精神分裂症是一种社会危害大的精神疾病，目前，精神分裂症诊断的漏诊误诊率高达45%，且效率低下。 团队从大量临床样本中筛选出精神分裂症特异生物标记物，开发出的试剂盒检测技术，通过对血液中的一组物质进行绝对定量，能高效准确地鉴定出精神分裂症患者。

XM-YZT腰椎间盘突出症检查训练仿真电子标准化病人模型   XM-YZT腰椎间盘突出症检查训练仿真电子标准化病人模型其内脏、皮肤以及模拟人各关节活动具有仿真性，病变部位准确，可供学员反复进行腰椎间盘突出症检查及诊断训练。 功能特点： ■ 四肢可自由活动，机体组织损伤部位有运动障碍。 ■ 病变部位有压痛点。 ■ 有感觉异常。 ■ 有神经反向。 ■ 肌力下降。

本发明提供一种加深X光影像背景的方法，包括以下步骤：提供一影像至一打印工作系统，所述影像包括载有特定影像信息的特定影像部分和不包括特定影像信息的背景部分；所述打印工作系统以第一色阶曲线生成定义所述X光影像的一第一指令数据；所述打印工作系统以第二色阶曲线生成定义所述X光影像的一第二指令数据，所述第二指令数据中过滤所述特定影像部分的信息；将所述第一指令数据和第二指令数据叠加后，驱动一打印机打印所述X光影像。本发明还涉及一种X光影像打印系统和X光影像打印方法，加深X光影像的背景，并降低打印成本。

高效的 多肽 - 多肽偶联反应对于 制备蛋白 - 药物缀合物、调控蛋白质拓扑结构、生物成像 、化学生物学 等 领域 具有重要的意义 ，并因其可基因编码的特性 而 备受关注 。目前， 研究 报道 此类连接方法 并不太多 见 ，其中 分选酶（ sortase ） 或 蝶豆粘酶 -1 （ butelase 1 ） 介导的偶联反应具有较好的底物 序列特异性 ， 内含肽 （ intein ） 介导的蛋白质连接方法 可实现 可基因编码的高效主链连接， 而 转谷氨酰胺酶 （ transglutaminase ） 则 可以 介导 非特异性的 侧链异肽键 偶联 。近年来 ， 多肽 - 蛋白质反应对 的 蓬勃发展 为此类工具 的 发展 提供了新的契机 。 已 有 谍连接酶（ SpyLigase ）和探连接酶（ SnoopLigase ） 介导 的多肽 - 多肽偶联体系 见诸报道 ，但其效率仍 有 待提高， 而 其 细 胞内的应用前景仍有待探索。 最近 ， 张文彬课题组发展了 独特的具有无序结构的 谍订书机 酶 （ SpyStapler ），可实现 谍标签 （ SpyTag ）和北大 标签 （ BDTag ）在 细 胞内和 细 胞外的高效偶联 （图 1 ） 。

已有样品/n本发明涉及蛋白-蛋白及RNA-蛋白质相互作用成像领域，基于激发波长在600nm以上的红色荧光蛋白mNeptune荧光片段互补技术，建立了位于活体成像“光学窗口”的双分子和三分子荧光互补系统。其中双分子荧光互补系统可以用于活细胞及活体内蛋白-蛋白相互作用成像，三分子荧光互补系统可以用于活细胞及活体内RNA-蛋白质之间的相互作用成像。该成果为首次建立活体内RNA-蛋白质相互作用荧光成像技术，该技术也将有助于开发活细胞及活体内药物评价体系和药物筛选平台。

生化分离介质应用于生物医药和生物工程领域，特别是单克隆抗体药物等产品的生产过程。本成果开发应用“gel in a shell”复合结构设计，形成陶瓷/琼脂糖复合刚性生化分离介质，具有不可压缩性，操作流速高，密度高，易装柱，配基密度高等特性。此外，在蛋白质纯化功能基团的开发方面，本成果能提供包括 rProtein A 等亲和配基、疏水类配基、离子交换类配基等主要层析产品，能够达到进口产品的质量。 

基于图像处理和机器学习进行人眼特征提取与分析，建 立基于特征模型与外观模型融合的智能视觉感知机制，并通过 海量大数据分析和建模计算，提出了智能视觉感知驱动的眼动 注视点计算方法，解决了跨设备坐标系空间无缝转换和多用户 标定模型共享等关键“卡脖子”技术问题。此外，提出基于深 度学习的运动想象脑电分类方法，面向人-机器人交互开发了 智能脑机接口与应用系统。 ：

目前，国内外用于临床上使用的血氧仪只能检测指端或耳垂部位容血的血氧饱和度，或者专门用于监测心外手术体外循环系统管道中血液的血氧饱和度，不能检测脑部的血氧饱和度，检测部位受到限制。 南开大学研发的“脑血氧饱和度检测仪”，在检测探头中设置有可发出两种不同波长的发光二极管，并安装有两个光接收元件(两只硅光电池)，得到的检测数据一路是带有浅层组织的信息，另一路不仅带有浅层组织信息也带有脑组织的血氧信息，此两数据相减，便可得到只含有脑血氧的信息。仪器由探头、同步放大器、A/D转换器、单片机系统

复旦大学“基于类脑智能的舆情系统研究”项目组就疫情期间的网络热点展开了深入分析。其中由大数据学院魏忠钰副教授和新闻学院周葆华教授负责的用户画像团队，梳理了新浪微博中群体舆论演化总体态势及代表性群体的舆论特征，并对舆论引导方式提出了对策和建议。 01 大数据舆论分析：把握民意趋势、挖掘事件成因 团队分析了2020年1月15日至2月16日期间与疫情相关的3000万条微博，依托情感分析、话题聚类等文本挖掘手段准确感知网民的情感倾向转变和话题动态演化。 数据分析结果显示，疫情初期的舆论以负面情绪居多。随着中央全力部署、政府防控措施出台（实时数据的公布、武汉实行封城管控）、专家学者释疑解惑（钟南山院士、张文宏医生等对疫情的判断)，正向情感不断提高。随后虽然疫情增长率不断减缓，情感指数仍有变动，多与受疫情触发的热点议题相关。 02 群体画像：精准定位人群、感知个性化诉求 团队根据用户的职业、地域等属性将用户细分为不同群体，并进行参与度的动态比较，同时对代表性群体的网络言论进行定点分析，准确感知不同社会群体的心理诉求与价值预期。 对于不同职业的用户，在疫情爆发初期，自媒体、专业技术人员和学生较为活跃，在事件后期专业技术人员、 自媒体、 企业高管、新闻出版与文化专业人士较为活跃。聚焦于奋战一线的医护群体，大多向外界传递了一往无前的抗疫精神，也不乏个别事件令其承受巨大压力，需要更多的社会理解和关爱。另外，由疫情所带来的经济影响逐渐蔓延，私营企业主及工薪阶层群体面临巨大压力，大多显露出焦虑情绪，需要采取有力措施帮中小企业主纾困解难。 对于不同地域的用户，参与讨论的用户中广东、北京用户占比较高，其次是东南沿海各地，话题的地区“下沉”趋势明显。特别地，武汉患者群体作为地域分群角度的特殊主体，通过社交媒体向外界讲述自己的亲身遭遇，寻求社会救助，使个体诉求进入公共议程，激发了全网对于武汉患者群体命运的同情与共鸣。而随着国际疫情局势的不断紧张，华侨华人群体面临歧视压力，需要在下一阶段严防“输入”过程中予以妥善引导。 03 事件关联：警惕次生舆情、完善发声渠道 疫情期间，不少热点讨论相继引发了有关社会深层次问题的“次生舆情”，追踪事件关联将进一步协助制定危机应对预案。以近期学校实施网课为例，部分学校存在的网课工具攀比化、部分贫困群体的自卑自嘲心理引发讨论。而弱势群体缺少发声平台，若忽视其诉求将进一步激发矛盾。因此，各级政府要加强对复工复产复学过程中贫困人群的关心，新闻媒体要加强对弱势群体的报道抚慰，促进社会沟通与社会公平。 不同的群体聚集于不同的网络社区之中，舆论表达方式也不尽相同，对分群体舆论特征进行分析使得挖掘群体共鸣更为高效。团队将进一步推动分群体智能舆论分析和信息汇集平台建设，探索建立公共危机信息汇集平台。在中国疫情防控不断取得阶段性成果的同时，团队还将持续跟进对国际疫情的舆情分析，为网络空间现代化治理能力的提升赋能。