本发明公开了一种荧光染料探针。所述荧光染料探针具有式(I)的结构：MGVADLIKKFE SISKEE-GGGGK(R1)-GG-rRrRrRRR 式(I)，其中，MGVADLIKKFESISKEE 为肌动蛋白识别基团的氨基酸序列；GGGGK 为第一连接基团；R1 为荧光染料基团；GG 为第二连接基团；rRrRrRRR 为细胞穿膜肽的氨基酸序列，r 为 D 型精氨酸，R 为 L 型精氨酸。本发明提供的荧光探针染料能够特异性标记到活细胞内源性的肌动蛋白，实现活细胞内源性肌动蛋白荧光成像之后，得到具有更

  非损伤微测技术（Non-invasive Micro-test Technology，NMT）源于美国MBL实验室（54位诺贝尔奖得主的摇篮），由神经学家Lionel F. Jaffe（美国扬格公司创始人之一）于1974年发明，2001年，美国扬格公司正式推出现代NMT。NMT是一种研究活体材料的底层核心技术，研究人员基于NMT能够建立自己独有的Me-Only 研究平台，从而获得极具创新的研究成果。   NMT可在不接触、不损伤样品的情况下，检测分子/离子进出生物活体的流速（流动速率和方向），可测样品种类繁多，小到菌、单细胞、液泡，大到组织、器官、整体都可检测。基于NMT商业化的设备统称为非损伤微测系统。   扬格/旭月的非损伤微测系统包含BIO系列、CONFLUX系列（共聚焦/荧光NMT）、NMT100系列、NMT200系列、NMT100S系列、NMT200S系列、NMT150系列、NMT活体工作站系列、NMT Physiolyzer®系列等，已发展至第七代自动化智能产品。扬格/旭月的NMT系统全部采用从美国扬格（旭月北京）研发中心自主研发的imFluxes智能操作软件，将十余年的NMT应用大数据与设备实现完美结合，并且在产品一体化、自动化、智能化、扩展升级等诸多方面都有大幅提升。   扬格/旭月已取得基于NMT的数十项专利及软件著作权，拥有完善的专利保护体系，所有产品全部通过中关村NMT联盟认证和ISO9001质量体系认证。扬格/旭月所销售的NMT专用耗材，已通过中关村NMT联盟认证，所有耗材是扬格/旭月研发中心结合十余年的经验、摸索并自主研发生产的。NMT专用耗材较传统的通用型耗材保质期更长，性能更稳定、可靠，所有对外销售的耗材全部经过严格的生产、检验流程。   扬格/旭月的NMT研究平台已经帮助国内外科研单位取得近百项各类专利，以及包含Nature、Cell在内的500多篇论文。同时，已销往欧洲的瑞士苏黎世大学（拥有包括爱因斯坦在内10余位诺贝尔奖得主），以及中国科学院、中国林科院、中国农科院、农业部下属的众多科研院所与高校，以及北大、上海交大等知名高校。   美国扬格公司推出新产品荧光非损伤微测系统，该系统非损伤性地同时获取活体样品内外离子分子种类、浓度、流速和运动方向的信息，是生理功能鉴定的直接手段。 测量方式和特点：活体、动态、实时、内外兼测、长时间多维扫描与测量。 所测离子和分子：IAA、O2、H2O2、Ca2+、H+、K+、Na+、Cu2+、Pb2+、Cd2+、Cl-、NH4+、NO3-、Mg2+。 测量材料：整体、器官、组织、细胞层、单细胞、（富集）细胞器。 拥有荧光功能。 产品型号：非损伤微测系统NMT-IE系列（美国原装整机进口或进口原件，国内组装） 参数请来电咨询：82622628 按1 营销中心

产品详细介绍 植物叶绿素荧光成像系统PlantExplorer PlantExplorer系统的成像面积达到20 cm x 20 cm，最快每秒钟可测量1000张叶绿素荧光成像图片，在全球第一次实现对快速荧光诱导曲线O-J-I-P相的成像测量；可以基于单个像素或感兴趣的区域（ROI）来计算荧光参数；可以实现多光谱测量，在测量光合作用之外，获取叶绿素指数、花青素指数、NDVI、红外成像和RGB成像。 利用PlantExplorer测量的荧光成像、叶绿素成像、花青素成像和RGB成像   利用PlantExplorer测量的OJIP曲线 叶绿素a荧光作为光合作用研究的探针，是研究各种逆境胁迫（干旱、高温、低温、营养缺失、污染、病害等）对植物影响的强大工具，亦被广泛用于筛选同一植物品种的不同基因型。叶绿素a荧光不仅能反映光能吸收、激发能传递和光化学反应等光合作用的原初反应过程，而且与电子传递、质子梯度的建立及ATP合成和CO2固定等过程有关。几乎所有光合作用过程的变化均可通过叶绿素a荧光反映出来，而荧光测定技术不需破碎细胞，不伤害生物体，因此通过研究叶绿素a荧光来间接研究光合作用的变化是一种简便、快捷、可靠的方法。针对叶绿素a荧光的测量方法和参数分析方法已经成为光合作用研究的一个重要领域。 在过去的十余年中，针对植物光合作用测量的叶绿素荧光成像技术日趋成熟，并得到了广泛的应用。随着LED技术、CCD技术、通信技术等的不断进步，传统的叶绿素荧光成像也面临着新技术的不断挑战。 来自荷兰瓦赫宁根大学的Henk Jalink教授在数十年叶绿素荧光技术研究的基础上，采用最新的LED技术、CCD技术和通信技术，掀起了对叶绿素荧光成像技术的革命！ Jalink教授设计的叶绿素荧光成像系统，包括标准版PlantExplorer和定制化设计版CropReporter，其中PlantExplorer系统可以： 最快每秒钟测量1000张叶绿素荧光成像图片，实现对快速荧光诱导曲线O-J-I-P相的成像测量（全球唯一！！！）； 基于单个像素或感兴趣的区域（ROI）来计算荧光参数 实现多光谱测量，在测量光合作用之外，获取叶绿素指数、花青素指数、NDVI、红外成像和RGB成像。 针对这些最新的叶绿素荧光技术（包括这里介绍的叶绿素荧光成像系统PlantExplorer和能监测16 m2面积里植物的群体光合作用的CropObserver系统等），Jalink教授创办了PhenoVation公司进行商业化生产，在国际光合作用领域和植物表型领域都引起了巨大的震动。 PlantExplorer的版本 根据是否能进行多光谱测量，以及是采用高速（High Speed, HS）相机还是高清（High Resolution, HR）相机，植物叶绿素荧光成像系统PlantExplorer有四个版本： 版本 名称 功能 多光谱高速版 PlantExplorer Spectral HS 高速测量叶绿素荧光成像、可见光成像、叶绿素成像、花青素成像 多光谱高清版 PlantExplorer Spectral HR 高清测量叶绿素荧光成像、可见光成像、叶绿素成像、花青素成像 PSII高速版 PlantExplorer PSII HS 高速测量叶绿素荧光成像 PSII高清版 PlantExplorer PSII HR 高清测量叶绿素荧光成像 主要应用领域 光合作用机理研究，全叶片和整株植物的光合作用测量 环境胁迫对植物的影响 基因型筛选、突变株筛选 胁迫损伤的早期检测 植物病理学、毒理学、环境科学研究 其它和植物光合作用相关的领域 主要技术参数 相机传感器类型：CCD 相机曝光时间：典型20-1 000 ms 相机分辨率：高速版30万像素；高清版140万像素 Binning：1 x 1到8 x 8 灰阶：14比特或16 384级灰阶 图像采集速度：高速版260帧/秒（307 200像素时）～1 000帧/秒（100 000像素时）；高清版20帧/秒 图像获取时间：单张叶绿素荧光图像5-1 000 ms，高速版诱导曲线测量时800 ms可以获取208-800张图像。 图像格式：16位RAW格式 光谱范围：350～950 nm 镜头类型：8 mm定焦，4 光学滤光片（仅适用于多光谱版）：6种高质量光学干涉滤光片，包括荧光、红光、绿光、蓝光、花青素和近红外滤光片 数据传输方式：Ethernet 叶绿素荧光激发光源：红色LED，光强0-3 000 mmol m-2 s-1 光化光源：红色LED，光强0-1 000 mmol m-2 s-1 多光谱和彩色图像光源：白色LED和近红外LED 成像面积：20 x 20 cm 工作温度：+5～+40℃ 尺寸：50(W) x 61(D) x 100(H) cm 重量：55 kg 供电需求：110-240 V交流电 功耗：测量叶绿素荧光时峰值3 kW，待机时200 W 成像参数： 多光谱高速版：Fo, FJ, FI, Fm, Ft, FJ’, FI’, Ft=5min, Fm’, Fo’, Fv/Fm, FRO, φEO, φRO,  tFM, A, Sm, PIABS, φPSII, NPQ, qN, qP, Rfd, RNIR, R, RAnth, RRed, RGreen, RBlue, Chl. Index, Ant. Index, NDVI 多光谱高清版：Fo, Fm, Ft, Ft=5min, Fm’, Fo’, Fv/Fm, φPSII, NPQ, qN, qP, Rfd, RNIR, R, RAnth, RRed, RGreen, RBlue, Chl. Index, Ant. Index, NDVI PS II高速版：Fo, FJ, FI, Fm, Ft, FJ’, FI’, Ft=5min, Fm’, Fo’, Fv/Fm, FRO, φEO, φRO,  tFM, A, Sm, PIABS, φPSII, NPQ, qN, qP, Rfd PS II高清版：Fo, Fm, Ft, Ft=5min, Fm’, Fo’, Fv/Fm, φPSII, NPQ, qN, qP, Rfd 功能特性 功能特点 多光谱高速版PlantExplorerSpectral HS 多光谱高清版PlantExplorerSpectral HR PSII高速版PlantExplorerPSII HS PSII高清版PlantExplorerPSII HR 无与伦比的高速相机（1000帧/秒）测量快速诱导曲线 ● ○ ● ○ 出色的高清相机（1.4 M pixel）测量叶绿素荧光 ○ ● ○ ● 成像范围20 cm x 20 cm ● ● ● ● 自动调节花盆底座高度，使得植物上部与相机保持恒定距离 ● ● ● ● 饱和脉冲强度达3000 mmol m-2 s-1 ● ● ● ● 光化光强度达1000 mmol m-2 s-1 ● ● ● ● 可进行多光谱测量 ● ● ○ ○ 精确获知叶绿素荧光、叶绿素、花青素和R/G/B图像每个像素的变化 ● ● ○ ○ 可设置进行延时成像测量 ● ● ● ● 嵌入式电脑进行精确的成像、时间控制、光强控制和数据存储l  英特尔双核处理器 8 GB内存 128 GB SSD固定硬盘，Windows 7操作系统 1 TB Hybrid混合硬盘用于数据存储 ● ● ● ● 随机配送27寸全高清显示器 ● ● ● ● 功能强大的控制和分析软件 ● ● ● ● 注：● 代表有，○ 代表无。 主要测量参数   成像参数 参数解释 多光谱高速版 PlantExplorer Spectral HS 多光谱高清版 PlantExplorer Spectral HR PSII高速版 PlantExplorer PSII HS PSII高清版 PlantExplorer PSII HR 由仪器控制软件直接测量出的成像参数 Fo 植物暗适应后当所有反应中心都处于开放态时的初始（最小）荧光成像 ● ● ● ● FJ 植物暗适应后测量JIP诱导曲线（快速荧光诱导曲线）时的J相成像 ● ○ ● ○ FI 植物暗适应后测量JIP诱导曲线（快速荧光诱导曲线）时的I相成像 ● ○ ● ○ Fm 植物暗适应后当所有反应中心都处于关闭状态时的最大荧光成像 ● ● ● ● Ft 植物接受光照一段时间t后的实时荧光成像 ● ● ● ● FJ’ 植物照光后达到J项的荧光成像 ● ○ ● ○ FI’ 植物照光后达到I项的荧光成像 ● ○ ● ○ Ft=5min 植物照光5 min后的荧光成像 ● ● ● ● Fm’ 照光后当所有反应中心都处于关闭状态时的最大荧光成像 ● ● ● ● RNIR 近红外波段的反射光谱成像 ● ● ○ ○ RChl. 叶绿素的反射光谱成像 ● ● ○ ○ RAnth 花青素的反射光谱成像 ● ● ○ ○ RRed 可见光成像的R（红色）通道反射光谱成像 ● ● ○ ○ RGreen 可见光成像的G（绿色）通道反射光谱成像 ● ● ○ ○ RBlue 可见光成像的B（蓝色）通道反射光谱成像 ● ● ○ ○ 由仪器分析软件分析得出的成像参数 Fv/Fm 植物暗适应后的最大光合效率成像 ● ● ● ● tFM 荧光上升达到Fm的时间 ● ● ● ● FRO 植物暗适应后与I项可变荧光相关的参数FRO=(Fm-Fi)/Fm ● ○ ● ○ jEO 植物照光后与I项可变荧光相关的参数ϕEO=(Fm’-FJ’)/Fm’ ● ○ ● ○ jRO 植物照光后与I项可变荧光相关的参数ϕRO=(Fm’-FI’)/Fm’ ● ○ ● ○ A 诱导曲线上部的互补面积 ● ○ ● ○ Sm Fm-Fo的面积归一化参数 ● ○ ● ○ PIABS 光合性能指数 ● ○ ● ○ jPSII 植物照光后的实际光合效率jPSII =Fq’/Fm=(Fm’-Ft)/Fm’ ● ● ● ● NPQ 非光化学淬灭NPQ=(Fm-Fm’)Fm’ ● ● ● ● Rfd 植物活力指数Rfd=(Fm-Ft=5min)/Fm ● ● ● ● qN 非光化学淬灭qN=(Fm-Fm’)/(Fm-Fo’) ● ● ● ● qP 光化学淬灭qP=Fm’-Ft)/(Fm’-Fo’) ● ● ● ● Fo’ 植物照光后当所有反应中心处于开放态时的最小荧光Fo‘=Fo/((Fv/Fm)+(Fo/Fm’)) ● ● ● ● Chl. Index 叶绿素指数，与叶绿素含量相关 ● ● ○ ○ Ant. Index 花青素指数，与花青素含量相关 ● ● ○ ○ NDVI 植被覆盖指数 ● 代表有，○ 代表无。 应用实例 1）强光对不同基因型拟南芥的影响 2）缺磷对不同拟南芥的影响 3）荧光成像揭示肉眼看不到的叶片边缘伤害 4）利用叶绿素荧光成像进行植物病理学研究 5）干旱处理对伽蓝菜的影响   我们能提供的远远不止这些…… 如下，是1 m高的水稻整株侧面成像结果： 此外， 我们的叶绿素荧光成像系统已被成功集成到WPS高通量植物表型平台中，用于高通量植物叶绿素荧光成像（光合作用）测量！   产地：荷兰 请访问 www.phenotrait.com 了解更多详细内容。

据统计，目前规划吹填造地面积达到1200km o吹填土具有含 水率高、孔隙比大、强度低、压缩性高等特点，处于超软状态，人员和施工机 械无法直接进入场地，处理难度极大，迫切需要研发适应大面积超软地基快速处 理新技术。本发明专利技术正是针对饱和吹填超软土加固难题而开发，实现了在 承载力为零的泥上施工、实现了泥上插板、泥上铺膜、泥上布管，采取新型管网 代替砂垫层水平排水系统，改进水平排水滤管，改进排水板和波纹滤管的连接方 法，实现了多项施工工艺的突破，从根本上解决了超软土地基上无法进行传统真 空预压的施工难题，开辟了特殊土地基加固的新途径。主要施工步骤包括铺设 浮桥、改性真空预压以及结合覆水预压技术：（1）在围堤内的淤泥区上铺设浮 桥；（2）在淤泥区上铺设塑料编织布，将其固定于围堤和浮桥上；（3）在塑料 编织布上水平铺设排水支管，塑料排水板缠绕排水支管插入淤泥区的淤泥中； (4)在塑料编织布上水平铺设排水主管，走向与排水支管垂直，排水主管一 端连接真空泵；(5)在排水主管、与排水支管上铺设土工布，在土工布上铺设 真空膜；(6)在真空膜上放置水荷载。

1） 海绵状的完整非对称结构使膜丝具有卓越的机械性能，延长了膜组件的使用寿命；2） 互穿的网络化支撑层孔隙充分降低了流体的透过阻力，膜通量提高了30～50%，膜丝的拉伸强度从2.5 MPa提高到4.5MPa。同时膜丝表面孔径分布均一，保证了膜的过滤精度；3） 制备过程中引入嵌段共聚物使膜具有极好的亲水性及优异的抗污染性能；4） 聚偏氟乙烯(PVDF)膜材料具有优异的化学稳定性，可耐受5000ppm的游离氯浓度，适用的pH范围广，不易受到酸碱等化学品的腐蚀。

由于超颖表面具有在极短距离内，以亚波长分辨率对出射光的波前进行任意调控的能力，使得它有望成为传统光学元件的替代品。超颖表面体积小、重量轻、具有丰富设计自由度的特点能够大大简化传统光场调控装置的体积以及复杂度。近些年来，项目组在超颖表面的光束整形与偏振调控领域做出了许多有意义的工作。通过将达曼光栅原理与超颖表面相结合实现了三维涡旋阵列以及贝塞尔光束阵列的产生。利用相变材料、Ω形天线以及介质纳米柱结构实现了对出射光束偏振态的调控，并将其应用于矢量光束的产生之中。同时，基于超颖表面对出射光的复振幅调制实现了近场表面等离激元的操控以及远场衍射级次的选择性激发。 基于光学超颖表面的光束整形与偏振调控技术具有体积小、重量轻的优点，能够解决传统光场调控装置体积较大、复杂度较高的缺点。同时，不同种类超颖原子所提供的丰富设计自由度以及多种波前调控工作机理，为超颖表面对出射光的振幅、相位、偏振、频率以及多物理量的灵活调控提供了保障，丰富了实现光场调控的手段。该技术有望在激光加工、光通信、粒子捕获，超分辨成像、信息存储以及光学防伪和加密等应用之中。

柿叶中富含维生素C（Vc）、多酚、氨基酸等多种生理活性成分，具有抗菌消炎、抗氧化、预防贫血、减肥美容等多种功效。我国柿资源丰富，主要食用果实，柿叶一部分加工成柿叶茶代用茶。 该成果的目的在于克服现有技术的缺陷，根据柿叶Vc含量的累积和化学变化特性，采用新的制作方法，制作一种高Vc超微柿叶茶粉，使其达到富含维生素C、汤色黄绿、滋味醇和，口感较好的品质要求。该成果制作的超微柿叶茶粉外形为粉状，富含Vc，Vc含量可以达到30-40 mg/g，不仅可以单独冲泡饮用，而且还能作为面包、蛋糕等食品添加辅料，提高食品中Vc含量，满足消费者健康需求。 柿叶是柿树( ( Diospyros kaki L.f.) 的叶子，柿树在我国广泛栽培，云南、广西、湖北、江苏、浙江、河南、河北、陕西等地都有分布。全国柿树分布面积近100万公顷。按亩生产1kg超微粉500元计，亩增收500元，100万公顷可增收增收70亿元，不包括添加柿超微粉产品带来的附加值。 成果完成时间：2015年12月

主要功能和应用领域： 本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。 特色及先进性： 1）复杂背景环境下的自动识别。采用自适应双闭值分割算法进行粗分割，提取出ROI区域中的单个细胞或细胞群作为分析目标，细胞图像的精细分割将在每个ROI区域里完成，极大地减少了数据运算量。 2）针对形态各异和边缘模糊图像的精准分割。针对有型成分的显微生物图像特点，去除边界拓扑结构复杂、细胞各组成区域内灰度不均匀以及成像易受噪声干扰等因素的影响，基于Chan一Vese模型，提出几何活动轮廓模型方法，使用几个独立的水平集进行有型成分图像的分割，与传统分割方法对比准确率提升30%。 3）针对种类繁多的神经网络集成识别。基于普通神经网络泛化能力不高的问题，提出利用有限个神经网络进行集成并将其结果进行合成，显著的提高整个分类学习器的泛化能力，提高了整个系统的识别能力。 4）采用重叠分离算法精准分类。有型成分分离、细胞个数的准确读取决定了整个系统的精准程度。通过寻找到合适的分离点并构建分离线，实现重叠区域的快速合理分离，从而将粘连、重叠的细胞分离开来，并进行准确计数。 技术指标： 有型成分 漏检率 误检率 白细胞 5% 15% 脓球 20% 30% 吞噬细胞 20% 30% 红细胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登结晶 10% 10% 寄生虫 5% 15% 脂肪球 10% 15% 单张图片检测时间：＜0.5 s 关键问题和实施效果 现今国内大多数医院和研究单位对生物细胞或微生物病菌等检测还是采用人工处理的方式，即将样品制成涂片，在显微镜下观察并根据大小、形状等特征进行分类计数以得到数据结果，医务人员再通过这些数据结果凭借自身的知识和经验诊断病症或得出研究数据。该技术能够实现样本显微镜检有型成分的自动识别，满足了临床开展常规及特殊检测需要，使得生物检测在自动化、无异味、无危险性的情况下进行，提高了检测效率，改善工作环境，保护工作人员，降低检测成本和检测时间，提高在国际市场的竞争力，有利于医疗检测行业的智能化发展。该技术可识别的部分生物细胞图像如下图所示。 红细胞 白细胞 霉菌 虫卵

本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。