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产品详细介绍 EasyChem Plus全自动化学分析仪 EasyChem Plus全自动化学分析仪（又称间断式全自动化学分析仪）采用全自动微量注射和全波段（滤波器）自动比色法，用于水体（包括淡水、海水、饮用水、污水等）、土壤、植物、饮料（如葡萄酒等）等的化学成分分析，测量参数包括：碱度、氨、氯化物、六价铬、氰化物、硬度、可溶性铁、亚硝酸盐、硝酸盐、硝酸盐＋亚硝酸盐、联氨、正磷酸盐、挥发酚、硅酸盐、总磷、总氮、硫酸盐等，及饮料行业的醋酸、柠檬酸、乳酸、苹果酸、葡萄糖与果糖、多酚等。 一、特点： 1）样品和试剂由微量注射器抽取后独立在反应池中独立反应，不会产生相互扩散污染的问题，从而提高了测量精度； 2）操作简单、便捷，整个测量分析包括加样、反应、比色测量、清洗甚至样品稀释等全部由电脑程序自动控制实施； 3）一次可进行多样品多参数测量分析，效率高，可测试样品40~60次/小时； 4）操作灵活，每个样品可选择单独的测量分析参数，对于不同的测量参数，滤波轮可自动选择相应颜色的波长进行测量分析，不需要更换模块； 5）费用低，低试剂消耗，产生废液少；易于维护，不须消耗品或可选配件； 6）无水压问题，不须试剂或样品连续被抽入一个复合管，无空气泡的阻断，无噪音等； 7）容易制备标准品； 8）可自动在检测前或检测后稀释样品； 9）各种参数可相继自动测量，不同于流动分析仪有几个参数就需要几个模块，因此无需为增加模块而提高费用； 10）软件在windows下使用友好，软件易学，经短时间培训即可熟练使用。 二、配置组成 样品盘、试剂盘（下部可制冷）、反应池（下面可加热器以控制反应进程）、微量自动注射器、比色计、软件 1.样品盘: 样品盘位于工作区域的中心，可放60个样品管，包括空白、标样、受控样品，可控制放入指定位置，由递进数字标记。能保留位置并在样品盘上用红色标记，以用于少量稀释样品。样品盘取放容易，以放入或取走样品。每种方法，最多可放16个标样。 2.试剂盘： 试剂盘可放18种试剂，由位于试剂盘下边的帕尔贴控温装置控制温度，试剂低温保存，增加稳定性。与高精度的微量注射器相接的移液针管，由电脑控制，用于移取样品和试剂，针管能感受试剂的液位，并进行试剂不足报警。 3.反应池： 反应池位于样品盘周围。与高精度的微量注射器相接的移液针管，由电脑控制，用于移取样品和试剂到反应池。仪器预热后，样品池旋转到移液针管下，由移液针管移取样品和试剂注入反应池，反应池可加热的最高温度达50.0°C。移取样品之间设置了清洗循环，以确保没有前面的样品残留。样品和试剂加入反应池后，由移液针管使溶液混合均匀。反应池分为4组，共96位。软件可自动提示更换反应池。 4. 微量自动注射器 由电脑控制，容量为1000μL，机械分辨率0.3μL。控制移取蒸馏水、试剂、样品，以及混合溶液。 5.比色计： 比色计带有1个10位滤波轮，其中1个空位，9个干涉滤波器，波长分别为：340, 405, 480, 505, 546, 578, 630, 670, 880nm，精度达+/-2 nm，用于自动选择波长。一旦反应时间结束，与蠕动泵相接的另一个针管就被激活。该针管插入反应池，将样品抽进控温的比色皿，同时比色计自动选择相应的波长，测定样品的O.D.值。然后系统运行设定的清洗循环清洗比色皿以确保没有前面的样品残留。EasyChem Plus采用单流动比色池比色，消除了比色池之间的误差。 6.软件： 使用简单：只须按右图所示建立工作表，输入标准、QC(Quality Control)、样品，操作者，并选择分析方法。一个样品可选择用多种方法检测。可在检测前预稀释指定样品。标准样可由仪器按照设定浓度自动从储存的溶液中制备。对浓度高于一定值的样品可进行自动稀释。   操作者还可选择以下模式：增加、漂移、校正等。常用方法参数可在程序中预先设定，在日常工作中能快速启动。一旦工作参数设定完，只要按下“start”键，剩下的工作仪器自动执行，并会时时提供工作信息给操作者。   QC控制(Quality Control)： QC控制分为5个级别。QC结果能自动保存及放在用户指定的文件夹内。如果出现QC错误，可选择分析仪停止工作并通知操作者，或清除该QC结果并继续工作。运行结束后，软件会提供QC标准的限制区域来检查测试通过与否。 LIMS连接： 测试数据可以导出到本地硬盘或网络的硬盘保存（Text 或 ASCI格式）。样品ID由中央电脑输出。该软件与所有windows支持软件兼容。 数据处理系统： 通过外接电脑中的EasyChem软件来处理O.D（光密度值）。最终可打印结果：可显示样品ID（编号），样品OD值，时间，QC值，参数。可观看实时显示的结果和OD值.，20孔热敏诊断输出装置。 三、技术参数： 1）样品盘：可容纳60个样品，包括空白、标准、样品、控制，及控制保留位置用于少量样品稀释； 2）试剂盘：18位，编程帕尔贴控温+/-0.1°C； 3）检测速度：40~60次/小时 4）读数模式：终点，差式，动态； 5）标准曲线：可用1~16个标样，或利用已储存数据；线性回归法或多项式法； 6）光学组：6V/10W卤素灯可扩展UV光； l         10位滤波轮，9个干涉滤光片+/-2 nm； l         自动对所有波长回零；精确度+/- 1%（在0 ~ 2.5 O.D.）； l         线性率好于0.5%； l         噪音<+/- 2m Abs（在340 nm，2.5 O.D）； l         流动比色池：标准配置35μL，10mm光程；可选20mm和40mm； l         蠕动泵输送液体，可编程控制； 7）稀释器模式：1000μL的注射器，机械分辨率为0.3 μl； l         自动回零； l         利用机械公差自我调节； 8）硬件：外置模块具自我测试功能； 9) 软件： l         样品分析：单独列出的参数储存稳定，可供样品测试时选择； l         3种操作级别安全保护； l         自动运行样品预稀释； l         自动运行少量样品后稀释； l         从贮存溶液中自动制备标准系列样品； l         QC图表： 样品ID：字母排列； 可自我诊断；   四、检测指标： 海水，地下水，地表水检测： 指标 Alkalinity 碱度 N-NH3  氨态氮 Cl- 氯离子Cl- Cr6+ 六价铬 Cyanide 氰化物（手动消解） Hardness 硬度 Fe2+ 可溶性铁 N-NO2 亚硝酸盐 N-NO3 硝酸盐+亚硝酸盐 ，肼还原 N-NO3 硝酸盐+亚硝酸盐，镉柱还原 P-PO4 正磷酸盐 Phenols 挥发酚 Silicate 硅酸盐SiO2 TP 总磷 TN 总氮 B(*) 硼(*) Ca 钙 Al(*) 铝 (*) Cu (*) 铜 (*) Mg (*) 镁 (*) Ni (*) 镍 (*) (*) 方法正在开发中   土壤和植物等液态提取物 ： 指标 Nitrate+Nitrite 硝酸盐+亚硝酸盐 Ammonia 氨态氮 Phosphorus Olsen 速效磷 Total Nitrogen (Nitrate not included) 总氮(不含硝酸盐) Total phosphorous 总磷 Boron 硼 Calcium 钙 Chloride 氯 Active CaCO3 CaCO3 COD 化学耗氧量 Phenols (with distillation) 酚类（手动消煮） Cyanide (with distilation) 氰化物（手动消煮） Nicotine 尼古丁（烟草） Reducing sugar 还原糖（烟草）   葡萄酒检测 指标 Acetic Acid 醋酸 Citric Acid 柠檬酸 Lactic Acid 乳酸 Malic Acid 苹果酸 Total soluble Iron 可溶铁 Glycerol 甘油 Glucose and Fructose 葡萄糖与果糖 Polyphenols 多酚 Free SO2 游离二氧化硫 Total SO2 总二氧化硫         五、产地：欧洲  

“现阶段医生需要在大量影像数据中快速诊断出新冠肺炎的病例，此外还需要诊断出病灶分布的位置、大小等来评估严重程度。”薛向阳介绍，针对临床的现实需求，团队将设计目标定位于“肺炎分类鉴别”和“关键病灶检测”两大功能，前者是为区别健康状态、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、细菌性肺炎，后者则为找到并分隔出磨玻璃影等病灶区域。针对这些需求，团队设计诊断算法模型，让机器利用模型进行训练，学习不同类型肺炎在CT影像表现上的不同特征，最终具备智能辅助诊断的能力。而这需要突破小样本学习、小目标检测等多个技术难题。“小样本学习”即在较少训练数据样本的条件下进行机器学习。在疫情发生前期，能够获取的新冠肺炎影像数据相对较少，且由于一线影像医生任务繁重，无法获得大量专家标注，因此需要算法在少量样本的条件下“自学成才”。为此，团队采用基于自迁移学习的半监督学习等技巧，使算法具备一定的“小样本学习”能力，在不增加医生标注工作量的情况下较好地提高了算法模型的普适性。由于CT影像切片中的病灶区域有大有小，且往往大中小病灶区域面积悬殊，如何使算法能同时检测大、中、小各个目标是另一大难题。团队利用神经网络的层次性特点与病灶区域的大小进行对应，“网络的底层关注细节，即小病灶区域，而网络中层到高层所关注的病灶区域则越来越大，因此模型通过不同层次的加权和融合，最终便能达到同时检测大小病灶区域的目标。”薛向阳解释道。“不过，即便有诊断‘神器’，影像科医生也是不可替代的。”薛向阳说，人是复杂的机体，病毒在不同人体内感染的反映也不一定相同。”他表示，当遇到机器未曾学习过的微小病变或疑难病例时，仍需要影像医生的经验和智慧。以解决实际问题为目标，该项目在研究过程中始终与临床应用紧密结合。无论是机器学习数据，还是测试评估数据，都来源于临床真实病例。在算法模型定型过程中，为了检验模型的准确率和泛化性，团队也利用现实疑似病例进行了测试。

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。 

提出基于地震波观测的滑坡快速检测和滑动几何形态的分析方法，可服务于滑坡次生灾害的预警。       2018年12月22日因无预警海啸致使印尼苏达海峡沿岸城市437人死亡，几千人受灾。叶玲玲教授等利用印尼的宽频带地震波数据，发现此次海啸由滑坡引发，与2018年活跃的Anak Krakatau火山活动有关。相对于地震滑动，滑坡造成的地振动以低频成分为主，高频成分较少（图1），造成目前常规基于高频地振动信号的地震-海啸预警系统失效。雷达影像资料分析进一步证实海啸源是Anak Krakatau火山西南侧的滑坡（图2）。采用震源单力模型，长周期地震波观测约束滑坡平均倾角为12°；结合地震波和卫星遥感资料观测，得到滑动体积约为0.2 km3。这些参数为海啸模拟提供了重要约束。 在2018年印尼火山滑坡事件中, 地震波信号10分钟传播到整个苏门答腊和爪哇地区, 被几十个地震台接收，利用Wphase反演方法15分钟可得到有效的滑坡信息。由滑坡引发的海啸波传播速度较慢, 半小时后传播到附近的海岸带地区。因而该研究中基于Wphase方法的滑坡快速检测和滑动几何形态的分析方法可有效运用于该类型滑坡海啸预警中。

建设消化系统肿瘤的大数据平台，通过整合肿瘤临床信息、影像数据、生物样本库数据、高通量生物多组学的数据，系统地构建消化系统肿瘤大数据，并结合人工智能平台进行大数据的挖掘与分析。该团队基于肿瘤大数据平台开展肿瘤临床诊疗的真实世界研究，探索肿瘤的精准诊断、预后预测和耐药分子机制 徐瑞华教授团队开始着手构建磷酸化定量数据库qPhos。通过收集已发表的定量磷酸化组数据，共整合了199071个磷酸化位点上的3537533个定量磷酸化信息，其中86%的数据来自肿瘤组织样本及相关细胞系。有关定量实验的详细信息，包括实验条件、实验所用的细胞系或样本等数据也纳入了数据库中。对每个磷酸化位点，都注释了实验验证的或潜在的上游激酶，以便理解其分子调控机制。同时，通过整合UniProt，ExPASy和DrugBank等数据库中的信息，对磷酸化位点所在蛋白质的生化特征、上游激酶的靶向药物情况进行了详细的注释，方便查询和使用。       此外，数据库中还开发了qKinAct分析模块，研究人员可以基于自己的定量磷酸化组数据分析得到相应的激酶活性相关磷酸化位点信息，进而分析异常的磷酸化信号通路。因此，qPhos是首个全面涵盖肿瘤和疾病相关重要磷酸化修饰动态水平的数据库，为研究蛋白磷酸化修饰及其动态调控提供了一站式服务。

百学智慧教育科技于2018年8月成立于中国改革开放前沿城市——深圳。百学智慧教育科技有限公司选择以教育产业互联网作企业发展的道路,随着5G时代到来，互联网技术的成熟以及信息化的需要，市场需要有一家能够帮助教育产业升级的互联网企业。 百学智慧教育科技创始团队多为连续创业者，技术团队具有国内知名企业以及上市公司背景，致力打造资源整合以及互联网+教育生态圈多元化教育产业互联网平台。

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