该项目通过建立四种不同致病因素（包括博来霉素、百草枯、二氧化硅和脂多糖加香烟提取物）诱导的肺纤维化动物模型，实验结果表明多西环素可明显降低肺纤维化模型动物的肺系数，改善肺组织纤维化程度，降低肺纤维化病理评分及肺组织中胶原的含量，降低慢性炎症介导的肺纤维化模型小鼠血清中炎症因子 TNF-α、TGF-β1、IL-4 的含量，增加 IFN-γ的含量。除此之外，多西环素还可以增加肺纤维化模型小鼠的体重，改善模型小鼠的生存状态，显示出多西环素对肺纤维化具有很好的治疗效果，且毒性和副作用均较低。 课题组研究发现多西环素可通过抑制气道和肺上皮细胞转录因子 Twist1, Snail, Slug 和间质细胞标记物 Vimentin 的表达，并增加E-cadherin 的表达，从而使上皮细胞维持其原有极性和紧密连接，抑制细胞骨架重塑，从而抑制其向肌成纤维细胞的转变和活化，减少细胞外基质的分泌及其在肺间质的过度沉积，进而抑制肺纤维化的病理过程。本项目药理机制有一定的深入研究，已申请了专利（专利号201410514986.4）并完成临床前实验，获得了临床试验批件（批件号：2017L01323） 技术创新点： 1）目前肺纤维化上市药物疗效不甚理想，急需开发新型有效药物， 多西环素在临床前研究中表现出良好的抗肺纤维化效果，开发潜力很大。 2）多西环素本身即为抗生素，可达到抗感染、抗炎与抗组织纤维化的多重功效。 3）与其他治疗肺纤维化药物相比，多西环素毒副作用低，患者依从性好。 4）该类化合物合成方便，生产工艺成熟，可快速的投入生产并获得高效制剂。 市场应用前景： 近年来肺纤维化的发病率不高（8/10 万人），但一直呈现上升趋势。肺纤维化患者从出现呼吸道症状到呼吸窘迫死亡的中位生存时间仅为 28.2 个月，从诊断建立到死亡的平均生存时间为 3.2～5 年，肺纤维化 5 年病死率超过 40%，其自然缓解相当罕见(<1%)，甚至比某些恶性肿瘤死亡率还高。从这些数据可以看出，肺纤维化已经给我国人民的生命健康造成严重的不良影响。目前治疗肺纤维化的上市药物仅有吡非尼酮和尼达尼布两种，吡非尼酮 2015 年全球销售额为5.63 亿美元，2016 年第一季度该药销售额为 1.78 亿美元。尼达尼布于 2015 年被纳入 ATS/ERS/JRS/ALAT 特发性肺纤维化诊治国际循证指南的推荐用药，当年销售额达 3 亿欧元，2016 年尼达尼布的销售额翻倍达到 6.13 亿欧元，2017 年上半年达到 4.29 亿欧元。这两种药物都是由国外研发销售，目前国内临床上需要开发疗效佳、安全性较好、自主知识产权的治疗肺纤维化药物，因此盐酸多西环素市场前景良好。 合作方式及条件： 希望进行专利转让，或者与投资者共同开发，申报临床试验批件，并进行临床研究。 已获得的知识产权： 多西环素的应用（治疗肺纤维化）（专利号：201410514986.4 ） 本项目已获得新药临床批件，批件号码为 2017L01323。

本项目属于肿瘤靶向药物的体外药敏检测，是基于化学靶向药与其靶蛋白在细胞死亡时也可结合的特性，设计并合成特异性发光基团与靶向药连接，得到一系列候选探针，经细胞筛选、裸鼠荷瘤切片共定位、人源病理样本孵育验证，筛选获得靶向药探针。将探针与患者活检样本共孵育后，通过检测其荧光分布及强度即可直接得知患者对该靶向药的敏感程度，从而给予患者更加精准的给药建议。该技术检测耗时短、结果准确、方法便捷、易于推广，能够与基于大数据的基因检测技术形成很好的互补融合，帮助临床医生为患者制定出更加精准的诊疗方案。 技术创新点： 该探针能够实现将靶向药与患者活检样本的结合情况进行原位显色并相对定量，其荧光的分布及强度直接提示患者对该靶向药的敏感程度，目前国内尚无其他技术能够实现。该技术能够弥补基因检测只能从基因水平间接预测药物敏感度的不足，给出的结果更为准确和个性化。目前我们已合成并检测了包括 3 种肺癌靶向药探针在内的 6种探针，项目一期预计合成国内已上市的 6 种肺癌化学靶向药的全部探针。 市场应用前景： 近年来精准医疗行业的发展愈发蓬勃，2016 年其国内市场估值已达百亿。精准医疗大致分为精准诊断和精准治疗两大板块，目前精准诊断一般依靠间接法或直接法。间接法主要通过基因及表观遗传学检测和大数据分析，对同一亚型的患者给出相同的诊疗方案，其准确性强烈依赖于基因检测的准确性及大数据库的完善程度。一代 Sanger测序虽成本较低易于普及，但只能检测单基因突变，且灵敏度较低、检测耗时长、工作量大，无法满足庞大的测序需求；二代测序 NGS 具有通量高、敏感度强、能够获得未知突变信息等优势，但其仪器和试剂要求极高价格昂贵，且能够准确解读数据的科研人员十分稀缺。同时，基因检测不能检出基因表达过程中旁路对于待测基因表达的影响，将直接导致给药建议有误差。直接法主要是肿瘤药敏技术，如 MTT比色法、ATP 荧光检测法等，需要依托原代肿瘤细胞培养技术，该技术由于巨大的个体化差异，成功率很不稳定，使得该类技术普及困难。 基于以上情况，开发一种更加精准敏锐且操作便捷、易于推广的肿瘤精准给药筛查技术，是十分有必要的。该技术能够与现有的精准诊断技术形成强有力的互补，能够帮助临床医生更好地为患者制定治疗方案，为患者争取更大的生存机会，为国内精准医疗行业的发展提供一个全新的思路。 合作方式： 融资共同开发，优先与第三方检测机构进行合作。鉴于技术保密性，暂未申请专利。

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南京邮电大学理学院曾红丽副教授与合作者在新型冠状病毒SARS-CoV-2基因序列分析方面取得重要进展，预测了该病毒在自然选择过程中的适应性，指出并分析了该病毒在演化过程中存在的弱点，分析了相应综合医药开发应注意的关键基因位点。该成果以南京邮电大学为第一完成单位，于2020年11月17日在线发表于国际权威期刊美国国家科学院院刊（PNAS）上。 COVID-19疫情是由β-冠状病毒SARS-CoV-2引起的全球性公共卫生突发事件。各类数据库搜集了大量的且不断增加的高质量全基因组序列。本工作利用这些序列，研究其是否显示出病毒演化过程中上位性对适应性的影响。在具有高重组率的种群演化中，本工作创新性地发展和应用了统计物理学中的反Potts模型，来检测自然选择过程中的上位性影响。该工作为利用大量基因组序列来获取具有高重组率的病原体在演化过程中的弱点开辟了广阔前景。 该研究工作最终将新型冠状病毒的大约3万个基因位点浓缩为存在显著相互影响的8对基因位点（ORF3a和nsp2，nsp12和nsp6，ORF8和nsp4，以及基因nsp2，nsp13和nsp14），为寻找病毒病原体结合和重组过程中存在的弱点带来了希望，对开发临床治疗的综合靶向药物、研究病毒进入宿主后的发病机制有着很强的生物医学指导意义。 和其他许多疾病一样，针对COVID-19的潜在药物靶标的组合数量非常多。本研究工作不仅提供了哪些基因位点之间存在相互影响，并可以对其进行排名，从而进行更进一步详细研究。结合随机性检验，该研究工作最终预测了存在显著上位性的8对基因位点中，有3对涉及到与新冠肺炎的重症密切相关的病毒基因ORF3a。遗憾的是，目前关于针对ORF3a基因的临床靶向药物的报道还较为罕见，值得医药学研究人员在该方面加强研究。另外，本研究工作中预测的8对基因位点可作为实验生物学的原假设，以供生物学研究人员在此基础上设置相关微生物实验，研究新冠病毒进入人体后引起发病的机理。 此项研究工作由南京邮电大学与意大利的里雅斯特大学、古巴哈瓦那大学、瑞典哥德堡大学及瑞典皇家理工大学合作完成。曾红丽副教授的研究工作受到国家自然科学基金委（基金号11705097）、江苏省科学技术厅（基金号BK20170895）以及江苏省政府留学奖学金的大力支持。

产品介绍 CK-M16L超高频RFID读写模块是小型化的UHF RFID 读写器 ，集成了模拟射频前端与基带数字信号处理模块等功能；用户只需要在模块的基础上作电源处理即可，可以很方便的通过API函数库控制模块工作适合各种应用场景用户开发。该模块支持固件升级，可满足协议扩展和功能扩展的应用需要。     产品特点 支持多种协议：ISO 18000-6C/EPC C1G2 、 ISO 18000-6B、国标GB/T29768-2013(可拓展支持)。 密集读取：端口最大输出33dBm，可根据需要设置功率，可应对非常密集的使用环境，多标签识别算法，每秒可识别超过400张以上。 能够定频或跳频工作。 输出功率可调,调节步进:1dBm。 支持标签数据过滤、支持防碰撞协议、支持多标签识别。 全频段、大功率、灵敏度高、功率准、零配置即可获得最佳性能。 规格参数 主要规格参数 产品型号 CK-M16L 性能参数 频率范围 840MHz～960MHz（可调节） 空口协议 EPC C1G2、ISO18000-6B/C、GB/T29768-2013（可选配） 功能特点 支持密集读写、多标签识别、支持标签数据过滤、支持RSSI：可感知信号强度 通道数 16通道 RF输出功率（端口） 33dBm±1dBm（MAX） 输出功率调节 ±1dBm 前向调制方式 DSB-ASK、PR-ASK 连续读标签距离（读EPC码） 0-10米，连续读100次，读取成功率大于95%（无干扰环境） 连续写标签距离（写EPC码） 0〜4米(与标签芯片性能有关)，连续写100次，写成功率大于90% 标签识别速度 >400次/秒 通讯口 TTL串口 物理接口 15PIN端子 1.25mm间距 读卡功耗 （33dBm）：8W 物理参数 外观尺寸 178.8*89.5*8mm 外壳材质 铝型材外壳 安装方式 通过四个螺丝孔固定 电源 工作电压 5V 4A 操作环境 工作温度 -20°C~+70°C 储存温度 -40°C~+85°C 工作湿度 <95% (+25°C)

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中医理论和临证经验是通过传承、实践以及创新而形成的具有特色的知识体系，包含在中医辨证施治过程之和医案之中。中医医案蕴含着丰富的临证经验、诊疗技能、技巧和诀窍，医案包含的结构与关系非常复杂很难用计算机来分析处理。在多年工作积累的基础上，经过“十五”国家科技攻关计划 “基于信息挖掘技术的名老中医临床诊疗经验及传承方法研究”课题的深化，我们提出了基于语义网络的中医知识获取技术，并开发了中医医案管理与智能分析系统。系统以中医理论知识为基础，利用人工智能、中医自然语言理解技术，提供多种方法与工具对临床医案进行多层次解析和挖掘，以获取医案中隐含的诊疗知识和临证经验。系统以中医基础理论为知识源，通过对中医专家的医案进行实例化，提取医案中的诊疗规律和临证经验，医案分析结果可以用语义网络、表格以及可视化的形式展现出来。 系统包括领域知识建模、Ontology的形式化与存储、信息资源语义描述与存储、语义分析等多个组件。通过这些组件的有机结合，知识工程师可以利用领域本体中的词汇来描述WORD文档、文本文档等多种形式的信息资源；用户可以浏览领域知识树查找相关医案，查看领域本体中的概念描述，并通过语义查询接口进行语义查询。将相关技术集成开发完成了中医智能信息处理系统，系统主要实现了以下功能：①医案管理：对医案进行存储、检索、删除、修改。②文本预处理：对文本进行分词、标注、抽取特征词和特征词的标准化。③知识管理：对本体知识库进行标准化存储、更新和检索。④知识获取：对医案进行实例化映射，建立语义网络，获取中医知识。⑤数据挖掘：对医案进行常规的数据挖掘。⑥数据可视化：把知识模型以可视化的形式展现出来。本系统可用于国家中医药管理局、医疗机构等行业。