基础之上进行二次开发,实现自己的业务逻辑。 3. 参数指标: ? 单台计算能力:插8张DSP卡,做快速傅里叶变换(FFT),相当于40台8核Intel i7计算机的计算能力;插4张GPU卡,做场强计算,相当于50台Intel i7计算机的计算能力; ? 尺寸:6U标准高度,(420±0.6)mm×(256±1)mm×(≤500)mm(宽×高×深);重量:<35公斤;功耗:<1000瓦。 图1高密度高性能并行计算平台硬件示意图 图2高密度高性能并行计算平台软件框架
电子科技大学 2021-04-10
工业大数据分析平台与应用
研制背景:企业数据处理与数据分析需求在扩大,数据投入在持续增加;数据种类多,数据量大,潜在价值高;使用者难以有效地操作使用;业务复杂,调参静态组合参数过程繁琐; 平台技术: 微服务的构建方式,微服务、前后端完全分离。 分布式开发框架——SpringCloud Web开发框架——SpringBoot 、VUE(ELE) 机器学习算法框架——R、Spark集群计算 数据存储工具——Mysql、JPA、Hadoop(集群) 中间件: RabbitMQ
山东大学 2021-05-11
文档数字化与资源共享平台
完成团队简介:高岭教授及其领导的科研团队长期以来致力于信息科学领域的研究工作,主要围绕计算机网络基础理论、网络安全与管理、网络流量与性能分析,以及嵌入式Internet服务、网络应用服务、教育信息化、远程教育和教育技术等领域开展相应的研究工作。先后在国内外学术刊物上发表论文100余篇,其中SCI、EI、ISTP检索30余篇;教学科研成果多次获陕西省、西安市等颁发的优秀成果奖;主持国家自然科学基金项目、国家科技支撑计划项目课题、陕西省“13115”重大科技创新工程公共服务平台建设项目等20余项国家、省部级科研项目。   陕西省科技文档数字化管理与资源共享平台资源共享体系 成果内容:文档数字化管理与资源共享平台是承载未来陕西省科技信息资源中心四大平台之一,以资源共享的方式进行全省科技文档统一建设、集中管理、信息共享。其主要核心技术如下:(1)海量异构资源动态管理模型:针对服务类型和服务属性的多样性,提出了动态模型管理方法,结合数据挖掘、策略设计模式等理论,采用数据定义语言(DDL),实现资源动态定义模型。对不同服务类型,根据不同类型调用相匹配的函数,实现43类不同格式服务资源自动化转换为规范格式的服务资源。(2)属性级可控访问:基于规范属性标准与RBAC模型,将资源属性信息独立保存,建立授权用户与资源属性的直接关联,实现对资源的属性级授权控制,在单次授权的基础上实现二次授权及多次授权,进一步提升权限控制的灵活性。(3)多类型径向筛选:通过对筛选条件的优化分析,构造以筛选关键字、公共信息服务类型、规范属性、属性值为筛选路径的径向筛选技术,并通过匹配用户历史筛选,主动对筛选结果进行内容过滤,返回个性化的可控筛选。 成果成熟度:中试产品阶段(已解决关键技术,需要合作进行产业化攻关)。 转化方式:合作推广。 预期成果收益:进一步市场化放大约需投入180万元,若建成覆盖陕西省的科技资源共享平台,以年服务人群数量10万计,每人次节约相关费用15元计,每年能够为社会节约150万元。
西北大学 2021-05-11
高密度高性能并行计算平台
高密度高性能并行计算平台是将CPU刀片、DSP卡、GPU卡通过高速总线进行互联;采用异构并行计算框架,实现多机、多卡、多核的资源分配和负载均衡;提供适合大规模并行计算的算法平台。用户在该平台上采用传统的串行思路编程即可实现大规模的并行计算。
电子科技大学 2021-04-10
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