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公开(公告)号：CN105525386B
公开(公告)日：2018-07-10
申请号：CN201610055034.X
申请日：2016-01-27
Applicant: 中国林业科学研究院木材工业研究所
Abstract: 本发明公开的一种甲壳素纳米纤丝，其特征为直径≤10nm，利用TEMPO氧化的方法制备而成，本发明还公开了具体的制备步骤。本发明制备过程简单，工艺控制容易，所用氧化剂属环保型绿色溶剂，安全无毒，实现绿色制备工艺，又降低了成本，而且所制备的甲壳素纳米纤丝无毒，长径比高，结构单元分布均一且具有一定的力学强度。
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公开(公告)号：CN105754993B
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201610230240.X
申请日：2016-04-14
Applicant: 中国林业科学研究院木材工业研究所
IPC: C12N15/10
Abstract: 本发明公开了一种用于干木材的DNA提取方法，通过低温研磨、加热、离心、沉淀吸附、溶解和PCR扩增等处理步骤，从干木材尤其是其心材组织中高效提取DNA。本发明不仅增加了从干木材尤其是其心材组织中提取的DNA数量，而且提高了所提取的DNA纯度，可直接应用于分子生物学研究，为木材物种的鉴定提供了新的方法。
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公开(公告)号：CN107164525A
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201710511802.2
申请日：2017-06-27
Applicant: 中国林业科学研究院木材工业研究所
CPC classification number: C12Q1/6895 , C12Q1/686 , C12Q2563/185
Abstract: 本发明公开了一种鉴别6种紫檀属木材的DNA组合条形码，所述DNA组合条形码是条形码序列matK、ndhF‑rpl32、rbcL或ITS2中的任意2种以上或全部组合形成的DNA组合条形码。本发明还公开了一种鉴别6种紫檀属木材的方法及其应用。本发明提供的DNA组合条形码及其方法可以实现6种紫檀属木材的准确鉴别，解决了传统木材识别方法无法鉴别紫檀属木材到“种”水平的难题，为海关、质量检验检疫等木材贸易执法部门和木材经营贸易人员提供一种高效可靠的鉴别方法，具有较高的实用价值。
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公开(公告)号：CN106929575A
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201710103176.3
申请日：2017-02-24
Applicant: 中国林业科学研究院木材工业研究所
CPC classification number: C12Q1/6895 , C12Q1/686 , C12Q2563/185
Abstract: 本发明公开了一种鉴别檀香紫檀和染料紫檀的微型DNA条形码，所述微型DNA条形码为DNA序列ndhF‑rpl32或该序列的一部分。本发明还公开了一种鉴别檀香紫檀和染料紫檀的分子方法及其应用。本发明提供的鉴别檀香紫檀和染料紫檀的微型DNA条形码及其方法可实现檀香紫檀和染料紫檀的准确鉴别，解决了依靠传统木材解剖手段无法鉴别二者的难题，为海关、质量检验检疫等木材贸易监管执法部门和木材经营贸易人员提供一种高效可靠的檀香紫檀和染料紫檀鉴别方法，具有很强的应用价值。
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公开(公告)号：CN105525386A
公开(公告)日：2016-04-27
申请号：CN201610055034.X
申请日：2016-01-27
Applicant: 中国林业科学研究院木材工业研究所
CPC classification number: D01F9/00 , C08B37/003
Abstract: 本发明公开的一种甲壳素纳米纤丝，其特征为直径≤10nm，利用TEMPO氧化的方法制备而成，本发明还公开了具体的制备步骤。本发明制备过程简单，工艺控制容易，所用氧化剂属环保型绿色溶剂，安全无毒，实现绿色制备工艺，又降低了成本，而且所制备的甲壳素纳米纤丝无毒，长径比高，结构单元分布均一且具有一定的力学强度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119851031A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510016132.1
申请日：2025-01-06
Applicant: 中国林业科学研究院木材工业研究所
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种古建筑木构件树种原位识别方法、装置、存储介质及设备，属于木材鉴定技术领域。包括：S1：建立现代木材标本分类特征参考数据集，现代木材标本分类特征参考数据集包括现代木材的横切面图像样本；S2：建立卷积神经网络分类模型，采用现代木材标本分类特征参考数据集对卷积神经网络分类模型进行训练；S3：获取待识别古建筑木构件的横切面图像并输入训练好的卷积神经网络分类模型，得到古建筑木构件所属的树种。本发明利用构建的现代木材标本图像数据库及算法模型实现了古建筑木构件树种原位快速识别，解决了古建筑木构件样本量少难以满足卷积神经网络构建的数据要求等难题，实现了古建筑木构件树种现场原位、快速和准确识别。
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公开(公告)号：CN119763111A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411875784.2
申请日：2024-12-19
Applicant: 中国林业科学研究院木材工业研究所
IPC: G06V20/69 , G06V10/40 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于构造特征数字化的木材树种鉴定方法和装置，属于木材鉴定技术领域。本发明首先构建木材显微构造特征图像数据集并对木材构造特征提取模型进行训练；然后构建木材构造特征数字化矩阵数据集并对木材树种鉴定模型进行训练；最后将待鉴定的木材组织切片图像输入训练后的木材构造特征提取模型，提取待鉴定的木材组织切片图像的数字化矩阵；将待鉴定的木材组织切片图像的数字化矩阵输入训练后的木材树种鉴定模型，得到待鉴定的木材组织切片图像所属的树种。本发明将图像中的木材构造特征转化为数字化矩阵，准确记录木材构造特征的定量化数据，从而实现木材树种的准确识别。
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公开(公告)号：CN114540532A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210209164.X
申请日：2022-03-04
Applicant: 中国林业科学研究院木材工业研究所
IPC: C12Q1/6895 , C12Q1/6858 , C12Q1/6869 , C12Q1/6806 , C12N15/11
Abstract: 本发明公开了一种DNA条形码及鉴别楠属和润楠属中多种木材的方法，包括基于质体基因组序列rps16‑psbI、psbE‑petG、rps8‑rpl16、rpl23‑ycf2、ndhF‑ccsA和ycf1中的任意2种以上或全部组合形成的DNA条形码；以及如下步骤：S100、将木材样品在低温环境中研磨，以制得木粉样品；S200、提取木粉样品中的DNA样品；S300、以DNA样品为模板，使用PCR扩增质体基因组序列中的ycf1、rps16‑psbI和rps8‑rpl16条形码序列，以得到扩增产物；S400、对扩增产物进行测序，得到ycf1、rps16‑psbI和rps8‑rpl16序列，组合，以制得ycf1+rps16‑psbI+rps8‑rpl16组合条形码；S500、采用ycf1+rps16‑psbI+rps8‑rpl16组合条形码，并基于TaxonDNA法和系统发育进化树法来鉴别楠属和润楠属中的多种木材。发明的DNA条形码，具有更丰富的序列信息位点，进而提高物种鉴别能力；且此方法识别准确度高，取样量少，适用于高值木制品微损鉴定。
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公开(公告)号：CN114395554A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202210149079.9
申请日：2022-02-18
Applicant: 中国林业科学研究院木材工业研究所
IPC: C12N15/10 , C12Q1/6806 , C12Q1/6869
Abstract: 本发明公开了一种木质文物的古DNA捕获方法，依次包括：取样，去除样本内部及外表面存在的外源DNA污染，通过真空冷冻干燥脱水、样本研磨、漂洗、细胞裂解、DNA基因组富集、杂交捕获来有效获取木质文物古DNA。本发明聚焦木质文物木材细胞的古DNA精准捕获，不仅突破了常规木材DNA提取方法难以实现木质文物DNA有效获取的难题，而且为具有外源污染严重、DNA含量低、高度降解及广泛损伤等典型特征的古DNA分析与利用提供了可能。可用于干态及饱水木质文物树种鉴定、保护与修复领域，实用性强。
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公开(公告)号：CN112730011A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202110096671.2
申请日：2021-01-25
Applicant: 中国林业科学研究院木材工业研究所
IPC: G01N1/34 , G01N21/3563 , G01N21/359 , G01N21/95
Abstract: 本发明涉及饱水木质文物保存状态的测定方法技术领域，提供了一种饱水木质文物保存状态的快速无损检测方法，包括：清洗步骤，对饱水木质文物表面进行清洗；测试步骤，使用光谱仪对饱水木质文物进行测试；获取数据步骤，获取光谱仪测试后的光谱数据，并对光谱数据进行处理；建立校正模型步骤，用于建立饱水木质文物保存状态的校正模型；测定保存状态步骤，用于通过前述步骤测试饱水木质文物的光谱数据及聚类行为，测定其保存状态。采用本技术方案，通过测试步骤和获取数据步骤后，采用建立校正模型步骤和测定保存状态步骤，可实现饱水木质文物的保存状态的精准测定，并且具有不存在有损取样破坏、测试速度快的优点。
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