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金花葵（學名黃蜀葵）又稱菜芙蓉、野芙蓉等，本成果圍繞金花葵花中的有效成分黃酮等進行了有效分離，目前可高效提取蘆丁、金絲桃苷、異槲皮苷、棉皮素-8-O-葡萄糖醛酸苷、楊梅素和槲皮素共六種黃酮類物質，提取純度均大于95%，可實現以上6種化合物的高效、安全工業化生產。通過優化提取方法和分離純化方法，建立了高效的提取和分離生產工藝，優化了實驗室參數，有待于進一步開展生產規模的試驗。 圖1.本項目獲得純物質鑒定結果

內容介紹： 本技術是從柿果、柿葉中提取柿天然香味劑、柿天然黃色素，該方法 填補了柿香味劑、柿黃色素目前尚無天然產品的空白。此外，柿果、柿葉 中還有豐富的黃酮類物質和番茄紅素類物質，是非常重要的藥用成分。番 茄紅素是重要的類胡蘿卜素，最新研究表明：它有很強的抗癌、防氧化的 功效，又是非常好的天然色素；黃酮類物質是預防、治療心腦血管疾病最 有效的成分，具有抑

XM-D017A腦神經和腦神經的成分及分布電動模型 ? XM-D017A腦神經和腦神經的成分及分布電動模型顯示十二對腦神經：嗅神經、視神經、動眼神經、滑車神經、三叉神經、展神經、面神經、前庭蝸神經、舌咽神經、迷走神經、脊髓副神經和舌下神經。顯示腦神經的成分及分布：感覺神經、運動性神經、混合性神經、一般軀體感覺纖維、特殊軀體感覺纖維、一般內臟感覺纖維、特殊內臟感覺纖維、一般軀體運動纖維、特殊內臟運動纖維、一般內臟運動纖維,模型上有上述相應功能的各自獨立按鈕鍵。 ? 尺寸：51×23×86cm 材質：PVC材料+木框 ? 標準配置： ■ XM-D017A腦神經和腦神經的成分及分布電動模型：1臺 ■ 電源線：1根 ■ 說明書：1冊 ■ 保修卡合格證：1張

  巨霍爾效應是納米鐵磁金屬顆粒薄膜中反常霍爾效應的巨大增強現象,是納米材料的新效應,本課題利用巨霍爾效應原理,制備出磁場靈敏度高達125AT、具有實用價值的新型的納米鐵磁金屬顆粒薄膜磁敏材料;并將顆粒薄膜應用于霍爾器件,替代現有的摻雜半導體活性層材料,制備出具有實用意義的新型霍爾器件原型。    本課題的研究,率先將納米體系的新效應巨霍爾效應原理應用于傳感器件領域,制備出具有實用價值的新型納米材料及微型霍爾器件,具有原始創新性。與傳統的半導體霍爾器件相比,基于納米鐵磁金屬顆粒薄膜巨霍爾效應的霍爾器件具有體積小、制備工藝簡單、高度集成、靈敏度高等優點,因此具有更為重要的應用價值。特別是納米鐵磁金屬顆粒薄膜霍爾器件具有的工作溫度寬、溫度穩定性能優異、抗核輻射等優點,在微弱磁場探測、航天器的精確定位、導航以及軍事裝備等方面都具有十分重要的用途,市場前景廣闊。   本課題利用巨霍爾效應原理,首次制備出磁場靈敏度高達125VAT、具有實用價值的新型的納米鐵磁金屬顆粒薄膜磁敏材料;并將顆粒薄膜應用于霍爾器件,替代現有的摻雜半導體活性層材料,制備出具有實用意義的新型霍爾器件原型。主要創新點有將稀磁半導體引入納米鐵磁金屬顆粒薄膜體系,替代絕緣體母體材料,使體系在厚度較小的情況下,仍能保持高溫鐵磁性;制備出不同種類的具有高靈敏和實用價值的納米鐵磁金屬顆粒薄膜磁敏材料;將具有巨霍爾效應的納米鐵磁金屬顆粒薄膜應用于傳感器件,替代現有的摻雜半導體活性層材料,制備出具有實用意義的新型霍爾器件。    主要創新點有將稀磁半導體引入納米鐵磁金屬顆粒薄膜體系,替代絕緣體母體材料,使體系在厚度較小的情況下,仍能保持高溫鐵磁性;制備出不同種類的具有高靈敏和實用價值的納米鐵磁金屬顆粒薄膜磁敏材料;將具有巨霍爾效應的納米鐵磁金屬顆粒薄膜應用于傳感器件,替代現有的摻雜半導體活性層材料,制備出具有實用意義的新型霍爾器件。相關成果已獲國家發明專利授權九項。    本課題的研究,將巨霍爾效應這一納米體系的新效應應用于器件領域,以納米鐵磁金屬顆粒薄膜替代現有霍爾器件的摻雜半導體活性層材料,是一個全新的技術,取得了多項具有原始創新性的技術成果,進一步推進了納米材料在新材料技術、電子信息技術等領域]應用    應用狀況:    與傳統的半導體霍爾傳感器件相比,基于納米鐵磁金屬顆粒薄膜巨霍爾效應的霍爾傳感器件具有體積小、制備工藝簡單、高度集成、靈敏度高等優點,因此具有更為重要的應用價值。特別是納米鐵磁金屬顆粒薄膜霍爾器件具有的工作溫度寬、溫度穩定性能優異抗核輻射等優點,在微弱磁場探測、航天器的精確定位、導航以及軍事裝備等方面都具有十分重要的用途，市場前景廣闊。

本發明涉及一種溫敏型水性聚氨酯膠粘劑及其制備方法，主要用于電子器件粘接組裝領域。本發明采用結晶型聚酯二元醇與脂肪族異氰酸酯反應，并引入親水組份和環氧樹脂，得到一種溫敏型水性聚氨酯膠粘劑。該膠粘劑在應用溫度區間內有一開關溫度（Switch Temperature, Ts），其粘接強度在開關溫度前后表現出溫度響應特性，在開關溫度以下對電子器件具有良好的粘接性；當加熱到開關溫度以上時，粘接強度明顯降低，使得電子器件可以輕易被拆除。這會給電子器件（特別是精密貴重電子器件）的拆卸、組裝、更換、回收利用帶來極大便利。因而本發明的溫敏型水性聚氨酯膠粘劑在電子器件粘接組裝領域具有廣闊的應用前景。

該研究團隊利用創建的植物功效組學技術平臺研究發現，從茶中篩選到的有效單體分子EGCG（表沒食子兒茶素沒食子酸酯）能夠強力結合新冠病毒S蛋白（Kd=121nM），并有效阻斷新冠病毒S蛋白與人ACE2受體的結合。同時，研究過程發現，EGCG不僅能阻止兩者相互結合，并且對已經結合受體的S蛋白還有促進二者解離的作用。目前，國內外尚未找到與新冠病毒S蛋白親和力強、并且能夠有效阻斷S蛋白與ACE2結合的分子。這一發現為開發預防和治療新冠病毒感染的相關制劑提供了非常有價值的科學數據，同時為從食藥同源植物寶庫中應急篩選抗病毒成分并迅速用于臨床提供了一個創新的模式。云南農大普洱茶學教育部重點實驗室與昆明生物制造研究院有限公司于2020年1月20日聯合組建了“抗新冠病毒攻關小組”。研究團隊根據發布的新冠病毒基因序列合成并表達了5個感染人類的冠狀病毒S蛋白，通過計算機模擬篩選方法對110余種藥食物同源植物中的800余種化合物進行了初步選擇，從中優選出20余種化合物進行實驗驗證。通過分子互作實驗、分子水平阻斷實驗發現了與S蛋白具有親和力的5個天然化合物。

中藥成分復雜且很多貴重的有效成分含量極低，只有微量甚至痕量。因此，有效成分的 提取分離是中藥開發的關鍵工序。發展中藥提取技術有助于提高中藥的提取效率，降低能源消 耗，縮短生產周期，穩定產品質量。微波提取又叫微波輔助提取，是一種具有發展潛力的新型 提取技術，即用微波能加熱溶劑，從藥材中分離出所需化合物，是在傳統提取工藝的基礎上強 化傳熱、傳質的一個過程。微波提取技術與傳統提取技術相比，具有許多獨特的優點，被譽為 “綠色提取技術”，并已成為實現中藥現代化的主要關鍵技術之一。 本課題組研究了微波輔助提取黃花蒿中的青蒿素、闊葉十大功效中的小檗堿、黃芩中的黃 芩苷、金銀花中的綠原酸、積雪草中的積雪草苷、墨旱蓮中黃酮類化合物的小試工藝過程，并 對青蒿素、黃芩苷、綠原酸、黃酮的微波提取過程進行了中試放大研究。 本項目采用先進的微波提取技術，不僅提取效率高、產品純度高、能耗低、操作費用少， 而且符合環境保護要求，廣泛應用于中草藥、香料、食品、化妝品和環境等領域。

中藥成分復雜且很多貴重的有效成分含量極低，只有微量甚至痕量。因此，有效成分的提取分離是中藥開發的關鍵工序。發展中藥提取技術有助于提高中藥的提取效率，降低能源消耗，縮短生產周期，穩定產品質量。微波提取又叫微波輔助提取，是一種具有發展潛力的新型提取技術，即用微波能加熱溶劑，從藥材中分離出所需化合物，是在傳統提取工藝的基礎上強化傳熱、傳質的一個過程。微波提取技術與傳統提取技術相比，具有許多獨特的優點，被譽為“綠色提取技術”，并已成為實現中藥現代化的主要關鍵技術之一。本課題組研究了微波輔助提取黃花蒿中的青蒿素、闊葉十大功勞中的小檗堿、黃芩中的黃芩苷、金銀花中的綠原酸、積雪草中的積雪草苷、墨旱蓮中黃酮類化合物的小試工藝過程，并對青蒿素、黃芩苷、綠原酸、黃酮的微波提取過程進行了中試放大研究。

主要功能和應用領域： 本技術可實現人糞便樣本顯微鏡檢有型成分圖像的自動識別與分類，利用計算機圖像處理、模式識別及人工智能的理論與技術，對顯微鏡下拍攝到的糞便樣本圖像進行研究，通過對各種有型成分形態和顏色信息等進行特征匹配與分類計數，分別標示出紅細胞、白細胞、蟲卵和真菌孢子等不同種類的有型成分，從而達到在線自動識別有型成分的目的，作為醫院臨床診斷的依據。該技術可擴展應用于醫院尿液、白帶、腦脊液、胸腹水、胃液、精液等常規檢查，并可用于脫落細胞學的癌及癌前病變檢測及分析。 特色及先進性： 1）復雜背景環境下的自動識別。采用自適應雙閉值分割算法進行粗分割，提取出ROI區域中的單個細胞或細胞群作為分析目標，細胞圖像的精細分割將在每個ROI區域里完成，極大地減少了數據運算量。 2）針對形態各異和邊緣模糊圖像的精準分割。針對有型成分的顯微生物圖像特點，去除邊界拓撲結構復雜、細胞各組成區域內灰度不均勻以及成像易受噪聲干擾等因素的影響，基于Chan一Vese模型，提出幾何活動輪廓模型方法，使用幾個獨立的水平集進行有型成分圖像的分割，與傳統分割方法對比準確率提升30%。 3）針對種類繁多的神經網絡集成識別。基于普通神經網絡泛化能力不高的問題，提出利用有限個神經網絡進行集成并將其結果進行合成，顯著的提高整個分類學習器的泛化能力，提高了整個系統的識別能力。 4）采用重疊分離算法精準分類。有型成分分離、細胞個數的準確讀取決定了整個系統的精準程度。通過尋找到合適的分離點并構建分離線，實現重疊區域的快速合理分離，從而將粘連、重疊的細胞分離開來，并進行準確計數。 技術指標： 有型成分 漏檢率 誤檢率 白細胞 5% 15% 膿球 20% 30% 吞噬細胞 20% 30% 紅細胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登結晶 10% 10% 寄生蟲 5% 15% 脂肪球 10% 15% 單張圖片檢測時間：＜0.5 s 關鍵問題和實施效果 現今國內大多數醫院和研究單位對生物細胞或微生物病菌等檢測還是采用人工處理的方式，即將樣品制成涂片，在顯微鏡下觀察并根據大小、形狀等特征進行分類計數以得到數據結果，醫務人員再通過這些數據結果憑借自身的知識和經驗診斷病癥或得出研究數據。該技術能夠實現樣本顯微鏡檢有型成分的自動識別，滿足了臨床開展常規及特殊檢測需要，使得生物檢測在自動化、無異味、無危險性的情況下進行，提高了檢測效率，改善工作環境，保護工作人員，降低檢測成本和檢測時間，提高在國際市場的競爭力，有利于醫療檢測行業的智能化發展。該技術可識別的部分生物細胞圖像如下圖所示。 紅細胞 白細胞 霉菌 蟲卵

本技術可實現人糞便樣本顯微鏡檢有型成分圖像的自動識別與分類，利用計算機圖像處理、模式識別及人工智能的理論與技術，對顯微鏡下拍攝到的糞便樣本圖像進行研究，通過對各種有型成分形態和顏色信息等進行特征匹配與分類計數，分別標示出紅細胞、白細胞、蟲卵和真菌孢子等不同種類的有型成分，從而達到在線自動識別有型成分的目的，作為醫院臨床診斷的依據。該技術可擴展應用于醫院尿液、白帶、腦脊液、胸腹水、胃液、精液等常規檢查，并可用于脫落細胞學的癌及癌前病變檢測及分析。