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姜黄素在制备用于防治由植物病原菌引起的植物病害的杀菌剂中的用途
本发明提供了姜黄素在制备用于防治由植物病原菌引起的植物病害的杀菌剂中的用途,本发明通过室内毒力测定,证明了姜黄素对植物病原真菌具有良好的抑制活性。姜黄素作为杀菌剂,具有高效和低毒的优点,适合于植物病害化学防治的要求。目前大量杀菌剂的使用,导致病原菌的抗药性增强,而且传统的杀菌剂对环境污染大、残留高,直接威胁着人类的食品安全。而姜黄素是一种可降解、无污染、对环境友好的小分子化合物,并且其抗药性差、对非靶标生物及人畜安全,能够保证农产品及果蔬的高品质,符合可持续发展的要求,其研究和市场应用前景广阔。
青岛农业大学 2021-04-13
丁酸钠在制备用于防治由植物病原菌引起的植物病害的杀菌剂中的用途
本发明公开了丁酸钠在制备用于防治由植物病原菌引起的植物病害的杀菌剂中的用途,丁酸钠作为一种新型的、绿色的、对环境友好的小分子化合物,污染少、可降解,并且具有毒性低、抗药性差,对非靶标生物及人畜安全等优点,本发明通过实验证明丁酸钠可以用于防治半知菌亚门真菌与子囊菌亚门真菌等植物病原真菌,可以用于抑制多种植物病原真菌,抑菌范围广泛,而且具有较高的杀菌率,毒性低,能够保证农产品及果蔬的高品质,符合可持续发展的要求,其研究和应用前景广阔。
青岛农业大学 2021-04-13
新型冠状病毒化学发光免疫检测试剂盒
日前,重庆医科大学联合博奥赛斯生物科技有限公司成功研发出了新型冠状病毒(2019-nCoV)化学发光免疫检测试剂盒。 新型冠状病毒肺炎疫情爆发后,重庆医科大学承担了重庆市抗新型冠状病毒重点应急攻关“2019-nCoV免疫诊断试剂盒”研究项目。该项目由中华医学会微生物学与免疫学分会主任委员、重庆医科大学感染性疾病分子生物学教育部重点实验室执行主任黄爱龙教授领衔,依托重庆医科大学感染性疾病分子生物学教育部实验室(国家卫生部生物安全应急网络实验室)和博奥赛斯生物科技有限公司联合成立“疫情防控应急科技攻关小组”,开展攻关研发。经数十名科技人员夜以继日,奋力攻坚,成功开发出了新型冠状病毒(2019-nCoV)化学发光免疫检测试剂盒。该试剂盒具有检测快速、高通量和低成本的特点,可用于新型冠状病毒感染肺炎的早期诊断、流行病学筛查和临床转归预测。新型冠状病毒(2019-nCoV)化学发光免疫检测试剂盒的200例临床验证,由重庆医科大学附属永川医院、重庆三峡中心医院和重庆市公共卫生医疗救治中心(均为重庆市指定的重症定点医疗救治医院)合作完成。
重庆医科大学 2021-04-10
模拟酶催化增强的纳米金暗场免疫组化新方法
纳米金由于具有独特的光学性质和表面生物分子偶联能力以及新发现的模拟酶功能,而在生物医学检测中有重要的应用价值。将特异性抗体偶联在金纳米颗粒上构建纳米探针,可以特异地标记肿瘤细胞,一方面可以利用其模拟酶特性进行显色和显微镜读片,用来有效替代传统的天然酶标记显色技术;另一方面,可以利用纳米金暗场成像的功能,通过暗场显微镜读片,从而省略了酶底物显色的步骤和成本,同时可以突破前一种技术只能定性判读的局限性,实现基于暗场光散射图像分析的定量检测,使得定量免疫组化检测成为可能。经过多年研发与攻关,我们已经成功实现针对恶性淋巴瘤的特异标记及双模式检测(模拟酶明场显色和暗场成像)技术建立,实现针对临床乳腺癌Her2检测的模拟酶增强暗场免疫组化定量判读,建立了定量判读图像分析软件,完成临床病例检测120例,检测灵敏性优于95%,特异性优于90%,对推动临床定量免疫组化技术及实现更精准的病理诊断具有重要意义。
东南大学 2021-04-10
SFTSV(发热伴血小板综合征)免疫检测试剂盒
"在研究过程中发现,针对GN包膜蛋白的抗体能阻止SFTSV感染细胞,具有中和活性。故推测,检测针对GN抗体的ELISA试剂盒将能显示体内保护抗体的水平,能更好的辅助临床诊断和治疗SFTSV病毒感染。 本项目从GN蛋白中截取一段,利用双抗原夹心法构建了SFTS(发热伴血小板减少综合征)免疫检测试剂盒。 该试剂盒用来检测患者血液样品中GN抗体情况,并观察患者的病程发展情况。 本免疫诊断试剂盒实验结果显示,检测结果与患者的生死密切相关,检测结果为阳性的SFTS感染者全部存活,而67%的阴性SFTS感染者出现死亡。因此本免疫检测试剂盒将会在辅助临床诊断和治疗SFTSV病毒感染中拥有很好的参考价值。"
南京大学 2021-04-10
模拟酶催化增强的纳米金暗场免疫组化新方法
纳米金由于具有独特的光学性质和表面生物分子偶联能力以及新发现的模拟酶功能,而在生物医学检测中有重要的应用价值。将特异性抗体偶联在金纳米颗粒上构建纳米探针,可以特异地标记肿瘤细胞,一方面可以利用其模拟酶特性进行显色和显微镜读片,用来有效替代传统的天然酶标记显色技术;另一方面,可以利用纳米金暗场成像的功能,通过暗场显微镜读片,从而省略了酶底物显色的步骤和成本,同时可以突破前一种技术只能定性判读的局限性,实现基于暗场光散射图像分析的定量检测,使得定量免疫组化检测成为可能。经过多年研发与攻关,我们已经成功实现针对恶性淋巴瘤的特异标记及双模式检测(模拟酶明场显色和暗场成像)技术建立,实现针对临床乳腺癌Her2检测的模拟酶增强暗场免疫组化定量判读,建立了定量判读图像分析软件,完成临床病例检测120例,检测灵敏性优于95%,特异性优于90%,对推动临床定量免疫组化技术及实现更精准的病理诊断具有重要意义。
东南大学 2021-04-13
腺病毒载体表达西妥昔单抗基因用于肿瘤免疫治疗
已有样品/n成功将全长的西妥昔单抗基因分别克隆至腺病毒载体AdC68和Hu5,构建重组腺病毒AdC68-CEb和Hu5-CEb,通过WesternBlot4证明成功表达了西妥昔单抗;我们进一步通过夹心ELISA对表达的西妥昔单抗进行了定量,产量分别为639g/L和522g/L;同时,我们通过间接免疫荧光证明了所表达的西妥昔单抗与EGFR结合的特异性;并通过MTT实验证明了AdC68-CEb和Hu5-CEb显著抑制结直肠癌细胞的生长,而对正常细胞没有抑制作用;动物实验显示,用AdC68-CEb和Hu5
中国科学院大学 2021-01-12
SFTSV(发热伴血小板综合征)免疫检测试剂盒
发热伴血小板减少综合征(Severe fever with thrombocytopenia syndrome, SFTS)是一种由新型布尼亚病毒(Severe fever with thrombocytopenia syndrome virus, SFTSV)引起的急性传染病。在研究过程中发现,针对GN包膜蛋白的抗体能阻止SFTSV感染细胞,具有中和活性。故推测,检测针对GN抗体的ELISA试剂盒将能显示体内保护抗体的水平,能更好的辅助临床诊断和治疗SFTSV病毒感染。本项目从GN
南京大学 2021-04-14
非常规平面信号交叉口优化控制技术
非常规交叉口的通行模式是在交叉口上游设置预信号,组织左转和直行车流交替使用进口道来提高通行能力,是一种对策交叉口拥堵的新思路。其虽已在我国数个城市有过实际应用案例,但多由于缺乏坚实的理论和技术支撑而不得不以失败告终。本团队将基于自身既有的非常规交叉口理论研究成果,构建非常规交叉口的失效概率模型,建立预防死锁、动态启用和动态控制的机制与优化方法;此外,基于驾驶行为和选择偏好研究,设计综合考虑驾驶员适应性和车道排队均衡的动静态交通语言系统。本项目研究前期已经发表8篇相关论文,取得1项国家发明专利和1项软件著作权,在此基础上将通过与优秀的企业、单位合作,以面向应用为目的,一方面继续深化成果的科学性和实用性,另一方面,实现成果的推广应用,为研究机构,交通规划、设计和管理领域提供新的技术支撑,为预防和缓解交通拥堵提供有效的应用系统,解决实际交通问题的同时,服务于整体交通系统品质的提升。 在资源、环境等多约束下,相对于道路拓宽等传统手段,非常规交叉口方案是更具可持续性、更有前景的交通拥挤对策手段。本项目研究成果既能够为是否选择非常规交叉口通行模式提供理论支持,也能为非常规交叉口的优化设计提供技术支撑,因而成果可以广泛地应用于城市道路交通设计和拥挤管理之中。研究成果还可以为起草考虑非常规交叉口通行模式的交叉口规划设计规范,为缓解交通阻塞,提高交通系统的稳定性与可靠性提供理论基础和技术支持。进一步,设计的软件可以直接应用于非常规交叉信号设计方案的制定。最后,在此基础上形成的交叉口交通流分析、实验和优化技术,对于研究复杂交通系统问题具有广泛的应用效果。  图1 非常规交叉口通行模式示意图    A: 预信号控制                           B: 主信号控制图2 上海共和新路临沂路非常规交叉口   本研究的内容是交通工程领域里出现的新问题,以非常规交叉口的适应条件和优化方法为重点,以预防和缓解交通拥挤、提高通行能力和节能减排等应用为理论研究的导向。项目研究所转化的成果具有可观的经济、社会效益,主要包括: 1)成果可服务于研究机构:促进对交叉口新型通行模式的探索及其适应性分析、优化设计理论与方法的研究及应用; 2)成果可服务于交通规划、设计和管理领域:成果将为非常规交叉口的规划设计规范奠定基础;为非常规交叉口交通设计、管理实践提供新的技术支持,并在交通拥挤管理的实践中发挥重要作用; 3)成果可服务于系统开发与咨询机构:为基于新模式的交通控制、交通设计咨询和辅助系统开发提供技术指引。
同济大学 2021-04-11
基于卷积神经网络的干扰信号识别方法
本发明属于无线通信技术领域,具体涉及一种基于卷积神经网络的干扰信号识别方法。本发明的方法主要包括构建卷积神经网络;对接收到的干扰信号做预处理,将其作为卷积神经网络的输入样本;根据待识别信号的类别,将信号样本及其对应的类别构建为训练集,利用构建的训练集训练构建的卷积神经网络;根据训练的卷积神经网络,对每个预处理后的信号样本进行识别,获得未知信号的所属类别。
电子科技大学 2021-04-10
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