2020年2月25日，天津大学生命科学学院黄金海教授团队成功研发出新型冠状病毒口服疫苗，该疫苗以食品级安全酿酒酵母为载体，以新型冠状病毒S蛋白为靶点产生抗体。黄金海教授本人已经4倍量口服新冠疫苗样品，无任何副反应。目前科研团队正在寻求合作方，希望能推动疫苗早日走向临床，为疫情防控发挥作用。新型冠状病毒S蛋白（Spike protein，刺突蛋白）可与宿主细胞的病毒受体结合，是决定病毒入侵易感细胞的关键蛋白，也是开发预防或治疗用新型冠状病毒疫苗与药物的关键靶点。疫情爆发后，黄金海团队日夜奋战迅速设计制定了稳定表达COVID-19病毒S蛋白保护性抗原RBD-FP域疫苗菌株的研发方案。该疫苗，应用食品级安全酵母作为宿主研制生物防治制剂，通过口服途径免疫，具有激发局部黏膜免疫、调节机体免疫稳态，使用方便，安全性好、产能迅速等优势。目前，团队已完成了重组菌株构建、筛选，蛋白表达、发酵动力学等核心技术开发内容，并制备了少量胶囊、奶片、颗粒剂口服防治制剂样品。据黄教授介绍，该疫苗，除表达的病毒外源基因外，表达元件全部为酿酒酵母自身基因片段，不含外源抗性基因。新型冠状病毒疫苗制剂通过高表达新冠病毒保护性抗原，一方面可作为病毒感染的竞争性治疗制剂，也可通过激活黏膜免疫的疫苗机制，发挥预防性抗感染功能。其安全性、免疫方式、成本节约等优势突出，特别适用于应急性、无常规疫苗的烈性病防控。

本研究将构建重组溶瘤腺病毒，以期达到治疗实体肿瘤（肝癌）的目的。在肿瘤局部，利用溶瘤腺病毒诱导的炎症引起免疫细胞浸润。同时病毒可以感染并裂解肿瘤细胞，导致肿瘤相关抗原释放。而重组溶瘤腺病毒可以同时使被感染的细胞表达免调控融合蛋白PD1CD137L，在活化T 细胞的同时封闭肿瘤表面PD-L1 传递的负向信号。最终使得机体的免疫细胞能够识别肿瘤抗原，并产生特异性抗肿瘤免疫应答，最终达到清除肿瘤的目的。

“NMT界乔布斯”许越先生推荐创新平台 中关村NMT产业联盟推介成员单位创新产品 “生物安全，人人有责” 推出背景： 在国际竞争白热化，战争形态多样化的今天，生物安全已成为国家安全的重要组成部分，为积极应对这一挑战，2019年10月，生物安全法草案于首次提请十三届全国人大常委会第十四次会议审议。本次新冠肺炎疫情的爆发，让各界更加意识到，生物安全对于确保国家安全、保障社会稳定、人民群众生命安全和身体健康的重要性。 国家安全就是国家竞争，归根结底又是科技实力的竞争！因此，作为中国的高新技术企业，中关村NMT联盟的会员单位，旭月（北京）科技有限公司利用20多年的技术积累，以NMT：非损伤微测技术为底层核心技术，迅速推出了与国家生物安全相关多种检验，监测仪器设备，以及适用于多个学科及领域的研发平台： 《NMT生物安全创新平台》特制系列产品！   应对挑战： 1）检测方式多样：目前可以检测到分子水平，例如:氧分子。所以不仅可以在核酸水平，还可以在蛋白水平上，实现对病毒的检测。 2）准确性：采用选择性微传感器技术，检测方法更直接，排除中间环节的干扰，准确性高。 分类及用途： 1）《新病毒NMT筛选仪》（型号：NMT-NVS-200） 基于底层核心NMT技术，结合自身科研兴趣，以及其它相关技术参数，在我方技术人员协助下形成技术解决方案，让科研人员建立更具独有创新特色的实验平台。 《新病毒NMT筛选仪》（型号：NMT-NVS-200） 应对挑战： 1）检测方式多样：目前可以检测到分子水平，例如:氧分子。所以不仅可以在核酸水平，还可以在蛋白水平上，实现对病毒的检测。 2）准确性：采用选择性微传感器技术，检测方法更直接，排除中间环节的干扰，准确性高。 用途： 基于底层核心NMT技术，结合自身科研兴趣，以及其它相关技术参数，在我方技术人员协助下形成技术解决方案，让科研人员建立更具独有创新特色的实验平台。   参数： 1.基本功能： 1.1针对新病毒快速检测方法研发设计 1.2活体、原位、非损伤检测 1.3可实时监测和记录检测时的环境参数：温度、湿度、大气压、海拔、经纬度 1.4配备新指标拓展功能 2.性能： 2.1自动化操作 2.2长时间实时和动态监测 2.3无需标记 2.4立体3D流速检测 3.软件： 3.1imFluxes智能软件，可直接检测、输出生理指标数据，以及检测时的环境参数

简介： 1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。 层级分割模型示意图  分类模型可视化热图   2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。 钼靶乳腺图像预处理   双侧双体位深度学习网络   优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。  

1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。层级分割模型示意图 分类模型可视化热图 2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。钼靶乳腺图像预处理 双侧双体位深度学习网络 优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。

猪流感(Swineinfluenza，SI)是目前危害养猪业的一种重要的 呼吸系统疾病，是规模化养猪场普遍存在且难以根除的群发性疾病之一。项目 开发了猪流感病毒的快速检测方法，制备了猪流感灭活疫苗（H1N1 亚型 SSD 株）。 经过临床试验证明，注射疫苗可显著提高仔猪成活率。 生产条件及经济效益预测：经过市场推广，疫苗销售良好，用户反应免疫 效果良好，可以显著提高仔猪抵抗力，仔猪成活率和出栏率提高 10%。平均每年 能为社会增加 1365 万元的经济效益；用于该项科研成果的每 1 元研制费用，在 经济效益计算年限内，平均每年可为社会增加 5.35 元的纯收益，经济效益非常 明显。

  肠癌合并同时性腹膜转移（PC）的发病率约为5-10%，复发时合并腹膜转移发病率为25-44%。“腹膜转移如果能够早期诊断，可以增加彻底减瘤手术的机会，未来能够明显延长肠癌患者的生存期。”王辉教授说。2018年团队和深圳腾讯AI lab建立了合作关系，研发一个基于卷积神经网络（CNN）的ResNet3D系统。经查，这是世界上第一个诊断肠癌腹膜转移的AI平台，能够自动识别原发肿瘤特征，同时提取肿瘤临近腹膜的影像学特征，构建基于人工智能的SVM分类器。训练组一共纳入了19814张CT图像，验证组包括了7837张CT图像。    研究发现，ResNet3D的AI系统仅需花费34秒就自动识别并诊断了所有验证图像。“ResNet3D+SVM分类器”的肠癌腹膜转移诊断的准确性高达94%，AUC为0.922，敏感性和特异性均高达94%，明显优于常规增强CT的诊断能力。

本成果属于一种计算机信号处理软件:首先用生理信号传感器(电极 帽)将脑电信号采集进计算机，然后由计算机程序自动识别出脑电信 号的类型用于医疗诊断。脑电信号波形复杂，肉眼诊断困难，医生需 要经过多年培训才能用肉眼识别脑电信号中的异常，目前只有大城市 有少量医生可以识别脑电信号中的异常，患者太多、有经验的医生太 少，采用仪器自动诊断可以缓解这一矛盾。 脑电信号采集时的电极的位置和病人睁眼或闭眼都会影响信号的波 形，从而影响医生的诊断;本软件对电极的位置和病人是否睁眼或闭 眼都不敏感，稳定性高。 本软件在

智能诊断与动态测控技术，开发了复杂装备远程诊断与智能维护系统、嵌入式数控系统在机监测系统、动车组远程诊断及虚拟维修维护系统等，可用于数控等复杂装备的在线在机监测、复杂装备的远程智能诊断、设备的信息化管理与维护、高速列车远程诊断与虚拟维护、高速列车故障统计与分析，据此已承担国家科技重大专项、国家自然科学基金、科技部创新基金、教育部博士点基金、天津市自然科学重点基金等项目，并与南车青岛四方机车车辆股份有限公司合作先后承担了“动车组远程诊断及虚拟维修维护—信息分类和数据提取”、“动车组运维故障统计分析系统”、“动车组典型零部件可靠寿命预估方法研究”等项目。 动车组远程诊断及虚拟维修维护系统 复杂装备远程诊断与智能维护系统

l 一种高效的痕量临床病人样本的高通量全蛋白组学定量分析方法。中国发明专利申请号：CN201710155263.3.基于二代测序和蛋白质组学的高效价特异性抗体基因工程生产和制备。