目前研究结果显示，氧自由基不仅与衰老有关，而且与人类大多数疾病也有一定的关系。比如从人类死亡率最高的心脑血管疾病到人类最可怕的癌症以及艾滋病，无一不和自由基有着密切的关系。因此科研人员试图通过防治自由基产生或清除过量自由基而达到防病治病的目的。目前人工合成的抗氧化剂，具有一定的毒性和诱变性，在使用上受到很大程度的限制，所以国内外研究人员一直试图从植物中寻找安全、有效的天然抗氧化剂。如茶叶中的茶多酚、银杏叶提取物中的黄酮类和萜类等。本研究项目是从玫瑰花中提取抗氧化活性物质，并对其提取方法和抗氧化活性成分的应用进行探索。 本项目涉及天然植物玫瑰花的提取，该提取物包括多糖类、蛋白类和有机酸类，总有效成分占提取物总量的 30%，其中主要包括含多糖 84.74%，蛋白 8.57%，没食子酸衍生物 6.69%。得到的玫瑰花提取物不仅对机体红细胞溶血有显著抑制作用，而且对组织脂质过氧化有很强的抑制作用，同时具有高效清除超氧阴离子的活性，是一种高效潜在的天然抗氧化剂。 玫瑰花提取物通过防止机体的自由基产生和清除自由基，提高机体抗病能力，从而预防与自由基有关的各种疾病的发生达到延缓衰老的作用，可以用于天然保健品开发。该植物资源丰富，提取容易，安全无毒。

1.产品简介H32全自动核酸提取仪基于由磁棒架上的磁棒吸附磁珠，将磁珠移至不同的试剂槽内。它可以应用各类样品的核酸与蛋白质的提取，只需加检测样品和试剂与96深微孔板中，即可同时操作1-32个样品。与传统离心方式的手动操作比较，其核酸提取过程更简单，且实现自动化​2.产品优势*10寸彩色触摸显示屏，图形化、中英文界面，简单易用，无需外接计算机，无需特殊培训*根据要求自定义温度、程序，满足不同试剂要求*操作时间短，15-40min/次，最多可同时提取32个样品*核酸得率高，磁珠损耗少，结果重复性好*紫外消毒方式，实验舱侧风扇混合动作时开启，减少不同批次间样品的污染*内置照明设置：便于仪器工作时观察运行状态*开放式平台，适用于各种磁珠法提取试剂*高通量，一次可处理32个样本，节约时间*铜加热块，加热温度室温至﹢99℃（裂解及洗脱位），以保证纯化过程中的最佳反应温度*可编辑不同需求的震荡混合速度*用户可自由设置程序并可储存200个用户程序*外观小巧，材质坚固，设计寿命长*售后政策：自验收合格之日起，整机（包括配件）1年保修（除人为因素损坏）

1.产品简介H48全自动核酸提取仪，基于上吸磁珠法提取纯化核酸原理，采用振荡式核酸提取纯化方式，实现大量样本核酸的快速高效制备纯化。配合相应的核酸提取试剂，可处理血清，血浆，全血，拭子，羊水，粪便，组织灌洗液，组织，石蜡切片，细菌，真菌等多种样品类型，广泛应用于检验，疾病防控，动物检疫，出入境检验检疫，食品安全，法医痕迹检验，科学教研等领域。所提取出的高质量核酸（DNA和RNA）可用于高灵敏的下游分析，如定量PCR、临床分子诊断、基因表达分析、基因分析、法医及传染性疾病研究等；纯化后的核酸可直接应用于下一步的酶切、鉴定以及疾病诊断、治疗等。

产品说明 NP-1096是一款在NP-2032基础上进行通量、性能全面升级的一台全自动核酸提取仪，一次最高可处理96个样本，同时能满足大体积样本的处理需 求。在配套不同种类试剂盒条件下，可从全血、病毒、组织、植物、细菌和培养细胞等多源性样本中纯化核酸。利用高通量处理模块和快速优质试剂盒的优 势，可为客户提供高效、自动化和高品质的核酸纯化处理解决方案，是大规模临床基因分析需求的心仪设备。

该研究团队利用创建的植物功效组学技术平台研究发现，从茶中筛选到的有效单体分子EGCG（表没食子儿茶素没食子酸酯）能够强力结合新冠病毒S蛋白（Kd=121nM），并有效阻断新冠病毒S蛋白与人ACE2受体的结合。同时，研究过程发现，EGCG不仅能阻止两者相互结合，并且对已经结合受体的S蛋白还有促进二者解离的作用。目前，国内外尚未找到与新冠病毒S蛋白亲和力强、并且能够有效阻断S蛋白与ACE2结合的分子。这一发现为开发预防和治疗新冠病毒感染的相关制剂提供了非常有价值的科学数据，同时为从食药同源植物宝库中应急筛选抗病毒成分并迅速用于临床提供了一个创新的模式。云南农大普洱茶学教育部重点实验室与昆明生物制造研究院有限公司于2020年1月20日联合组建了“抗新冠病毒攻关小组”。研究团队根据发布的新冠病毒基因序列合成并表达了5个感染人类的冠状病毒S蛋白，通过计算机模拟筛选方法对110余种药食物同源植物中的800余种化合物进行了初步选择，从中优选出20余种化合物进行实验验证。通过分子互作实验、分子水平阻断实验发现了与S蛋白具有亲和力的5个天然化合物。

主要功能和应用领域： 本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。 特色及先进性： 1）复杂背景环境下的自动识别。采用自适应双闭值分割算法进行粗分割，提取出ROI区域中的单个细胞或细胞群作为分析目标，细胞图像的精细分割将在每个ROI区域里完成，极大地减少了数据运算量。 2）针对形态各异和边缘模糊图像的精准分割。针对有型成分的显微生物图像特点，去除边界拓扑结构复杂、细胞各组成区域内灰度不均匀以及成像易受噪声干扰等因素的影响，基于Chan一Vese模型，提出几何活动轮廓模型方法，使用几个独立的水平集进行有型成分图像的分割，与传统分割方法对比准确率提升30%。 3）针对种类繁多的神经网络集成识别。基于普通神经网络泛化能力不高的问题，提出利用有限个神经网络进行集成并将其结果进行合成，显著的提高整个分类学习器的泛化能力，提高了整个系统的识别能力。 4）采用重叠分离算法精准分类。有型成分分离、细胞个数的准确读取决定了整个系统的精准程度。通过寻找到合适的分离点并构建分离线，实现重叠区域的快速合理分离，从而将粘连、重叠的细胞分离开来，并进行准确计数。 技术指标： 有型成分 漏检率 误检率 白细胞 5% 15% 脓球 20% 30% 吞噬细胞 20% 30% 红细胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登结晶 10% 10% 寄生虫 5% 15% 脂肪球 10% 15% 单张图片检测时间：＜0.5 s 关键问题和实施效果 现今国内大多数医院和研究单位对生物细胞或微生物病菌等检测还是采用人工处理的方式，即将样品制成涂片，在显微镜下观察并根据大小、形状等特征进行分类计数以得到数据结果，医务人员再通过这些数据结果凭借自身的知识和经验诊断病症或得出研究数据。该技术能够实现样本显微镜检有型成分的自动识别，满足了临床开展常规及特殊检测需要，使得生物检测在自动化、无异味、无危险性的情况下进行，提高了检测效率，改善工作环境，保护工作人员，降低检测成本和检测时间，提高在国际市场的竞争力，有利于医疗检测行业的智能化发展。该技术可识别的部分生物细胞图像如下图所示。 红细胞 白细胞 霉菌 虫卵

本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。

本项目提供一种治疗失眠症、抑郁症的生物碱有效成分及其 2 种新型制剂及其制备方法，分别可以用作口服给药及鼻腔给药，方便临床应用，减少给药频率、提高病人顺应性；增强治疗效果。

成果简介： 主要功能和应用领域： 本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。 特色及先进性： 1）复杂背景环境下的自动识别。采用自适应双闭值分割算法进行粗分割，提取出ROI区域中的单个细胞或细胞群作为分析目标，细胞图像的精细分割将在每个ROI区域里完成，极大地减少了数据运算量。 2）针对形态各异和边缘模糊图像的精准分割。针对有型成分的显微生物图像特点，去除边界拓扑结构复杂、细胞各组成区域内灰度不均匀以及成像易受噪声干扰等因素的影响，基于Chan一Vese模型，提出几何活动轮廓模型方法，使用几个独立的水平集进行有型成分图像的分割，与传统分割方法对比准确率提升30%。 3）针对种类繁多的神经网络集成识别。基于普通神经网络泛化能力不高的问题，提出利用有限个神经网络进行集成并将其结果进行合成，显著的提高整个分类学习器的泛化能力，提高了整个系统的识别能力。 4）采用重叠分离算法精准分类。有型成分分离、细胞个数的准确读取决定了整个系统的精准程度。通过寻找到合适的分离点并构建分离线，实现重叠区域的快速合理分离，从而将粘连、重叠的细胞分离开来，并进行准确计数。 技术指标： 有型成分 漏检率 误检率 白细胞 5% 15% 脓球 20% 30% 吞噬细胞 20% 30% 红细胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登结晶 10% 10% 寄生虫 5% 15% 脂肪球 10% 15% 单张图片检测时间：＜0.5 s 关键问题和实施效果 现今国内大多数医院和研究单位对生物细胞或微生物病菌等检测还是采用人工处理的方式，即将样品制成涂片，在显微镜下观察并根据大小、形状等特征进行分类计数以得到数据结果，医务人员再通过这些数据结果凭借自身的知识和经验诊断病症或得出研究数据。该技术能够实现样本显微镜检有型成分的自动识别，满足了临床开展常规及特殊检测需要，使得生物检测在自动化、无异味、无危险性的情况下进行，提高了检测效率，改善工作环境，保护工作人员，降低检测成本和检测时间，提高在国际市场的竞争力，有利于医疗检测行业的智能化发展。该技术可识别的部分生物细胞图像如下图所示。

项目简介 本成果基于生命科学、信息科学和工程科学的多学科交叉的研究，采用近红外光谱 分析技术，具有不需要对分析样品进行前处理；分析过程中不消耗其它材料或破坏样品， 分析重现性好、成本低等特点，可应用食品、农产品流通和生产过程中品质分析和质量 的现场和在线检测。该成果处于中试研究阶段。 性能指标 （1）仪器小巧紧凑,携带方便；通过 USB 线与电脑连接即可进行检测。 （2）采用不同的检测模型和不同材质和规模的流通池、光纤探头、及专用漫反射附 件等，可实现