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高等教育領域數字化綜合服務平臺
基于新一代測序的生物信息云平臺及其在科研和醫療健康領域的應用
1 項目簡介本項目建立的生物云平臺，以基于 Web 的方式提供服務，用戶可以輕松快速獲取服務，國內外普遍缺乏成熟的技術，標準和平臺。我們首次把獨具特色的機器學習模型預測算法與最新的高通量測序方法（ non-polyA RNA-seq） 相結合。我們的研究對象為長鏈非編碼 RNA（ non-PolyA），目前國際上還很少有人通過高通量測序技術對疾病的 lncRNA 進行全面預測分析和功能分類。隨著測序速度不斷提高，測序成本不斷降低，本項目將來可以發展為面向人民大眾的個性化醫療服務的平臺。 圖 1 生物醫學信息云平臺的產業化方向 http://www.incrna.org圖 2 生物醫學信息云平臺的應用程序一覽 http://bioinfo.life.tsinghua.edu.cn/serve 本項目使用的核心技術“基于整合性生物信息云計算和新一代測序技術（ incRNA） 的非編碼基因組疾?。ㄈ绨┌Y）檢測技術平臺”已經通過軟件查新認證（ 20121022044750914）。正在準備申請國家版權局軟件著作權登記證書。2 效益分析（ 1）隨著新一代高通量測序技術的發展，生物信息數據爆炸式增長，數據解讀成為生物醫學研究和臨床應用的巨大問題，我們團隊依托清華大學生命學院魯志實驗室在生物信息學，尤其是在 lncRNA 領域的技術專長開發的云計算平臺將為廣大科研工作和和臨床用戶提供可靠的數據分析云服務，提高他們的科研效率，為科學的發展做出貢獻。 （ 2）我們團隊通過與中國人民解放軍總醫院，上海肝膽醫院等十多家臨床單位的合作，將為鑒定癌癥的早期診斷和藥物治療提供新的靶點，這不僅會增強中國基礎臨床科學的發展，通過臨床應用還會為病患者帶來癌癥早期診斷、健康管理等個性化醫療服務，這將具有廣泛的社會效益。 （ 3）通過我們打造高通量測序數據分析云計算平臺和開展以癌癥早期檢測為主要內容的個性化醫療服務，將為中國培養一批高水平的生物信息數據分析人才，這將增強中國在生物信息學方面的實力。
清華大學
2021-04-13
人才需求：在公司攻克硅膠行業內的難點、瓶頸問題時，缺少高端的技術人才。
在公司攻克硅膠行業內的難點、瓶頸問題時，缺少高端的技術人才。
山東博凱硅膠有限公司
2021-09-02
中央經濟工作會議在北京舉行 習近平出席會議并發表重要講話
重點支持科技創新和制造業發展
新華社
2023-12-13
5-醛基胞嘧啶的標記方法及其在單堿基分辨率測序中的應用
本項目采用化學生物學手段，篩選出特異性成環標記5-醛基胞嘧啶（5fC）的化合物——疊氮茚二酮和丙二腈，并且標記產物在隨后的PCR擴增過程實現胞嘧啶（C）到胸腺嘧啶（T）的轉變，可實現全基因組5-醛基胞嘧啶的單堿基分辨率檢測。用疊氮茚二酮標記作為標記化合物，可實現對含有5-醛基胞嘧啶DNA片段的先富集再測序，將測序成本大大降低。用生物相容性很好的丙二腈作為標記化合物，可實現單細胞水平的5-醛基胞嘧啶單堿基分辨率檢測。血液中細胞外游離DNA上的核酸修飾可以作為人類癌癥的生物標記物，本項目涉及的核酸修飾檢測技術，不會造成DNA降解，適應于臨床小量珍貴樣品，在癌癥的液態活檢上具有重大潛力。
北京大學
2021-01-12
藍藻生物炭復合材料制備及其在高濃度工業廢水處理中的應用
以太湖藍藻為原料，熱解制得藍藻生物炭，并進行α-Fe2O3 負載，制備了 藍藻生物炭復合材料。在鋅鎳合金電鍍廢水處理中，藍藻生物炭復合材料既可 以吸附廢水中的重金屬，同時能夠催化發生類芬頓反應生成·OH、·O2-，這些 228229 自由基可以打破鋅鎳合金電鍍廢水中由于添加絡合劑而產生的絡合態重金屬，破絡后的金屬離子可以被更容易的去除。由于吸附和類芬頓的協同效應，可以有效的去除廢水中的重金屬，去除率可達 98.8%，同時可以去除 50%的 COD。在四次循環利用后，仍具有良好的效果。
江南大學
2021-04-13
安徽省2022年度高層次科技人才團隊在皖創新創業申報公告
做好2022年度省扶持高層次科技人才團隊（以下簡稱“科技團隊”）在皖創新創業工作，現將有關申報事項公告。
安徽省科學技術廳
2022-04-25
肖強研究員與國際著名科研團隊合作在沸石分子篩膜領域取得重要進展
近日，我校含氟新材料研究所肖強研究員與國際著名膜科學家、美國工程院院士M. Tsapatsis教授團隊合作，在國際頂級刊物《Nature Materials》上以全文（Article）形式發表了題為“One-dimensional intergrowths in two-dimensional zeolite nanosheets and their effect on ultraselective transport”的研究論文，并同刊得到了國際頂尖科學家J. Caro教授和J. Kärger教授的推薦點評。
工業中混合物的分離約占到整個世界總能耗的10~15%，發展低能耗的工業分離過程始終是科技界的重要使命。沸石分子篩膜以其多孔性、耐溶脹、分子篩分等特性，在溶劑除水和氣體分離方面展現了很好的分離效率，取得了重要應用。采用沸石分子篩膜對沸點相近的烴類（如二甲苯）異構體進行分離，有望在大幅降低能耗的基礎上實現高效分離，一直是科學界和產業界的研究熱點。MFI型沸石分子篩是一種廣泛應用的催化劑和吸附劑，其孔徑介于對二甲苯（PX）和鄰二甲苯（OX）之間，非常適合二甲苯異構體的分離。
對二甲苯（PX）是聚酯工業的重要原料，廣泛應用于纖維、膠片、薄膜、樹脂和飲料等食用品包裝的生產，是芳烴產業鏈的基礎化工原料。高性能MFI沸石膜的成功研發有望大幅降低二甲苯異構體混合物的分離能耗，對PX行業持續健康發展具有重要意義。
團隊前期研究結果表明，通過剝離多層MFI沸石（ML-MFI）可以制得開孔、可分散的二維（2D）MFI納米片，將其沉積在載體上直接制備了具有異構體分離性能的MFI沸石膜。研究團隊對2D MFI納米片做了進一步電子顯微學研究，首次在2D MFI納米片上發現了共生的一維（1D）MEL沸石，通過計算模擬表明2D MFI中的1D MEL具有更剛性的孔結構，能產生更高的選擇性。以此為指導，實驗上制備了MFI沸石膜，對非稀釋等摩爾的對/鄰二甲苯混合物分離顯示了前所未有的分離性能，在300℃下，PX通量達到0.5×10-3 mol m-2 s-1，分離因子為60，創造了新的世界記錄，極大地推動了MFI沸石膜的產業化進程。
浙江師范大學
2021-04-30
一種在水性溶液中制備剝離型層狀材料/碳納米管復合物的方法
本發明公開了一種在水性溶液中制備剝離型LDH/CNT復合材料的方法，先通過尿素法或氨水法在碳納米管的水分散液中合成層狀雙金屬氫氧化物，制得未剝離LDH/CNT復合物，接著通過酸-鹽混合溶液處理將LDH/CNT復合物中LDH層間的碳酸根離子置換成與層板結合力較弱的陰離子，然后再次通過離子交換將有機離子引入層間，從而制得剝離型LDH/CNT復合物；制得的復合物既呈現LDH的單層或幾層剝離，又保留了CNT良好的分散性。本發明簡單易行、耗時短、無需有毒溶劑，而且無需在高溫下進行，成本低。
浙江大學
2021-04-11
李光鵬教授課題組研究揭示ZGA-regulator在體細胞重編程中作用機制
終末分化的體細胞可以通過SCNT或者誘導性多能干細胞（iPS）技術，重編程至全/多能性的狀態。與SCNT和iPS技術相比，化學小分子誘導（CiPS）僅使用化學小分子就能使普通體細胞發生重編程，逆轉為多潛能干細胞。CiPS技術不僅簡單，而且不受試驗材料限制及不涉及倫理方面的問題，因此CiPS具有更廣泛的科研、臨床及育種應用價值。然而，CiPS的誘導耗時長且效率低，如何提高CiPS的誘導效率，是化學誘導細胞重編程領域亟待解決的問題之一。 本研究針對哺乳動物SCNT和CiPS介導的體細胞重編程效率低與克隆動物出生率低等關鍵科學問題，利用課題組在2018年自主研發的“胚胎ZGA實時監測系統”，結合siRNA-repressor和mRNA-inducer技術，對16種“合子基因組調控因子（ZGA-regulator）”進行篩選。結果發現，Dux、Dppa2和Dppa4在體細胞重編程的早期階段發揮關鍵作用。如用CRISPR-Cas9敲除Dux，克隆胚胎將完全被阻斷在2-細胞時期。只有在瞬間過表達Dux（tOE-Dux），使其符合內源Dux時空特性時，才能提高核移植重編程效率，我們將這種方法稱為D-SCNT。此外，D-SCNT結合干擾DNA甲基化酶（si-Dnmts）能夠進一步提高克隆動物的出生率。研究還發現，特異性過表達Dux可以顯著提高CiPS的細胞重編程效率和提高干細胞的多能性，并對相關機制做了闡釋。 該研究首次揭示了ZGA調控因子Dux在體細胞重編程中的作用機制，時空特異性過表達Dux可大幅度提高克隆效率和化學小分子誘導多能干細胞的建系效率，為干細胞的再生醫學與生物工程應用提供了新的途徑。
內蒙古大學
2021-02-01
功能納米與軟物質研究院Mario Lanza教授課題組在Nature Electronics上發表論文
隨著憶阻器在非易失性存儲器、模擬人類大腦的深度學習等重要領域的研究逐步深入，憶阻器的研究得到越來越多的重視。在固態電子器件和電路中應用二維材料，將有助于擴展摩爾定律，并能獲得優于CMOS的先進產品?；诙S材料的憶阻器能夠應用于信息存儲和神經態計算，具有高熱穩定性，閾值型和雙極型阻變共存，增強、抑制和弛豫的高度可控性，以及出色的機械穩定性和透明度等優點。 近日，功能納米與軟物質研究院Mario Lanza教授在Nature子刊《Nature Electronics》上發表了題為“Wafer-scale integration of two-dimensional materials in high-density memristive crossbar arrays for artificial neural networks”的封面文章。作者提出二維材料六方氮化硼（h-BN）可以作為高密度憶阻陣列的阻變材料，構建可用于圖像識別的人工神經網絡的器件。其獲得h-BN基憶阻陣列器件成品率高達98%，且表現出超低的周期間差異性（低至1.53％）和出色的器件間差異性（低至5.74％）。圖像分類器的仿真結果表明，所測得的器件I-V曲線的均一性足以匹配理想軟件實現所需的精度。
蘇州大學
2021-02-01