生物科普园是教与学的重要基地，是露天的生物学课堂和实验室。在以学生为主体的教学思想指导下，生物园可以加强教学与实验的联系，使学生获得基本的生物学技能和一定的生活技能以外，还有利于改变旧的教学模式，培养学生的学习兴趣和主动获取知识的能力。学生可以在园中自行观察和试验、处理资料以及研究试验的结果，这样有利于培养具有开拓精神的、时代发展所需要的人才。 　　好的生物园要做到功能齐全、布局合理，集美化、绿化、观察、教学、实验为一体。生物园的面积大小可根据校园面积的大小而定。园周围设栅栏式的围墙，既能起到保护作用又可使园内通风透气。园内功能区的设置根据教学的实际需要，可分为植物区、动物区、微生物培养区、生态农业示范区。植物区中可以再相应的分区，比如按照职务观赏部位（根、干、叶、花、果）的不同分出不同的小区；或者根据不同科属分区等。 　　动物区中可分1.鱼类饲养区；2.两栖动物区；3.爬行动物区，主要是饲养龟鳖；4.鸟类饲养区饲养家鸽、鹌鹑、家鸡等鸟类。5.哺乳动物饲养区，可饲养家兔和白鼠等哺动物。分区中根据饲养的动物不同在围栏上做相应的处理。

一种用于色域最大化的多色打印印刷系统拆分式建模方法，包括制作并打印各基色的单色梯尺，确 定每种单色墨量的超限阈值，测量等比压缩后单色梯尺的光谱值，建立对应关系;对原始多色打印印刷 系统拆分打印印刷系统子模型;进行墨色空间全局采样，获得所有打印印刷系统子模型下的采样样本， 仿真获取预测光谱反射率信息值;针对所有子模型，使用凸包算法计算得到墨色空间全局采样色域体积; 进行 K 个子模型的组合并使用凸包算法获得每种组合的色域体积，当最大色域覆盖率大于预设阈值时， 锁定对应最大色域覆盖率的组合，实现原始打印印刷系统的拆分式建模。该方法具有显著降低系统拆分 建模复杂性、避免墨量超限问题、提高输出色彩稳定性等技术优势。

高密度养殖在水产领域应用日益广泛，但饵料利用率低，大量残饵、生物代谢物、动植物尸体等有机物积累于养殖水体进而腐败分解产生大量有毒的物质，导致养殖水质下降、养殖环境恶化。高碘酸盐、磺胺、环丙沙星等在内的化学类杀菌药和抗生素被超量使用，氯霉素、孔雀石绿等禁用渔药的违规使用也屡见不鲜。随着人们对食品安全的重视，通过微生物改良水质，有效防止水体恶化，从而确保养殖对象少生病或不生病已逐步形成共识。诺碧清是诺维信、拜耳公司联合推出的生物净水剂产品，在国内占据领先地位。该产品可直接投放到养殖水体，具有高效净水能力。相比国内其他产品，不需要活化步骤，应用简单，可有效维持水体的藻相平衡及稳定。但该产品售价高，间接减少了养殖户利润。国内一些大型鱼药公司也均有着自主产品。尽管使用成本有所降低，但实际效果距离诺碧清尚有差距，养殖户认可程度不高。本技术衍生产品可有效降低水体 C、N、P 含量，增加溶氧，提升水质。产品应用于水产养殖中，可显著净化水体，实现增产目的。 

“现阶段医生需要在大量影像数据中快速诊断出新冠肺炎的病例，此外还需要诊断出病灶分布的位置、大小等来评估严重程度。”薛向阳介绍，针对临床的现实需求，团队将设计目标定位于“肺炎分类鉴别”和“关键病灶检测”两大功能，前者是为区别健康状态、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、细菌性肺炎，后者则为找到并分隔出磨玻璃影等病灶区域。针对这些需求，团队设计诊断算法模型，让机器利用模型进行训练，学习不同类型肺炎在CT影像表现上的不同特征，最终具备智能辅助诊断的能力。而这需要突破小样本学习、小目标检测等多个技术难题。“小样本学习”即在较少训练数据样本的条件下进行机器学习。在疫情发生前期，能够获取的新冠肺炎影像数据相对较少，且由于一线影像医生任务繁重，无法获得大量专家标注，因此需要算法在少量样本的条件下“自学成才”。为此，团队采用基于自迁移学习的半监督学习等技巧，使算法具备一定的“小样本学习”能力，在不增加医生标注工作量的情况下较好地提高了算法模型的普适性。由于CT影像切片中的病灶区域有大有小，且往往大中小病灶区域面积悬殊，如何使算法能同时检测大、中、小各个目标是另一大难题。团队利用神经网络的层次性特点与病灶区域的大小进行对应，“网络的底层关注细节，即小病灶区域，而网络中层到高层所关注的病灶区域则越来越大，因此模型通过不同层次的加权和融合，最终便能达到同时检测大小病灶区域的目标。”薛向阳解释道。“不过，即便有诊断‘神器’，影像科医生也是不可替代的。”薛向阳说，人是复杂的机体，病毒在不同人体内感染的反映也不一定相同。”他表示，当遇到机器未曾学习过的微小病变或疑难病例时，仍需要影像医生的经验和智慧。以解决实际问题为目标，该项目在研究过程中始终与临床应用紧密结合。无论是机器学习数据，还是测试评估数据，都来源于临床真实病例。在算法模型定型过程中，为了检验模型的准确率和泛化性，团队也利用现实疑似病例进行了测试。

2019年12月以来，由SARS-CoV-2病毒感染导致的新型冠状病毒疾病（COVID-19）在全球开始蔓延。报道显示，SARS-CoV-2感染患者的中位住院时间为10天，而武汉患者在发病10天后症状有可能加重。因此，住院时间是COVID-19临床预后的重要指标之一。 目前，CT影像学已成为COVID-19肺炎的诊断和监测工具，主要表现为磨玻璃影、实变及混合密度影。然而，现阶段的影像学研究主要集中于对病灶的定性和半定量描述，缺乏对病灶的全定量分析。因此，基于前期提出的CT定量监测COVID-19肺炎病程，团队假设在CT病灶背后的高通量影像特征“隐藏”了患者预后转归的“秘密”。 本研究纳入了兰州、安康、丽水、镇江、临夏5家新冠肺炎定点医院，自2020年1月23日到2月8日期间住院患者的临床资料和首次CT资料，所有患者经RT-PCR证实SARS-CoV-2病毒感染。至2月20日，研究共纳入31例治愈出院的患者（排除14例未出院患者和7例首次CT检查无肺炎表现患者），并将10天作为住院时长的二分类阈值。基于有限的样本量，团队将4个中心作为训练队列，另外一个中心作为验证队列。通过自动分割肺叶和半自动分割病灶，31名患者中累计分割出72个病灶。在对病灶图像预处理后，提取影像组学特征并筛选。为了研究影像组学特征的稳定性，团队使用了Logistics回归模型和随机森林模型对筛选的特征分别进行建模和验证。​结果发现，6个筛选出的二阶特征在两种不同分类器中均表现出良好的预测价值。在外部测试队列中，Logistics回归模型的AUC为0·97(95%CI 0·83-1·0), 敏感性 1·0, 特异性0·89；随机森林模型的AUC为0·92 (95%CI 0·67-1·0),敏感性 0·75, 特异性1·0。随后，研究又纳入了2月20日-28日新出院的6名患者，利用已建立的影像组学模型可以正确预测所有6名患者的住院时间。 

提出基于地震波观测的滑坡快速检测和滑动几何形态的分析方法，可服务于滑坡次生灾害的预警。       2018年12月22日因无预警海啸致使印尼苏达海峡沿岸城市437人死亡，几千人受灾。叶玲玲教授等利用印尼的宽频带地震波数据，发现此次海啸由滑坡引发，与2018年活跃的Anak Krakatau火山活动有关。相对于地震滑动，滑坡造成的地振动以低频成分为主，高频成分较少（图1），造成目前常规基于高频地振动信号的地震-海啸预警系统失效。雷达影像资料分析进一步证实海啸源是Anak Krakatau火山西南侧的滑坡（图2）。采用震源单力模型，长周期地震波观测约束滑坡平均倾角为12°；结合地震波和卫星遥感资料观测，得到滑动体积约为0.2 km3。这些参数为海啸模拟提供了重要约束。 在2018年印尼火山滑坡事件中, 地震波信号10分钟传播到整个苏门答腊和爪哇地区, 被几十个地震台接收，利用Wphase反演方法15分钟可得到有效的滑坡信息。由滑坡引发的海啸波传播速度较慢, 半小时后传播到附近的海岸带地区。因而该研究中基于Wphase方法的滑坡快速检测和滑动几何形态的分析方法可有效运用于该类型滑坡海啸预警中。

建设消化系统肿瘤的大数据平台，通过整合肿瘤临床信息、影像数据、生物样本库数据、高通量生物多组学的数据，系统地构建消化系统肿瘤大数据，并结合人工智能平台进行大数据的挖掘与分析。该团队基于肿瘤大数据平台开展肿瘤临床诊疗的真实世界研究，探索肿瘤的精准诊断、预后预测和耐药分子机制 徐瑞华教授团队开始着手构建磷酸化定量数据库qPhos。通过收集已发表的定量磷酸化组数据，共整合了199071个磷酸化位点上的3537533个定量磷酸化信息，其中86%的数据来自肿瘤组织样本及相关细胞系。有关定量实验的详细信息，包括实验条件、实验所用的细胞系或样本等数据也纳入了数据库中。对每个磷酸化位点，都注释了实验验证的或潜在的上游激酶，以便理解其分子调控机制。同时，通过整合UniProt，ExPASy和DrugBank等数据库中的信息，对磷酸化位点所在蛋白质的生化特征、上游激酶的靶向药物情况进行了详细的注释，方便查询和使用。       此外，数据库中还开发了qKinAct分析模块，研究人员可以基于自己的定量磷酸化组数据分析得到相应的激酶活性相关磷酸化位点信息，进而分析异常的磷酸化信号通路。因此，qPhos是首个全面涵盖肿瘤和疾病相关重要磷酸化修饰动态水平的数据库，为研究蛋白磷酸化修饰及其动态调控提供了一站式服务。

简单介绍： 动物行为学视频分析系统是一套通过视频摄像机和计算机，采用图像处理技术，自动跟踪和记录动物活动的通用型运动轨迹记录分析系统，可以应用在神经药理，学习记忆药理，抗衰老药理和新药神经系统一般药理毒理研究，也可用于神经科学基础研究。可进行头中尾三点跟踪，适用于Morris水迷宫实验、旷场实验、条件性位置偏爱实验、T型迷宫、Y型迷宫、八臂迷宫、高架十字迷宫、Barnes迷宫、Zero迷宫、孔洞实验、新物体识别等各种动物实验。 ZL-099除了具有自动跟踪记录动物活动轨迹的基本功能外，还具有通过事件记录器记录视频系统无法自动识别的各项动物行为事件、轨迹数据导入再分析、实验数据管理以及实时录像功能，并能够接收16路外部输入信号，控制16路外部输出信号，充分体现了自动化与灵活性相结合的优势。 详情介绍： 一.详情介绍 1.可随心设计的平台区域图形 ZL-099可以使用户根据实验目的自行设计实验平台区域，用于计算机跟踪动物在不同区域内的各项指标。ZL-099提供了圆/椭圆、扇形、多边形、环形图元，用户可以使用这些图元设计任意形状的跟踪区域，从而在实验中获取动物在跟踪区域中的各项数据。实验平台设计的灵活性使ZL-099可以更好地适用于各种迷宫实验的研究。 2.稳定可靠的跟踪算法 ZL-099为用户提供了三种跟踪算法：灰度法、背景减法和色彩识别法。灰度法适合在动物与背景间的对比度较大，背景可能会有较小变化的场景下使用。背景减法适合在背景复杂、背景灰度接近甚至与动物灰度相同，但是背景基本不变化的场景下使用。根据背景情况选择跟踪算法，能够使跟踪效果达到*佳。色彩识别法适合对着色的动物进行跟踪。ZL-099也是能够进行头、中、尾三点识别的优良软件。 3.事件统计和分析功能 ZL-099能够记录26种键盘预定义事件、16路外部输入事件、12路外部输出控制事件以及目标所在区域事件，开创性地设计了事件关系图，形象地揭示各类事件之间的相互关系，为深入用户分析动物行为提供了有利支持。 4.可视化的实验数据管理功能 ZL-099内建的数据库通过实验目录树和属性页的方式，将实验过程中产生的大量数据有机地组织起来，使用户可以很方便地查阅实验历史数据和图形，使实验数据的管理成为一个有组织的数据系统。每个实验人员可以独立创建自己的实验数据库，设置密码保护，通过简单的拷贝命令即可实现数据的备份和携带，充分保障了数据的安全性。 5.强大的综合报表功能 ZL-099的综合报表功能允许用户进行实验数据的筛选，并将筛选后的数据进行统计和分析，输出动物在各区域的持续时间、游程、进入区域的次数、潜伏期、平均速度、静止时间等指标，以选定的属性项分组统计平均值和标准误差，并将其以直方图的形式呈现出来。用户可以通过对数据图表复制、粘贴的简单操作，很快形成自己风格的实验报告。同时系统还提供了导出数据的功能，，可以将原始数据和统计分析数据导出到Excel文件中，用户可以使用如：Excel、SPSS、SAS等第三方软件进行深入的数据统计分析。   6.灵活的实验启动和结束方式 ZL-099不但提供了手动开始/结束实验方式，还提供了自动开始/结束实验、延时开始/延时结束以及远程开关启动实验方式。在自动开始/结束实验方式下，用户设置开始区域、结束区域后，系统实时监测动物所在的位置，当动物运动到设定的开始区域、结束区域时，系统自动启动跟踪任务或结束跟踪任务。远程开关方式可以使用户在远离计算机的位置启动实验，极大地方便了研究人员的操作，降低了工作强度。     7.方便快捷的手动事件记录器 ZL-099提供一个可以自定义的事件记录器，通过键盘或鼠标用户可以方便、高效地将视频跟踪系统无法自动记录的事件记录下来。用户可以按照自己的操作习惯定义各个快捷键所对应的事件，如：站立、理毛、进食、排泄等，*多可以定义26个事件。事件记录器不但记录事件，同时还将事件的发生时刻和持续时间记录下来，并对事件发生的次数和事件总持续时间进行统计分析，便于用户对动物行为进行深入研究。 8.自定义实验动物的属性模板 ZL-099允许用户定义自己感兴趣的动物属性项，并将其作为模板存放在数据库中，这个模板不但可以在当前实验中使用，而且也可以在以后的实验中复用。通过动物属性模板，用户可以储存更多的关于实验动物的信息，这些信息在后期的批量数据处理中，作为分组条件进行分组统计分析，使研究人员可以更加深入地探究各个因素与动物行为之间的内在关系。   9.实时分析和录像分析以及压缩录像功能 能够在实验的同时进行实时动物行为分析，也可以进行实验录像视频文件的分析。录像文件批处理功能只需要用户指定录像文件所在的目录即可自动进行大量录像文件的动物行为分析而不需要用户的任何介入。提供实时压缩录像功能，可以将实验图像采用通用的视频文件格式保存下来，便于后期的研究分析和备案。ZL-099系统从设计实验、预定义属性模板、设计区域平台、执行实验、数据分析到数据的导入导出，为用户提供完整的解决方案，是一个适用于多种迷宫实验的通用型视频跟踪系统。     二.性能指标 视频源 摄像机：黑白/彩色 录像机、DVD：黑白/彩色 视频文件：黑白/彩色 解析度 视频摄像机：640×480点 视频文件：≤1024×768点 算法 灰度法 背景减法 采样频率 1~20帧/秒 启动方式 手动开始/结束 延时开始/结束 自动开始/结束 远程按钮启动 输出指标 各区域持续时间及百分比、游程、进入区域的次数、潜伏期、平均速度、静止时间及百分比 总持续时间、游程、进入次数、平均速度、静止时间及百分比 运动轨迹图、直方图、事件关系图 特点 自定义属性项、可设计的区域平台图形、自定义事件记录器、实时录像     三.软硬件配置 计算机 台式机/笔记本 Intel P42G，512M内存 视频源 低照度工业监控摄像机（推荐） 数字/磁带摄像机 USB摄像头 AVI视频文件 镜头 3.5-8mm变焦、F1.2或F1.4光圈 图像采集卡 PCI/USB接口 640×480点解析度，24位真彩色 输入输出控制器（可选件） 16路继电器输出（每路4A@220V） 16路光电隔离开关量输入 照明 泛光照明 操作系统 Microsoft Windows 2000/XP/7/10  

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