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低能电子束辐照杀灭冷链食品包装表面新冠病毒
1. 痛点问题
进口冷链产品外包装表面检测出新冠病毒阳性，亟待建立“人物同防”疫情防控体系。2020年10月起，我国多地检出进口冷链产品包装新冠病毒阳性。11月8日，国务院联防联控机制组发布“关于印发进口冷链食品预防性全面消毒工作方案的通知”，推动全国建立进口冷链食品疫情防控体系。
现行的化学消毒方法存在诸多不足，消毒效果不能保证。化学消毒剂处理冷链食品包装面临着诸多适用性新问题：现场人员长期接触的健康风险；人工消毒效率低、作业不规范，消毒效果难保证，监管压力大；化学消毒剂在低温表面消毒能力下降；纸质包装箱受潮破裂，增加食品卫生污染风险，严重影响产品销售。
传统辐照技术用于冷链食品包装消毒的适用性有待验证。直线加速器或钴源产生的伽玛射线，穿透深度大，不可避免会对包装内部食品造成影响。并且进口冷链产品多种多样，对辐照的耐受剂量范围不同，直接处理有可能引起品质劣化，技术适用性仍待验证。
2. 解决方案
核心技术：
1）首次实验证明了电离辐射（伽马射线和电子束）能够有效杀灭新型冠状病毒，获取了辐照剂量与病毒灭活之间的定量关系; 并在P3实验室验证了低能电子束辐照杀灭新冠病毒的可行性和可靠性。
2）发明了电子束杀灭新冠病毒的方法，提出了独具特色的电子束杀灭新冠病毒的整体技术方案，已申请发明专利；
3）发明了低能（120-300 keV）电子帘加速器杀灭病毒的装置，并用于杀灭冷链食品包装材料外表面的新型冠状病毒，已申请发明专利；
核心产品：推出首台适用于进口冷链食品包装表面新冠病毒灭活的电子束消毒装置。
2021年3月29日，本项技术成果通过专家评审，专家组成员包括中国科学院原副院长詹文龙教授、中国疾病预防控制中心首席消毒专家张流波研究员等。
清华大学
2021-08-26
社区疫情防控云平台
防控云是北京邮电大学专门为社区疫情防控研制的技术支撑平台，主要由云平台、小区防控APP、街道统计报表和决策大屏、区级统计报表和决策大屏、市级统计报表和决策大屏等五个部分构成。该平台实现了对社区居民信息的收集与管理、社区居民出入的管控与记录、社区访客出入的管控与记录，并提供面向社区、街道领导的查询和统计功能，极大支撑和解决了目前小区的疫情管控工作。 云平台已经在郑州市二七区、郑州航空港实验区、许昌市城乡一体化示范区、深圳市南山区开展了试点示范工作。
北京邮电大学
2021-04-11
对新冠病毒和受体相互作用位点的准确定位研
2020年2月18日，清华大学生命学院王新泉课题组和医学院张林琦课题组紧密合作，利用X射线衍射技术，解析了新型冠状病毒（2019-nCoV）表面刺突糖蛋白受体结合区（receptor-binding domain, RBD）与人受体ACE2蛋白复合物的晶体结构，准确定位出新冠病毒RBD和受体ACE2的相互作用位点，阐明了新冠病毒刺突糖蛋白介导细胞侵染的结构基础及分子机制，从而为治疗性抗体药物开发以及疫苗的设计奠定了坚实的基础。这一重要研究成果已于北京时间2月21日凌晨在BioRxiv发表。王新泉和张林琦课题组随即瞄准新冠病毒上RBD如何特异性结合ACE2这一关键科学问题，利用昆虫细胞体系表达和纯化了新冠病毒 RBD和人ACE2胞外结构域，成功生长出新冠病毒 RBD-ACE2复合物的晶体（晶体生长条件：100 mM MES, pH 6.5, 10% PEG5000mme, 12% 1-propanol），利用上海光源BL17U线站收集了分辨率为2.45埃的衍射数据，并成功解析其三维空间结构。
北京大学
2021-04-10
用于复杂环境下的耐久型 黏附剂对新冠病毒的捕杀研究
成果介绍该成果将首先利用PDMS和PTFE为基本原料基于静电相互作用制备基本的粘合剂，再利用适当的交联剂进行原位交联进一步提升粘合强度，同时在其中添加具有光催化灭活病毒功能的TiO2 NPs，最终所获得纳米复合材料PDMS/PTFE/TiO2粘附体系，不仅有望在干燥或潮湿的环境中持续有效地粘附2019-nCoV病毒，而且由于TiO2NPs的存在，又进一步在光照下对捕获的2019-nCoV病毒实施杀灭。该粘附体系的操作方便和简单,有效工作时间可长达1年以上，期望能够满快速抑制2019-nCoV传播的迫切需求。该PDMS/PTFE/TiO2黏附剂既可以单独使用，也可以涂敷在各种基体的表面，如棉织品、化纤织品、塑料网和金属基材表面等，悬挂于公共场所（火车站、地铁通道、机场、商场等）的适当位置，通过对2019-nCoV病毒的捕杀将能够十分有效地阻止2019-nCoV病毒在空气中的传播。技术创新点及参数成果技术可以实现，粘附强度大于30kPa，粘附时间大于12个月，杀灭病毒包括2019-nCoC、 H1N1、HBsAg三种，灭活率90[%]以上。成果能显著提高公共出行场所病毒传染的抑制水平，降低医疗资源的消耗，提升公共卫生健康水平。可作为低成本、可长期储存的公共卫生健康保障物资进行储备；广泛使用在人流密集的大型超市、大型医院门诊、大型宾馆、大型食堂餐厅、车站候车室、火车和汽车车厢等。
东南大学
2021-04-11
新冠病毒受体ACE2的双重作用及潜在治疗策略研究
2020年2月7日，广州医科大学张玉霞、张彦及中山大学罗海彬在medRxiv上发表题为“ACE2 expression by colonic epithelial cells is associated with viral infection, immunity and energy metabolism”的研究，该研究通过分析来自对照受试者和患有结肠炎或炎性肠病（IBD）的受试者的单细胞RNA测序数据，发现结肠细胞中ACE2的表达与调节病毒感染，先天和细胞免疫的基因正相关，但与病毒转录，蛋白质翻译，体液免疫，吞噬作用和补体激活负相关。
广州医科大学
2021-04-10
用于复杂环境下的耐久型黏附剂对新冠病毒的捕杀研究
该项目由东南大学生物科学与医学工程学院教授张天柱研究完成。
本项目将首先利用PDMS和PTFE为基本原料基于静电相互作用制备基本的粘合剂，再利用适当的交联剂进行原位交联进一步提升粘合强度，同时在其中添加具有光催化灭活病毒功能的TiO2 NPs，最终所获得纳米复合材料PDMS/PTFE/TiO2粘附体系，不仅有望在干燥或潮湿的环境中持续有效地粘附2019-nCoV病毒，而且由于TiO2NPs的存在，又进一步在光照下对捕获的2019-nCoV病毒实施杀灭。该粘附体系的操作方便和简单,有效工作时间可长达1年以上，期望能够满快速抑制2019-nCoV传播的迫切需求。该PDMS/PTFE/TiO2黏附剂既可以单独使用，也可以涂敷在各种基体的表面，如棉织品、化纤织品、塑料网和金属基材表面等，悬挂于公共场所（火车站、地铁通道、机场、商场等）的适当位置，通过对2019-nCoV病毒的捕杀将能够十分有效地阻止2019-nCoV病毒在空气中的传播。
该项目将显著提高公共出行场所病毒传染的抑制水平，降低医疗资源的消耗，提升我市的公共卫生健康水平。可向湖北省等疫区提供批量供货，从公共卫生预防的角度提供有力保障。同时作为低成本、可长期储存的公共卫生健康保障物资进行战略储备。本项目所产生的新技术和新产品必将极大增强我国在公共场所防止病毒扩散的技术实力，具有广泛的应用前景，包括人流密集的大型超市、大型医院门诊、大型宾馆、大型食堂餐厅、车站候车室、火车和汽车车厢等都有应用本技术和产品的必要。在每年秋冬之际，进行早期防治，避免疫病大面积传染，维护医护人员、公务人员与广大国民的身体健康，挽回消费行业经营停滞的损失，造福众多的中小企业和千百万家庭，维护城乡居民的安全出行，从而有利于全社会的安定与繁荣。
东南大学
2021-04-11
疫情防控智能识别系统
2020年2月15日，同济大学牵头建设的上海自主智能无人系统科学中心新冠肺炎疫情防控科研攻关团队研发的第一套疫情防控智能识别系统（Tongji NCP-AIS），在同济大学四平路校区大门口开始试运行，可快速识别人流中个体感染者的风险。 科研团队利用人工智能、大数据、人脸识别、温度识别、动作识别等技术，可实现人脸识别、心率监测、呼吸监检测、门禁联动、门禁数据智能更新、咳嗽检测和语音播报，让人工智能技术在疫情防控期间发挥更大的作用，减轻学校相关管理人员的工作，实现疫情期间高效的校园安全管理。系统针对大规模人群，可以自动发现体温不正常个体，实现拍照和跟踪，以及提醒功能。
同济大学
2021-04-10
智能疫情防控机器人
上海交通大学电子信息与电气工程学院俞凯教授联合苏州思必驰信息科技有限公司开发了“疫情防控机器人”。依托语音识别、合成、理解和对话管理等人工智能（AI）技术，结合新研发的疫情排查对话逻辑和话术，机器人根据设定向社区居民主动宣教疫情防控知识，遇不适居民还会提醒就医。 2020年1月27日起，“疫情防控机器人”供社区和有关部门免费使用，已为江苏、山东、重庆、湖北、北京、浙江、四川、湖南、上海等多地提供服务，对话机器人自动接通10余万户，访问结果直接生成数据报表供社区。
上海交通大学
2021-04-10
疫情可视化研究成果
当“肺炎”、“武汉”的搜索热度居高不下、当病毒从湖北逐渐扩散至全国、当不断攀升的疫情数字、成为我们每天密切关注的焦点。数据可直观反映疫情发展现状，对“科学防疫”极具研究价值，参照已有的疫情样本数据，我们迫切需要用大数据可视化的思维，去分析、思考、总结，直至战胜这场疫情。随着新型冠状病毒所引发的肺炎迅速蔓延，政府、各大企业乃至我们每一个人都加入了这场惊心动魄的阻击战。春节前后，北京大学可视化与可视分析实验室的老师和同学们，也在一直密切关注着疫情状况，希望通过专业的技能储备、以及可视化领域的科研经验，在获得公开数据的条件下，将疫情数据以多种形式呈现和传达给社会大众。根据全国各省市的每日新增确诊病例数量，北京大学可视化与可视分析实验室制作了疫情变化晴雨表，用方块代表了每个地区每日的新增确诊人数，方块的大小用于表示具体的数量，方块的颜色表示和前一天比较，是否有更多的新增确诊病例。在晴雨表中，可直接看到各地区疫情发展趋势、同一天各地区疫情变化对比，帮助用户快速识别上升或下降的地区。
北京大学
2021-04-10
国外疫情研究数字模型
2020年3月5日，复旦大学在medRxiv预印本上发表了题为COVID-19 Epidemic Outside China:34 Founders and Exponential Growth 的回顾性分析的研究成果。该文章以2020年1月21日到2020年2月28日以来世卫组织公布中国境外的确诊病例数为基础，建立了一个回归数字模型，通过这个模型，该研究估计在病毒开始传播到中国之外时，大约有34个未被发现的国外传播的初始病例。他们推测34个病例可能属于轻症患者，因此没有前往医院救治。而且中国外COVID-19从一开始就稳定的遵循近似指数型增长模型，每19天患者数量增长10倍，显示出并没有强有力的干预措施。作者呼吁全球借鉴中国与新加坡的经验采取有力的公共卫生措施。
复旦大学
2021-04-10