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卡波氏肉瘤病毒，又名人類皰疹病毒8型，是一種重要的人類腫瘤病毒，能導(dǎo)致卡波氏肉瘤和B細胞淋巴瘤等惡性腫瘤。ORF57是KSHV編碼的早期基因，在病毒復(fù)制過程中能穩(wěn)定病毒轉(zhuǎn)錄的mRNA從而促進病毒復(fù)制，是病毒裂解復(fù)制過程中的重要功能蛋白。ORF57蛋白半衰期較短，因此維持其穩(wěn)定性對其發(fā)揮功能至關(guān)重要。既往報道證實ORF57蛋白通過二聚化而得以穩(wěn)定，然而ORF57二聚化的詳細生化機制長期沒有得到充分的闡明。該研究利用X射線衍射技術(shù)成功解析了ORF57-CTD蛋白3.5?分辨率的二聚體結(jié)構(gòu)和3?分辨率的單體結(jié)構(gòu)，揭示了ORF57-CTD每一個單體球狀核心區(qū)域底部都含有一個保守的鋅離子CHCC結(jié)合序列并結(jié)合一個鋅離子；此外，ORF57-CTD的每個單體N端延伸出一個長臂并包裹住另一個單體核心區(qū)域，且兩個單體的核心區(qū)域以反向平行的形式相互作用。因此，N端長臂和核心區(qū)域的相互作用介導(dǎo)了ORF57的二聚化形成

四足機器人具有良好的運動靈活性和環(huán)境適應(yīng)性,是機器人研究領(lǐng)域的熱點。隨著研究的深入和對機器人運動性能需求的提高,四足機器人研究領(lǐng)域分化出以高速運動為目標(biāo)的研究分支。生物學(xué)研究顯示,跳躍步態(tài)是四足動物典型的高速對稱步態(tài),且多種動物在高速速度中存在脊柱大幅地參與運動,而相應(yīng)的脊柱型四足機器人的理論及運動控制研究卻鮮見報道。當(dāng)前研究大多孤立了脊柱環(huán)節(jié),鮮有整機的建模研究以及運動控制方法研究。在該方向的研究勢必推動仿生工程和機器人運動控制等方面的發(fā)展,此外,以其高速運動的特點,在軍事偵察、救震救災(zāi)和未來生活等領(lǐng)域也將具有廣闊的應(yīng)用前景。首先,本文以分析獵豹的運動特性入手,建立了脊柱型四足機器人七桿模型,以及構(gòu)建了ASLIP動力學(xué)模型,使用拉格朗日方程推導(dǎo)了其跳躍運動的動力學(xué)方程;迭代運算動力學(xué)微分方程,使用龐加萊映射方法搜索了機器人七桿模型基于ASLIP跳躍運動的不動點,結(jié)果顯示不動點在固定能量層級下呈區(qū)域性分布;不動點的對比結(jié)果顯示基于ASLIP模型的運動比基于SLIP模型的運動能適應(yīng)更高的穩(wěn)態(tài)運動速度,并作了觸地力、脊柱角和穩(wěn)定性等特性分析。為脊柱型四足機器人跳躍運動提供了動力學(xué)模型和理論基礎(chǔ)。然后,根據(jù)機器人模型各關(guān)節(jié)主動力作用于控制量的廣義力計算結(jié)果,研究了前向速度、彈跳高度、機身俯仰角

研發(fā)了基于拉曼分析和納米增強拉曼技術(shù)的便攜式非接觸人與動物血液 鑒別儀。根據(jù)血液樣本特征拉曼光譜，確定光譜檢測波段和激發(fā)波長，對分光 核心元件、系統(tǒng)光路、光纖探頭等進行針對性設(shè)計與優(yōu)化，降低系統(tǒng)雜散光, 提高特征拉曼光譜分辨力、信噪比和檢測靈敏度；針對甄別對象特征，研究 血液樣本專用拉曼增強納米材料，進一步提高檢測靈敏度；研制出便攜式非接 觸血液鑒別儀樣機；針對不同種屬血液的拉曼光譜，結(jié)合研發(fā)的儀器，開展分 析測試方法學(xué)研究，建立血液拉曼檢測新體系和新方法。研制具有自主知識 產(chǎn)權(quán)的基于Raman光譜分析的非接觸便攜式人與動物血液鑒別儀工程化樣機， 實現(xiàn)對人及常見動物血液樣本的甄別，服務(wù)于我國進出口檢驗檢疫部門，達到 2分鐘內(nèi)檢測一個樣品，識別率高于95%的測試要求。

本發(fā)明公開了一種基于六維力傳感器和雙目視覺的機器人打磨裝置及打磨方法，打磨裝置包括機械臂、傳感器固定座、六維力傳感器、工業(yè)相機、柔性連接件、電機固定座、打磨電機和雙軸加速度傳感器；六維力傳感器通過傳感器固定座與機械臂的末端關(guān)節(jié)固定連接；六維力傳感器通過柔性連接件與電機固定座柔性連接，打磨電機安裝在電機固定座上；工業(yè)相機對稱設(shè)在柔性連接件的兩側(cè)；雙軸加速度傳感器分別設(shè)在機械臂的末端關(guān)節(jié)和打磨電機上。打磨方法包括步驟1，深度點云圖生成；步驟2，打磨時機控制；步驟3，PI控制打磨和步驟4，機械臂位置補償。本發(fā)明簡單穩(wěn)定，易于控制，打磨效果好，效率高；同時，還能補償打磨過程中的位置偏移，提高加工質(zhì)量。

b0,+AT-rBAT是人體內(nèi)的一種氨基酸轉(zhuǎn)運蛋白復(fù)合物，屬于異源多聚體氨基酸轉(zhuǎn)運蛋白（HAT）家族。異源多聚體氨基酸轉(zhuǎn)運蛋白，由輕鏈蛋白和重鏈蛋白構(gòu)成。b0,+AT是其中的輕鏈蛋白，負責(zé)轉(zhuǎn)運底物。而rBAT是其中的重鏈蛋白，具有負責(zé)輕鏈蛋白細胞膜定位（即將輕鏈蛋白“護送”到細胞膜上）和維持輕鏈蛋白的穩(wěn)定性的作用。b0,+AT主要分布于小腸和腎臟中。b0,+AT或者rBAT的突變，會誘發(fā)胱氨酸尿癥，一種先天性遺傳疾病。患者尿路中常有胱氨酸結(jié)石形成，造成腎絞痛，可引起尿路感染和腎功能衰竭。該病作為一種隱性遺傳疾病在人群中的發(fā)病率約為1/7000，屬于罕見病的一種。研究b0,+AT-rBAT的最新研究成果，揭開了胱氨酸尿癥發(fā)病的分子機理。復(fù)合物的結(jié)構(gòu)和功能，將能幫助我們認識胱氨酸尿癥，為可能的治療方案提供線索。本項研究工作在全世界首次解析了b0,+AT-rBAT的高分辨率電鏡結(jié)構(gòu)。結(jié)構(gòu)顯示，b0,+AT蛋白與rBAT蛋白首先形成異源二聚體分子，然后兩個異源二聚體分子通過rBAT蛋白的相互作用再進一步形成一個二聚體。體外轉(zhuǎn)運實驗表明rBAT蛋白對b0,+AT蛋白的轉(zhuǎn)運活性是必需的；也就是說，b0,+AT要正常發(fā)揮轉(zhuǎn)運功能，需要有rBAT蛋白的存在。這與周強實驗室2019年解析的LAT1-4F2hc復(fù)合物相似。LAT1-4F2hc復(fù)合物同屬HAT家族，其中的4F2hc蛋白是LAT1蛋白發(fā)揮轉(zhuǎn)運活性所必需的。同時，該研究也首次解析了b0,+AT-rBAT和它的天然底物精氨酸的復(fù)合物的冷凍電鏡結(jié)構(gòu)，解釋了它的底物識別機制。如果把b0,+AT-rBAT復(fù)合物比做生物膜上的一艘船，那么被轉(zhuǎn)運的精氨酸，可以被理解為“貨物”。研究人員通過解析b0,+AT-rBAT與底物的復(fù)合物的結(jié)構(gòu)，可以了解該“貨物”如何加載到船上的——這個過程，即為“識別機制”。在底物結(jié)合點附近，科研團隊還鑒定出了底物結(jié)合位點附近的一個轉(zhuǎn)運調(diào)控區(qū)域。通過點突變和同位素轉(zhuǎn)運實驗，他們證明了該轉(zhuǎn)運調(diào)控區(qū)域?qū)τ赽0,+AT-rBAT的轉(zhuǎn)運功能至關(guān)重要。西湖大學(xué)黃晶實驗室采用了分子模擬的方式，亦驗證了該區(qū)域的重要性。對于b0,+AT-rBAT復(fù)合物突變而導(dǎo)致的胱氨酸尿癥，基于上述研究，研究團隊進一步揭開了該疾病發(fā)生的機理。通過分析已解析出的b0,+AT-rBAT的高分辨率結(jié)構(gòu)，研究人員對突變的位點進行了準(zhǔn)確定位，并對這些位點進行了體外生化實驗的驗證。結(jié)果顯示，b0,+AT-rBAT的關(guān)鍵位點的突變影響了氨基酸轉(zhuǎn)運的活性，造成了胱氨酸尿癥。

項目成果/簡介:四足機器人具有良好的運動靈活性和環(huán)境適應(yīng)性,是機器人研究領(lǐng)域的熱點。隨著研究的深入和對機器人運動性能需求的提高,四足機器人研究領(lǐng)域分化出以高速運動為目標(biāo)的研究分支。生物學(xué)研究顯示,跳躍步態(tài)是四足動物典型的高速對稱步態(tài),且多種動物在高速速度中存在脊柱大幅地參與運動,而相應(yīng)的脊柱型四足機器人的理論及運動控制研究卻鮮見報道。當(dāng)前研究大多孤立了脊柱環(huán)節(jié),鮮有整機的建模研究以及運動控制方法研究。在

白血病是危害青壯年的最主要惡性腫瘤之一，化學(xué)治療目前仍然 是白血病的最主要治療方法，但化療中抗癌藥物誘導(dǎo)的藥物耐受性， 特別是獲得性多藥耐藥（multidrug resistance，MDR）現(xiàn)象是阻礙白 血病治療效果的主要障礙，也是目前尚未解決的難題。三氧化二砷是 中藥砒霜的有效成分，已在各型白血病和實體腫瘤的治療中得到廣泛 應(yīng)用，取得了良好的臨床療效。研究證實三氧化二砷不是耐藥蛋白 P-gp 的底物且抑制 P-g

本發(fā)明公開了一種六自由度串聯(lián)機器人運動學(xué)反解的求解方法， 該方法包括:讀入連桿參數(shù)建立機器人連桿坐標(biāo)系模型;已知連桿末 端關(guān)節(jié)位置，建立關(guān)節(jié)位置約束方程;根據(jù)各關(guān)節(jié)位置約束方程，確 定各關(guān)節(jié)位置;建立機器人各關(guān)節(jié)坐標(biāo)系的姿態(tài)約束方程;將之前求 得的關(guān)節(jié)位置坐標(biāo)解分別代入姿態(tài)約束方程中，根據(jù)姿態(tài)約束方程， 求解各組關(guān)節(jié)變量中間值;對關(guān)節(jié)變量中間值進行分析處理，選取最 佳關(guān)節(jié)變量解。本發(fā)明采用空間幾何理論將機器人運動學(xué)反解中位置 和姿態(tài)進行分離求解，大大降低了幾何法運動學(xué)反解運算的復(fù)雜性， 并能夠應(yīng)用于