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2020年3月18日，蘭州大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院羅斌團隊在預(yù)印版平臺medRxiv 在線發(fā)表未經(jīng)同行評審的題為“Effects of temperature variation and humidity on the mortality of COVID-19 in Wuhan”的研究成果，該研究收集了2020年1月20日至2020年2月29日在中國武漢市的COVID-19每日死亡人數(shù)，氣象和空氣污染物數(shù)據(jù)。然后，采用數(shù)學(xué)模型研究溫度，濕度和晝夜溫差對COVID-19日死亡率的影響。 在研究期間，武漢市共有2299例COVID-19死亡計數(shù)。COVID-19死亡率與晝夜溫差呈正相關(guān)，而與相對濕度呈負相關(guān)。此外，晝夜溫差每增加1個單位，COVID-19死亡率增加2.92%。總而言之，這項研究表明溫度變化和濕度可能是影響COVID-19死亡率的重要因素。2019年12月，在中國湖北省武漢市確認了一群原因不明的肺炎患者感染了一種新型冠狀病毒，即2019-nCoV，這是以前在人類或動物中未發(fā)現(xiàn)的。流行病學(xué)證據(jù)提示大多數(shù)這些患者去過武漢當(dāng)?shù)氐暮ｕr市場，并且從這些患者中獲得的病毒的基因序列與蝙蝠中鑒定的高度相似。由于相似，該病毒隨后被重命名為SARS-Cov-2，它是Sarbecovirus亞種（Beta-CoV譜系B）的成員。一些研究人員發(fā)現(xiàn)SARS-Cov-2對人類呼吸道受體具有很強的親和力，這暗示了對全球公共健康的潛在威脅。由于新病例的迅速增加，2019年冠狀病毒病（COVID-19）很快引起了全球關(guān)注。新型冠狀病毒感染被認為是從動物傳播的，到2020年1月，懷疑最初受感染的患者是通過人與人之間的傳播感染了該病毒。自2020年1月以來，covid- 19種病毒已經(jīng)升級，該病毒已迅速傳播到中國大部分地區(qū)和其他國家。截至2020年3月15日，中國報告了80844例確診的COVID-19和3199例死亡人數(shù)。這些數(shù)字每天都會更新，而且預(yù)計還會進一步增加。2020年1月20日至2月29日中國武漢市COVID-19每日死亡率和氣象因子水平的時空格局回顧研究發(fā)現(xiàn)，隨著天氣轉(zhuǎn)暖，2003年廣東省爆發(fā)嚴重急性呼吸系統(tǒng)綜合癥（SARS）逐漸消失，直到7月才基本結(jié)束。有文獻記載，溫度及其變化可能影響了SARS的爆發(fā)。韓國的一項研究發(fā)現(xiàn)，日溫度低和相對濕度低/高時，流感發(fā)生的風(fēng)險顯著增加，并且晝夜溫差（DTR）呈顯著正相關(guān)。幾項研究報告說，COVID-19與氣象因素有關(guān)，隨溫度升高而降低，但尚未報道它們對死亡率的影響。因此，該研究假設(shè)天氣狀況也可能導(dǎo)致COVID-19的死亡。2020年1月20日至2月29日中國武漢市氣象因子和COVID-19每日死亡率計數(shù)的暴露-響應(yīng)曲線這項研究旨在探討冠狀病毒疾病（COVID-19）死亡與天氣參數(shù)之間的關(guān)聯(lián)。在本研究中，研究人員收集了2020年1月20日至2020年2月29日在中國武漢市的COVID-19每日死亡人數(shù)，氣象和空氣污染物數(shù)據(jù)。然后，采用數(shù)學(xué)模型研究溫度，濕度和晝夜溫差對COVID-19日死亡率的影響。在研究期間，武漢市共有2299例COVID-19死亡計數(shù)。COVID-19死亡率與晝夜溫差呈正相關(guān)，而與相對濕度則呈負相關(guān)。此外，晝夜溫差每增加1個單位，COVID-19死亡率增加2.92%。總而言之，這項研究表明溫度變化和濕度可能是影響COVID-19死亡率的重要因素。

2019年12月，在中國湖北省武漢市確認了一群原因不明的肺炎患者感染了一種新型冠狀病毒，即2019-nCoV，這是以前在人類或動物中未發(fā)現(xiàn)的。流行病學(xué)證據(jù)提示大多數(shù)這些患者去過武漢當(dāng)?shù)氐暮ｕr市場，并且從這些患者中獲得的病毒的基因序列與蝙蝠中鑒定的高度相似。由于相似，該病毒隨后被重命名為SARS-Cov-2，它是Sarbecovirus亞種（Beta-CoV譜系B）的成員。一些研究人員發(fā)現(xiàn)SARS-Cov-2對人類呼吸道受體具有很強的親和力，這暗示了對全球公共健康的潛在威脅。先前的研究顯示了2019年新型冠狀病毒病（COVID-19）的患者的臨床特征以及人對人傳播的證據(jù)，但是對于無癥狀感染患者是否能傳播新冠肺炎的數(shù)據(jù)有限。2020年2月25日，南京醫(yī)科大學(xué)胡志斌及易永祥共同通訊在預(yù)印版平臺medRxiv 在線發(fā)表未經(jīng)同行評審的題為”Clinical Characteristics of 24 Asymptomatic Infections with COVID-19 Screened among Close Contacts in Nanjing, China“的研究論文，該研究的目的是通過密切接觸者篩查24例無癥狀感染的臨床特征，并顯示無癥狀COVID-19病毒攜帶者的傳播潛力。通過流行病學(xué)調(diào)查，該研究觀察到對同居家庭成員的典型無癥狀傳播，甚至導(dǎo)致嚴重的COVID-19肺炎。總而言之，該研究發(fā)現(xiàn)無癥狀攜帶者可導(dǎo)致人對人的傳播，應(yīng)將其視為COVID-19感染的來源。 因此，通過多重核酸篩查嚴格監(jiān)測近距離接觸以遏制潛在暴發(fā)，具有重要的公共衛(wèi)生意義。自我保護的指導(dǎo)，密切接觸的主動隔離（無論是在家中還是集中式）都應(yīng)不斷強調(diào)。最后，該研究還建議對出院的COVID-19患者進行隔離和新冠病毒核酸檢測。2019年12月，在中國湖北省武漢市確認了一群原因不明的肺炎患者感染了一種新型冠狀病毒，即2019-nCoV，這是以前在人類或動物中未發(fā)現(xiàn)的。流行病學(xué)證據(jù)提示大多數(shù)這些患者去過武漢當(dāng)?shù)氐暮ｕr市場，并且從這些患者中獲得的病毒的基因序列與蝙蝠中鑒定的高度相似。由于相似，該病毒隨后被重命名為SARS-Cov-2，它是Sarbecovirus亞種（Beta-CoV譜系B）的成員。一些研究人員發(fā)現(xiàn)SARS-Cov-2對人類呼吸道受體具有很強的親和力，這暗示了對全球公共健康的潛在威脅。由于新病例的迅速增加，2019年冠狀病毒病（covid-19）很快引起了全球關(guān)注。新型冠狀病毒感染被認為是從動物傳播的，到2020年1月，懷疑最初受感染的患者是通過人與人之間的傳播感染了該病毒。自2020年1月以來，covid- 19種病毒已經(jīng)升級，該病毒已迅速傳播到中國大部分地區(qū)和其他國家。截至2020年2月18日，中國報告了72436例確診的COVID-19和1868例死亡人數(shù)。這些數(shù)字每天都會更新，而且預(yù)計還會進一步增加。先前的研究顯示了2019年新型冠狀病毒病（COVID-19）的患者的臨床特征以及人對人傳播的證據(jù)，但是對于無癥狀感染患者是否能傳播新冠肺炎的數(shù)據(jù)有限。這項研究的目的是通過密切接觸者篩查24例無癥狀感染的臨床特征，并顯示無癥狀COVID-19病毒攜帶者的傳播潛力。于2020年1月28日至2月9日在中國江蘇省南京市的社區(qū)對所有密切接觸的COVID-19患者（或疑似患者）進行流行病學(xué)調(diào)查。通過測試咽拭子樣品的核酸，無癥狀攜帶者在實驗室確認為COVID-19病毒陽性。該研究發(fā)現(xiàn)，24例無癥狀病例在核酸篩查前均未出現(xiàn)任何明顯癥狀。五例（20.8％）在住院期間出現(xiàn)癥狀（發(fā)燒，咳嗽，疲勞等）。 12例（50.0％）病例顯示了典型的毛玻璃胸CT圖像，其中5例（20.8％）肺部出現(xiàn)陰影，其余七例（29.2％）病例CT圖像正常，住院期間無任何癥狀。這七個病例比其余的病例更年輕。24例均未出現(xiàn)嚴重COVID-19肺炎或死亡。為從陽性核酸檢測第一天到連續(xù)陰性檢測第一天的間隔，中位數(shù)為9.5天（在24例無癥狀病例中，最長為21天）。通過流行病學(xué)調(diào)查，該研究觀察到對同居家庭成員的典型無癥狀傳播，甚至導(dǎo)致嚴重的COVID-19肺炎。總而言之，該研究發(fā)現(xiàn)無癥狀攜帶者可導(dǎo)致人對人的傳播，應(yīng)將其視為COVID-19感染的來源。 因此，通過多重核酸篩查嚴格監(jiān)測近距離接觸以遏制潛在暴發(fā)具有重要的公共衛(wèi)生意義。最后，該研究還建議對出院的COVID-19患者進行隔離和新冠病毒核酸檢測。

南京工業(yè)大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院史本云教授團隊聯(lián)合香港浸會大學(xué)計算機科學(xué)系與中國疾病預(yù)防控制中心寄生蟲病預(yù)防控制所（國家熱帶病研究中心）共建的智能化疾病監(jiān)控聯(lián)合實驗室，及時搜集疫情相關(guān)信息，追蹤相關(guān)數(shù)據(jù)，運用多源異構(gòu)數(shù)據(jù)驅(qū)動的傳染病學(xué)模型和分析方法，針對武漢（新冠肺炎發(fā)源地）、北京、天津（京津冀地區(qū)）、深圳（粵港澳大灣區(qū)）、杭州和蘇州（長三角經(jīng)濟區(qū)）6座典型城市，開展了新冠肺炎疫情的回顧性分析和趨勢預(yù)判，精準評估了不同復(fù)工場景下的疫情風(fēng)險和經(jīng)濟損失。該研究針對新冠肺炎疫情發(fā)展期、控制期和恢復(fù)期的不同階段，以及不同城市的傳播特點（本地傳播為主/輸入病例為主），綜合考慮了各個城市內(nèi)不同年齡段的人口分布和不同人群（如學(xué)生、上班族和老人）的接觸強度、接觸時長等，設(shè)計了居家場所、學(xué)校場所、工作場所和公共場所4種主要接觸場景。通過結(jié)合城市間的人口流動數(shù)據(jù)，構(gòu)建了數(shù)據(jù)驅(qū)動的傳染病動力學(xué)模型，對不同城市不同干預(yù)手段下的疫情走勢進行了評估。在此基礎(chǔ)上，研究人員結(jié)合不同城市的GDP增長預(yù)期和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，基于對未來數(shù)日各城市疫情走勢的研判，對下一階段有序推動恢復(fù)正常生產(chǎn)提出了若干建議并進行了相應(yīng)的經(jīng)濟損失評估。據(jù)悉，該研究成果和建議已經(jīng)通過國務(wù)院參事提交國家相關(guān)部門。

本項目開發(fā)出具有我國獨立知識產(chǎn)權(quán)的動物專用新型抗炎鎮(zhèn)痛 國家三類新獸藥美洛昔康注射液，建立制劑的質(zhì)量檢測標準，通過處方篩選和 優(yōu)化，將制劑的生產(chǎn)放大到中試生產(chǎn)規(guī)模。完成制劑的穩(wěn)定性試驗及藥理、毒 理研究、藥物動力學(xué)試驗、靶動物安全性試驗、臨床藥效試驗。獲得美洛昔康 注射液新獸藥證書 1 個，申報國家發(fā)明專利 1-2 項，其有效性和安全性可達到 甚至超過國外同類產(chǎn)品，具有國際競爭力；本項目填補了國內(nèi)市場抗炎鎮(zhèn)痛藥青島農(nóng)業(yè)大學(xué)科技成果介紹 2017 －32－ 物的空白并打破了國外對我國該類產(chǎn)品的壟斷；研制的美洛昔康注射液具有較 大的市場前景。 生產(chǎn)條件及市場預(yù)期：本項目完成后，將所研制產(chǎn)品進行推廣應(yīng)用，預(yù)算 將完成銷售收入 3000 萬元，累計帶動經(jīng)濟效益 1.5 億元，并可推動新增就業(yè) 人員 300 名，推動動物生產(chǎn)的發(fā)展。

本項目開發(fā)出具有我國獨立知識產(chǎn)權(quán)的動物專用新型抗炎鎮(zhèn)痛 國家三類新獸藥美洛昔康原料，項目內(nèi)容包括原料藥的合成工藝及中試放大， 質(zhì)量標準的研究及制定，以及產(chǎn)品的穩(wěn)定性研究和急性毒性試驗，申報獲得新 獸藥證書 1 項，獲得授權(quán)發(fā)明專利 1 項，其有效性和安全性可達到甚至超過國 外同類產(chǎn)品，具有國際競爭力；本項目填補了國內(nèi)市場抗炎鎮(zhèn)痛藥物的空白并 打破了國外對我國該類產(chǎn)品的壟斷；研制的美洛昔康原料藥合成方法三廢處理 少，反應(yīng)溶劑乙醇可回收利用，即保護了環(huán)境，又可帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。 生產(chǎn)條件及市場預(yù)期：本項目完成后，將所研制產(chǎn)品進行推廣應(yīng)用，預(yù)算 將完成銷售收入 1000 萬元，累計帶動經(jīng)濟效益 1.2 億元，并可推動新增就業(yè) 人員 500 名，推動動物生產(chǎn)的發(fā)展。

來自湖南大學(xué)的張定校團隊，聯(lián)合羅斯威爾帕克癌癥研究所的唐定國和劉松團隊在Nature Communications上發(fā)表了題為Intron retention is a hallmark and spliceosome represents a therapeutic vulnerability in aggressive prostate cancer的文章【4】。該研究首次報道了人前前列腺癌PCa在其發(fā)生發(fā)展（包括臨床治療前后）過程中RNA選擇性剪接的異常圖譜；并揭示剪接體（Spliceosome）小分子抑制劑E7107可以有效地阻礙CRPC的耐藥復(fù)發(fā)和惡性進展；提示靶向癌細胞的剪接體活性是一個新的治療惡性PCa的臨床策略。值得注意的是，E7107的一個減毒衍生物H3B-8800目前已經(jīng)開始了在血液癌中臨床實驗（NCT02841540）。基于人臨床PCa的轉(zhuǎn)錄組大數(shù)據(jù)，作者評估了不同惡性程度PCa組織（包括正常組織、原位癌、復(fù)發(fā)CRPC和終端致死性神經(jīng)內(nèi)分泌性前列腺癌（NEPC））中選擇性剪接變異的整體情況，首次發(fā)現(xiàn)該剪接變異的異常程度與PCa的惡性程度密切相關(guān)。結(jié)合生信分析和功能試驗，作者發(fā)現(xiàn)癌癥的剪接異常主要通過影響相關(guān)基因的轉(zhuǎn)錄本轉(zhuǎn)換（Isoform switch）來調(diào)控PCa的發(fā)生發(fā)展。由于內(nèi)含子保留（IR）在不同的PCa發(fā)生和發(fā)展時期中呈現(xiàn)一致的上調(diào)變化，且是研究較少的一類AS事件，因此作者針對IR開展了進一步分析。結(jié)果顯示IR是一個新的PCa惡性進展標志物，與PCa的侵襲轉(zhuǎn)移能力和耐藥性密切相關(guān)。另外，IR事件在正常胚胎干細胞和癌癥干細胞中都明顯增多，表明IR可能調(diào)控PCa的干性。隨后，作者分析了IR的剪接機制，發(fā)現(xiàn)侵襲性PCa中IR的大幅度增多更可能受反式作用因子的調(diào)控。進一步分析發(fā)現(xiàn)，IR并不會導(dǎo)致相關(guān)基因的表達表達水平由于NMD(Nonsense-mediated mRNA Decay)而下調(diào)，且被保留的內(nèi)含子可能還具有一定的編碼能力，暗示了內(nèi)含子保留IR在PCa中有一定的調(diào)控功能。作為一個控制雄性器官發(fā)育的關(guān)鍵轉(zhuǎn)錄因子，雄激素受體（Androgen receptor, AR）是PCa的driver基因。通過生信分析和細胞學(xué)試驗，作者均發(fā)現(xiàn)AR可以顯著影響PCa的AS圖譜。結(jié)合受AR調(diào)控的AS相關(guān)基因和AR的轉(zhuǎn)錄靶基因，發(fā)現(xiàn)二者之間并沒有明顯聯(lián)系，表明受AR影響的AS調(diào)控機制和轉(zhuǎn)錄調(diào)控機制是相對獨立的。AS主要受剪接體的調(diào)控，作者分析了274個編碼剪接調(diào)控因子的基因（Splicing regulatory genes, SRGs）在PCa中的突變情況。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，絕大多數(shù)SRGs（~90%）的突變頻率處于較低水平（<5%）；SRGs在早期PCa中主要發(fā)生基因缺失，而在CRPC中主要發(fā)生基因擴增。大約68%的SRGs在PCa不同時期存在異常表達現(xiàn)象，且在CRPC中相對較多，表明侵襲性PCa對剪接體的異常活性有偏好依賴性。進一步分析發(fā)現(xiàn)SRGs可以作為PCa的獨立預(yù)后因子。以上發(fā)現(xiàn)的臨床價值在于靶向抑制剪接體的活性可能會抑制PCa的惡性進展。為此，作者利用剪接體的小分子抑制劑發(fā)現(xiàn)，癌細胞比正常細胞對E7107更加敏感；且E7107能重編程PCa的AS圖譜，并激活一些抑癌基因的表達。在轉(zhuǎn)錄水平上，E7107可將CRPC的轉(zhuǎn)錄組逆轉(zhuǎn)到惡性程度較低的原位癌狀態(tài)。最后，通過體內(nèi)移植瘤和MYC-driven PCa小鼠模型試驗證實，E7107可以抑制PCa的整體AS水平，并通過促進細胞分化和抑增癌基因相關(guān)通路活性等，最終阻礙目前無藥可愈CRPC的生長。

為了進一步驗證Hv1參與了慢性炎癥及疼痛的發(fā)展，在動物水平實驗中，研究人員聯(lián)合藥理、Hv1全基因敲除及DRG神經(jīng)元Hv1特異性敲減的手段，發(fā)現(xiàn)抑制Hv1可以有效緩解病理性疼痛，改善炎癥狀況。

公司經(jīng)營范圍：教學(xué)及實驗室儀器、設(shè)備制造、銷售、安裝；市政公用工程施工(不含行政許可項目)。

近日，上海交通大學(xué)電子系義理林教授課題組基于智能鎖模算法、時間拉伸技術(shù)和實時高速電路建立的實時光譜分析控制平臺，實現(xiàn)了鎖模激光器輸出飛秒脈沖的實時光譜調(diào)控，對飛秒激光器的設(shè)計具有重要的應(yīng)用價值。相關(guān)成果以“Intelligent control of mode-locked femtosecond pulses by time-stretch-assisted real-time spectral analysis”為題目于2020年1月發(fā)表于國際光學(xué)頂尖期刊《Light: Science & Applications》（中科院長春光機所與Nature出版集團合辦期刊），并入選為封面文章，在“News & Views”欄目被專門評述。博士生蒲國慶為第一作者，義理林教授為通信作者。 圖說：期刊封面文章 飛秒尺度（1E-15秒）脈沖對應(yīng)著原子分子、材料、生物蛋白、化學(xué)反應(yīng)等豐富物質(zhì)體系的眾多超快過程，有著廣泛而重要的應(yīng)用。鎖模激光器作為產(chǎn)生飛秒脈沖的重要基礎(chǔ)研究工具，在物理、化學(xué)、生物、材料、信息科學(xué)等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。飛秒鎖模激光器自上世紀六十年代發(fā)明以來，與其相關(guān)的研究分別于1999，2005，2018年獲得過諾貝爾獎。 隨著超快光學(xué)的快速發(fā)展，越來越多的前沿應(yīng)用需要對飛秒脈沖的時域和光譜進行精細控制。由于飛秒脈沖的產(chǎn)生涉及非常復(fù)雜的非線性和色散傳輸效應(yīng)，達到特定脈沖狀態(tài)的穩(wěn)態(tài)輸出需要對激光器多個參數(shù)在高維空間進行優(yōu)化，傳統(tǒng)基于激光器光學(xué)設(shè)計和優(yōu)化的方法已被證明難以精確實現(xiàn)。 通過對飛秒脈沖狀態(tài)進行智能識別，結(jié)合智能算法對激光器多參數(shù)進行全局優(yōu)化，有望獲得理想的飛秒脈沖輸出，但其主要挑戰(zhàn)在于飛秒脈沖難以實時精確識別。低速時域采樣無法識別飛秒脈沖寬度和形狀，光譜儀雖可識別飛秒脈沖積分光譜但無法識別其瞬時光譜，因此傳統(tǒng)方法都無法做到實時控制飛秒脈沖精確鎖模狀態(tài)。為了解決這一難題，義理林教授課題組提出在鎖模控制環(huán)內(nèi)引入時間拉伸-色散傅里葉變換（TS-DFT）技術(shù)，通過時域到光譜的轉(zhuǎn)換，采用低速時域采樣即可識別飛秒脈沖對應(yīng)的瞬時光譜寬度和形狀。結(jié)合智能控制算法，實現(xiàn)了以1.4nm為精度對飛秒脈沖光譜寬帶從10nm到40nm進行可編程控制，光譜形狀可編程為高斯型或三角形等。這是本領(lǐng)域首次實現(xiàn)飛秒鎖模脈沖光譜寬度和形狀高精度實時編程控制，解決了飛秒鎖模脈沖鎖模狀態(tài)無法精確調(diào)控的難題。 基于實時的光譜控制，該研究還展示了從窄譜鎖模態(tài)至寬譜鎖模態(tài)以及從三角形光譜脈沖態(tài)至寬譜鎖模態(tài)的演變過程，發(fā)現(xiàn)兩者動力學(xué)過程具有相似性，提出了目標鎖模狀態(tài)可能決定中間動力學(xué)過程的猜想，為人們進一步探索鎖模激光器內(nèi)部機理提供新視角。 圖說：基于快速光譜分析的飛秒鎖模脈沖智能控制 非線性光學(xué)著名專家John Dudley教授（歐洲物理學(xué)會主席，IEEE/OSA Fellow）在《Light: Science & Applications》的“News & Views”欄目撰文介紹此項工作，認為本工作極具創(chuàng)新性，開拓了研究鎖模動力學(xué)新的可能性，很可能應(yīng)用于多種鎖模光纖激光器中。 義理林教授課題組過去六年來一直致力于解決飛秒鎖模激光器的智能控制問題，2019年發(fā)表在光學(xué)領(lǐng)域頂級期刊《Optica》的“智能鎖模激光器”成果入選美國光學(xué)學(xué)會旗下新聞雜志《Optics & Photonics News》2019年光學(xué)年度進展“Optics in 2019”。該方向工作部分得到國家自然科學(xué)基金（61575122）的支持。《Light: Science & Applications》論文全文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0251-x《Light: Science & Applications》“New & Views”評述論文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0270-7

隨著計算智能方法得到更廣泛的應(yīng)用，其從問題本身學(xué)習(xí)的能力亟待增強。為此，越來越多研究提出使用機器學(xué)習(xí)模型來驅(qū)動計算智能。通常，這種基于模型的進化算法的性能高度依賴于所采用模型的訓(xùn)練質(zhì)量。而傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)方法需要大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行模型訓(xùn)練，而且受維度災(zāi)難的影響，這類方法通常很難解決維度較高的問題，約束了計算智能方法的應(yīng)用范疇。課題組在IEEE Transactions on Cybernetics上發(fā)表了一種由生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）驅(qū)動的進化多目標算法。