该成果是公益性行业（农业） 科研专项项目“动物源性沙门菌病防控技术研究与示范”的实施成果，已在江苏、安徽多个规模化猪场应用推广，取得较为显著的经济和社会效益。通过建立快速、特异、敏感的猪沙门菌病诊断技术，摸清猪场沙门菌感染状况，制订出沙门菌药物使用指南，筛选出环境友好型消毒制剂，获得高效、安全的猪沙门菌 DIVA 疫苗候选株，集成构建出猪沙门菌病防控新技术。

针对松材线虫、媒介昆虫、寄主松树的特点，本成果围绕不同防治对象，开发一系列的防控松材线虫、媒介昆虫及疫木除治的药剂产品。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 针对松材线虫、媒介昆虫、寄主松树的特点，本成果围绕不同防治对象，开发一系列的防控松材线虫、媒介昆虫及疫木除治的药剂产品。通过松材线虫病综合防治技术，防治松材线虫及媒介昆虫，实现病害的可防可控。

XM-402T糖尿病模型   XM-402T糖尿病模型由脑、眼、心脏、肾、血管、胰腺、神经元、足8部件构成，展示了糖尿病及其并发症对人体的危害，其中心脏可以打开看到心脏内大致结构。 尺寸：自然大，12.5×12.5×22.5cm 材质：PVC材料

XM-TN高级糖尿病足护理模型   功能特点： ■ XM-TN高级糖尿病足护理模型设计为糖尿病导致的足部病理变化，学员可进行病变的护理。 ■ 显示侵入性创伤第1、2、3脚趾周围产生轻微的感染。 ■ 展示严重的足部病变，如脚趾截肢、夏柯氏足和坏疽等。 ■ 模型材料柔软有弹性，脚趾可弯曲。

XM-TN高级糖尿病足护理模型   功能特点： ■ XM-TN高级糖尿病足护理模型设计为糖尿病导致的足部病理变化，学员可进行病变的护理。 ■ 显示侵入性创伤第1、2、3脚趾周围产生轻微的感染。 ■ 展示严重的足部病变，如脚趾截肢、夏柯氏足和坏疽等。 ■ 模型材料柔软有弹性，脚趾可弯曲。

XM-433眼常见病模型   XM-433眼常见病模型包括20种常见眼病的形态，每套模型由20只组成，分装入箱内展示正常眼、正常睑结膜、沙眼、、眼睑内翻、溃疡性睑缘炎、眼睑外翻、霰粒肿、麦粒肿、慢性泪囊炎、翼状胬肉、流行性出血性角结膜炎、角膜溃疡、角膜粘连性白斑、急性虹膜睫状体炎、巩膜炎、急性青光眼、老年性白内障、结膜异物、眼睑湿疹形态。 尺寸：放大3倍，37.5×56.5×9cm 材质：PVC材料   20种常见眼病: 1、正常眼：显示上下眼睑、睑缘、泪点、球结膜、巩膜、角膜、虹膜和瞳孔。 2、正常睑结膜：显示上下眼睑睑结膜，表面光滑透明，血管分布清楚。 3、沙眼：显示沙眼第二期重度（Ⅱ++），上眼睑睑结膜炎症，超过1/3以上面积，并有疤痕形成。 4、沙眼性血管翳：显示角膜上部有血管进入角膜组织，占角膜面积1/4。 5、眼睑内翻：显示上眼睑睑缘向内侧翻转，睫毛触及眼球角膜，造成角膜上部沙眼性血管翳，球结膜充血。 6、溃疡性睑缘炎：显示睑缘充血肿胀，睑缘睫毛根部有小脓泡溃疡和脓痂。 7、眼睑外翻：显示下眼睑向外侧翻转，睑结膜色红，肥厚，少光泽，下眼睑睑结膜与球结膜粘连。 8、霰粒肿：显示上眼睑睑结膜上蚕豆大小紫红色隆起肿块，中央呈灰黄色。 9、麦粒肿：显示上眼睑皮肤红肿，近鼻侧有黄色脓头隆起 10、慢性泪囊炎：指压泪囊部，从泪点流出黏液脓性分泌物。 11、翼状胬肉：显示角膜鼻侧有三角形翼状膜，头部进入角膜组织，体部血管丰富，肥厚，隆起。 12、流行性出血性角结膜炎：球结膜充血、水肿，有片状出血，角膜内有灰白色浸润点，下眼睑红肿。 13、角膜溃疡：角膜周围有明显混合性充血，角膜上皮和基质脱落缺损，形成角膜溃疡，有黄白色脓性分泌物。 14、角膜粘连性白斑：瞳孔梨状，梨蒂有白斑，为角膜病变所造成。 15、急性虹膜睫状体炎：混合性充血，瞳孔缩小不正圆。 16、巩膜炎：球结膜水肿，其下方巩膜呈紫红色充血。 17、急性青光眼：眼睑水肿，混合性充血，瞳孔中等散大，呈绿色反光。 18、老年性白内障：显示晶状体混浊，呈灰白色。 19、结膜异物：显示上眼睑睑结膜上黑褐色（铁屑）异物，伴结膜充血。 20、眼睑湿疹：显示下眼睑湿疹，睑缘充血肿胀，滤泡透明呈圆形。

本成果采用最新的深度学习和分子模拟算法，结合新一代分子特征化方法，开发了多种计算机模型，可用于药物开发中的多个阶段，为药物的快速设计开发提供一个完整的基于人工智能的解决方案。成果：1.药物毒性预测方法：传统的化合物毒性检测技术一般需要使用生化试验、细胞实验、甚至动物模型，这些方法不仅耗费大量时间，而且成本很高。使用计算模型进行有机化合物的毒性预测，所需投入较少，但产出巨大。特别是基于化合物的物理化学和结构特性的计算模型，甚至能够在化合物合成之前就对其进行预测，大大提高了效率，使其越来越受到欢迎。在进行体外和体内试验之前先使用计算机模型对化合物进行大规模的毒性筛选，能够更好地解决候选药物具有毒性的问题。我们建立了一套新的基于多种分子指纹和机器学习算法的化合物毒性预测集成学习算法，运用此集成学习算法建立了新的有机化合物致癌性、致突变性和肝毒性预测模型。我们分别建立了名为CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性预测)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突变性预测)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性预测)的预测服务器，这些服务器能够为使用者提供更高效更便捷的预测技术服务。自2017年服务器发表起，我们已为国内外药物分子设计研究者提供了5000多次共计超过20多万个化合物的毒性预测服务。在有机化合物毒性预测研究方向，我们主要完成了化合物的细胞毒性、心脏毒性、生殖毒性、血脑屏障透过性、水生生物毒性预测模型，以及糖尿病早期筛查模型的开发，正在进行P450酶阻滞剂性预测模型、基于图神经网络的毒性预测算法研究、基于分子对接的化合物毒性预测研究等。相关研究成果已发表多篇学术论文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次数80，ESI 1%高被引论文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.）致癌性预测服务器首页致癌性预测结果页相关综述对本服务器的介绍RF-hERG-Score预测药物引起的hERG相关心脏毒性2.药物设计方法：在计算机上对药物靶点和药物分子的结构和活性建模，计算药物与靶点之间的相互作用关系，从而设计出具有治疗作用的药物。计算机辅助药物设计可以为药物设计各阶段的实验方案提供有意义的指导，减少需要通过实验评估的候选药物的数量，从而加快新药研发速度。我们应用分子对接、分子动力学模拟、自由能计算、机器学习等方法研究流感病毒等重要疾病的计算机辅助药物设计、并开发更有效的计算机辅助药物设计方法。在计算机辅助药物设计研究我们主要完成了流感病毒M2质子通道蛋白抑制剂虚拟筛选方法研究，正在进行先导化合物生成模型研究、基于机器学习的虚拟筛选打分函数算法开发、SARS-CoV-2病毒S蛋白与受体相互作用及药物设计研究。特异性重打分函数显著虚拟筛选性能显著较高筛选出两个候选抑制剂3.药物靶点识别方法：长非编码RNA（lncRNA）是一种长度在200nt至100,000nt之间的非编码RNA，是转录物的主要成分。研究表明lncRNA在许多生物学和病理学过程中起着重要作用。lncRNA起作用的重要途径是与其靶蛋白结合。lncRNA-蛋白质相互作用的实验研究需要大量资源。累积的实验数据使得通过计算方法预测lncRNA-蛋白质相互作用成为可能。我们使用各种数学建模和机器学习方法开发了几种用于预测lncRNA-蛋白质相互作用的新模型。这些模型命名为：RWLPAP（随机游走），LPI-NRLMF（邻域正则化逻辑矩阵分解），IRWNRLPI（集成随机游走和邻域规则化Logistic矩阵分解），LPI-BNPRA（双向网络投影推荐算法），LPI-ETSLP（基于特征值变换的半监督链路预测），HLPI-Ensemble（集成学习）。在交叉验证中，我们的模型获得了较好的预测性能。lncRNA-蛋白质相互作用预测模型的性能比较lncRNA-蛋白质相互作用预测服务器相关软件著作权：

本成果采用最新的深度学习和分子模拟算法，结合新一代分子特征化方法，开发了多种计算机模型，可用于药物开发中的多个阶段，为药物的快速设计开发提供一个完整的基于人工智能的解决方案。 成果：1.药物毒性预测方法：传统的化合物毒性检测技术一般需要使用生化试验、细胞实验、甚至动物模型，这些方法不仅耗费大量时间，而且成本很高。使用计算模型进行有机化合物的毒性预测，所需投入较少，但产出巨大。特别是基于化合物的物理化学和结构特性的计算模型，甚至能够在化合物合成之前就对其进行预测，大大提高了效率，使其越来越受到欢迎。在进行体外和体内试验之前先使用计算机模型对化合物进行大规模的毒性筛选，能够更好地解决候选药物具有毒性的问题。我们建立了一套新的基于多种分子指纹和机器学习算法的化合物毒性预测集成学习算法，运用此集成学习算法建立了新的有机化合物致癌性、致突变性和肝毒性预测模型。我们分别建立了名为CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性预测)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突变性预测)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性预测)的预测服务器，这些服务器能够为使用者提供更高效更便捷的预测技术服务。自2017年服务器发表起，我们已为国内外药物分子设计研究者提供了5000多次共计超过20多万个化合物的毒性预测服务。在有机化合物毒性预测研究方向，我们主要完成了化合物的细胞毒性、心脏毒性、生殖毒性、血脑屏障透过性、水生生物毒性预测模型，以及糖尿病早期筛查模型的开发，正在进行P450酶阻滞剂性预测模型、基于图神经网络的毒性预测算法研究、基于分子对接的化合物毒性预测研究等。相关研究成果已发表多篇学术论文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次数80，ESI 1%高被引论文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.） 致癌性预测服务器首页 致癌性预测结果页 相关综述对本服务器的介绍 RF-hERG-Score预测药物引起的hERG相关心脏毒性 2.药物设计方法：在计算机上对药物靶点和药物分子的结构和活性建模，计算药物与靶点之间的相互作用关系，从而设计出具有治疗作用的药物。计算机辅助药物设计可以为药物设计各阶段的实验方案提供有意义的指导，减少需要通过实验评估的候选药物的数量，从而加快新药研发速度。我们应用分子对接、分子动力学模拟、自由能计算、机器学习等方法研究流感病毒等重要疾病的计算机辅助药物设计、并开发更有效的计算机辅助药物设计方法。在计算机辅助药物设计研究我们主要完成了流感病毒M2质子通道蛋白抑制剂虚拟筛选方法研究，正在进行先导化合物生成模型研究、基于机器学习的虚拟筛选打分函数算法开发、SARS-CoV-2病毒S蛋白与受体相互作用及药物设计研究。 特异性重打分函数显著虚拟筛选性能显著较高 筛选出两个候选抑制剂 3.药物靶点识别方法：长非编码RNA（lncRNA）是一种长度在200nt至100,000nt之间的非编码RNA，是转录物的主要成分。研究表明lncRNA在许多生物学和病理学过程中起着重要作用。lncRNA起作用的重要途径是与其靶蛋白结合。lncRNA-蛋白质相互作用的实验研究需要大量资源。累积的实验数据使得通过计算方法预测lncRNA-蛋白质相互作用成为可能。我们使用各种数学建模和机器学习方法开发了几种用于预测lncRNA-蛋白质相互作用的新模型。这些模型命名为：RWLPAP（随机游走），LPI-NRLMF（邻域正则化逻辑矩阵分解），IRWNRLPI（集成随机游走和邻域规则化Logistic矩阵分解），LPI-BNPRA（双向网络投影推荐算法），LPI-ETSLP（基于特征值变换的半监督链路预测），HLPI-Ensemble（集成学习）。在交叉验证中，我们的模型获得了较好的预测性能。 lncRNA-蛋白质相互作用预测模型的性能比较 lncRNA-蛋白质相互作用预测服务器相关软件著作权：

包虫病是由棘球绦虫寄生于人体或宿主动物而引起的严重寄生虫疾病。而我国是同时有囊型和泡状两种类型的包虫病高发区。目前临床应用最广泛的抗包虫病药物是阿苯达唑，但是该药的肠道吸收率很差，而且其一般只能抑制寄生虫生长而不能彻底有效杀灭寄生虫，导致患者必须长期大量服用该药物才能达到治疗效果。与此同时，大量的研究发现该药可引起多系统的严重药物不良反应。因此，寻找或开发疗效显著且副作用小的包虫病治疗新药物具有重大的意义。 棘球绦虫获取能量的主要方式通过糖酵解过程。而甘油醛 3-

西南大学家蚕基因组研究团在中国工程院院士、世界著名蚕学家向仲怀教授的带领下，2003年率先完成 了家蚕基因组"框架图"和家蚕基因组"精细图谱"绘制工作，奠定了我国在家蚕基因组研究中的世界领先 地位。近年来,该研究团队通过改变家蚕基因,开发出转基因新型有色茧,并与广西蚕业技术推广总站合作 选育新型绿色茧品种，缓出我国首例转基因绿色蚕丝。2009年在重庆合川进一步试验，在重庆市纤维检验所 的合作推进下，由转基因绿色蚕丝纺织出的转基因丝绸成功诞生，是转基因新型有色茧实用蚕品种领域的又 —突破。 转基因绿色丝绸较普通丝绸更有弹性，自然光下，丝绸呈现柔和的淡绿色，散发出天然蚕丝的香味；在 灯光下,丝绸表面随光线明暗呈现不同光泽；而在紫外光下,丝绸发出绚丽的绿色荧光。