微晶防眩防眩嵌入式教室灯 项目 星奥全护眼LED教室灯 国家标准GB7793-2010 功率36w 参数 中小学学校教室采光和照明卫生标准 教室照度（E） 417LX 优于国标 ≥300LX 教室照度均匀度（Uo） 0.8 专业照明设计 ≥0.7 黑白照度（E） 639.3LX 优于国标 ≥500LX 黑板照度均匀度（Uo） 0.81 专业照明设计 ≥0.8 眩光（UGR） 15.9 无眩光危害 ＜19 光频闪（波动深度） ≤3.2% 无光频闪危害 —— 显色指数 ≥90 色彩还原能力强 ≥80 色温（Tc） 4500K/5500k(可定制） 光线柔和 3300K-5500K 使用寿命 质保三年 寿命长 —— 总功率（P） 450W 消耗功率低 —— 年耗电量（Q） 720度 耗电量低 ——

项目 参数 输入电压 AC100～240V 频率范围 50/60Hz 功率因数 ≥0.95 认证符合 CE/RoHS 电路保护 短路保护，过流保护，过电压保护，抗浪涌，防雷及过温保护 光源 Epistar/Sanan 晶元/三安 功率 60/100/200/300W（±5%） 灯具尺寸（mm） 600*600/600*900/600*1200/900*1200 配光曲线 Refer to "light distribution curve" 光斑 对称配光 相关色温 3000-6500K 灯具光效 ≥100lm/W 显色指数 ≥70 外形尺寸 详见尺寸图 净重 详见重量图 防护等级 室内使用 工作湿度 10%～95%R.H. 工作温度 -30℃～+50℃ 储存温度 -40℃～50℃ 外壳温度 ＜60°(Ta=25℃) 寿命Ta=25℃ 50000H

一、产品介绍         “MXY8301 LED/LD光谱分布测试仪”是一款能够探测与分析各种光源在可见谱区范围内分布的“CCD快速光谱仪”，它的探测器是线阵CCD多通道探测器，能够探测各种颜色LED发光管和其他发光体的光谱分布。 由以下几部分构成：由狭缝、分光光栅、凹面镜和线阵CCD光谱探测器等部件构成； 狭缝：仪器信号光输入口为可调缝宽的狭缝（缝宽可调）； 被测LED安装装置：用来安装被测LED等光源； 被测LD安装装置：用来安装被测LD光源； 衍射光栅：采用600lp/mm的衍射光栅对入射光进行分光； 凹面镜：将分出的发射光谱汇聚到线阵CCD像敏阵列上； 光谱探测器：用线阵CCD传感器为探测器，以便同步获得更多的光谱谱线； 数据采集：仪器采用12位A/D数据采集系统；以便获得更高的“强度”分辨率； 接口方式：采用0接口方式与计算机连接； 二、教学目的 1、能够同步快速探测可见光范围的多通道光谱，并对谱线进行分析； 2、进行“LED光谱分布的测量实验”，学习光谱探测原理与光谱分析方法； 3、进行“LED发光光谱半宽度的测量实验”认识LED发光光谱特性和测量方法； 4、利用设备提供的“SDK”软件开发包进行课程设计与毕业设计； 三、实验内容 1、测试各种颜色LED的光谱分布； 2、测试LD半导体激光器的光谱分布； 3、测试其他光的光谱分布；

一、产品简介     随着社会的不断进步，半导体行业迅猛发展，LED作为其中的一款产品，迅速出现在街头巷尾：家用节能灯，LED电视，小店铺商用广告牌，购物商场大屏显示等等，各种新产品层出不穷。本款仪器涉及LED的多种应用：静态显示，动态显示，单色显示，双色显示，三基色原理，LED点阵，LED广告牌，LED灯演示音频解码，通过该产品，学生可以加强动手能力，在理解原理的基础上，由一个单元板设计任意长度的LED点阵屏。为想要从事LED设计行业的学生走向社会打下坚实的基础。 二、教学目的 1、掌握LED静态显示和动态显示原理，对比各自的优缺点，根据实际需要设计电路； 2、掌握三基色（RGB）LED显示原理，参照RGB配色表调节出各种颜色（256×256×256）； 3、掌握LED点阵显示原理，使学生能够用单片机控制LED点阵显示汉字和简单图片； 4、在掌握LED显示控制原理的基础上，能够利用单元板拼出任意尺寸的显示屏，并通过单片机进行控制； 5、LED趣味应用：LED灯显示音乐频率的高低； 6、用专用软件编辑显示内容，通过LED广告显示屏显示； 三、实验内容 1、一位数码管静态显示实验； 2、四位一体数码管动态扫描实验； 3、RGB三基色LED调色实验； 4、8*8蓝色LED点阵汉字及图片显示实验； 5、8*8点阵动态显示音乐频谱实验； 6、红绿双色（32*64）LED广告屏显示内容编辑实验； 四、实验硬件配置     1、STC89C52单片机及其外围组件一套；     2、一位数码管及其组件一个；     3、四位一体数码管及其组件一个；     4、8*8蓝色点阵LED块2个，尺寸60mm×60mm；     5、音频解码显示可搭建组件一套；     6、红绿双色（32*64）LED广告屏一块，尺寸300mm×160mm； 五、预期效果      通过本教学仪器，学生可以对显示原理，显色原理，单片机C语言编程，下载，调试，LED单元板显示原理，有一个更加深入的认识，由感性了解到理性掌握。如果学生掌握全部知识，完全可以独立设计出一个单色任意长度LED单色显示屏。若想要设计双色或更加进一步设计全彩显示还需要在C语言和控制器方面加深学习。

2020年1月30日，天津大学生物信息中心新型冠状病毒基因组注释数据库上线，并纳入中国国家基因组科学数据中心向全球开放服务。天津大学生物信息中心的高峰教授、罗昊博士采用已研发的ZCURVE_CoV系列软件对包括新型冠状病毒(2019-nCoV)在内的两千余株冠状病毒的基因组进行了基因识别和酶切位点预测，并以数据库(ZCURVE_CoV Database)的形式提供网上服务。

基于SHERRY方法的转录组测序建库流程如图1所示，样本可以来自裂解的单细胞或bulk RNA；RNA分子经过oligo-dT 引物的反转录后，RNA/DNA杂合链可直接被Tn5转座酶打断（图中灰色的波浪线及直线分别代表RNA及DNA分子）；在Tagmentation之后，转座酶会在杂合链两端加上adaptor接头，进行之后的建库PCR扩增。　基于100pg的RNA起始量，SHERRY表现出了高的read匹配率，同时可检测出近9000个基因，其中72%的基因可在三个重复样本中检测出，可重复性较好。与目前普遍应用于单细胞转录组测序的Smart-seq2技术相比，SHERRY与其建库质量不相上下，并且具较低的GC bias。此外，SHERRY整个流程仅需要5个步骤，且可在一个管子中完成，整个时间仅约4小时，其中手工操作时间不到半小时。相比之下，Smart-seq2整个耗时约为SHERRY二倍的时间，且需要一些前处理等操作；此外，包含十个步骤的NEBNext方法则需要更加多的实验室操作和时间成本。值得一提的是，在成本方面，SHERRY方法仅为其他两种方法的五分之一，将大大节省实验成本。

开发了一个高效的捕获RNA结合蛋白双链RNA底物的建库测序技术（irCLASH）以及后续的一整套生物信息学分析方法；首次在转录组水平上系统地绘制了人类ADAR蛋白的内源双链RNA底物图谱；揭示了决定ADAR结合效率和编辑效率的底物特征和ADAR结合长双链RNA的体内模型。       该研究利用irCLASH技术系统构建和分析了人类ADAR1、ADAR2及ADAR3的双链RNA底物图谱，发现与之前根据计算推导的研究设想不同，ADAR具有大量的、长距离的双链RNA底物。该研究发现不完全互补配对的底物与ADAR蛋白也有很好的亲和度，特别是ADAR2家族成员。研究还进一步揭示了决定ADAR结合效率和编辑效率的底物特征。irCLASH测序技术及后续的整套生物信息学分析方法的开发为研究双链RNA结合蛋白的内源底物提供了新的工具。同时，该研究揭示的ADAR与底物相互作用及催化特性为研究人员开发高效的RNA编辑工具提供了资源宝库及改进方向。

本发明提出了一种基于细长反应腔的全基因组扩增方法，其特征在于将多重链置换扩增反应体系注入细长型的反应腔中，完成对目标基因组的全基因组扩增。细长形的反应腔体将多重链置换扩增反应体系相对分隔于一个细长的反应腔中，各微观反应单元之间的物质交换和相互影响大为减少，因此各微观反应单元以一个相对独立的状态发生反应，目标核酸各个片段之间的扩增一致性得到很大提升。同时，基于细长反应腔的多重链置换扩增，不需要预先制备微液滴发生装置或复杂反应微腔，并且在系统调试和扩增反应的过程中，不需要对微量液体进行精密和复杂的控制，

 红树植物是生长在海岸潮间带环境的木本植物，包含了不同分类类群的数十个物种，是研究适应性趋同进化的极佳对象。课题组选择了三个主要的红树植物类群共16种代表性的红树物种，进行了全基因组或转录组测序组装，在全基因组水平检测趋同进化。通过系统发育分析发现三个红树植物类群起源的时间十分接近，共同经历了历史上海平面的升降，并逐步适应潮间带环境。论文进一步发展了准确估计分子水平趋同进化的方法，以陆生植物为对照，通过检测趋同氨基酸替代的方法，成功收集到70多个在红树植物中趋同进化的基因。此外还发现红树植物更多的趋同进化发生在氨基酸组成和氨基酸替代模式的改变。相比于陆生植物，红树植物趋同地改变了9种氨基酸的使用频率，更多地发生了平常少见的氨基酸替代模式。这种氨基酸组成的趋同进化有助于红树植物适应高盐、动荡且营养贫瘠的海岸潮间带环境。这项研究通过合适的物种选取、大量的基因组数据和完备的对照组设置，首次真正在基因组水平上准确地检测出趋同氨基酸替代位点。

近年随着测序技术的不断完善，生物领域积累了大量基因组、转录组、表观组学数据。怎样有效利用这些数据挖掘生物学新知识，是研究工作者在大数据时代面临的挑战。该研究以DNA甲基化测序数据入手，探索了大数据挖掘揭示生物学新知识的研究之路。翟继先课题组重新分析了公共数据库中来自不同实验室的约500余组Col-0型拟南芥DNA甲基化数据：通过比较单个突变体和多个野生型，鉴定了每个突变体中高置信度的DNA甲基化差异区域，进而分析了不同突变体间DNA甲基化差异区域的重合度，揭示控制DNA甲基化相关基因之间的联系。