团队介绍： “链固”数据库系统团队依托西安电子科技大学网络与信息安全学院，学院为中央网络安全与信息化领导小组成立之后全国第一个独立运行的网络与信息安全学院，2017 年以总成绩排名第一的成绩获得了由中央网信办和教育部联合评选的“国家一流网络安全学院建设项目示范高校”称号，2021 年获评国家网络安全先进集体。学院同时建有大数据安全教育部工程研究中心、陕西省网络与系统安全重点实验室等重要的科研平台。 项目概况 （一）项目背景 随着云计算、大数据、物联网、人工智能等新一代信息技术快速发展，数据呈现爆炸式增长，数据资源成为了关键生产要素，是数字经济发展的 “新能源”。数据中心建设已成为大势所趋，世界主要国家和企业纷纷开启数字化转型之路。 数据安全关系国家安全。数据库系统作为数据存储、管理、加工的基础和支撑软件，其安全性与高效性对发展数据中心等新型基础假设，探索以数据为关键要素的新增长方式具有重大意义，是数字经济国家战略的重要支撑。然而，当前数据库存在的数据难以确权，储存单点失效，数据难以共享，数据容易造假，难以操作溯源，数据易篡改等问题。项目组采用 “区块链+传统数据库”双层架构作为突破口，设计开发的自主知识产权的 “链固”区块链数据库系统，抢先进入该领域，相关技术填补了该领域的空白，符合国家的战略需求，在政务、公安、机要、金融、医疗等领域应用前景。 （二）项目简介 “链固”区块链数据库系统，采用基于分布式对等网络的“区块链+传统数据库”的双层架构、基于 Raft 和可验证随机函数的安全高效共识协议、基于共识机制的节点间数据互检以及基于滑动窗口的区块数据保存机制，实现了兼顾安全和效率的区块链数据库系统，提供了可信的数据服务，支撑数据进入资本市场，赋能数字经济。系统实现上核心算法全部做到自主可控，密码学相关算法全面采用国密算法，支持国产CPU FT-2000 系列在内的多款 CPU，支持国产操作系统银河麒麟、中标麒麟在内的多款操作系统。项目已成功应用于中电福富审计系统和中国航天科技集团第九研究院 771所的“云脑”项目。 （三）关键技术 本项目围绕区块链和数据库安全和效率进行研究，突破了如下四项关键技术： 1.设计了基于分布式对等网络的双层数据库系统结构，解决了传统数据系统存在单点失效的问题，建立了基于B+树高效的索引结构，突破了传统区块链架构查询性能低下的瓶颈。 2.提出了基于Raft和可验证随机函数的安全高效共识协议，实现了不完全可信环境下分布式数据库系统记账节点的高效安全选取，满足了海量数据高并发业务对数据高效安全同步的需求。 3.提出了基于共识机制的高效数据自检和互检协议，通过双层数据库架构中顶层和底层的相互联动，实现了数据周期性的防篡改检查和错误修复，满足了企业对敏感数据可信存储的需求。 4.提出了模块化可配置的系统架构，实现了系统功能的可定制和可扩展，满足不同业务场景差异性的安全需求，降低了企业在实际部署过程中的成本。

本发明公开了一种细胞寻址微流控芯片、细胞分析装置及方法。所述芯片包括细胞培养通道、一对侧压通道、寻址通道、刺激通道和废液通道；工作时，芯片处于寻址状态，则寻址通道压力大于刺激通道；芯片处于刺激状态，则刺激通道压力大于寻址通道。所述细胞分析装置包括所述微流控芯片、信号采集装电气比例转换阀，芯片侧压通道、寻址通道和刺激通道的入口端通分别与独立的电气比例转换阀相连，每个电气比例转换阀根据不同电信号，输出相应液压；信号采集装置设置在细胞培养通道处，用于采集细胞信号或对细胞进行成像。本发明解决了现有基于微流控

项目背景：T 调控细胞（Treg 细胞）可以提升人体免疫耐受 能力，临床可用于治疗自身免疫病以及免疫排斥，但是人体内 Treg 细胞比例低，很难达到治疗免疫疾病的水平。干细胞可以 诱导 CD4+T 细胞高效率地转化成 Treg 细胞，企业目前掌握干细 胞制备到临床应用全部核心技术，但缺乏利用干细胞诱导制备 Treg 细胞完整的技术体系。企业目前虽拥有 B+A 级洁净实验室， 不具备动物实验和临床试验环境，此外开展动物实验需涉及实验 动物的需要相应的许可证；临床试验需由研究者发起并经研究单 位伦理审批。企业迫切需要与在细胞免疫领域里具有先进技术和 较高学术声誉的科研团队合作，建立和完善间充质干细胞诱导 CD4+T 细胞高效率转化成 Treg 细胞的技术和技术体系，并利用 动物模型证明该体外诱导制备的 Treg 细胞同样具有压制免疫反 应、恢复免疫平衡、维护免疫耐受的能力，从而具有明显的治疗 效果，最后在此基础上开展临床初实验。 所需技术需求简要描述：1.如何提取纯化 Treg 细胞。2.如 何在体外进行高效制备和扩增 Treg 细胞。3.制备扩增后 Treg 细 胞活性验证。4.Treg 细胞在临床如何应用。  对技术提供方的要求:具有长期免疫、干细胞和自我免疫病的研究基础，在国内外具有良好的学术地位和学术声誉，设备先 进。尤其在 T 调控细胞的临床应用方面在国内外具有先进地位， 课题组应具备开创精神和创新能力。 

一、成果简介 利用农作物秸秆和畜禽粪便，进行高温堆肥生产有机肥，或者对堆肥产品进一步制成各种作物专用有机无机复混合肥，以便用于非有机食品或绿色食品(A级)生产基地。利用具有耐高温、分解速度快的特异发酵微生物种群和快速堆肥发酵技术，利用当地丰富的农作物秸秆、畜禽粪便资源和廉价的国产设备及当地广阔的市场，生产营养丰富、兼有长效有机肥和速效化肥特点的生物有机复混肥料。既可以将废弃物资源充分利用，治理污染，改善生态环境，促进农业、养殖业发展，符合国家可持续发

畜禽养殖废水的污染在我国农业污染中占主要部分，该废水具有高COD、高氨氮、高悬浮物、难处理的特点，经过常规污水处理技术处理后，往往很难买现达标排放，给畜禽养殖业主带来很大的困扰。 该技术是一种可以在不改变污水处理流程和设施的情况下，通过人为在不同污水处理单元中投加不同配比的高效微生物菌种，改善污水处理系统中活性污泥中微生物的组成，并提高污泥活性，从而最终提高畜禽养殖废水处理效率的简单、高效的方法。 该技术具备以下优点： (1) 该技术所使用的配套污水处理装置，均为本领域常用的处理装置或单元，均含有活性污泥； (2) 该技术可以使COD和BOD5的去除率提高10一40％，氨氮和总氮去除率提高20一50％； (3) 该技术操作简单，便于推广应用，相比其他增加污水处理流程或设置的技术而言，投入成本更低，更具经济性。 国家对环保的政策日趋严格，未来十年，是环保的黄金十年，也是畜禽养殖行业在环保压力下重新洗牌兼并的十年，畜禽养殖废水处理市场前景广阔。 转化条件：菌种活化相关设备：曝气装置 成果完成时间：2014年10月

XM-847细胞超微立体结构模型   XM-847细胞超微立体结构模型为立方形半模式细胞立体的超微结构，细胞三面剖开细胞膜，切开细胞核的1/4部分。暴露各种细胞器及核的结构，主要的细胞器有线粒体，粗面及滑面内质网，高尔基体，中心粒等，细胞核切面显示核膜、染色质和核仁，同时还显示核糖体、溶酶体，微丝、微管、分泌泡等。此外，细胞膜还显示微绒毛（已切除）及基底膜內褶等结构。 尺寸：36×27×52cm 材质：PVC材料

该发明公开了一种基于双库协同机制的 KDD* 新系统 , 该系统是在 KDD 技术的基础上融入双库协同机制，即构建数据库与基础知识库的内在联系“通道”，从而用基础知识库去制约与驱动 KDD 的挖掘过程，改变 KDD 固有的运行机制，在结构与功能上形成了相对于 KDD 而言的一个开放的、优化的扩体。双库协同机制的引入，使得 KDD 在功能上得到了进一步的完善和提高 , 并诱发出若干新的结构模型，对知识发现系统的主流发展起着重要的推动作用。◆项目的应用范围及经济效益分析 一种基于双库协同机制的 KDD* 方法及系统 （已获国家发明专利证书 , 专利号： ZL 01145080.0 ），是在 KDD技术的基础上融入双库协同机制，即构造数据库与基础知识库的内在联系“通道”，用基础知识库去制约与驱动KDD的挖掘过程，并在KDD的挖掘过程中对知识库进行实时维护，实现了“知识与数据库同步进化”；改变与优化了KDD固有的运行机制，实现了“多源头”聚焦与减少评价量；强化并提供了知识发现的智能化程度，提高了认知自主性, 形成了知识的自动评价系统, 减少了领域专家的工作量,较有效地克服领域专家的自身局限性，实现了“采用领域知识辅助初始发现的聚焦”；在结构与功能上形成了相对于KDD而言的一个开放的、优化的扩体-- KDD*。双库协同机制的引入，揭示了在一定的建库原则下，知识子库与数据子类结构之间的对应关系，为实现“限制性的搜索”而减小搜索空间、提高挖掘效率提供了有效的技术方法，使得KDD在功能上得到了进一步的完善和提高，并诱发出若干新的结构模型和发掘、评价方法，对知识发现系统的主流发展起着重要的推动作用。 国际著名无形资产评估机构“香港国际无形资产评估事务所”品过此专利无形资产价值66万美元。   该系统是一款通用软件，具有从数据导入到知识管理、知识展示的全部功能，界面友好 ;具有多种可视化展示功能;与用户数据接口简单，不需建立数据仓库。具有良好的通用性与可扩展性;应用范围广。

该发明公开了一种基于双库协同机制的 KDD* 新系统 , 该系统是在 KDD 技术的基础上融入双库协同机制，即构建数据库与基础知识库的内在联系“通道”，从而用基础知识库去制约与驱动 KDD 的挖掘过程，改变 KDD 固有的运行机制，在结构与功能上形成了相对于 KDD 而言的一个开放的、优化的扩体。双库协同机制的引入，使得 KDD 在功能上得到了进一步的完善和提高 , 并诱发出若干新的结构模型，对知识发现系统的主流发展起着重要的推动作用。

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。

主要用于保存生物大分子及部分小分子及组织生物活性，为生物样本提供超低温（-80℃）、深低温（-196℃）环境下的自动化无人存储及管理服务，包括生物样本稳定存储、信息记录与追溯、自动挑取整盒或单支管等。