EV-400高真空金属有机蒸发镀膜机 真空腔室：前开门真空腔体，方便取放基片、更换钨舟、添加蒸发材料以及真空室的日常维护保养； 真空系统：国产分子泵作为主抽泵，真空极限优于5.0✕10-5Pa（经烘烤除气后）；另可选进口磁悬浮分子泵或是低温泵作为主抽泵，真空极限优于3.0✕10-6Pa（经烘烤除气后）； 真空抽速：大气～8✕10-4Pa≤30min； 蒸发源：4～6组欧美技术金属或是有机束源炉蒸发源可选，多源共蒸获得复合膜/分蒸获得多层膜，功能强大，性能稳定； 蒸发电源：真空专业蒸发电源，恒流/恒功率控制。电流、功率可预先设置，可实现一键启动和停止的自动控制功能； 基片台：最大120mm基片/15～25mmITO/FTO玻璃25片，可定制一体化高精度刻蚀掩膜板；基片台公转，转速0～20r/min连续可调； 基片台功能：衬底可选择加热（室温～300℃可调可控）或水冷，基片台可选升降，源基距最大350mm； 溅射电源：直流脉冲溅射电源、全自动匹配的射频溅射电源可任选； 膜厚监控仪：可选配国产或进口单水冷探头膜厚仪； 可镀材料：可沉积金属（Au、Ag、Al、Ca、Cu、Mg、Fe、Cr、Ti、Ni等）、非金属、化合物（MoO3、LiF等）及有机材料，可拓展沉积单层膜、多层膜及混合膜； 控制方式：PLC+触摸屏控制系统，具备漏气自检与提示、通讯故障，实现一键抽停真空。

    合作探究化学实验室模式独特之处：革新的顶装式集成系统使空间变得简单、灵活。实验桌可根据需求自由移动和组合，轻松实现各种模式的转换。做到“你的教室你做主”。     升降臂：化学升降臂可供应实验室以光、电、气、给排水、通风等系统

产品的概念：迈向国标化创新化学实验室标准，打破传统实验室理念        化学实验可以培养学生创造性思维，逐步认识化学物质及其变化的本质和内在规律性，使学生的思维从表象到本质，从感性认识到理性认识，在化学实验中培养学生的观察力，有助于学生形成化学慨念，化学教学中是离不开化学实验的，实验能充分发挥学生的主动性，化学实验是传递知识，培养能力的最好的载体之一，它以及其丰富的内涵在化学教学中发挥着独特的功能和作用，化学实验在化学中起着非常重要的作用； 技术标准： 通风系统：选用4—72型6#塑料离心式风机，风量6840—12700M3/N，风压116—80MM水柱，每小时教室换气可达20次以上，排毒效果好，桌面排风罩可以升降并可3600旋转。 噪  音：系统工作时室内噪音≦55DB。 废气排放：低于国家GB16297—1996中新污染源大气染物排放标准的规定值。 废水排放：符合国家GB3838—88V类水质标准的规定值。 低压电源系统：实验室所有用电设施实现集中控制，功能齐全，技术指标符合教育部JY0361—1999标准。 材料标准： 台面：可选用进口耐强酸碱、防静电、防水、防火、耐刮、耐磨、抗击耐酸碱的实芯理化板。 柜身：采用进口高密度中纤板贴双面优质高压E1级三聚氢胺板。 台身框架：“新型钢木框架结构” 表面采用环氧树脂粉末喷涂，防腐耐用美观经久耐用。 水槽水咀：可选取用陶瓷水槽PPR水槽，配优质全铜镀铬或喷塑三联水咀。 吸风罩、风管：风罩采用ABS注塑件，风管采用PVC管。

本发明公开了一种基于化学和物理交联的双网络纤维素凝胶系材料，该材料包括水凝胶、气凝胶和 生物塑料。在纤维素溶液中加入定量的交联剂并搅拌后先形成部分化学交联的纤维素凝胶，然后将该凝 胶置于纤维素的非溶剂中进行物理交联，经过水洗后得到双网络纤维素水凝胶。由双网络纤维素水凝胶 干燥制备双网络纤维素气凝胶;将双网络纤维素气凝胶在 150?oC 以上热处理后得到碳气凝胶;将双网 络纤维素水凝胶或气凝胶热压制备双网络纤维素生物塑料。本发明制备的双网络纤维素材料具有优良的 力学性能、高的比表面

本成果采用最新的深度学习和分子模拟算法，结合新一代分子特征化方法，开发了多种计算机模型，可用于药物开发中的多个阶段，为药物的快速设计开发提供一个完整的基于人工智能的解决方案。成果：1.药物毒性预测方法：传统的化合物毒性检测技术一般需要使用生化试验、细胞实验、甚至动物模型，这些方法不仅耗费大量时间，而且成本很高。使用计算模型进行有机化合物的毒性预测，所需投入较少，但产出巨大。特别是基于化合物的物理化学和结构特性的计算模型，甚至能够在化合物合成之前就对其进行预测，大大提高了效率，使其越来越受到欢迎。在进行体外和体内试验之前先使用计算机模型对化合物进行大规模的毒性筛选，能够更好地解决候选药物具有毒性的问题。我们建立了一套新的基于多种分子指纹和机器学习算法的化合物毒性预测集成学习算法，运用此集成学习算法建立了新的有机化合物致癌性、致突变性和肝毒性预测模型。我们分别建立了名为CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性预测)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突变性预测)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性预测)的预测服务器，这些服务器能够为使用者提供更高效更便捷的预测技术服务。自2017年服务器发表起，我们已为国内外药物分子设计研究者提供了5000多次共计超过20多万个化合物的毒性预测服务。在有机化合物毒性预测研究方向，我们主要完成了化合物的细胞毒性、心脏毒性、生殖毒性、血脑屏障透过性、水生生物毒性预测模型，以及糖尿病早期筛查模型的开发，正在进行P450酶阻滞剂性预测模型、基于图神经网络的毒性预测算法研究、基于分子对接的化合物毒性预测研究等。相关研究成果已发表多篇学术论文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次数80，ESI 1%高被引论文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.）致癌性预测服务器首页致癌性预测结果页相关综述对本服务器的介绍RF-hERG-Score预测药物引起的hERG相关心脏毒性2.药物设计方法：在计算机上对药物靶点和药物分子的结构和活性建模，计算药物与靶点之间的相互作用关系，从而设计出具有治疗作用的药物。计算机辅助药物设计可以为药物设计各阶段的实验方案提供有意义的指导，减少需要通过实验评估的候选药物的数量，从而加快新药研发速度。我们应用分子对接、分子动力学模拟、自由能计算、机器学习等方法研究流感病毒等重要疾病的计算机辅助药物设计、并开发更有效的计算机辅助药物设计方法。在计算机辅助药物设计研究我们主要完成了流感病毒M2质子通道蛋白抑制剂虚拟筛选方法研究，正在进行先导化合物生成模型研究、基于机器学习的虚拟筛选打分函数算法开发、SARS-CoV-2病毒S蛋白与受体相互作用及药物设计研究。特异性重打分函数显著虚拟筛选性能显著较高筛选出两个候选抑制剂3.药物靶点识别方法：长非编码RNA（lncRNA）是一种长度在200nt至100,000nt之间的非编码RNA，是转录物的主要成分。研究表明lncRNA在许多生物学和病理学过程中起着重要作用。lncRNA起作用的重要途径是与其靶蛋白结合。lncRNA-蛋白质相互作用的实验研究需要大量资源。累积的实验数据使得通过计算方法预测lncRNA-蛋白质相互作用成为可能。我们使用各种数学建模和机器学习方法开发了几种用于预测lncRNA-蛋白质相互作用的新模型。这些模型命名为：RWLPAP（随机游走），LPI-NRLMF（邻域正则化逻辑矩阵分解），IRWNRLPI（集成随机游走和邻域规则化Logistic矩阵分解），LPI-BNPRA（双向网络投影推荐算法），LPI-ETSLP（基于特征值变换的半监督链路预测），HLPI-Ensemble（集成学习）。在交叉验证中，我们的模型获得了较好的预测性能。lncRNA-蛋白质相互作用预测模型的性能比较lncRNA-蛋白质相互作用预测服务器相关软件著作权：

本成果采用最新的深度学习和分子模拟算法，结合新一代分子特征化方法，开发了多种计算机模型，可用于药物开发中的多个阶段，为药物的快速设计开发提供一个完整的基于人工智能的解决方案。 成果：1.药物毒性预测方法：传统的化合物毒性检测技术一般需要使用生化试验、细胞实验、甚至动物模型，这些方法不仅耗费大量时间，而且成本很高。使用计算模型进行有机化合物的毒性预测，所需投入较少，但产出巨大。特别是基于化合物的物理化学和结构特性的计算模型，甚至能够在化合物合成之前就对其进行预测，大大提高了效率，使其越来越受到欢迎。在进行体外和体内试验之前先使用计算机模型对化合物进行大规模的毒性筛选，能够更好地解决候选药物具有毒性的问题。我们建立了一套新的基于多种分子指纹和机器学习算法的化合物毒性预测集成学习算法，运用此集成学习算法建立了新的有机化合物致癌性、致突变性和肝毒性预测模型。我们分别建立了名为CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性预测)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突变性预测)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性预测)的预测服务器，这些服务器能够为使用者提供更高效更便捷的预测技术服务。自2017年服务器发表起，我们已为国内外药物分子设计研究者提供了5000多次共计超过20多万个化合物的毒性预测服务。在有机化合物毒性预测研究方向，我们主要完成了化合物的细胞毒性、心脏毒性、生殖毒性、血脑屏障透过性、水生生物毒性预测模型，以及糖尿病早期筛查模型的开发，正在进行P450酶阻滞剂性预测模型、基于图神经网络的毒性预测算法研究、基于分子对接的化合物毒性预测研究等。相关研究成果已发表多篇学术论文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次数80，ESI 1%高被引论文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.） 致癌性预测服务器首页 致癌性预测结果页 相关综述对本服务器的介绍 RF-hERG-Score预测药物引起的hERG相关心脏毒性 2.药物设计方法：在计算机上对药物靶点和药物分子的结构和活性建模，计算药物与靶点之间的相互作用关系，从而设计出具有治疗作用的药物。计算机辅助药物设计可以为药物设计各阶段的实验方案提供有意义的指导，减少需要通过实验评估的候选药物的数量，从而加快新药研发速度。我们应用分子对接、分子动力学模拟、自由能计算、机器学习等方法研究流感病毒等重要疾病的计算机辅助药物设计、并开发更有效的计算机辅助药物设计方法。在计算机辅助药物设计研究我们主要完成了流感病毒M2质子通道蛋白抑制剂虚拟筛选方法研究，正在进行先导化合物生成模型研究、基于机器学习的虚拟筛选打分函数算法开发、SARS-CoV-2病毒S蛋白与受体相互作用及药物设计研究。 特异性重打分函数显著虚拟筛选性能显著较高 筛选出两个候选抑制剂 3.药物靶点识别方法：长非编码RNA（lncRNA）是一种长度在200nt至100,000nt之间的非编码RNA，是转录物的主要成分。研究表明lncRNA在许多生物学和病理学过程中起着重要作用。lncRNA起作用的重要途径是与其靶蛋白结合。lncRNA-蛋白质相互作用的实验研究需要大量资源。累积的实验数据使得通过计算方法预测lncRNA-蛋白质相互作用成为可能。我们使用各种数学建模和机器学习方法开发了几种用于预测lncRNA-蛋白质相互作用的新模型。这些模型命名为：RWLPAP（随机游走），LPI-NRLMF（邻域正则化逻辑矩阵分解），IRWNRLPI（集成随机游走和邻域规则化Logistic矩阵分解），LPI-BNPRA（双向网络投影推荐算法），LPI-ETSLP（基于特征值变换的半监督链路预测），HLPI-Ensemble（集成学习）。在交叉验证中，我们的模型获得了较好的预测性能。 lncRNA-蛋白质相互作用预测模型的性能比较 lncRNA-蛋白质相互作用预测服务器相关软件著作权：

所谓厌氧消化是指在无氧气条件下，利用厌氧微生物的作用，有控制地使废物中可生物降解的有机物分解，转化为二氧化碳、甲烷和许多稳定物质的生物化学过程。该领域最常见的就是CSTR工艺，即连续搅拌反应器系统（Continuous stirred tank reactor），其原理是在一个密闭罐体内完成料液的发酵、沼气产生的过程。反应器内安装有搅拌装置，使发酵原料和微生物处于完全混合状态。投料方式采用恒温连续投料或半连续投料运行。新进入的原料由于搅拌作用很快与反应器内的全部发酵液菌种混合，使发酵底物浓度始终保持相对较低状态。

产品详细介绍有机玻璃管、压克力管、亚克力管、磨砂管第一品牌振兴塑业，现有品种繁多，包括高透明有机玻璃管、无拉痕有机玻璃管、乳白有机玻璃管、浇注有机玻璃管、挤出有机玻璃管、磨砂有机玻璃管、机械磨砂有机玻璃管、自带磨沙有机玻璃管、喷砂有机玻璃管、有机玻璃棒等等、有机玻璃异型材、pmma异型材、内齿有机玻璃管、有机玻璃方管、带槽有机玻璃管、耐高温有机玻璃管、抗紫外线有机玻璃管、防擦花有机玻璃管、阻燃有机玻璃管、带铝槽有机玻璃管、LED日光灯管、水晶管、立柱灯有机玻璃管、有机玻璃棒材、有机玻璃气泡棒、线条管、线条棒、条纹棒、扭纹管等。压克力管、亚克力管、高透明压克力管、无拉痕压克力管、乳白压克力管、浇注压克力管、挤出压克力管、磨砂压克力管、包括机械磨砂压克力管、自带磨沙压克力管、喷砂压克力管、压克力棒、压克力异型材、pmma异型材、内齿压克力管、压克力方管、带槽压克力管、耐高温压克力管、抗紫外线压克力管、防擦花压克力管、阻燃压克力管、带铝槽压克力管、LED日光灯管、水晶管、立柱灯压克力管等。有机玻璃管、压克力管、亚克力管、磨砂管第一品牌振兴塑业，现有品种繁多，包括压克力棒、压克力气泡棒、压克力线条管、压克力线条棒、压克力条纹棒、压克力扭纹管、压克力棒、pmma管、亚克力管、压加力管、亚加力管、亚克利管、亚加利管、Pmma棒、亚克力棒、亚克利棒、压加力棒、亚加力棒、压克力气泡棒、压克力扭纹管、压克力线条棒、压克力条纹棒、压克力线条管、磨砂管、磨沙管、PC磨砂管、磨砂PC管、PC光扩散管、光扩散pc管、PMMA磨砂管、磨砂PMMA管、光扩散PMMA管、PMMA光扩散管、磨砂有机玻璃管、磨砂压克力管、压克力磨砂管、有机玻璃管磨沙、有机玻璃磨砂管、用机械喷砂或打磨成砂面的塑料管、管、喷沙管、喷砂有机玻璃管、喷砂PC管、喷砂ABS管、喷砂PS管、有机玻璃雾白管、PC雾白管等。公司下辖塑机和塑胶两个分厂，塑机分厂自产自销PMMA管挤出机，塑胶分厂使用塑机分厂自产的有机玻璃管材挤押设备，自有大型模具车间开发模具，开模费用低廉至零。机械塑胶模具三位一体，行内独此一例。

本发明提供了一种物质作为制备治疗慢性萎缩性胃炎、保护胃黏膜和阻断胃炎癌转化发生的产品的应用，所述产品为选自药品、保健品、食品的一种，该物质是从下列中选出的：荷叶碱，荷叶碱的衍生物，荷叶提取物，以及前述物质中选出的至少两种的混合物。所述应用包括治疗慢性萎缩性胃炎、保护胃黏膜、阻断胃炎癌转化、治疗胃癌前病变、阻止胃癌发生中的至少一种。体外实验表明，荷叶碱能够阻断胃炎癌转化细胞增殖。体内实验表明，荷叶碱能够治疗大鼠慢性萎缩性胃炎(尤其是慢性萎缩性胃炎伴有肠上皮化生)、荷叶碱和荷叶提取物能够保护大鼠胃黏膜损伤和抑制果蝇胃肠道干细胞异常增殖。

本发明提供了一种物质作为制备治疗慢性萎缩性胃炎、保护胃黏膜和阻断胃炎癌转化发生的产品的应用，所述产品为选自药品、保健品、食品的一种，该物质是从下列中选出的：荷叶碱，荷叶碱的衍生物，荷叶提取物，以及前述物质中选出的至少两种的混合物。所述应用包括治疗慢性萎缩性胃炎、保护胃黏膜、阻断胃炎癌转化、治疗胃癌前病变、阻止胃癌发生中的至少一种。体外实验表明，荷叶碱能够阻断胃炎癌转化细胞增殖。体内实验表明，荷叶碱能够治疗大鼠慢性萎缩性胃炎(尤其是慢性萎缩性胃炎伴有肠上皮化生)、荷叶碱和荷叶提取物能够保护大鼠胃黏膜损伤和抑制果蝇胃肠道干细胞异常增殖。