放射性药物是可用于诊断或治疗目的的药物，由放射性同位素与有机分子键合组成。有机分子将放射性同位素传递至特定的器官、组织或细胞。 ​ 根据特性选择放射性同位素发射穿透伽马射线的放射性同位素用于诊断（成像），发出的辐射脱离身体后被特定仪器（SPECT / PET相机）检测到。通常，用于成像的同位素产生的辐射在1天后通过放射性衰变和正常的身体排泄完全消除。最常见的用于成像的同位素是：99mTc、I123、I131、Tl201、In111和F18。 ​ 发射短程粒子（α或β）的放射性同位素用于治疗，因为它们能够在非常短的距离内失去所有能量，因此产生大量局部伤害（例如细胞破坏）。该特性用于治疗目的：破坏癌细胞，骨癌或关节炎的姑息治疗中减缓疼痛。这类同位素在体内的停留时间比成像同位素更长；用来提高治疗效率，但仍然限制在几天内。最常见的治疗同位素是：I131、Y90、Rh188和Lu177。 ​ 放射性药物的工作原理是：基于使用分子“出租车”，将受控剂量的放射性活度特异性地传递至目标患病组织（通常是癌细胞），以便根据所用放射性核素的类型可视化（诊断）或治愈（治疗）组织。放射性药物通常包含负责将放射性核素引导至目标组织的生物载体（抗体、肽等）。双功能螯合剂牢固地抓住放射性核素并确保与生物载体之间的牢固结合。

本发明（小试阶段）采用的技术方案是：将野生型酿酒酵母细胞内的分子伴侣SSA1基因编码的第483位亮氨酸突变为色氨酸，得到基因突变型SSA1-YS1酵母细胞；然后经SSA1-YS1酵母细胞的活化；初始OD值的调试；制备筛选待测药物检测溶液；从第一天起，隔天提取适量SSA1-YS1酵母细胞悬液稀释后平板涂布；置于24℃恒温培养箱中培养3天，再转入4℃冰箱中培养7天，观察SSA1-YS1酵母细胞的颜色。 将野生型酿酒酵母细胞内的分子伴侣SSA1基因编码的第483位亮氨酸突变为色氨酸，得到基因突变型SSA1-YS1酵母细胞；然后经SSA1-YS1酵母细胞的活化；初始OD值的调试；制备筛选待测药物检测溶液；从第一天起，隔天提取适量SSA1-YS1酵母细胞悬液稀释后平板涂布；置于24℃恒温培养箱中培养3天，再转入4℃冰箱中培养7天，观察SSA1-YS1酵母细胞的颜色。

索非布韦（又译为索氟布韦，英文名 Sofosbuvir，CAS：1190307- 88-0）是全球首个丙型肝炎病毒(HCV)NS5B 聚合酶核苷酸类似物抑 制剂，用于治疗慢性丙型肝炎，目前国外已有产品在销售，且利润可 观。国内还没有此类药物，本项目具有重大的发展前景。 采用本课题组开发的新型氟取代反应，设计和开发了一条经济、 绿色和环保的具有巨大临床价值和市场价值抗丙肝药物索非布韦及 其关键含氟医药中间体的制备工艺。本项目的目的是对本课题组开发 的新颖制备工艺进行中试放大研究，进而实现商业化规模制备，从而 产生良好的社会效益和经济效益。 依托南开大学化学院良好的科研平台，以及本课题组多年积累的 有机氟化学及合成有机化学的基础研究成果，我们对具有巨大临床价 值和市场价值的抗丙肝新药索非布韦及其关键含氟中间体的制备工 艺进行优化。小试规模研究结果表明，本制备工艺能以良好的经济性、 兼顾环保、安全等考量获得预期质量要求的目标产品。后期通过小试 放大研究、中试研究和商业化生产确认等产业化开发程序。 

本成果采用最新的深度学习和分子模拟算法，结合新一代分子特征化方法，开发了多种计算机模型，可用于药物开发中的多个阶段，为药物的快速设计开发提供一个完整的基于人工智能的解决方案。成果：1.药物毒性预测方法：传统的化合物毒性检测技术一般需要使用生化试验、细胞实验、甚至动物模型，这些方法不仅耗费大量时间，而且成本很高。使用计算模型进行有机化合物的毒性预测，所需投入较少，但产出巨大。特别是基于化合物的物理化学和结构特性的计算模型，甚至能够在化合物合成之前就对其进行预测，大大提高了效率，使其越来越受到欢迎。在进行体外和体内试验之前先使用计算机模型对化合物进行大规模的毒性筛选，能够更好地解决候选药物具有毒性的问题。我们建立了一套新的基于多种分子指纹和机器学习算法的化合物毒性预测集成学习算法，运用此集成学习算法建立了新的有机化合物致癌性、致突变性和肝毒性预测模型。我们分别建立了名为CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性预测)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突变性预测)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性预测)的预测服务器，这些服务器能够为使用者提供更高效更便捷的预测技术服务。自2017年服务器发表起，我们已为国内外药物分子设计研究者提供了5000多次共计超过20多万个化合物的毒性预测服务。在有机化合物毒性预测研究方向，我们主要完成了化合物的细胞毒性、心脏毒性、生殖毒性、血脑屏障透过性、水生生物毒性预测模型，以及糖尿病早期筛查模型的开发，正在进行P450酶阻滞剂性预测模型、基于图神经网络的毒性预测算法研究、基于分子对接的化合物毒性预测研究等。相关研究成果已发表多篇学术论文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次数80，ESI 1%高被引论文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.）致癌性预测服务器首页致癌性预测结果页相关综述对本服务器的介绍RF-hERG-Score预测药物引起的hERG相关心脏毒性2.药物设计方法：在计算机上对药物靶点和药物分子的结构和活性建模，计算药物与靶点之间的相互作用关系，从而设计出具有治疗作用的药物。计算机辅助药物设计可以为药物设计各阶段的实验方案提供有意义的指导，减少需要通过实验评估的候选药物的数量，从而加快新药研发速度。我们应用分子对接、分子动力学模拟、自由能计算、机器学习等方法研究流感病毒等重要疾病的计算机辅助药物设计、并开发更有效的计算机辅助药物设计方法。在计算机辅助药物设计研究我们主要完成了流感病毒M2质子通道蛋白抑制剂虚拟筛选方法研究，正在进行先导化合物生成模型研究、基于机器学习的虚拟筛选打分函数算法开发、SARS-CoV-2病毒S蛋白与受体相互作用及药物设计研究。特异性重打分函数显著虚拟筛选性能显著较高筛选出两个候选抑制剂3.药物靶点识别方法：长非编码RNA（lncRNA）是一种长度在200nt至100,000nt之间的非编码RNA，是转录物的主要成分。研究表明lncRNA在许多生物学和病理学过程中起着重要作用。lncRNA起作用的重要途径是与其靶蛋白结合。lncRNA-蛋白质相互作用的实验研究需要大量资源。累积的实验数据使得通过计算方法预测lncRNA-蛋白质相互作用成为可能。我们使用各种数学建模和机器学习方法开发了几种用于预测lncRNA-蛋白质相互作用的新模型。这些模型命名为：RWLPAP（随机游走），LPI-NRLMF（邻域正则化逻辑矩阵分解），IRWNRLPI（集成随机游走和邻域规则化Logistic矩阵分解），LPI-BNPRA（双向网络投影推荐算法），LPI-ETSLP（基于特征值变换的半监督链路预测），HLPI-Ensemble（集成学习）。在交叉验证中，我们的模型获得了较好的预测性能。lncRNA-蛋白质相互作用预测模型的性能比较lncRNA-蛋白质相互作用预测服务器相关软件著作权：

本成果采用最新的深度学习和分子模拟算法，结合新一代分子特征化方法，开发了多种计算机模型，可用于药物开发中的多个阶段，为药物的快速设计开发提供一个完整的基于人工智能的解决方案。 成果：1.药物毒性预测方法：传统的化合物毒性检测技术一般需要使用生化试验、细胞实验、甚至动物模型，这些方法不仅耗费大量时间，而且成本很高。使用计算模型进行有机化合物的毒性预测，所需投入较少，但产出巨大。特别是基于化合物的物理化学和结构特性的计算模型，甚至能够在化合物合成之前就对其进行预测，大大提高了效率，使其越来越受到欢迎。在进行体外和体内试验之前先使用计算机模型对化合物进行大规模的毒性筛选，能够更好地解决候选药物具有毒性的问题。我们建立了一套新的基于多种分子指纹和机器学习算法的化合物毒性预测集成学习算法，运用此集成学习算法建立了新的有机化合物致癌性、致突变性和肝毒性预测模型。我们分别建立了名为CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性预测)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突变性预测)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性预测)的预测服务器，这些服务器能够为使用者提供更高效更便捷的预测技术服务。自2017年服务器发表起，我们已为国内外药物分子设计研究者提供了5000多次共计超过20多万个化合物的毒性预测服务。在有机化合物毒性预测研究方向，我们主要完成了化合物的细胞毒性、心脏毒性、生殖毒性、血脑屏障透过性、水生生物毒性预测模型，以及糖尿病早期筛查模型的开发，正在进行P450酶阻滞剂性预测模型、基于图神经网络的毒性预测算法研究、基于分子对接的化合物毒性预测研究等。相关研究成果已发表多篇学术论文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次数80，ESI 1%高被引论文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.） 致癌性预测服务器首页 致癌性预测结果页 相关综述对本服务器的介绍 RF-hERG-Score预测药物引起的hERG相关心脏毒性 2.药物设计方法：在计算机上对药物靶点和药物分子的结构和活性建模，计算药物与靶点之间的相互作用关系，从而设计出具有治疗作用的药物。计算机辅助药物设计可以为药物设计各阶段的实验方案提供有意义的指导，减少需要通过实验评估的候选药物的数量，从而加快新药研发速度。我们应用分子对接、分子动力学模拟、自由能计算、机器学习等方法研究流感病毒等重要疾病的计算机辅助药物设计、并开发更有效的计算机辅助药物设计方法。在计算机辅助药物设计研究我们主要完成了流感病毒M2质子通道蛋白抑制剂虚拟筛选方法研究，正在进行先导化合物生成模型研究、基于机器学习的虚拟筛选打分函数算法开发、SARS-CoV-2病毒S蛋白与受体相互作用及药物设计研究。 特异性重打分函数显著虚拟筛选性能显著较高 筛选出两个候选抑制剂 3.药物靶点识别方法：长非编码RNA（lncRNA）是一种长度在200nt至100,000nt之间的非编码RNA，是转录物的主要成分。研究表明lncRNA在许多生物学和病理学过程中起着重要作用。lncRNA起作用的重要途径是与其靶蛋白结合。lncRNA-蛋白质相互作用的实验研究需要大量资源。累积的实验数据使得通过计算方法预测lncRNA-蛋白质相互作用成为可能。我们使用各种数学建模和机器学习方法开发了几种用于预测lncRNA-蛋白质相互作用的新模型。这些模型命名为：RWLPAP（随机游走），LPI-NRLMF（邻域正则化逻辑矩阵分解），IRWNRLPI（集成随机游走和邻域规则化Logistic矩阵分解），LPI-BNPRA（双向网络投影推荐算法），LPI-ETSLP（基于特征值变换的半监督链路预测），HLPI-Ensemble（集成学习）。在交叉验证中，我们的模型获得了较好的预测性能。 lncRNA-蛋白质相互作用预测模型的性能比较 lncRNA-蛋白质相互作用预测服务器相关软件著作权：

项目背景：1.夹层玻璃是由两片或多片玻璃，之间夹了一层 或多层有 PVB 膜，经过特殊的高温预压及高温高压工艺处理后， 使玻璃和中间膜永久粘合为一体的复合玻璃产品。2.夹胶玻璃因 其所具有的安全性、防盗性、隔音型、防紫外线、节能等性能广 泛应用于国内外汽车安全玻璃、建筑安全玻璃、太阳能光伏等领 域。 所需技术需求简要描述：1.PVB 膜片：①汽车前挡风玻璃用 夹层 PVB 膜的抗穿透性。试样规格 2mm 玻璃+0.76mm 胶片+2mm 玻 璃，300mm*300mm.用 2260 克的钢球在一定高度自由落体砸玻璃， 目前可以承受 3.5 米高度，目标需求胶片可以承受 4.2 米高度； ②汽车前挡风玻璃用夹层 PVB 膜的低温抗冲击性。试样规格 2mm 玻璃+0.76mm 胶片+2mm 玻璃，尺寸 300mm*300mm，在零下 20 摄 氏度条件下，用 227 克钢球在一定高度以自由落体方式砸玻璃， 目标需求可以承受 11 米高度。2.聚乙烯醇缩丁醛“PVB”：聚乙 烯醇缩丁醛的生产过程中第一步 PVA+丁醛的缩合反应，目前是 采用盐酸作为催化剂。寻找替代盐酸的催化剂或者无催化剂的方 法，要求替代材料低成本且无污染。  对技术提供方的要求:具有开展项目研发的能力及人员设备支持，以及验证和判断的科研能力，能够提供完整的解决方案。 

本实用新型公开了一种钢柱脚抗滑移装置，包括滑槽及安装在滑槽上的钢柱脚；所述钢柱脚的侧壁上设有用于限制其沿滑槽水平位移的钢支撑，滑槽中设有型钢，螺栓底座卡设在型钢的底部，螺栓底座中垂直固定有高强地脚螺栓，高强地脚螺栓的顶部穿过钢柱脚，并通过螺母固定在钢柱脚上，型钢的顶面、高强地脚螺栓的外露面与螺母的表面均包裹有抗火岩棉。本实用新型结构简单，构造合理且新颖，对钢柱脚支撑强度大且使钢柱脚可以抵抗水平及竖向荷载，保证钢柱脚不会产生滑移。

本实用新型公开了一种抗堵滴喷带，包括柔性条形带和多个喷头；柔性条形带的中部为喷灌区，柔性条形带的两侧部分别为紊流区，紊流区与喷灌区之间依次设置有滴灌区和中间连接区；其中一紊流区中设置有多条波纹状凹槽，喷灌区中开设有多个安装孔；喷灌区形成喷灌通道，两个滴灌区相对布置并连接在一起形成滴灌通道，两个紊流区压合在一起形成侧翼，侧翼中的波纹状凹槽形成紊流通道，紊流通道的进口和出口分别连通滴灌通道，两个中间连接区压合在一起形成连接翼，连接翼位于滴灌通道与喷灌通道之间；喷头包括基座、蓄液槽体、第一基片、第二基片、弹簧和螺母。实现提高抗堵滴喷带的使用可靠性并丰富抗堵滴喷带的功能。

成果简介：凡是噪声环境恶略、且需要通话的场合，都适用抗噪声通话系统。达到国外抗噪声通话产品的性能指标。 项目来源：自行开发 技术领域：先进制造 应用范围：为航天医学工程研究所研制的各种类型抗噪声通话系统全部用于航天员训练工作，解决噪声对人体的侵害，提高噪声环境下的工作效率。适合推广应用。 现状特点：噪声环境下可实现多点控制双向通话，支持有线、无线两种工作方式，在噪声环境高达120dB，能确保通话清晰、设备可靠。 所在阶段：小规模

超滤技术主要用于含分子量100～1000,000的物质的分离，是目前应用最广的膜分离过程之一。超滤是通过膜的筛分作用，将溶液中粒径大于膜孔径的大分子溶质截留，使小分子组分透过超滤膜，达到分离目的的膜过程。超滤作为一种新型高效的膜分离技术，具有无相变、操作条件温和、无第三组分引入、工艺流程简单等优点，可代替传统的分离技术，如精馏、蒸发、萃取、结晶等过程，但是超滤过程中的膜污染严重限制了超滤在分离领域的更广泛应用。国际纯粹和应用化学协会 IUPAC 将膜污染定义为由于悬浮物或可溶性物质通过物理化学作用或者机械作用，在膜的表面及膜孔内部吸附或沉积，导致膜孔堵塞或变小、膜通量降低的过程。目前，解决高分子超滤膜污染的根本途径是开发低污染超滤膜，包括开发新型高分子材料及对现有超滤膜进行表面改性。前者制膜成本较高，并在大规模应用上存在困难。而对现有膜进行表面改性则成为解决高分子超滤膜膜污染的有效途径。