南京大学研制的肿瘤诊断自动测试系统样机，包括恶性肿瘤多血清肿瘤标志物的电化学联合免疫检测芯片和多通道电化学免疫检测仪器。该仪器避免了目前已有全自动免疫分析仪所存在的仪器和试剂相当昂贵、温育时间长、检测周期长、操作繁琐、成本高等缺点，具有轻便、稳定、价廉、直观，发展的方法具有灵敏、方便、快速、重复性好、成本低等优点，可实现对恶性肿瘤的早期诊断、疗效与预后观察的室外化、普及化和家庭化。     该仪器主要用于肿瘤诊断和大规模筛查，是分析化学与生物化

本项目聚焦于锂电池管理系统在智能化监测与预测中的关键痛点，尤其拟面向电池容量衰减预测、SOC/SOH估计不准、电池剩余时间不准确、MAP/SOP估算等方面。通过引入人工智能算法，构建融合机器学习与深度学习的电池状态预测模型，拟实现高精度SOC（荷电状态）与SOH（健康状态）估计的优化，提升电池管理系统的智能水平与安全性。 解决方案方面，项目基于实地检测磷酸铁锂电池充放电数据构建训练集，采用轻量级线性回归模型及改进型人工神经网络进行建模优化，并结合特征工程技术提高预测精度。同时，设计适用于边缘计算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平台实时运行，降低对计算资源的依赖。 在竞争优势方面，项目成果具备算法轻量化、部署便捷、预测准确度高、兼容性强等特点，特别适用于电力储能、电动汽车等对安全性和可靠性要求高的场景。相比传统BMS方案，该AI算法可显著提升电池使用效率与寿命，精准估算SOC/SOH，降低维护成本。 目前项目成果已在合作企业内部储能设备中开展应用测试，初步反馈表明荷电状态预测准确度提升40%左右，电池健康度准确度提升40%左右，系统响应及时，具备较高实用性和推广价值。专家评审一致认为，该项目在智能电池管理系统方向具有较强的创新性和实际应用前景。

本发明公开了一种基于机器视觉的点胶质量检测方法，包括以下步骤：首先，获取点胶操作前和后的焊盘图像；其次，利用图像处理算法处理两张图像，去除背景的干扰后提取出胶滴的图像；再次，利用 Blob 分析算法求取胶滴的点胶参数，包括胶滴面积、中心点坐标以及形状因子；最后，根据点胶质量评价模型来求取胶滴的点胶质量。通过将胶滴的点胶质量与阈值相比较，确定点胶质量是否合格。本发明方法可以有效地应用到具有复杂背景图像、高速高频点胶过程的点胶一致性检测以及点胶质量检测中。

本项目属于医学应用基础研究领域。以儿童最常见的急性淋巴细胞白血病（acute lymphooblastic leukemia，ALL）和淋巴瘤为研究对象，从临床现象发现，到分子机制研究，全面深入地探讨了糖皮质激素（glucocorticoid, GC）耐药的机制和逆转。GC耐药直接影响了淋巴造血系统肿瘤患者的预后。 该项目在国内率先提出NPM-ALK融合激酶能激活mTOR信号通路（中华血液杂志, 2008）；在国内外率先提出ALK激酶能够通过激活下游的mTOR激酶介导的信号通路诱导淋巴细胞对GC产生耐药性（Leukemia,2008）；在国内首先提出mTOR信号通路的活化是儿童ALL对GC 耐药的主要原因之一，临床上使用mTOR激酶抑制剂能够逆转GC耐药，提示mTOR激酶抑制剂能够成为有效的治疗晚期难治性淋巴系统肿瘤的药物，这对于进一步提高淋巴造血肿瘤的疗效具有极为重要的理论意义和临床应用前景。 本项目在2006年到2011年期间已在国内外学术刊物发表论文9篇，经科技查新，9篇论文总引用频次42次。其中英文论文4篇SCI收录3篇，SCI引用频次36次，其中1篇被引22次，1篇被引14次，中文论文5篇共被引6次。研究结果多次参与国际及全国性学术会议交流，并获得国家自然科学基金面上项目资助1项，四川省应用基础项目资助1项。本项目的研究促进了学科的建设和人才培养，已培养博士、硕士研究生共10余名。

癌症已成为公众健康的重大杀手，每年因癌症死亡的人数接近1000万，传统的放疗、化疗由于过高的毒副作用，外科手术部位有限而难以有效治疗，靶向药物的发展极大推动了肿瘤治疗，然而也存在易产生耐药性等问题。免疫疗法作为新兴的肿瘤治疗策略，具有精准打击、低毒副作用、不易产生耐药等优点逐步受到关注，其中溶瘤病毒能够选择性在肿瘤细胞中复制而不破坏正常细胞，因而具有很大的应用前景（详细内容见前期推送科普系列——溶瘤病毒肿瘤治疗）。目前许多溶瘤病毒以实体瘤为治疗靶标，而应用于血液肿瘤的成功案例却很少。近日，吉林大学生命科学学院于湘晖课题组在国内主办的SCI杂志Signal Transduction and Targeted Therapy上在线发文，题为“Enhancing the antitumor activity of an engineered TRAIL-coated oncolytic adenovirus for treating acute myeloid leukemia”，该研究构建了表达TRAIL融合蛋白的溶瘤腺病毒，与人参皂苷Rh2联用，实现选择性杀伤血液肿瘤，为白血病的治疗提供了新思路。急性髓系白血病（AML）是髓系造血干细胞或祖细胞的恶性病变，原始细胞异常增生、分化。尽管一线治疗、巩固化疗的方案能够完全缓解许多患者病症，但是仍有部分患者无明显疗效，还有一些患者存在复发情况，亟需新的治疗方式。之前的研究中，研究者曾构建了表面展示肿瘤坏死因子相关凋亡诱导配体（TRAIL）的腺病毒，能够结合肿瘤表面死亡受体DR4和DR5，诱导细胞凋亡，减弱病毒肝脏趋向性。为了更好评估病毒载体的感染与复制造成的影响，研究者通过流式细胞仪分析了病灶内分离的AML细胞上的TRAIL受体（死亡受体DR4/5、诱饵受体DcR1/2）和腺病毒受体（CAR、整合素 αvβ3 和整合素αvβ5），发现多数表达中等水平TRAIL受体，培养细胞系也有类似现象，而正常粒细胞、T细胞这两类受体表达很低，因此选择TRAIL表面展示腺病毒能够较好进行靶向治疗。研究者为构建溶瘤腺病毒，通过将腺病毒A3衣壳蛋白IX插入“拉链结构”，使得TRAIL能够与“拉链结构”偶联展示在衣壳蛋白表面。由于只有约17%的衣壳蛋白连接上了TRAIL，研究者试图采用新的策略：在大肠杆菌中表达可溶性TRAIL-“拉链结构”融合蛋白，再将可溶性的蛋白与病毒粒子孵育，离心后分离表面覆盖可溶性TRAIL的腺病毒粒子。通过变性凝胶电泳、高效液相色谱、斑点杂交等证实了改造的腺病毒zA4载有活性更高的TRAIL。细胞实验也证明zA4相较于原来的版本A3、A4侵染能力、特异性显著提高。细胞结合试验用于评估侵染活性，证明了携带TRAIL显著促进了腺病毒的内吞；定量PCR试验用于评估病毒复制能力，zA4在癌细胞中复制显著强于其他载体。为有效评估zA4载体抗白血病活性，在不同感染复数下以不同载体侵染培养AML细胞系，结果发现zA4显著诱导培养细胞的凋亡。对临床分离原代AML细胞深入探究，zA4显著抑制了大部分AML细胞的增殖，然而值得注意的是，少部分不表达死亡受体的细胞无明显变化。溶瘤病毒能否在体内发挥作用直接决定了其是否具有临床价值，基于之前的细胞实验，研究者对皮下移植造模小鼠注射了腺病毒载体，发光成像和病毒基因组分析均证实了载体肿瘤组织靶向性。zA4处理小鼠显著抑制肿瘤生长，正常器官组织形态学、生化特征均未变化，因此未产生肝损伤。同时还观察到凋亡重要因子caspase-3水平显著上调。在更加真实的小鼠白血病模型中，也观察到相似的结果，病毒在肿瘤消失后也并不会长时间存在。然而总有一些原代AML细胞TRAIL表达量很低，影响zA4的效果。联系之前的研究，人参皂苷Rh2能够诱导白血病细胞死亡受体表达和细胞毒性，研究者就试图通过Rh2增强TRAIL诱导的细胞死亡。通过IC50测定、信号通路分析证实了存在协同效应，在细胞、小鼠水平上都得到了证实，两者联合使用促进白血病肿瘤的凋亡。该研究通过优化载体结构、联合用药等方式增强了溶瘤腺病毒的活性，拓宽了溶瘤病毒的潜在适应症范围，后续深入的分子机制探究以及疗效的评估将有助于为白血病治疗开辟新的道路。

本发明公开了一种治疗淋巴瘤的中药组合物，包括：党参、陈皮、茯苓、夏枯草、炙甘草、黄芪、木香、蜈蚣、砂仁、水蛭、阿胶珠、僵蚕、白英、当归、知母、连翘和麦芽。本发明提供的中药组合物选取的药物均为常见药物，成本低，服用方法简便，具有散结消肿、解毒镇痛、消毒散脓、温经通脉之功效，对人体无不良及毒副作用，对淋巴瘤具有很好的治疗效果，避免了传统化学药物治疗对人体造成的损害。

本发明的目的在于提供多糖修饰的纳米硒复合物在制备治疗恶性腹水的药物中的应用。多糖修饰的纳米硒复合物由纳米硒和药学上允许的功能化多糖组成；所述功能化多糖包括但不限于葡聚糖、壳聚糖、真菌多糖(香菇多糖、香菇菌多糖、人参多糖、灵芝多糖、茯苓多糖、枸杞多糖、银耳多糖、木耳多糖)、植物多糖(枸杞多糖、银杏多糖、茶多糖、魔芋多糖)等天然或合成多糖的一种或多种。多糖修饰可以增强纳米硒的稳定性和活性，通过物理吸附作用使得纳米硒颗粒得以良好分散，增强纳米硒在降低炎症因子表达方面的功效。所述恶性腹水包括但不限于肝硬化、肝癌、卵巢癌、结肠癌、肺癌、乳腺癌等所引起的腹水。所述治疗恶性腹水的药物包括多糖修饰的纳米硒复合物及其药学上可接受的辅料。所述治疗恶性腹水的药物在给药治疗中，多糖修饰的纳米硒复合物的有效给药量为每天(9±4)mg/kg。所述的多糖修饰的纳米硒通过以下方法制得：1>将样品多糖溶解在去离子水中，加热以破坏分子内和分子间氢键，获得单链多糖；2>在25℃下将制备的单链多糖水溶液与亚硒酸钠混合，并搅拌均匀。向混合物中滴加抗坏血酸水溶液和丁二酸酐，室温下搅拌24小时。3>用超纯水透析2天即可得到产物。

针对分布式风光发电在配电网中的高比例接入态势，源荷存在时空不匹配特性，导致功率倒送和节点过电压等问题，面向电网网架相对薄弱地区，开展考虑风光发电不确定性的储能的选址定容研究，实现不同运行方式下储能的优化配置；提出基于有功/无功电压控制分区的新型配电系统电压控制策略，实现配电网电压的分散式与集中式协同控制，满足高渗透率风光并网场景下的电能质量要求。

本成果围绕光伏并网系统电能质量展开。基于深度学习算法，研究谐波等电能质量指标变化规律，运用特征提取技术处理时序数据，实现电能质量预测。研发基于态势感知的电能质量调控装置，总谐波补偿率不小于 90%，补偿次数 2 - 50 次。成果形式包括研究报告、调控装置示范应用，申请发明专利 3 项，发表论文 3 篇。应用场景涵盖光伏电站、配电网等，可提升电网可靠性与经济性，减少设备损耗、优化调控策略、降低弃光率，为新能源消纳提供支撑。