该项目由东南大学生物科学与医学工程学院教授张天柱研究完成。 本项目将首先利用PDMS和PTFE为基本原料基于静电相互作用制备基本的粘合剂，再利用适当的交联剂进行原位交联进一步提升粘合强度，同时在其中添加具有光催化灭活病毒功能的TiO2 NPs，最终所获得纳米复合材料PDMS/PTFE/TiO2粘附体系，不仅有望在干燥或潮湿的环境中持续有效地粘附2019-nCoV病毒，而且由于TiO2NPs的存在，又进一步在光照下对捕获的2019-nCoV病毒实施杀灭。该粘附体系的操作方便和简单,有效工作时间可长达1年以上，期望能够满快速抑制2019-nCoV传播的迫切需求。该PDMS/PTFE/TiO2黏附剂既可以单独使用，也可以涂敷在各种基体的表面，如棉织品、化纤织品、塑料网和金属基材表面等，悬挂于公共场所（火车站、地铁通道、机场、商场等）的适当位置，通过对2019-nCoV病毒的捕杀将能够十分有效地阻止2019-nCoV病毒在空气中的传播。 该项目将显著提高公共出行场所病毒传染的抑制水平，降低医疗资源的消耗，提升我市的公共卫生健康水平。可向湖北省等疫区提供批量供货，从公共卫生预防的角度提供有力保障。同时作为低成本、可长期储存的公共卫生健康保障物资进行战略储备。本项目所产生的新技术和新产品必将极大增强我国在公共场所防止病毒扩散的技术实力，具有广泛的应用前景，包括人流密集的大型超市、大型医院门诊、大型宾馆、大型食堂餐厅、车站候车室、火车和汽车车厢等都有应用本技术和产品的必要。在每年秋冬之际，进行早期防治，避免疫病大面积传染，维护医护人员、公务人员与广大国民的身体健康，挽回消费行业经营停滞的损失，造福众多的中小企业和千百万家庭，维护城乡居民的安全出行，从而有利于全社会的安定与繁荣。

本课题研发用于海洋环境（海水及水产品）中病毒、致病菌等病原微生物、重点针对可能引起人类疾病的细菌和病毒（如总杆菌数、大肠杆菌、粪链球菌、产气荚膜梭菌、铜绿假单孢菌、金黄色葡萄球菌、腺病毒、肠道病毒、甲肝病毒、副溶血弧菌、创伤弧菌、沙门氏菌及李斯特菌）快速检测的分子生物技术，为研制用于这些微生物的现场监测手段和设备奠定理论和技术基础。检测方法采用基因芯片检测、蛋白质检测和聚合酶链式反应（PCR）检测三种。

本服务体系主要依托 SPARROW 模型，它是一款由美国国家地质调查局（USGS）开发的非线性流域污染物评估模型，其介于传统统计学模型与机理模型之间，用于估计流域地表水体中污染物负荷与污染源之间的关系。是美国 TMDL 计划推荐流域模型方法之一。 原始 SPARROW 模型基于 SAS（统计分析系统）平台运行，使用 IML 语言编写，其嵌套的统计模块可以轻松调用非线性加权最小二乘法（NWLS）进行方程的求解，完成所需参数的估计，虽然SPARROW 本身可以免费使用，但是 SAS 平台购买费用不菲，为此我们基于 SPARROW 模型的原理，使用 FORTRAN 语言开发了面向我国特点的具有空间响应特性的水环境管理模型，简化了原SPARROW 模型中不适用于中国的模块，并增加 jackknife 不确定性分析模块，按照中国水环境管理需求补充可能实现的模块，优化模型功能，改善人机交互形式，使数据输入及模型运行更加方便易学并符合中国的数据特点。利用 ArcGIS 生成河网、划分子流域等，提取与整合必要的与流域河流属性相关的输入数据，并利用该平台将模拟结果进行可视化表达。

通常，减少固-液接触是增强表面超疏水性的常用手段，根据Cassie-Baxter方程，固-液接触面积的减小，有利于提高表观接触角和降低滚动角。但由于接触面积的降低，必然导致微/纳结构承受更高的局部压强，从而更易磨损，这就意味着超疏水性和机械稳定性在提高一种性能时必然导致另一种性能下降。该论文基于全新思路，首次通过去耦合机制将超疏水性和机械稳定性拆分至两种不同的结构尺度，并提出微结构“铠甲”保护超疏水纳米材料免遭摩擦磨损的概念。结合浸润性理论和机械力学原理分析得出微结构设计原则，利用光刻、冷/热压等微细加工技术将装甲结构制备于硅片、陶瓷、金属、玻璃等普适性基材表面，与超疏水纳米材料复合构建出具有优良机械稳定性的铠甲化超疏水表面。该工作在集成高强度机械稳定性、耐化学腐蚀和热降解、抗高速射流冲击和抗冷凝失效等综合性能的同时，还实现了玻璃铠甲化表面的高透光率，为该表面应用于自清洁车用玻璃、太阳能电池盖板、建筑玻璃幕墙创造了必要条件。研究人员将该表面应用于太阳能电池盖板，实现了表面依靠冷凝液滴清除尘埃颗粒的自清洁方式，为少雨地区提供自清洁太阳能电池的解决方案。基于玻璃装甲化表面的自清洁技术可巧妙地利用雨或雾滴消除粉尘、鸟类粪便等污染，长期维持太阳能电池高效的能量转换，并节省传统清洁过程中必需的淡水资源和劳动力成本。该论文创新的设计思路和通用的制造策略展示了铠甲化超疏表面非凡的应用潜力，必将进一步推动超疏水表面进入广泛的实际应用。

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

近日，Materials view China 网站报道了华东师大精密光谱科学与技术国家重点实验室黄国翔教授课题组发表于国际著名学术期刊 Laser and Photonics Reviews 的研究成果“稳定的高维弱光孤子分子及其主动操控”（Stable High-Dimensional Weak-Light Soliton Molecules and Their Active Control）。

该项研究成果深刻揭示了Caffarelli–Kohn–Nirenberg不等式的基本特征并极大地发展了泛函不等式稳定性的研究方法，对推动泛函不等式稳定性的研究发挥了重要作用。

用于铁路局机务折返段无电气联锁道岔线路的机车库内作业场。系统由传感器、室 外大屏、复示屏组成，由人工扳动道岔，传感器采集信息，传送至室外大屏主控制板和 复示屏控制板经信息处理后，由 LED 室外大屏显示股道号，调度室内的复示屏同时显示 作业场道岔线路示意图，从而有效地调度机车库内作业场的安全生产，使机车安全进出 车库。 

火电机组普遍存在机组负荷调节能力差、一次调频性能差、汽压和汽温等关键参数波动大等问题。锅炉调节过程的滞后和惯性远大于汽机，造成供需能量的不平衡，是导致上述问题的主要原因。 本成果采用预测控制、神经网络及智能前馈等先进技术，提出了先进的火电机组AGC协调优化控制系统。采用该系统后，机组的变负荷速率达2.0%Pe/min以上，负荷调节精度、一次调频性能均满足电网的考核要求；变负荷过程中，主汽压力的波动在0.5Mpa之内，过热汽温和再热汽温的波动均在5℃之内。同时采用了滑压及汽机配汽优化技术，在整个变负荷过程中，汽机调门开度始终维持在40%以上，在保证负荷调节性能的同时，有效减小了汽机调门的节流损失。 本项成果已用于280多台火电机组的AGC协调优化控制中，江苏已有70%以上的机组采用了此项技术；在国内的火电机组AGC协调优化改造中，此优化控制系统的市场占有率超过50%，得到了广大用户的一致好评。

本成果灵活地将先进的电子技术、嵌入式技术和计算机网络技术融合在一起 , 研究了实时视频传输技术的关键问题 , 开发了系统的用户界面，实现了智能化、自动化管理 , 保证了对监控对象状态的 24 小时不间断监控 , 保障了监控对象系统的稳定运行。在有效采集图像信息的基础上 , 实时智能视频检测系统比普通的网络视频监控系统具备更强大的图像处理能力和智能因素 , 可为用户提供更多高级的视频分析功能 , 提高监控的效率和监控系统的准确度。 成果已申报 2013 西安市科学技术奖；获批国家实用新型专利 5 项，以申报国家发明专利 1 项。