大鼠压痛仪

研究背景 颅骨除了容纳、支持和保护脑组织，在头面部外形的塑造方面也承担了一定的责任。在严重的颅脑外伤、脑出血、颅内占位等情况下，需要紧急开颅手术缓解颅内高压，术后则会遗留颅骨缺损的问题，给患者的身心造成了严重的影响。颅骨成形术对颅骨缺损的修复和脑神经功能的恢复都有重要的意义。但用于颅骨成形术的传统生物材料都有着各自的优缺点，至今没有一个理想的解决方案，特别是传统生物材料都不能降解的致命缺陷对于儿童颅骨缺损的修复尤其不利，因此设计制备一种具有成骨活性的生物可降解颅骨修复材料非常迫切。 颅骨修复与其它长骨修复有较大的差异，主要表现在以下三个方面。 首先，颅骨修复除了需要快速成骨，还需要足够的力学支撑发挥保护作用，这就使得材料的孔隙率、孔径和力学强度之间产生了很难平衡的矛盾。 其次，颅骨的发育是膜内成骨作用的过程。在膜内成骨的过程中，骨髓间充质细胞在不形成软骨的情况下就直接分化为成骨细胞，紧接着形成包括额骨、顶骨以及部分枕骨的一系列扁平骨。这样一个相对复杂的成骨方式也决定了颅骨修复较其它长骨的修复更为困难。并且在颅脑外伤、肿瘤等原因造成的颅骨缺损中，硬脑膜常被损坏而缺损，对骨修复的过程更增加了困难。 再者，颅骨除了本身容纳、保护脑组织的作用外，还兼具塑形美容的作用，且颅骨的形状较复杂，个性化要求高，而传统的的人工骨材料规格单一、不可定制。因此，研发一种新的人工骨材料满足颅骨修复的特殊要求势在必行。 方法与结果 该研究采用复合支架的形式，将仿生矿化胶原与可降解生物相容性高分子材料——聚己内酯结合起来，采用溶剂造孔的方式，制备了一系列具有不同孔径分布及孔隙率特征的可植入骨修复支架材料。采用大鼠颅骨临界骨缺损动物模型对各组材料在体内的生物相容性及成骨性能进行评价，筛选出成骨性能最佳且力学强度可以接受的材料。 图1 不同孔结构特征支架SEM形貌及孔径统计分布 其中，最为重要的评价环节为影像学评价，已确定各个实验组之间在不同时间点的成骨情况差异。该研究中采取了Micro-CT（inspeXio SMX-90CT Plus, Shimadzu，日本岛津无损检测）透视并扫描4%多聚甲醛固定24h后的样本，扫描后经三维等值画图软件重建并进行成骨体积分析测定。通过X线透视及CT扫描影像评估样品植入前后的形状、骨密度，并通过成骨体积的测量进行定量分析。 图2 岛津Micro-CT三维重构结果 图3 根据Micro-CT结构计算的相对成骨体积 术后各组大鼠典型的Micro-CT扫描三维重建结果如图2所示。术后4周，模型组大鼠仅有少量针状骨结构位于缺损区，G1、G2、G4组大鼠骨桥位于缺损边缘，G3组大鼠骨桥部分通过缺损。术后8周，空白对照组大鼠缺损区中心有较多针状骨结构，边缘存在骨桥结构。G1、G2、G4组大鼠骨桥部分通过缺损，G3组大鼠骨桥通过缺损最长点。术后12周，模型组大鼠骨桥部分通过缺损，而G1、G2、G3、G4各组大鼠骨桥均通过了缺损最长点，而G3、G4组密度更接近于周围的骨组织，尤其是G3组，95%以上区域已成骨，部分缺损边界已显示不清。 定量分析通过三维重建软件测算出各组大鼠缺损部位的成骨体积，如图3所示。各组大鼠成骨体积在4周，8周，12周时都与空白对照组有显著性差异（P0.05），并且在各个时间点，G3组（pMC 1:10）矿化胶原基颅骨修复材料较G1、G2、G4组成骨体积更多，差异有统计学意义（P0.05）。 图4 Micro-CT重构的矢状位结果 术后各组大鼠Micro-CT正中矢状位影像如图4所示。术后4周，空白对照组缺损区边缘极少量点状高密度影，各实验组缺损区密度均匀增高，颅骨内面靠近硬膜一侧密度较对侧增高更明显。术后8周，空白对照组缺损区可见少量片状密度增高影，各实验组缺损区出现较大面积条状或片状密度增高影，且密度与周围骨质相近。术后12周，空白对照组可见条状密度增高影，各实验组缺损区域密度升高影面积较前明显增加，尤其是G3、G4组，缺损区大部分已被高密度影所占据，且密度和周围正常骨质非常相似。 图5 缺损区组织HE染色 图5所示为术后各组大鼠颅骨正中矢状位石蜡切片HE染色结果，新生成骨被染成密度均匀的粉红色。可以看到4周时，缺损区仅少量点状成骨，各实验组缺损区材料内部可见较密集的斑片状新生成骨。术后8周，对照组新生成骨较少，各实验组新生成骨由斑片状连接成长条状，部分跨越缺损区，新生成骨位于颅骨内侧面硬膜外层。术后12周，对照组缺损区可见部分条状新生成骨，各实验组材料内部和边缘皆有新骨形成，可观察到明显的骨小梁结构，尤其是G3组材料几乎完全降解，大部分被新生的自体骨结构所替代，尤其是靠近硬膜一侧，新生骨结构已与周围正常骨的结构相同。 总结与讨论 本部分研究采用大鼠颅骨临界骨缺损动物模型评价了不同溶剂配比的矿化胶原颅骨修复材料在体内的成骨性能。从影像学、组织学不同角度观察了材料诱导骨长入的过程，并进行了定量分析，筛选出成骨性能和力学强度达到最佳平衡的骨材料溶剂配比，既可以保证一定的力学强度，并且诱导成骨作用最好，为进一步颅骨修复材料的研发奠定了基础。 文献题目：《Tuning pore features of mineralized collagen/PCL scaffolds for cranial bone regeneration in a rat model》使用仪器：岛津5SMX-90CTPlus-1909第一作者：王硕原文链接：https://doi.org/10.1016/j.msec.2019.110186 声明 1、文章来源：Materials Science & Engineering C2、因篇幅有限，仅显示第一作者。3、本文不提供文献原文，如有需要请自行前往原文链接查看。4、所引用文献仅供读者研究和学习参考，不得用于其他营利性活动。

-大鼠气管狭窄对能量代谢和呼吸的影响-关键词：塔望科技，动物能量代谢监测系统，全身体积描记系统，阻塞性睡眠呼吸暂停，气道阻塞，导致内分泌类疾病，肥胖症，糖尿病，代谢类疾病，大小鼠能量代谢监测系统...论文摘要阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)病人，经过治疗后，代谢生理健康还是不能恢复。在成功移除大鼠气管阻塞物（OR）后，维持呼吸稳态的同时，伴随有体温调节和能量代谢的异常。本研究比较了气道阻塞（AO）和轻度气道阻塞（mAO）移除后的呼吸稳态与能量代谢。结果显示，移除气管堵塞物后大鼠进食量永久性增加。同时，血清胃饥饿素、下丘脑促生长素受体1a（GHSR1a)）和磷酸化Akt比率升高。 其中PI3K/Akt 通路与正常代谢密切相关，该通路异常会导致过度肥胖、胰岛素耐受和II型糖尿病。研究表明，为达到代谢健康状态，阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）患者需要终生注重饮食和内分泌健康。实验计划实验结果图A和B气管直径，对照组C：1.81±0.1mm，气道阻塞组AO：1.04±0.1mm，轻度气道阻塞组mAO：1.19±0.12mm，阻塞物移除组OR：1.87±0.11mm图C气道阻力，AO和mAO组气道阻力分别增加71%和35%。图D呼吸频率。图E潮气量。图F分钟通气量，在室内空气呼吸，AO和mAO组分钟通气量分别增加294%和64%，而OR组与对照组没有明显差别。图G二氧化碳敏感性，AO和mAO组二氧化碳敏感性分别增加59%和25.5%，而OR组与对照组没有明显差别。图A，相对对照组，AO、mAO和OR组的进食量分别增加50.9%、20%和10.7%图B，AO和mAO组白天和黑夜进食量均增加，OR只是在黑夜进食量增加。图C图D图E图F，只有AO组每次进食量增加，进食次数差异均不明显。进食量增加主要是由于每次进食时间延长，再加上夜间“微进餐”（micro meals）图G和图H，AO、mAO和OR组的血清胃饥饿素和GHSR-1a明显增加图I：AO、mAO和OR组的p-AKT/AKT比率分别上升25%、16%和15%图A和D，AO组和mAO组的能量消耗分别增加26.5%和10.2%。图B和C，能量消耗增加与氧气消耗量和二氧化碳产生量增加有关。图E图F和图G，AO组的活动量和体温明显降低。参考文献Yael Segev , Haiat Nujedat1, EdenArazi , Mohammad H.Assadi & ArielTarasiuk.”Changes in energy metabolism and respiration in diferent tracheal narrowing in rats” [J].Scientifc Reports. (2021) 11:19166塔望科技提供的相关仪器方案 大鼠全身体积描记系统可对清醒自由活动动物呼吸参数进行测量，如呼吸频率，潮气量，气道高反应性测试（Airway hyperresponsiveness，AHR）等。测试过程中，动物可以处于清醒自由状态，避免了创伤性气管切开及麻醉的影响，使实验过程更加简便，用于呼吸系统模型动物对药物等反应性研究，呼吸性药物的药理和毒理学研究，特别适合于大批量动物快速初筛试验，适合长期跟踪研究和重复性筛查。动物能量代谢监测系统主要用于实时监测和记录小动物代谢运动相关指标，定性定量测量分析动物行为活动及其与呼吸代谢的相互关系，广泛应用于营养、肥胖、糖尿病、心血管等代谢相关性疾病研究。可选择参数包括能量消耗，食物和水分摄取，取食和饮水模式，空间位置，总的活动量和转轮次数，体重，心率，体温及自动化的行为分析等，所有数据都可同步化储存到计算机内小动物麻醉机吸入式动物气体麻醉机，将挥发性麻醉剂或具有麻醉性的气体，途经动物的呼吸道进入体内产生麻醉效果。其麻醉起效快并且复苏快、深度易控制、动物的发病和死亡率低、已被全球科研工作者和宠物临床医师广泛认可和应用。END

这将使科学家借助动物模型更方便地对人类顽疾进行研究 　　美国南加州大学一个科研小组12月24日宣布，他们首次成功地从大鼠胚胎中提取干细胞，这将使科学家借助动物模型更方便地对诸多人类顽疾进行研究。 　　英国科学家马丁埃文斯早在1981年就成功地从小鼠胚胎中提取出第一个小鼠胚胎干细胞。但大鼠胚胎干细胞的提取尚属首次。 　　研究负责人、华人科学家应其龙在新闻公报中说，这是干细胞研究领域的一项重大进展，“因为我们知道，与小鼠相比，大鼠在生物学的许多方面与人类更为相近”。应其龙认为，提取大鼠胚胎干细胞研究被证实可行之后，世界许多干细胞实验室的研究方向都将因此而改变。 　　此前，科研人员尝试提取大鼠胚胎干细胞都因为技术障碍宣告失败。此次，应其龙的科研小组采取了一种特殊的“信号阻断”方法，他们利用特殊的分子抑制大鼠胚胎中3个特定基因发出信号。正常情况下，这3个基因发出的信号是胚胎干细胞分化的“命令”。信号被阻断后，大鼠胚胎干细胞就能够“停下分化的脚步”，保持在原始胚胎阶段。 　　科研小组认为，能够提取大鼠胚胎干细胞，朝着今后科学家通过基因敲除技术人为地给大鼠胚胎剔除一个或多个基因、培养“定制”大鼠进行疾病研究又向前迈进了一步。 　　这一成果将发表在定于12月26日出版的《细胞》杂志上。

01背景介绍自石墨烯被发现以来，二维(two-dimensional, 2D)材料因其奇妙的特性吸引了大量的研究兴趣。特别是二维形式的材料由于更大的面体积比可以更有效的性能调节，通常表现出比块体材料更好的性能。迄今为止，已有许多具有优异性能的二维材料被报道和研究，如硅烯、磷烯、MoS2等，它们在电子、光电子、催化、热电等方面显示出应用潜力。在微电子革命中，宽带隙半导体占有关键地位。例如，2014年诺贝尔物理学奖材料氮化镓(GaN)已被广泛应用于大功率电子设备和蓝光LED中。此外，氧化锌(ZnO)也是一种广泛应用于透明电子领域的n型半导体，其直接宽频带隙可达3.4 eV。在透明电子的潜在应用中，n型半导体的有效质量通常较小，而p型半导体的有效质量通常较大。然而，人们发现立方纤锌矿(γ-CuI)中的块状碘化铜是一种有效质量小的p型半导体，具有较高的载流子迁移率，在与n型半导体耦合的应用中很有用。例如，γ-CuI由于其较大的Seebeck系数，在热电中具有潜在的应用。二维材料与块体材料相比，一般具有额外的突出性能，因此预期单层CuI可能比γ-CuI具有更好的性能。作为一种非层状I-VII族化合物，CuI存在α、β和γ三个不同的相。温度的变化会导致CuI的相变，即在温度超过643 K时，从立方的γ-相转变为六方的β-相，在温度超过673 K时，β-相进一步转变为立方的α-相。因此，不同的条件下，CuI的结构是很丰富的。超薄的二维γ-CuI纳米片已于2018年在实验上成功合成 [npj 2D Mater. Appl., 2018, 2, 1–7.]。然而，合成的CuI纳米片是非层状γ-CuI的膜状结构，由于尺寸的限制，单层CuI的结构可能与γ-CuI薄膜中的单层结构不同。因此，需要对单层CuI的结构和稳定性进行全面研究。在这项研究中，我们预测了单层CuI的稳定结构，并系统地开展电子、光学和热性质的研究。与γ-CuI相比，单层CuI中发现直接带隙较大，可实现超高的光传输。此外，预测了单层CuI的超低热导率，比大多数半导体低1 ~ 2个数量级。直接宽频带隙和超低热导率的单层CuI使其在透明和可穿戴电子产品方面有潜在应用。02成果掠影近日，湖南大学的徐金园（第一作者）、陈艾伶（第二作者）、余林凤（第三作者）、魏东海（第四作者）、秦光照（通讯作者），和郑州大学的秦真真、田骐琨（第五作者）、湘潭大学的王慧敏开展合作研究，基于第一性原理计算，预测了p型宽带隙半导体γ-CuI(碘化亚铜)的单层对应物的稳定结构，并结合声子玻尔兹曼方程研究了其传热特性。单层CuI的热导率仅为0.116 W m-1K-1，甚至能与空气的热导率(0.023 W m-1K-1)相当，大大低于γ-CuI (0.997 W m-1K-1)和其他典型半导体。此外，单层CuI具有3.57 eV的超宽直接带隙，比γ-CuI (2.95-3.1 eV)更大，具有更好的光学性能，在纳米/光电子领域有广阔的应用前景。单层CuI在电子、光学和热输运性能方面具有多功能优势，本研究报道的单层CuI极低的热导率和宽直接带隙将在透明电子和可穿戴电子领域有潜在的应用前景。研究成果以“The record low thermal conductivity of monolayer Cuprous Iodide (CuI) with direct wide bandgap”为题发表于《Nanoscale》期刊。03图文导读图1. 声子色散证实了CuI单层结构的稳定性。单层CuI(记为ML-CuI)几种可能的结构:(a)类石墨烯结构，(b)稳定的四原子层结构，(c)夹层结构。(d)稳定的γ相快体结构(记为γ-CuI)。(e-h)声子色散曲线对应于(a-d)所示的结构。给出了部分状态密度(pDOS)。通过测试二维材料的所有可能的结构模式，发现除了如图1(b)所示的弯曲夹层结构外，单层CuI都存在虚频。平面六边形蜂窝结构中的单层CuI，类似于石墨烯和三明治夹层结构，如图1(a,c)所示作为对比示例，其中声子色散中的虚频揭示了其结构的不稳定性[图1(e,f)]。因此，通过考察单层CuI在不同二维结构模式下的稳定性，成功发现单层CuI具有两个弯曲子层的稳定结构，表现出与硅烯相似的特征。优化后的单层CuI晶格常数为a꞊b꞊4.18 Å，与实验结果(4.19 Å)吻合较好。而在空间群为F3m的闪锌矿结构中，得到的优化晶格常数a=b=c=6.08 Å与文献的结果(5.99-6.03 Å)吻合较好。此外，LDA泛函优化得到的单层CuI和γ-CuI的晶格常数分别为4.01和5.87 Å，为此后续计算都基于更准确的PBE泛函。通过观察晶格振动的投影态密度，发现Cu和I原子在不同频率下的贡献几乎相等。此外，光学声子分支之间存在带隙[图1(g)]，这可能导致先前报道的光学声子模式散射减弱。相反，在γ-CuI中不存在声子频率带隙[图1(h)]。图2. 热导率及相关参数的收敛性测试。(a)原子间相互作用随原子距离的变化。(b)热导率对截断距离的收敛性。彩色椭圆标记收敛值。(c)热导率相对于Q点的收敛性。(d)单层CuI和γ-CuI的热导率随温度的函数关系。在稳定结构的基础上，比较研究了单层CuI和γ-CuI的热输运性质。基于原子间相互作用的分析验证了热导率的收敛性[图2(a)]。如图2(b)所示，热导率随着截止距离的增加而降低，其中出现了几个阶段。热导率的下降是由于更多的原子间相互作用和更多的声子-声子散射。注意，当截止距离大于6 Å时，热导率仍呈下降趋势，说明CuI单层中长程相互作用的影响显著。这种长程的相互作用通常存在于具有共振键的材料中，如磷烯和PbTe。通过收敛性测试，预测单层CuI在300 K时的热导率为0.116 W m-1K-1[图2(c)]，这是接近空气热导率的极低值。单层CuI的超低热导率远远低于大多数已知的半导体。此外，计算得到的γ-CuI的热导率为0.997 W m-1K-1，与Yang等的实验结果~0.55 W m-1K-1基本吻合，值得注意的是Yang等人的实验结果测量了多晶态γ-CuI。此外，单层CuI和γ-CuI的热导率随温度的变化完全符合1/T递减关系[图2(d)]。考虑到温度对热输运的影响，今后研究声子水动力效应对单层CuI热输运特性的影响，特别是在低温条件下，可能是很有意义的。图3. 单层CuI和γ-CuI在300 K的热输运特性。(a)群速度，(b)相空间，(c)声子弛豫时间，(d) Grüneisen参数，(e)尺寸相关热导率的模态分析。(f)平面外方向(ZA)、横向(TA)和纵向(LA)声子和光学声子分支对热导率的贡献百分比。超低导热率的潜在机制可能与重原子Cu和I有关，也可能与单层CuI的屈曲结构有关。声子群速度[图3(a)]和弛豫时间[图3(c)]都较小，而散射相空间[图3(b)]较大。总的来说，单层CuI (1.6055)的Grüneisen参数的绝对总值显著大于γ-CuI (0.4828)。即使在低频下Grüneisen参数没有显著差异[图3(d)]，单层CuI和γ-CuI的声子散射相空间却相差近一个数量级，如图3(b)所示。因此，低频声子弛豫时间的显著差异[图3(c)]在于不同的散射相空间。此外，单层CuI的声子平均自由程(MFP)低于γ-CuI，如图3(e)所示。因此，在单层CuI中产生了超低的热导率，这将有利于电源在可穿戴设备或物联网的应用，具有良好的热电性能。此外，详细分析发现，光学声子模式在单层CuI[图3(f)]中的较大贡献是由于相应频率处相空间相对较小，这是由图1(g)所示的光学声子分支之间的带隙造成的。图4. 单层CuI的电子结构。(a)单层CuI和(h)γ-CuI的电子能带结构，其中电子局部化函数(ELF)以插图形式表示。(b-d)单层CuI和(i)γ-CuI的轨道投影态密度(pDOS)。(e)透射系数，(f)吸收系数，(g)反射系数。在验证了CuI单层结构稳定的情况后，进一步研究其电子结构，如图4(a)所示。利用PBE泛函，预测了单层CuI的直接带隙，导带最小值(CBM)和价带最大值(VBM)都位于Gamma点。PBE预测其带隙为2.07 eV。我们利用HSE06进行了高精度计算，得到带隙为3.57 eV。如图4 (h)所示，单层CuI的带隙(3.57 eV)大于体γ-CuI的带隙(2.95 eV)，这与Mustonen, K.等报道的3.17 eV非常吻合，使单层CuI成为一种很有前景的直接宽频带隙半导体。此外，VBM主要由Cu-d轨道贡献，如图4(b-d)的pDOS所示。能带结构、pDOS和ELF揭示的电子特性的不同行为是单层CuI和γ-CuI不同热输运性质的原因。电子结构对光学性质也有重要影响。如图4(e-g)所示，在0 - 7ev的能量范围内，单层CuI的吸收系数[图4(f)]和折射系数[图4(g)]不断增大，说明单层CuI在该区域的吸收和折射能力增强。相应的，随着透射系数的减小，单层CuI的光子传输能力[图4(e)]也变弱。当光子能量大于7 eV时，CuI的吸收和折射系数开始显著减弱，最终在8 eV的能量阈值处达到一个平台。值得注意的是，与声子的吸收和传输能力相比，单层CuI对光子的反射效率较低，最高不超过2%。对于光子吸收，单层CuI的工作区域在5.0 - 7.5 eV的能量范围内，而可见光的光子能量在1.62 - 3.11 eV之间。显然，CuI的主要吸收光是紫外光，高达20%。

大鼠甲状腺滤泡上皮细胞的培养操作与应用！ 一、背景 大鼠甲状腺滤泡上皮细胞分离自甲状腺组织；甲状腺是脊椎动物非常重要的腺体，属于内分泌器官。在哺乳动物身体中，它位于颈部甲状软骨下方，气管两旁。甲状腺表面有结缔组织被膜，表面结缔组织深入到腺实质，将实质分为许多不明显的小叶，小叶内有很多甲状腺滤泡和滤泡旁细胞。甲状腺控制使用能量的速度、制造蛋白质、调节机体对其他贺尔蒙的敏感性。 甲状腺依靠制造甲状腺素来调整这些反应，有T3和T4。这两者调控代谢、生长速率还有调解其他的身体系统。T3和T4由碘和酪胺酸合成。甲状腺也生产降钙素，调节体内钙的平衡。其中，甲状腺滤泡上皮细胞（也称为滤泡细胞或主要细胞）是在甲状腺细胞是负责生产和分泌甲状腺激素，甲状腺素（T4）和三碘甲状腺原氨酸（T3）。 二、培养操作 1）复苏细胞：将含有1mL细胞悬液的冻存管在37℃水浴中迅速摇晃解冻，加入4mL培养基混合均匀。在1000RPM条件下离心4分钟，弃去上清液，补加1-2mL培养基后吹匀。然后将所有细胞悬液加入培养瓶中培养过夜（或将细胞悬液加入10cm皿中，加入约8ml培养基，培养过夜）。第二天换液并检查细胞密度。 2）细胞传代：如果细胞密度达80%-90%，即可进行传代培养。 1.弃去培养上清，用不含钙、镁离子的PBS润洗细胞1-2次。 2.加1ml消化液（0.25%Trypsin-0.53mM EDTA）于培养瓶中，置于37℃培养箱中消化1-2分钟，然后在显微镜下观察细胞消化情况，若细胞大部分变圆并脱落，迅速拿回操作台，轻敲几下培养瓶后加少量培养基终止消化。 3.按6-8ml/瓶补加培养基，轻轻打匀后吸出，在1000RPM条件下离心4分钟，弃去上清液，补加1-2mL培养液后吹匀。 4.将细胞悬液按1：2比例分到新的含8ml培养基的新皿中或者瓶中。 3）细胞冻存：待细胞生长状态良好时，可进行细胞冻存。下面T25瓶为类； 1.细胞冻存时，弃去培养基后，PBS清洗一遍后加入1ml胰酶，细胞变圆脱落后，加入1ml含血清的培养基终止消化，可使用血球计数板计数。 2.4 min 1000rpm离心去掉上清。加1ml血清重悬细胞，根据细胞数量加入血清和DMSO，轻轻混匀，DMSO终浓度为10%，细胞密度不低于1x106/ml，每支冻存管冻存1ml细胞悬液，注意冻存管做好标识。 3.将冻存管置于程序降温盒中，放入-80度冰箱，2个小时以后转入液氮灌储存。记录冻存管位置以便下次拿取。 三、应用 用于RCCS模拟微重力影响大鼠甲状腺滤泡上皮细胞生长特性和分泌功能的研究： 釆用微重力细胞培养系统（the rotary cell culture system,RCCS）,研究模拟微重力对大鼠甲状腺滤泡上皮细胞生长特性和相关分泌功能的影响,为航天员在失重环境中甲状腺应激和病理性改变的防治提供理论依据。 研究方法应用RCCS技术构建FRTL-5细胞模拟微重力培养系统。将大鼠甲状腺滤泡上皮细胞FRTL-5细胞株随机分为模拟微重力组（simulated microgravity group,SMG）和正常重力对照组（normal gravity group,NG）,分别于培养第6h、12 h、24 h、36 h取细胞及上清液,MTT检测细胞增殖,流式细胞仪检测细胞周期,化学发光免疫分析法检测T3、T4、FT3、FT4,ELISA检测上清液中Tg和TPO水平 应用倒置相差显微镜观察培养第6 h、12 h、24 h、36 h后细胞表面形态 透射电镜观察培养12 h和36 h的细胞超微结构 激光共聚焦显微镜观察培养36 h的细胞微丝骨架荧光强度变化。 结果：（1）MTT结果显示,SMG组FRTL-5细胞经6 h、12 h、24 h、36 h培养后,各时相细胞增殖均较NG组受到明显抑制（P0.05）,其中24 h最为明显（P0.01） 36 h表现为两种情况,一是SMG组的细胞增殖恢复,二是NG组的细胞增殖速度快速提升。 （2）流式细胞仪测细胞周期显示,与NG相比,FRTL-5细胞微重力培养6 h、12 h、24 h、36 h后G1期细胞比例显著增高 除6 h外,S期细胞比例明显降低 而各时相的G2/M期细胞比例表现为模拟失重早期（6-12 h）降低,其中12 h出现低谷值,24 h一过性显著增高,36 h回落。研究结果提示,SMG组FRTL-5细胞培养6-12 h阶段DNA合成下降,24 h的DNA合成趋活跃,而36 h的DNA合成后期比例又呈现下降趋势并向NG组的比例靠近。 （3）化学发光免疫分析法检测结果显示,RCCS培养6 h组FRTL-5细胞上清液中FT3、T4和FT4水平显著降低（P（4）ELISA测细胞上清液结果显示,与NG相比,SMG组FRTL-5细胞Tg和TPO分泌均明显升高（P0.01）,表现为6 h即显著升高,随后呈下降趋势,24-36 h阶段又趋上升,其中SMG组的6 h与24 h以及24 h与36 h之间有显著差异（P0.01）。 （5）倒置相差显微镜观察结果显示,模拟失重环境下FRTL-5细胞形态发生显著变化,实验早期细胞逐渐趋于死亡状态,24 h后细胞数量又有所增长。 （6）透射电镜结果显示,模拟失重第12 h,36 h的FRTL-5细胞超微结构发生显著变化。 （7）模拟微重力培养36 h后,激光共聚焦显微镜观察荧光素FITC标记的FRTL-5细胞,发现细胞微丝骨架局部解聚,张力纤维减少,结构和排列紊乱,细胞伪足少见,细胞形状呈不规则。 微生物菌种查询网自设细胞系板块，是细胞株提供中心,专业提供代次低、周期短、活性好的细胞株。与国内外多家研制单位，生物医药，第三方检测机构，科研院所有着良好稳定的长期合作关系！欢迎广大客户来询！

p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 在药物研发过程中，候选化合物的体内药代动力学分析是非常关键的步骤。该分析不仅可以掌握其药效药理，还可以得到和毒性评价有关的信息。通常，使用放射性自显影技术(Autoradiography: ARG)和荧光色素标记细胞的方法进行分析。但是，使用ARG的方法成本高，而且一方面这些方法无法区别原药和代谢物，另一方面标记物质的行为可能与未标记物存在差异。因此，最近成像质谱分析法，不进行标记即可对候选化合物进行检测的方法备受瞩目。质谱成像法除了能够在无标记的情况下对各种物质的分布进行分析，还能够使用同一切片同时分析原药及其代谢物，有望在今后的药物研发领域得到应用，取得新的突破。本文介绍使用成像质谱显微镜iMScope i TRIO /i 对氯喹给药后大鼠视网膜进行检测的示例。 /p p style=" text-align: center" img style=" max-width:100% max-height:100% " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202006/uepic/c4265e4a-c078-4017-93d2-68a9d4eafbd5.jpg" title=" 1.png" alt=" 1.png" / /p p style=" text-align: center " 图1 氯喹的结构式 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " strong 大鼠视网膜中氯喹的高空间分辨率成像 /strong /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 在本次分析中，对给予抗疟剂药物氯喹的大鼠视网膜进行分析。图1为氯喹的结构式。使用氯喹标准品进行分析，对基质及测定模式进行优化，表1为组织切片的分析条件。使用成像质谱显微镜iMScope i TRIO /i 进行高空间分辨率成像，发现在约10 μm厚的视网膜色素上皮周围有氯喹的分布(图2和图3)。在测定氯喹时，如果使用成像质谱分析法常用的MS模式，因受到生物体衍生杂质带来的离子抑制、干扰的影响，无法得到清晰的MS图像(此处数据省略)。在本次分析中，通过iMScope i TRIO /i 的MS/MS模式进行测定，提高灵敏度，能够获得10 μm的高空间分辨率下的MS/MS图像。 /p p style=" text-align: center" img style=" max-width:100% max-height:100% " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202006/uepic/b1a9ec68-3837-45b5-a422-9f98ed4422b0.jpg" title=" 4.png" alt=" 4.png" / /p p style=" text-align: center" img style=" max-width:100% max-height:100% " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202006/uepic/8fad9a5c-304b-4f86-b070-8ec12bb1a38d.jpg" title=" 2.png" alt=" 2.png" / /p p style=" text-align: center " 图2 组织切片上的MS/MS质谱图 /p p style=" text-align: center" img style=" max-width:100% max-height:100% " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202006/uepic/4ba84009-2ef8-4ef5-92af-f47ac86ebdb9.jpg" title=" 3.png" alt=" 3.png" / /p p style=" text-align: center " 图3 光学图像和MS/MS质谱图像 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " strong 大鼠眼球中氯喹的高速成像 /strong /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 在药代动力学研究过程中，为了阐明药物分子在细胞及器官水平的特征分布区域，分别需要在高空间分辨率及中等空间分辨率获得药物分子的分布信息。本实验使用MS/MS span style=" text-indent: 2em " 模式测定在中等分辨率(50 μm)下测定大鼠眼球整体的氯喹分布情况，分析条件如表2 所示。虽然使用了更大的激光直径，有可能带来存在噪音高、离子抑制等问题，iMScope /span i style=" text-indent: 2em " TRIO /i span style=" text-indent: 2em " 依然能够检测得到具有较高信噪比的氯喹特征碎片，并获得清晰的质谱图像。成像质谱实验的采集 /span /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 速度取决于目标检测区域中所包含的点数。iMScope i TRIO /i 能够独立更改激光直径及采集间隔等参数，从而能够轻松控制采集速度及图像尺寸，并且不会影响数据质量。 /p p style=" text-align: center" img style=" max-width:100% max-height:100% " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202006/uepic/12e37b19-cce0-4e12-a91f-8af4b67f0802.jpg" title=" 5.png" alt=" 5.png" / /p p style=" text-indent: 2em " strong span style=" text-align: justify text-indent: 2em " 基质涂敷方式的比较 /span /strong /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 在氯喹成像质谱分析中，比较了2 种不同的MALDI 基质涂敷方式。 图5 显示了由升华法获得的成像结果(基质升华方式的示意图如图6 所示)。基质升华由iMLayer 升华仪自动完成，而喷雾方式由手动完成。喷雾方式获得成像结果如图7 所示。对比两种方式的检测结果，升华法获得了更加清晰尖锐的氯喹分布图像，而喷雾的结果则看起来会有一些扩散，如图7 所示。前处理方式的优化依然取决于组织切片的特性以及所使用的基质类型。如示例中的结果，前处理步骤对最终成像结果的图像质量有显著的影响，不仅仅是切片制备的条件，基质涂敷的过程也很重要。 /p p style=" text-align: center" img style=" max-width:100% max-height:100% " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202006/uepic/3e80c956-c24a-4b4f-b277-ff7fa0b9a5ad.jpg" title=" 6.png" alt=" 6.png" / /p p style=" text-align: center " 图6 基质升华方式示意图 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " strong 在相同切片上进行MS 和MS/MS 成像分析 /strong /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 成像质谱分析中，在同样位置只能采集一次数据。但是，使用iMScope i TRIO /i 可以调整激光直径及采集间隔，因此可以在采集点之间留下未采集区域，从而实现更多次的成像分析。图8显示了使用激光直径为5μm，采集间隔为10μm时，在同一采集区域内进行4次成像分析的方式。 /p p style=" text-align: center" img style=" max-width:100% max-height:100% " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202006/uepic/7029ec9e-44bf-483d-a071-a1651cfc8ffb.jpg" title=" 7.png" alt=" 7.png" / /p p style=" text-align: center " 图4 组织切片上氯喹的MS/MS产物离子质谱图，激光直径50μm /p p style=" text-align: center" img style=" " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202006/uepic/b8099d01-93e1-49aa-9926-907aeab7a6d9.jpg" title=" 8.png" / /p p style=" text-align: center " 图5 升华法获得的氯喹分布质谱图像 /p p style=" text-align: center" img style=" " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202006/uepic/c8b163cf-961b-4c26-8d20-902c68beed0f.jpg" title=" 9.png" / /p p style=" text-align: center " 图7 喷雾法获得的氯喹分布质谱图像 /p p style=" text-align: center" img style=" " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202006/uepic/d51c038b-8e0c-4efa-8ecf-87c964a43b83.jpg" title=" 10.png" / /p p style=" text-align: center " 图8 在同一测定区域进行1次MS分析及3次MS/MS分析的数据采集设置方式示例 /p p br/ /p

由华中科技大学武汉光电国家实验室(筹)骆清铭教授、龚辉教授研究团队获取的一套大鼠全脑高分辨数据集，近期发布在欧盟人脑计划(Human Brain Project, HBP)的神经信息平台(Neuroinformatics Platform, NIP)上。这标志着该团队建立的“鼠脑最精细脑图谱基础数据库”为欧盟人脑计划正式采用。　　此次发布在HBP-NIP上的数据集由该研究团队独立完成，样本为Golgi-Cox法染色的Sprague Dawley大鼠全脑，用显微光学切片断层成像(MOST)系统获取了全脑图像，成像分辨率为 0.35μ m×0.35μ m×1μ m，共包含16216层矢状原始切面。该数据集也同时在全脑网络可视化(Visible Brain-wide Networks, VBN)网站进行了共享，访问地址为 https://vbn.org.cn/2D/id3.html。　　HBP是2013年经欧盟委员会批准发起的旗舰级拨款项目，汇集了欧洲神经科学领域的众多科研团队与神经科学前沿研究课题，有超过120个参与机构和10亿欧元的项目资金。神经信息平台是HBP的重要组成部分，用于神经科学数据的发布与检索，近期发布的是神经信息平台的第一个公开版本，可直接通过 https://nip.humanbrainproject.eu 访问。HBP还同时发布了脑模拟平台、高性能计算平台、医学信息平台、神经形态计算平台和神经机器人平台，可通过 https://collab.humanbrainproject.eu 注册、登录和使用。

1.文章信息标题：Sunlight-drivenphotocatalyticoxidationof5-hydroxymethylfurfuraloveracuprousoxide-anataseheterostructureinaqueousphase中文标题：水相中氧化亚铜-锐钛矿异质结上太阳光驱动的5-羟甲基糠醛催化选择氧化页码：AppliedCatalysisB:Environmental320(2023)122006DOI：https://doi.org/10.1016/j.apcatb.2022.1220062.文章链接https://doi.org/10.1016/j.apcatb.2022.1220063.期刊信息期刊名：AppliedCatalysisB:EnvironmentalISSN：0926-33732021年影响因子：24.319分区信息：中科院一区Top涉及研究方向：化学4.作者信息第一作者是：云南大学张奇钊；通讯作者：云南大学方文浩。5.光源型号：CEL-HXF300-T3文章简介将5-羟甲基糠醛（HMF）选择氧化为2,5-二甲酰基呋喃（DFF）是糠醛类生物质平台分子转化利用的重要途径之一。DFF是合成糠基生物聚合物、药物中间体、杀菌剂以及荧光剂等的重要单体。传统的热催化氧化技术通常依赖于苛刻的温度和氧压，容易诱发安全和环境隐患。因此，迫切需要开发在温和条件下高效转化HMF为DFF的环境友好型催化体系。于是，光催化氧化技术，因为具有光生空穴和氧气存在下产生的活性氧物种可以在温和条件下驱动该反应的进行而成为科学家们研究的热点。然而现有的金属氧化物光催化剂的制备大部分较为复杂或者以有机试剂（即乙腈、三氟化苯等）作为反应溶剂导致较高的制备成本和环境污染。因此，非常需要低成本、易于制备和易于调节的氧化物催化剂。此外，使用水代替有机溶剂作为反应介质更环保，但对于金属氧化物催化剂来说可能具有很大的挑战性。因为作为副产物的水往往会阻碍正向反应，并且水也可能加剧金属浸出。基于上述研究背景，云南大学化学科学与工程学院方文浩教授课题组通过化学还原沉淀法制备了具有p-n异质结的(Cu2O)x‖TiO2光催化剂，实现了以H2O为反应溶剂，O2作为氧化剂，在无任何添加剂条件下高效利用太阳光催化氧化HMF制DFF。通过调变两种金属的比例和二氧化钛的晶相，深入研究了催化剂能带结构对反应机理的影响。研究发现Cu2O的含量决定HMF的转化率，而TiO2的晶相（即锐钛矿和金红石）影响DFF的选择性。通过清除剂实验研究揭示了空穴（h+）会将HMF深度氧化为CO2，而单线态氧（1O2）能够将HMF选择氧化为DFF。结合莫特肖特基曲线和价带谱数据可以推出半导体的能带结构，由此可得Cu2O的价带位置显然比HMF氧化为DFF的氧化电位更正，但比DFF的氧化电位更负。这表明Cu2O的价带上的光生空穴可以将HMF氧化成DFF，但不能进一步氧化DFF。相反，TiO2的价带位置比DFF的氧化电位更负，因此TiO2价带上的光生空穴能够进一步氧化DFF。p-n异质结的形成不仅抑制了TiO2上羟基自由基（•OH）的产生，而且还促进了O2在Cu2O上活化产生1O2。因此p-n异质结的形成增强了Cu2O的氧化还原能力同时增强了TiO2光利用效率。此外，通过光致发光谱，光电流响应以及电化学阻抗谱表征发现(Cu2O)0.16‖TiO2(A)具有最佳的光生电子和空穴的分离效率以及最佳的电荷迁移效率。与此相对应的，(Cu2O)0.16‖TiO2(A)催化剂在水相、35℃、10mLmin-1O2和模拟太阳光下的温和条件下（如图1所示），产生64.5mggcatal.-1h-1的DFF生成速率。这是目前文献报道的以水为反应介质金属氧化物光催化剂上取得的最佳结果。此外，该催化剂可直接在太阳光和空气下工作，且多次循环使用未见失活。该工作通过一系列的光电性质与形貌表征，深入揭示了异质结催化剂中两种半导体间的强相互作用。研究了在光催化反应过程中光生空穴与各个活性氧物种的作用。并通过能带结构解释了晶相与催化活性的构效关联问题。期望本研究建立的反应选择性和能带结构之间的关系可以应用于其他异质结光催化体系。

安捷伦科技公司发布适用于人、小鼠和大鼠模型的新型基因表达微阵列芯片 安捷伦公司与根特大学合作在芯片中整合入了 LNCipedia 内容2015 年 6月 10 日，北京 — 安捷伦科技公司（纽约证交所：A）近日宣布更新其新型 SurePrint 基因表达微阵列芯片用于人、小鼠和大鼠模型的信使 RNA 分析应用。此次更新改进了编码和非编码内容，为研究人员提供在常用平台上研究表达模式的最新工具。安捷伦公司与根特大学合作开发了最新款旗舰版 SurePrint G3 人基因表达 v3 微阵列芯片，其中完整包含的 LNCipedia 2.1 数据库能够对长链非编码 RNA (lncRNA) 转录物进行可靠分析。LncRNA（长度大于 200 个核苷酸的非编码 RNA）能够通过直接作用于 DNA、RNA 和蛋白质而改变基因调控，从而实现靶标特异性或系统范围内的调控。 通过 lncRNA 与癌症、心血管疾病和神经退行性疾病的关联不难看出其广范却至关重要的作用。经重新设计的安捷伦基因表达微阵列芯片是高质量的特征捕获工具，可实现目标基因或通路的有效分析，涉及从协助疾病危险分层到阐明药物作用机制的各种应用。根特大学的 Jo Vandesompele 教授说：“我们与安捷伦密切合作设计了一流的 mRNA 和 lncRNA 表达分析方法。在单次分析中对这两种类型的RNA进行的同时测定有助于从相对基因表达水平深入探究mRNA与lncRNA之间的生物学联系。 其中的关键在于实现编码和长链非编码特征的良好平衡，而LNCipedia 2.1 则是与安捷伦基因表达内容配对的最佳数据源。微阵列芯片的最终设计经优化后可快速给出大量有价值的信息。”最新的微阵列芯片采用能够实现寡核苷酸精确合成的 SurePrint 技术制造。 SurePrint 微阵列芯片的灵敏度处于业内领先水平，具有5 个数量级以上的动态范围以及 5% 的阵列间变异系数中值，且在 R20.95 时与外部 RNA 对照联盟 (External RNA Controls Consortium) 的加标 RNA 对照品相比具有出色的定量一致性。“我们的 SurePrint 基因表达微阵列芯片不仅包含 LNCipedia 的 lncRNA 等严谨的专业内容，还能够为专家级用户提供灵活的定制服务。”安捷伦基因组学高级总监 Alessandro Borsatti 博士谈道， “凭借基因表达微阵列芯片的出色性能和定量一致性以及 RNA 测序和靶向序列捕获产品，我们能够使研究人员在微阵列芯片的筛查应用与更深度的二代测序的发现性应用之间实现完美转换。”SurePrint 基因表达微阵列芯片属于 SurePrint 产品系列，该系列包括 microRNA 与比较基因组杂交微阵列芯片。 安捷伦基因组学工作流程包括用于质量控制的 2100 生物分析仪和 2200 Tapestation、用于数据采集的SureScan 扫描仪、用于数据分析的 GeneSpring 软件，以及用于进行实时聚合酶链反应的 AriaMX 系统。如需了解有关 SurePrint 基因表达微阵列芯片的更多信息，请访问 www.agilent.com/genomics/v3。关于安捷伦科技公司安捷伦科技公司（纽约证交所：A）是生命科学、诊断和应用化学市场领域的全球领导者，是致力打造美好世界的顶级实验室合作伙伴。安捷伦与全球 100 多个国家的客户进行合作，提供仪器、软件、服务和消耗品，产品可覆盖到整个实验室工作流程。在 2014 财年，安捷伦的净收入为 40 亿美元。全球员工数约为 12000 人。今年是安捷伦进军分析仪器领域的 50 周年纪念。如需了解安捷伦科技公司的详细信息，请访问 www.agilent.com.cn。编者注：更多有关安捷伦科技公司的技术、企业社会责任和行政新闻，请访问安捷伦新闻网站：www.agilent.com.cn/go/news。

2021年4月，中国医学科学院药物研究所天然药物活性物质与功能国家重点实验室再帕尔阿不力孜、贺玖明团队在分析化学一区《Analytical Chemistry》期刊发表封面文章，题为“Mapping metabolic networks in the brain by using ambient mass spectrometry imaging and metabolomics”的研究成果，采用自主研发的质谱成像空间代谢组学技术，全面绘制了大鼠脑代谢网络，深入解析了东莨菪碱致大鼠记忆功能障碍模型脑的代谢变化。　　封面文章　　研究背景　　大脑是结构最复杂的器官之一，主要功能与其微区的分子相互作用密切相关。大脑的小分子调节机制对理解中枢神经功能、精神疾病机理和药物研发有很大的帮助。动物的认知过程和行为控制均依赖于脑部强大的中枢神经网络——神经连接体。科学家进行了很多研究，但是对脑部小分子网络的研究仍有不足。　　分子成像技术是研究大脑中DNA、RNA、蛋白质和代谢产物的强大工具。质谱成像技术(MSI)是一种检测大脑中蛋白质、代谢物和脂质物质的高灵敏度和高通量分子成像技术，在肿瘤边缘诊断、肿瘤生物标志物发现、药物分布和机理阐述等领域有广泛的应用。　　本文作者开发了一种基于敞开式空气动力辅助解吸电喷雾离子化质谱成像(AFADESI-MSI)技术的代谢网络映射方法，对大鼠脑不同极性的小分子代谢物(m/z 50-500 Da)进行微区分布研究，不仅鉴定出脑部几乎所有重要的代谢物，还绘制了包含神经递质、嘌呤，有机酸，多胺，胆碱、碳水化合物和脂类等20条通路的代谢网络，并使用这种代谢网络映射质谱成像方法解析了东莨菪碱致大鼠记忆功能障碍模型脑的代谢变化，为中枢神经系统疾病的治疗提供新的信息和见解。研究思路　　研究方法　　1.样本准备　　Sprague-Dawley大鼠模型腹腔注射东莨菪碱后被杀死(处理组，3只)，对照组大鼠(3只)也用同样方法杀死。获取大鼠整个大脑，在低温下将大脑切成连续的矢状切片(暴露出海马和纹状体)，用于Nissl 染色、H&E染色和质谱成像检测。　　2.空间代谢组实验　　使用AFADESI-MSI分析，代谢物质量数范围50-500 Da，质谱分辨率70,000。　　3.数据处理和代谢网络分析　　原始数据经过转化，再使用自建MassImager软件获取成像结果 在获取差异代谢物的高分辨率质谱信息后，使用Metaboanalys在线数据挖掘软件以褐家鼠(rattus norvegicus)为参考完成代谢物高通量定性，并输出代谢网络信息。大脑中复杂网络可视化使用Cyctoscope软件完成。　　4.统计分析　　两组大脑样本选择相同的微区，并将组织学和特征离子图像叠加进行确认。数据处理结果使用t检验(n = 3)进一步验证。大脑微区包括松果体、中脑导水管、脑桥、梨状皮质、延髓、丘脑、纹状体、海马、胼胝体、嗅球、大脑皮层、小脑皮层、穹窿、小脑延髓和丘脑。　　研究结果　　1.AFADESI-MSI用于大脑中极性代谢物的定位　　如图1所示，将大鼠大脑连续矢状切面通过ESI探针对逐个像素进行扫描，并将解吸的代谢物离子传输到高分辨率质量分析仪进行分析。图1E是大鼠脑部某个像素点的一个代表性质谱图，在该图中可以观察到数千个代谢物的峰。AFADESI-MSI图像还表明脑部不同功能性区域中代谢物浓度的变化。图1A-D显示了代表性代谢产物图像，在松果体、纹状体、海马、胼胝体和嗅球等亚区域具有特定分布。这些异质代谢分布与大鼠脑的功能和结构复杂性高度一致。　　实验结果表明，AFADESI-MSI的空间分辨率小于100μm，代谢物质量最大差异为0.001Da，同一物质的检测动态范围高达1000倍。如图1所示，通过AFADESI-MSI可在大鼠脑部检测到一些呈特征性分布有代表性的极性代谢物，其强度范围从0到104甚至到106。　　图1 (A-E)使用AFADESI-MSI获得的用于构建大鼠大脑代谢网络图的代表性极性内源性代谢物 　　(F)AFADESI-MSI数据采集过程 　　2.在大鼠脑绘制特定区域分布的极性代谢物图谱　　使用AFADESI-MSI在正离子和负离子模式下分别获得298个和372个微区轮廓清晰的代谢物离子图像。使用精确分子量并结合同位素丰度，通过人类代谢组数据库(HMDB)对离子图像进行识别，鉴定出多种内源极性代谢物，包括氨基酸、核苷酸或核苷、碳水化合物、脂肪酸和神经递质等。　　中枢神经系统(CNS)的特定功能和特定解剖区域相关。例如，乙酰胆碱在大脑皮层中高度表达 γ-氨基丁酸是一种抑制性神经递质，其在大脑皮层的信号强度较低，在中脑、嗅球和下丘脑中的浓度较高 多巴胺在纹状体含量较高 组胺(一种兴奋性神经递质)主要分布于丘脑和下丘脑。松果体在睡眠和光周期调节中起着重要的作用，并且由于其体积小容易被忽视。在松果体区域中，作者检测到106种极性代谢物，例如吲哚乙醛、吲哚、5' -甲硫基腺苷和褪黑激素，它们在该微结构的表达最高。褪黑激素由松果体分泌，起到调节昼夜节律的作用。质谱成像结果表明褪黑激素只能在松果体检测到。褪黑激素的上游代谢物血清素(5-HT)在松果体中也有特定的分布。此外一些未知的代谢物也仅在大鼠大脑的某个很小但特定的区域中。以上结果表明，AFADESI-MSI方法可以直接检测极性代谢产物，并具有高特异性，能呈现其在大脑微区分布的图像。　　3.在大鼠脑中绘制微区代谢网络图　　要了解大脑的结构区域发生的复杂代谢过程，不仅应准确表征代谢物，还要研究其相关性。从大鼠脑微区中提取代谢谱进行代谢网络重建。从15个微区提取的MSI数据进行峰挑选和峰对齐(图1F)，包括松果体、中脑导水管、脑桥、梨状皮质、延髓、丘脑、纹状体、海马、胼胝体、嗅球、大脑皮层、小脑皮层、穹窿、小脑延髓和丘脑，然后使用基于KEGG数据库的Metaboanalyst软件进行代谢网络分析。共找到20条KEGG代谢通路，包含126个具有微区信息的代谢物，图2显示了涉及丙氨酸-天冬氨酸和谷氨酸代谢、花生四烯酸代谢、精氨酸和脯氨酸代谢、肌酸途径、GABA能突触、葡萄糖代谢、谷胱甘肽代谢、甘油磷脂代谢、甘氨酸-丝氨酸和苏氨酸的代谢、组氨酸代谢、赖氨酸代谢、苯丙氨酸代谢、多胺代谢途径、嘌呤代谢、嘧啶代谢和TCA循环、色氨酸代谢、酪氨酸代谢、缬氨酸-亮氨酸和异亮氨酸代谢和类固醇激素合成途径。质谱成像方法提供了一种直接获取代谢网络信息的途径，以系统地深入了解大脑的代谢活动。　　图2 通过AFADESI-MSI和Metaboanalyst获得的大鼠脑中的代谢网络　　图3A展示了嘌呤代谢的分布和代谢途径，共包含17个核苷酸及相关代谢产物，饼图代表了某种代谢物在不同大脑微区的相对含量和分布，图3A中显示出不同代谢物的不同局部特征。例如腺嘌呤核糖核苷酸(AMP)和鸟苷酸(GMP)在大脑皮层和松果体中高表达，但在胼胝体和穹窿中含量较低。图3B显示了大脑不同区域的AMP分布，AMP在大脑皮层和松果体中含量很高，而在胼胝体和穹窿中含量较低。这些结果表明，大脑中代谢物分布呈现出功能性区域的差异性。这些空间和代谢途径的上游-下游转换过程为大脑局部代谢活动提供丰富信息。也证明质谱成像方法能够提供直接获取代谢网络信息的方法。　　图3 (A)通过AFADESI-MSI获得的大鼠脑中嘌呤代谢途径和相关代谢产物分布 　　(B)腺嘌呤核糖核苷酸(AMP)在大鼠脑不同区域的分布 　　4.神经递质的代谢网络解析　　神经递质在大脑不同区域具有极为复杂的代谢调节网络，使这些区域的中枢神经能够从事复杂的活动。作者分析了关键神经递质的代谢调控网络，分别为多巴胺、γ-氨基丁酸、腺苷、组胺、乙酰胆碱、5-羟色胺、谷氨酸和谷氨酰胺。图4A显示了神经递质以及相关代谢产物在大鼠脑的分布特征，它们联系非常紧密(图4B)，这些神经元彼此相互作用并形成复杂的调节网络。　　图4 |(A)大鼠脑中神经递质及其相关代谢产物的分布 　　(B)神经递质调节和代谢网络 　　5.从大鼠脑的代谢网络映射中发掘空间变化　　东莨菪碱治疗的大鼠是一种学习和记忆障碍模型，通常用于研究抗遗忘药疗效。本文作者使用AFADESI-MSI分析了对照组和东莨菪碱治疗的大鼠矢状脑切片，将发现的代谢物全面映射代谢网络，并通过代谢组学分析发现空间代谢变化。不仅可以对药物准确定量，还可以检测代谢网络相关的数百种内源性代谢物在大脑特定区域的分布。图5显示了代谢网络中检测到的各种代谢物，以及在不同大脑微区代谢物的明显改变。如图5A所示，找到三种代谢物(N-甲酰基尿氨酸、L-色氨酸和5-羟色氨酸)，属于色氨酸代谢途径，意味着东莨菪碱会干扰色氨酸的代谢过程。作者分析了东莨菪碱治疗组大鼠脑的十个微区，发现脑桥中有16种表达异常的代谢产物，而在大脑皮层中发现了7种。表明在东莨菪碱治疗下，脑桥和大脑皮层可能是受影响最严重的区域。　　图5 东莨菪碱模型大脑中极性代谢网络的变化　　图6显示了其中几种异常表达的代谢产物的分布，例如腺嘌呤在小脑皮层被下调 组胺在中脑导水管中下调 桥脑中的磷酸乙醇胺、大脑皮层中的2-氧戊二酸、纹状体中的多巴胺、胼胝体中的抗坏血酸、下丘脑中的谷胱甘肽、小脑皮层中的L-天冬氨酸和L-天冬氨酸也有所变化，这些代谢物的质谱成像结果(图6A-H)和相对定量结果(图6I1-18)进一步表明，大脑中药物作用后代谢物的多样性和区域特异性。这些代谢物不分区分析、含量进行全脑平均后，代谢物的微区含量差异很容易被削减。在空间上的代谢变化表明，在东莨菪碱治疗后，大鼠脑微区的代谢网络发生紊乱。但是代谢物和代谢酶是代谢网络的关键因素，基于空间分辨的代谢组学信息为发现酶或基因异常提供了线索，但若要完成完整的代谢网络分析必须进一步验证蛋白质和基因表达水平。　　图6 在东莨菪碱治疗后大鼠模型的脑部质谱成像结果和代谢产物的统计结果　　研究结论　　本文作者开发了一种空间分辨代谢网络作图方法，通过无需衍生化、特定标记或复杂样品预处理的高通量AFADESI-MSI方法和代谢组学策略，在具有复杂结构化脑组织中发现代谢分子变化。能检测出多种极性内源性代谢物，并绘制相关代谢网络，提供组织微区分布的图谱。还将多种功能性小分子(例如核苷酸、多胺、肌酸、神经酰胺代谢物)含量分布可视化。这些代谢物构成大鼠脑关键代谢网络，为理解大鼠脑的作用机制和功能探索提供新的见解。在本文中，该方法被用于东莨菪碱处理的大鼠模型脑部的代谢研究。结合微区统计数据，该方法可以绘制代谢网络图、发现某些途径代谢产物的明显失调，而且还能描绘与神经疾病直接相关微区中发生的代谢变化。

作者Jing Wang等人，发表在《Stem Cell Research & Therapy》2024年第15卷第95页, 关于干细胞研究和治疗领域的一篇研究论文，标题是《Manufacturing, quality control, and GLP-grade preclinical study of nebulized allogenic adipose mesenchymal stromal cells-derived extracellular vesicles》在本文中，北京元森凯德生物技术有限公司（YSKD）研制的小动物肺部气管定量雾化器装置，经过雾化吸入方式研究了haMSC-ev对SD大鼠的4周重复毒性。提供了关于haMSC-EVs作为潜在治疗方法的临床前研究的重要信息，包括生产、质量控制、稳定性、安全性和有效性。1. 研究背景： - 人类脂肪基质细胞来源的细胞外囊泡（haMSC-EVs）已被证明可以在急性肺损伤（ALI）动物模型中减轻炎症。 - 尽管MSC治疗在抑制肺损伤、减少炎症、抑制免疫反应和促进肺泡液体清除方面显示出潜力，但目前缺乏关于临床级haMSC-EVs的系统研究。2. 研究目的：旨在研究临床级haMSC-EVs的生产、质量控制（QC）和临床前安全性。3. 研究方法： -haMSC-EVs从培养的人类脂肪间充质干细胞（haMSCs）的条件培养基中分离出来。 - 通过PEG沉淀和差速离心进行纯化。 - 通过多种技术（如纳米颗粒跟踪分析、透射电子显微镜、西方印迹法、纳米流式细胞分析等）进行表征。 - 使用RNA测序和液相色谱串联质谱（LC-MS/MS）进行批次间一致性检查。 - 使用(HY-LWH03, Beijing YSKD Biotechnology)在大鼠中进行了28天的重复毒性测试和呼吸系统毒性评估。 - 在LPS诱导的ALI/ARDS大鼠模型中评估了治疗效果。4. 研究结果： - haMSC-EVs的质量标准已经标准化。 - 在稳定性研究中，haMSC-EVs在-80°C下储存6个月、-20°C下储存3个月、室温下储存6小时后仍然稳定。 - 通过RNA测序和蛋白质组学分析，haMSC-EVs显示出良好的批次间一致性。 - 在大鼠中，每天通过气管内给予1.5×10^8个颗粒/只，连续四周未引起显著毒性。 - 在LPS诱导的ALI/ARDS模型大鼠中，气管内给予haMSC-EVs可以减轻肺损伤，可能通过降低炎症因子的血清水平。5. 结论： - haMSC-EVs作为现成药物，具有良好的稳定性和批次间一致性。 - 在系统临床前毒性研究中，测试剂量下的气管内给予haMSC-EVs表现出良好的安全性。 - 气管内给予haMSC-EVs改善了肺功能，并对LPS诱导的ALI/ARDS模型大鼠产生了抗炎效果。北京元森凯德生物技术有限公司（YSKD）研制的小动物雾化吸入给药装置性能优点主要体现在以下几个方面：1）药物起效快：通过肺部雾化吸入给药，药物能够直接进入动物的呼吸道和肺部，无需经过消化系统和全身循环，从而迅速达到治疗效果。用药量少：由于药物直接作用于呼吸道和肺部，所需的药物剂量相对较小，减少了药物的使用量和潜在的副作用。2）局部药物浓度高：雾化吸入给药能够确保药物在呼吸道和肺部形成较高的局部浓度，有利于更好地发挥药效。3）全身不良反应少：与传统的口服药物或注射药物相比，雾化吸入给药能够减少药物在全身其他部位的分布，降低全身不良反应的风险。4）易于操作：小动物肺部气管直接递送装置通常设计得较为简洁易用，方便研究人员或兽医进行操作。5）高效输送：小动物肺递送装置能够高效地将药物雾化成细小颗粒，提高药物在呼吸道中的沉积率，从而增强治疗效果。附：北京元森凯德生物技术有限公司（BEIJING YSKD BIO-TECHNOLOGY CO.,LTD），简称元森凯德（YSKD），2013年成立于北京中关村科技园，是一家专业从事生命科学类实验仪器研制、生产与销售的科技创新型企业。服务毒理学、药理学、免疫学、生物安全、大气污染物、化学物质毒性鉴定、临床前药物开发与安全性评价、呼吸系统、环境与健康等领域。用户案例：中日医院呼吸病学研究中心/中日友好临床医学研究所，北京中医药大学，中国药科大学，沈阳药科大学，复旦大学，浙江大学，四川大学，中南大学湘雅医学院等

p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 摘 要: /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 质谱成像(IMS)需要应用到特殊的样品前处理方法，从而使目标化合物的可视化分析具有高灵敏度和高分辨率。在分析类固醇激素时，基质辅助激光解吸离子化的效率往往较低。此外，类固醇激素也不能用现有的IMS 前处理方法进行分析。本报告描述了一种组织衍生化方法，借助iMScope i TRIO /i 质谱显微镜实现皮质酮的可视化和高灵敏度、高分辨率的IMS 分析。另外，我们还介绍了一种通过离子阱三级质谱鉴定皮质酮结构异构体的技术。 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 1.研究背景 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 质谱成像(IMS)包括直接对组织表面进行质谱分析以检测被成像的目标物质。IMS 是一种分子成像方法，可以显示成像目标物的位置、类型和数量，且无需进行靶向标记。现有的IMS 样品前处理方法主要是将基质溶液喷涂于组织表面，形成直接诱导电离的基质-晶体层。然而，尽管我们已经知道这种方法有助于并在组织表面大量存在的极性的磷脂的可视化分析，但是对于非磷脂分子的可视化却没什么效果。因此，一些研究者认为IMS 技术只能对磷脂进行可视化分析。然而,IMS 其实同样可用于检测与现有的高灵敏度质谱方法相同的那些目标分子，前提是采用适当的样品前处理方法。实现这种可视化的技术包括两步法基质涂敷和组织衍生化方法。我们描述了一种IMS 分析方法，使用这两种技术成功实现大鼠肾上腺组织上的皮质酮的可视化分析。 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 1.1 两步法基质涂敷 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 非常精细的基质晶体可以提高基质辅助激光解吸电离(MALDI)得到的谱图的信噪比(S/N)。因此，在组织表面形成非常精细的基质晶体不仅有助于提高IMS 的S/N，同时也有助于提高成像结果的空间分辨率。然而，IMS 分析的组织样品在测试前通常不清洗，其表面包含大量的盐和污染物。在这种类型的表面上涂敷基质会导致形成的基质晶体聚集，从而在某些区域形成非常薄的基质层。晶体层的这种不均匀性影响了图像的成像质量，使所获得的成像数据十分难以解释，因为目标分子浓度的变化可能仅仅是由于晶体层的不均匀性造成的。为了改善这种情况，我们开发了两步法基质涂敷技术(以下称为两步法)(图1)。两步法的第一步是使用iMLayer 系 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 统对基质晶体进行升华，第二步是用基质溶液进行喷涂。使用iMLayer 进行升华会在组织表面产生非常精细的基质晶体。而第二步在基质溶液的喷涂过程中，组织表面的这些细小晶体可以作为基质晶体生长的核心进行外源生长。 /p p style=" text-align: center" img style=" max-width:100% max-height:100% " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202006/uepic/854041eb-dace-41db-92d1-f351db385434.jpg" title=" 1.png" alt=" 1.png" / /p p style=" text-align: center text-indent: 2em line-height: 1.75em " 图 1. 两步法基质涂敷的操作流程 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 用扫描电子显微镜捕获图像如图2 所示，我们比较了两步法和传统的直接喷涂法得到的基质晶体的形态。这两幅图像都以相同的放大倍数显示，两步成像法(图2a)得到的晶体比喷雾法(图2b)得到的晶体要精细得多，间距也更密。众所周知，这种非常精细和间距致密的晶体层的形成会使目标分子(包括药物和生物代谢物等化合物)的质谱峰强度增加数十倍 sup [1,2] /sup 。进行高分辨IMS 分析也需要这样精细的晶体层。当我们想实现高分辨分析（间距≤20μm）时，通过喷涂法会在组织表面形成非常大的基质晶体，这将导致成像结果会直接受这些基质晶体形状的影响和改变 sup [3] /sup 。基于上述情况，两步法被认为是获得高灵敏度、高分辨率结果的一种必不可少的前处理方法。 /p p style=" text-align: center" img style=" max-width:100% max-height:100% " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202006/uepic/e2775274-1fb4-47bd-b926-b5f288e97d45.jpg" title=" 2.png" alt=" 2.png" / /p p style=" text-align: center text-indent: 2em line-height: 1.75em " 图2 基质晶体的扫描电镜图 /p p style=" text-align: center text-indent: 2em line-height: 1.75em " (a) 两步升华法 (b) 喷雾法 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 1.2 组织衍生化处理 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 衍生化是一种进一步提高灵敏度的前处理方法，近年来备受关注。在进行液相色谱测试时，在溶液中衍生化可提高其检测灵敏度 sup [4] /sup 。在组织切片制备后，将相同的衍生化试剂喷洒在样品上，也可提高IMS 的灵敏度。这种处理方法甚至可以使以前无法检测的分子被检测出来。在本报告中，我们选择一种有效的类固醇检测衍生化试剂吉拉德试剂T 作为衍生化试剂[5]，皮质酮([M+H]+: 347.22)与吉拉德试剂T 在室温下快速反应，然后形成衍生化皮质酮([M]+: 460.31)作为检测目标物(图3)。由于三甲胺基团的加入，衍生化的皮质酮表现出更高的离子化效率。 /p p style=" text-align: center" img style=" max-width:100% max-height:100% " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202006/uepic/39921082-faaa-4eae-9f8b-42a3a181427a.jpg" title=" 3.png" alt=" 3.png" / /p p style=" text-align: center text-indent: 2em line-height: 1.75em " 图3. 使用吉拉德试剂T 对皮质酮进行衍生 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 2.实验方法 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 衍生化试剂:吉拉德试剂T (购于Sigma-Aldrich)，浓度10mg /mL，以20%醋酸水溶液制备。样本组织:将冷冻的大鼠肾上腺切片置于ITO 载玻片上（Matsunami Glass 100Ω, span style=" text-indent: 2em " 无镁铝硅酸盐涂层)。基质溶液：α-氰基-4-羟基肉桂酸（α-CHCA，纯度≥98%，购于Sigma-Aldrich），浓度10mg /mL，以30%的乙腈、10%的异丙醇和0.1%的甲酸混合物作为溶剂进行配制。显微镜图像采集:在样品预处理前，用iMScope i TRIO /i 显微镜采集样品的光学图像。衍生化试剂喷涂:使用喷笔(GSICreos Procon BOY)将衍生化试剂喷涂于组织表面。喷涂量大约为60μL /组织切片。在喷涂过程中，在确认表面略有湿润的情况下，我们需要对组织表面反复干燥，当衍生化试剂喷涂完成后，样品在室温下放置90 分钟。基质涂敷：衍生化反应完成后，使用α-CHCA 在250℃条件下升华3分钟，以在组织表面形成一层基质薄膜，然后用喷笔将基质溶液喷到组织表面，喷涂量为100μL /组织切片，喷涂方法与衍生化试剂相同，但是衍生化试剂和基质需要采用独立喷笔。IMS 分析:使用iMScope i TRIO /i 质谱显微镜。IMS 激光光斑直径选择d = 2 即像素大小约为25μm,d = 1 即像素大小10μm。所有IMS 采用二级质谱进行分析。对每个激光光斑直径对应的激光强度和碰撞能量进行优化，以保证产物离子质谱峰强度最大化。通过对溶液中衍生化的皮质酮标准品的分析，确定最佳实验条件。 /span /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " span style=" text-indent: 2em " /span /p p style=" text-align: center" img style=" max-width:100% max-height:100% " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202006/uepic/f53f3658-d8f1-4846-8eb4-c69f65645f43.jpg" title=" 4.png" alt=" 4.png" / /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " span style=" text-indent: 2em " /span br/ /p p style=" text-align: center text-indent: 2em line-height: 1.75em " 图4 MS/MS 质谱图的比较。(a) 非衍生皮质酮(前体离子: m/z347.22) (b) 衍生后皮质酮(前体离子: m/z 460.31) 上图:标准物质 下图: 肾上腺组织上的皮质酮 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 3 实验结果 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 3.1 标准品与组织样品的皮质酮产物离子谱图 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 比较皮质酮标准品和组织样品的产物离子质谱图如图4 所示。图4a 显示了未衍生化皮质酮的产物离子谱图。标准品谱图通过测试在ITO 玻璃上滴加10 mg/mL 皮质酮标准品获得。质谱图显示了皮质酮的分子离子峰m/z 347.22，以m/z 347.22 为前体离子，其主要产物离子为m/z329.21。该产物离子是皮质酮脱水产生的。对肾上腺组织进行同样的分析，得到的谱图皮质酮信号。这一结果表明，在未进行衍生化的情况下，无法对皮质酮进行有效成像。图4b 展示了使用衍生化皮质酮进行相同分析的结果。衍生化皮质酮的质谱信号为m/z 460.31，可以将之理解为[M]+。选择m/z 460.31 作为前体离子进行二级质谱分析，得到碎片离子m/z 401.24，如图4b 所示，由三甲胺基团发生中性丢失产生。对组织样品进行分析获得高信噪比的产物离子质谱图，与标准品的谱图完全一致。这些结果表明，组织衍生化是检测皮质酮的有效方法。除了在衍生化皮质酮分析中检测到的m/z 401.24 处的质谱峰外，另一个主要峰值出现在m/z 373.25 处，为丢失-CO 基团的皮质酮。 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 3.2 肾上腺组织中皮质酮的成像 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 根据上述实验条件，我们对大鼠肾上腺组织进行衍生化，获得其质谱成像数据。大鼠肾上腺组织的二级质谱成像结果（前体离子m/z 460.31，产物离子m/z 401.24）如图5 所示。肾上腺为分层结构，包括(由内而外)髓质、网状带、束状带、肾小球带和被膜。使用专为iMScope 设计的成像质谱分析软件，将二级质谱成像结果与光学图像相叠加，显示皮质酮在束状带内积累。对包含髓质、网状带和束状带的区域进行高空间分辨率检测，发现髓质中含有少量皮质酮，皮质酮主要在位于分析区域的最外层的束状带中积累。 /p p style=" text-align: center" img style=" max-width:100% max-height:100% " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202006/uepic/84c3d869-d851-4978-b790-2bed2cd4f5f3.jpg" title=" 5.png" alt=" 5.png" / /p p style=" text-align: center text-indent: 2em line-height: 1.75em " 图5 肾上腺组织的MS/MS 成像结果(m/z 460.31，m/z 401.24) /p p style=" text-align: center text-indent: 2em line-height: 1.75em " 上图, 标尺: 400μm, 像素大小: 25μm /p p style=" text-align: center text-indent: 2em line-height: 1.75em " 下图: 标尺: 100μm, 像素大小: 10μm /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 3.4 在生物组织中应用多级质谱分析 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 除使用大气压MALDI 源实现高分辨IMS 分析外，iMScope i TRIO /i 还可以被用于多级质谱分析。 双羟孕酮(图6b)是类固醇激素皮质酮的结构异构体。能否对结构异构体进行有效区分对于实现皮质酮分布的精确成像十分重要。使用目前的衍生化法，双羟孕酮的二级质谱也为丢失三甲胺产生的碎片，因此现有的方法无法区分皮质酮的不同结构异构体。但是，iMScope i TRIO /i 可以利用离子阱进行三级质谱分析，从而可以间接确定出成像结果中是否存在结构异构体产生，这也是通过对标准品和组织样品的三级质谱分析比较，所获得的结果。 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 然而，常规前处理可能无法产生足够强度的质谱峰来进行组织上的三级质谱分析。在本实验中，我们将两步法基质涂敷和组织衍生化方法相结合，成功地进行了组织上的三级质谱分析，获得了足够强度的三级质谱信号。图7 是由二级碎片离子m/z 401.24 得到的三级质谱结果。虽然质谱图中相对噪音较高，但组织样品上的三级质谱图依然具有较高的信噪比，与标准品获得的主要三级碎片一致(图7 底部)。基于这些发现，图5 所示的IMS结果能够比较准确地展示皮质酮的分布。 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 4 结论 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 本报告介绍了利用两步法基质涂敷和组织衍生化技术的IMS 靶向物质可视化分析技术。我们通过样品前处理方法的发展以及应用仪器的技术创新，实现了IMS 分析灵敏度的提高。我们相信，随着IMS 应用范围的扩大，对更加适合的样品前处理方法的需求也会增加，未来我们将开发多种如此文中所介绍的方法，从而更加深入地挖掘IMS 技术的巨大应用潜力。 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 【参考文献】 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " [1] Shimma S, Takashima Y, Hashimoto J, Yonemori K, Tamura K, Hamada A. Alternative two-step matrix /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " application method for imaging mass spectrometry to avoid tissue shrinkage and improve ionization ef.ciency. span style=" text-indent: 2em " J Mass Spectrom. 48, 1285–90, 2013. /span /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " [2] Shimma S. Characterizations of Two-step Matrix Application Procedures for Imaging Mass Spectrometry. span style=" text-indent: 2em " Mass Spectrum. Lett. 6: 21–25, 2015. /span /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " [3] Taira S, Sugiura Y , Moritake S, Shimma S, Ichiyanagi Y , Setou M. Nanoparticle-assisted laser /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " desorption/ionization based mass imaging with cellular resolution. Anal. Chem. 88: 4761–6, 2008. /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " [4] Higashi T, Yamauchi A, Shimada K. 2-Hydrazino-1-methylpyridine: a highly sensitive derivatization r /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " eagent for oxoster oids in liquid chromatography–electrospray ionization-mass spectr ometry. J. Chromatogr. B span style=" text-indent: 2em " 2: 214–222, 2005. /span /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " [5] Cobice DF, Mackay CL, Goodwin RA, McBride A, Langridge-Smith PR, Webster SP, Walker BR, Andr ew /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " R. Mass Spectr ometry Imaging for Dissecting Steroid Intracrinology within Target Tissues. Anal. Chem., 85, span style=" text-indent: 2em " 11576–11584. 2013. /span /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " span style=" text-indent: 2em " /span /p p style=" text-align: center" img style=" max-width:100% max-height:100% " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202006/uepic/bc3e121f-5fd4-4c49-a17c-c362290f17d2.jpg" title=" 6.png" alt=" 6.png" / /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " span style=" text-indent: 2em " /span br/ /p p br/ /p

大暑大暑即至，天气也热到了高峰。暑天炎热的气候往往使人烦闷、焦躁，容易“上火”，因此那些可以调控高温的电器：Wifi、空调、冰箱便成了当代人在夏天不可或缺的三件套。WiFi自然是为了给心情降温，而有了空调就不会觉得天气烦闷了，有了冰箱就可以吃到五花八门的冰镇食物，也不用担心东西吃不完给放坏了。说到这里，不禁让我联想到在缺乏电力条件的古代，古人是如何利用智慧度过酷暑的呢？事实上早在古代的时候，我国就已经发明了“冰箱”。毕竟古时候天气再热，不能热了天子。于是，最早的“冰箱”率先出现于王公贵族的生活里。接下来，我们将一起探讨下古代各个时期的“冰箱”发源史。古代冰箱最古老“冰箱”——战国青铜器冰鉴早在两千多年前的战国时代，我国就已经出现了既可以制冷又可以制热的最原始的冰箱——曾侯乙铜冰鉴缶，其造型沉稳大方，装饰剔透繁华，器物结构复杂，工艺水平极高。《周礼》记载：“祭祀共冰鉴”。“冰鉴”（bīng hàn）是一件双层的器皿，鉴内有一缶，上面还放着一柄长勺是专门用来舀冷饮的。鉴的工作原理，即依靠装在鉴内缶四周的冰块，再将食物放在冰的中间，或者在缶内置酒，既能起到对食物防腐保鲜的作用，也能给食物降温。春秋时期《吴越春秋》上也曾记载：“勾践之出游也。休息食宿于冰厨。”这里所说的“冰厨”，就是古代专门用来储存食物的一间房子，是夏季供应饮食的地方。“冰厨”的出现是因为冰鉴无法储存大批量的食品, 因而早在周朝, 我国即建有简易的“冰库” , 称为“ 凌阴” , 到汉代又称为“凌室” 。但周秦以后, 只有天子才建有“凌阴”。到隋唐时期,民间肆坊才开始出现土冰库。明朝时期到明朝时，北京城里的王公贵族已把冰箱作为重要的祛暑器具，那是一种用天然冰块降温的箱子，以黄花梨木或红木制成。从外观上看，冰箱口大底小，呈方斗形，腰部上下箍铜箍两周。箱两侧有铜环，铜环的用途就是便于搬运。清朝晚期清代晚期的木胎冰箱是传世较多的，多用红木、花梨、柏木等较为细腻的木料制成。夏季来临，冰箱内置冰块，通过盖面的两钱纹孑L，散发冷气以达到降温目的。“冰箱”妙用说完了古代的“冰箱”，我们接着谈谈它的使用。众所周知，冰箱最大的用处便是储存食物，而在夏天时则常常用来冰镇食物，经过历朝历代的不断创新，也为现代开创了许许多多新鲜有趣的食物。宋代经济繁荣，冷食花样翻新，民间出现哪里果汁加冰块的冷饮，到了元代蒙古人喜爱乳品，他们把果汁、乳品和冰雪混合在一起食用，这种冷饮算是冰激凌的雏形。传说在13世纪，举世闻名的意大利探险家马可波罗离开中国后，把这种吃法带到了欧洲，经过改进后才有了今天的冰激凌。而要说夏天另一个必不可少的冰镇饮料，便是古代人最常喝的酒和茶了，但糖水却是在夏天解暑的最好良方。明清以来，老百姓伏天最盛行吃莲子汤。而在清朝宫廷中，消暑冷饮的种类就有很多了，冷饮中最出名的冰碗是用甜瓜果藕、杏仁豆腐、葡萄干、鲜胡桃、淮山药、枣泥糕等料制成，冰镇后吃起来绝对爽口，真是“过雨荷花满院香，沉李浮瓜冰雪凉”。古有古法，今有今用结语虽然相比今天的冰箱，这些“古物”功能上略显不足，但是在没有电的古代，前人可以集如此智慧制作在当时来讲相当先进的制冷器具，并且外形如此优美，可谓是夺天地造化了。古人的消夏纳凉其实都是原生态的，没有任何的污染。那么身处高度发达的文明社会，我们在现代的冰箱以及一些制冷的设备使用上，也要谨记古人消暑纳凉的情趣，做到环保天然噢~谁说古代没冰箱——Vivi古人如何度夏——石进俊古人的消夏纳凉——艾兴君参考文献富博（广州）仪器设备有限公司电话：+86 20 89001381邮箱：info@huber-china.com网址：www.huber-china.com

本文由中国药科大学天然药物国家重点实验室药物代谢与药代动力学重点实验室所作，发表在Journal of Chromatography B （2015）46-53。三七皂苷是中药三七的主要活性成分，具有抗氧化、抗高血糖、抗肥胖等多种生物活性。然而，由于三七皂苷在体内浓度低、成分复杂，其药代动力学评价仍然是一项艰巨的任务。 本研究建立了一种基于超快速液相色谱-串联质谱（UFLC-MS/MS）的大鼠血浆中三七皂苷含量快速、灵敏的定量分析方法。三七皂苷R1、Rg3、Rd、Rg2、Rb2、Rf、Rg1、Rb1和Re经正丁醇液-液萃取，在ODS C18柱(5 mm× 50 mm × 2.1 mm)上分离，采用二元梯度洗脱，以负离子模式同时监测，所有化合物均在9 min内进行分析。多反应监测(MRM)方法如下:R1 (m/z 967.7→637.4)、Rg3 (m/z 819.6→621.4)、Rd (m/z 819.6→783.5)、Rg2 (m/z 819.6→475.4)、Rb2 (m/z 1113.4→783.4)、Rf (m/z 835.6→475.4)、Rb1 (m/z 1143.7→945.6)、Re (m/z 981.6→637.4)、内标(地高辛，m/z 815.5→779.4)。验证参数(线性、灵敏度、日内和日间的精密度和准确度、回收率和基质效应)均在可接受范围内，生物提取物在整个储存和制备过程中稳定。将UFLC-MS/MS方法应用于三七提取物在大鼠体内的药代动力学研究，进一步验证该方法的有效性，并利用Winolin软件计算了药代动力学参数。 因此，该方法简便、可靠、准确、精密，可用于各种三七皂苷和其他中药皂苷的药代动力学研究。 使用仪器：岛津LCMS-8050 图1 三七皂苷R1、Rg3、Rd、Rg2、Rb2、Rf、Rg1、Rb1、Re和地高辛(内标)的结构 图2 三七皂苷R1、Rg3、Rd、Rg2、Rb2、Rf、Rg1、Rb1和Re的线性曲线。 图3 空白大鼠血浆和添加R1、Rg3、Rd、Rg2、Rb2、Rf、Rg1、Rb1、Re和IS的大鼠血浆的典型MRM色谱。(A)空白大鼠血浆MRM色谱，(B)添加三七皂苷(50.0 ng/mL)和IS的空白血浆的MRM色谱，(C)大鼠灌胃三七提取物（1.0 g/kg）后2 h大鼠血浆的MRM色谱。 三七是一种在世界范围内广泛使用的植物药，有必要建立一种可靠、灵敏、高通量的方法来测定生物样品中的多种三七皂苷。本文以9种三七皂苷(R1、Rg3、Rd、Rg2、Rb2、Rf、Rg1、Rb1和Re)为研究对象，构建了一个功能强大的中药皂苷药动学分析技术平台。该方法色谱运行时间较短，LLOQs较低，可快速、灵敏地测定大鼠血浆中三七皂苷的含量。此外，该方法专属性强、结果准确、重现性好，已成功应用于大鼠灌胃三七提取物后三七总皂苷的临床前药代动力学研究。更重要的是，目前开发的方法稍加修改后，即可用于其他草药皂苷的药代动力学研究。 文献题目《Development and validation of an UFLC-MS/MS assay for the absolute quantitation of nine notoginsenosides in rat plasma: Application to the pharmacokinetic study of Panax Notoginseng Extract》 使用仪器岛津LCMS-8050 作者Lijun Zhou a, Rong Xinga,b, Lin Xiea,Tai Raoa, Qian Wanga, Wei Yea, Hanxu Fua,Jingcheng Xiaoa,b,Yuhao Shaoa,b, Dian Kanga,b, Guangji Wanga, Yan Lianga a. Key Lab of ug Metabolism hamon y booy of Atul Me Pamaeu Univ. Tongaxang24 Nanjing 210009. Chinab. Department of Pharmacy. The First ffiliated Hospital of Bengbu Medical College, Bengbu Anhui. China

本文由中国药科大学药物代谢与药代动力学重点实验室所作，发表于DRUG METABOLISM AND DISPOSITION 38:1747–1759, 2010。 中药通常被定义为一种治疗方案，它不是由单一化合物与单一靶点相互作用组成的，而是几种化合物与多个靶点相互作用的协同药理干预。由于天然产物具有多种多样的生物活性和药用潜力，几乎每个文明都积累了使用它们的经验和知识。 最近，西方制药公司开始更喜欢用纯净的天然产品，而不是粗提取物作为药物原料。然而，在识别通过联合用药来有效对抗疾病的天然化合物或受自然启发化合物方面存在巨大的挑战。此外，体内可能存在的大量代谢物、有害药物相互作用的固有风险以及多组分制剂不可预测的药代动力学特性仍需解决。因此，中药代谢研究不仅是中药现代化的关键，而且对新药的开发具有重要意义。 中药代谢研究是一项艰巨的任务，由于中药成分复杂，代谢途径复杂，缺乏标准品，目前尚处于起步阶段。本研究基于液相色谱-离子阱-飞行时间质谱技术，建立了快速鉴定和分类中药成分代谢物的技术平台。 以五味子木脂素提取物为例，完成了体外和体内代谢研究。在体外研究中，对五种典型五味子的代谢产物进行了鉴定和结构表征。主要的代谢途径有去甲基化、羟基化及去甲基-羟基化。在体内研究中，在大鼠尿液中检测到44种代谢物。根据体外代谢规律，对这些代谢产物进行了快速鉴定和分类，并证实羟基化是木脂素在大鼠尿液中的主要代谢途径。 此外，根据在0 - 12、12 - 24和24 - 36小时采集的尿液样本的相对强度，计算雌性和雄性大鼠代谢产物的“相对累积排泄”(RCE)。结果发现，RCE存在很大的性别差异。对于大多数代谢物，雌性大鼠的RCE显著低于雄性大鼠。综上，目前开发的木脂素五味子代谢研究方法和途径将在中药代谢研究中得到广泛应用。 图1 基于液相色谱-质谱联用技术开发的中药代谢平台和工作流程图2 用LC-IT-TOF/MS测定NADPH存在时，五味子木脂素A及其代谢物在雌性(A)和雄性(B)大鼠肝脏S9中的EICs，以及五味子木脂素A可能代谢物的裂解途径(C-F)。虚线方块:潜在的去甲基化位点 虚线圆圈:潜在的羟基化位点。 综上所述，本研究基于LC-IT-TOF/MS单一平台，为解决中药代谢领域的关键问题——包括代谢产物的鉴定和分类，开发了一套系统方法论(图1)。在此基础上，利用LC-IT-TOF/MS平台对五味子木脂素的代谢产物进行了系统鉴别和分类。 首先，利用基于诊断片段离子的扩展策略对五味子木质素提取物中的五味子木脂素进行快速鉴定，并在此过程中对31种五味子木脂素进行了结构特征鉴定。 其次，基于LC-IT-TOF/MS，对5种五味子木脂素成分的标准品在肝脏和肠道S9系统中的代谢命运进行逐一研究，其主要生物转化方式包括去甲基化(－CH3)、羟基化(＋OH)和去甲基化-羟基化(－CH3＋OH)。 文献题目《Development of a Systematic Approach to Identify Metabolites for Herbal Homologs Based on Liquid Chromatography Hybrid Ion Trap Time-of-Flight Mass Spectrometry: Gender-Related Difference in Metabolism of Schisandra Lignans in Rats》 使用仪器岛津LC–IT-TOF/MS 作者Yan Liang, Haiping Hao, Lin Xie, An Kang, Tong Xie, Xiao Zheng, Chen Dai, Kun Hao, Longsheng Sheng, and Guangji Wang Key Laboratory of Drug Metabolism and Pharmacokinetics, China Pharmaceutical University, Nanjing, People’s Republic of China

农家少闲月，五月人倍忙。随着大地回暖，广袤田野颜色日渐丰富，农耕由南向北陆续展开，在贵州的威宁自治县也不例外，新一轮的蔬菜种植提上日程。“现在种菜啊，可方便了，不用一天跑好几趟地，手机上点一点就能看到地里的情况，菜虫、菜苗都能看。”种植户老李说道。 产业发展，惠农兴农。一直以来，威宁坚持以农业增效、农民增收为中心，利用当地高海拔优势，大力发展高山冷凉蔬菜种植，全力以赴做强蔬菜产业，让蔬菜产业成为助农增收致富、助力乡村振兴的优势产业。近年来更是积极探索物联网、大数据等信息技术与蔬菜产业的融合发展，围绕种植、采收、加工、储存、销售等整个产业链的关键环节，健全基地生产过程档案管理，实现对关键节点的实时监管，提高基地生产效率，降低生产和管理成本，力争建成全省县级蔬菜产业大数据示范基地，为其他地区蔬菜产业发展提供可复制的模式与经验。 作为技术支撑单位，浙江托普云农科技股份有限公司为其搭建了一个蔬菜产业大数据平台，从政府监管和基地生产两端入手实现蔬菜种植科学化、产销服务精jing准化、市场管理透明高效化。 1部智能机，基地生产全掌握 在基地现有设施的基础上，托普云农应用大田智能监控系统、温室大棚监测控制系统以及基地绿色防控系统，对威宁县蔬菜产业的虫情、病情、墒情、苗情/灾情进行实时监测和控制。“你们看，现在在家里我就可以看到我那些大棚里的土壤、环境、光照这些数据，连菜长得怎么样都能看到呢，还可以自主调控大棚温湿度、遮阳、卷被… … ”老李笑着向我们展示。 通过对产地环境、投入品使用、农事生产过程控制、仓储销售、溯源查询等产销过程中的关键控制点进行管控，实现对产品追溯编码和准成确认，有力规范种植主体生产经营活动，实现农产品“来源可追溯、流向可追踪、责任可追究”。 1块数字屏，产销对接更统一 为充分发挥大数据作用，利用大数据服务农业生产，助力扶贫攻坚，促进农业供给侧结构性改革和绿色优质农产品打造。托普云农在威宁县蔬菜产业大数据平台上建立了电子化的质量检测档案，对将要上市销售的蔬菜进行质量检测，避免问题蔬菜上市销售。同时，为公众提供追溯统一查询入口，快捷实时查询农产品的追溯信息，消费者通过扫描二维码就可查询到蔬菜产地信息、生长档案、质量检测等信息。 通过对主体、生产、质检、仓储基础数据的集中管理，搭建统一的内外追溯平台，实现政府监管的智能化、可视化，提升政府科学决策和风险预警能力。 蔬菜产业大数据平台的建设，不仅丰富了消费者的“菜篮子”，还鼓起了当地群众的“钱袋子”，成为助力威宁在乡村振兴上开新局的“绿色引擎”。2021年，威宁蔬菜种植面积稳定在40万亩以上，其中以县城周围9个乡镇打造高标准的7万亩核心基地，品种以‘三白’蔬菜为主，还有西蓝花、辣椒、香葱、菜心等40余个品种，年产量在250万吨左右，年产值40亿元左右。”威宁自治县蔬菜产业发展中心主任谢洪说。转眼间，又是一年初夏农忙时节，当地蔬菜种植户们脸上洋溢着新的期盼。

p 　　华为与华大基因在华为云计算大会2015上，签署《基因大数据存储系统联合开发协议》，双方将针对基因处理工作流特征，联合设计和开发专为基因研究优化的大数据存储系统，消除基因研究工作流中的重复数据，使整体效率提升30%以上。华大基因CEO杨爽、华大基因研究院副院长方林、华为IT产品线总裁郑叶来、华为海量存储领域总经理肖苡共同出席本次签约仪式。 /p p style=" TEXT-ALIGN: center" img style=" WIDTH: 450px HEIGHT: 266px" title=" 20150928103553769.jpg" border=" 0" hspace=" 0" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201509/noimg/8013a2fc-f392-45c0-acba-be422df1d8f8.jpg" width=" 450" height=" 266" / /p p style=" TEXT-ALIGN: center" strong HCC2015上华为与华大基因签署《基因大数据存储系统联合开发协议》 /strong /p p 　　“华大基因一直致力于让基因技术更好地为人类服务，效率是影响基因技术全面普及的重要因素。基因研究是典型的大数据应用，从生物样本的基因测序到遗传疾病的识别、预防与治疗，需要处理海量的数据，而这一过程将消耗大量时间。”华大基因CEO杨爽表示：“大数据、云计算技术是加速基因研究成果输出和应用的重要途径，我们希望与华为的联合创新能够将基因研究效率提升一个新的台阶。” /p p 　　华为IT产品线总裁郑叶来表示：“基因技术是生命科学研究的重要基础，华为很高兴能够和全球最领先的基因研究机构一起，探讨大数据、云计算等IT技术如何更好的服务于生命科学研究，共同推动基因技术普惠时代的到来。” /p

红外科技在事关人民生命安全的气象灾害监测、空间安全以及红外天文观测等领域具有核心作用，是国家重要的战略技术之一。上海技物所自上世纪60年代起扎根红外光电，伴随着国家战略而发展，逐步成长为领域内苍翠挺拔的一棵“大树”，多项科技成果实现了对标国际领跑水平的重大突破。在国家重大工程牵引下锻炼并造就的研究所全创新链协同攻关能力，是滋养大树根深叶茂之本。这亦支撑着研究所始终紧盯“国家事”，自主发展、迭代创新，持续拓展红外科学与技术的应用领域。要实现从以任务带学科的发展模式，到以高水平技术体系推动高质量发展的转变，上海技物所不仅要持之以恒坚守定位，更需要不断适应新形势、新要求勇于改革、善于创新。一是强基础、提后劲，深根而固柢。以重点实验室体系重组为契机，瞄准国防安全、航天强国、气候变化全球治理、“美丽中国”绿色发展、“双碳战略”等国家需求中，制约核心能力提升的基础问题，我们调整基础研究学科布局，部署了以气象卫星对地观测技术为代表的“极限红外探测新体制”和“红外辐射精密测量”学科方向：聚焦辐射、光谱、偏振和时效等维度研究，提升探测极限能力以引领天基红外探测的发展；在天基光电溯源技术研究方向着力为全球高时效红外精细化探测提供核心手段，形成国际独有的原创体系。同时布局“对称破缺诱导非线性红外光电转换”等包干制人才专项，鼓励优秀青年基础研究人才潜心致研。努力建设国际前三红外科学与技术重点实验室，使得国家使命驱动下的红外物理前沿到光电系统实现创新深度融合，将释放源源不断的创新动力滋养“大树”，使其持续焕发蓬勃生机。二是强布局、重引领，枝繁且叶茂。“国家事”的时代性要求积极承担国家任务不仅要有预见性和继承性，更要有自主可控、自强自立的创新性。我们要在更前瞻的技术储备和载荷研发上开展体系性的系统布局：围绕太空安全、国土安全以及装备应用需求，部署关键技术攻关，策划红外与光电系统先行一步的技术发展；面向航天红外装备应用，努力提升焦平面探测器技术水平，探索红外探测器前沿研究，蓄力突破高精度、高灵敏、甚长波、多维探测器等关键技术；围绕下一代高精度、多维遥感信息获取、国土资源与环境保护等行业应用，布局天基高精度温室气体监测技术、大气辐射超光谱探测仪技术以及高光谱探测、偏振探测和辐射探测技术等，在体系性和完备性上先行一步。三是强管理、练内功，潜心以致研。研究所在重大任务攻关中形成并演进的矩阵式科研管理模式，实现了强统筹下的高效管理。面对新形势，更要发挥管理优势，使得各类资源投入对科研发展呈现正效应，推动研究所向内涵式高质量发展模式转变。通过部署“面向红外芯片的光谱与界面功能关系研究的多尺度表征系统”国家重大科研仪器研制项目，为高端红外芯片研究和核心技术应用提供创新源动力。我们加大了研究所自主部署项目力度，同步扩大“包干制”覆盖范围；围绕技术创新链，设立青年PI课题组群，实现分聚联动；以使命和问题为导向，持续完善研究所的基础研究、关键技术攻关、系统工程等各类人员的考核与绩效管理。推进研究所改革所做的努力和尝试，都在源源不断显现正效应，使红外学科的发展充满了突破的潜能。在自主创新大有可为的时代召唤下，红外科技正加速释放创新魅力，必将更加大有作为。（作者系中国科学院上海技术物理研究所所长）

如果要问11月有什么特殊的“节日”，你可能也会立马想到“双十一”。每年的这一天都是“剁手党”们的狂欢节，而背后支撑的快递产业更是放话今年将依赖大数据技术，减少以往出现的各项事故。在工信部发布“互联网+”行动战略后，大数据等新一代信息技术被广泛应用到传统产业，其实作为集聚高新技术的仪器仪表领域，也与大数据有着千丝万缕的联系。　　所谓大数据，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过现有的实物计量软件，在合理时间内达到采集、管理并整理出更有价值和意义的结论。这些数据包罗万象，不光包括人们在互联网上发布的信息，全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的传感器，随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，也产生了海量的数据信息。　　因此，大数据也被称为是继云计算、物联网之后信息技术领域的又一次颠覆性变革。　　从日常生活中的钟表、水表、电工仪表到科学研究领域的光谱分析仪、重力传感器，仪器仪表作为机械设备的灵魂，仪器仪表的本质就是数据的获取工具,被誉为大数据的”采集器“，自然拥有海量的“大数据”。然而大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理，通过“加工”实现数据的“增值”。大数据已经成为了新发明和新服务的源泉。　　大数据平台的出现让仪器仪表企业开始意识到掌握这套采集数据可以做更多的事情，比如在生态环境监测领域实现智能化。今年7月，国务院办公厅发布了《生态环境监测网络建设方案》，对我国生态环境监测网络建设确立了清晰的行动纲领，环保部副部长翟青提出，完善生态环境监测网络需要数据的互联共享与大数据平台支撑，通过建立环保大数据中心，依靠大数据的海量数据存储与超高效处理能，整合相关部门内部分散数据形成庞大的数据中心体系，为生态环境保护决策、管理和执法提供数据支持。　　据悉，各省市地区环保部门和监测中心均已全面启动监测网络的建设规划，例如广东省环境监测中心就已在2015年最新工作计划中，将大数据中心升级改造加入重点工作内容，并在此基础上实现各业务系统的统一整合与数据共享。　　此外，也有越来越多的仪器仪表企业开始走上向一体化进程转型升级的道路，他们不再仅仅满足于提供计量的产品，更是升级到完善的解决方案，利用自身采集数据的便利，掌握用户的需求，从而提供出更丰富、全面、时效的服务，促进企业创新升级和产品应用推广。　　这种新的变化趋势也同时在影响新的产品与服务设计理念和设计过程本身。为进一步掌握更全面的服务信息，抓住用户需求，未来的仪器仪表产品将在传统设计中融入数据服务界面，造就更适合更具有现代特征的新品。大数据将为人类的生活创造前所未有的可量化的维度，相信定会有更多的改变正蓄势待发。　　如今，一个大规模生产、分享和应用数据的时代正在开启。正如“大数据时代的预言家”维克托教授所说，大数据的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山的一角，绝大部分都隐藏在表面之下。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理，通过“加工”实现数据的“增值”。　　工信部长苗圩撰文解读我国制造业如何由大变强时称，当前的重点是推动互联网在制造业领域深化应用，积极发展云制造等基于互联网的新型制造模式，培育工业互联网新应用，建设一批工业云服务和工业大数据平台。未来，无论是德国工业4.0、还是《中国制造2025》，工业大数据分析是都是智能制造的基础，也是支撑未来制造智能化的重要方向。

2016年的金秋十月，上海仪迈的创业之路已经走过六个年头了。六年来, 仪迈专注做产品的实业, 推出的新产品并不多。 但款款有创新，台台是精品。InsMark品牌，欧洲研发，中国制造，以高性价比的精品形象立足于世界仪器生产厂商之林。仪迈的实力是: 创新能力 + 工匠精神。 2000多个日日夜夜，于无声处挥洒的辛勤汗水，我们忍耐的不是寂寞，而是对追求短期利润之欲望的克制。这种“不从众”的行为，是情怀，还是犯傻？InsMark的回答是：欲为大树，不与草争。 InsMark成长历程 我们认为：品牌的含金量，靠的是产品的品质；打造精品，需要积累。仪迈用了六年的时间在“厚积”平台。正是在这个扎实平台上，飞出了InsMark品牌旗下的光学和电化学产品，赢得了海内外越来越多客户的亲睐。 一年前，仪迈回顾了创业五年的三个体会；一年后，我们给出三个答案。 1， 用户的认可 一年前我们认为，比利润更重要是用户的认可，这个观点现在得到了初步验证。2016年的销售增长较快。特别是海外经销商的认可，墙外开花更香一些。仪迈员工做品牌产品的信心更足了，我们的答案是：产品好，是前景，也是“钱景”。 2， 从原理到“knowhow”是一场马拉松 任何一款创新的产品开发，都是一个漫长的过程。比如，数字平台旋光仪的创新历程，从原理的实现，到新品的出炉，是999次失败和一千多个日日夜夜的付出；是10人研发团队的一次次攻关和一次次knowhow积累。 仪迈的数字平台旋光仪在3年前已经实现了全量程0.01°精度的测量，拿到了国内计量院第一张0.01级别的旋光仪仪器等级证书。 这场马拉松还在继续。三年期间，我们不断倾听客户声音，持续进行产品优化，如今的产品更加成熟。与此同时，我们及时响应市场需求, 以精品专卖的精神，深入开发了旋折领域的行业细化产品。２０１６年推出的符合美国21CFR标准的FD旋光仪和FD折光仪，第一时间满足了中国用户实现GMP和产品出口的需求。 我们仍然认为，每一款好产品，都应该有独特卖点, 都应该精雕细琢而出炉。如今，虽然我们已经有了一支相互协作，本领高强的产品开发团队，但我们的新品开发速度也是缓慢的。我们很自信地宣布: 投资团队打造“绩优蓝筹”的愿景，是仪迈坚强有力的支撑。 ３， 关于山寨 我们坦言，作为一个注重产品开发，追求长期效应的公司，我们最担心的就是知识产权的保护。过去，我们很担心被山寨。因为产品的每项知识产权都是对研发人员心血成果的认可，也是对企业巨大投入的保护，更是企业无比珍贵的无形资产。但在中国，被山寨，是仪迈这种创业型公司的最大痛楚。 同时，我们也相信，分析解剖我们的产品也是需要代价的，因为这是一项综合性技术，需要很多“Knowhow”的积累。如今我们的数字平台旋光仪已经被山寨，但是我们并无担忧。 一个创新型的公司，虽然无力阻止被山寨，但是可以将InsMark 仅有的几款产品，定位为国内的行业标杆，不断地自我提升，保持领先地位。我们正是这样做的：专注自我优化，何惧他人追赶？InsMark数字平台旋光仪，不惧山寨的理由如下：1） 正品的价格，与山寨品相差无几。2） 6年的持续研发，很多细节上的重要的问题是COPY不了的，也是这追赶不上的。3）先进理念的技术和应用服务，也是纸上谈兵者学不会的。 经过六年的洗礼，InsMark 愈发成熟了。我们将坚定地在这条振兴中国创造的实业之路上走下去。 欲为大树，不与草争。

18日在重庆召开的2023世界中联中医药大数据产业高峰论坛上，北京大学重庆大数据研究院与上海睿昂基因科技股份有限公司签署共建“基因智能大数据联合实验室”(以下简称实验室)战略合作协议，双方将发挥各自优势，挖掘基因数据价值，赋能医疗健康。据介绍，实验室将整合北京大学北京国际数学研究中心和北京大学生物统计系在统计领域的优势资源，联合多所高校、医院和相关研究机构，重点聚焦血液疾病、实体肿瘤、老年疾病等领域，开展生物信息软件、基因大数据平台解决方案、基因大数据增值服务相关的科学研究和产品研发工作。实验室通过将数据分析流程所需的设备、生物信息分析软件、数据平台与人工智能技术相结合，实现自动化数据分析和智能决策，促进基因检测领域技术创新和行业高质量发展，提升上述疾病的诊疗水平。针对行业发展瓶颈，实验室将主要开展三个方面的创新研究。一是构建大数据平台。北京大学重庆大数据研究院相关负责人说，随着基因检测技术的成熟，大量基因数据被生产出来，然而由于基因与疾病的关系复杂，基因数据的解读变得非常困难。构建解释不确定遗传检测结果的大数据平台，将基因数据转化成临床决策，才能真正发挥基因数据的价值。二是数据分析算法创新研究。随着基因组数据的迅速增加和所需要分析解读的突变类型日益复杂，表型和医疗数据也不断丰富，对数据分析算法提出了更高要求。提升算力、优化算法以适应日益复杂的基因数据变得尤为迫切。三是构建基因数据智能化分析全生命周期流程。围绕基因检测数据开展生产、传输、分析、应用的全生命周期智能化研究，使得基因检测技术完美地与数字技术结合，提升基因检测的智能化水平。

近年来&ldquo 大数据&rdquo 、&ldquo 云服务&rdquo 等概念在IT行业被热炒，在金融领域，大数据概念板块的股价也是节节攀升，但是在高技术最集中的&ldquo 科学仪器&rdquo 行业却略显安静，那么到底&ldquo 大数据&rdquo 概念能够为科学仪器行业带来哪些变化? 　　2014年11月25-26日，由北京市科学技术研究院主办的&ldquo 2014创新方法研究会科学工具专业委员会、国产科学仪器设备应用示范产业技术创新战略联盟年会&rdquo 在浙江温岭召开(以下简称&ldquo 温岭会议&rdquo )。此次会议的主题聚焦&ldquo 大数据时代的科学仪器&rdquo ，这也是在互联网高速发展的今天，在仪器行业首次召开会议研讨&ldquo 大数据&rdquo 对于仪器行业影响以及如何利用&ldquo 大数据&rdquo 推动仪器行业的发展。 　　在互联网技术高速发展的今天，人们相当一部分活动通过网上进行，如娱乐、购物、搜索等等，互联网最大的特点就是，人在网上的一切活动都可以被记录。随着计算机和互联网技术的进步，可被数据化的东西也越来越多。例如，遍布城市街道每个角落的探头就是原始行为数据化的最初接入点，通过大量的数据采集并进行分析，可以在事件发生之前提出预防措施，或者改进道路设计。那么对于产值相对于传统行业比较小的仪器行业，如何利用大数据是一个值得思考的问题。 　　1、软件即是仪器 　　软件取代硬件已经不是新鲜事，例如：很多光学显微镜、电子显微镜已经没有了眼睛直接观察的目镜，取而代之的是直接在电脑显示设备上观察，WIFI、3G等信号传输方式取代传统的有线传输方式，数字影像取代胶片，电子档案、电子签名代替纸质文档等 类似的例子很多，今后也会越来越多的硬件设备被软件所取代。 　　虚拟仪器就是采用软件代替传统仪器的某些硬件，使仪器中的一些硬件甚至整个仪器从系统中消失，而由计算机的软硬件资源来完成它们的功能。北京科学研究院院长丁辉在浙江温岭会议上特别强调了软件对未来仪器发展方向的重要性，&ldquo 软件即是仪器&rdquo 。 　　将虚拟仪器技术和互联网、物联网、云计算等高端技术融合在一起，形成了云智慧分析测试系统，软件制造将取代大部件硬件制造。被称为&ldquo 工业4.0&rdquo 的未来项目，就是要通过深度应用ICT(信息通信技术)，总体掌控从消费需求到生产制造的所有过程，实现高效生产管理。 　　2、智能制造工程&ldquo 全生命周期管理&rdquo 　　通常售出去的仪器设备，除非在保修期内出现了故障，否则在超出保修期或者属于产品使用中出现&ldquo 体验&rdquo 类的问题，通常是不可知的，或者只有部分大客户能够得到生产厂家频度较高关怀，很多产品其运行状况信息甚至终生得不到有效的记录和反馈，即使有记录其数据往往也是不连续。导致这样的问题出现，有一个重要的原因是信息沟通渠道不畅，导致信息沟通成本过高，用户通常采用&ldquo 忍受&rdquo 的办法继续使用，或者转而购买其他厂家的产品。关于信息沟通渠道不畅的问题，由于互联网技术的高度发展，正在越来越受到重视和改善。互联网技术可以让用户省去大量的中间环节，将反馈信息直达仪器研发人员。在近期召开的浙江温岭会议上，中国仪器仪表学会秘书长朱险峰专门提到的智能制造工程&ldquo 全生命周期管理&rdquo 这给大家一种启示，一定有一种办法，让仪器从一开机运行就像网友登录互联网一样可被纪录，使仪器厂家售出的仪器运行状况一直处于掌控之中，加快产品升级换代的速度。 　　3、更加智能化的解决用户应用的问题 　　在仪器应用方面，很多用户首先提出的需求是&ldquo 我要解决某某问题?帮助我解决该问题的办法是否可靠&rdquo ，而不是&ldquo 我要测什么指标，使用什么标准，使用什么仪器等专业的问题&rdquo 。尤其是生产线检测仪器、进出口产品等，要求给出的检测结果往往&ldquo 是&rdquo 或&ldquo 否&rdquo ，或者是&ldquo 合格&rdquo ，&ldquo 不合格&rdquo ，这就需要将前端用户的需求&ldquo 翻译&rdquo 成检测领域能够对接的解决方案。在给出这个结果的背后有大量的资源需要整合，例如将海量标准、检测方法、检测机构资质等信息标准化解读之后嵌入到软件中，对测试结果给出智能判断。 　　贵州省在食品安全云计算方面做了大量工作 据贵州省分析测试研究院院长谭红介绍，2014年贵州省启动了&ldquo 七朵云&rdquo 工程，其中&ldquo 食品安全云&rdquo 是其中七朵云之一，在食品安全云下面有食品标准云和食品检测云，该食品安全云已经与京东商城的京东云进行了全面的合作，京东商城抽检食品的安全报告将由食品安全云来完成。 　　总之，在云计算和互联网技术为背景下，行业内原本很难收集和使用的数据开始变得很容易获得，大数据技术的战略意义在于掌握庞大的数据信息之后，对这些数据进行专业化处理和&ldquo 加工&rdquo ，通过&ldquo 加工&rdquo 实现数据的&ldquo 增值&rdquo 。未来，与人类健康、环境安全、智能制造等密切相关的大数据技术越来越获得重视。

编者按：2014年6月13日，《科学》杂志刊载了一篇由美国科学促进会(AAAS)科技出版顾问Mike May撰写的一篇题为&ldquo Big Biological Impacts from Big Data&rdquo (DOI:10.1126/science.opms.p1400086)的文章。鉴于大数据作为目前的一个热点概念，本文对该文进行了编译。本文首先梳理了大数据所包含的三层含义，然后就这三层含义进行了分析和解读。基于基因组数据量越来越多的情况下，很多机构都意识到利用大数据的前景。本文列举了一些机构已开发或正在研发的、用以分析大数据的方法或工具。例如，美国BioDatomics公司开发了比传统软件分析速度快100倍的BioDT软件 加拿大多伦多的ACD/Labs公司开发的计算系统在处理大数据时能够整合各种数据格式 加利福尼亚州的IBM Almaden研究中心开发的文本挖掘工具 汤森路透NuMedii公司基于大数据的药物再利用。大数据除了以上三个含义，本文还提及大数据还应包含&ldquo 复杂性&rdquo ，并列举了马萨诸塞州的GNS Healthcare公司基于数据的复杂性而开发的REFS分析平台。最终，本文认为所有致力于研发大数据的努力都应该落在使大数据能够促进未来生物学和医学发展的方向上来。 　　大数据是目前最热的概念之一，也是容易被曲解的概念。顾名思义，大数据意味着大量的数据，然而这只是从字面理解的含义。概括来看，大数据包括三层含义(3V)：数据量大(volume of data)，处理数据的速度快(velocity of processing the data)，数据源多变(variability of data sources)。这是那些依赖大数据工具进行分析的信息的重要特征。 　　美国乔治华盛顿大学的计算生物学研究所主任Keith Crandall表示，尽管生物学家花费大量精力收集数据，实际上，现在生物学面临的瓶颈在于大数据。例如，2002年8月，对第一个人完整基因组测序工作，集中了20个研究所的专家，利用这些研究所所配置的基础设施，经历13年，投入30亿美元获得了约30亿核苷酸序列。而目前，为某个人测序仅需要1000美元，每周产生320多个基因组。随着研究人员不断开发方法，处理大数据的量、速度和可变性方面的问题，研究人员开始研发分析信息的新方法。 　　生命科学的数据来源和形式多样，包括基因测序、分子通道、不同的人群等。如果研究人员能解决这一问题，这些数据将转变成潜在的财富，即问题在于如何处理这些复杂的信息。当下，相关领域期待那些能分析大数据，并将这些数据转换成更好理解基础生命科学机制和将分析成果应用到人口健康上去的工具和技术的面市。 　　(1)&ldquo 量&rdquo 的持续增加 　　数十年前，制药公司就开始存储数据。位于美国波士顿默克公司研究实验室(Merck Research Labs)的副董事Keith Crandall表示，默克公司在组织成千上万病患参加的临床试验方面已经进展了好些年，并具有从数百万病患的相关记录中查出所需信息的能力。目前，该公司已经拥有新一代测序技术，每个样本就能产生兆兆位的数据。面对如此大数量级的数据，即使是大型制药公司也需要帮助。例如，来自瑞士罗氏公司的Bryn Roberts表示，罗氏公司一个世纪的研发数据量相比2011～2012年在测定成千上百个癌细胞株的单个大规模试验过程中产生的数据，前者只是后者两倍多一些而已。Roberts领衔的研究团队期望能从这些存储的数据中挖掘到更有价值的信息。因而，该团队与来自加利福尼亚州的PointCross公司进行合作，以构建一个可以灵活查找罗氏公司25年间相关数据的平台。这些数据，包括那些成千上万个复合物的信息，将利用当下以获得的知识来挖掘进而开发新药物。 　　为了处理大量的数据，一个生物学研究人员并不需要像公司一样需要一个专门的设备来处理产生的数据。例如，Life Technologies公司(目前是Thermo Fisher Scientific公司的一部分)的Ion个人化操作基因组测序仪(Ion Personal Genome Machine)。这一新设备能够在8个小时以内测序多达2 gigabases。因而可在研究人员的实验室操作。Life Technologies公司还有更大型的仪器，4小时以内测序可高达10 gigabases。 　　然而，对学术领域和产业领域的生命科学研究人员，新一代测序既提供了好处也带来了问题。正如Crandall所抱怨的那样，他们并不能有效研究如此多的基因组，除非开发的计算机系统能够满足分析大量数据的需求。基于这种现状，其领衔的团队与波士顿大学的医学助理教授W. Evan Johnson进行了合作，以开发分析新一代测序(next generation sequencing，NGS)平台产生的数据，进而能够将DNA的gigabases信息转化为计算机的千兆字节。该软件将DNA样本与参考基因组比较，以便确定病原体。Crandall表示，其每个样本存储的数据达20千兆字节，而这样的样本就有成千上万个，这样每个样本分析所产生的数据就相当多。 　　实际上，如此大数量的数据其实对于卫生保健来说其实十分有用，因为研究人员必须在设计其试验时充分考虑人群的多样性。来自剑桥大学的转化医学教授Chas Bountra表示，毕竟从50万人获得的结论比从10个人获得的结论要可靠有说服力得多。 　　也有研究人员期望看到在卫生保健方面基因组数据能产生越来越多的影响。例如，遗传信息可揭示生物标志物，或某些疾病的指示物(某些分子只出现在某些类型的癌症中)。英国牛津大学维康信托基金会人类遗传学中心(Wellcome Trust Centre for Human Genetics)的基因组统计学教授Gil McVean教授表示，基因组学为人来了解疾病提供了强有力的依据。基因组学可以为人类找到与某类疾病相关的生物标志物，并基于这一标志物进行靶向治疗。例如，正因为某个分子驱动某种癌症的进展，那么可以靶向这一分子进而治疗癌症。为了应用这一理念，McVean领衔的研究团队通过李嘉诚(Li Ka Shing)捐献的3 300万美元正在剑桥大学创建Li Ka Shing健康信息和探索中心(Li Ka Shing Centre for Health Information and Discovery)。该中心将成立一个大数据研究机构。McVean总结道，该中心将将分析数据过程和基因组研究结合在一起，这样他们将能够克服在收集大数据和分析大数据方面的一些难题。 　　(2)分析的高速性 　　第二个V，也就是velocity，意指处理数据和分析数据的速度要高要快。研究人员需要高速处理以便分析大量增加的数据。 　　过去，分析基因相关数据存在瓶颈。马里兰州的BioDatomics董事Alan Taffel认为，传统的分析平台实际上约束了研究人员的产出(产能)，因为这些平台使用起来困难且需要依赖生物信息学人员，因而相关工作执行效率低下，往往需要几天甚至几周来分析一个大型DNA。 　　鉴于此，BioDatomics公司开发了BioDT软件，其为分析基因组数据提供400多种工具。将这些工具整合成一个软件包，使得研究人员很容易使用，且适用任何台式电脑，且该软件还可以通过云存期。该软件相比传统系统处理信息流的速度快100倍以上，以前需要一天或一周的，现在只需要几分钟或几个小时。 　　有专家认为需要测序新工具。新泽西州罗格斯大学电子计算工程系的副教授Jaroslaw Zola表示，根据数据存储方式、数据转换方式和数据分析方式，新一代测序技术需要新计算策略来处理来自各种渠道的数据。这意味着需要生物研究人员必须学习使用前沿计算机技术。然而，Zola认为应该对信息技术人员施加压力，促使他们开发出让领域专家很容易掌握的方法，在保证效率的前提下，隐藏掉算法、软件和硬件体系结构的复杂性。目前，Zola领衔的团队正致力于此，研发新型算法。 　　(3)多变性 　　其一，生物学实验室往往有多种设备，这些设备产生的数据是以某种文档形式存在。所以，加拿大多伦多的ACD/Labs公司开发的计算系统在处理大数据时能够整合各种数据格式。ACD/Labs的全球战略主管(director of global strategy)表示，该系统能够支持各种设备产生的150多种文档格式，这就有利于把多种数据汇集到同一个环境中，例如汇聚到其开发的Spectrus数据库中。该数据库可以通过客户端或网页访问。 　　生物学大数据还体现新型可变性, 。例如，德国Definiens的研究人员分析的组织表型组学(tissue phenomics)，也就是一个组织或器官样本构造相关的信息，包括细胞大小、形状，吸收的染色剂，细胞相互联系的物质等。这些数据可以在多个研究中应用，例如追踪细胞在发育过程中的特征变化的研究，测定环境因素对机体的影响，或测量药物对某些器官/组织的细胞的影响等。 　　结构化数据，例如数据表格，并不能揭示所有信息，比方药物处理过程或生物学过程。实际上，生活着的有机体是以一种非结构化的形式存在，有成千上万种方式去描述生物过程。默克的Johnson认为有点像期刊文本文档，很难从文献中挖掘数据。 　　加利福尼亚州的IBM Almaden研究中心(IBM&rsquo s Almaden Research Center)的分析专家和研究人员Ying Chen领衔的团队数年来都致力于开发文本挖掘工具，目前他们正在使用的是&ldquo 加速药物发现的解决方案&rdquo (accelerated drug 　　discovery solution)。这一平台集合了专利、科学文献、基础化学和生物学知识(如化学物质和分子之间相互作用的机制等)，有1 600多万中化合物结构，近乎7 000种疾病的相关信息。利用这一系统，研究人员从中能够寻找可能对治疗某种疾病有用的化合物。 　　其他一些公司致力于挖掘现有资源，以发现疾病的生物学机制，基于此来研究治疗疾病的方法。汤森路透位于硅谷的NuMedii公司，致力于寻找现有药物的新用途，又称之为药物再利用(drug repurposing)。NuMedii的首席科学家Craig Webb表示，使用基因组数据库，整合各种知识来源和生物信息学方法，快速发现药物的新用途。之后，该公司根据该药物的原有用途中的安全性来设计临床试验，这样研发药物的速度快而且成本低。Webb描述了该公司的一个项目：研究人员从2 500多种卵巢癌样本中搜集基因表达数据，再结合数种计算机算法来预测现有药物是否具有治疗卵巢癌或治疗某种分子亚型卵巢癌的潜力。 　　(4)复杂性 　　诺华公司的生物医学研究所(Novartis Institutes for BioMedical Research，NIBR)的信息系统的执行主任Stephen Cleaver在三V的基础上还加了个复杂性(complexity)。他认为制药公司的科研人员通过某些病患个体，到某些病患群再到整合所掌握的各种数据分析数据，这一过程很复杂。在卫生保健领域，大数据分析的复杂性进一步增加，因为要联合各种类型的信息，例如基因组数据、蛋白组数据、细胞信号传导、临床研究，甚至需要结合环境科学的研究数据。 　　联合这些数据获得的结果可能将产生全新治疗疾病的方法。马萨诸塞州的GNS Healthcare创始人之一Iya Khalil表示，促进人类对疾病机制的理解，取决于如何体现这些数据的价值，如何从这些数据获得启示。Khalil领衔的研究团队联合机器学习(machine learning)、数学运算、计算机算法和超级计算机来探索疾病背后隐藏着的种种机制，并跟踪病患可能对哪些治疗有特殊响应。而GNS Healthcare所依赖的分析平台称为REFS，其具有被逆转(reverse)和模拟(simulation)的功能。也就是说，该软件可以使某些疾病的一些过程逆转(reverse)，从而逆向构建该过程中可能存在的分子网络 基于这一网络信息，模拟一些可以作用于这些通道的化合物，从而了解相关过程的发展方向。除了卫生保健，REFS还可以应用到基础生物学。例如Khalil领衔的研究团队使用这一技术制作了一个细胞复制循环分子模型。 　　对于Khalil和其他研究人员而言，所有关键在于利用大数据推动科学向前发展。NIBR Cleaver认为使用先进数据挖掘方法非常前沿，但是必须对新一代科学假设有建设性，也就是说利用今天的大数据能改变明天的生物学和医学。 　　本文作者：中国科学院上海生命科学信息中心(生命科学研究快报网)游文娟 。

一般而言，&ldquo 大数据&rdquo 指具有大容量、高速度、内容多样性和价值密度低等四个关键特性的数据和信息。仪器仪表是一类重要的&ldquo 大数据&rdquo 数据源，反映的是观察、记录、描述自然世界时所产生的大量数据，如科研数据、工程数据、多媒体数据等。相对互联网线上活动、社交网络、人口统计数据、金融交易行为、电子商务、通信行为明细等由人类社会行为产生的数据来源，仪器仪表引起的&ldquo 大数据&rdquo 现象具有单个数据块大、数据总量巨大、形式上非结构化等特点。实现数据信息的获取、转换、存贮、处理和揭示物质运动是仪器仪表的基本任务。 为此，在这里主要探讨两类问题：针对&ldquo 大数据&rdquo 引起的严峻挑战，研究仪器仪表技术的本身发展问题 抓住&ldquo 大数据&rdquo 带来的空前机遇，研究仪器仪表技术对&ldquo 大数据&rdquo 的支撑问题。 一、&ldquo 大数据&rdquo 现象下的仪器仪表可研究方向 1、仪器仪表中&ldquo 大数据&rdquo 的获取与传输问题 &ldquo 大数据&rdquo 的获取通常是高速率的，这对仪器仪表检测通道的D/A转换能力提出了很高的要求，开发高采样率、高速率的数据采集装置成为一个值得研究的方向。电信号传输方面，SFP和QSFP接口技术正在普及，下一代25G接口技术也正在研发 光信号传输也非常值得研究。一个典型案例比如测绘地理信息，诸如海岛、山脉等地理图形，依靠传统测量手段来获取不具有可操作性，现在一般采用机载激光雷达系统，这被看做测绘行业进入数字化测量时代的象征，由于飞机航速快、测绘面积大，带来的单位时间数据量巨大。机载激光雷达系统集成GPS、IMU、激光扫描、数码相机等多种光谱成像仪器，具有很强的数字成像能力。&ldquo 大数据&rdquo 中测绘仪器仪表的测量技术更强调具有高频扫描、宽视角的能力。 2、仪器仪表中&ldquo 大数据&rdquo 的存储问题 长久、可靠的保存&ldquo 大数据&rdquo ，并保证其在可用性和可访问性以及在使用&ldquo 大数据&rdquo 过程中，存储技术如何充分利用、发挥现有的网络技术、介质访问技术，从而及时高效地为高层决策提供满足读写要求的数据访问。现有的仪表磁盘故障、阵列存储形式会带来数据管理、访问、可靠性的瓶颈。开发对象存储技术、具有冗余纠错副本功能储存技术，仪器仪表存储&ldquo 大数据&rdquo 的能力有待研究。传统的&ldquo 磁盘文件系统&rdquo 的储存结构不适应&ldquo 大数据&rdquo ，采用&ldquo Flash云&rdquo 的储存结构应用于仪器仪表亟待研究。 3、仪器仪表中&ldquo 大数据&rdquo 的处理、利用问题 不同的仪器仪表获得的&ldquo 大数据&rdquo 的格式结构不一致，比如有流量、压力、密度等物理量，也有文本、音频、视频等多媒体信息。仪器仪表中的&ldquo 大数据&rdquo 分析处理利用问题不局限于单个单元，而是由大量嵌入设备的传感器、控制器、执行器构成的整体系统完成。数据挖掘算法、机器学习算法、预测统计等人工智能方法越来越被广泛应用到智能设备中，从而完成对&ldquo 大数据&rdquo 的分析处理利用。一个实例是智能电表，当用户安装有太阳能等新能源时，用户自产的太阳能转化电能与企业供应的电能之间可以存在一个平衡关系，智能电表终端通过长时间的监测单位时间采用的用户用电习惯等&ldquo 大数据&rdquo ，可以智能预测未来一段时间内用户用电需求，再通过电量交易平衡电网压力和削减用电成本。 现在一种观点认为，仪器仪表的&ldquo 大数据&rdquo 行为强烈依赖IT设备，建立数据采集仪器到IT设备之间紧密联系的端到端解决方案具有较大挑战性。 4、仪器仪表中&ldquo 大数据&rdquo 的安全问题 如何保证自身以及用户数据的安全隐私，已经成了&ldquo 大数据&rdquo 发展的首要议题。仪器仪表安装位置广泛，有的暴露自然环境之中，也有通过软环境受到数据入侵造成的数据毁灭，仪器仪表技术的&ldquo 大数据&rdquo 安全问题值得研究。需要建立自上而下的仪器主动安全防护体系，对&ldquo 大数据&rdquo 的入侵、毁灭具有可抗性、恢复性。 总的来说，&ldquo 大数据&rdquo 下的仪器仪表研究开发已逐渐突破传统范畴，正在向云计算、云存储、互联网技术等融合发展。工程师们需要开发拥有更高带宽和吞吐量的最先进的高速串行数据总线技术，同时对不断更新和复杂化的行业规范和标准提供简单省时又精确的测量方法 解决各种瞬态信号在时间相关的多个互联域中的联合监测和分析 在能源技术方面做到更高效、节能、稳定。 二、仪器仪表技术的发展对&ldquo 大数据&rdquo 的支撑 1、多物理量检测技术、RFID技术和模块化数据采集系统等为&ldquo 大数据&rdquo 的获取提供前提与支撑。 多种物理量检测获取到不同种类的数据，即为非结构化数据，现代仪表检测的灵敏度、精度、测量范围、检测对象都有了很大的提升，现代仪器仪表对物理世界的认知交互应用越来越广泛。先进的传感检测仪表是信息世界与物理世界互动的前提，也是造成海量数据的原因。如美国国家仪器公司(NI公司)开发的产品NICompactDAQ、CompactRIO、PXI硬件，以及诸如NILabVIEW系统设计软件和DIAdem之类的工具为&ldquo 大数据&rdquo 实时的在采集数据的源头处理数据。 2、互联网技术、总线技术、分布式仪表技术为&ldquo 大数据&rdquo 的信息融合提供多样性保障。 随着现代工业的飞速发展和生产装置规模的不断扩大，生产过程日趋复杂，对企业生产自动化仪表和各种信息的集成设备信息综合要求越来越高。据估计，到2020年，全球将有约300亿的仪器设备通过无线方式发生互联，无线传感网、物联网技术在智能电网、智能交通等中得到了越来越多的应用。一个大的复杂系统亟需综合各种数据信息，不同设备检测获取的数据的结构是不同的 通过网络，中间点智能变送器发挥的作用更加重要，它将为上层设备的&ldquo 大数据&rdquo 分析提供可访问性、可用性。总的来说，网络技术、总线技术、分布式测量技术为仪器仪表产生的&ldquo 大数据&rdquo 信息的时空融合提供渠道，以保证数据多样性。 3、低功耗、高处理能力的集成电路与存储技术为&ldquo 大数据&rdquo 的运算处理速度和海量存储提供可能。 低功耗、高频率的微型芯片、大规模集成电路、超大容量存储技术的迅猛发展直接促进了海量数据的有效处理与存储。近年出现的云储存技术有效突破本地单一传感器数据存储的局限。1965年，GordonMoore提出著名的摩尔定律，即集成电路中晶体管数量大约每两年就会翻一番。近50年过去，摩尔定律依然影响着电子行业，摩尔定律的效应令技术的价格变得可以让人承受，并且新的发明帮助工程师和科学家以先进的电子仪器仪表采集、分析和储存数据，正是这些变化引起了&ldquo 大数据&rdquo 这一奇观现象。 4、嵌入&ldquo 智慧&rdquo 的仪器仪表为&ldquo 大数据&rdquo 的低密度价值信息的分析、综合、提取、决策提供支持。 从&ldquo 大数据&rdquo 中汲取价值的过程是一个从原始数据获取到有价值信息提炼的阶段过程。统计分析、数据挖掘、机器学习等智能算法越来越被嵌入到智能仪器仪表中，使得对&ldquo 大数据&rdquo 的价值利用更为充分，借助现代化微型智能处理器、执行单元仪表等，可以建立有效的&ldquo 大数据&rdquo 分析模型，并在大量数据集合上执行多种模式的智能交互。

p 　　 strong 系统概述 /strong /p p 　　环境大数据资源中心实现政府、社会、公众和各级环境管理工作对环境大数据资源的共享需求，并且通过大数据采集、存储、分析、加工、应用，提高环境大数据管理水平，增强环境大数据共享服务能力，为环境管理、政府决策、信息公开提供全面的、多层次的环境大数据服务。 /p p 　　 strong 系统界面 /strong /p p style=" text-align: center " strong img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201805/insimg/e25370e3-3336-40cb-8038-313511a33423.jpg" title=" 数据中心首页_副本1.jpg" / /strong /p p style=" text-align: center " 图 数据中心首页 /p p style=" text-align: center " img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201805/insimg/905ddfa2-4754-4bb2-bae6-117673cf506a.jpg" title=" 环境资源中心_副本.jpg" / /p p style=" text-align: center " 图 环境资源中心 /p

2020年度是让人铭记的一年，新冠肺炎在全球肆虐，严重影响了我们的生活和工作。疫情虽然打乱了我们的生活，但却不影响我们仪器人学习的脚步！在这一年，各种新标准的更新与发布，特别是与新冠肺炎相关的口罩标准发布；2020新版药典的实施… … 下面我们通过一系列的数据来盘点仪器人学习的情况。一、2020年度最喜欢下载资料的行业2020年最爱学习的用户群体（图1）在2020年度，资料库的资料共被下载了86万次，每天有2000多次的下载，其中喜欢下载的用户群体分别是环境环保、石油化工、制药、仪器仪表、食品饮料、地矿等。在众多下载资料中，最近实施的标准是仪器人的最爱；其次喜欢下载的是分析检测方法、仪器操作与维护维修手册、课件等。二、2020年度最爱学习六大地区最爱学习的地区分布（图2）我们通过对文档资料下载分析，在2020年度最爱下载文档资料的地区为广东地区，遥遥领先其他地区。江苏、北京、山东、浙江、上海紧跟其后。另外我们也对谱图库下载的人群地区进行分析，发现和文档库的用户分布基本上是一致的（见下图）。最爱下载谱图的地区分布（图3）通过文档库和谱图库下载人群地区分析，我们可以清楚的看出仪器人主要分布在长三角和珠三角地区，这也与这些地区的检测机构分布基本上是一致的。三、2020年度最爱学习的单位及职位最爱学习的单位分布（图4）工业企业、商业检测机构从业者众多，他们理所当然的占据了下载资料的前两名。不同职位下载资料情况（图5）一线检测人员对知识的渴望远远大于其他职位的群体，当然我们也可以看到管理者也加入到学习的行列。四、2020年度用户喜欢热搜的词2020年度热搜词（图6）我们通过大数据分析，发现很多用户通过搜索新冠相关的长尾关键词进入到资料栏目，而且这个词贯穿了2020全年，特别是新冠防控方案关键词；其次是口罩相关的长尾关键词，特别是口罩的标准，主要集中在2020年上中旬期间。除此之外，最近实施的标准、仪器说明书（使用手册）也受到我们仪器人的普遍关注。五、2020年度用户最喜欢下载的十大热门资料2020年度用户最喜欢下载的十大资料标题下载次数GBT37140-2018检验检测实验室技术要求验收规范5141内部审核检查表—RBT214-20172637《深入解析质谱——仪器参数解读、质谱谱图解析》-1544页2528仪器采购宝典--31类实验室仪器配置清单--第二版（New）2348《液相色谱使用说明书：进口篇》-六大家族21款仪器-仪器信息网资料库（带书签）1812气相色谱操作手册：进口篇（下册）-仪器信息网资料中心整理-3334页（带书签）1755Agilent 课件 FID 点火困难解决方法1739GBT 35655-2017 化学分析方法验证确认和内部质量控制 实施指南 色谱分析1690T/JSFZXH 001-2020《口罩用聚丙烯熔喷非织造布》 团体标准公开信息1435《环境监测实操手册》-634页-仪器信息网资料库整理（带书签）1334《分析人员基础培训手册》-2156P-仪器信息网资料库整理1321ISO 17025 2017中文版1311JJF 1164-2018 气相色谱-质谱联用仪校准规范1263从仪器信息网资料库大数据分析，我们发现标准还是深受仪器人的喜欢。仪器信息网资料库从4月份开始整理编辑的仪器及检测行业的精品资料合集，深受用户的青睐。在2020年，我们共整理了48份资料合集手册，下载了23000次，合计50000页，涉及色谱/质谱/光谱/环境/食品/药品/质量体系等领域。下表罗列了下载前十的资料合集：标题下载次数《深入解析质谱——仪器参数解读、质谱谱图解析》-1544页2528仪器采购宝典--31类实验室仪器配置清单--第二版（New）2348《液相色谱使用说明书：进口篇》-六大家族21款仪器-仪器信息网资料库（带书签）1812气相色谱操作手册：进口篇（下册）-仪器信息网资料中心整理-3334页（带书签）1755《环境监测实操手册》-634页-仪器信息网资料库整理（带书签）1334《分析人员基础培训手册》-2156P-仪器信息网资料库整理1321最全面的《实验室管理之道》-一册在手管理无忧-仪器信息网整理1204实验室扩项所需资料合集-附所需资料目录1084史上最最最全的《ICP光谱仪器使用大全》-1989P（带书签）仪器信息网资料库整理1046气相色谱基础知识-仪器信息网整理-224页（带书签）946在2021年，我们还将继续整理各类合集，诚邀广大的仪器人加入我们的队伍，和我们一起共建更多的合集资源。六、2020年度十大学习狂人在2020年度，我们的资料共被下载了86万次，而这些资料又被哪些仪器人下载呢？下面让我们一起揭开面纱：2020年十大学习狂人：用户篇（图7）通过大数据分析发现，linrg蝉联榜首，下载达到了1万多篇，平均每天下载了30多篇，遥遥领先第二名，继续当仪器界的学霸！2020年十大学习狂人：仪器厂商篇（图8）与仪器用户相比，仪器厂商的对资料的需求要少的很多了，其中东南科仪和福立仪器领先于其他厂商。七、2020年度十大奉献榜2020年十大分享榜：用户篇（图9）在2020年度，资料分享大神h04206010006用户共分享了4千多篇资料，遥遥领先其他仪器人；感谢h04206010006用户无私的分享与奉献。2020年十大分享榜：仪器厂商篇（图10）仪器厂商也不甘落后，其中月旭科技分享了1800篇液相色谱谱图资料，遥遥领先其他的仪器厂商。在此，我们所有无私奉献的仪器人、仪器厂商，感谢你们分享关于仪器及检测方面的点点滴滴。2020年度十大赚分榜（图11）分享资料可以获得丰厚的积分，在2020年度，nphfm2009获得了5万多分，遥遥领先其他人。在前十的榜单中，仪器人均都赚取了过万的积分。以上数据来自仪器信息网资料库、仪器信息网大数据中心。我们欢迎更多的朋友加入分享的队伍中来！与人分享于己留香，如果您手头上有闲置的资料，如：仪器操作手册、仪器维护维修手册、仪器使用心得、实验室建设管理经验、色谱/质谱/光谱/核磁共振各类谱图等等，千万别忘了传到资料库里喔，上传资料可以提升个人或企业的人气，另外还获得丰厚的积分喔! 目前每上传一篇资料即可获得10个积分奖励，资料被他人下载可额外获得奖励，资料被下载次数越多奖励越多！获得的积分可以下载资料，也可以去积分商城兑换丰厚的礼品，快来分享上传吧！立即文档上传 立即谱图上传目前资料中心有标准、分析方法、仪器维护维修手册、仪器样本等各种类别的文档资料，还有色谱、光谱、质谱、核磁共振等谱图。每月都有几十万人来仪器信息网资料库查询、下载、分享资料，期待你的加入！另外有个好消息：目前使用仪器信息网APP可免费查阅所有资料！如果您有关于资料方面的问题，请加资料官方微信号：yiqiziliao

近期，大数据的“倩影”频繁出现在国家出台的各项方案和指导意见中，也成为环保系统热议的内容。　　记者了解到，北京、武汉等不少省市的数据资源中心早已建成。截至目前，全国将近2/3省(自治区、直辖市)环保厅都已建成或正在建设环境数据资源中心。　　面临大数据的龙卷风，环境数据资源中心是否做好了准备?环境大数据应用走到了哪个阶段?　　数据如何“开口说话”?　　相比于其他省市的环境信息化建设，北京市环境信息化建设起步较早。北京市环境数据中心的建设开始于2012年，并于2013年正式投入使用，目前，北京市环保局各个业务处室主要的业务数据已经进入环境数据中心。　　北京市环境信息中心主任陈海宁介绍说，数据中心的建设极大地便利了环保工作，比如原先环境监察人员进行污染源监管，需要查阅大量纸质资料，手工记录现场情况，现在只要通过监控终端或移动客户端直接调取数据中心的数据，就可以对污染源相关数据进行查阅和记录，环境监管省时省力。　　但不久之后，陈海宁的困惑也出现了，“数据中心是建成了，但数据中心对各业务部门的帮助还很有限，如何开发更好的大数据产品为环境管理服务，成为数据中心要突破的瓶颈。”　　同样走在前头的武汉市也面临类似问题。武汉市环境信息中心主任詹炜介绍说，武汉环境数据中心很早就集成了各业务部门的数据，“但现在这些数据只用来做一些简单的统计和报表，数据还没有真正‘开口说话’。”　　而更多省环保厅的环境信息中心处于不断建设和完善的状态。据了解，内蒙古环境数据中心已经基本建成，目前已经进入第三期建设 云南省正处在“数字环保”第二阶段，重点建设资源数据中心。　　环境保护部信息中心也很早就开始注意到数据资源的开发情况，希望大数据可以成为解决环保管理问题的钥匙。去年开始，环境保护部信息中心副主任徐富春带领探索大数据应用，与微软(中国)有限公司合作开发了城市局地大气主要污染物时空分布大数据模型——U-Air，这一合作也开启了大数据应用的“第一春”。　　以U-Air为代表的大数据应用兴起　　目前，我国地面空气监测点位的设置是根据行政区域设置，站点数量非常有限，不能反映污染物的空间分布，易受站点附近环境影响，造成不同区域受众对数据可信性的质疑。　　就北京来说，北京市有35个地面空气质量监测点，但不能完全反映整个北京市的空气质量状况。“U-Air通过获取地面监测站的空气质量数据，结合交通流、道路结构、兴趣点分布、气象条件和人们流动规律等大数据，用基于机器认知的算法就能模拟出城市细粒度(1km×1km)的空气质量，并能对未来24小时的空气质量进行预测。”徐富春说，这不仅弥补了地面监测在地域上的局限性，实时监测每一寸土地，也破解了在没有污染源排放清单、排放边界不太清楚的条件下，如何预测城市空气质量的难题。　　“U-Air是一个运用大数据解决环保问题的典型案例，并且在科学性和技术性上都经过了一定的验证。”徐富春告诉记者，大数据应用需要满足3个条件，第一就是数据量要足够大，第二是数据类型要多元化，第三是要基于机器认知的学习方法和算法。U-Air除了有行业类结构化数据，还有城市道路数据、路网结构、气象数据、地理位置、城市特征分布等数据，后台也具备机器学习和认知计算的条件。　　微软(中国)有限公司资深架构师罗彤介绍，未来U-Air将可以提前预测1小时~5 小时的空气质量，以帮助人们更好地计划自己的生活，比如什么时候和去哪里慢跑，什么时候应该关窗户、什么时候应该带上口罩。　　其实，除了微软在大数据应用方面开展探索外，面对大数据这块大蛋糕，环保产业已经跃跃欲试。　　中科宇图天下科技有限公司还建设了自己的大数据中心。据中科宇图总裁姚新介绍，公司的大数据中心不仅包括各地环保业务数据，还有与环保相关的行业数据，目前，他们也研发了空气质量预警预测模型。　　北京力鼎创软科技有限公司提出了“霾计算”总体架构，结合传统空气监测数据、污染源数据、气象数据、交通数据、餐饮、学校、加油站等信息，对空气质量进行预警预测。　　北京思路创新科技有限公司则利用大数据推出了环保快搜功能，实现了各类业务一体化查询。此外，环保快搜还可以根据用户偏好分析，自动为用户推荐可能需要的环境数据。如污防部门每个季度都需要超标排放的企业数据，系统可以定时为用户推送。　　大数据分析的核心就是算法和模型的研究，IBM中国研究院在大数据应用的模型上下足了功夫。据IBM中国研究院高级总监王海峰介绍，IBM采用Watson认知计算技术融合多类型多来源模型(物理模型、学习模型、专家模型)，建立了可自调节的空气质量超级模型，可以用于环境污染仿真建模和天气预测与预警。王海峰还介绍了大数据在监测污染源方面的独特优势，通过对卫星观测数据、移动用户提供的污染源信息、地面污染源监测数据进行计算，就可以识别异常数据，为环境执法提供依据。　　而大数据产业的发展又为环保部门与企业的合作提供了新的机遇。在环境保护部信息中心3月举行的一次环境信息资源应用研讨会上，鄂尔多斯遇上了IBM。　　鄂尔多斯大数据平台只是开端　　记者了解到，鄂尔多斯环保工作已经进入信息化带动环境管理的新阶段，环境数据资源中心也已建成，未来将全部布置在鄂尔多斯大数据中心。　　鄂尔多斯环保局局长董介中介绍说，鄂尔多斯大数据中心将拥有市政、交通、农业、气象、能源等社会各方面的数据，不久，环保数据将真正对接大数据。开发大数据平台、利用大数据为环保管理工作服务是鄂尔多斯环保局急切要解决的问题。于是，在环境保护部信息中心、内蒙古自治区环保厅的支持和指导下，鄂尔多斯环保局与IBM合作建成环保大数据平台，并初步投入使用。　　目前，除了传统的地面观测数据、排放清单、重点污染源监测数据、气象数据、地形地貌，大数据平台还集纳了卫星遥感数据、企业生产数据、移动传感器数据、社会舆论、企业信用情况等数据资源。　　“大数据平台的一大特点就是可以准确溯源，当自动观测站数据发生异常的时候，平台会自动触发溯源分析，依次进行气象分析、空气质量分析，然后开始污染溯源，再进行企业集中生产分析。”董介中告诉记者，大数据平台溯源可以给出量化分析结果，从而为精准执法提供数据支撑，有利于提高执法效率。　　以往，溯源基本上依靠人工观测，无法估算具体的贡献量，极容易出现偏差。鄂托克旗位于内蒙古乌海市与鄂尔多斯市交界处，毗邻多个工业园区，污染状况一直处于说不清的状态，经过大数据平台的计算，鄂托克旗彻底搞清了污染来源。“大数据平台的溯源功能便于我们环保部门有针对性地开展环境治理。”董介中说。　　除了溯源外，大数据平台还可以对重污染天气进行预测预警，甚至可以预测哪一天将出现重污染天气，从而有利于环保部门有针对性地管控污染源，避免重污染天气的出现。鄂尔多斯信息中心接入在线监控数据和空气自动站数据后，记者看到一张色块动态图，绿色代表空气质量最优，颜色越来越深，就代表空气质量越来越差。　　鄂尔多斯环保局大数据平台可说是环保系统开展大数据应用的一个代表，大数据建设也将成为环境保护部下一步工作的重点。　　记者了解到，目前，环境保护部信息中心全面开展了环境大数据平台建设的研究，正在加速制定《环保部生态环境大数据建设工作方案》。　　■相关链接　　大数据风向标　　中央深改组　　7月1日，中央全面深化改革领导小组第十四次会议召开。会议通过了《环境保护督察方案(试行)》、《生态环境监测网络建设方案》等多项关于生态文明建设政策。会议强调要依靠科技创新和技术进步，推进全国生态环境监测数据联网共享，开展生态环境监测大数据分析，实现生态环境监测和监管有效联动。　　国务院　　国务院7月4日全文发布《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，部署了包括“互联网+”绿色生态在内的11项重点行动。通过“互联网+”绿色生态，推动互联网与生态文明建设深度融合，完善污染物监测及信息发布系统，形成覆盖主要生态要素的资源环境承载能力动态监测网络，实现生态环境数据互联互通和开放共享。　　环境保护部　　●5月7~8日，环境保护部开展了贯彻落实新环保法和编制好“十三五”环保规划大讨论。陈吉宁部长指出， 充分利用信息化机遇和大数据平台，大力推进信息公开，努力满足公众的知情权、表达权和监督权，不断提升管理效能和环保部门的公信力。　　●6月19日，环境保护部开展了“环评和监测工作创新”大讨论，陈吉宁部长指出，大数据、互联网+等智能技术已成为推进环境治理体系和治理能力现代化的重要手段，要加强数据综合应用和集成分析，为科学决策提供有力支撑。

p 　　2017年8月19日，受国家质检总局科技司委托，安徽省质量技术监督局组织安徽省食品药品检验研究所、亳州职业技术学院、亳州市食品药品检验中心、亳州市中药材进出口检验中心、安徽皖瑞会计师事务所等单位有关专家，对国家中药材监督检验中心承担的国家质量监督检验检疫总局科技计划项目“大数据中药规格等级鉴定仪器的研制”(项目编号：2015QK104)进行验收。 /p p 　　专家组现场观摩了项目成果演示，听取了项目组的项目执行情况汇报，审阅了相关验收资料。经质询和讨论，一致认为该项目成功研制了中药饮片规格等级鉴定仪器的样机及其软件处理系统 取得实用新型专利一项(一种中药材或饮片等级鉴定系统ZL201520716589.5) 发表相关研究论文2篇 提交的验收材料齐全，经费支出合理。项目完成了计划任务书的各项考核指标，符合验收要求。该项目顺利通过验收。省局科技处陶金旺充分肯定了国家中药材监督检验中以周建理教授为中心的科研队伍在中药材规格等级标准制定、并在中药饮片检测领域引入大数据和人工智能等高科技元素，鼓励国家中药材监督检验中心科研项目组继续发扬团队精神和科研精神，在标准制定和检测技术方面再创佳绩。 /p

为充分发挥大数据、人工智能对新材料产业的技术支撑作用，支持新材料大数据中心建设，培育材料研发与应用的全新发展模式，10月30日，工业和信息化部、财政部、国家数据局联合印发《新材料大数据中心总体建设方案》，计划到2027年，搭建形成“1+N” 的新材料大数据中心架构体系（1个中心主平台、N个数据资源节点），形成30个以上数据资源节点、30项以上材料大数据算法软件和工具、20种以上典型关键材料和产品的数据赋能应用示范；到2035年，新材料大数据中心体系全面建成并稳定运行，数据规模进入国际第一梯队。新材料大数据中心总体建设方案新材料是战略性、基础性产业，也是高技术竞争的关键领域。数据作为新型生产要素，是关乎新材料技术创新、产业高质量发展的战略资源。为充分发挥大数据、人工智能对新材料产业的技术支撑作用，支持新材料大数据中心建设，培育材料研发与应用的全新发展模式，特制定本方案。一、总体要求以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入贯彻党的二十大和二十届二中、三中全会精神，全面落实全国新型工业化推进大会部署，立足新发展阶段，完整、准确、全面贯彻新发展理念，构建新发展格局，推动高质量发展，以服务国家战略为导向，聚焦汇聚共享资源，搭建新材料大数据中心总体架构；聚焦有序流通和安全共享，建立数据管理共享机制和有偿交换规则；聚焦激活数据要素潜能，增强新材料大数据技术产品有效供给应用，着力打造资源富集、高效贯通、应用繁荣、治理有序的新材料大数据生态，通过“材料+数据”助力新材料原始创新，服务新材料企业发展，培育新材料产业创新发展新引擎，加快形成新质生产力，构筑全球竞争新优势。到2027年，材料领域数据资源汇聚能力、流通活力明显增强。搭建形成“1+N”的新材料大数据中心架构体系（1个新材料大数据中心主平台、N个数据资源节点）。探索形成公益性服务引领、市场化运作为主的稳定运营模式。形成30个以上数据资源节点、30项以上材料大数据算法软件和工具、20种以上典型关键材料和产品的数据赋能应用示范。到2035年，新材料大数据中心体系全面建成并稳定运行。实现全国材料领域数据的汇聚、处理和开发，数据规模进入国际第一梯队；持续提供引领新材料产业创新发展的大数据技术产品和服务，形成数据驱动的材料创新发展范式；建立互利共赢、良性发展的运行模式，形成市场化的可持续运营能力。二、定位与功能（一）定位新材料大数据中心是促进新材料产业创新发展的新型研发基础设施，充分发挥产业数据规模优势和应用优势，通过平台、标准、技术、市场的引导，逐步实现科技、产业等材料数据的融通和应用。立足机制创新，汇聚重点企业、科研院所、高校、新材料重点平台等各类创新主体材料数据，形成新材料数据资源体系，构建新材料数据资源中心；立足协同创新，增强材料数据产品研究、应用和推广等创新链各环节创新能力，构建加速新材料应用数据产品开发的研发中心；立足成果转化，提供材料数据基础产品和定制化服务，构建大中小企业融通发展、促进产业整体能力提升的服务中心。（二）功能一是构建材料数据汇聚标准和融通平台。坚持统筹规划、渠道畅通、统一标准、分级管理、安全可靠，汇聚各类材料数据，建立材料数据标准规范体系和有偿交换机制，推动各类创新主体，按照“物理分散、逻辑统一”，开展材料全生命周期数据的发现、聚集和分级共享，打造辐射全国的材料数据库平台。二是加强共性和前沿技术研究。围绕材料研发、生产、认证、应用、服役全链条，研发材料数据采集、挖掘和应用等环节的共性技术和前沿技术，突破材料大数据应用的技术供给瓶颈，提升数据赋能科技创新能力。三是开展材料数据软件产品开发应用。聚焦国家战略、用户需求和发展趋势，支撑材料基因工程项目实施，开发应用材料新功能发现、成分优化、工艺改进等数据软件产品，提升研发效率，降低研发成本，加速前沿材料产业化应用，促进产业高质量发展。四是提供材料数据公益服务。在符合安全规范条件下，加强公益服务供给，面向社会免费提供知识共享、数据查询、供需对接、软件开源等数据产品和服务，助力大中小企业融通发展。五是加强材料基因领域创新人才队伍建设。注重产学研用协同人才培养模式，强化材料科学与工程、数据科学与大数据技术、人工智能等多学科融合，开展人才培养和引进，集聚培养一批高水平领军人才和青年骨干人才，为材料大数据应用提供多层次创新人才。六是推进材料数据和技术国际合作。广泛开展国际交流，积极跟踪国际发展前沿。因应国际形势发展，通过联合研发等多种形式，强化国际合作，促进材料大数据和技术水平提升。积极参与相关国际规则、标准制定，推进材料数据标准规范建设。三、建设任务（一）搭建新材料大数据中心架构体系1.建立中心主平台。统筹建门户、出标准、定规则。负责建设数据存储、灾备、交互服务器集群等硬件基础设施，以及数据管理发布、共享交互、应用服务、安全保障等系统；建立统一的数据标准规范体系、分类分级的数据安全保障体系；依场景构建无偿共享和有偿使用相结合的数据管理共享机制；收集整合公开材料数据资源，汇交公共财政支持的科技产业项目实施过程产生的数据，汇聚材料领域知识产权数据；推动数据资源节点的遴选与搭建，完善数据资源节点管理；组织开展材料数据共性和前沿技术研究，以及数据产品开发、场景建设和应用推广；牵头遴选一批算力中心，支撑新材料大数据中心稳定运行；提供基础数据查询等公益服务和知识产权服务，加强人才队伍建设，推动国际技术合作。2.布局数据资源节点。依托优势企业、科研院所、高校、新材料重点平台等各类创新载体，负责采数据、用数据、保质量。参照《工业战略性新兴产业分类目录（2023）》新材料产业分类，聚焦先进钢铁材料、先进有色金属材料、先进石化化工材料、先进无机非金属材料、高性能纤维及制品和复合材料、前沿材料等6个材料领域，以及1个材料综合应用领域，分科技、产业和计算三类，支持建设数据资源节点。数据资源节点主要开展重点行业、领域的材料设计、研制、应用和专用计算等数据采集积累、质量控制和可靠性评价，数据内容和指标体系构建；按照统一数据标准体系和管理共享机制，与中心主平台联结，开展数据流通、共享、交换；开展材料数据增值应用的典型场景探索和个性化数据产品开发。其中，每个领域遴选确定1-2个数据资源骨干节点，先行先试、率先联结，无偿提供具有公共属性的数据产品和服务，推动形成数据资源汇聚、共享、利用的“小核心”，充分发挥引领带动作用。（二）建立数据流通应用体系3.建设标准规范体系。建设材料数据采集、加工、存储、融通和应用等全链条技术标准体系；完善数据密级、数据脱敏、数据分类分级保护、重要数据识别、数据安全风险评估、数据溯源等数据安全管理技术标准规范，推进产品主数据标准建设，强化工业数据字典、数据标注等标准研制，建立多源异构材料数据标准接口协议；健全数据质量评估、价值评估、交易服务规范，共同制定国际标准。4.建立管理共享机制。坚持“数据不搬家、产权不变动”“可用不可见、可用不可拥”，探索基于区块链、隐私计算、数据标识、数据空间等技术的统一共享服务模式，构建差异化的数据产品使用和服务机制，具有公共属性的数据产品和服务按照国家公共数据资源开发利用的相关管理规范执行，非公共属性的高值数据产品和服务，可按照市场化原则有偿使用，吸引产业链上下游共享数据，丰富数据资源；构建产权保护、共享激励、流通管理和服务保障等管理机制；建立市场化数据融通机制，打通科技、产业等数据汇聚共享通道。5.建立数据安全保障体系。落实网络安全法、数据安全法及商用密码管理条例等相关规定，建立数据安全分类分级保护制度，加强重要数据和核心数据识别与目录备案管理，构建监测预警、风险报送、应急处置、风险评估等机制；加强数据安全防护、用户安全认证、加密传输、灾备管理等安全技术应用，提升数据全生命周期安全保障能力；建立健全数据安全风险监测预警技术手段，构建一站式材料数据资产管理与可视化监测体系，实现数据的全过程管理及各环节的安全监管；开展数据管理能力成熟度评估和数据安全等国家和行业标准贯标，切实提升数据管理能力，完善数据安全保障体系。（三）优化新材料大数据技术应用生态6.研发关键技术和软件。围绕材料研发、生产、认证、应用、服役全链条，研发安全可靠新材料设计仿真软件，开展材料数据实时自动采集、多中心化管理、智能检索与可视化、数据挖掘等大数据技术研发和安全可靠软件开发，面向行业或区域发展需求开发数据应用场景、数据产品和技术推广，创新突破和持续输出材料大数据关键技术和软件。7.实施应用示范。围绕航空航天、船舶与海洋工程装备、信息通信、生物和能源产业等重点应用领域，利用安全可靠大数据技术和软件，开发成分优化、工艺改进等数据产品，开展关键材料数字化研发、生产、应用中的典型场景打造，提高全要素生产率。推动材料大数据、人工智能、区块链技术等融合发展，开发新材料发现等数据产品，加速具备优势的增材制造材料、高熵合金、超导及智能、仿生材料等发展，加快前沿材料布局。8.创新人才队伍建设和公益服务。通过产学研协同人才培养模式，培养和引进材料科学与工程、数据科学与大数据技术、人工智能等多学科复合型人才，集聚一批高水平领军人才和青年骨干人才。在符合安全规范条件下，向社会免费提供数据查询、软件开源等数据产品。四、管理与运营（一）管理机制新材料大数据中心主平台要建立开放透明的运行管理机制，组织研究提出建设总体规划和阶段性实施计划，统筹协调推进；研究建立数据资源节点分级会员制度，根据各资源节点数据数量、质量等指标，确定对非公共属性数据产品和服务的会员级别权限，构建数据资源节点内部评价和退出机制，加强对建设运营效果的评估；通过市场、标准及技术等手段，逐步打通科技、产业等相关材料数据资源的融通和应用。（二）运营模式新材料大数据中心主平台坚持公益性服务为主，向社会免费提供具有公共属性的材料数据查询、软件开源等基础产品，共享统计分析数据等，可根据发展需要探索商业化运营模式，加强技术推广、产品开发、标准服务、战略咨询、认证培训、会展交流、专利布局等活动，开展数据融合开发、行业应用赋能和技术联合攻关等数据要素市场化服务。充分发挥新材料大数据创新联盟作用，鼓励和引导有关单位通过无偿捐赠、购买服务等方式支持运营。新材料大数据资源节点以商业化运营为主，重点发挥数据产品开发应用和推广功能，鼓励无偿提供具有公共属性的数据产品和服务。在建设和运营初期，聚焦重点领域开展材料数据汇聚和数据产品开发应用，优先向优势企业、科研院校、新材料大数据创新联盟成员单位提供数字化定制化服务；运营成熟期，围绕材料产业各领域开展数据汇聚和数据产品开发应用，提供新品种开发、成分优化、工艺改进等定制化数据产品，实现运营收益。五、保障措施（一）加强统筹协调工业和信息化部会同国家数据局建立协同工作机制，统筹推动建立新材料大数据中心总体架构，形成功能完备、优势互补的有机整体。定期组织开展第三方评估，对新材料大数据中心建设和运行实施绩效评价。地方工业和信息化主管部门和数据管理部门组织动员有关单位，积极参与新材料大数据中心建设运营。（二）加大政策支持力度利用现有政策资金渠道和重大科技基础设施资源，支持新材料大数据中心建设，积极引导条件成熟、意愿强烈的单位参与新材料大数据中心建设。支持新材料大数据中心架构各级主体，承担或参与有关任务。鼓励地方出台支持新材料大数据中心建设和运营的配套政策，加大对数据资源节点建设和运营的配套支持。（三）建立多元化资金和数据渠道构建以企业投入为主体、金融机构为支撑、社会资本为补充的资金投入模式。鼓励金融机构按照市场化、法治化原则加大金融支持力度。支持新材料大数据中心通过股权、债权等方式吸引社会资本。鼓励相关政府投资基金按市场化原则予以积极支持。支持新材料大数据中心符合条件的相关企业上市融资。承担中央财政资金支持项目的有关单位，需主动参与数据资源节点建设，将项目实施过程中产生的材料领域数据率先向新材料大数据中心汇聚。充分发挥有关部门、地方政府等数据持有单位作用，加强数据共享与交换。（四）加强人才激励、培养和引进鼓励新材料大数据中心结合实际，建立健全股权、期权等人才激励和奖励机制。加大材料领域相关人才政策向新材料大数据中心倾斜。依托工程硕博士培养改革试点专项等，强化材料大数据应用创新高端人才培养，培养扶持一批材料大数据技术研发、应用服务和运营管理的高层次人才和高素质综合性团队。支持建设国家卓越工程师实践基地，培养一批新材料领域卓越工程师。支持引进海外高层次人才，鼓励开展国际人才交流合作。（五）强化数据安全和知识产权保护运用新材料大数据中心各相关方依据数据安全法等法律法规落实数据安全保护责任，做好风险监测、事件处置和报告等工作，强化对新技术新应用的数据安全风险研究和评估。对新材料大数据中心的核心关键专利申请，根据有关规定实施优先审查，促进专利价值实现。加大专利侵权行政裁决力度，严厉打击针对材料大数据产品的知识产权违法行为。

目前获取海量数据变得越来越方便，但一家机构与另一家产生的资料有很多差别，把这些信息集中分析时就需要一个共同的标准。 　　标准化虽然艰难，但与会的业内人士普遍认为，当务之急是解决生物医学和信息科学兼通的复合型人才缺乏困境。 　　大数据时代正在深刻影响生物医学研究：海量数据需要在不同系统和机构间共享和分析，但因缺乏统一的标准而使研究者无从下手 信息技术和生物医学的结合更加紧密，两者兼通的复合型人才也明显缺乏。 　　面对如潮水般涌来的海量数据，如何更好地利用，成为了信息技术和生物医学领域共同面对的挑战。 　　大数据时代来临 　　2012年，美国政府发布了《大数据研究和发展倡议》，旨在利用大量复杂数据集合获取知识和提升洞见能力，投入金额高达2亿美元。 　　所谓大数据，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理成为帮助决策更积极目的的资讯。 　　2月18日至20日，由李嘉诚基金会出资举办的以“信息技术与未来医学”为主题的第二届“与大师同行”学术交流活动上，来自耶鲁大学、麻省理工学院与哈佛大学博劳德研究所、美国劳伦斯伯克利国家实验室、中国工程院等研究机构的国际知名学者，对大数据对生物医学的影响、大数据时代生物医学研究标准化困境和复合型人才缺乏难题进行了探讨。 　　中国工程院院士韦钰对《中国科学报》记者表示：“生物医学正进入大数据时代，很多研究都是大数据研究、大数据存储，从大数据里面挖掘新信息。” 　　她举例说，比如现在诊断某种疾病，医生可能需要调用患者的基因数据、从小到大的病历等大量数据。 　　深圳华大基因研究院院长汪建近日曾表示，大数据与大科学是未来生物经济发展的核心点。“要解决当前生命科学的问题，需要从时空状态对生老病死进行解读，这就需要大数据。这种大数据揭示的就是大科学，从而衍生出大产业。” 　　仅以深圳国家基因库为例，其中的样本量已达130万份，其中人类样本115万份，动植物、微生物等其他样本15万份。至2013年底，预计实现1000万份可溯源生物样本的存储，2015年底实现3000万份生物样本的存储。 　　而这仅仅是不断膨胀的大数据的冰山一角。 　　标准化困境 　　不同系统和科研机构之间难以实现标准化的数据共享和分析，这令很多科学家无所适从。 　　美国特拉华大学生物信息学和计算机生物学中心主任吴慧华对《中国科学报》记者表示，上述问题是生物医学与信息科学结合过程中遇到的关键难题。目前获取海量数据变得越来越方便，但一家机构与另一家产生的资料有很多差别，把这些信息集中分析时就需要一个共同的标准。 　　以对大数据需求最为迫切的医院为例。美国劳伦斯伯克利国家实验室基因组科学部主任鲁宾(Rubin)表示，理想状态下的目标是建立统一的电子病历系统，这些信息应该有统一的标准，但现实并非如此，各个医院存储的数据标准不同，而且不同系统存储的信息也不一样。 　　据吴慧华观察，目前在美国等国家，不同机构和资料库产生和存储的数据都是遵从不同的标准，标准化问题在业内尚未达成共识。 　　对于标准化之难，鲁宾对《中国科学报》记者解释道，数据量大并非关键，而是数据类型的多样性导致了难以统一标准。 　　他说，比如基因测序，虽然数据量很大，但属于同一类型，就比较容易在同一标准下进行分析，而生物医学方面的数据就困难得多，涉及血压、心跳等多种不同类型的临床和数字化信息，有些数据之间难以关联，这便造成了标准化的挑战。目前各个国家已经开始重视这个问题，信息科学和生物医学的学者需要更加紧密的合作。 　　在吴慧华看来，中国科学家应该积极加入国际标准的讨论、设计和制定中，更多参与国际上的生物医学信息共享。 　　复合型人才缺乏 　　标准化虽然艰难，但与会的业内人士普遍认为，当务之急是解决生物医学和信息科学兼通的复合型人才缺乏困境。因为两者结合过程中的标准化及一系列问题的化解，需要研究者对两个领域都有很深的造诣。 　　据与会专家介绍，目前鲜有高校主动设置生物医学和信息科学的交叉学科和院系，横跨这两个领域的复合型人才大多源自学者自发或在导师引导下的选修。 　　耶鲁大学医学院干细胞研究中心主任林海帆对自己的一位学生印象深刻。这位学生曾经主动提出关注生物信息方面的研究，当年很多老师以为他不务正业。最后他选择了兼修信息科学，现在已经是生物医学和信息科学兼备的稀缺人才。 　　“我发现有的学生虽然选择生物专业，但其实很有数学天分，我们研究所信息部的主任就是这样培养出来的。”林海帆对《中国科学报》记者表示。 　　吴慧华也是这种复合型人才的典型。她同时具备生物学和计算机科学教育背景，曾获台湾大学理科学士学位、美国普渡大学植物病理学硕士和博士学位，得克萨斯大学泰勒分校第二硕士学位(计算机学)。 　　为促进多学科研究和教育，她2009年在特拉华大学创立生物信息学与计算生物学中心(CBCB)，由来自5个学院的60多名教师组成，并创立或负责多个生物信息学教育项目。 　　麻省理工学院和哈佛大学博劳德研究所副主任、首席信息官梅西罗夫(Mesirov)向《中国科学报》记者介绍，美国政府正在推动计算机科学和生物学等交叉学科的教育，从国家级科学中心的层面促进高中阶段的学生就开始学习交叉学科的知识。 　　这也许对中国会有所借鉴。