本发明选择结核杆菌生长期和休眠期主要的保护性抗原 Mtb10.4 和 Hsp16.3，构建融合蛋白 Mtb10.4-Hsp16.3(MH)。在大肠杆菌中表 达纯化该蛋白，将该蛋白和佐剂混合构建亚单位疫苗，分别于 BCG 初免后 12、14 周加强免疫 C57BL/6 小鼠两次，最后一次免疫 6 周后 检测细胞免疫反应，最后一次免疫后 10 周进行结核菌毒株&nb

本发明选择结核杆菌生长期和休眠期主要的保护性抗原Mtb10.4和Hsp16.3，构建融合蛋白Mtb10.4-Hsp16.3（MH）。在大肠杆菌中表达纯化该蛋白，将该蛋白和佐剂混合构建亚单位疫苗，分别于BCG初免后12、14周加强免疫C57BL/6小鼠两次，最后一次免疫6周后检测细胞免疫反应，最后一次免疫后10周进行结核菌毒株H37Rv攻击。结果：该融合蛋白能在大肠杆菌中稳定大量表达，经离子交换层析、凝胶过滤层析和疏水层析三步纯化得到纯度较高的蛋白；构建的亚单位疫苗免疫动物可产生针对结核杆菌特定抗原（Mtb10.4和Hsp16.3）的特异性细胞和体液免疫应答，具有较强的免疫原性；毒株攻击后，小鼠肺脏结核菌数量明显少于PBS组和BCG组。结论：本发明成功构建、表达和纯化不带任何标签的融合蛋白MH,此蛋白可诱导较强的细胞和体液免疫应答并具有一定的动物保护效应，有望成为临床结核病预防和治疗的候选疫苗。

（专利号：ZL 201410270520.4） 简介：本发明公开了一种环境友好型隔热保温涂料用纳米无机复合材料及其制备方法，属于纳米功能涂料技术领域。所述纳米无机复合材料，其以重量百分比计，包括：90～99wt％硅酸盐底物，1～10wt％ATO纳米粒子，所述硅酸盐底物为高炉渣、云母、粘土中一种或数种。本发明制备方法包括对底物进行表面改性、制备ATO纳米粒子、用纳米粒子对底物进行包裹三个步骤。本发明制备工艺简单、环境友好，所制备的ATO纳米

本发明涉及生物领域的免疫球蛋白产品。 尤其是一种关于鸡蛋卵黄免 疫蛋白（ lgy）产品。轮状病毒遍及全球，是小儿腹泻病的重要病因，对于 该病多年来除采用口服或静脉注射补液纠正脱水之外还无特异性疗法。 本 项目里涉及含有抗 A 组轮状病毒鸡卵黄免疫球蛋白， 并具有其抗体活性的 产品、保健品、药物，本发明的有效成份经精制，纯度高，活性高，是配 制保健品和药物的理想用品， 它们被应用于防治因 A

项目研究背景 ：乳铁蛋白是转铁蛋白家族中的成员之一，在人和哺乳 动物的乳汁中含量较丰富，其中，牛常乳中含量为 0.02～0.35mg/mL。乳 铁蛋白因其晶体呈红色，又称 “红蛋白 ”，具有多种生理功能，乳铁蛋白大 多从牛乳加工奶酪时的副产物乳清中提取加工而成。当前，我国在干酪发 展过程中面临的很大问题是乳清的利用。随着乳品工业的发展，乳清大量 增加，这将成为乳铁蛋白的一个重要来源，本项目以牛常乳为原料

一、项目简介 随着科技进步和社会需求的发展，机器人手/臂除了工业生产，也越来越多用于服务人类的其它各个领域，这必然会使机器人承担比工业中更加多样的操作任务，面临更加多变的工作环境。因此，国内外对非结构自然环境下、具备自主操作能力的机器人的研究十分重视。当前，具备视觉感知能力的机器人已被公认为机器人发展的主流趋势，将视觉与机器人操作相融合，是对人类行为的模拟，由此产生的视觉伺服控制方法为机器人自主操作能力的实现带来了新的思路，代表了机器人的先进控制技术，也是促进机器人智能化发展的一个重要驱动。可以预见，未来的视觉系统将会成为机器人名副其实的眼睛，视觉伺服技术在机器人自主操作中将具有不可替代的作用。 视觉伺服利用视觉传感器提供的环境信息对机器人运动进行实时反馈控制，涉及机器人机械几何设计、运动学和动力学、自动控制理论、计算机视觉图像处理和摄像机标定等,是智能机器人领域中具有重要理论意义的研究课题之一。迄今为止，机器人手/臂的视觉伺服方法在太空遥操作、机器人手术、水果采摘、工业装配、焊接、抓取以及微操作等方面得到越来越多的应用。然而，现阶段可实际应用的方案主要面向特定的标定环境、模型参数已知，机器人操作是编码定式的，不具备模型未知条件下的自主操作能力，特别是当面向未来的刚-柔-软体共融机器人时，其柔型结构造成的运动模型及参数的变化与不确定性，必然使现有确定模型的研究方法失效。因此，无模型（目标几何模型，手眼标定模型，机器人运动模型）、非结构环境下的自适应操作对机器人提出了新挑战，是机器人手臂(尤其柔型手臂)视觉伺服控制研究的难点与前沿问题，不断深入对非结构环境下、无模型的机器人手/臂视觉伺服控制的研究具有重要的理论和现实意义。 在非结构自然环境下使机器人像人一样协调自适应操作是当今机器人研究领域的一项尚未实现但又令人感兴趣的研究工作。从理论上看，非结构自然环境下实现机器人柔性操作，就当前研究依靠单一的控制器设计是困难的。因此，本项目借鉴人的手眼协调操作是自适应学习过程，涉及智能进化和行为优化，将随机动态规划理论，结合约束规则与最优化控制，探索一种变参手眼关系，实现机器人在非结构自然环境下的自适应操作。 二、前期研究基础 研究团队一直致力于机器人视觉反馈控制的研究。在基础理论研究上，针对无标定视觉伺服控制方案与设计，均提出了一些新型方法，有扎实的理论基础和知识积累，并不断跟踪和深入在无模型视觉伺服控制的方面研究和前沿问题。目前，已经着手在无模型视觉伺服的可靠性、稳定性控制方面做了充分的探索工作：针对机器人无标定全局稳定操作问题，研究了一种鲁棒卡尔曼滤波(RKF)合作Elman神经网络(ENN)的全局稳定视觉伺服控制方法；提出了一种基于网络辅助尔曼滤波状态估计的无标定视觉伺服方法，提高伺服系统的鲁棒性。同时，立足机器人发展前沿，建立了多模特征深度学习抓取系统，在无结构环境下实现了机器人智能抓取与定位。 已发表的与项目相关的主要论文有： [1] 仲训杲,徐敏,仲训昱,彭侠夫.基于多模特征深度学习的机器人抓取判别方法.自动化学报,2016,7(42), pp:1022-1029. (EI) [2] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robots Visual Servo Control with Features Constraint Employing Kalman-Neural-Network Filtering Scheme. Neurocomputing, 2015, 151(3), pp:268-277 (SCI)  [3] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robust Kalman FilteringCooperated Elman Neural Network Learning forVision-Sensing-Based RoboticManipulation with Global Stability. Sensors, 2013, 10(13), pp:13464-13486. (SCI) [4] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhongand Lixiong Lin. Dynamic Jacobian Identification Based on State-Space for Robot Manipulation. Applied Mechanics andMaterials, vols. 475-476 (2014)pp: 675-679.(EI) [5] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhong and Xueren Dong. Multi-Channel with RBF Neural Network Aggregation Based on Disparity Space for Color Image Stereo Matching. IEEE 5th International Conference on Advanced Computational Intelligence (ICACI), 10(2012) PP:620-625. (EI) [6]XUNGAO ZHONG, XIAFU PENG, XUNYU ZHONG. NEURAL-BAYESIAN FILTERING BASED ON MONTE CARLO RESAMPLING FOR VISUAL ROBUST TRACKING. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 2013, 2(50), pp: 490-496. [7] Xungao Zhong, Xiafu Peng and Xunyu Zhong. Severe-Dynamic Tracking Problems Based on Lower Particles Resampling. TELKOMNIKA Indonesian Journal of Electrical Engineering. 2014, 12(6), pp:4731-4739. [8] Xunyu Zhong, Xungao Zhong and Xiafu Peng. Velocity-Change-Space-based Dynamic Motion Planning for Mobile Robots Navigation. Neurocomputing. 2014, 143(11), pp:153-163. (SCI) [9] Xunyu Zhong, Xungao Zhong, Xiafu Peng. VCS-based motion planning for distributed mobile robots: collision avoidance and formation. Soft Computing,2016,5(20), pp: 1897-1908. (SCI) [10] 仲训杲,徐敏, 仲训昱, 彭侠夫. 基于雅可比预测的机器人无模型视觉伺服定位控制, 控制与决策, 已在线发表, 2018. [11] 仲训杲,徐敏, 仲训昱, 彭侠夫. 基于图像的机器人非标定视觉反馈控制全局定位方法, 厦门大学学报(自然科学版), 已录用, 2018. 三、应用技术成果 （一）基于多模特征深度学习的机器人抓取判别 研究了多模特征深度学习及其在机器人智能抓取判别中的应用，该方法针对智能机器人抓取判别问题, 研究多模特征深度学习与融合方法. 该方法将测试特征分布偏离训练特征视为一类噪化, 引入带稀疏约束的降噪自动编码 (Denoising auto-encoding, DAE), 实现网络权值学习; 并以叠层融合策略, 获取初始多模特征的深层抽象表达, 两种手段相结合旨在提高深度网络的鲁棒性和抓取判别精确性. 实验采用深度摄像机与 6 自由度工业机器人组建测试平台, 对不同类别目标进行在线对比实验. 结果表明, 设计的多模特征深度学习依据人的抓取习惯, 实现最优抓取判别, 并且机器人成功实施抓取定位, 研究方法对新目标具备良好的抓取判别能力. （二）无标定视觉伺服解决方案及其机器人操作应用 研究了无标定视觉伺服方法及其在机械臂任务操作中的应用。首先提出视觉伺服目标：假设机器人或者摄像节的模型参数未知或者部分未知，视觉伺服的目标是使用摄像节作为传感器，引导机械臂运动，使当前图像特征收敛到期望图像特征，从而完成定位或者跟踪的任务。 手眼协调关系描述。关节图像雅克比矩阵定量描述了机械臂关节变化引起图像特征变化，它是关节-图像映射的局部线性化矩阵。 建立图像雅克比的在线估计器。将关节图像雅克比矩阵的每一个元素作为辅助系统的状态，建立辅助系统的状态方程；摄像机提取到的图像特征作为测量值，建立辅助系统的观测方程。根据Kalman滤波器理论，我们设计了对关节图像雅克比的在线实时估计算法。 构建基于图像矩的目标函数。为了避免传统的基于点特征的缺陷，例如点特征的标记、提取与匹配过程复杂且通用性较差问题。构建基于图像矩的图像特征向量完成视觉伺服任务，来提高视觉伺服系统的稳定性和可靠性。 四、合作企业 厦门万久科技股份有限公司是一家集销售、软件研发、技术服务、加工技术整合为一体的高新技术企业。目前公司的经营范围涉及CNC软件开发及数控系统销售、CNC控制零件销售及专业维修；工艺优化、机台升级与技术改造、工程配电与软件优化、专用机控制系统开发、多轴机的设计与开发、机台精度检测与校正优化服务等。公司是国际知名生产制造企业——富士康的产品供应商和技术服务商。    

可应用于抑制或治疗中枢神经系统炎症中，该 α 促黑素细胞激素 的融合蛋白在宿主体内高水平稳定表达，在保留 α‐ MSH 生物活性的 同时，能够有效跨过血脑屏障，提高药效，同时具有延长半衰期的功 效。

可用于制备抗炎、抗损伤、脑血管疾病、提高睡眠质量的药物， 该融合蛋白所具有的独特的氨基酸序列可以保证其在宿主体内高水 平稳定表达，在保留 VIP 原有功能的同时，体内半衰期显著延长。

本发明涉及分子微生物学领域，具体的说是一种C型凝集素(C-type?lectin)及其制备和应用。C型凝集素为序列表SEQ?ID?No.1中的氨基酸序列所示。制备方法：以许氏平鮋cDNA为模板PCR扩增C型凝集素基因，构建质粒pLecC；将pLecC转化大肠杆菌BL21Transetta(DE3)，对转化子进行诱导表达后，收集上清，浓缩后即得重组C型凝集素。所述C型凝集素对多种弧菌具高效凝集作用，经C型凝集素处理后的细菌对许氏平鮋的侵染能力显著降低。因此，该C型凝集素有望应用于鱼类细菌性病害的防治。

本发明成功将 EAMM 蛋白和抗原 HspX 在基因水平进行融合构 建了新的融合蛋白 EAMMH，并将该不带标签的融合蛋白成功进行表 达和纯化。EAMMH 融合蛋白以可溶形式表达，明显改善了 EAMM 以包涵体进行表达的状况。此外，EAMMH 蛋白融合了结核分枝杆菌 主要的生长期抗原和休眠期抗原，并可诱导较强的针对各期抗原的特 异性细胞免疫和体液免疫应答。小鼠结核分枝杆菌气雾攻击模型证 明，该新的融合蛋白疫苗具