基于机器视觉和生物散斑的水果自动分级装置，包括机架和上料机构；机架有输送带，输送带上有上料工位视觉检测工位和筛选工位和果杯，输送带有与果杯对位的通孔；上料工位有上料缓冲件和上料缓冲件支架，输送带每步进一步，上料缓冲件对准一个空的果杯；视觉检测工位具有视觉检测箱，输送带穿过视觉检测箱；视觉检测箱内有平面镜组，第一相机，光源，第二相机和激光发射器；筛选工位与出料通道连通，筛选工位包括筛选电机和分拣拨板；每个出料通道对应一个水果品级，分拣拨板使与被测水果的品级相同的出料通道的入口开启，其余出料通道的入口关闭。本发明具有能够从多个角度对水果的整体品质进行评价，且采集的图像清晰，分析准确性高的优点。

化学学院欧阳钢锋教授团队揭示封装模式是如何影响酶@MOFs的生物功能，并提供一种新的策略可制备具有高生物活性的酶@MOFs材料。研究人员以6种工业用途广泛的酶为模型（括葡萄糖氧化酶(GOx)、细胞色素C (Cyt C)、辣根过氧化物酶(HRP)、过氧化氢酶(CAT)、尿酸氧化酶(UOx)和乙醇脱氢酶(ADH)），研究了它们原位封装于ZIF-8空腔后的活性转化。研究结果发现部分酶可保持较高的生物活性，但另一部分酶活性则严重下降甚至完全失活。接着，研究人员通用过系统的表征手段发现酶的活性转化与其封装模式密切相关：1）在基于酶诱导ZIF-8成核驱动的快速封装模式中，得到的酶@ZIF-8保持较高的生物活性；2）在ZIF-8自然成核的共沉淀缓慢封装模式中（此过程中酶不参与ZIF-8成核），由于过量配体（2-甲基咪唑）的去折叠效应和竞争配位，得到的酶@ZIF-8趋向于失活（图1A）。有趣的是，这两种封装模式与酶的表面电荷性质有关。研究人员通过酶表面氨基酸残基的化学修饰调节酶的表面电荷，可实现酶@ZIF-8封装方式的有效调控，进而改善酶@MOFs的生物活性。接着，研究人员探讨了改善后的酶@MOFs（Cyt C-A@ZIF-8和HRP-A@ZIF-8）在生物传感领域的应用。我们首先可以利用Cyt C-A@ZIF-8和HRP-A@ZIF-8对H2O2进行可视化传感。谷胱甘肽(GSH)是一种生物硫醇，与糖尿病、肝病、白内障、阿尔茨海默病和帕金森病等多种病症相关。H2O2可氧化GSH进而影响酶@MOFs的H2O2传感性能(图1B)。鉴于这一原理，我们建立了一种GSH的可视化酶@MOFs传感平台，并具有较高的检测灵敏度和较宽的线性范围（图1C）。与单酶催化相比，多酶催化级联反应是生物体内一类重要的化学转化过程，在生物信号转导和代谢途径中起着关键作用。研究人员将多种酶（GOx和HRP）共封装于MOFs（简称ECMN，图1D），模拟细胞内级联催化过程；同时，可以通过调控酶的封装模式，提高ECMN的级联催化性能（图1E），并实现葡萄糖的高灵敏、可视化检测 此外，研究团队从封装策略及应用两方面总结了酶@MOFs的最新研究进展：重点介绍了MOFs孔径结构和酶生物界面与金属离子的相互作用对酶封装效率的影响及影响酶活性转化的关键因素；并展示了酶@MOFs在生物传感、催化和纳米催化治疗等领域的前沿应用。

我国的能源和优质蛋白质都越来越依赖于进口，另一方面，大量的转基因棉籽没有得到充分利用。我校拥有自主知识产权的新技术可以联产生物柴油和无毒棉籽蛋白等产品。棉花是我国最重要的经

通过分析全球尺度的自然草地调查数据（Herbaceous Diversity Network），发现“多样性-生产力”之间存在多种关系形式，不相关是主要关系形式，其次才是负相关和正相关，这与人工草地控制试验的研究结果差别很大。研究同时发现，“多样性—生产力”关系会随着环境条件呈现出规律性的变化：在低产环境下以正相关为主要形式，中产环境下以不相关为主，而在高产环境下更容易表现为负相关。进一步分析发现，在全球尺度上，生物多样性的作用不是提高生产力，而是稳定生产力。该项研究不仅统一了“多样性—生产力”之间的各种矛盾关系，还将“多样性—生产力—稳定性”关系有机地联系起来，认为这是同一个生态学过程的不同表现形式。

该项工作在黑磷表面包裹一层仿生的聚多巴胺膜（Polydopamine, PDA），形成一种“纳米胶囊”结构。聚多巴胺具有良好的生物相容性，可以有效隔离氧气或水与黑磷纳米片的接触，从而提高其稳定性。此外，聚多巴胺自身具有良好的光热效应，因此聚多巴胺的包覆可以进一步增强黑磷药物载体系统的光热效应。在此基础上，科研人员将小干扰RNA（siRNA）和广谱性抗癌药物多柔比星（DOX）负载到了“纳米胶囊”内部，并在聚多巴胺表面修饰上了靶向基团核酸适配体（Aptamer, Apt），制备了一种集化疗、基因治疗和光热治疗于一体的多功能靶向纳米载药平台。目前，该研究在动物体内实验上取得突破，并在乳腺癌模型的裸鼠身上取得了良好的肿瘤治疗效果。       该研究克服了黑磷做为载药平台性质不稳定的缺点，并且增强了其光热效应，同时具有良好的生物相容性，在癌症的多模式综合治疗方面具有潜在应用前景。

    sPR(表面等离子共振)生物传感技术是近年来迅速发展起来的用于分析生物分子相互作用的一项技术。这种检测手段与传统方法比较,具有样品不需要纯化、标记,并且可以实时、动态、高灵敏检测等优点,因此SPR传感器在很多领域具有广阔的应用前景,如疫苗研制、疾病诊断、疾病治疗、药物靶标、药物开发、基因测序、案件侦破、环境检测、食品安检以及兴奋剂检测等。本项目的目的是研制一种基于SPR技术的光机电一体化系统。    技术原理:    SPR生物传感系统利用光在全反射时入射光与金属表面的等离子发生共振的原理探测生物分子之间是否发生相互作用以及结合的动力学参数,是生物学、化学、物理学等多个学科有机结合的产物。    工艺流程    传感器制作、敏感膜制备、光学子系统构建、测试子系统构建、分析软件开发。    主要技术性能指标:    系统灵敏度为9681度/RIU,分辨率为3.59×104RIU,可检测DNA分子相互作用引起的折射率变化范围为1.00~143RIU    技术水平及用途    所开发的试验系统已经达到了国际先进水平,2004年通过省级技术鉴定。申请专利两项:1.专利(申请)号:2004100940901:2专利(授权)号:2L2004200562763产品化后,可以用于疫苗研制、疾病诊断、疾病治疗、药物靶标、药物开发、基因测序案件侦破、环境检测、食品安检以及兴奋剂检测等。

课题确定了具有我国资源优势的封闭群内江猪为异种骨供体，初步摸清楚了猪骨异种抗原的分布规律，探讨了酶消化和超声等技术手段在脱异种抗原方面的优缺点，从体内和体外等途径比较上述方法处理后的猪源异种骨理化特性和成骨活性，为下一步实验研究积累了关键数据。

超声造影剂（USCA）是用于增强超声强度、提高超声诊断正确性、精确度和灵敏度的一种媒质。USCA是临床超声检查的消耗品，在国内各大医院进口高档超声设备的同时，也需要相当数量的高质量造影剂。因此，研制能批量生产、合适剂型、消毒灭菌的USCA是一项迫切而极具经济效益的项目。现阶段国内使用的USCA基本上依赖进口，价格昂贵。 合成生物降解高分子材料制作的USCA具有粒径更理想（3～5μm），粒径分布更集中（粒径大于8μm的粒子小于8%）、体内稳定性高、抗压力性能好、反声源性高等优点，而且还

微马达是一种自驱动的微纳米机器人，具有优良的运动性能和精准导航的性能，在生物医学领域具有广阔的潜在应用前景，然而目前国内外均尚无市场化的微马达产品。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 血管支架植入是治疗心血管疾病的有效干预手段，但现有技术中，传统材料制备得到的血管支架存在生物相容性不足、需要手动导丝引入额外的形状扩张装置等问题，而且，为了确保植入的准确性，需要采用高侵入的介入方法，容易造成血管再狭窄和动脉损伤，从而降低了治疗的有效性。因此，需要研发一类能有效克服现有问题，能实现低侵入、高精准治疗的新型血管支架系统，以拓宽微马达在生物医学领域中的应用。 开发的磁性螺旋形形状记忆微马达血管支架，可以模拟细菌鞭毛的高效运动，无线旋转磁场下旋转并转化为平移运动，实现磁性微马达血管支架在血管内的精确无线三维导航。配合磁驱动马达的运动性能，控制血管支架在体内运动到达目标位置，微马达支架具有形状记忆功能，以对机体无害的无线超声触发形状恢复，可以撑开狭窄血管。整体设计可以简化支架植入流程，并且螺旋形的设计可以适应旋动流现象，使植入位点的血管壁切应力得到维持，抑制支架植入内膜增生不良反应的发生，降低侵入性和植入风险，并有望实现完全远程智能操控支架植入。

一、所属领域 人工智能，精密自动化，生物分析与检测，环境微生物检测，工业微生物检测，细胞组织分析检测。 二、项目介绍 1. 痛点问题 微生物的识别、计数和定性分析一直是食品、医药和生物行业的重要一环。传统的人工检测方式劳动强度比较大，且检测主观性强，标准难以统一，计数和检测结果不准确；在对环境的微生物监测中，人工方法只能做到抽样检测，无法做到持续性检测。 近两年行业巨头们（如GE，安捷伦，赛默飞等）开始推出图像识别技术的微生物检测设备，其结果来自直观影像，分辨率高，操作难度低。但是这些设备目前采用的光学显微镜倍数都在800倍以下，只能进行计数，如果要完成相关定性分析，需要在800倍以上的放大倍数获得单细胞微生物的清晰图像（如酵母菌，大肠杆菌）。但800倍放大倍数对应的有效视场只有200微米*200微米，对计数和活性统计分析又不具备足够的采样数量。目前国内外设备均没有解决好这个问题，对微生物进行定性分析的准确率低，无法满足市场需求。 2. 解决方案 本项目针对微生物和细胞活体检测中缺乏有效参照物的技术难点，根据显微扫描设备的结构，将全景化视域重构技术和微米级电机结合，解决了镜头大幅平移过程中的自动对焦难题和微生物溶液动态环境中的影像拼接难题，在保证1000倍放大的基础上，获得的有效视场增加到10毫米*10毫米的范围；再通过自动化图像采集和拼接，得到完整的微生物图像；然后结合传统的图像分割以及深度学习图像识别的优势，小样本高精度动态完成微生物的类型识别，计数，活性，死亡率，出芽率等定量定性分析。 3. 竞争优势分析 与国内外的主流检测设备对比，本项目技术优势主要体现在： 1）独创的微生物影像全景化视域重构技术，实现0.5微米的分辨率和20*25毫米的超大视角； 2） 解决微生物影像领域小样本智能识别和智能检测的难题； 3） 检测目标、检测内容、检测流程和逻辑可通过自然语言定制，提高设备功能通用性； 4）计数准确率超过人工计数，准确率超过国内细胞计数仪器一个数量级； 5）第一台按照国家微生物计数检测标准开发研制的微生物计数仪。 本项目的第一代产品样机与国内外同类产品对比，主要性能优势和技术优势如下： 在食品行业，本项目获得了青岛啤酒北京密云分厂的啤酒原液和相关酵母菌种，针对生产用酵母菌采集了大量实拍图像数据，优化后的酵母菌计数和出芽率算法识别率均在95%以上。 4. 发展规划 按照三步走的方式来设定发展规划： 1）基于全景化视域重构技术，构建第一代检测仪器，首先进入门槛最低的食品微生物检测市场，对啤酒和发酵乳企业提供酵母菌检测计数技术和设备； 2） 利用已有技术积累，进入环境微生物检测和高校实验室市场； 3）最后以食品和环境检测市场为根据地，进入门槛最高的生物医药检测市场，提供微生物检测和组织检测的相关设备。 5. 知识产权情况 已申请3项专利。 三、合作需求 1）寻求500-800万元天使投资； 2）寻找高校研究所，食品工业和环境检测领域的客户、渠道伙伴； 3）寻找生物医药，医学临床领域的客户、渠道伙伴和产品测试环境。 四、团队介绍 科研团队： 1）周悦芝 博士 清华大学计算机系研究员，项目负责人，在边缘计算和深度学习等领域有丰富的开发经验和杰出的研究成果，在面向医学影像的AI图像分析方面曾发表多篇论文，申请或获得多项国家发明专利。 2）黄权伟 清华大学计算机系硕士，负责图像分割及细胞识别等相关算法研发。 3）梁志伟 清华大学计算机系硕士，负责深度学习算法加速研究和实现。 五、联系方式 E-mail：ott@tsinghua.edu.cn 成果编号：20230055