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可以量產/n該成果涉及一種測定轉錄調控復合體的方法，屬于分子生物學領域。本發明測定轉錄調控復合體的方法包括以下步驟：誘餌DNA序列的制備、編碼條形碼蛋白的DNA序列制備、條形碼蛋白庫的構建、轉錄調控復合體的篩選、轉錄調控復合體的原位鄰近連接捕獲和轉錄調控復合體的鑒定。本發明結合cDNA展示技術與鄰近連接技術，建立了一種測定轉錄調控復合體的新方法，轉錄調控復合體的測定涉及多種蛋白-蛋白和蛋白-DNA相互作用的同時測定，該方法可實現在同一實驗體系中同時測定蛋白-蛋白和蛋白-DNA的多種相互作用，有效地解

項目簡介： 小口徑人工血管（直徑小于 6 毫米）臨床可用于冠狀動脈心臟搭 橋、血液透析、外周血管疾病治療等。由于再狹窄發生率高，目前國 際上沒有產品，臨床多采用自體血管。目前我國有 2.9 億心血管病患 者，需求量巨大。人工血管的市場大約 10 億，目前國外產品占 85%。 如美國巴德（Bard）公司聚四氟乙烯血管、以色列尼卡斯特（Nicast） 公司聚氨酯人工血管等。目前這些產品主要是大口徑人工血管。 本產品是基于血管生物學領域國際知名專家、英國倫敦大學國王 學院講席教授徐清波提出的人工血管構建新理論，采用天然細胞外基 質并結合材料修飾技術、構建全新一代具有組織再生功能的小口徑人 工血管。解決血管表面抗凝血和快速內皮化形成等瓶頸問題。同時可 實現血管中膜功能型平滑肌再生，以及血管外膜的血管化與神經化網 絡構建，達到血管長期通暢并實現血管穩態。 所需條件支持：滿足醫療器械研發、生產的 GMP 凈化空間（面 積小于 100 平米），對設備要求較低，無需購置專用設備。后期主要 資金需求包括醫療器械注冊檢驗、臨床前實驗（動物實驗）和臨床試 驗。其中注冊檢和動物實驗需要資金約 100 萬，臨床試驗從一期二期 至三期，病例數不斷增加，所需資金較大。最終報批獲得三類醫療器 械注冊證，如有資金缺口后期還可進行融資。

光學領域頂尖期刊《自然·光子學》報道了浙江大學信息與電子工程學院陳紅勝教授課題組的一項最新研究：在國際上率先實現基于深度學習的新一代智能隱身器件。在不依賴任何人為操控的情況下，快速地動態適應變化的背景環境，從而與背景電磁環境特征融為一體，實現自適應隱身。論文審稿專家認為：“這是一項激動人心的、及時而杰出的工作，它連接了變換光學、電磁超材料和人工智能等領域，為智能光子材料和器件這個新興領域樹立了很好的標桿，也將大大促進其他智能電磁器件的發展。”自然界存在兩種“隱身”策略。一種是在變色龍和章魚生物中常見的擬態隱身，使自己融于周邊環境；另一種是透明隱身，即光透過物體時不產生任何散射，例如海樽和水母。科學家近年來提出的變換光學隱身方法則區別于上述兩種策略，它利用坐標變換的方法來控制電磁波，使其繞過被隱身的區域，按照原來的方向傳播，從而使物體完全隱形。與自然界的“隱身衣”相比，人類的“隱身衣”多數只能工作在單一的環境背景和既定的入射波條件。如果稍加改變外界環境或者入射波，隱身效果便會大幅度降低。“理想的隱身衣應該和章魚和變色龍一樣，能夠快速自動地適應于變化的外界刺激和背景環境。”陳紅勝說。如何才能實現這一點？“章魚有色素細胞，我們有可重構的新型人工電磁材料單元；章魚有中樞神經，我們有深度學習方法；章魚有光敏細胞，我們可以搭建電磁波和環境探測器。”論文第一作者、課題組成員錢超說。當前，深度學習已經開始滲入電磁材料領域，但是主要偏重于理論上設計優化人工電磁材料。如何在實驗上實現新型的智能電磁材料、構建新一代智能隱身系統并實現快速有效的自適應隱身，是一個極具挑戰的課題，在此之前還未見成功實驗的報道。經過三年多的不懈努力，陳紅勝研究團隊組在充分研究隱身領域關鍵技術瓶頸的基礎上，在微波段成功實現了智能自適應隱身器件。研究團隊設計了一項小車智能隱身實驗——小車身披一層超薄的可重構的超表面隱身材料，這件“隱身衣”由智能芯片控制，集成了訓練好的深度學習模型，能夠根據輸入的電磁信息快速做出決策，改變“隱身衣”的電磁響應。探測雷達隨機改變著入射波的頻率、極化和入射角，而小車的任務就是動態適應變化的探測信號，對雷達“隱身”。當環境發生變化，變色龍大約需要6秒時間過度到環境色；而當電磁環境發生變化時，披著智能隱身衣的小車只需要15毫秒就能自動地實時“換裝”。陳紅勝教授表示，智能隱身成功地融合了新型電磁材料和人工智能等領域，其采用硬件手段實現用于隱身調控的深度學習模型，在應用中只需單次前向計算即可做出合理的決策，大大地縮短了響應時間，這一方法對于實時性要求很高的其他應用也有很好的借鑒意義

項目負責人：唐杰，清華大學計算機系WeBank講席教授、大模型研究中心主任，國家級人才，ACM/AAAI/IEEE Fellow。研究興趣包括人工智能、知識圖譜、數據挖掘、社交網絡、大語言模型等。曾獲ACM SIGKDD Test-of-Time Award（十年最佳論文）、IEEE ICDM研究貢獻獎、國家科技進步二等獎。 運營團隊：2019年，智譜AI成立，迅速形成以清華大學計算機系98級張鵬為CEO、高文院士弟子劉德兵為董事長、清華創新領軍博士王紹蘭等為核心的運營團隊。 清華大學計算機系知識工程實驗室李涓子、唐杰、許斌等人建立了完全自主知識產權的科技情報挖掘與智能服務平臺，申請專利40余項。2019年，通過科技成果轉化，北京智譜華章科技股份有限公司（以下簡稱“智譜AI”）成立，致力于打造新一代認知智能大模型，與學校合作研發了雙語千億級超大規模預訓練模型GLM-130B，并基于此千億基座模型打造了對話模型ChatGLM，具有雙語、高精度、快速推理、可復現、跨平臺等核心優勢，在此基礎上開源單卡版模型ChatGLM-6B，全球下載量已超過1000萬次。 2024年1月，新一代基座大模型GLM-4正式推出，整體性能相比上一代大幅提升，比肩世界先進水平。它支持更長上下文，具備更強多模態能力，推理速度更快，支持更高并發，大大降低推理成本。同時，GLM-4的智能體能力得到大幅提升，可根據用戶意圖，自動理解、規劃指令以完成復雜任務。GLMs個性化智能體定制功能亦同時上線，用戶用簡單提示詞指令即能創建屬于自己的GLM智能體，由此任何人都能實現大模型的便捷開發。

研究發現的新型細胞滲透肽KRP，可通過穩定的共價鍵結合細胞毒性抗癌藥物阿霉素(DOX), 形成復合體KRP-DOX。在血液循環中，帶有較多正電荷的KRP能與腫瘤細胞膜負電荷發生靜電結合，有利于腫瘤細胞攝取KRP，從而攜帶DOX定向運送并蓄積到腫瘤組織中，進入腫瘤細胞質和細胞核,達到殺傷腫瘤細胞的目的。同時，KRP-DOX很少被細胞內溶酶體破壞。腫瘤負荷的動物實驗顯示，KRP-DOX顯著改善了腫瘤治療效率，明顯減少了對心臟等正常組織細胞的損傷，且毒副作用低。此外，與抗體策略相比，KRP分子量小(6.4道爾頓)，不需要動物即可規模化生產，質量容易控制，制造成本低，而且無異種蛋白的免疫反應風險，因此具有較好的開發和應用前景。

本平臺基于SAAS云模式，以大數據與人工智能技術為支撐，解決了多中心醫學健康研究、藥物試驗、慢病管理、隨訪管理等各類臨床數據采集與分析問題，集成了輕量級項目管理、多終端靈活病例采集、支持隊列與隨機對照的臨床試驗設計、數據采集、數據質控、生物樣本庫、數據統計分析以及臨床資料數據存儲管理等功能，有效提高臨床科研、流行病調查、臨床試驗和健康隨訪的流程化數據全生命周期的管理效率，保障了臨床數據真實性和有效性。平臺提供了項目管理、臨床業務管理（隨訪管理、隊列數據采集、隨機試驗、流程規劃、慢病管理）、盲法設定、郵件提醒（微信掃描）、CRF表庫管理、受試者管理（電子病歷管理與知情同意書）、數據分析、數據高級檢索、生物樣本庫管理、數據集管理與共享、知識庫管理、平臺門戶（新聞公告）、公開注冊、微信集成與智能通知、用戶管理、機構倫理審核與管理、日志管理、字典管理、菜單管理、角色管理、數據留痕等服務，幫助快速配置和積累各臨床科室CRF表和數據采集（教育培訓）流程規劃，形成臨床大數據采集、管理與分析平臺，提供全生命周期的臨床數據服務，服務于醫院隨訪管理、隊列研究、臨床評價、醫學健康調查、慢病管理、健康管理等各類臨床業務，積累臨床大數據資源，促進醫學科學發展。

聚乳酸（PLA）是第一個商業化的生物塑料。構成聚乳酸的碳100%來自可再生生物質資源。生產聚乳酸的現行工藝由兩段組成，首先從碳水化合物發酵制得乳酸，接著將乳酸脫水得到丙交酯（乳酸的二聚體）、丙交酯開環聚合得到聚乳酸（聚丙交酯）。乳酸發酵生產和丙交酯生產已經有成熟可靠的工藝。然而，現行聚合工藝通常包含兩到三段工序，單體丙交酯采用金屬化合物催化間歇聚合得到預聚物（分子量3到5萬），預聚物固化、粉碎進入螺桿機與擴鏈劑反應得到分子量10萬左右的聚乳酸樹脂。第二步的擴鏈反應，也可采取固態聚合工藝首先。整個聚合工藝耗時4-8小時，設備多、工藝復雜、能耗高、生產效率低。本項目開發了包括聚合方法、催化劑、聚合工藝、和反應加工裝置的較完整專利技術，已申請中國發明專利及其PCT國際專利3件，正在進入美國國家階段。形成了完全不同于國外技術的新一代反應加工生產聚乳酸技術。