我校在杜仲优良品种选育、次生代谢物合成积累以及深度开发利用关键技术等方面取得系列成果。选育的“秦仲1、2、3、4号”高胶、高药型优良品种，解决了大面积繁殖的技术瓶颈；研制出“杜仲籽剥壳机”，解决了杜仲籽油开发技术瓶颈；确定了杜仲生产中一次投料、连续生产活性物质的高效工艺技术；研发出以杜仲叶、杜仲雄花、杜仲籽为原料的系列产品，获得国家食药监局颁发的批准证书20余个，并全部实现产业化。该成果突破了制约杜仲产业发展的技术瓶颈，产生了显著的经济和社会效益。

本项目创造性提出符合中药特点的制药工业大脑模型，将中药传统工艺与最新智能技术相融合，改革中药粗放型生产制造方式，建成符合高效能生产优质中成药要求的中药智能制造平台，成为信息化、网络化、智能化制造中成药的开拓者，为中药制药企业高效营运、提质降本、高质量发展提供了关键核心技术体系，实现了科学、严谨、智能、精准管控中药制药过程的技术跨越。   关键技术1：中药制药关键物料属性智能辨识技术 本项目在中医药理论指导下，将现代医学分子实验方法与知识网络分析等智能技术相融合，科学认知中成药临床优势特色和中药产品质量属性。 研发了3种辨识方剂化学物质的新方法，整合方剂药材组成、化学成分、中医证候和临床疗效等知识单元，从方-药-病-证入手，提出三个层次的知识关联网络构建方法。根据“病证结合、方证对应、理法方药一致”研究理念，构建了涵盖药材-证候、药材-疾病、成分-疾病三个层次的方剂关联知识网络。在此基础上，整合中医遣方用药规律、现代分离分析与高通量筛选技术，发展了基于知识发现的方剂活性物质智能认知新策略，研究发现小青龙汤类方宣肺平喘、助阳解表功效物质组以及一系列具有潜在抗病毒活性的方剂活性物质，不仅为诠释方剂组方的科学内涵提供了技术工具，也为智能认知中成药质量属性探索了新路。 以中医气血理论认识心脑血管疾病及2型糖尿病的共同特征，针对疾病发生发展的关键病理环节，以糖脂代谢、血管功能、血液流变等为重点，构建心脑血管疾病共有生物分子网络模型；创新设计靶向PTP1B等关键靶点的荧光探针，用于辨识具有抗脂质累积、改善胰岛素抵抗等生物效应的中药活性物质，在此基础上建立了“成分-靶点-通路-疾病”多层次网络整体分析方法。 以芪参益气滴丸、冠心宁片、丹红注射液等品种为研究载体，通过系统总结中成药化学、生物及临床应用信息，梳理中药生产制造中所涉及的知识实体类、实体类属性及属性数据来源，并详细描述各类实体间的关系，从而构建中药制药知识图谱，科学认知中成药临床特色和中成药质量属性。   关键技术2：中药产品质量多属性同时检测技术 本项目发明了可同时检测中药质量及其生物活性成分的方法以及中药产品化学属性与生物属性同时检测法，并建立了基于深度学习与计算视觉的中药理化属性与生物属性高光谱同时检测法，实现了中药化学-生物属性融合检测、化学-生物-物理属性融合检测以及生物活性多重检测，为多方位快速检测中药产品质量开辟了技术新路。 创新设计中药化学-生物融合检测原理，通过在能够特异性识别生物靶标的肽段上修饰易离子化的标签分子，合成制备靶向质谱响应探针，用于多靶标高灵敏同步检测，再使用DART-MS对中药质谱指纹图谱与多靶酶活性进行融合检测，从而建立了基于质谱响应探针的中药质量多属性同时检测法，可快速、灵敏、准确地同时检测中药产品化学成分一致性与生物活性，相关研究成果发表在国际分析技术领域顶级期刊《Analytical Chemistry》（IF=6.7）。 首次将微流控芯片应用于中成药质量评价，针对心脑血管疾病相关的两个关键靶酶（凝血酶与血管紧张素转化酶），发明并研制出多功能的微流控芯片，将其用于评价芪参益气滴丸等中成药的生物活性，实现了对正常与异常批次产品的准确识别，且效果优于色谱指纹图谱方法。这种微流控芯片不仅可用于评价中药产品生物活性，而且能够同时筛选出中药产品内具有酶抑制活性的化合物。 将新一代人工智能技术与高光谱分析技术相融合，用于智能处理高光谱（可见光和短波近红外）数据，研制出一种可同时检测中药注射剂化学、生物及物理质量属性的在线分析方法。该方法包括一个端到端的多输出深度学习模型和一种新的双尺度异常检测算法，前者以光谱数据为输入，可同时测定多个化学成分含量和生物活性指标；后者通过对图像数据进行边缘检测、角点检测以及曲率计算，能检测出最小直径为60 μm的可见异物，实现了总黄酮、总内酯、抗氧化活性、抗凝血活性、色度及可见异物的同时检测。   关键技术3：中药制药过程多维度智能感知技术 本项目建立了中药制药过程多维度智能感知技术，从不同方位表征制药过程物料信息与时变特性，为智能认知制药过程规律提供关键信息。 采用高光谱和高速摄像等技术获取不均匀药材表面上光学数据，优选数据融合及分类方法，依靠计算机视觉准确感知药材真伪、产地、质量等级；进一步与常规液相色谱检测等技术相结合，从物理性状、指标成分和大类成分等多个维度综合精准感知药材品质。针对致病微生物快速检测，研制了基于SERS的生物传感器，利用拉曼光谱仪快速检测中药产品中微生物，攻克微生物检测时间长、灵敏度低的现场感知难题。 针对提取过程等中药制药关键工序中有效成分时变信息检测，采集并比对正常及异常工况时的提取动态光谱数据，采用机器学习算法建立监测模型，在线实时获取过程中有效成分提出情况，通过提取数据积累，不断提升模型精度，准确感知提取过程工艺品质。 为有效降低异常工况发生率，提出中药制药过程轨迹监测方法，采用Hotelling T2、DModX和主成分得分等多维统计量综合表征过程状态，快速灵敏感知制药过程状态异常；根据状态特征控制后续工况操作参数，提前排除潜在扰动因素，保持过程轨迹始终处于控制限内，攻克了中药生产制造状态无法测控的难题，并成功应用于丹红注射液生产现场。 运用所建立的适用于中药复杂体系并体现整体观的中药制药过程多维度智能感知技术，将制药分析技术从以往的“检测指标成分”创新发展为“监控制药过程状态”，科学测判中药制药过程状态一致性，开创了中药制药过程一致性管控的技术先河。   关键技术4：中药制药过程智能认知与优化技术 本项目在中医药理论指导下，聚焦中药先进制药与信息化融合中的重大技术挑战，创造性提出符合中药特点的制药工业大脑模型以及中成药生产制造知识图谱构建方法，建立了制药过程智能认知与优化技术，打通“信息孤岛”，从而能利用中药工业大数据来发现中药制药知识，提升中药制造智能化程度。 建立药材关键性质和关键过程参数范围与过程产物品质之间的定量关系，明确制药过程对药材质量波动的承受能力大小，建立与之相匹配的投料药材质控标准；进而采用不同批号药材按比例混匀投料等均一化质控手段严控药材关键指标成分含量波动在预设质控标准范围内，显著减少原料批次间差异，从制药过程源头保障了中药质量。   创建了风险分析和统计分析相结合的中药制药关键工艺单元辨析及工艺关键参数辨识技术，提出加权决定系数法综合制药工艺对有效成分含量、风险物质限量和生产效率等的多目标需求，自主开发计算机软件并获软件著作权，为精准设定制药过程控制目标参数提供了有效认知工具。

半夏野生变家种已有近40年历史，但是由于野生资源减少和人工种植跟不上，每年只能提供4000吨以下半夏原药材，远远低于国内和国际市场7000吨以上的半夏需求。因此，全国市场近5年半夏原药材单价已经上涨了50%，市场上半夏鱼龙混杂，出现水半夏和天南星替代优质半夏的局面。拯救半夏产业刻不容缓，利用现代生物技术培育原药材成为行业所需。 目前半夏产业存在的主要问题： 1）品质不均，不能满足现代中药生产对药材的品质要求；2）自然繁殖率低，不能满足规模化生产优质种苗需求；3）品质衰退，病害严重，半夏栽培风险增加；4）缺少品种和品牌，药材档次不高，种植效益和市场无保障。本项目通过对半夏脱病毒复壮、优良单株倍性育种，获得品质好，抗性、产量、成活率高的半夏新品种；利用新型植物生物反应器进行新品种半夏的工厂化扩繁，实现新品种半夏的产业化。

可以量产/n"华油杂5号"是华中农业大学国家油菜改良武汉分中心利用自己的专利技术"油菜细胞核+细胞质雄性不育三系选育方法"对原"华杂4号"的亲本不育系1141A进行遗传改良而选育出的超高产优质抗（耐）病杂交油菜新品种，其不育系为RGCMS-1141A（或986A），恢复系为"恢5900"。"华油杂5号"的不育系RGCMS-1141A具有如下新特点：1.不育性比原不育系1141A更加稳定彻底，微粉较少；2.品质优量，其芥酸含量<1%,硫苷含量<30umol/g；3.不育系的花瓣比原1141

本发明公开了一种留胚米专用巨胚稻品种的选育方法，包括：(1)选择留胚率为80％以上的水稻品种为母本，胚重是普通稻胚重的2.0-2.3倍的水稻品种为父本，杂交获得F1代种子；(2)F1代自交获得F2代种子；(3)F2～F3代，按单株种植，选择留胚率80％以上、胚重为普通稻胚重2.0-2.3倍的水稻植株；(4)F4代株系中，按单株种植，选择亩产450公斤以上的水稻单株，种植株系；(5)F5～F6代株系中，按单株种植，系统选育，选择留胚率80％以上、胚重为普通稻胚重2.0-2.3倍的水稻植株；(6)种植株系至F7代，按单株种植，选择留胚率80％以上、胚重为普通稻胚重2.0-2.3倍的水稻植株作为定型品系。本发明选育方法得到留胚米且巨胚的水稻品种，富含营养且防止营养过度流失。

本发明提供一对辅助鉴定牡丹品种‘凤丹’籽粒脂肪酸合成的专用引物，属于分子生物学领域，本发明还提供牡丹品种‘凤丹’的油体蛋白基因PsOLE1的cDNA序列SEQ NO.1及其克隆方法，并提供了克隆所用的兼并引物和RACE扩增引物；同时提供了牡丹品种‘凤丹’的油体蛋白基因的实时定量引物，利用所述牡丹品种‘凤丹’的油体蛋白基因的实时定量引物进行实时定量PCR扩增，辅助快速检测牡丹品种‘凤丹’脂

根据目前的研究，新冠病毒引起的肺炎最常见的症状是发热和咳嗽等，而表现出腹泻症状的患者较少。广州中山大学第三附属医院学者在预印本平台medrxiv发表文章称，腹泻可能是新冠病毒感染的一个指标，提示临床医生应更加关注腹泻患者。而目前三项研究报告的腹泻发生率不同。作者认为，腹泻可能是一个被忽视的症状。由于冠状病毒通过结合ACE2入侵人体细胞，ACE2也可调控肠道炎症，为了追踪新冠病毒介导的感染途径，团队使用单细胞RNA测序进行了分析。结果发现， ACE2 在小肠中高度表达，尤其在近端和远端肠细胞中显著升高，而ACE2在肺组织中的RNA水平较低。因此，团队怀疑，当人们食用受感染的野生动物时，表达ACE2的小肠上皮细胞可能容易受到新冠病毒感染，腹泻可能是感染的一个指标。研究还分析了HCOV-229 E病毒的ANPEP受体和Mers-CoV病毒的DPP4受体的表达谱。发现这些病毒进入受体的 RNA 水平也在近端或远端肠细胞中也呈现高表达，与ACE2的表达谱一致。由于ACE2、ANPEP和DPP4的表达谱明显重叠，人类肠道很可能是这些病毒的另一种感染途径。 作者建议，对于新冠病毒感染预防，不仅要戴好口罩防止通过呼吸道感染，也不能忽视病从口入经肠道感染，疫情期间，食物最好要高温烹饪。由于新冠病毒与SARS病毒高度同源，约20～25%的SARS患者有腹泻，而目前新冠病毒肺炎的腹泻发生率仅2～3%，这令人困惑。作者指出，鉴于疫情中的很多初期患者报告与野生动物市场有联系，这一观察提出了一个重要问题，即当食物到达小肠时，病毒是否通过污染食物传播。