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超声波改变湿藻细胞分形结构促进油脂萃取的方法
本发明涉及生物质能利用技术，旨在提供一种超声波改变湿藻细胞分形结构促进油脂萃取的方法。该方法包括：收获分形维数为1.21～1.24、细胞壁厚度为0.07～0.08μm的湿藻，然后进行超声波辐照改性，控制超声波辐照功率和时间使湿藻中细胞的分形维数上升为1.46～1.51，细胞壁厚度减小为0.04～0.06μm；向处理后的湿藻中加入萃取剂，进行油脂萃取；所述湿藻细胞是指含水率在10～90％的微藻细胞的集合体。本发明利用超声波改变湿藻细胞分形结构促进油脂萃取，省去了传统方法中湿藻细胞的脱水干燥等高能耗步骤，通过提高藻细胞分形维数和降低细胞壁厚度，使萃取剂对细胞内油脂的萃取效率提高到85-90％。
浙江大学
2021-04-13
一种具有三维表面微结构的细胞培养装置
本实用新型公开了一种具有三维表面微结构的细胞培养装置。包括载片、壳体、微结构和微流道系统；壳体置于载片上，壳体底面开口并在开口周围与载片相封接形成作为细胞培养室的内腔，细胞培养室内设有微结构和微流道系统，微结构贴附在载片上，微流道系统包括进口、出口和微流道，微流道设置在微结构周围的壳体内底面或者载片上表面，进口和出口设置在微结构两侧的壳体上，进口和出口分别经各自的微流道连通细胞培养室中的微结构。本实用新型装置能模拟细胞分布规律的培养环境，减少细胞接触抑制，具有操作简单，细胞植入便捷等特点，能实现快速、高效的细胞培养。
浙江大学
2021-04-13
一种利用乳酸菌静息细胞发酵生产γ-氨基丁酸工艺
本发明公开了乳酸菌静息细胞发酵生产γ-氨基丁酸（GABA）工艺，利用经过诱导的乳酸菌活性静息细胞体，分散于含有底物的转化缓冲液中，在合适的条件下转化生产γ-氨基丁酸。利用该方法可以大幅度缩短转化时间，提高转化效率，产物成份简单，利于分离提纯。且转化无需无菌条件，设备要求简单，耗能低。经条件优化，本工艺已适合工业化生产。附图说明：附图2为pH对乳酸菌株的生长与发酵生产GABA的影响(▼生长影响；▲发酵影响)。
四川大学
2016-10-26
新型的G蛋白偶联受体细胞水平筛选系统构建与应用
本发明涉及一种新型的G蛋白偶联受体(GPCR)细胞水平筛选系统及其构建方法与应用。所述筛选系统由HEK293细胞或CHO细胞构建，含有来自以下序列中不同组间基因序列构建的2种融合表达载体：第1组：(1)DnaE基因的C端与报告基因的C端的拼接序列：DnaE-C-Report-C，(2)DnaE基因的N端与报告基因的N端的拼接序列：Report-N-DnaE-N；第2组：①GPCR基因，②β-arrestin基因。本发明的有益效果主要体现在：应用本发明筛选系统进行G蛋白偶联受体(GPCR)细胞水平筛选，灵敏度高、特异性强，操作简单、快速，检测范围广，对任何靶细胞型中任何GPCR或GPCR信号转导途径的激动剂、拮抗剂都可以筛选。
浙江大学
2021-04-13
中国药科大学李曹龙/王飞课题组在Biosensor and Bioelectronics上发表基于循环肿瘤细胞的嗜铬细胞瘤早诊的最新研究成果
课题组首先开发双靶向探针通过共识别循环肿瘤细胞用于嗜铬细胞瘤的早期诊断。利用间碘汴胍 (MIGB)功能化的磁珠作为捕获探针和奥曲肽(DOTA)修饰的信号探针，通过与甲肾上腺素转运体(NET)和生长抑素SSTR2结合，实现全血中PCC-CTCs的精准捕获与检测，同时为嗜铬细胞瘤早期诊断提供实时、特异生物标志物和治疗靶标。
中国药科大学
2022-05-31
神经肌肉电刺激改善脑卒中早期患者运动功能的临床及应用基础系列研究
神 经 肌 肉 电 刺 激 ( N M E S ) 包 括 功 能 性 电 刺 激 （ F E S ） 和 经 皮 神 经 电 刺 激 （TENS）两种。
中山大学
2021-04-10
一种基于神经网络的风电磁悬浮偏航系统悬浮控制方法
本发明涉及一种基于神经网络的风电磁悬浮偏航系统悬浮控制方法，属电气工程技术领域。该方法采用含量化因子的神经网络控制策略，使磁悬浮偏航系统在受到随机干扰情况下，实现稳定悬浮控制：当需要偏航时，首先由悬浮控制器采用PID算法控制励磁电流，使悬浮物向上悬浮至并保持在悬浮平衡点处，得到稳态下外环PID控制器的比例、积分、微分系数参数；其次，悬浮控制器改用含量化因子的神经网络控制策略，获得外环PID控制器参数的调节量；然后由两者求得励磁电流参考值，减去实际值，经内环PID控制器，实时调整励磁电流，实现稳定悬浮。本发明自适应能力强、动态响应快、抗干扰能力强，可确保整个悬浮偏航过程系统性能实时最优。
曲阜师范大学
2021-05-07
基于卷积神经网络的给水管网多点漏损定位方法及其装置
本发明公开了一种基于卷积神经网络的给水管网多点漏损定位方法，包括以下步骤：对供水管网压力数据进行采集，将采集的供水数据分为训练样本和测试样本；将各个样本归一化，归一化后的训练样本输入到卷积神经网络模型中进行训练，得到卷积神经网络模型，归一化后的测试样本对卷积神经网络模型进行测试，保存训练好的卷积神经网络模型；实时数据归一化后输入到训练好的卷积神经网络模型中，通过训练好的卷积神经网络模型来得到预测结果；将预测结果对比标签索引，判断漏损。本发明还公开一种基于卷积神经网络的给水管网多点漏损定位装置。本发明
安徽建筑大学
2021-01-12
基于卷积神经网络的城市轨道交通乘客拥挤程度检测方法
本发明公开了一种基于卷积神经网络的城市轨道交通乘客拥挤程度检测方法，首先对待检测视频进行预处理，分段并提取运动残差图像，将原始图像与运动残差图像组合作为卷积神经网络算法的输入，建立至少包含一个卷积层和最大池化层的特征提取块，处理并计算原始图像和运动残差图像中包含的人群状态特征，再将人群状态特征和运动特征结合，构建至少包含一个卷积层、最大池化层和全连接层的特征融合块，进行融合处理，同时构建分类器，使用预制的带有拥挤程度标签的训练集对卷积神经网络进行训练，使分类器对待测视频中的乘客拥挤程度进行正确检测，更加全面的表征监控视频中的客流状况，实现拥挤程度的检测，提高了算法检测的准确率。
东南大学
2021-04-13
一种基于多尺度池化的卷积神经网络人脸识别方法
本发明公开了一种基于多尺度池化的卷积神经网络人脸识别方法。该方法利用多尺度池化的卷积神经网络来提取人脸图像的特征以实现人脸识别。在构建卷积神经网络的过程中，采用卷积和最大值采样交替的方法对特征进行深度提取，另外对每层卷积层采用了多尺度池化的策略和步骤，一并输入到全连接层，使其具有多尺度的、固定大小的特征列向量。本发明不需要对输入的人脸图像做截取或调
浙江大学
2021-01-12