构建了小鼠和人角膜上皮细胞的干眼模型来模拟干燥和高渗压力诱导的干眼，深入研究干眼的免疫损伤机制和关键致病靶点。国际上首次发现环境压力可以促进角膜上皮细胞中的新型炎性小体——NLRC4和NLRP12炎症小体的组装、活化，从而诱导GSDMD的切割，引起角膜上皮的焦亡打孔、并伴随大量炎症因子（白介素[IL]-1β和IL-33）的释放；并且NLRC4和NLRP12可以相互协同放大焦亡的炎症损伤。研究还首先报道了细胞焦亡的新机制，即焦亡打孔的过程中不仅有经典的IL-1β的分泌还伴有大量IL-33释放，介导角膜上皮细胞的炎症损伤。靶向性调控GSDMD和IL-33的切割、活化可以显著抑制眼表组织损伤，证实了其是介导干眼发病的关键致病靶点。研究不仅揭示了干眼角膜上皮细胞免疫炎症损伤的关键机制，也为干眼的治疗提供了新靶点和治疗策略。

本实用新型涉及三自由度球心可调灵活眼，包括机架、眼球、球心调节杆和伸缩杆，眼球包括下半眼球与上半眼球，下半眼球与上半眼球固接，球心调节杆包括第一支撑杆和第二支撑杆，第一支撑杆下端与机架垂直固接，第一支撑杆上端与第二支撑杆下端螺纹联接，第二支撑杆上端用球面副与下半眼球底端连接，伸缩杆下端用球销副与机架连接，伸缩杆上端用球面副与下半眼球连接；三个伸缩杆围绕球心调节杆均布。本实用新型具有空间三个转动自由度的，灵活度高，易实现高速运动；将三个直线运动转化为眼球的空间转动，控制方便；球心调节杆增加灵活眼的工作空间，增加了其环境适应力。

由西安交大开元集团自主开发的CMOS可视芯片是目前国际先进、国内领先的视觉芯片，具有集成度高、功能全、体积小、功耗低的特点。以CMOS可视芯片为核心部件的彩色电脑眼是新一代计算机图像输入器件，具有数码相机、电子相册、三维传真、动态录像EMAIL、网络可视电话、视频会议和智能遥控报警等多种功能。该项目已被列入国家高新年技术产业化示范工程。

XM-425眼球构造放大模型   XM-425眼球构造放大模型在上颌骨上方将眼球水平切，由眼球壁巩膜、脉络膜上、下半侧、角膜、晶状体和玻璃体等7部件组成，显示眼球壁巩膜、角膜、虹膜、睫状体、脉络膜和视网膜的构造以及眼球内容物、眼球外肌、血管和神经等结构。 尺寸：放大5倍，17×14.5×12.5cm 材质：PVC材料

XM-424眼球解剖放大模型（放大6倍）   XM-424眼球解剖放大模型放大6倍，可拆分为7部件，将眼球纵切成两部分，左半侧的晶状体与玻璃体为固定形状，右半侧的巩膜可局部打开看到脉络膜，眼球内部显示睫状体、视网膜以及视网膜剖面（视网膜神经层构造）等结构。 尺寸：放大6倍，21×13×15cm 材质：PVC材料

XM-427A眼眶及眼周解剖模型   XM-427A眼眶及眼周解剖模型放大2倍，显示眶内的神经血管及其眶内眼器，包括眼球外形、视神经、眼外肌、泪腺以及展神经、睫状神经、泪腺神经、额神经、鼻睫神经、动眼神经的分支、三叉神经的三个分支以及眼轮匝肌等，同时还可显示鼻腔外侧壁的结构，部分眼球血管的供应。 尺寸：放大2倍，30×28×23cm 材质：PVC材料

XM-430眼球的发生模型   功能特点： ■ XM-430眼球的发生模型由7部件组成，显示眼球的外形结构发生变化过程。 ■ 在前脑泡突出左右两个眼泡，剥掉左半外胚层露出的眼泡并形成末端膨大部和较细的蒂。 ■ 眼泡末端膨大内凹陷形成内外两层眼杯，由于在发育过程中上面和两侧面生长快在眼杯下方出现一缺口即脉络膜裂。（裂内有视网膜中央动静脉通过） ■ 在胚胎六一七周，脉络膜裂开始闭合眼杯形成完整的双层球状杯形体，杯口缩小成瞳孔眼杯前部发育形成视网膜盲部，后部发育形成视网膜视部。 ■ 在胚胎四五周时覆盖眼杯表面的外胚层局部增厚即晶状板，在眼杯凹陷时晶状体板即随着突入眼杯内形成晶状体凹。 ■ 胚胎六周至三个月之间，自视网膜前部生成次级玻璃体纤维，排列整齐将杯内的原始玻璃体压缩到中央部，这时玻璃体与眼球同时增长。 ■ 四个月胎儿眼球解剖，眼杯周围的中胚层分化出内外两层后，外层致密的纤维形成巩膜，内层疏松的形成血管膜即脉络膜睫状体和虹膜，玻璃体动脉穿过玻璃体。 ■ 眼睑和结膜的发生，眼睑和结膜均来自表面外胚层在胚胎第五周开始时眼的周围形成褶，褶的外层化成眼睑皮肤，内层分化成结膜。 ■ 尺寸：放大 ■ 材质：玻璃钢材料

厄尔尼诺现象，是赤道中、东太平洋海表温度持续异常升温的周期性气候现象，平均每2-5年发生一次，对全球气候具有重大影响。厄尔尼诺现象会造成全球不同地区的异常温度变化，以及干旱或强降雨等现象。及早并准确地预测厄尔尼诺的发生以及强度，对预防或降低其带来的全球范围内的经济、农业、社会等方面的损失意义重大。 2019年12月24日，由北京师范大学系统科学学院陈晓松教授参与指导的一篇关于厄尔尼诺预测的文章已在线发表在美国科学院院刊PNAS上，首次克服了长久以来困扰厄尔尼诺预测的“春季预测障碍” （即无法在厄尔尼诺发生的那一年的春季或更早给出准确预测），将对厄尔尼诺现象的发生，特别是强度的预测提前一年。 该文作者提出了一套基于信息熵理论的全新的方法——System Sample Entropy——用来计算厄尔尼诺区域（Nino 3.4）近海平面空气或海表温度的复杂度（包括温度随时间变化的无序性以及不同地点温度变化的同步性或相干性）。利用这一方法，作者们发现了Nino 3.4区域温度变化的复杂度与厄尔尼诺现象强度存在着非常强和稳定的线性关系，即一年内（1月1日-12月31日）Nino 3.4区域的温度变化复杂度越大，那么下一年发生的厄尔尼诺事件的强度就越大。基于这一发现，作者们提出了一套基于每年Nino 3.4 区域温度变化复杂度的大小（由该区域 System Sample Entropy 量化）来预测来年厄尔尼诺发生及其强度的方法。该方法目前成功的预测了1984至2019年期间10个厄尔尼诺事件中的9个事件的发生年份，以及24个没有厄尔尼诺现象发生的年份当中的21个，特别是对厄尔尼诺强度预测的平均误差仅为0.23摄氏度。 对于刚刚到来的2020年，基于文中提出的System Sample Entropy的方法，作者们预测厄尔尼诺将有很大概率会在本年下半年再次发生，并发展为一个中等强度甚至高强度的厄尔尼诺事件，其预测强度为1.48+-0.25摄氏度。 目前传统的厄尔尼诺预测方法只能在提前6个月范围内给出比较准确的预测，而这对于提前预防厄尔尼诺带来的一系列严重影响是非常局限的。这一新的预测方法，将对厄尔尼诺的预测时间提前到了每年一月。这对于提前采取行动，控制和降低这一现象所带来的一系列全球范围内的消极影响，将意义重大！ 此工作由德国波茨坦气候影响研究所 （PIK）樊京芳博士作为通讯作者，PIK 的Jürgen Kurths教授，Hans Joachim Schellnhuber教授以及北京师范大学陈晓松教授等参与共同完成。陈晓松教授领导的研究小组多年来一直从事统计物理和复杂系统及相关课题的研究，特别是近年来专注于地球复杂系统的动力学演化及预测。

2020年2月12日，湖南大学联合苏州系统医学研究所、中国国家流感中心和中山大学等单位，成功开发基于分子标记物的流感病毒表型预测平台FluPhenotype，并在国际生物信息学专业权威期刊《Bioinformatics》发表题为“FluPhenotype-a one-stop platform for early warnings of the influenza A virus"的文章进行相关介绍。该文章的第一作者为湖南大学生物学院硕士研究生卢聪毓和博士研究生蔡泽娜，通讯作者为湖南大学生物学院副教授彭友松与苏州系统医学研究所蒋太交教授。 研究人员通过整合流感病毒核苷酸和氨基酸水平的分子标记物，以及基于分子标记物的抗原和宿主等预测模型，开发了快速预测流感病毒的抗原、宿主、致病性、耐药性等多个表型的预测平台FluPhenotype。

厄尔尼诺现象，是赤道中、东太平洋海表温度持续异常升温的周期性气候现象，平均每2-5年发生一次，对全球气候具有重大影响。厄尔尼诺现象会造成全球不同地区的异常温度变化，以及干旱或强降雨等现象。及早并准确地预测厄尔尼诺的发生以及强度，对预防或降低其带来的全球范围内的经济、农业、社会等方面的损失意义重大。 2019年12月24日，由北京师范大学系统科学学院陈晓松教授参与指导的一篇关于厄尔尼诺预测的文章已在线发表在美国科学院院刊PNAS上，首次克服了长久以来困扰厄尔尼诺预测的“春季预测障碍” （即无法在厄尔尼诺发生的那一年的春季或更早给出准确预测），将对厄尔尼诺现象的发生，特别是强度的预测提前一年。 该文作者提出了一套基于信息熵理论的全新的方法——System Sample Entropy——用来计算厄尔尼诺区域（Nino 3.4）近海平面空气或海表温度的复杂度（包括温度随时间变化的无序性以及不同地点温度变化的同步性或相干性）。利用这一方法，作者们发现了Nino 3.4区域温度变化的复杂度与厄尔尼诺现象强度存在着非常强和稳定的线性关系，即一年内（1月1日-12月31日）Nino 3.4区域的温度变化复杂度越大，那么下一年发生的厄尔尼诺事件的强度就越大。基于这一发现，作者们提出了一套基于每年Nino 3.4 区域温度变化复杂度的大小（由该区域 System Sample Entropy 量化）来预测来年厄尔尼诺发生及其强度的方法。该方法目前成功的预测了1984至2019年期间10个厄尔尼诺事件中的9个事件的发生年份，以及24个没有厄尔尼诺现象发生的年份当中的21个，特别是对厄尔尼诺强度预测的平均误差仅为0.23摄氏度。 对于刚刚到来的2020年，基于文中提出的System Sample Entropy的方法，作者们预测厄尔尼诺将有很大概率会在本年下半年再次发生，并发展为一个中等强度甚至高强度的厄尔尼诺事件，其预测强度为1.48+-0.25摄氏度。 目前传统的厄尔尼诺预测方法只能在提前6个月范围内给出比较准确的预测，而这对于提前预防厄尔尼诺带来的一系列严重影响是非常局限的。这一新的预测方法，将对厄尔尼诺的预测时间提前到了每年一月。这对于提前采取行动，控制和降低这一现象所带来的一系列全球范围内的消极影响，将意义重大！ 此工作由德国波茨坦气候影响研究所 （PIK）樊京芳博士作为通讯作者，PIK 的Jürgen Kurths教授，Hans Joachim Schellnhuber教授以及北京师范大学陈晓松教授等参与共同完成。陈晓松教授领导的研究小组多年来一直从事统计物理和复杂系统及相关课题的研究，特别是近年来专注于地球复杂系统的动力学演化及预测。