索非布韦（又译为索氟布韦，英文名 Sofosbuvir，CAS：1190307-88-0）是全球首个丙型肝炎病毒(HCV)NS5B 聚合酶核苷酸类似物抑制剂，用于治疗慢性丙型肝炎，目前国外已有产品在销售，且利润可观。国内还没有此类药物，本项目具有重大的发展前景。 采用本课题组开发的新型氟取代反应，设计和开发了一条经济、绿色和环保的具有巨大临床价值和市场价值抗丙肝药物索非布韦及其关键含氟医药中间体的制备工艺。本项目的目的是对本课题组开发的新颖制备工艺进行中试放大研究，进而实现商业化规模制备，从而产生良好的社会效益和经济效益。 依托南开大学化学院良好的科研平台，以及本课题组多年积累的有机氟化学及合成有机化学的基础研究成果，我们对具有巨大临床价值和市场价值的抗丙肝新药索非布韦及其关键含氟中间体的制备工艺进行优化。小试规模研究结果表明，本制备工艺能以良好的经济性、兼顾环保、安全等考量获得预期质量要求的目标产品。后期通过小试放大研究、中试研究和商业化生产确认等产业化开发程序。 

4月22日，清华大学药学院饶燏课题组与武汉大学宋保亮课题组合作在《药物化学杂志》（Journal of Medicinal Chemistry）发表题为“降解对比抑制：开发靶向3-羟基-3-甲基-戊二酰辅酶A还原酶的降解小分子”（Degradation Versus Inhibition: Development of Proteolysis-Targeting Chimeras for Overcoming Statin-Induced Compensatory Upregulation of 3-Hydroxy-3-methylglutaryl Coenzyme A Reductase）的研究论文。HMGCR（3-Hydroxy-3-methylglutaryl Coenzyme A Reductase）是胆固醇（cholesterol）合成途径中的限速酶，并且是经典的治疗血脂异常的药物靶点。它的抑制剂（statin,他汀类化合物）如阿伐他汀（atorvastatin,立普妥®，辉瑞）在临床被用于预防和治疗心血管疾病，并取得了极大的成功。但是有相当一部分人对他汀类药物不耐受，比如会发生骨骼肌损伤等较为严重的副作用，这有可能与服用他汀类药物后体内通过负反馈调节导致HMGCR补偿性表达升高有关。因而在该工作中，研究人员利用蛋白靶向降解嵌合体（Proteolysis-Targeting Chimera, PROTAC）的技术，对HMGCR在进行降解而起到抑制胆固醇合成作用的同时可以避免HMGCR的高表达，从而有望降低副作用。 图1.抑制剂与PROTAC对HMGCR的影响 在该工作中，研究人员首先筛选出SRD15细胞系作为细胞测试的基础，然后基于HMGCR的配体阿伐他汀和E3链接酶CRBN的配体泊马渡胺进行了一系列的构效关系研究，发现化合物P22A作为PROTAC具有较好地降解活性（DC50~100 nM）。相比之下，抑制剂阿伐他汀对HMGCR引起了明显的上调作用（图1）。 图2.抑制剂和PROTAC对LDLR和胆固醇的影响 接下来，研究人员通过一系列的生化和细胞生物学实验证实了PROTAC通过泛素-蛋白酶体系统发挥作用的机制；通过蛋白组学的研究发现抑制剂和PROTAC引起的组学应答也有很大不同。抑制剂和PROTAC对胆固醇合成抑制和通过SREBP通路引起的低密度脂蛋白受体（LDLR）表达水平上调的能力相当（图2）。 HMGCR是位于内质网上的八次跨膜蛋白, PROTAC对此类蛋白的降解能力往往有限，该工作首次证明利用PROTAC技术对内质网蛋白进行降解的可行性。另外，靶蛋白上调的现象还出现在很多其它的抑制剂中，该工作展示了面对此种情况时是PROTAC一个很好的应用场景。 宋保亮课题组博士生李美欣和饶燏组博士后杨毅庆为本工作共同第一作者，饶燏和宋保亮课题组罗婕为共同通讯作者。本研究得到了国家自然科学基金、清华-北大生命联合中心以及中国博士后基金的大力支持。 原文链接： https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jmedchem.0c00339

本发明属于食品检测技术领域，涉及一种畜禽肉黏弹性无损检测方法，具体涉及一种多要素黏弹模型建立及其黏弹参数确定的方法。具体步骤为：首先利用畜禽肉黏弹性无损检测系统采集、计算待测样品的应变数据；然后根据待测样品的变形特征选择多要素模型，将不同多要素模型与不同数据拟合算法结合，对应变数据进行数据拟合，建立若干畜禽肉多要素黏弹模型；最后比较若干畜禽肉多要素黏弹模型的拟合效果，根据实际需求，选择最佳畜禽肉多要素黏弹模型，并计算黏弹参数。最终实现对畜禽肉黏弹性的无损、快速检测。

本项目提出了将时间维度与空间维度相结合的多尺度综合能源需求分析与预测模型，设计并实现了一种面向智慧城市的综合能源需求分析与预测的方法，提升能源供应规划和营销策略的优化与决策支持。

一种基于Bagging?RNN模型的电梯制动性能评价方法，包括：a)获取不同制动性能的电梯在制动过程中的闸皮温度序列数据，作为样本集；b）按照比例将样本集划分为训练集和验证集；c）使用训练集数据训练Bagging?RNN模型，根据训练误差修正Bagging?RNN模型参数；d）使用验证集数据验证Bagging?RNN模型的泛化能力，根据验证结果进一步修正Bagging?RNN模型参数，将修正后的Bagging?RNN模型作为电梯制动性能的评价模型；e)将被测电梯在制动过程中的闸皮温度序列数据作为Bagging?RNN模型的输入，模型输出被测电梯的制动性能评价结果。本发明从电梯制动时电梯闸皮最高温度变化的生成机理出发，获取不同制动性能电梯制动过程中的闸皮温度序列数据，并基于历史数据提出了相应的电梯制动性能的评价方法。

成果介绍火电机组深度调峰改造是消纳可再生能源的有效途径，深度调峰就是在自动控制的情况下将机组的负荷调节下限从原来的50[[[[%]]]]Pe下调至30[[[[%]]]]Pe，甚至更低。控制难点在于：当机组处在低负荷工况时，机组被控过程的动态特性具有快速变化的特征，常规控制策略难于有效控制。本项成果采用多模型智能预测控制技术，分别提出了适合于亚临界和超（超）临界机组深度调峰的多模型智能预测控制系统，实现了在低负荷或超低负荷工况下的平稳控制。市场前景本项成果已成功应用于华能丹东、华能大连、华能营口、华能井冈山、华能大坝、国投钦州、大唐当途、中铝银星、国信射阳港、国华筹光等电厂近30台300MW亚临界、600MW和1000MW超（超）临界机组的深度调峰中。特别是，已成功将华能营口电厂#4 600MW超超临界机组的负荷深调到15[[[[%]]]]Pe，并实现了机组”干态/湿态”的一键转换控制，达到了国内外最先进的深调水平。目前，在国内已完成的机组深度调峰改造中，大部分均采用了本深调优化控制技术，得到了广大用户的一致好评。

本发明涉及一种基于遥感影像值多元参量定标模型的自适应成像方法,其步骤包括建立成像系统电子学参数与遥感图像的定量数学关系；获取遥感成像系统的位置和姿态参数,并计算成像区域获取成像区域地物覆盖类型、地物反射光谱以及成像区域上空大气和气溶胶参数,根据辐射传输方程计算该成像区域对应的入瞳辐亮度；对每一景遥感影像入瞳辐亮度进行排序得到最大入瞳辐亮度值,并通过成像系统调节成像参数使其不超过成像系统最大输出图像值,然后驱动成像设备获取遥感影像。

西安电子科技大学计算机科学与技术学院智能软件与系统新技术研究所副教授张亮团队依托上海瑞金医院、西安交通大学第二附属医院等的新冠肺炎疑似、确诊患者肺部CT影像，通过综合分析新冠肺炎患者的肺部CT影像特点（磨玻璃、体积大小、位置等特征），张亮团队加快技术攻关，设计开发了基于深度学习的新型冠状病毒的早期检测筛查模型系统。

火电机组深度调峰改造是消纳可再生能源的有效途径，深度调峰就是在自动控制的情况下将机组的负荷调节下限从原来的50%Pe下调至30%Pe，甚至更低。控制难点在于：当机组处在低负荷工况时，机组被控过程的动态特性具有快速变化的特征，常规控制策略难于有效控制。 本项成果采用多模型智能预测控制技术，分别提出了适合于亚临界和超（超）临界机组深度调峰的多模型智能预测控制系统，实现了在低负荷或超低负荷工况下的平稳控制。 本项成果已成功应用于华能丹东、华能大连、华能营口、华能井冈山、华能大坝、国投钦州、大唐当途、中铝银星、国信射阳港、国华筹光等电厂近30台300MW亚临界、600MW和1000MW超（超）临界机组的深度调峰中。特别是，已成功将华能营口电厂#4 600MW超超临界机组的负荷深调到15%Pe，并实现了机组”干态/湿态”的一键转换控制，达到了国内外最先进的深调水平。目前，在国内已完成的机组深度调峰改造中，大部分均采用了本深调优化控制技术，得到了广大用户的一致好评。

软件所含缺陷的风险或数目是合理安排软件测试资源，提高软件测试效率，衡量软件设计及开发质量的关键信息，应用模式识别技术对软件所含缺陷进行有效预测将对我国航空工业软件测试工作从被动测试到主动测试的转变起到积极的作用。对软件所含缺陷进行风险或定量预测，其根本技术在于利用以往软件缺陷数据，构建软件内在信息和软件缺陷信息之间的映射关系函数。 软件缺陷数据具有如下特点：软件度量信息冗余；软件缺陷数据分布及其不平衡；软件缺陷数据易含有不准确数据（如不准确的缺陷量）对于模型构建来说就是噪声数据；软件缺陷数据维度高，复杂度高等。该技术的广泛使用，将对我国航空工业中的软件测试工作，从传统的被动测试向主动测试，合理安排有限的测试资源，提高测试效率，从而提高软件质量起到重要作用。