01. 成果简介 中东呼吸综合征冠状病毒（MERS-CoV）是2012年在中东地区首先发现的一种新型冠状病毒，与严重急性呼吸综合征冠状病毒（SARS-CoV）同属于β冠状病毒，能够引发严重的人类呼吸系统疾病。据世界卫生组织的最新统计表明，MERS-CoV已造成全球27个国家2428例感染，致死率高达35%。 MERS-CoV表面刺突蛋白（Spike）蛋白是病毒颗粒与细胞受体二肽基肽酶4（DPP4）作用的关键蛋白，也是MERS-CoV疫苗与保护性单克隆抗体研究的热门靶点。本项目团队在靶向刺突蛋白的高活性中和抗体筛选、鉴定、分子结构研究中取得了一系列突破。本团队在国际上首批报道了两株人源MERS-CoV中和抗体MERS-4与MERS-27，它们均能高效抑制假病毒与活病毒对体外培养细胞的侵染，在动物模型中也显示了很好的保护作用。该团队还综合运用结构生物学、生物化学以及病毒学研究方法阐明了这两株抗体识别Spike受体结合结构域（RBD）的不同位点，并阻断Spike与受体DPP4的结合。 本项目团队还利用一种稀有黑猩猩腺病毒AdC68为载体，搭载MERS-CoV表面全长的Spike蛋白，在转基因小鼠（hDPP4-KI）模型中，一次滴鼻免疫即可诱导产生长期保护性免疫反应，并完全预防小鼠感染或降低感染后的疾病进展速度。解决了目前研发的MERS-CoV疫苗大多需要进行多次免疫注射的复杂程序问题。进一步的抗体分析表明，免疫动物血清中含有广谱高滴度针对RBD的多克隆和单克隆中和抗体，能够有效阻断病毒与受体DPP4的结合，从而解析了其长期保护性免疫反应的分子基础和机制，为疫苗下一阶段进入大动物模型和人体临床试验做好了准备。                        MERS-CoV及其相关中和抗体和疫苗研究时间轴AdC68-S重组疫苗在hDPP4-KI转基因小鼠模型上的保护效果02. 应用前景 本项成果可应用于治疗或预防中东呼吸综合征冠状病毒的抗体药物及疫苗候选物。03. 知识产权 本项成果已申请4项发明专利，其中3项已授权。04. 团队介绍 本项目团队由生命学院实验室与医学院实验室联合组成，两位实验室负责人分别为清华大学生命学院和医学院教授、博士生导师，主要研究方向分别为结构生物学与病毒学，已发表国内外高水平学术论文数十篇，联合申请专利4项。05.合作方式 技术许可。06.联系方式 邮箱：zhangxinrui@tsinghua.edu.cn

全球肆虐的新型冠状病毒肺炎对世界各国人民的生命健康造成了严重的损害，对国际经济产生巨大冲击。加深对突发新型传染性疾病的全面认识，分析新型冠状病毒肺炎的流行病学特征，预测新型冠状病毒肺炎的传播趋势成为了应对疫情最为迫切的需求。马婷团队基于深度数据挖掘，建立输入风险及传染病传播动力学模型，通过与深圳市疾控中心、深圳市三院、黑龙江省疾控中心、美国约翰霍普金斯公共卫生学院专家的密切合作，建立精准度更高、更为个性化的预测模型，第一时

本发明提出用于防治假禾谷镰刀菌的病毒粒子及其防治小麦茎基腐病的主要病原菌假禾谷镰刀菌的方法，解决了现有技术中小麦茎基腐病的防治问题。本发明通过提取FpgMBV1病毒粒子，对室内接种假禾谷镰孢菌WZ2‑8A菌株（小麦茎基腐强致病株）的小麦幼苗进行生物防治处理，以确定FpgMBV1病毒粒子的生物防治潜力；通过将FpgMBV1病毒粒子与假禾谷镰孢菌WZ2‑8A菌株共培养，验证FpgMBV1病毒粒子的体外侵染能力。结果表明，FpgMBV1病毒粒子可以使WZ2‑8A菌株侵染的小麦茎基腐病的发病率从88.9%降到63.90%，病情指数从36.73降低到7.10，防治效果为80.67%具有生物防治潜力。

本发明公开了一种用于等温扩增检测结核分枝杆菌的引物及包含该引物的检测试剂和方法，所述引物包括上游序列和下游序列，其序列分别如SEQ ID NO:1和SEQ ID NO:2所示；包含该引物的检测试剂包括上游引物85BPF1、下游引物85BPR1和探针85BPB1(SEQ ID NO:3)；利用所述检测试剂等温扩增检测结核分枝杆菌的方法，包括以下步骤：将待检测基因样本与所述检测试剂混合，放置在可收集FAM荧光的仪器中，在35?45℃条件下孵育，检测荧光值，根据有无阳性扩增反应，判断待检测基因样本是否属于结核分枝杆菌的基因。相对于现有技术，本发明通过检测结核杆菌中的基因组，可以特异地检测结核杆菌基因，能够有效区分结核分枝杆菌和非结核分支杆菌，特异性高，反应时间短，温度过程简单。

主要研究APT 网络攻击全链条的通用表征和威胁模型， 实现攻击的全链条威胁分析；研究跨平台内核数据实时可信 采集方法，探索基于去噪和去冗技术的高效数据解析、基于 语义恢复技术的关键字段填充；研究多源异构内核数据的重 构方法；研究保持全局依赖的数据压缩方法，实现实时、高 效、普适的数据压缩；研究面向APT网络攻击全链条的智能 检测框架，实现对攻击的全链条高效检测；研究APT网络攻 击的演化模式，实现APT网络攻击的可解释溯源分析。

天津大学生命科学学院黄金海教授和叶升教授团队瞄准临床实践所需，制定了病毒、抗体快速诊断以及生物防治制剂的研发方案。团队迅速制备获得新型冠状病毒高纯度蛋白，并与北京华科泰生物技术股份有限公司联合完成免疫荧光层析试纸条检测病毒抗原灵敏性、交叉性等实验，成功研发出新型冠状病毒抗原荧光免疫层析快速检测试剂盒。与目前临床使用的检测试剂盒相比，新型试剂盒最大的优势是“快”，可在15分钟内检测出是否为新型冠状病毒，极大地缩短了检测时间；同时该试剂盒具有高灵敏度，病毒蛋白检测达到pg级，为病毒感染的早期筛查提供了简便灵敏的手段。实验结果显示，新型试剂盒检测限、灵敏度、线性系数等性能指标均满足对病毒抗原检测的有效性要求。新型试剂盒正在加紧临床验证，在获得相关部门检验审批后有望用于疫情的快速检测和早期诊断，缩短疑似病例的筛查时间，助力新冠病毒疫情的防控。天津大学生命科学学院科研团队正在加紧进行新型冠状病毒早期感染抗体检测、新型生物防治制剂的研发工作，目前进展顺利，有望近期取得可用性成果。

由重庆交通大学牵头，交通运输部公路科学研究所、北京航空航天大学等七家单位共同完成的“公路桥梁检测新技术研发与应用”，项目围绕公路桥梁内在病害感知难题，首创了基于自发磁场变异特性的桥梁钢筋锈蚀和拉吊索腐蚀断丝无损量化检测技术与装置，研发了桥梁钢绞线钢束和精轧螺纹钢筋有效预应力现场检测新技术与装置，研制了桥梁索塔裂缝自动巡检与精准感知量测技术与装置，实现了我国桥梁内在病害精准、量化、无损检测的技术引领，带动了科技革新和行业进步，成果总体达到国际领先水平。

项目简介： 表面等离子共振（SPR）生物传感技术是近年来迅速发展起来的 用于分析生物分子相互作用的一项技术。这种检测手段与传统方法比 较，具有样品不需要纯化、标记，并且可以实时、动态、高灵敏检测 等优点，因此 SPR 传感器在很多领域具有广阔的应用前景，如疫苗 研制、疾病诊断、疾病治疗、药物靶标、药物开发、基因测序、案件 侦破、环境检测、食品安检以及兴奋剂检测等。本项目的目的是研制 一种基于 SPR 技术的光机电一体化系统。 我校于 1999 年开始从事有关方面的研究，2004 年底研制完成了 第一套单通道 SPR 生物医学检测试验系统。最近几年中，我们针对被广泛采用的棱镜耦合结构 SPR 传感器存在的不足，课题组在天津 市科技攻关培育项目、国家基金及天津市科技支撑计划重点项目的支 持下，研制成功基于传感芯片的多通道 SPR 生物医学检测实验系统。 这种新颖的集成化结构具有明显的技术优势，而且符合 SPR 传感系 统小型化、仪器化的发展趋势，为系统最终产品化奠定了基础。目前 已经完成仪器化，结构设计及操作便利方面还需进一步完善，以便使 非专业人员能够完成操作；数据分析算法及软件需要进一步开发，以 达到实用化。 技术水平及应用前景 所开发的试验系统已经达到了国际先进水平，申请专利两项。产 品化后，可以用于疫苗研制、疾病诊断、疾病治疗、药物靶标、药物 开发、基因测序、案件侦破、环境检测、食品安检以及兴奋剂检测等， 具有很好的应用及市场前景。 首先，一套智能化的 SPR 生物医学检测分析系统的批量生产成 本预计为 10 万元人民币左右，而国际上同类产品（瑞典 BIAcore 公 司生产）的最低售价为 10 万美元左右。可见，SPR 生物医学检测分 析系统是一种高技术含量、高附加值的产品。 其次，SPR 生物医学检测分析系统中的传感耦合部件因其进口成 本很高，目前还是一种半消耗品，即每完成一次测试后需作再生处理， 这样可重复使用几次，然后予以更换；即使这样，单次检测成本也在 200 元人民币以上。本项研究可以将传感耦合部件集成为便于批量生 产的传感芯片，可大幅降低成本。再生技术的研究成功，可以进一步 降低使用成本；若能大批量生产，在成本很低的情况下，也可实现一 次性使用。预计每个芯片的批量生产成本不到 50 元人民币，售价如 果为 100 元人民币，单次检测的成本将大幅降低。这样，一方面便于系统的推广应用，另一方面传感芯片作为一次性消耗品，需求量极大， 由耗材产生的利润也是非常可观的。 另外，我们还可以在此项研究的基础上，进一步开发适合于药物 靶标、药物开发、案件侦破、环境监测、食品安全检验以及兴奋剂检 测等其它众多领域进行检测分析的系列产品，其巨大的经济效益和社 会效益是不言而喻的。 

有害气体遍布于生活的各个领域，有害气体的检测需要现场、便 携、多组分、实时等要求，现有的常用的检测技术多采用电子学、电 化学和光学等方法。本项目研发的新型现场多组分有害气体检测仪满 足了上述要求，同时还解决了小空间内实现大光程的难题

路面病害分为表面破损（如裂缝）、路面变形（如沉降）和结构病害（如层间脱空）三大类。该技术以路面检测成果为全卷积神经网络的输入信号，对于表面破损，其输入为多功能检测车拍摄的路表图像；对于路面变形，输入为三维检测车测取的三维路面模型；对于结构病害，输入为探地雷达信号图像。通过海量数据的训练、测试，可实现上述三类病害的自动化识别、分类和测量，为路面养护工程提供数据支撑。此外，该技术在保证与人工识别结果相同的精度下，可将数据处理速度提高千倍以上。