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一、 項(xiàng)目簡(jiǎn)介基于Web GIS/3G的設(shè)備遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)系統(tǒng)是一個(gè)基于3G無線網(wǎng)絡(luò)及Google地圖的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，主要針對(duì)那些分布廣泛或數(shù)據(jù)不易采集的設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)在線監(jiān)測(cè)，當(dāng)設(shè)備數(shù)據(jù)異常時(shí)，GIS地圖迅速定位到異常地并有報(bào)警提示聲音，同時(shí)以短信或電話方式通知設(shè)備關(guān)聯(lián)人員前去現(xiàn)場(chǎng)查看確認(rèn)。二、 項(xiàng)目技術(shù)成熟程度該項(xiàng)目技術(shù)成熟，目前已在天津市消防系統(tǒng)試運(yùn)行。三、 技術(shù)指標(biāo)（包括鑒定、知識(shí)產(chǎn)權(quán)專利、獲獎(jiǎng)等情況）正在申請(qǐng)軟件著作權(quán)。四、 市場(chǎng)前景（應(yīng)用領(lǐng)域、市場(chǎng)分析等）  本項(xiàng)目的研發(fā)成功能解決目前各中小企業(yè)中設(shè)備運(yùn)行情況難以監(jiān)測(cè)，設(shè)備故障維修不及時(shí)等問題，也有利于提高各企業(yè)的生產(chǎn)效率?？梢姳卷?xiàng)目有著廣闊的應(yīng)用前景和極大的市場(chǎng)空間。五、 規(guī)模與投資需求（資金需求、場(chǎng)地規(guī)模、人員等需求）本系統(tǒng)售價(jià)5萬（包括培訓(xùn)），加上所需服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)軟件、數(shù)據(jù)采集發(fā)送器、語音通訊設(shè)備、指紋錄入設(shè)備。總投資預(yù)計(jì)20萬。六、 效益分析本系統(tǒng)主要針對(duì)那些現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備分布廣泛或數(shù)據(jù)不易采集的場(chǎng)合,能夠及時(shí)地監(jiān)視設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)并進(jìn)行有效控制，大大設(shè)備的工作效率，防止設(shè)備出現(xiàn)故障不能及時(shí)維修而導(dǎo)致其他問題的發(fā)生。具有良好的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。七、 合作方式  技術(shù)服務(wù)、協(xié)作開發(fā)、提供咨詢，具體事宜面議。八、 項(xiàng)目具體聯(lián)系人及聯(lián)系方式（包括電子郵箱）顧軍華，022-60435758，jhgu@hebut.edu.cn九、高清成果圖片2-3張

首先選取了序列特征各異的12條富含RGG的多肽片段，利用SPR技術(shù)評(píng)價(jià)多肽片段對(duì)G-四鏈體的結(jié)合能力。再結(jié)合filter-binding、NMR等研究手段，發(fā)現(xiàn)并證實(shí)了含有7個(gè)RGG重復(fù)單元的多肽12能選擇性識(shí)別G-四鏈體結(jié)構(gòu)，其識(shí)別位點(diǎn)為G-四鏈體的四分體平面。利用序列突變和序列重排等方式，作者證實(shí)多肽12對(duì)G-四鏈體的特異識(shí)別存在明顯的序列特異性，這種特異性同時(shí)表現(xiàn)在氨基酸的類型以及其特定的排布順序上。基于上述結(jié)果，作者對(duì)含有該RGG多肽序列的蛋白進(jìn)行數(shù)據(jù)庫搜索，發(fā)現(xiàn)了cold-inducible RNA-binding protein（CIRBP），并通過一系列實(shí)驗(yàn)證實(shí)該蛋白能在細(xì)胞內(nèi)外有效識(shí)別G-四鏈體。值得注意的是，該RGG肽段在CIRBP識(shí)別G-四鏈體的過程中起關(guān)鍵作用，突變或缺失都會(huì)導(dǎo)致蛋白識(shí)別G-四鏈體的能力顯著下降。該研究首次通過RGG多肽序列與G-四鏈體相互作用的系統(tǒng)研究，發(fā)現(xiàn)了全新的G-四鏈體結(jié)合蛋白，并為將來發(fā)現(xiàn)更多的G-四鏈體結(jié)合蛋白提供了一種新途徑。

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2025年2月10日，復(fù)旦大學(xué)基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)院代謝分子醫(yī)學(xué)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室潘東寧團(tuán)隊(duì)在《自然-通訊》（Nature Communications）期刊發(fā)表了題為“Non-catalytic mechanisms of KMT5C regulating hepatic gluconeogenesis”的研究論文。該研究揭示組蛋白甲基轉(zhuǎn)移酶KMT5C通過非催化機(jī)制調(diào)控肝糖異生的全新作用模式。

成果描述：本發(fā)明申請(qǐng)要解決的問題是，改進(jìn)預(yù)測(cè)技術(shù)，提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度。本專利利用高階馬爾科夫模型的原理提出HM-gMTD模型的一種改進(jìn)，即高階HM-gMTD模型，并通過EM算法給出相應(yīng)的參數(shù)估計(jì)方法和相應(yīng)的計(jì)算方法，并能夠快速進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，以提高模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度。市場(chǎng)前景分析：預(yù)測(cè)模型的發(fā)展在人類的經(jīng)濟(jì)生活方面發(fā)揮著重要的作用，尤其是馬爾科夫模型，幾乎在各個(gè)領(lǐng)域都有著非常廣泛的應(yīng)用。本發(fā)明著重混合轉(zhuǎn)移分布模型與高階隱馬爾科夫模型的巧妙結(jié)合，構(gòu)造出高階HM-gMTD模型，然后運(yùn)用EM算法，對(duì)新模型實(shí)現(xiàn)了主要參數(shù)的求解。最后為了衡量一個(gè)模型的好壞和對(duì)不同的模型進(jìn)行比較，我們選擇準(zhǔn)則函數(shù)。模型比較的最佳準(zhǔn)則函數(shù)，既考慮到模型對(duì)原始數(shù)據(jù)的擬合程度，又兼顧模型中所包含的待定參數(shù)的個(gè)數(shù)，并且對(duì)二者做出合理的權(quán)衡。與同類成果相比的優(yōu)勢(shì)分析：本發(fā)明主要是針對(duì)HM-gMTD模型的進(jìn)一步改進(jìn)，提出一個(gè)高階HM-gMTD模型，使其在降低計(jì)算的復(fù)雜度的同時(shí)，提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。