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【招标公告】河南大学采购扫描探针显微镜、热常数分析仪项目(2021-06)项目公开招标公告
河南大学采购扫描探针显微镜、热常数分析仪项目(2021-06)项目
河南大学 2021-04-19
东南大学能源与环境学院热重-差示扫描量热同步热分析仪采购公开招标公告
东南大学能源与环境学院热重-差示扫描量热同步热分析仪采购招标项目的潜在投标人应在东南大学采购中心网(https://dnzb.seu.edu.cn/)获取招标文件,并于2022年06月16日09点30分(北京时间)前递交投标文件。
东南大学 2022-05-27
人类细胞图谱
跨越胚胎和成年两个时期、涵盖八大系统、建立70多万个单细胞的转录组数据库、鉴定人体100余种细胞大类和800余种细胞亚类……世界首个人类细胞图谱在浙大绘制成功了。北京时间2020年3月26日,国际顶级期刊《自然》在线刊登了浙江大学医学院郭国骥教授团队的这项最新研究成果。 细胞是生命的基本单位。在过去的数百年时间里,科学家主要利用显微镜和流式分析等技术,依靠若干表型特征对自然界里不同物种的细胞进行分类和鉴定。这些表型特征的选取往往引入了较多的人为主观性。而单细胞测序技术的出现对这一传统的细胞认知体系带来了革命性的变化。 此前,郭国骥团队自主研发了Microwell-seq高通量单细胞分析平台,并于2018年在国际顶级期刊《细胞》上发表了世界首个小鼠细胞图谱。此后,郭国骥团队一直在这个领域精耕细作,并与浙江大学医学院几家附属医院的张丹团队、王伟林团队、陈江华团队、梁廷波团队和黄河团队等保持紧密合作,时隔两年,再出重量级成果。一张单细胞水平的人类细胞图谱 团队对60种人体组织样品和7种细胞培养样品进行了Microwell-seq高通量单细胞测序分析,系统性地绘制了跨越胚胎和成年两个时期、涵盖八大系统的人类细胞图谱。 郭国骥介绍说,Microwell-seq具有成本低廉、双细胞污染率低和细胞普适性广等优势,由此团队建立了70多万个单细胞的转录组数据库,鉴定了人体100余种细胞大类和800余种细胞亚类。同时,团队开发了scHCL单细胞比对系统用于人体细胞类型的识别,并搭建了人类细胞蓝图网站。 “这项工作概括地说就是人体细胞数字化。我们能用数字矩阵描述每一个细胞的特征,并对它们进行系统性的分类。我们定义了许多之前未知的细胞种类,还发现了一些特殊的表达模式。” 通过这张图谱,团队发现,多种成人的上皮、内皮和基质细胞在组织中似乎扮演着免疫细胞的角色。“趋化因子阳性上皮细胞、抗原呈递阳性内皮细胞和白介素阳性成纤维细胞广泛地分布在成体的各种组织器官之中,并在分类上独立于传统的上皮、内皮、基质和免疫细胞。这些非专职的免疫细胞也在兼职干着免疫的活。我们认为成年人非免疫细胞的广泛免疫激活是人体区域免疫的一种重要调节机制。” 此外,通过跨时期、跨组织和跨物种的细胞图谱分析,团队揭示了一个普适性的哺乳动物细胞命运决定机制:干细胞和祖细胞的转录状态混杂且随机,而分化和成熟细胞的转录状态就变得分明且稳定,也就是说,细胞分化经历了一个从混乱到有序的发展过程。 该研究首次从单细胞水平上全面分析了胚胎和成年时期的人体细胞种类,研究数据将成为探索细胞命运决定机制的资源宝库,研究方法将对人体正常与疾病细胞状态的鉴定带来深远影响。在未来,临床医生就可能通过参照正常的细胞状态来鉴别异常的细胞状态和起源。 论文的第一作者包括浙江大学医学院韩晓平副教授(并列通讯)、17级硕士生周子茗、19级博士生费丽江、17级直博生孙慧宇、18级博士生汪仁英、16级直博生陈瑶、博士后陈海德和王晶晶。论文最后通讯作者为浙江大学医学院郭国骥教授。项目获得了国家自然科学基金和科技部干细胞与转化医学重点专项的支持。
浙江大学 2021-04-10
植物细胞模型
宁波浪力仪器有限公司(余姚市朗海科教仪器厂) 2021-08-23
免疫细胞存储
山东翰康生物科技有限公司 2021-09-01
南京农业大学园艺学院氮素连续流动分析仪及样品制备系统等采购项目招标公告
南京农业大学园艺学院氮素连续流动分析仪及样品制备系统等采购项目招标
南京农业大学 2022-06-02
AI多模态情绪分析系统
AI多模态情绪分析系统,是人工智能与心理学、计算机视觉、听觉感知等学科深度融合的前沿方向。它不再局限于传统的问卷答题,而是像一位敏锐的观察者,通过分析你的面部微表情、语音语调、肢体语言,甚至生理信号,来实时、客观地"读懂"你的情绪状态。这种技术正在心理健康、教育、人机交互等领域开启全新的可能性。 这套系统的核心在于"多模态"和"融合"。它模拟了人类如何综合视觉、听觉信息来理解对方情绪的过程。 多源数据采集:系统通过摄像头、麦克风等设备,同步采集个体的面部视频、语音音频,甚至可接入可穿戴设备获取心率等生理信号。 单模态特征提取:针对每种数据,用不同的AI模型提取情感特征。 视觉:分析面部肌肉运动(如嘴角上扬、眉毛紧蹙)、头部姿势、眼神等。先进的技术甚至能捕捉难以伪装的微表情(持续仅1/25至1/5秒),或通过分析面部血流图谱(rPPG)来感知生理唤醒水平。 听觉:提取语调、语速、音高、能量(MFCC梅尔频率倒谱系数)等声学特征,判断声音中的情绪色彩。 文本/语义:如果涉及对话,系统还会分析说话内容的语义,理解话语背后的真实意图和情感倾向。 多模态融合与情感解码:这是最关键的一步。系统通过复杂的深度学习算法(如Transformer、自监督多任务学习框架等),将来自不同模态的特征信息进行时空对齐和深度融合。例如,一句愤怒的"我没事",配上闪躲的眼神和紧绷的嘴角,才会被准确识别为"掩饰性的愤怒",而非字面意思的"没事"。  
湖南可心教育科技有限公司 2026-03-20
动物细胞模型
青华科教仪器有限公司 2021-08-23
表皮细胞装片
宁波华茂文教股份有限公司 2021-08-23
植物细胞有丝分裂
宁波华茂文教股份有限公司 2021-08-23
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