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本發(fā)明涉及一種無酶情況下檢測葡萄糖濃度的修飾電極的制備方法及應用，首先將碳納米管修飾在玻碳電極的表面，再通過循環(huán)伏安法將鐵氰酸鎳電化學沉積在碳納米管修飾的電極表面，得到碳納米管和鐵氰酸鎳復合修飾的修飾電極；該修飾電極在無酶情況下對葡萄糖溶液有良好的響應，其對葡萄糖濃度檢測下限是1.6×10-6mol/L；當葡萄糖濃度在3.32×10-6M/L～4.95×10-3M？mol/L范圍內(nèi)時，所得的響應電流與葡萄糖的濃度有良好的線性關(guān)系，并且所制備電極有良好的抗干擾性能。

具有重要的應用價值。本項目針對立體特異性芳基醇和位置特異性結(jié)構(gòu)脂質(zhì)為 典型代表的高附加值醇/酯，解決其綠色制造過程中關(guān)鍵酶選擇性差，工業(yè)適應 性弱，表達制備成本高以及催化反應效率低的關(guān)鍵技術(shù)難題，開展工業(yè)酶的定向篩選、功能強化、高效表達及應用技術(shù)研究，開發(fā)了具有自主知識產(chǎn)權(quán)和適合工業(yè)化要求的高選擇性、高活性、高穩(wěn)定性工業(yè)酶（脂肪酶和氧化還原酶）的高效創(chuàng)制及應用技術(shù)體系，打破國際技術(shù)壁壘，推動了我國相關(guān)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)進步和持續(xù)健康發(fā)展。 

本項目涉及來源于植物的 100 多種糖基轉(zhuǎn)移酶的應用，尤其涉及這些植物 酶在催化藥物糖苷、糖酯、醫(yī)藥中間體合成過程中的應用，屬于生物制藥的酶 催化合成領(lǐng)域。許多次生代謝物的糖苷、糖酯是非常重要的醫(yī)藥成分或其中間 體，例如胞嘧啶阿拉伯糖苷、去氧氟尿苷、博來霉素、依托泊糖苷、噻吩足葉 糖甙、 氨基糖苷類抗生素、毛地黃苷、龍葵堿類糖苷、黃酮糖苷等等，它們在 抗腫瘤、解肝毒、治療心臟病、抗氧化、防衰老等方面具有重要藥用價值。 在醫(yī)藥工業(yè)或化學工業(yè)，要想獲得某種化合物的糖苷主要有兩種途徑：從 生物體中提取和化學合成。由于在生物體中這些天然產(chǎn)物含量很低，因此提取 量非常有限，純度難以保證，并且提取過程復雜。如果用化學方法合成，又存 在過程復雜、成本高、環(huán)境污染等缺點。相比之下，利用生物酶催方法合成糖 苷糖酯化合物則具有效率高、成本低、環(huán)境清潔等優(yōu)點。本項目將提供來源于 植物的 100 多種糖基轉(zhuǎn)移酶，這些酶的催化特性各不相同，可利用它們催化合 成多種多樣的不同化合物的糖苷和糖酯，具有催化效率高，專一性強，方便使 用，資源創(chuàng)新等特點。本技術(shù)為利用酶催化方法合成重要的藥物、藥物中間體 提供了可行的途徑，為創(chuàng)新藥物和新藥篩選提供了關(guān)鍵技術(shù)支撐，將帶來巨大 的經(jīng)濟效益和社會效益。

南開大學藥物化學生物學國家重點實驗室、生命科學學院、藥學院教授饒子和院士，南開大學生命科學學院2014屆博士畢業(yè)生、上海科技大學王權(quán)教授，英國伯明翰大學Gurdyal Besra教授，上海科技大學李俊副研究員為論文共同通訊作者。南開大學生命科學學院2019屆博士畢業(yè)生張璐（排名第一）、上海科技大學博士生趙耀為論文共同第一作者，南開大學藥學院趙煒教授是該成果合作者之一，南開大學生命科學學院2016級本科生吳方羽參與文章發(fā)表。南開大學細胞應答交叉科學中心為論文通訊單位之一。據(jù)介紹，該聯(lián)合研究團隊綜合利用冷凍電子顯微鏡技術(shù)和X射線晶體學技術(shù)解析了抗結(jié)核一線藥物乙胺丁醇與靶標蛋白，分枝桿菌膜蛋白糖基轉(zhuǎn)移酶EmbA-EmbB-AcpM2蛋白復合物，及與EmbC2-AcpM2蛋白復合物與乙胺丁醇結(jié)合的高分辨率三維結(jié)構(gòu)，首次闡明這個使用了近60年，治愈了無數(shù)結(jié)核病感染者的一線藥物的抑制作用機理，并首次揭示了臨床耐藥的分子機制。研究結(jié)果顯示，每個Emb蛋白單體均為含有氨基端15次跨膜螺旋的跨膜區(qū)和羧基端可溶區(qū)結(jié)構(gòu)域的折疊形式，并且以EmbA-EmbB或EmbC-EmbC組成異源或同源二聚體，并首次報道了每個Emb蛋白均在胞內(nèi)結(jié)合一個酰基載脂蛋白AcpM，最終組成EmbA-EmbB-AcpM2/EmbC2-AcpM2蛋白復合物。據(jù)悉，這是世界上第一個解析的源于結(jié)核分枝桿菌的膜蛋白三維結(jié)構(gòu)，該研究共解析并向蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫（protein data bank, PDB）投遞5個蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)坐標，為全世界范圍研發(fā)設(shè)計新型抗結(jié)核抑制劑提供可靠的數(shù)據(jù)支撐。饒子和院士團隊長期致力于抗結(jié)核藥物重要靶標蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)和功能研究以及抗結(jié)核新藥研發(fā)，此項最新研究成果是繼2018年饒子和院士南開團隊在《科學》雜志發(fā)表分枝桿菌呼吸鏈超級復合物高分辨率結(jié)構(gòu)，2019年上海科技大學團隊在《細胞》雜志發(fā)表分枝桿菌關(guān)鍵藥靶跨膜轉(zhuǎn)運蛋白MmpL3與抑制劑復合物結(jié)構(gòu)后，在抗結(jié)核藥物研發(fā)領(lǐng)域的又一重大科研成果。

1、成果簡介：（500字以內(nèi)） 基于前期對纖維素降解起關(guān)鍵性作用的過程內(nèi)切酶Cel48F水解中心關(guān)鍵氨基酸的優(yōu)化結(jié)果，定制具有高效水解活性的纖維素酶，與復合菌劑聯(lián)合使用，高效降解秸稈同時發(fā)酵制肥，突破交通運輸秸稈距離的瓶頸，便于在農(nóng)村蔬菜種植大范圍推廣及應用。項目提供秸稈降解發(fā)酵工藝流程，提供秸稈降解效率，肥料酸含量，pH等標準。 項目可試點推廣秸稈制肥技術(shù)，應用在大棚蔬菜種植中，提高蔬菜質(zhì)量及增產(chǎn)。項目建成后，秸稈的循環(huán)利用產(chǎn)生的有機質(zhì)、礦物元素和抗病微生物，能夠提供作

首次系統(tǒng)性地研究了流感病毒聚合酶與不同RNA啟動子的相互作用機制，闡明了RNA啟動子結(jié)合構(gòu)象在合成不同RNA時所發(fā)揮的作用。團隊還提出了聚合酶合成RNA起始階段的工作模型，推動了人們對流感病毒聚合酶調(diào)控不同RNA合成機制的理解，為抗病毒藥物開發(fā)提供了新靶點。 為了深入研究流感病毒聚合酶合成RNA的分子機制，研究人員利用冷凍電鏡三維重構(gòu)技術(shù)，解析了D型流感病毒聚合酶與不同RNA啟動子結(jié)合

本項目涉及來源于植物的100多種糖基轉(zhuǎn)移酶的應用，尤其涉及這些植物酶在催化藥物糖苷、糖酯、醫(yī)藥中間體合成過程中的應用，屬于生物制藥的酶催化合成領(lǐng)域。許多次生代謝物的糖苷、糖酯是非常重要的醫(yī)藥成分或其中間體，例如胞嘧啶阿拉伯糖苷、去氧氟尿苷、博來霉素、依托泊糖苷、噻吩足葉糖甙、 氨基糖苷類抗生素、毛地黃苷、龍葵堿類糖苷、黃酮糖苷等等，它們在抗腫瘤、解肝毒、治療心臟病、抗氧化、防衰老等方面具有重要藥用價值。在醫(yī)藥工業(yè)或化學工業(yè)，要想獲得某種化合物的糖苷主要有

中試階段/n該項目屬于獸藥殘留分析和免疫學技術(shù)領(lǐng)域。本成果制備的單克隆抗體可以同時檢測諾龍、甲睪酮、睪酮、群勃龍四種雄激素類藥物，且檢測靈敏度高，特異性好。

自疫情發(fā)生以來，對于勞動密集型的制造業(yè)企業(yè)來說，盡可能減少工人聚集和交叉接觸成為企業(yè)復工復產(chǎn)的重要保障。但在生產(chǎn)經(jīng)營活動中，必要的溝通、協(xié)同、信息互通和反饋指導不可避免，這其中涉及了離散制造的多個部門（銷售、采購、計劃、生產(chǎn)、倉庫、財務等）、多個生產(chǎn)工序以及多個工種。北大信息技術(shù)高等研究院智能工廠實驗室利用工業(yè)領(lǐng)域企業(yè)級數(shù)據(jù)中臺的優(yōu)勢，全面整合企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營環(huán)節(jié)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，并利用數(shù)據(jù)智能對齊、行業(yè)知識圖譜等關(guān)鍵技術(shù)，實現(xiàn)面向制造業(yè)的全流程可溯源的透明管控線上生產(chǎn)鏈，迅速幫助企業(yè)集中獲得每一個線下關(guān)鍵生產(chǎn)環(huán)節(jié)的實時進度，并且能夠細化到訂單、生產(chǎn)設(shè)備、運行情況等細節(jié)，同時根據(jù)挖掘算法提供有效的智能輔助決策建議，在高效保障生產(chǎn)經(jīng)營管控的同時，最大化地減少不必要的人員聚集，實現(xiàn)數(shù)據(jù)中臺的指揮室作用，快速實現(xiàn)復工復產(chǎn)，有效提升生產(chǎn)效能。 擬解決的核心問題： 1、無法在生產(chǎn)環(huán)境外遠程下單，下單效率低； 2、工廠遠程管控困難，無法掌握訂單的詳細生產(chǎn)進度，并預測交期，難以面向JIT及時交貨； 3、對生產(chǎn)缺少全維度統(tǒng)計掌握，需要跨系統(tǒng)反復查詢； 4、在線實時分析困難，缺少必要的預測輔助參考； 5、生產(chǎn)環(huán)節(jié)無法自下而上進行反饋； 6、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合困難； 7、缺少人工智能的輔助決策。 預期實施效果： 1、移動端遠程下單，基于混合云架構(gòu)，實現(xiàn)內(nèi)外網(wǎng)數(shù)據(jù)互通； 2、移動端跟單進度，多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合，實現(xiàn)生產(chǎn)環(huán)節(jié)全流程線上實時可見； 3、生產(chǎn)數(shù)據(jù)實時監(jiān)控，關(guān)鍵指標實時匯總，實現(xiàn)工作進度量化可見； 4、形成線上閉環(huán)數(shù)據(jù)看板，在線輔助指導生產(chǎn)經(jīng)營； 5、沉淀大數(shù)據(jù)資產(chǎn)，形成工業(yè)領(lǐng)域企業(yè)級數(shù)據(jù)中臺； 6、實現(xiàn)訂單生產(chǎn)智能逾期預警、訂單銷量智能預測、原材料動態(tài)庫存優(yōu)化。