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：

敷料，是包伤的用品, 用以覆盖疮、伤口或其他损害的材料。水凝胶敷料具有维持湿润的伤口愈合环境、吸收渗出液、透气、冷却伤口缓解疼痛等优点。尤其是可注射水凝胶敷料，因为其自身独特的原位成胶性、原位封装治疗剂、与任意伤口完美吻合等，在应用中体现出了独一无二的特性。然而，现如今开发的可注射敷料与周围受损组织的粘合力一般较差，大多可注射凝胶敷料仅具有较为单一的生物活性，限制了其对于伤口愈合的多重促进效果。此外，强度低是可注射水凝胶敷料的缺点，发生物理破损可能导致感染并进一步诱发炎症反应。作为伤口敷料，同时具备良好的固有抗菌性可以避免细菌感染导致的伤口愈合延迟、甚至恶化。最为重要的是，作为敷料应该具有多重途径协同促进伤口愈合过程，来加快伤口封闭、促进伤口愈合并减少疤痕形成。因此，开发更加高效、使用更加方便、多重途径促进伤口愈合的生物活性敷料仍是一个研究热点也是仍然存在的难题。

本发明提供了一种低成本高活性催化型脱硫活性焦，为经过活化处理的、主要组分为炭化烟煤和软锰矿经挤出成型的型料，其中锰的重量含量不低于1.6％，该脱硫活性焦的饱和硫容量为140～181mg/g，比表面积为319～363m2/g，碘值为344～393mg/g。其制备方法：首先将烟炭化，分别将软锰矿和烟煤炭化料粉碎成粉料，向烟煤炭化料粉料中加入软锰矿粉料并混合均匀，然后加入水，混合至物料中无粉料团聚体时，加入煤焦油，充分混捏后挤出成型并烘干，再将烘干后的型料在N2保护、通入水蒸汽的条件下进行活化反应，最后在N2保护下随炉冷却至室温，即得。本发明能解决目前使用的脱硫活性焦存在的脱硫容量低，再生频繁，使用量大，运行成本高等问题。

活性氨烟气脱硝系统是一种既具有 SCR 技术高的脱硝率和 SNCR 技术投资、 运行费用低的优势，而又区别于单纯的 SNCR 和 SCR 技术的新的脱硝方式，它 是以高反应活性的活性氨为还原剂，在 400-800℃，无催化条件下与 NOx 发生 还原反应，从而达到脱硝的目的，具有重大的理论突破和应用技术突破，其克 服了 SCR 技术的催化剂投资大、烟气成分影响大、运行成本高的缺点，克服了 SNCR 技术的反应温度高、还原剂与烟气混合差、脱硝效率低、氨气逸出量大 的系列缺点。 活性氨脱硝系统只需建立活性氨发生装置及其计量喷射系统，系统结构简 单，设备投资少，占地面积小，对锅炉（窑炉）工况的影响小，具有脱硝效率 高、运行成本低和适用范围广的特点，对于解决我国目前的脱硝难题具有重要 的现实意义，适用于多种工业锅炉和工业窑炉的烟气脱硝。

一、 NHA/PA复合材料制品（纳艾康）应用。 二、 NHA/PA复合材料制品外形设计改进。 三、 新型复合材料体系制品的动物实验及临床应用报告。 四、 编制手术适应证、手术方式、注意事项等临床应用手册。 五、 人才队伍建设，发表论文，申请国家专利。

糖化酶是糖化工业的重要酶制剂，但生产上的主要问题是：酶活力低、没有常温条件下的酶产品（使得糖化工艺中需要消耗大量能源）。利用定向进化技术获取较低温度下活力提高数倍~数十倍的新的酶分子、并确定新基因序列，转化受体菌。 我们的技术优势：基因分离技术是我们的优势，已报道全长基因序列15条，在天津基金资助下最近已克隆了糖化酶基因。定向进化是我们目前的主要研究方向之一，在留学回国科研启动基金资助下对谷胱苷肽-S-转移酶脱氯活性进行提高，已有研究进展。

活性氨烟气脱硝系统是一种既具有SCR技术高的脱硝率和SNCR技术投资、运行费用低的优势，而又区别于单纯的SNCR和SCR技术的新的脱硝方式，它是以高反应活性的活性氨为还原剂，在400-800℃，无催化条件下与NOx发生还原反应，从而达到脱硝的目的，具有重大的理论突破和应用技术突破，其克服了SCR技术的催化剂投资大、烟气成分影响大、运行成本高的缺点，克服了SNCR技术的反应温度高、还原剂与烟气混合差、脱硝效率低、氨气逸出量大的系列缺点。活性氨脱硝系统只需建立活性氨发

1、海藻活性物质在海洋药物、健康食品、新型农业领域的应用的技术人才。2、海藻炼制机械自动化装备领域的技术人才

产品详细介绍THL-1型小试炭化炉适用于煤炭、木屑、落叶等含碳的物质，在炉内高温的条件下进行干馏，无氧炭化并且炭化率高的理想实验设备。一、技术参数：接线方式：三相四线  单相运转      加热控制部分：电压380V  功率7.5KW   给料部分：电压220V  功率0.2KW    给料运转部分：0.2KW二、测试方法:1、操作人员安装测试后，合格。2、传动部分通电，试运行5分钟，正常后，升温到要求温度，保温10分钟后将准备好的料添加到设备里，炭化料的速度，用水平调节螺丝的高低进行调整，炭化程度取决于温度。3、自动给料的量。自动给料的量的调节方法；调整振动电机的电压从而改变自动给料的振动频率。调整给料系统的倾斜度改变物料的流动速度。4、炭化料在炉内移动的速度，根据要求，适当调节，就可以得到需求的料。三、炭化料全部出炉后，关机温度降至室温后，清理维护保养小试炉。

产品详细介绍HHL-1小试活化炉适用于炭化炉炭化后的物质，进行活化。一、技术参数：接线方式：三相四线  单相运转加热控制部分：电压380V  功率7.5KW   运转部分：0.2KW活化量：1-3KG二、测试方法：1、由操作人员安装，测试合格后，传动部分通电，试运行5分钟正常后，升温至500℃，保温30分钟。将炉温升到900℃保温10分钟，关机。2、添加符合要求的炭化料开机，将炉温升到300℃向炉内通入所需蒸汽，汽量按需求而定，然后将炉温升到900℃（升温时间为2-3小时）在900℃的活化时间按产品的要求而定（吸附值高，活化时间长，吸附值低，活化时间短），符合要求后，关闭加热系统，保持转速和蒸汽量，炉温降至500℃，关闭蒸汽，炉温降至300℃，关闭转动系统。炉温降至室温，取出样品，清理系统。3、准备下一个样品的操作