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人工智能药物筛选、药物设计
技术分析（创新性、先进性、独占性）
本项目已经具备具有200个CPU集群辅助计算，目前已建立了国际上领先的万个化学药物的化合物库和六万多种中药单体化合物库、利用国际一流的计算机辅助设计软件（Schrodinger, Discovery Studio, MOE等）进行大规模化合物数据库的虚拟筛选，并根据REOS预测、ADME/T性质的理论预测，结构聚类等，剔除成药性差的化合物。
目前已经针对多个靶点和药物做了国际创新性研究工作，相关成果在药学领域相关SCI期刊上共发表论文17篇，平均影响因子>4.5，他引460余次。
苏州大学
2021-05-11
NMT高通量药物筛选仪
“NMT界乔布斯”许越先生推荐创新平台
中关村NMT产业联盟推介成员单位创新产品
“全球抗疫，人人有责”
推出背景：
中国的疫情目前已得到有效抑制，但全球的疫情形势依旧严峻。在这种情况下，中国尽全力向世界各国分享抗疫的经验和成果，这充分显示出大国的奉献与担当，同时彰显了为人类命运的共同繁荣而奋斗的精神。
但大家也清醒地认识到，与新冠肺炎的科技斗争才刚刚拉开序幕，未来任重道远，尤其是在研究技术及方法的竞争上更是世界各国竞争的焦点！
作为中国的高新技术企业，中关村NMT联盟的会员单位，旭月（北京）科技有限公司充分响应国家对于生物安全的政策。在短时间内，利用20多年的技术积累，为解决药物快速、准确筛选这一短板，隆重推出：
《NMT高通量药物筛选仪》系列产品！
应对挑战：
1）安全性：NMT是用于研究活体材料的生理环境，其所检测的Na+、H+、K+、Cl-等与细胞能量代谢、细胞凋亡、细胞形态维持等生理过程直接相关。
2）有效性：NMT可实现活体组织层面研究，结果更贴近体内的真实药效结果。
3）耐药性：耐药性的重要机制之一，是病毒改变了其所处的微环境，影响药物发挥作用,而组成微环境的pH（H+）及相关Ca2+信号，正是非损伤微测技术研究对象。
分类及用途：
1）《NMT高通量药物筛选仪》（型号：NMT-HTS-100）
基于底层核心NMT技术，以及成熟的技术解决方案，让科研人员可以马上投入相关科研创新工作。
2）《NMT高通量药物筛选仪》（型号：NMT-HTS-200）
基于底层核心NMT技术，结合自身科研兴趣，以及其它相关技术参数，在我方技术人员协助下形成技术解决方案，让科研人员建立更具独有创新特色的实验平台。
《NMT高通量药物筛选仪》（型号：NMT-HTS-100）
应对挑战：
1）安全性：NMT是用于研究活体材料的生理环境，其所检测的Na+、H+、K+、Cl-等与细胞能量代谢、细胞凋亡、细胞形态维持等生理过程直接相关。
2）有效性：NMT可实现活体组织层面研究，结果更贴近体内的真实药效结果。
3）耐药性：耐药性的重要机制之一，是病毒改变了其所处的微环境，影响药物发挥作用,而组成微环境的pH（H+）及相关Ca2+信号，正是非损伤微测技术研究对象。
用途：
基于底层核心NMT技术，以及成熟的技术解决方案，让科研人员可以马上投入相关科研创新工作。
参数
1.基本功能：
1.1针对药物快速筛选设计
1.2活体、原位、非损伤检测
1.3可检测指标：H+、K+、Na+、Ca2+、Cl-、O2、H2O2
1.4 最高可支持96孔板检测
2.性能：
2.1自动化操作
2.2长时间实时和动态监测
2.3无需标记
2.4立体3D流速检测
3.软件：
3.1imFluxes智能软件，可直接检测、输出离子分子的浓度与流速
《NMT高通量药物筛选仪》（型号：NMT-HTS-200）
应对挑战：
1）安全性：NMT是用于研究活体材料的生理环境，其所检测的Na+、H+、K+、Cl-等与细胞能量代谢、细胞凋亡、细胞形态维持等生理过程直接相关。
2）有效性：NMT可实现活体组织层面研究，结果更贴近体内的真实药效结果。
3）耐药性：耐药性的重要机制之一，是病毒改变了其所处的微环境，影响药物发挥作用,而组成微环境的pH（H+）及相关Ca2+信号，正是非损伤微测技术研究对象。
用途：
基于底层核心NMT技术，结合自身科研兴趣，以及其它相关技术参数，在我方技术人员协助下形成技术解决方案，让科研人员建立更具独有创新特色的实验平台。
参数
1.基本功能：
1.1针对药物快速筛选设计
1.2活体、原位、非损伤检测
1.3可检测指标：H+、K+、Na+、Ca2+、Cl-、O2、H2O2
1.4最高可支持96孔板检测
1.5可实时监测和记录检测时的环境参数：温度、湿度、大气压、海拔、经纬度
1.6配备新指标拓展功能
2.性能：
2.1自动化操作
2.2长时间实时和动态监测
2.3无需标记
2.4立体3D流速检测
3.软件：
3.1imFluxes智能软件，可直接检测、输出离子分子的浓度与流速，以及检测时的环境参数
旭月（北京）科技有限公司
2021-08-23
一种基于细胞荧光图像的药物筛选方法
本发明提供一种基于细胞荧光图像的药物活性组分筛选方法，通过控制荧光倒置显微镜上的高精度可控电动平台精确走位，应用荧光探针特异性标记细胞、细胞显微图像自动获取、荧光图像识别及数据生成，通过分析图像信息来获取心肌细胞保护作用的相关指标筛选和评价活性组分。本发明能够在活细胞内通过标记线粒体荧光强度来测量心肌细胞的活力状态从而对活性物质的保护效果进行评估，并能够对细胞的形态结构和分布进行实时监测，具有快速、经济、高通量的特征，可在定量筛选评价心血管疾病治疗药物中的应用。
浙江大学
2021-04-11
一种基于相分离技术的药物筛选方法
1.痛点问题
目前已存在多种高通量筛选互作蛋白及互作调控物的技术，其中被学术界和工业界广泛运用的体外技术主要包括：荧光偏振、表面等离子共振、荧光共振能量转移(FRET、NanoBRET)、Alpha技术（如AlphaScreen）等，但相关技术均存在一定局限：例如，细胞水平实验试剂成本较高、生化实验存在一定假阳性率等。本项成果提供了一种新的不同于已有机制的化合物筛选方法，有利于更好的进行复杂蛋白-蛋白相互作用的评估。
2.解决方案
利用对生物大分子的高度富集效应以及相变液滴易于观察的特性，将微观的分子互作通过宏观的相变现象表现出来，在细胞层面建立了生物大分子的互作检测及高通量筛选互作调控物的新技术体系。
清华大学
2022-06-02
治疗养殖鱼类细菌性疾病的药物筛选方法
研发阶段/n（1）采用BHIA培养基从患病鱼体病灶处（或者从肝、脾、肾、腹水）分离病原菌，在初培养的基础，挑取单个菌落进行纯培养并快速鉴定其种类。（2）将分离菌株接种在盛有适宜的培养基的平板中，采用药物纸片检测分离菌株的药物敏感性，确定分离菌株的药物敏感谱。（3）参照日本化学疗法学会的试管法，在药物系列试管中测定抗生素类药物对分离致病菌的抑、杀菌浓度，根据不同种类的抗生素类药物对分离菌株的最小抑菌浓度（MIC）的大小，选择治疗疾病的适宜药物种类和剂量用药。应用前景：适用于全国各地的海、淡水水产养殖区
华中农业大学
2021-01-12
药物活性与毒性筛选试剂盒
药物活性与毒性筛选试剂盒是李红玉教授团队经历 15 年研发的一种快速，简便，高效检测药品或健康食品活性与毒性筛选试剂盒。该技术利用国际认可的能够反映体内活性与毒性的模式生物秀丽隐杆线虫作为筛选工具，配合特殊染料，能够快速检测受试品活性与毒性，也可利用该技术对药品进行二次开发。具有独立自主知识产权，已成功申请国家发明专利 5 项，美国专利 1 项。已为甘肃东方天润公司和上海中华药业提供优质服务，并成功完成药品，化合物，保健食品的活性开发。该技术可以为药物研发机构，制药企业，医药研究院所，化合物合成机构
兰州大学
2021-04-14
人工智能药物筛选、药物设计及毒性预测算法
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：
辽宁大学
2021-04-10
人工智能药物筛选、药物设计及毒性预测算法
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：
辽宁大学
2021-05-10
创新药物高效设计与筛选技术平台
成果与项目的背景及主要用途：创新药物高效设计与筛选(Computer-Aided Innovative Drug Development， CAIDD)技术是集计算化学，药物化学及结构生物学为一体的靶向药物创新平台。 CAIDD 利用先进的计算机辅助药物设计技术从分子水平上确立和发现创新药物 的生物靶点，阐明药物吸收及传递的机理，并通过构建生物靶点的三维结构模型， 高效设计和筛选靶向型创新药物。 CAIDD 技术是生物医药领域创新药物研发的核心技术。主要应用于高效设 计和筛选靶向性小分子药物，蛋白及抗体药物，有效缩短从先导药物发现到药物 开发上市的整个过程。 技术原理与工艺流程简介： 利用先进的计算机辅助药物设计技术从分子水平上模拟和研究药物吸收和 药物传递的机理，发现和确立新的生物靶点，分析药物分子的三维构效相关，针 对取得的药效团模型和药物相互作用模式进行靶向药物的合理设计和高效筛选 最终实现靶向型新药的创制和高效药物传递。 靶点发现→药物设计→化学合成→药理验证→结构生物学 技术水平及专利与获奖情况： 基于有机化学方法论的药物数据库包含 351 亿个化合物，拥有世界最大的先 导药物虚拟数据库 技术应用： 1、靶向型一类新药先导化合物的高效设计与筛选 利用 CAIDD 技术开展或参与企业创新药物先导化合物的快速设计与发现。 针对企业研究方向和课题需要，在课题立项及创新药物研发源头为企业提供最先 进的技术服务。 2、靶向型换代产品快速开发 利用 CAIDD 技术提高现有上市药物的靶向性，生物利用度，降低药物毒副 作用，从本质上提高企业已上市药物的临床应用价值，帮助企业快速开发具有自 主知识产权的新一代靶向型替代产品，延续企业产品生命力和企业竞争力。 应用领域：医药领域。 应用领域举例：1、现代化靶向型中药开发 CAIDD 技术利用针对多种生物靶点的药物传递技术，结合 Dendrimer 药物 包接及靶向诱导技术的应用为企业开发具有自主知识产权的中药靶向新制剂与 新剂型，从本质上实现中药的靶向传递和现代化。 2、蛋白质欧联药物开发 利用抗体对生物靶点的特异性识别特征，CAIDD 技术帮助企业实现蛋白欧 联型靶向药物的快速开发，取得一类新药自主知识产权。 3、一类兽药快速研发 CAIDD 平台提供兽药现代化改良服务，通过 CAIDD 靶向化技术改良现有上 市兽药的靶向功能，提高药物生物利用度，水溶性，消除药物异味，为企业创造 具有自主知识产权的一类新药。 应用前景分析及效益预测： 与传统通过规范化的实验手段进行新药开发筛选相比，CAIDD 技术具有节 约成本与时间的显著优势且筛选效果与传统手段媲美。 合作方式及条件：具体面议 1、 提供新型先导化合物→结合企业在研项目在一定时间内为企业提供具有 自主知识产权的新型先导化合物； 2、 参与筛选先导化合物→利用先导药物数据库为企业提供筛选新型先导化 合物的服务； 3、 企业新产品的靶向开发→利用靶向化技术为企业提供具有自主知识产权 的创新新药 4、 企业现有的靶向化换代→利用 CAIDD 技术提高现有药物的靶向性及生 物利用度快速研制换代产品。
天津大学
2021-04-11
NMT抗新冠病毒药物筛选仪
“NMT界乔布斯”许越先生推荐创新平台
中关村NMT产业联盟推介成员单位创新产品
“全球抗疫，人人有责”
推出背景：
中国的疫情目前已得到有效抑制，但全球的疫情形势依旧严峻。在这种情况下，中国尽全力向世界各国分享抗疫的经验和成果，这充分显示出大国的奉献与担当，同时彰显了为人类命运的共同繁荣而奋斗的精神。
但大家也清醒地认识到，与新冠肺炎的科技斗争才刚刚拉开序幕，未来任重道远，尤其是在研究技术及方法的竞争上更是世界各国竞争的焦点！
作为中国的高新技术企业，中关村NMT联盟的会员单位，旭月（北京）科技有限公司充分响应国家对于生物安全的政策。在短时间内，利用20多年的技术积累，为抗击新型冠状病毒肺炎隆重推出：
《NMT抗新冠病毒药物筛选仪》系列产品！
应对挑战：
1）安全性：NMT是用于研究活体材料的生理环境，其所检测的Na+、H+、K+、Cl-等与细胞能量代谢、细胞凋亡、细胞形态维持等生理过程直接相关。
2）有效性：NMT可实现活体组织层面研究，结果更贴近体内的真实药效结果。
3）耐药性：耐药性的重要机制之一，是病毒改变了其所处的微环境，影响药物发挥作用,而组成微环境的pH（H+）及相关Ca2+信号，正是非损伤微测技术研究对象。
分类及用途：
1）《NMT抗新冠病毒药物筛选仪》（型号：NMT-DSV-100）
基于底层核心NMT技术，以及成熟的技术解决方案，让科研人员可以马上投入相关科研创新工作。
2）《NMT抗新冠病毒药物筛选仪》（型号：NMT-DSV-200）
基于底层核心NMT技术，结合自身科研兴趣，以及其它相关技术参数，在我方技术人员协助下形成技术解决方案，让科研人员建立更具独有创新特色的实验平台。
《NMT抗新冠病毒药物筛选仪》（型号：NMT-DSV-100）
应对挑战：
1）安全性：NMT是用于研究活体材料的生理环境，其所检测的Na+、H+、K+、Cl-等与细胞能量代谢、细胞凋亡、细胞形态维持等生理过程直接相关。
2）有效性：NMT可实现活体组织层面研究，结果更贴近体内的真实药效结果。
3）耐药性：耐药性的重要机制之一，是病毒改变了其所处的微环境，影响药物发挥作用,而组成微环境的pH（H+）及相关Ca2+信号，正是非损伤微测技术研究对象。
用途：
基于底层核心NMT技术，以及成熟的技术解决方案，让科研人员可以马上投入相关科研创新工作。
参数
1.基本功能：
1.1针对抗新冠病毒药物筛选研究设计
1.2活体、原位、非损伤检测
1.3可检测指标：H+、K+、Na+、Ca2+、Cl-、O2、H2O2
2.性能：
2.1自动化操作
2.2长时间实时和动态监测
2.3无需标记
2.4立体3D流速检测
3.软件：
3.1imFluxes智能软件，可直接检测、输出离子分子的浓度与流速
《NMT抗新冠病毒药物筛选仪》（型号：NMT-DSV-200）
应对挑战：
1）安全性：NMT是用于研究活体材料的生理环境，其所检测的Na+、H+、K+、Cl-等与细胞能量代谢、细胞凋亡、细胞形态维持等生理过程直接相关。
2）有效性：NMT可实现活体组织层面研究，结果更贴近体内的真实药效结果。
3）耐药性：耐药性的重要机制之一，是病毒改变了其所处的微环境，影响药物发挥作用,而组成微环境的pH（H+）及相关Ca2+信号，正是非损伤微测技术研究对象。
参数
1.基本功能：
1.1针对抗新冠病毒药物筛选研究和研发设计
1.2活体、原位、非损伤检测
1.3可检测指标：H+、K+、Na+、Ca2+、Cl-、O2、H2O2
1.4可实时监测和记录检测时的环境参数：温度、湿度、大气压、海拔、经纬度
1.5配备新指标拓展功能
2.性能：
2.1自动化操作
2.2长时间实时和动态监测
2.3无需标记
2.4立体3D流速检测
3.软件：
3.1imFluxes智能软件，可直接检测、输出离子分子的浓度与流速，以及检测时的环境参数
旭月（北京）科技有限公司
2021-08-23