成果与项目的背景及主要用途： 我国随着经济社会发展速度的提升，已极为重视对环境和经济可持续发展的社会需求，公众也对切身的环境问题关注日益密切。以大气中常见空气污染物为应用检测对象，开发研制快速实时且高精度的 TDLAS 可调谐二极管光谱学检测设备，为大气环境监测中所要求的微量、高精度及快速响应需求提供仪器实现手段，应用于室内外环境污染气体监测和煤矿、油井等地下作业中毒气泄漏的监控，可以有效避免有毒有害气体排放导致的大规模大气污染发生，保障环境质量安全，为国民经济作出重要贡献，社会效益显著。并特别适用于强磁场和辐射性、腐蚀性或危险性大的环境，可实现对如飞行器、舰船、矿井、油田、建筑物等恶劣环境的实时检测分析。大气污染物气体 TDLAS 测量及评价系统项目研究和开展具有对于产品需求直接的经济效益及环境保护的社会效益。 技术原理与工艺流程简介： 该项目在团队已有红外光谱工作基础上,组建基于 TDLAS 的大气污染物在线检测实验平台，通过对排放气体干扰组分、激光器输出参数及系统电子学指标的分析与优化，建立适用于大气常见污染物气体实时快速 TDLAS 仪器检测技术体系。并基于企业自有的物联网 GPS 模块设备开发技术、长光程气体吸收池技术、仪器网络系统集成技术等，进行 TDLAS 仪器向网络分布式监测系统的应用技术研究，使项目内推出的样机可以作为独立接入单元接入区域环境评测平台，对传统在线式检测仪器数据接入及集成进行功能创新。 a.基于课题团队自有光谱数据处理算法软件与嵌入式系统开发平台进行控制系统产品化开发 b.根据检测物指标，可定制选择国外或国内激光器模块封装进行集成 c.基于实验室自有开放光程光路准直定位技术以及长光程气体池技术进行关键模块定制。 d.根据用户需要定制上位机专用分析软件程序。 应用领域：燃料燃烧、金属冶炼、变电高压、焦炭化工、矿业筛选、农药施放、油漆喷涂、造纸纺织、皮革纤维、生活垃圾焚烧、危险废物处理、制药、橡胶等有气体污染物排放行业。 合作方式：技术开发，模块打包出售（15—20 万元/套）

4月22日，饶燏课题组与武汉大学宋保亮课题组合作在《药物化学杂志》（Journal of Medicinal Chemistry）发表题为“降解对比抑制：开发靶向3-羟基-3-甲基-戊二酰辅酶A还原酶的降解小分子”（Degradation Versus Inhibition: Development of Proteolysis-Targeting Chimeras for Overcoming Statin-Induced Compensatory Upregulation of 3-Hydroxy-3-methylglutaryl Coenzyme A Reductase）的研究论文。HMGCR（3-Hydroxy-3-methylglutaryl Coenzyme A Reductase）是胆固醇（ cholesterol）合成途径中的限速酶，并且是经典的治疗血脂异常的药物靶点。它的抑制剂（ statin,他汀类化合物）如阿伐他汀（atorvastatin,立普妥®，辉瑞）在临床被用于预防和治疗心血管疾病，并取得了极大的成功。但是有相当一部分人对他汀类药物不耐受，比如会发生骨骼肌损伤等较为严重的副作用，这有可能与服用他汀类药物后体内通过负反馈调节导致HMGCR补偿性表达升高有关。因而在该工作中，研究人员利用蛋白靶向降解嵌合体（Proteolysis-Targeting Chimera, PROTAC）的技术，对HMGCR在进行降解而起到抑制胆固醇合成作用的同时可以避免HMGCR的高表达，从而有望降低副作用。 图1.抑制剂与PROTAC对HMGCR的影响 在该工作中，研究人员首先筛选出SRD15细胞系作为细胞测试的基础，然后基于HMGCR的配体阿伐他汀和E3链接酶CRBN的配体泊马渡胺进行了一系列的构效关系研究，发现化合物P22A作为PROTAC具有较好地降解活性（DC50~100 nM）。相比之下，抑制剂阿伐他汀对HMGCR引起了明显的上调作用（图1）。 图2.抑制剂和PROTAC对LDLR和胆固醇的影响 接下来，研究人员通过一系列的生化和细胞生物学实验证实了PROTAC通过泛素-蛋白酶体系统发挥作用的机制；通过蛋白组学的研究发现抑制剂和PROTAC引起的组学应答也有很大不同。抑制剂和PROTAC对胆固醇合成抑制和通过SREBP通路引起的低密度脂蛋白受体（LDLR）表达水平上调的能力相当（图2）。 HMGCR是位于内质网上的八次跨膜蛋白, PROTAC对此类蛋白的降解能力往往有限，该工作首次证明利用PROTAC技术对内质网蛋白进行降解的可行性。另外，靶蛋白上调的现象还出现在很多其它的抑制剂中，该工作展示了面对此种情况时是PROTAC一个很好的应用场景。 宋保亮课题组博士生李美欣和饶燏组博士后杨毅庆为本工作共同第一作者，饶燏和宋保亮课题组罗婕为共同通讯作者。本研究得到了国家自然科学基金、清华-北大生命联合中心以及中国博士后基金的大力支持。 原文链接： https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jmedchem.0c00339

技术分析(创新性、先进性、独占性) 为了充分利用先进的人工智能的新技术，提高医疗影像辅助诊断的水平，使得智能医疗诊断技术提高临床诊断的质量和效率，使其尽快走入家挺、社区，满足人们的医疗健康的需要。研究临床医学影像的2D病灶精细分割和三维跨模态的影像三维重建技术。首先，通过建立多层感知的神经网路，对医学影像的特征进行充分学习，得到影像的几何映射的关系，从而实现对医学影像的三维重建，克服了现有的三维重建技术中度量关键问题，关键技术对于医学影像的精准度量，具有现实意义:其次，在2D病灶分割中，利用半监督学习技术，实现少标签情况下的分割技术，半监督学习技术可以有效解决医学影像中标签难以获取的问题。技术的研究成果的特点是医学影像跨模态辅助诊断技术，对于超声、CT以及核磁共振等影像都有效，并且攻克的神经网络过于复杂的关键问题，所研究技术适用于临床快速便捷辅助诊断。此外，在医学度量方面的关键技术中，突破了人体腹腔及皮下脂肪的精细分割技术的关键技术，可以用于临床辅助诊断中，在关键技术探索中，实现对腔内脂肪特征的精细学习，该技术仅需要少量的影像标准数据，就可以实现皮下脂肪的准确分割，并证明了关键技术的有效性。

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在进化历程中，抗生素耐药基因的每个核苷酸位点都可能发生突变，有些突变使细菌对抗生素更敏感，有些会导致更耐药。在抗生素选择压力下，更耐药的突变类型会更容易被筛选出来，并引起逐步扩散和传播。