中国发明专利ZL202210046308.4：采用无乳化剂、无有机交联剂的微流控法制备规整球形的海洋高分子微球，微球实心或空心、粒径（200纳米-50微米）、微观结构可控可调，可作为吸附材料、药物香精等载体材料的应用。

27位点单泛素分子降低树突状细胞免疫功能的方法，涉及基因工程技术领域。27位点单泛素分子是只保留27位赖氨酸的泛素分子，从小鼠骨髓中分离得到树突状细胞，用27位点单泛素分子预处理骨髓来源树突状细胞，再进行体外过继免疫，最后进行酶联免疫斑点实验和流式细胞术实验。实验证明，处理后的树突状细胞抗原提呈能力明显降低，其抗原特异性CTL诱生能力也降低；27位点单泛素分子可降低树突状细胞转输受体内淋巴细胞产生IFN‑γ、穿孔素、颗粒酶B的能力。27位点单泛素分子抑制转输受体脾细胞产生穿孔素和颗粒酶B由溶酶体途径实现。

1. 构建了猪基因素材的高效挖掘平台与分子育种标记开发技术体系。率先设计、建立了猪第一代寡核苷酸基因芯片的技术操作流程；优化了猪基因芯片的非特异过滤方法；开发了猪CRISPA/Cas9基因组编辑系统的sgRNA设计及脱靶效应评估软件获得软件著作权，创建了多个病毒和细菌刺激的细胞和活体模型，发展了多个基因组学技术，实现了猪基因素材高效挖掘平台与分子育种标记开发技术体系的构建。 2. 开发了10个用于优质健康猪培育、具有自主知识产权的分子育种标记。筛选出猪重要候选基因589个，向GenBank提交基因序列80条，鉴定到24个与产肉、免疫性状显著关联的基因突变，取得10个具有自主知识产权的分子育种标记。 3. 构建了适用于优质健康猪培育的多标记聚合育种技术体系，取得了明显社会经济效益。 该项目实现了猪产肉性状、抗病性状基因的批量挖掘与验证，开发出一批分子育种标记，建立了多标记聚合辅助育种技术体系，为湖北及我国优质健康猪的培育提供了丰富基因资源和技术支撑，取得了良好社会经济效益。 成果完成时间：2016年

在塑胶包装行业，镭雕标记技术日益兴起，近年来，利用激光在聚丙烯等塑胶制品表面进行雕刻标记得到了广泛应用，但镭雕高分子材料仅能够进行黑色、白色和灰色的激光标记，色彩单一且缺乏视觉吸引力。江南大学开发出新型彩色镭雕激光打标母粒，与聚合物材料熔融共混，几乎不影响任何聚合物自身性能，制备出色彩丰富的镭雕激光打标聚丙烯材料。本技术拓宽了激光打标应用，提高激光打标色彩丰富度与外观效果，增强了激光标记产品的市场竞争力，已在国内外企业推广使用。

低分子量肝素(LMWH)是临床上最主要的天然抗凝剂，目前主要是通过动物来源的肝素进行酶降解制得。欧洲药典要求 LMWH 的分子量为 6000~8000，质量控制是生产 LMWH 的重要环节。而肝素酶的活性和利用率直接影响 LMWH 生产成本和产业经济。 本项目组利用融合肝素酶 I (Hep I)与甲壳素之间的亲和作用，实现酶的循环利用，同时融合酶活性和稳定性提高。利用绿色溶剂体系制备形态完好、尺寸均一的甲壳素微球。用固定化酶制备的 LMWH 产品达到欧洲药典要求，实现了分子量可控，生产过程可实时监测。该项目将对 LMWH 产业的绿色和经济生产提供技术支持。目前已发表 SCI 论文 2 篇，并与相关企业开展了合作。 

该研究揭示了转座子MITE-MdRF1通过影响MdRFNR1-1表达进而调控苹果抗旱的分子机制。转座子（Transposable element,TE）广泛分布于真核生物基因组中，是一种可移动的DNA单元，通常情况处于沉默状态以维持基因组的稳定性。

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。

成果描述：通信网络关键节点可视化分析系统提供了Degree、 Betweenness centrality、Closeness centrality、 Eigenvector centrality、 HITS和PageRank等中心性计算算法。 不同的算法适用于不同的场合。Degree算法表示节点的直接影响力强弱。 节点的Degree中心性值越高，该节点的直接影响力越大。 Betweenness centrality算法研究节点之间的通信程度和节点对信息的控制， 使用该算法可以准确找到网络中某些“流量”非常大的重要节点；本算法可用于设计网络的通信协议、 优化网络部署和检测网络瓶颈等。Closeness centrality研究信息传播的独立性和有效性； 本算法反映了节点在网络中居于中心的程度；本算法可用于考察一个节点不依靠其它节点来传播信息的程度。Eigenvector centrality基于特征向量的方法不仅考虑节点邻居数量还考虑了其质量对节点重要性的影响， 这是从网络中节点的地位和名望角度考虑，适用于网页排序。HITS是一种重要的网页重要性排序算法，主要适用于网络信息检索领域。 PageRank是网页排序领域中最著名的算法；该算法基于网页的链接结构给网页排序；它认为万维网中一个页面的重要性取决于指向它的其它页面的数量和质量；本算法适用于网页排序。 在本系统中可以方便、轻松和快捷的使用以上算法；输入数据，选择中心性算法，系统会快速展现算法分析结果；结果中越重要的节点在画面展示中直径越大， 直径越小的节点表示节点的重要性越低；在系统右侧栏目中节点以重要性程度降序排序，前五个节点名字用红色突出标记。 以上展示方式是为了让分析人员方便分 析数据。市场前景分析：发掘网络中重要性节点 （边）一直是图论领域 的一个基本问题。随着 近年来复杂网络研究热 潮的兴起，特别是很多 实际网络所抽象出来的 复杂网络，表现出了与 以往图理论不同的特性， 如小世界特性、无尺度 特性等。如何在复杂网 络环境下，发掘重要性 节点已经成为复杂网络 研究的一个基本问题， 同时网络中节点的重要 性进行评估具有重要的 实用价值。尤其对各种 各样具体的网络，更可 以有针对性地分析其性 质，制定正确的策略和 措施。与同类成果相比的优势分析：本系统提供了更多的中 心性算法，分析人员可 以在本系统上从多角度 分析数据，从而得出更 为准确的分析结果； 本系统提供了数据可视 化的展示方式，并且将 重要的节点突出展示； 本系统提供了不同算法 的对比分析表，方便分 析人员对比分析； 本系统提供重要节点的 进一步分析思路，提供 节点的详细分析页面。

面对疫情，北京航空航天大学机械工程及自动化学院先进数控和智能制造团队刘强教授、肖文磊副教授等一批教师和研究生自发组成“大数据建模分析工作群”，开始收集疫情数据，交流和讨论建模方法。刘强、肖文磊又与工作群中的孙鹏鹏、王柳权、臧辰鑫、朱三颖、高连生等人，组成了“2019-nCoV疫情建模分析应急响应研究小组”核心攻关组，全力以赴开展本次疫情建模仿真和预测分析研究工作。疫情建模分析应急响应小组的研究工作是在2003年郇极教授提出的“一种基于自动控制理论的SARS传染预测模型”的基础之上，结合此次新冠疫情原发地高度集中、恰逢春节期间人口流动的特点，采用控制论原理和大数据分析方法建立功能更全面的2019-nCoV动态感染过程模型。刘强教授团队对北京、上海、重庆、温州、长沙、郑州、成都、杭州、深圳等40余个城市的疫情数据发展趋势进行了动态仿真分析。基于分析结果，应急响应小组直接向上级部门提交疫情关键数据预测报告2份，直接向中国疾控中心提供预测分析数据及报告2份，向上级提出北京延期恢复正常上班的紧急建议1份，为高层疫情防控决策提供了及时有效的技术数据支持。

在长期为电力行业解决设备重大疑难故障的实践过程中，提出了轴系载荷分配测试、分析和优化调整技术，发展了动平衡和振动故障诊断技术，提高了动平衡效率和振动故障诊断准确率。先后解决了田湾和秦山核电、平圩、宣城、姚孟、福州等40多家电厂100多台、次大型机组重大疑难振动问题。该项成果先后获得江苏省科技进步一等奖和国家技术发明二等奖。