葡京娱乐场-富盈娱乐场开户_百家乐试玩_sz全讯网网址xb112 (中国)·官方网站

新冠肺炎常規(guī)通過病史、CT等進行病情評估，但重癥病房應(yīng)用超聲不便，還需要評估重癥患者的心臟等多器官，然而操作者絕大多數(shù)不是專業(yè)超聲醫(yī)生，這為如何在治療重癥患者的過程中更好地發(fā)揮超聲的作用提出了難題。深圳國際研究生院袁克虹團隊與深圳華聲醫(yī)療技術(shù)股份有限公司合作，用人工智能技術(shù)賦能5G超聲設(shè)備，增添采集心肺關(guān)鍵標準切面的導(dǎo)航以及關(guān)鍵參數(shù)的自動測量等功能，輔助醫(yī)生對重癥病人進行動態(tài)評估和治療。 袁克虹團隊與深圳華聲醫(yī)療技術(shù)股份有限公司1月中旬組成研發(fā)團隊，在已有合作工作的基礎(chǔ)上，針對新冠肺炎重癥患者臨床超聲的迫切需求開展聯(lián)合攻關(guān)，半個月就獲得了較好的成果。該技術(shù)從2月初開始在武漢協(xié)和西院等多家醫(yī)院使用，在一定程度上輔助了醫(yī)生對重癥患者進行疾病的動態(tài)評估和治療指導(dǎo)。 目前該技術(shù)正由國家感染性疾病臨床研究中心（深圳市第三人民醫(yī)院）牽頭開展進一步研究，將完善和改進現(xiàn)有功能，優(yōu)化遠程診斷流程，實現(xiàn)超聲為醫(yī)生治療重癥患者提供更智能、更可靠、更專業(yè)的幫助。

動物捕食植物種子（下稱種子捕食）是動植物協(xié)同進化的重要方面。動物捕食植物種子可影響植物種群更新和繁衍；植物通過調(diào)節(jié)各種性狀，如種子大小、蛋白質(zhì)含量，調(diào)節(jié)動物捕食行為。植物性狀對種子捕食調(diào)節(jié)能力的評估對理解動植物協(xié)同進化具有重要意義。 因此，建立一種用于種子捕食追蹤的人工種子系統(tǒng)，對于種子捕食追蹤及相關(guān)研究，理解動植物協(xié)同進化，促進野生植物尤其是珍稀瀕危植物保護具有重要的作用。

本成果采用最新的深度學(xué)習(xí)和分子模擬算法，結(jié)合新一代分子特征化方法，開發(fā)了多種計算機模型，可用于藥物開發(fā)中的多個階段，為藥物的快速設(shè)計開發(fā)提供一個完整的基于人工智能的解決方案。成果：1.藥物毒性預(yù)測方法：傳統(tǒng)的化合物毒性檢測技術(shù)一般需要使用生化試驗、細胞實驗、甚至動物模型，這些方法不僅耗費大量時間，而且成本很高。使用計算模型進行有機化合物的毒性預(yù)測，所需投入較少，但產(chǎn)出巨大。特別是基于化合物的物理化學(xué)和結(jié)構(gòu)特性的計算模型，甚至能夠在化合物合成之前就對其進行預(yù)測，大大提高了效率，使其越來越受到歡迎。在進行體外和體內(nèi)試驗之前先使用計算機模型對化合物進行大規(guī)模的毒性篩選，能夠更好地解決候選藥物具有毒性的問題。我們建立了一套新的基于多種分子指紋和機器學(xué)習(xí)算法的化合物毒性預(yù)測集成學(xué)習(xí)算法，運用此集成學(xué)習(xí)算法建立了新的有機化合物致癌性、致突變性和肝毒性預(yù)測模型。我們分別建立了名為CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性預(yù)測)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突變性預(yù)測)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性預(yù)測)的預(yù)測服務(wù)器，這些服務(wù)器能夠為使用者提供更高效更便捷的預(yù)測技術(shù)服務(wù)。自2017年服務(wù)器發(fā)表起，我們已為國內(nèi)外藥物分子設(shè)計研究者提供了5000多次共計超過20多萬個化合物的毒性預(yù)測服務(wù)。在有機化合物毒性預(yù)測研究方向，我們主要完成了化合物的細胞毒性、心臟毒性、生殖毒性、血腦屏障透過性、水生生物毒性預(yù)測模型，以及糖尿病早期篩查模型的開發(fā)，正在進行P450酶阻滯劑性預(yù)測模型、基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的毒性預(yù)測算法研究、基于分子對接的化合物毒性預(yù)測研究等。相關(guān)研究成果已發(fā)表多篇學(xué)術(shù)論文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次數(shù)80，ESI 1%高被引論文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.）致癌性預(yù)測服務(wù)器首頁致癌性預(yù)測結(jié)果頁相關(guān)綜述對本服務(wù)器的介紹RF-hERG-Score預(yù)測藥物引起的hERG相關(guān)心臟毒性2.藥物設(shè)計方法：在計算機上對藥物靶點和藥物分子的結(jié)構(gòu)和活性建模，計算藥物與靶點之間的相互作用關(guān)系，從而設(shè)計出具有治療作用的藥物。計算機輔助藥物設(shè)計可以為藥物設(shè)計各階段的實驗方案提供有意義的指導(dǎo)，減少需要通過實驗評估的候選藥物的數(shù)量，從而加快新藥研發(fā)速度。我們應(yīng)用分子對接、分子動力學(xué)模擬、自由能計算、機器學(xué)習(xí)等方法研究流感病毒等重要疾病的計算機輔助藥物設(shè)計、并開發(fā)更有效的計算機輔助藥物設(shè)計方法。在計算機輔助藥物設(shè)計研究我們主要完成了流感病毒M2質(zhì)子通道蛋白抑制劑虛擬篩選方法研究，正在進行先導(dǎo)化合物生成模型研究、基于機器學(xué)習(xí)的虛擬篩選打分函數(shù)算法開發(fā)、SARS-CoV-2病毒S蛋白與受體相互作用及藥物設(shè)計研究。特異性重打分函數(shù)顯著虛擬篩選性能顯著較高篩選出兩個候選抑制劑3.藥物靶點識別方法：長非編碼RNA（lncRNA）是一種長度在200nt至100,000nt之間的非編碼RNA，是轉(zhuǎn)錄物的主要成分。研究表明lncRNA在許多生物學(xué)和病理學(xué)過程中起著重要作用。lncRNA起作用的重要途徑是與其靶蛋白結(jié)合。lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用的實驗研究需要大量資源。累積的實驗數(shù)據(jù)使得通過計算方法預(yù)測lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用成為可能。我們使用各種數(shù)學(xué)建模和機器學(xué)習(xí)方法開發(fā)了幾種用于預(yù)測lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用的新模型。這些模型命名為：RWLPAP（隨機游走），LPI-NRLMF（鄰域正則化邏輯矩陣分解），IRWNRLPI（集成隨機游走和鄰域規(guī)則化Logistic矩陣分解），LPI-BNPRA（雙向網(wǎng)絡(luò)投影推薦算法），LPI-ETSLP（基于特征值變換的半監(jiān)督鏈路預(yù)測），HLPI-Ensemble（集成學(xué)習(xí)）。在交叉驗證中，我們的模型獲得了較好的預(yù)測性能。lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測模型的性能比較lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測服務(wù)器相關(guān)軟件著作權(quán)：

本成果采用最新的深度學(xué)習(xí)和分子模擬算法，結(jié)合新一代分子特征化方法，開發(fā)了多種計算機模型，可用于藥物開發(fā)中的多個階段，為藥物的快速設(shè)計開發(fā)提供一個完整的基于人工智能的解決方案。 成果：1.藥物毒性預(yù)測方法：傳統(tǒng)的化合物毒性檢測技術(shù)一般需要使用生化試驗、細胞實驗、甚至動物模型，這些方法不僅耗費大量時間，而且成本很高。使用計算模型進行有機化合物的毒性預(yù)測，所需投入較少，但產(chǎn)出巨大。特別是基于化合物的物理化學(xué)和結(jié)構(gòu)特性的計算模型，甚至能夠在化合物合成之前就對其進行預(yù)測，大大提高了效率，使其越來越受到歡迎。在進行體外和體內(nèi)試驗之前先使用計算機模型對化合物進行大規(guī)模的毒性篩選，能夠更好地解決候選藥物具有毒性的問題。我們建立了一套新的基于多種分子指紋和機器學(xué)習(xí)算法的化合物毒性預(yù)測集成學(xué)習(xí)算法，運用此集成學(xué)習(xí)算法建立了新的有機化合物致癌性、致突變性和肝毒性預(yù)測模型。我們分別建立了名為CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性預(yù)測)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突變性預(yù)測)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性預(yù)測)的預(yù)測服務(wù)器，這些服務(wù)器能夠為使用者提供更高效更便捷的預(yù)測技術(shù)服務(wù)。自2017年服務(wù)器發(fā)表起，我們已為國內(nèi)外藥物分子設(shè)計研究者提供了5000多次共計超過20多萬個化合物的毒性預(yù)測服務(wù)。在有機化合物毒性預(yù)測研究方向，我們主要完成了化合物的細胞毒性、心臟毒性、生殖毒性、血腦屏障透過性、水生生物毒性預(yù)測模型，以及糖尿病早期篩查模型的開發(fā)，正在進行P450酶阻滯劑性預(yù)測模型、基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的毒性預(yù)測算法研究、基于分子對接的化合物毒性預(yù)測研究等。相關(guān)研究成果已發(fā)表多篇學(xué)術(shù)論文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次數(shù)80，ESI 1%高被引論文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.） 致癌性預(yù)測服務(wù)器首頁 致癌性預(yù)測結(jié)果頁 相關(guān)綜述對本服務(wù)器的介紹 RF-hERG-Score預(yù)測藥物引起的hERG相關(guān)心臟毒性 2.藥物設(shè)計方法：在計算機上對藥物靶點和藥物分子的結(jié)構(gòu)和活性建模，計算藥物與靶點之間的相互作用關(guān)系，從而設(shè)計出具有治療作用的藥物。計算機輔助藥物設(shè)計可以為藥物設(shè)計各階段的實驗方案提供有意義的指導(dǎo)，減少需要通過實驗評估的候選藥物的數(shù)量，從而加快新藥研發(fā)速度。我們應(yīng)用分子對接、分子動力學(xué)模擬、自由能計算、機器學(xué)習(xí)等方法研究流感病毒等重要疾病的計算機輔助藥物設(shè)計、并開發(fā)更有效的計算機輔助藥物設(shè)計方法。在計算機輔助藥物設(shè)計研究我們主要完成了流感病毒M2質(zhì)子通道蛋白抑制劑虛擬篩選方法研究，正在進行先導(dǎo)化合物生成模型研究、基于機器學(xué)習(xí)的虛擬篩選打分函數(shù)算法開發(fā)、SARS-CoV-2病毒S蛋白與受體相互作用及藥物設(shè)計研究。 特異性重打分函數(shù)顯著虛擬篩選性能顯著較高 篩選出兩個候選抑制劑 3.藥物靶點識別方法：長非編碼RNA（lncRNA）是一種長度在200nt至100,000nt之間的非編碼RNA，是轉(zhuǎn)錄物的主要成分。研究表明lncRNA在許多生物學(xué)和病理學(xué)過程中起著重要作用。lncRNA起作用的重要途徑是與其靶蛋白結(jié)合。lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用的實驗研究需要大量資源。累積的實驗數(shù)據(jù)使得通過計算方法預(yù)測lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用成為可能。我們使用各種數(shù)學(xué)建模和機器學(xué)習(xí)方法開發(fā)了幾種用于預(yù)測lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用的新模型。這些模型命名為：RWLPAP（隨機游走），LPI-NRLMF（鄰域正則化邏輯矩陣分解），IRWNRLPI（集成隨機游走和鄰域規(guī)則化Logistic矩陣分解），LPI-BNPRA（雙向網(wǎng)絡(luò)投影推薦算法），LPI-ETSLP（基于特征值變換的半監(jiān)督鏈路預(yù)測），HLPI-Ensemble（集成學(xué)習(xí)）。在交叉驗證中，我們的模型獲得了較好的預(yù)測性能。 lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測模型的性能比較 lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測服務(wù)器相關(guān)軟件著作權(quán)：

本發(fā)明提供了一種復(fù)制式人工關(guān)節(jié)間隔物的制作方法，包括以下步驟：1）首先在容器內(nèi)鋪設(shè)固化劑，將人工關(guān)節(jié)假體包裹在容器內(nèi)的固化劑中，制備人工關(guān)節(jié)假體陰模；2）然后向陰模內(nèi)注入硬化劑制備復(fù)制式人工關(guān)節(jié)間隔物。可事先在陰模中放置金屬棒或塊以增加間隔物的強度。本發(fā)明能在較短時間內(nèi)精確制備出尺寸和外形與擬選用人工關(guān)節(jié)假體一致的間隔物，以縮短手術(shù)時間，改善間隔物的作用效果，制備方法經(jīng)濟且簡便易行。植入的關(guān)節(jié)式間隔物可使得患者在術(shù)后獲得部分正常的關(guān)節(jié)功能，術(shù)后滿意度提高。并有效防止了軟組織的攣縮，為再次手術(shù)奠定了基礎(chǔ)。

采用前沿的深度學(xué)習(xí)算法和相關(guān)數(shù)據(jù)處理技術(shù)，經(jīng)過不斷優(yōu)化和創(chuàng)新，能夠在極短時間內(nèi)完成 CT 圖像的人體器官勾畫功能，目前已實現(xiàn) 30 多種器官的自動勾畫。大量歷史病例數(shù)據(jù)集和模型的不斷創(chuàng)新使 DeepViewer 多種器官的勾畫精準度達到 95%以上。 

（1）建立具有醫(yī)學(xué)統(tǒng)計意義的中國人髖關(guān)節(jié)解剖學(xué)特征數(shù)據(jù)庫 課題組隨機抽取130 例西南地區(qū)正常成年人（其中男77例、女53例；平均年齡46歲；平均身高163.3cm；平均體重59.6kg。于仰臥、雙下肢中立位行髂嵴至脛骨結(jié)節(jié)CT掃描（掃描層厚1mm），運用CT圖像處理軟件測量股骨頭直徑、頸干角、偏中心距offset、小轉(zhuǎn)子中點及其上、下2 0 mm 平面處髓腔寬度、峽部直徑、小粗隆中點到峽部距離、峽部曲度、髓腔閃爍指數(shù)和漏斗指數(shù)等參數(shù)，并與中國北方人和國外人群解剖參數(shù)進行比較。結(jié)果顯示：中國西南地區(qū)正常人的股骨頭直徑為44.68±3.10mm，頸干角128.56°±4.49°，offset為36.7±2.81mm，小轉(zhuǎn)子中點及其上、下2 0 mm平面處髓腔寬度分別為：24.9±2.27mm；43.6±2.79mm；17.23±1.59mm，峽部直徑為9.92±1.27mm，小粗隆中點到峽部距離113.81±6.75mm，峽部曲度168.95°±1.32°，髓腔閃爍指數(shù)和漏斗指數(shù)等參數(shù)分別為：4.19±0.72和2.32。本組研究中，offset平均為36.7mm、頸干角平均為128.56°,與北方人（offset 平均37.1mm、頸干角平均127.9°）相比差異不大，與西方人（offset平均43.0mm、頸干角平均124.7°）相比存在顯著差異。 （2）設(shè)計基于國人髖關(guān)節(jié)解剖學(xué)特征的人工髖關(guān)節(jié)系統(tǒng) 完成了基于中國人解剖參數(shù)人工髖關(guān)節(jié)系統(tǒng)設(shè)計。 （3）采用有限元等分析手段，優(yōu)化設(shè)計方案，使該人工髖關(guān)節(jié)系統(tǒng)適合國人解剖特征，避免低應(yīng)力集中和應(yīng)力遮擋。

青少年人工智能資源與創(chuàng)新平臺為激發(fā)青少年利用原創(chuàng)算法解決真實復(fù)雜問題的興趣，面向全國中小學(xué)發(fā)布覆蓋人工智能主要技術(shù)領(lǐng)域的研究問題，設(shè)立相應(yīng)選題。 一、項目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、技術(shù)分析 主要功能： 資源中心。資源中心包含各個名師人工智能課程及應(yīng)用案例，還包含各類精品開源軟硬件資源的匯聚。 資訊通知。公告元卓計劃工作的最新動態(tài)及行業(yè)內(nèi)的最新消息。 直播頻道。邀請專家進行直播互動。 在線編程?？梢栽诰W(wǎng)頁頁面中直接編寫代碼和運行代碼。 互動論壇。注冊用戶可以在網(wǎng)站論壇討論課題。

該項目研發(fā)的“心脈聯(lián)衢——全球首款體內(nèi)可視化小口徑人工血管”從仿生的角度出發(fā)，模仿天然血管的三層結(jié)構(gòu)，通過不同結(jié)構(gòu)水凝膠的合理構(gòu)建達到功能協(xié)同，將抗凝血、可視化材料應(yīng)用于人工血管的內(nèi)層，大強度水凝膠應(yīng)用于人工血管的外層，開發(fā)與人體血管結(jié)構(gòu)相似、功能相近的高仿生體內(nèi)精準可視化小口徑水凝膠人工血管。 一、項目進展 已注冊公司運營 二、企業(yè)信息 企業(yè)名稱 天津心衢生物科技有限公司 企業(yè)法人 李雙陽 注冊時間 2021.06.29 注冊所在省市 天津市 組織機構(gòu)代碼 91120104MA07CUYE1J 經(jīng)營范圍 人體于細技術(shù)開發(fā)和應(yīng)用生物基材料聚合技術(shù)研發(fā);人體基因診斷與治療技術(shù)開發(fā);細胞技術(shù)研愛和應(yīng)用，新材料技術(shù)研發(fā)，醫(yī)學(xué)研究和試驗發(fā)展;工程和技術(shù)研究和試驗發(fā)展，技術(shù)服務(wù)、技術(shù)開發(fā)、技術(shù)咨詢、技術(shù)交流、技術(shù)轉(zhuǎn)讓、技術(shù);醫(yī)院管理。(除依法須經(jīng)批準的項目外，憑營執(zhí)照依法自主開展經(jīng)營活動) 企業(yè)地址 天津市南開區(qū)衛(wèi)津路92號大學(xué)生生活中心204 獲投資情況 無 三、負責(zé)人及成員 姓名 學(xué)院/所學(xué)專業(yè) 入學(xué)/畢業(yè)時間 李雙陽 化工學(xué)院/材料化工 2020 龐小雨 化工學(xué)院/材料化工 2019 詹浩淼 機械工程學(xué)院/動力工程 2019 四、指導(dǎo)教師 姓名 學(xué)院/所學(xué)專業(yè) 職務(wù)/職稱 研究方向 董岸杰 化工學(xué)院/材料化工 教授 生物醫(yī)用高分子 五、項目簡介 國內(nèi)心臟搭橋及血透病患對人工血管的需求量很大，目前大、中口徑人工血管已經(jīng)應(yīng)用于臨床，但市場上沒有小口徑人工血管產(chǎn)品推出。中國的人工血管產(chǎn)品主要依賴于進口，缺少具有核心知識產(chǎn)權(quán)技術(shù)以及能進行產(chǎn)業(yè)化生產(chǎn)人工血管的廠家。心脈連衢公司團隊攻關(guān)人工血管關(guān)鍵技術(shù)難題，希望為心血管疾病和血液透析患者探索一種新的人工血管產(chǎn)品，同時在基礎(chǔ)人工血管產(chǎn)品上，提出“精準可視化”概念，彌補小口徑人工血管臨床應(yīng)用的空白。 該項目研發(fā)的“心脈聯(lián)衢——全球首款體內(nèi)可視化小口徑人工血管”從仿生的角度出發(fā)，模仿天然血管的三層結(jié)構(gòu)，通過不同結(jié)構(gòu)水凝膠的合理構(gòu)建達到功能協(xié)同，將抗凝血、可視化材料應(yīng)用于人工血管的內(nèi)層，大強度水凝膠應(yīng)用于人工血管的外層，開發(fā)與人體血管結(jié)構(gòu)相似、功能相近的高仿生體內(nèi)精準可視化小口徑水凝膠人工血管。項目產(chǎn)品采用模具快速成型工藝，可實現(xiàn)無創(chuàng)、無放射性地對植入后的人工血管形態(tài)進行精準監(jiān)測，從而獲得準確、動態(tài)、整體三維的信息。項目產(chǎn)品與世界目前報道的最高水平小口徑人工血管產(chǎn)品對比，產(chǎn)品制備周期從1.5個月降低到10分鐘、生物安全性能好、具有體內(nèi)可視化功能，且成本比傳統(tǒng)的組織工程技術(shù)低8成。