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本發明通過對黃柄曲霉固體發酵和對其發酵產物的甲醇提取物進行分離純化，得到 18 個細胞松弛素類新化合物，通過抗腫瘤活性評價，發現化合物 1 黃柄曲霉菌素 A 對白血病細胞 HL-60，人肝癌細胞SMMC7721，人肺癌細胞 A-549，人乳腺癌細胞 MCF-7，人結腸癌細胞 SW480 有一定的抑制作用。本發明人采用 4 株癌細胞(人早幼粒白血病細胞 HL-60、急性早幼粒白血病細胞株 NB4、結腸癌細胞株 RKO、人結直腸癌細胞 HCT116)和兩株正常細胞(腎上皮細胞 293T 和結腸上皮細胞

儀器概述 　本儀器是根據中華人民共和國標準GB/T8018《汽油氧化安定性測定法(誘導期法)》所規定的要求設計制造的，適用于按照GB/T8018標準測定加速氧化條件下汽油的氧化安定性。 技術參數 1、工作電源：AC220V±10%，50Hz 2、加熱管功率：1600W，單片機自動控制 3、金屬浴溫度控制點： 200℃±1℃ 4、氧彈壓力變送器測量范圍：0～1900kPa，精度±0.2‰ 5、溫度計： 配備玻璃水銀溫度計 6、通訊方式：U盤，RS232,聯網及打印功能 7、環境溫度： ≤30℃ 8、環境濕度： ≤80% 性能特點 1、由微機控制自動進行檢測、計算和記錄各種數據，自動化程度高。 2、不銹鋼浴槽,智能數顯控溫。自動記錄測試過程中的數據和測試結果。 3、配置兩路檢測裝置,可連接電腦使用上位機軟件進行壓力曲線分析及打印等。 4、金屬浴加熱，無污染，帶溫度過熱保護裝置。 5、內置壓力保護系統，安全可靠。 網址鏈接 http://www.csscyq.com/proshow.asp?id=769

項目簡介 鹽酸文拉法辛（Venlafaxine Hydrochloride，以下簡稱 VH）為兼具抑制 5-HT 和 NE 再攝取雙重作用的苯乙胺類抗抑郁藥物。1994 年 VH 由美國惠氏公司率先推向市場，并在 意大利、法國、加拿大等多個國家批準上市。1997 年，惠氏公司又開發了 VH 緩釋膠囊－ －怡諾思，實現了一天一次服藥。目前在國內，已有多家鹽酸文拉法辛原料及制劑批復， 18 家原料，9 家制劑，包括膠囊劑及緩釋膠囊劑、緩釋片劑（緩釋片劑為本項目團隊開 發并轉讓）。 知識產權狀態 1 本

本發明公開一種纖維增強復合材料動態剪切本構模型的構建方法，步驟為：１、完成纖維增強復合材料在多種應變率加載工況下的剪切試驗得到各個工況下的載荷?位移曲線；２、采用Ｗｅｉｂｕｌｌ損傷模型與粘彈性模型相結合推導出含Ｗｅｉｂｕｌｌ損傷分布的待擬合載荷?位移關系；３、根據載荷?位移曲線和載荷?位移關系構建多曲線最小二乘目標函數；４、采用遺傳算法得到待擬合參數的初值，通過信賴域方法在獲得的參數初值附近搜索最終得到高精度參數值和確定的含Ｗｅｉｂｕｌｌ損傷分布的載荷?位移關系；５、根據載荷與應力關系、位移與應變關系以及載荷?位移關系推導出含Ｗｅｉｂｕｌｌ損傷分布的復合材料動態剪切本構模型。本發明能夠為纖維增強復合材料動態工況下數值仿真計算提供可靠的依據。

2020年3月9日，北京大學姜保國團隊在國際頂級醫學期刊Lancet 在線發表題為“Comorbidities and multi-organ injuries in the treatment of COVID-19”的研究成果，該成果首次提出將 COVID-19患者進行分類治療，同時在治療COVID-19時，應注意潛在的多器官損傷及其保護和預防。研究人員接管了武漢同濟醫院的重癥患者集中治療病房。60例患者在治療過程中被分為三種類型。60例患者中有13例[22%]主要患有肺炎，被歸類為A型，提供了抗病毒藥，抗生素，氧療和糖皮質激素等基本治療方法。60例患者中有33例（55%）為B型，其疾病表現為不同程度的肺炎，并伴有嚴重合并癥。對于歸類為B型的患者，研究人員繼續在控制肺炎的同時監測合并癥的變化，進行個人評估并制定具體的治療計劃，包括降壓藥，降糖治療和連續性腎臟替代治療。60例患者中有14例（23%）是重癥患者，被分類為C型。分類為C型的患者患有疾病，認為該疾病是由于A型或B型疾病的早期治療而惡化（導致多器官損傷），這些重癥患者應注意器官功能，并采取必要的保護措施，包括機械通氣，糖皮質激素，抗病毒藥，對癥治療和抗休克療法。

南開大學統計與數據科學學院黃森忠教授團隊在新冠肺炎疫情控制策略研究中不斷取得進展。該研究通過梳理新冠肺炎疫情發生的核心時間線脈絡，分析新冠肺炎的流行病學參數，并將其與SARS（非典型肺炎）和MERS（中東呼吸綜合征）比較，經過建模分析，最終對新冠肺炎疫情控制的拐點、流行時間跨度、最終規模及復工風險等作出評估預測。  新冠肺炎每日新增治愈人數與新增確診人數比值隨時間變化的時序圖 該工作基于傳播動力學及普適SEIR模型進行建模，通過“南開大學智英健康數據研究中心”開發的程序EpiSIX，實時跟蹤國家衛健委及各地衛健委自2019年12月12日以來發布的確診病例數據，對新冠肺炎疫情的流行趨勢進行研判，對疾控策略的效率進行評估，并將相應建議提供給疾控方參考。 該研究團隊從2020年1月30日持續發布疫情傳播預測(至2月29日每3天發布一次，共11期；從3月3日起每5天發布一次，共3期)，并根據疫情變化，及時調整預測評價指標及預測目標(如疫情最后規模及“沒有本地新增病例”的事實終結時間點)。該研究項目由南開大學新型冠狀病毒應急科研專項、國家自然科學基金和國家科技重大專項予以支持，并得到了教育部、國家衛健委等的支持指導。研究成果已在線發表于《中國科學：數學》。

2020年1月25日，中山大學公共衛生學院陸家海教授聯合美國哥倫比亞大學W. Ian Lipkin在bioRxiv預印版平臺發表文章研究From SARS-CoV to Wuhan 2019-nCoV: Will History Repeat Itself?，通過2002-2003年SARS疫情的數據模擬了武漢新型冠狀病毒2019-nCoV的流行數據。 根據此研究模型估計，2019-nCoV病例的累計計數約為SARS總數的2-3倍，預計發病高峰將在2月初或中期。在應對方面，應該限制或禁止區域性遷移，以防止超級傳播者的出現和移動，同時迫切需要在全國范圍內加強監控并采取有效措施來控制這種流行病。

中山大學孫逸仙紀念醫院呼吸內科主任江山平教授首先提出“磷酸氯喹治療新型冠狀病毒肺炎”的治療方案，并參與推動相關科研攻關和臨床研究，為抗疫工作貢獻了中山大學專家的智慧和力量。2020年1月19日，受中山大學孫逸仙紀念醫院院長宋爾衛院士和黨委書記王景峰教授指派，江山平教授參加廣東省新冠肺炎防控指揮辦科研攻關組牽頭組織的新冠肺炎防治工作會議，根據會上決議，江山平教授牽頭承擔了廣東省防控新型冠狀病毒科技攻關應急專項中的一個重要內容——研究低分子肝素保護血管內皮細胞、預防肺微血管栓塞對改善新型冠狀病毒重癥肺炎預后的作用，目前該研究成果已運用到新冠肺炎重癥病人的救治方案中，取得很好成效。1月27日，江山平教授參加了包括中科院廣州再生醫學與健康省實驗室徐濤院士等在內的新冠肺炎防治工作會議，與徐濤院士深入探討了磷酸氯喹治療新型冠狀病毒肺炎的可能性，并制定了科學的研究方案。方案制定后，江山平教授聯合定點醫院——中山大學附屬第五醫院，在確保患者的生命安全的前提下實施開展了磷酸氯喹治療新型冠狀病毒肺炎的臨床研究。2月7日，廣東省科技廳、廣東省衛健委聯合組織，由鐘南山院士主持，全省十余家收治新型冠狀病毒肺炎的醫院相關專家參與，共同制定了磷酸氯喹治療新型冠狀病毒肺炎的多中心協作方案和形成了專家共識。全省10余家定點收治醫院按協作方案和專家共識，開展磷酸氯喹治療新型冠狀病毒肺炎的臨床試用研究。中山大學附屬第五醫院作為項目牽頭單位，單鴻院長作為項目總負責人。截至2020年3月4日，累計入組磷酸氯喹治療新冠肺炎患者120例，其中輕型9例，占比7.50%；普通型107例，占比89.1%；重型4例，占比3.33 %。目前服用藥物后咽拭子核酸檢測轉陰患者110例，轉陰病例中，輕型9例，占比100%（9/9）；普通型97例，占比90.65%（97/107）；重癥4例，占比100%（4/4）；平均用藥后4.4天轉陰。接受磷酸氯喹治療的120例患者中無1例發展為危重型，目前已出院81例。用藥過程中，暫未發現嚴重不良反應。2月18日下午，廣東省政府新聞辦舉行第二十四場疫情防控新聞發布會，通報廣東省新冠肺炎疫情防控相關情況，重點介紹廣東目前疫情防控科技攻關進展情況。江山平教授應邀出席發布會并回答記者提問。磷酸氯喹的科研臨床實踐得到了國家科技部、衛健委以及高級別專家組的高度肯定，2月19日，國家衛健委、中醫藥局發布《新型冠狀病毒肺炎診療方案（試行第六版）》，磷酸氯喹被納入其中。2月24日，江山平教授向國家衛健委匯報了最新的臨床研究實驗結果，為改善臨床救治效果提出調整方案。2月27日國家衛健委、中醫藥管理局等部委發布《關于調整試用磷酸氯喹治療新冠肺炎用法用量的通知》，進一步科學指導磷酸氯喹的用藥使用。

西安交通大學數學與統計學院醫學人工智能團隊為西安交大第二附屬醫院緊急開發出一套免費在線健康咨詢、問診與新冠風險篩查系統。患者可通過該系統直連二附院相關科室資深醫生，進行遠程咨詢與篩查。作為一款綜合的醫療在線服務平臺，此系統打通了醫療環節中的各參與者、各系統、各終端，實現互聯互通，促進信息數據充分流動，為患者提供疾病問診、健康答疑、病情跟蹤、實時監護等一站式醫療服務。系統已于2020年2月1日零時正式上線，截止2月3日24時，該系統已向5500余人次提供咨詢、問診及篩查服務。為實現“一平臺多終端”的訪問方式，平臺摒棄傳統native APP,采用Html5技術并已適配了各類手機、PC及微信的無障礙訪問。平臺后端基于大規模容器技術及分布式異步消息處理技術，可以滿足百萬用戶在線實時溝通。平臺利用大數據和人工智能技術為病人和醫生提供更加精準、可靠的信息篩選和信息推送。平臺可提供基于SaaS的服務模式，也可提供私有化部署，依托實體醫院建立互聯網問診區，促進線上線下結合與醫療門診閉環，最大化提升醫療資源利用率與醫院協同效率，打造醫療服務新模式打破時空限制共享優質醫療資源。