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本發明公開了一種將生物質萃取產物作為添加劑應用于配煤煉焦的方法，包括以下步驟：(1)使用有機溶劑萃取提質生物質，得到高分子量生物質萃取物和低分子量生物質萃取物；(2)將生物質萃取物用于配煤煉焦：將高分子量生物質萃取物和低分子量生物質萃取物的至少一種按 0.5％～3％的質量百分比與配合煤混合煉焦。通過將低分子量生物質萃取物和高分子量生物質萃取物的至少一種與配合煤混合煉焦，能夠在普通配合煤的基礎上，降低焦炭粒焦反應性 P

1 項目簡介本項目建立的生物云平臺，以基于 Web 的方式提供服務，用戶可以輕松快速獲取服務，國內外普遍缺乏成熟的技術，標準和平臺。我們首次把獨具特色的機器學習模型預測算法與最新的高通量測序方法（ non-polyA RNA-seq） 相結合。我們的研究對象為長鏈非編碼 RNA（ non-PolyA），目前國際上還很少有人通過高通量測序技術對疾病的 lncRNA 進行全面預測分析和功能分類。隨著測序速度不斷提高，測序成本不斷降低，本項目將來可以發展為面向人民大眾的個性化醫療服務的平臺。 圖 1 生物醫學信息云平臺的產業化方向 http://www.incrna.org圖 2 生物醫學信息云平臺的應用程序一覽 http://bioinfo.life.tsinghua.edu.cn/serve 本項目使用的核心技術“基于整合性生物信息云計算和新一代測序技術（ incRNA） 的非編碼基因組疾病（如癌癥）檢測技術平臺”已經通過軟件查新認證（ 20121022044750914）。正在準備申請國家版權局軟件著作權登記證書。2 效益分析（ 1）隨著新一代高通量測序技術的發展，生物信息數據爆炸式增長，數據解讀成為生物醫學研究和臨床應用的巨大問題，我們團隊依托清華大學生命學院魯志實驗室在生物信息學，尤其是在 lncRNA 領域的技術專長開發的云計算平臺將為廣大科研工作和和臨床用戶提供可靠的數據分析云服務，提高他們的科研效率，為科學的發展做出貢獻。 （ 2）我們團隊通過與中國人民解放軍總醫院，上海肝膽醫院等十多家臨床單位的合作，將為鑒定癌癥的早期診斷和藥物治療提供新的靶點，這不僅會增強中國基礎臨床科學的發展，通過臨床應用還會為病患者帶來癌癥早期診斷、健康管理等個性化醫療服務，這將具有廣泛的社會效益。 （ 3）通過我們打造高通量測序數據分析云計算平臺和開展以癌癥早期檢測為主要內容的個性化醫療服務，將為中國培養一批高水平的生物信息數據分析人才，這將增強中國在生物信息學方面的實力。

本發明公開了一種采用核殼微膠囊生物反應器實現細胞細胞高通量分選的方法。該方法采用皮升注射技術對封裝有細胞的單分散性顆粒進行高通量包埋，制備具有核殼結構的微膠囊生物反應器，通過熒光分選技術對生物反應器中的細胞進行高通量分析和篩選。該微膠囊生物反應器的核相為具有良好生物相容性的高分子材料為細胞提供生長和增殖空間，殼相為具有穩定性的高分子材料可以增強微球穩定性，避免細胞的逃逸，可以實現細胞的長時間穩定培養，提高被測物濃度，同時允許熒光信號的傳遞和檢測，實現對細胞的高效分析與篩選。

針對農業廢棄物及污水廠剩余污泥產生量大、資源化利用效率低等問題，該 成果通過反復分離純化，從實際堆肥體系獲得了可分別高效降解木質纖維素、脂 肪、蛋白質和淀粉等的 6 個純菌株，并保藏于中國典型微生物保藏中心（武漢）； 在此基礎上，通過科學復配，獲得了一種有機固體廢棄物好氧堆肥用復合微生物 菌劑，該菌劑有效解決了單一菌株轉化效率低，堆體升溫慢，堆肥周期長，無害 化程度不夠的現實問題，而且操作簡單，投加成本可控，二次污染小，得肥率高， 堆肥產品肥效優，具有極大的實用價值。

以工業發酵檸檬酸的廢棄玉米渣（含菌絲體）和食用菌工廠化栽培產生的大 量菌根、菌渣為原料，采用高效生物轉化和膜譜分離技術制備新一代植物源氨糖 產品，具有高純度、無甲殼致敏源、無腥味、無重金屬污染的特點，能夠促進關 節軟骨恢復、緩解骨關節痛、輔助治療骨關節炎，是重要的醫藥和功能食品原料。 項目申報專利 13 件，其中授權發明專利 3 件，授權實用新型專利 2 件；獲得省高新技術產品 5 個；獲國家星火計劃 1 項、江蘇省重大成果轉化 A 類項目 1 項、國際科技合作計劃（中以合作項目）1 項、江蘇省重點技術創新計劃項目 1 項江蘇省綠色制造清潔生產及工業循環經濟項目 1 項；獲具有國際先進水平的省級鑒定成果 2 項；獲中國發明創業銀獎 1 項。項目實施應用單位建立了新型氨糖柔性生產線，生產的產品總量占國內生產總量的 20%以上，近三年來新增銷售 11.3億元，新增利潤 1.22 億元，稅收 5088 萬元，出口創匯 5947 萬美元。項目解決了原料幾丁質含量低、提取效率低、精制工藝難等瓶頸問題，提升了氨糖產業的技術水平和綜合效益。 

以太湖藍藻為原料，熱解制得藍藻生物炭，并進行α-Fe2O3 負載，制備了 藍藻生物炭復合材料。在鋅鎳合金電鍍廢水處理中，藍藻生物炭復合材料既可 以吸附廢水中的重金屬，同時能夠催化發生類芬頓反應生成·OH、·O2-，這些 228229 自由基可以打破鋅鎳合金電鍍廢水中由于添加絡合劑而產生的絡合態重金屬，破絡后的金屬離子可以被更容易的去除。由于吸附和類芬頓的協同效應，可以有效的去除廢水中的重金屬，去除率可達 98.8%，同時可以去除 50%的 COD。在四次循環利用后，仍具有良好的效果。

本發明提供了用于檢測不同基因型雞新城疫病毒(NDV)的試劑盒，屬于RT?PCR檢測技術領域。本發明的試劑盒含有一對特異性引物，其核苷酸序列分別如SEQ ID NO.1?2所示。本發明還提供了檢測不同基因型雞新城疫病毒的方法。本發明試劑盒和檢測方法具有高特異性、高靈敏度、高效率、通用性好、低成本的特點，可在6h內對臨床病料進行快速鑒別診斷，本發明為NDV的早期快速診斷和開展分子流行病學調查提供技術手段，以更好地指導養禽生產中對該病的防控。

本發明公開了一種具有模式轉換功能的防風防浪型仿生水黽機器人，包括布置在主體底板周圍的四條支撐腿，每條支撐腿包括：橫向支撐腿，一端與主體底板橫向轉動鉸接；縱向支撐腿，一端與橫向支撐腿的自由端縱向轉動鉸接；漂浮支撐腿，頂部與縱向支撐腿的自由端連接；所述仿生水黽機器人還包括保持主體底板、橫向支撐腿和縱向支撐腿之間相對位置的保持部件，以及用于驅動橫向支撐腿相對主體底板橫向轉動、驅動縱向支撐腿相對橫向支撐腿轉動的第一驅動部件；本發明通過調整支撐腿的位置和形態，從而改變機器人的姿態和模式，可以更好的適應自然環境；在風浪較大時，調整成平穩模式，抵御風浪的侵襲；在風浪較小時，調整成前進模式，行進阻力小、運動靈活。

成果描述：傳統的聚氨酯發泡劑存在消耗臭氧和導致全球變暖等問題，承受著巨大的環保壓力。如目前使用的氫氟碳化合物地球變暖潛值是二氧化碳（CO2）的800多倍，長遠來看其使用必將受到限制。本項目（專利申請號：201410182221.5）在國家自然科學基金的支持下，開發了疏水改性的聚乙烯亞胺材料，該材料能夠可逆吸收二氧化碳，并在聚氨酯泡沫成型的過程中釋放出二氧化碳來參與聚氨酯泡沫的形成。這種新型的發泡劑不消耗臭氧、不產生額外的溫室效應、不燃，和聚氨酯泡沫的原料能均勻混合，可用于各種聚氨酯泡沫。 利用該發泡劑我們已制備出聚氨酯硬泡材料，其力學強度和密度均能達到現有泡沫的要求。目前正在研發可應用的聚氨酯軟硬泡產品。該項目具有二氧化碳減排效應，將會受到國家產業政策的支持。市場前景分析：2013年我國氫氯氟碳發泡劑的用量為10萬噸，年增長率為15%，到2014年約為12萬噸。目前的氫氟碳發泡劑HFC-245fa和HFC-365mfc售價約為8萬/噸，如果我們的市場占有率為5%，即有6000噸/年，按同樣價格計算，市場年銷售額可達4.8億元。目前我們的氣候友好發泡劑實驗室成本為200元/kg（20萬/噸），產業化以后成本會大大降低，可以達到甚至低于HFC的水平。 我們希望和企業一道，爭取國家產業政策的支持，完成本氣候友好發泡劑的產業化。與同類成果相比的優勢分析：聚氨酯的第一代發泡劑氯氟碳（CFC-11）由于嚴重破壞臭氧層和產生溫室效應（導致全球變暖），在我國已停止使用。第二代發泡劑氫氯氟碳（如HCFC-141b）臭氧消耗值已降至CFC-11的十分之一，仍有嚴重溫室效應，按照“蒙特利爾議定書”的要求，我國2015年要實現基線水平17.5%的淘汰。第三代發泡劑為氫氟碳，如HFC-245fa和HFC-365mfc，這是目前接受的環保型發泡劑，不消耗臭氧，但地球變暖潛值仍為CO2的800倍，受“京都議定書”的限制，目前歐美已禁止使用，我國禁止也是遲早的事。 現在的環保型發泡劑還有烷烴，如環戊烷，不消耗臭氧，地球變暖潛值只有CO2的7倍，但存在可燃易爆的缺點。液體CO2發泡也是不錯的選擇，但這種發泡需要高壓和制冷設備（使CO2保持液態），使用很不方便。 最近，美國霍尼韋爾公司公布第四代發泡劑（2015年美國專利US9,000,061 B2）1-氯-3,3,3-三氟丙烯（HCFO-1233zd）用于聚氨酯泡沫，據報道，這種發泡劑不燃，地球變暖潛值低，所得泡沫導熱系數比HFC-245fa低8%。這種發泡劑雖然對氣候影響小，但發泡劑最終仍會排放到大氣中（潛在影響未知），對于要求揮發性物含量低的泡沫（如汽車內飾）仍不合適。 我們研制的氣候友好型發泡劑除CO2以外，不向大氣排放任何揮發性物質，不破壞臭氧，不產生額外的溫室效應（因CO2可來自于大氣），不燃燒，可以像現有的發泡劑一樣使用。根據目前的研究，所得泡沫除導熱系數較高以外，其他性能均和現有泡沫性能相當，因此可廣泛用于對絕熱效果要求不高的領域，比如汽車內飾、沙發、床墊等等領域。

產品服務:本項目主要面向商業用戶，提供技術服務或者成套的商用解決方案，目標客戶為銀行、互聯網金融公司等。項目優勢:目前針對金融風控領域尚無合適的autoML框架，許多金融風控解決方案的提供商并沒有提供自動化機器學習的解決方案，通用的自動化機器學習方法如Google的Cloud AutoML 又不能很好的應用于金融風控領域，目前面向金融風控的自動化機器學習算法存在一定的市場空缺，具有廣闊的應用前景。市場概況:本項目注重該領域的細分市場，主要面向中小客戶和個人研究者