针对风味成分、香精油类普遍存在的易挥发、易氧化损失等特性，本实验室 采用纳米乳化体系，在提高这两类物质稳定性的同时，进一步提高风味成分和香 精油类物质的水溶解性，并通过乳化体系的构建达到风味物质的控制释放效果。 同时，对于具有抗菌性的香精油类，提高并延长抗菌特性，可作为食品级抗菌剂，在食品体系中广泛应用。本技术加工手段温和，过程中无污染，非常适用于食品 中风味成分和香精油类物质的深加工，提高产品附加值。以薄荷油为例的微乳化 产品，储藏期间粒径保持在 20 nm 左右，常温储藏 12 个月有效成分保留率分别 达 98.2%和 97.6%，损失率小于 10%。 

(R)-2-羟基-4-苯基丁酸乙酯用于合成多种血管紧张素转化酶抑制剂(ACEI)普利药物，如贝 那普利、西拉普利等，该类药物用于治疗高血压。在抗高血压药物市场中，ACEI与非肽类血 管紧张素II (AngII)受体抑制剂、钙通道拮抗剂(CCB)形成了三足鼎立的市场格局。该类药物 2009年的世界销售为52亿美元，国内市场约30亿元人民币，国内外对普利原料药需求旺盛，价 格稳定，尤其是贝那普利等紧俏产品，主要依赖进口，国内外前景乐观。目前，我国在卡托普 利、依那普利、赖诺普利、雷米普利、喹那普利、贝那普利和福辛普利等8个普利药物实现了 产业化。传统的生产(R)-HPBE的方法为化学法，存在催化剂较昂贵且污染环境、产物光学活 性低、对设备压力要求高等缺点，本项目采用的生物法，绿色无污染，催化剂成本低，产物光 学活性高，操作简单，条件温和，具有很好的市场前景。 本项目开发了一种酶促不对称还原2-氧代-4-苯基丁酸乙酯制备多种普利类药物关键手性 中间体(R)-2-羟基-4-苯基丁酸乙酯的生物技术。该技术易于放大，反应温和(30℃，pH 6.0)，产 品光学纯度高(>99%)，收率85%，且不需要添加昂贵的辅酶再生系统。项目的实施将节能减排 20-30%，生产成本降低20%以上，产品收率提高15%，显示了该项技术具有很好的工业应用前 景

该专利首次公开了三种偏甘油酯脂肪酶突变体及其制备方法,解决了偏甘油酯脂肪酶在实际生产及应用中所存在热稳定性差的国际性技术难题。专利技术在广东溢多利生物科技股份有限公司实施生产，开发形成系列浓缩复合酶产品，成功用于养殖、食品及造纸等行业中，成功出口东南亚、南亚、南北美洲、东欧和韩国、中国台湾、澳洲等多个“一带一路“沿线国家及地区，并被当地用户所普遍接受和认可。截至2017年12月，所开发的产品累计为企业带来销售额接近1.8亿元，利税近2700万元。获得了中国专利优秀奖和广东专利金奖。

一步酶法从头孢菌素 c（CPC） 生产 7－氨基头孢烷酸（ 7-ACA） 是继我们研发的两步酶法工艺成功应用于工1 成果简介一步酶法从头孢菌素 c（CPC） 生产 7－氨基头孢烷酸（ 7-ACA） 是继我们研发的两步酶法工艺成功应用于工业生产以后，在生产头孢菌素类抗生素医药中间体技术的又一个突破。与化学法和两步酶法相比，一步酶法有工艺简单、环保和转化率高、产品质量好等优点。该技术采用基因工程技术对 CPC 酰化酶（一步酶法用酶）的基因进行了改造，获得了能够高效催化 CPC 到 7-ACA 的突变基因。通过我们自己构建的高效启动子 HP 以及优化组合的调控表达元件，构建并筛选出了能够高效、高活性表达一步酶法用酶——CPC 酰化酶的基因工程细胞株。这是国内第一个使得 CPC 酰化酶活性能够达到工业应用水平的技术。由于采用了高效的表达系统和稳定的质粒，以及组成型表达结构，使得该基因工程菌遗传特性非常稳定，在发酵制酶的过程中不需要添加任何抗生素和诱导剂就可以实现高效、高活性表达。在高效表达 CPC 酰化酶的基础上，我们通过在表达基因上同时引入的特殊基因序列，使得蛋白的纯化和固定化工艺一步进行。通过自己开发研制的可重复使用的固定化载体，可以使得固定化酶活性达到 60U/g 以上。 采用我们研制的特异性纯化介质，可以从菌体破碎液中一步纯化和固定化 CPC 酰化酶，酶收率在 90 ％以上，固定化酶活达到 60U/g 以上。固定化酶可以重复使用 20 批以上，纯化和固定化用载体可以重复使用。2 技术指标菌 种：基因工程大肠杆菌，卡那抗性，组成型表达。 发酵温度： 37℃ 培 养 基：普通的大肠杆菌培养基，主要成分有玉米浆等廉价的营养源。 发酵周期： 20 小时 发酵酶活： 3U/ml 以上（ 5 升发酵罐） 特 点：遗传特性稳定，不需要添加诱导剂和抗生素，工艺简单。3 合作方式小试技术转让或合作进行中试。4 所属行业领域医疗卫生。业生产以后，在生产头孢菌素类抗生素医药中间体技术的又一个突破。与化学法和两步酶法相比，一步酶法有工艺简单、环保和转化率高、产品质量好等优点。该技术采用基因工程技术对 CPC 酰化酶（一步酶法用酶）的基因进行了改造，获得了能够高效催化 CPC 到 7-ACA 的突变基因。通过我们自己构建的高效启动子 HP 以及优化组合的调控表达元件，构建并筛选出了能够高效、高活性表达一步酶法用酶——CPC 酰化酶的基因工程细胞株。这是国内第一个使得 CPC 酰化酶活性能够达到工业应用水平的技术。由于采用了高效的表达系统和稳定的质粒，以及组成型表达结构，使得该基因工程菌遗传特性非常稳定，在发酵制酶的过程中不需要添加任何抗生素和诱导剂就可以实现高效、高活性表达。在高效表达 CPC 酰化酶的基础上，我们通过在表达基因上同时引入的特殊基因序列，使得蛋白的纯化和固定化工艺一步进行。通过自己开发研制的可重复使用的固定化载体，可以使得固定化酶活性达到 60U/g 以上。 采用我们研制的特异性纯化介质，可以从菌体破碎液中一步纯化和固定化 CPC 酰化酶，酶收率在 90 ％以上，固定化酶活达到 60U/g 以上。固定化酶可以重复使用 20 批以上，纯化和固定化用载体可以重复使用。

一步酶法从头孢菌素c（ CPC） 生产7－氨基头孢烷酸（7-ACA） 是继我们研发的两步酶法工艺成功应用于工业生产以后，在生产头孢菌素类抗生素医药中间体技术的又一个突破。与化学法和两步酶法相比，一步酶法有工艺简单、环保和转化率高、产品质量好等优点。该技术采用基因工程技术对 CPC 酰化酶（一步酶法用酶）的基因进行了改造，获得了能够高效催化 CPC 到 7-ACA 的突变基因。通过我们自己构建的高效启动子 HP 以及优化组合的调控表达元件，构建并筛选出了能够高效、高活性表达一步酶法用酶——CPC 酰化酶的基因工程细胞株。这是国内第一个使得 CPC 酰化酶活性能够达到工业应用水平的技术。由于采用了高效的表达系统和稳定的质粒，以及组成型表达结构，使得该基因工程菌遗传特性非常稳定，在发酵制酶的过程中不需要添加任何抗生素和诱导剂就可以实现高效、高活性表达。在高效表达 CPC 酰化酶的基础上，我们通过在表达基因上同时引入的特殊基因序列，使得蛋白的纯化和固定化工艺一步进行。通过自己开发研制的可重复使用的固定化载体，可以使得固定化酶活性达到 60U/g 以上。 采用我们研制的特异性纯化介质，可以从菌体破碎液中一步纯化和固定化 CPC 酰化酶，酶收率在 90 ％以上，固定化酶活达到 60U/g 以上。固定化酶可以重复使用 20 批以上，纯化和固定化用载体可以重复使用。

(R)-2-羟基-4-苯基丁酸乙酯用于合成多种血管紧张素转化酶抑制剂(ACEI)普利药物，如贝那普利、西拉普利等，该类药物用于治疗高血压。在抗高血压药物市场中，ACEI与非肽类血管紧张素II (AngII)受体抑制剂、钙通道拮抗剂(CCB)形成了三足鼎立的市场格局。该类药物2009年的世界销售为52亿美元，国内市场约30亿元人民币，国内外对普利原料药需求旺盛，价格稳定，尤其是贝那普利等紧俏产品，主要依赖进口，国内外前景乐观。目前，我国在卡托普利、依那普利、赖诺普利、雷米普利、喹那普利、贝那普利和福辛普利等8个普利药物实现了产业化。传统的生产(R)-HPBE的方法为化学法，存在催化剂较昂贵且污染环境、产物光学活性低、对设备压力要求高等缺点，本项目采用的生物法，绿色无污染，催化剂成本低，产物光学活性高，操作简单，条件温和，具有很好的市场前景。 本项目开发了一种酶促不对称还原2-氧代-4-苯基丁酸乙酯制备多种普利类药物关键手性中间体(R)-2-羟基-4-苯基丁酸乙酯的生物技术。该技术易于放大，反应温和(30℃，pH 6.0)，产品光学纯度高(>99%)，收率85%，且不需要添加昂贵的辅酶再生系统。项目的实施将节能减排20-30%，生产成本降低20%以上，产品收率提高15%，显示了该项技术具有很好的工业应用前景。

1 .掌握大鲵子二代亲鲵生殖生理特点和生殖调控机理，创建大鲵子 二代生殖调控技术和大鲵子三代全人工繁殖和苗种规模化培育技术；2 .选育和培育出体质健壮子二代亲 鲵400多组（1尾雄亲鲵+3尾雌亲鲵为一组），诱导性腺发育与雄雌同步成熟，使用高活性催产剂进行人 工催产，催产率达72%，受精率90%，孵化率33%，苗种存活率90 .5%，三年（2007-2009年）共繁育大 鲵子三代苗种44800尾；3 .实现大鲵子三代苗种规模化生产，能提供大批量子三代苗种供养殖部门发展 大鲵养殖产业，并在自然保护区放养，还进行子三代健康养殖示范，具有显著的经济效益、社会效益和 生态效益

我校理学院大数据研究团队在人工智能与大数据处理技术研究方面取得系列进展，研究成果分别发表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能顶级期刊。神经网络是人工智能领域中目前最为火热的研究方向——深度学习的架构基础。虽然深度学习在近几年发展迅速，但是关于如何设计最优神经网络架构的问题仍处于探索阶段。该团队分别针对人工智能中神经网络结构复杂、高维大规模数据存在无效和冗余特征、难以获取长时序信息等问题与缺陷，设计出了一系列网络结构优化、大数据特征选择和时序循环神经网络模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的学习性能。 题目为《带Group Lasso惩罚与控制冗余的神经网络特征选择》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究论文发表在人工智能领域权威国际期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生张华清为该论文共同第一作者， 我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项工作得到国家自然科学基金、国家科技重大专项、山东自然科学基金、中央高校基本科研业务费、中国石油天然气集团公司重大科技项目以及山东省高校青年创新科技支撑计划的资助。 特征选择技术也称属性选择，是指从原始特征或属性中选择出最有效的特征或属性以降低数据维度的过程，它是人工智能数据预处理环节的重要步骤，也是大数据处理技术的重要环节。该项工作在神经网络中嵌入Group Lasso惩罚项并实现特征冗余控制，在选出对解决问题最有帮助、蕴含信息量最大的特征或属性的同时，控制所选特征子集的冗余程度，以达到降维的最优效果，从而使模型的泛化能力更强，降低神经网络模型产生过拟合的风险。 题目为《基于L1正则化的神经网络结构优化模型设计与分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究论文发表在国际人工智能领域权威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。硕士生谢雪涛和博士生张华清为论文共同第一作者，王健副教授为通讯作者，我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项研究成果得到了国家自然科学基金、山东省自然科学基金和中央高校基本科研业务费的资助。 该项工作借助L1正则子具有的稀疏表达能力，提出两种神经网络结构优化学习模型；本项工作另外一个突出贡献就是提出了一种简单且具有通用性的收敛性证明方法，同时保证了模型设计的合理性。实验结果表明所提出模型具有强大的鲁棒性、广泛的适用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，适用处理高维大数据。该研究成果在人工智能与深度学习构造最简网络结构方面具有很强的指导作用和应用推广价值。

近期，西湖大学人工光合作用与太阳能燃料中心孙立成实验室在探索这一未解之谜的过程中取得进展。