串联机器人基础实训工作站由六自由度串联关节式工业机器人，智能视觉检测系统，编程学习板，PLC控制系统以及一套供料，输送、装配、仓储机构，可实现对工件进行分拣、检测、搬运、装配、存储等操作。实训站配套机器人编程软件、PLC编程软件、教学仿真软件可进行仿真学习与程序编写。 实训台采用工业标准件设计，各组件均安装在高强度铝合金刑材桌面上，机械结构，电气控制，执行机构相对独立，通过此平台可进行串联关节机器人结构，运动轨迹，算法分析与设计，控制原理，机器人视觉原理，PLC控制原理与编程，以及系统之间的通讯、检测、交互控制理论、机器人编程与调试、1/O通讯、程序数据、PLC程序编写、硬件连接、视觉系统调试、通讯方式设定等多方面操作学习，适合职业院校、本科院校相关专业等课程的实训教学，适合自动化技术人员进行工程训练及技能比赛。

并联机器人基础实训站由六自由度并联工业机器人，智能视觉系统，编程学习板，PLC控制系统以及一套实训工作台，供料机构、输送流水线机构、检测机构、料仓机构、可实现对高速传输的工件进行分拣、检测、搬运、装配、存储等操作。实训站配套机器人编程软件、PLC编程软件，教学仿真软件可进行仿真学习与程序编写。 实训台采用工业标准件设计，各组件均安装在高强度铝合金型材桌面上，机械结构，电气控制，执行机构相对独立。通过此平台可进行并联关节机器人结构、运动轨迹、算法分析与设计、控制原理、机器人视觉原理、PLC控制原理与编程、以及系统之间的通讯、检测、交互控制理论、机器人编程与调试、I/O通讯、程序数据、PLC程序编写、硬件连接、视党系统调试、通讯方式设定等多方面操作学习，适合职业院校机器人基础实训操作和本科院校的二次开发和深度学习。

该设备是一套由六自由度工业机器人，柔性砂带机、料台，卡抓、快换装置及安全防护系统组成，可适用干有色金属、塑料制品的自动化打磨、抛光。 本工作站按照企业应用标准模块化设计，通过学习抛光机器人工作站结构，配置选型，控制原理、以及系统之间的通讯、打磨工艺分析、打磨抛光工装设计原则、安全防护、I/O通讯、程序数据、程序编写、硬件连接、通讯方式设定。掌握机器人编程操作、打磨抛光应用、工装设计基础以及抛光工作站的解决方案实施、产品打样与工艺验证。

中国药科大学科研论文一体化平台（一期）项目公开招标

微卫星不稳定性（Microsatellite Instability, 简称MSI）是目前肿瘤临床检测中一种非常重要的分子表型，多发生于结直肠癌、胃癌、和子宫内膜癌。微卫星不稳定性与肿瘤的发生、发展，治疗方案制定及治疗效果预测相关，更是肿瘤免疫治疗疗效预测的重要分子标记物。当前，临床上使用的两种微卫星不稳定性检测的金标准方法：MSI-PCR和MSI-IHC，都需要专业技术人员通过实验操作来完成，均费时费力且成本较高。近年来，随着高通量测序（Next Generation Sequencing）的发展，基于高通量测序的微卫星不稳定性检测方法开始显露头角，在检测结果与两种临床金标准保持高度一致的情况下，极大的缩减了检测时间并减少了检测成本，大幅提高了推广微卫星不稳定性检测的可行性。2014年，西安交大叶凯教授团队率先开发了基于高通量测序的微卫星不稳定性检测方案——MSIsensor。2017年该检测方案作为全世界首个泛肿瘤检测方案MSK-IMPACT中的微卫星不稳定性计算方法，通过了美国食品药品监督管理局的严格测试并获得批准。美国纪念斯隆凯特琳癌症中心测试表明，基于高通量测序的微卫星不稳定性检测与金标准的一致性可达99.4%。然而，微卫星不稳定性检测方案大都要求提供病人的癌症组织样本及一份取自血液或者癌症组织附近的正常样本。一方面，这一份正常对照样本限制了微卫星不稳定性的应用场景，尤其难以应用于血癌样本、福尔马林包埋样本、PDX/PDO等不易获得正常对照样本的情况；另一方面，额外的对照样本增加了微卫星不稳定性的检测成本。基于上述原因，在叶凯指导下，叶凯青年科学家工作室科研人员经过两年的探索，从微卫星不稳定性发生机理出发，通过数学模型抽象，从单个肿瘤样本中提取特征，开发了MSIsensor-pro。MSIsensor-pro实现不依赖正常对照样本的微卫星不稳定性检测，只需50个微卫星位点的测序数据即可实现微卫星不稳定性的精准检测。MSIsensor-pro的开发扩大了微卫星不稳定性的应用范围，减低了微卫星不稳定性检测的成本。同时MSIsensor-pro在低肿瘤纯度和低测序深度这类低信噪比数据中也显示出来很大的潜力。 该研究成果近期发表在国际组学和生物信息学领域权威期刊《基因组蛋白质组与生物信息学报》（影响因子6.597）上。叶凯的博士生贾鹏为该论文的第一作者，叶凯为通讯作者，西安交通大学为本文唯一通讯作者单位。这是叶凯教授课题组在基因组暗物质解析方面的又一重要突破。论文链接为：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1672022920300218

兰州大学资源环境学院，西部教育部重点实验室勾晓华教授团队利用“协调区域气候降尺度试验”CORDEX-CORE框架中使用的德国区域气候模式REMO在三个不同CMIP5全球气候模式驱动下生成的25km分辨率的模拟数据集，基于观测资料对区域气候模式在历史时期1971—2000年的模拟性能进行评估的基础上，预估了祁连山地区2011—2100年在RCP2.6和RCP8.5情景下年平均和季节气温和降水的变化。

重庆大学共有4项获奖项目。其中牵头3项，包含科技进步一等奖1项，自然科学二等奖1项，科技进步二等奖1项。同时我校作为参研单位获科技进步二等奖1项。