XM-816人体胚胎模型   XM-816人体胚胎模型由17部件组成，显示各胚层、各系统、各器官的各阶段发生，包括由受精卵起一直发生发展到5周末6周初，也就是包括胚前期及胚期的全部内容，包括胚胎学总论内容，即由细胞团、胚盘、胚体外形发生及演变，中轴器官的发生、三胚层的产生及分化、胚膜的发生，胚胎学各论内容，即各系统以及各器官原基的形态产生以及以后的形态演发过程。 1、受精卵 2、二细胞期 3、三细胞期 4、桑椹胚期 5、胚形成纵剖面上示内细胞群及囊胚腔 6-7、胚泡着床后、产生、合体滋养层，内细胞群分裂出内胚、原始补胎层（胚盘）。 8、原始补胎层及极端滋养层间形成羊膜腔。 9-12、内胚细胞间腹侧繁殖增生成卵黄囊，弥散于滋养层和卵黄囊及羊膜腔之间即胚外中胚层，大腔为胚外体腔。 13、胚放大，显示体蒂、小部分绒毛膜，纵剖面示卵黄囊、原条、外胚层。 14、显示体蒂、神经板、背索、原结等。 15、显示体蒂、体节、神经管，前肠、后肠、尿囊、心、背主动脉。 16、约25天人胚放大，外形示1.2.3对鳃弓，额鼻突等内示弓动脉，背主动脉、心脏、脊柱、视泡、咽囊、肝等。 17、约为34天人胚放大，外形示晶状体泡鼻凹、上肢芽、下肢芽，体节等，内示脊神经、脊柱、弓动脉、背主动脉、心、消化系统，示咽、食管、胃、中肠、后肠、肝、气管、支气管芽、后肾等。 尺寸：放大 材质：玻璃钢材料

XM-114人体骨连接模型   XM-114人体骨连接模型由全身骨骼串制成一个整体，显示人体各部骨连接形态、结构，右侧为浅层，主要显示各关节的外形囊外韧带等结构；左侧有各种剖面或剥除关节囊，以显示囊内主要结构，并显示全身关节连接及构造。 尺寸：高170cm 材质：PVC材料

产品详细介绍KAF-100型高级组合式基础护理人训练模型高级组合式基本护理人是根据临床基础护理操作与实习护理技术大纲的要求，由我公司最新开发研制的高级型全功能护理人。取代以前不能真实操作训练的护理人，本模型是由塑胶材料，经模具浇模工艺制成，注射、穿刺、生殖器等由进口硅橡胶制成。具有形象逼真、操作真实、拆装方便、结构合理、经久耐用等特点。模型具有整体护理的全部功能也可以拆装分部件进行教学训练。是目前国内最先进、功能最齐全、材料最讲究的全新高级护理训练模型。产品功能：1.洗脸、洗头与眼、耳的冲洗；2.床上擦浴、座式擦浴，穿换衣裤；3.口腔护理；4.氧气吸入法；5.鼻饲法；6.洗胃法；7.气管切开护理法；8.胸腔解剖重要器官结构；9.手臂静脉注射、穿刺、输血；10三角肌皮下注射；11.灌肠法；12.男、女导尿术；13臂部肌肉注射；14.造瘘引流术；15.腹腔解剖重要器官结构。  

通过高精度数字人数据构建多结构并存的三维数字解剖模型，并提取数字人数据中相应部位的体素作为数字模型的纹理贴图，采用全彩色、多材质的3D打印机打印高仿真度的解剖标本模型，以期为严重缺乏的尸体标本提供高仿真度的实物解剖模型。

        技术成熟度：技术突破         针对船舶机械设备减振降噪需求，提出了结构振动信息作为性能指标的主动减振控制策略。解决了船舶复杂应用环境下，主动减振技术“减振不一定降噪”的难题。攻克超低频、高出力密度主动减振系统执行机构的分析方法和设计关键技术，研发了系列化的电磁式作动器和主被动复合减振器，应用于船舶主机、辅机和管路系统振动抑制。突破了现有主动执行机构低频作动能力的瓶颈，发明了准零刚度作动器，有效覆盖国外探测技术的频率下限，解决了新一代船舶对超低频线谱振动和水下辐射噪声控制的迫切需求。提出了稳定性高、收敛速度快、扩展性强的主动减振核心控制算法并形成工程应用软件。突破了参考输入线谱增强、多频振动均衡控制、控制输出饱和抑制等一系列核心关键技术，解决了主动减振技术实船应用的稳、快、准的难题。研发了首套兼具工作过程自监测、运行故障自诊断、控制效果自评估功能的集成化、模块化主动控制系统，实现了主动减振系统100%国产化。解决了船舶机械设备主动减振系统关键部件自主可控难题。         意向开展成果转化的前提条件：船舶机械设备减振降噪

广东蝶莱环境技术有限公司，专注于实验室环保设备和实验室环保工程领域的技术研究、产品开发和技术服务等，业务范围包括、实验室废水处理、实验室洁净新风系统、核酸PCR方舱实验室的设计及施工等。热销产品包括无管道净气型通风柜、无管道净气型试剂柜、无管道净气型安全柜、干式化学过滤器、实验室废水处理设备、新风净化机及方舱式核酸检测实验室等。 蝶莱位于粤港澳大湾区的核心区域－广州黄埔区，公司占地面积2000多平米，拥有完善的现代化办公体系和设施配套，集研发、生产、销售为一体，并设有行政、财务、采购、研发、业务、生产、售后等部门。公司自有独立的研发实验室，并聚集了100多人的高学历技术骨干，专业涵盖环保、化工、机电、暖通、建筑等，同时创建了一支100多人的一线生产队伍，此外还有多名国内研究机构人员组成的专家组提供高层次技术指导，每年为成千上万的客户提供专业技术支持与服务。

泛素-蛋白酶体体系（Ubiquitin-Proteasome System，简称UPS）是细胞内最重要的蛋白质降解通路，对维持生物体内蛋白质的浓度平衡，以及对调控蛋白、错误折叠或受到损伤的蛋白的快速降解起着至关重要的作用，参与了细胞周期、基因表达调控等多种细胞进程，由UPS失常引发的蛋白质新陈代谢异常与众多人类重大疾病直接相关。2004年，Aaron Ciechanover, Irwin Rose和Avram Hershko三位科学家被授予了诺贝尔化学奖，以表彰他们对该降解通路的发现。UPS中蛋白酶体是细胞中最基本的、最重要的不可或缺的、最为复杂的大型全酶超分子复合机器之一，人源蛋白酶体全酶包含至少33种不同的亚基，总原子质量约为2.5MDa。美国FDA批准的多种治疗癌症的药物分子即以蛋白酶体为直接靶标。近年来，随着冷冻电镜技术的发展和应用，人们对这一大分子机器的结构和功能研究得以不断深入。2016年，毛有东课题组与合作者报道了人源蛋白酶体基态的3.6Å冷冻电镜结构及其他三个亚纳米分辨构象，并首次发现一个亚稳态构象的核心颗粒（Core Particle，简称CP）底物转运通道处于开放状态（见PNAS 2016, 113: 12991-12996）。2018年4月，该课题组又报道了6个ATPγS结合状态下的26S动态结构，包括三个CP开放态对应的亚稳简并态近原子分辨（4~5Å）结构（见Nature Communications 2018, 9: 1360）。尽管这些工作揭示了蛋白酶体的基本架构和内在运动行为，但由于缺乏蛋白酶体与底物之间的相互作用，人们对于蛋白酶体如何实现底物降解的原子水平工作机制仍一无所知。此外，尽管冷冻电镜技术近年来广泛应用于分析具有动态特征的蛋白复合体结构和平衡态构象，但对其中间态结构和非平衡构象分析的分辨率水平往往局限在4～6埃或更低，离真正的全原子水平动力学分析还有相当一段距离。 为了真正实现原子水平的蛋白酶体底物降解动态过程的冷冻电镜三维重建和动力学表征，毛有东课题组攻克了两大技术难题。其一，如何在蛋白酶体完成底物降解之前抓到它的所有可能的中间态构象？课题组发展了一种新颖的核酸置换法，利用ATPγS降低AAA-ATPase激酶水解活性的特点，在底物降解中间过程，通过将ATP快速置换成ATPγS，结合快速冷冻的优势，从而扑捉到蛋白酶体在底物降解过程的中间态。其二，如何在从冷冻电镜数据中分析出更多构象的同时，还把分辨率做到3埃甚至更好？课题组通过多年持续努力，发展了多种基于人工智能和机器学习的冷冻电镜图像聚类的新型算法，并针对蛋白酶体的动力学特征，设计了一套极其有效的整合了多种算法的多构象分类流程。通过这两套技术方案的完美结合，课题组成功解析了人源蛋白酶体在降解底物过程中的七种不同的、但差别甚微的、高分辨原子水平的天然态构象（Native states），完整展示了蛋白酶体从泛素结合到去泛素化，再到底物转运的动态过程。与同期在Science上发表的与底物结合的酵母蛋白酶体的4.2-4.7埃冷冻电镜结构（Science doi: 10.1126/science.aav0725，来自加州伯克利分校和Scripps研究所）相比，该Nature论文不仅总构象数量多一倍，全部构象分辨率还高1-2埃。由于Science论文采用了抑制Rpn11去泛素活性的策略，其非天然态结构中底物并不能真正自由转运，所推测的机理仅限于底物转运这一步，对于其他三大Nature论文所回答重要问题均无法给出答案。这体现了该Nature论文不仅在实验方法的原创性上和数据分析水平和质量上，更在科学发现和问题探究的深度和广度上大幅超越了来自Science的竞争性论文。图一 七个利用冷冻电镜解析的精细原子结构完整揭示了从泛素识别、去泛素化反应、转运启动和持续降解的核心功能动态过程。 作为整个蛋白酶体的动力来源与运转核心，AAA-ATPase激酶分子马达展现出了三种不同的核苷酸水解协作模式，6个ATPase亚基协调工作，交替与底物发生相互作用。在去泛素化过程（EB态）中，处于对立位置的两个ATPase亚基Rpt2与Rpt4水解ATP，而Rpt5与Rpt6则释放ADP，ATPase内的底物转运通道被打开，使得底物可以进入轴心通道；与此同时，去泛素化酶Rpn11亚基与泛素及底物发生相互作用，执行其作为去泛素化酶的功能；在转运起始过程（EC态）中，相邻的两个ATPase亚基Rpt1与Rpt5会同时水解ATP，调控颗粒（Regulatory Particle，简称RP）发生大规模转动并释放泛素；在底物去折叠与转运过程（ED态）中，三个相邻的ATPase亚基会分别同步进行ATP的结合、ADP的释放与ATP的水解，这一过程会单向传递下去，将ATP水解释放的化学能转换为机械能，使得相应的ATPase亚基发生刚体转动，推动底物的去折叠和单向输运，同时CP的转运通道入口打开，底物被送入通道中进行降解。这些研究结果为几十年来对蛋白酶体功能的研究提供了宝贵的第一手原子结构和动力学信息，对于理解生物体内蛋白质的降解过程和一系列负责物质输运的ATPase马达分子的一般工作原理具有极为重要的科学意义。

2019年12月以来，由SARS-CoV-2病毒感染导致的新型冠状病毒疾病（COVID-19）在全球开始蔓延。报道显示，SARS-CoV-2感染患者的中位住院时间为10天，而武汉患者在发病10天后症状有可能加重。因此，住院时间是COVID-19临床预后的重要指标之一。 目前，CT影像学已成为COVID-19肺炎的诊断和监测工具，主要表现为磨玻璃影、实变及混合密度影。然而，现阶段的影像学研究主要集中于对病灶的定性和半定量描述，缺乏对病灶的全定量分析。因此，基于前期提出的CT定量监测COVID-19肺炎病程，团队假设在CT病灶背后的高通量影像特征“隐藏”了患者预后转归的“秘密”。 本研究纳入了兰州、安康、丽水、镇江、临夏5家新冠肺炎定点医院，自2020年1月23日到2月8日期间住院患者的临床资料和首次CT资料，所有患者经RT-PCR证实SARS-CoV-2病毒感染。至2月20日，研究共纳入31例治愈出院的患者（排除14例未出院患者和7例首次CT检查无肺炎表现患者），并将10天作为住院时长的二分类阈值。基于有限的样本量，团队将4个中心作为训练队列，另外一个中心作为验证队列。通过自动分割肺叶和半自动分割病灶，31名患者中累计分割出72个病灶。在对病灶图像预处理后，提取影像组学特征并筛选。为了研究影像组学特征的稳定性，团队使用了Logistics回归模型和随机森林模型对筛选的特征分别进行建模和验证。​结果发现，6个筛选出的二阶特征在两种不同分类器中均表现出良好的预测价值。在外部测试队列中，Logistics回归模型的AUC为0·97(95%CI 0·83-1·0), 敏感性 1·0, 特异性0·89；随机森林模型的AUC为0·92 (95%CI 0·67-1·0),敏感性 0·75, 特异性1·0。随后，研究又纳入了2月20日-28日新出院的6名患者，利用已建立的影像组学模型可以正确预测所有6名患者的住院时间。