呼吸是人类的最基本生理需求。然而，空气污染物的存在往往使这一基本需求难以得到保障。更有甚者，在一些特殊环境场所，空气中可能存在高致病微生物如病毒和细菌、生化毒剂、毒素等严重危害人体健康甚至威胁生命。此外，空气中也可能存在一些未知的有毒物质，如不明病原体、化学物质等。目前已有的空气安全预警技术主要针对有限的几种污染物或者有毒物质进行实时监测，无法覆盖包括生物与化学威胁在内的所有潜在威胁。空气中的污染物种类繁多，理论上很难发展一种同时监测上千种污染物的仪器设备。另外，空气毒性安全预警技术需要对空气毒性做出快速响应，以便为采取防御措施争取宝贵的时间。这些要求都是对当前技术的极大挑战，很难实现对空气的综合毒性的实时预警。

多数有害气体的密度都比空气大，高浓度时甚至危及生命。在化学工业有毒气体泄漏事故频发的当下，乐普乐吉适时推出了毒性化学品安全存储柜。 严格的密闭设计，为用户提供了最可信赖的安心。 FM认证，符合FM6050标准

药物活性与毒性筛选试剂盒是李红玉教授团队经历 15 年研发的一种快速，简便，高效检测药品或健康食品活性与毒性筛选试剂盒。该技术利用国际认可的能够反映体内活性与毒性的模式生物秀丽隐杆线虫作为筛选工具，配合特殊染料，能够快速检测受试品活性与毒性，也可利用该技术对药品进行二次开发。具有独立自主知识产权，已成功申请国家发明专利 5 项，美国专利 1 项。已为甘肃东方天润公司和上海中华药业提供优质服务，并成功完成药品，化合物，保健食品的活性开发。该技术可以为药物研发机构，制药企业，医药研究院所，化合物合成机构

围绕难降解有机工业废水治理与毒性减排的难题，研发出毒害污染物资源化、高效转化与毒性减排技术为核心的难降解有机工业废水“物化-生化-物化”耦合集成技术与装备，有效解决了精细化工、制药、印染等行业难降解有机工业废水稳定达标和毒性减排的技术难题。 基于新型酯基树脂吸附的高水溶性芳香有机污染物资源化及其热水再生技术，实现高盐分、高有机溶剂废水中芳香有机酸的绿色分离与回收。该树脂（国家重点新产品：2007GRC11025）比表面积与吸附容量较国际同类产品XAD-7（美国Dow）及HP2MG（日

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：

可以开展直径30-160mm范围内钢索疲劳性能测试与评价研究。可开展《GB T 30826-2014 斜拉桥钢绞线拉索技术条件》、《GB∕T 18365-2018_斜拉桥用热挤聚乙烯高强钢丝拉索》、《JT T 771-2009 无粘结钢绞线斜拉索技术条件》及《JTT 775-2016 大跨度斜拉桥平行钢丝拉索》等标准要求下的相关测试。

环境中高毒性有机污染物通过各种途径进入环境水体，对环境、生物体系和人类健康造成危害。目前，对环境水体中苯、苯酚、苯胺、硝基苯、多环芳烃等高毒性有机污染物的测定主要是离线测定方式，处理步骤复杂、检测时间长，易造成采样误差。现有军用便携式快速检测高毒性有机污染物的设备只是半定量分析，且未在环保部门普及。本项目拟开发环境水体中苯、苯酚、苯胺、硝基苯、苯并芘等高毒性有机污染物的便携式监测仪器，以特异性荧光试剂标记不同污染物，用高灵敏荧光检测技术，现场、快速检测痕量高毒性有机污染物。具体来说，采用新型深紫外发光二极管（LED）为光源，充分利用 LED 光源小体积、低功耗、长寿命的优点；基于光电二极管，自主研制低噪音、低漂移的光电放大电路探测；将光机电集成一体化，研制出小型、高灵敏、长寿命原位水中高毒性有机污染物荧光检测仪，并将其在山东省内重点流域示范应用。 

所属领域：新能源与节能环保成果介绍：针对化工行业高毒性、低阈值VOCs，研发新型光电催化氧化技术，大大提高VOCs的去除效率，减少污染物的排放。

实验用四联搅拌机-便携式混凝试验搅拌器是实验室常用的一种小型电动搅拌器，由于体积小、轻盈、便携，具备室内/户外地两用特质，为便于户外使用，特配置了交/直流两用电源接口，同时也具备多元化运行模式及综合数值计算功能。被誉为户外水处理混凝实验小能手。免费配送搅拌杯、加药试管、便携箱。 适用范围： 通用于高教院校、科研院所、自来水厂、污水处理厂、给/排水、环保、石油、化工、冶金、轻工、药剂、电力、造纸、印染等行业的化验室、实验室。 产品参数： 1、转速范围：10  ～ 1200转/分　　 2、速度梯度G 值：10  ～ 1000秒 -1 3、时间范围： 0  ～ 99 分59秒 x 10　± 0.01秒                   4、测温范围： 0  ～   50℃　　± 0.1℃ 5、可设程序数量：25种； 每种自动无级变速10次       产品性能： 1、7寸彩色液晶屏动态显示各种参数，数据更清楚 2、微电脑控制 、程序储存25种，每种程序自动无级变速10次 3、交/直流两用电源自由切换、户外使用更方便 4、中文/英文双系统适用于国内外各类用户 5、主机与搅拌体采用分散设计，外形美观，操作方便，安全性能好 6、数据搅拌轴可同步运行，亦可独立运行 7、自动测温，自动计算GT值 8、手动加药，根据需要可多次手动自行加药 9、配送专用搅拌烧杯、试管、便携箱 10、银白铎烤漆机箱制造，高档大气，外形优雅，美观大方