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关键词： 7-氨基头孢烷酸   生物合成   专利   态势分析  

摘要： 7-氨基头孢烷酸(7-aminocephalosporanic acid, 7-ACA)作为头孢类抗生素的关键中间体,其绿色高效合成技术已成为生物医药制造领域的研究热点。为揭示全球7-ACA生物合成技术的创新态势与竞争格局,本文基于Incopat专利数据库,采用专利计量与可视化分析方法,对1957–2024年间的相关专利进行系统性梳理。结果表明,全球7-ACA生物合成技术研发历经3个阶段:1957–1987年为技术探索期,1988–2010年进入快速发展期,2011年后我国成为主要专利贡献者,进入格局重塑期。技术方向上,头孢菌素C酰化酶相关专利数量最多(73项),其中“酶改造”为最活跃分支;菌种改造聚焦于顶头孢霉、酿酒酵母等多菌株平台构建。专利申请人分析显示,皇家帝斯曼集团(DSM)以历史布局见长,而中国科学院天津工业生物技术研究所、艾美科健株式会社、伊犁川宁生物技术股份有限公司等机构在有效专利与审中专利方面表现突出,展现出强劲的持续创新能力。专利布局方面,建议我国专利加强PCT (patent cooperation treaty)途径国际布局、构建组合式专利壁垒,并推动产学研协同创新,以提升我国在高端医药中间体领域的全球竞争力。本文为技术路线识别、专利布局、产业发展竞争、产学研协同方向把控等方面提供了参考,为我国7-ACA产业发展提供了重要专利情报,也为其他抗生素中间体研究提供了借鉴。

关键词： 大豆   LOG   生物信息学分析   盐胁迫   干旱胁迫   表达分析  

摘要： LOG(LONELY GUY)基因家族是一类细胞分裂素活化关键基因,编码细胞分裂素核苷5’-单磷酸磷酸核糖水解酶,能将无活性的细胞分裂素前体直接转化为具有生物活性的游离型细胞分裂素。为进一步探究大豆LOG基因在盐碱及干旱胁迫响应中的功能,本研究对大豆中含有LDcluster4结构域的基因进行全基因组鉴定,对其家族成员进行系统进化和结构域分析,进行基因结构与启动子顺式作用元件分析、共线性分析及组织特异性表达分析,并采用荧光定量PCR方法检测盐碱与干旱胁迫下基因的表达量变化。结果显示:大豆中存在20个LOG成员,分布在12条染色体上;根据理化性质分析发现大豆LOG基因家族成员的氨基酸长度为205~233 aa,分子量为22.43~25.87 kDa。大豆、拟南芥和水稻的LOG基因分为4个亚家族,其中Group Ⅰ和Group Ⅱ亚家族是最大的亚家族。大豆LOG基因仅含有LDcluster4保守结构域,结构域分布位置在不同亚家族之间存在差异。外显子-内含子位置存在明显差异。启动子中存在大量与光反应、植物生长、激素和胁迫相关的顺式作用元件。共线性分析表明,每个亚家族成员间联系紧密保守性较高。在盐胁迫下,GmLOG9呈先升后降趋势:处理1 h表达量即显著上调(约为对照的28倍),并在3 h达到峰值(约56倍),随后维持高水平表达(6 h约51倍,12 h约43倍),至24 h回落至约3倍。在碱胁迫下,该基因同样在3 h达到表达峰值(56倍),6 h时仍保持34倍的高水平。而在PEG模拟干旱条件下,GmLOG9响应更为迅速,仅1 h表达量即达到峰值(约40倍)。此外,GmLOG1、GmLOG5、GmLOG6、GmLOG12及GmLOG15表现出与GmLOG9高度相似的诱导模式,这6个基因在3种胁迫下表现出协同上调。研究为LOG基因家族的深入研究提供了理论依据,为进一步了解大豆逆境适应性以及提高大豆耐逆性提供了重要的参考。

关键词： 物理信息神经网络   热传递   参数反演   多孔介质   分布式光纤温度传感  

摘要： 【背景】多孔介质中的热扩散系数与垂向渗流速度是表征地下热传输机制的关键参数,然而二者难以直接测量,通常需借助温度数据进行反演。分布式光纤测温(DTS)可获取高分辨率连续温度剖面,为参数识别提供了数据基础,但传统数值反演方法在处理连续监测数据时面临网格依赖、初值敏感等局限。【方法】提出一种融合DTS数据与物理信息神经网络(PINNs)的地热参数联合反演方法。以稳态对流扩散方程为物理约束,将其作为软正则项嵌入神经网络损失函数,将参数反演问题转化为物理引导的优化过程,实现对垂向流速与热扩散系数的同步估计。【结果和结论】PINNs预测温度与观测数据的均方根误差(RMSE)为0.20℃,反演得到的热扩散系数与垂向流速与迎风有限差分法结果基本一致,且超参数敏感性分析验证了PINNs具有良好的鲁棒性。研究成果为地热渗流耦合系统的参数识别提供了一种兼具物理一致性与数据适应性的新途径。

关键词： 个人信息保护   个人信息权益   个人信息保护法适用   个人信息处理合法性  

摘要： “个人信息受法律保护”是个人信息保护法与民法典的共同理念,个人信息保护法将其表述为“个人信息权益”。如何在民法体系下理解个人信息权益,准确适用个人信息保护法、民法典,实现个人权益的协同保护,是实践中的难点问题。个人信息权益只是信息主体权益受法律保护的概括表述,而不是一种权利,应定位于一般人格权。个人信息权益民事保护是对传统民法不保护的个人信息上主体权益的兜底保护,不是人格权益的并行或叠加保护。个人信息权益并不等于个人在个人信息处理中的权利之和;个人在个人信息处理中的权利只是维护个人信息权益的程序性权利,而不是独立保护的对象,是否应给予损害赔偿救济取决于该些权利未实现是否导致或构成个人信息权益损害。个人信息保护法调整个人信息处理活动,各种合法基础的个人信息处理行为形成的个人信息处理关系均受到个人信息保护法的约束。个人信息处理合法性判断遵循合法目的、合法性基础和合法处理行为的“三步法”:基于个人同意的处理合法性不仅取决于同意有效性,而且取决于处理行为的合法性;基于法定事由的个人信息处理的合法性,亦需要对处理行为的合法性进行审查。个人信息保护法并没有给个人信息处理者对外提供的权利,在法律适用中法院是否可以创造性对个人信息的合理利用给予保护,是对司法者的法政策能力的考验。这些观点是从立法宗旨和社会现实双重角度的一些思考,与其说是为司法同仁理解与适用提供参考,不如说是在个人信息保护法实施五周年之际为法律共同体对该法的未来提出了值得研究的问题。

关键词： 拉曼散射光谱   氢液化   正仲氢催化转化   原位测量技术   仲氢定量测量  

摘要： 正仲氢催化转化是氢液化流程中降低能耗、提高储存效率的关键工艺。掌握催化反应动力学规律并实现浓度的实时监测对于优化液氢生产至关重要,其中基于拉曼散射光谱的正仲氢浓度测量技术是一种响应迅速、准确、高效的原位测量手段。相较于传统的气相色谱仪间接测量方法,不仅能适配工艺过程动态检测需求,还能服务于反应动力学等精密测试,是一种先进的测量手段。本文综述了基于拉曼散射光谱的正仲氢浓度测量技术,系统阐述了该测量技术的原理、光学检测系统的构成。通过回顾正仲氢催化转化测量技术从早期宏观热导率测量到现代原位光谱分析的发展历程,重点对比了拉曼光谱与气相色谱、核磁共振、声速法等技术的优劣,并指出拉曼光谱技术在自标定、无损、原位、快速响应等方面的显著优势。为氢能规模化应用中的正仲氢高精度监控提供了理论依据与技术参考。

关键词： 认知中介模型   在线平台   信息接触   信息处理方式   AI知识获取  

摘要： 提升公众的AI知识水平是推动智能社会发展的重要途径之一。本研究基于认知中介模型,通过问卷调查(N=823),系统考察了平台化媒介环境中公众基于不同在线平台的AI信息接触对其AI知识获取的影响。研究发现,信息处理方式在AI信息接触与AI知识获取之间发挥了关键的中介作用。其中,系统化的信息处理方式(信息精细处理)显著促进从AI信息接触到AI客观知识的转化,而直觉式的信息处理方式(信息启发式加工)则在此过程中产生了显著的负面影响。研究还发现,基于不同在线平台的AI信息接触会通过不同的信息处理方式差异化地作用于公众的主客观AI知识获取。本研究围绕AI这一新兴科技,揭示了公众从“看”(信息接触)到“思”(认知加工)再到“知”(知识建构)的完整路径,对优化AI科普、提升公众AI素养具有实践启示意义。

关键词： 癌痛   智能手机   疼痛控制   生存质量   心理状态  

摘要： 目的 分析癌痛规范化示范病房中疼痛评估管理信息化实践效果。方法 选取2023年10月—2024年11月安徽淮北矿工总医院收治的患者136例,随机数字表法分为对照组和观察组,各68例,对照组采取常规管理,观察组在对照组基础上采用微信平台管理,持续信息化管理12周,比较两组疼痛控制效果、负性情绪、生存质量及炎症因子水平。结果 观察组疼痛控制有效天数、日平均爆发痛次数改善效果较对照组优(t=6.052、9.734,P<0.001);观察组焦虑、抑郁评分较对照组低(P<0.05);观察组生存质量较对照组高(P<0.05)。结论 疼痛评估管理信息化的运用可进一步提升疼痛控制效果,降低爆发痛频率,减轻患者心理焦虑、抑郁,改善生存质量。

关键词： 电弧故障   充油设备   压力释放装置   物理信息神经网络  

摘要： 近年来,因内部电弧故障引发的充油设备燃爆事故接连发生,传统压力释放装置越发难以满足大容量高电压等级充油设备的泄压需求。鉴于缺乏理论指导与试验数据,压力泄放技术的改进主要依赖工程经验与迭代试错。为此,该文提出了一种基于物理信息神经网络(PINN)的压力泄放优化方法。首先,建立了能够准确描述充油设备电弧故障油压特征的气-液-固多物理场耦合模型,为构建PINN模型提供训练数据集。其次,将油压与关键输入变量之间的单调性关系嵌入PINN,使模型在准确预测油压峰值的同时严格遵循物理规律约束,以提高模型的可解释性和泛化能力。然后,利用粒子群优化算法求解最低油压峰值目标下压力释放装置结构参数的全局最优解。结果表明,优化方案充分增加了泄压面积并形成流线形导流通道,显著改善了压力释放装置的泄压能力,降低了故障油压幅值。最后,通过搭建现场试验平台,开展了充油设备高能电弧故障现场试验,证实了优化后的高性能压力释放装置的有效性。该优化方法在降低计算成本的同时,实现了压力释放装置结构参数全局最优解的高效求解,将以往凭借经验与感觉的组部件结构设计方式提升到了高效、定量的新阶段。

关键词： 水润滑轴承   非接触供电   磁心结构优化   代理模型   NSGA-Ⅲ多目标优化  

摘要： 针对水润滑轴承压力测量无线节点非接触供电装置存在的传输效率不高与体积优化问题,提出一种基于GA-RBF代理模型与NSGA-III算法的磁心结构优化方法。通过建立磁心结构与耦合系数的映射模型并进行多目标寻优,实现了在保证耦合性能的同时显著降低磁心体积。搭建试验平台验证该装置,输出功率为17.26W,传输效率在93.33%,与传统耦合装置相比,该装置输出功率提升了27.62%,传输效率提升了22.91%,磁心用量降低了65.05%。

关键词： 光伏功率   异常辨识   最小信息Copula   条件概率模型   置信区间  

摘要： 提升光伏功率数据质量,对于开展光伏发电预测和并网研究具有重要意义。对此,提出一种基于最小信息和藤Copula建模的高比例光伏功率异常数据辨识方法。首先,采用藤结构对光伏功率与多个气象因素之间的高维相依关系进行建模,并基于最小信息原则得到最优Copula函数的非参数逼近;然后,以辐照度、温度、湿度等关联变量组合构建光伏功率的条件概率模型,综合可靠性和锐度指标筛选出最佳条件组合,并推导出条件概率置信区间的求解公式;最后,将光伏功率置信区间作为主要判据,结合三类异常数据特征进行异常辨识。通过光伏电站实测数据及人工合成数据进行仿真,结果表明,相比其他异常辨识方法,本文方法在保证低误识别率的同时具有更高的辨识灵敏度和准确性。