本研究进一步系统性探索了屎肠球菌对蛋鸡肠道黏膜免疫屏障功能以及炎症损伤的改善作用，并通过分析肠道微生物组成与菌群演替规律，揭示了屎肠球菌通过调控肠道黏膜免疫和肠道共生菌群从而缓解肠炎沙门氏菌感染诱发的蛋鸡肠道炎症的效果与机制。

该技术研制了一种能识别多种卡巴氧和喹赛多代谢产物的特异性单克隆抗体和一种用于检测卡巴氧和喹赛多代谢产物的酶联免疫方法及试剂盒。与现有技术相比，本成果制备的单克隆抗体可以同时识别脱二氧卡巴氧、脱二氧喹赛多和N4-脱一氧喹赛多，而且具有较高的灵敏度和特异性。建立的ELISA技术和试剂盒能同时检测卡巴氧和喹赛多代谢产物在肉类食物中的残留，具有检测效率和灵敏度高，精密度和准确度好等优点。 现已发展了多种用于检测该类药物残留技术，在这些残留分析技术中，由于其所需仪器昂贵、操作复杂、检测费用高，而不利于大批量样品的筛选及现场检测。目前，针对喹噁啉类脱二氧代谢物的检测技术鲜有报道，所以建立一种特异性较好、灵敏度较高的单克隆抗体以检测动物体内或肉类食物中卡巴氧和喹赛多代谢产物显得十分必要。 成果完成时间：2017年

近日，东南大学脑科学与智能技术研究院在神经元自动追踪算法基准测试与性能预测方面取得重要研究进展。

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

目前肿瘤化疗耐受的分子机制尚待进一步解析。肌层浸润型膀胱癌（Muscle-invasive bladder cancer,MIBC）是最为常见和恶性的泌尿系统肿瘤，以顺铂为主的化疗是不可手术和转移性MIBC的一线治疗方案，而由于化疗耐药的产生，很大一部分患者会化疗失败，导致肿瘤复发和进展。

太平洋水经过白令海峡进入北冰洋，同时带来淡水和营养物质，对于北冰洋的温盐结构和生态系统有重要意义。

近日，植物保护学院小麦赤霉病防控研究团队在《NewPhytologist》期刊上在线发表了题为“Landscapeandregulationofalternativesplicingandalternativepolyadenylationinaplantpathogenicfungus”的研究论文。刘慧泉研究员为论文通讯作者，博士研究生路平为论文第一作者，该团队江聪研究员、王秦虎副教授和部分研究生也参与了该研究工作。

Web挖掘技术属于信息科学领域，涉及自然语言处理、模式识别、知识工程、机器学习和随机过程等多个研究领域，并需要使用概率统计、矩阵理论以及其他软计算方法作为研究工具和手段。本项目主要针对Web挖掘中的Web数据模型、文本分类和信息检索等基本问题进行理论和算法上的研究，并就这些问题提出了潜在语义结构模型、基于投影寻踪的中文网页分类算法和基于Markov网络的信息检索等模型。同时，在理论上对这些方法进行了深入的研究和探讨，从理论上证明了其正确性。在实验方面，我们将分类模型应用于大规模的标准测试文档集（REUTER-21578语料库、复旦大学中文文本分类语料库），进行了大量的实验，结果表明这些方法均表现出了较好的性能，接近甚至优于SVM和KNN的分类效果，并应用检索模型在标准测试文档集（CACM、CISI、CRAN、MED）上进行了多次对比实验，其性能与BM25相当在某些指标上甚至更优。另外，课题组在北大天网测试文档集上应用上述模型，在近几年的全国搜索引擎和网上信息挖掘学术研讨会（SEWM）的中文WEB信息检索评测中均取得了优异的成绩。

左和平教授等所著《中国陶瓷产业国际竞争力研究》一书通过探索陶瓷产业国际竞争力的形成机理，发现陶瓷产业国际竞争力的培育路径和影响因素；通过在全球视角下分析中国陶瓷产业的生产与贸易现状，分析中国陶瓷产业的发展态势和趋势；通过中国陶瓷产业国际竞争力与区域竞争力的测度，明确中国陶瓷产业国际竞争力的国际地位、区域分布和发展态势；寻找提升中国陶瓷产业国际竞争力的有效途径和具体的战略措施，促进中国陶瓷产业国际竞争力的提高。本书获得第五届江西省高等学校科技成果奖一等奖。