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公开(公告)号：CN107325186A
公开(公告)日：2017-11-07
申请号：CN201710522448.3
申请日：2017-06-30
Applicant: 华中科技大学鄂州工业技术研究院 , 华中科技大学
CPC classification number: C12N9/80 , C07K2319/21 , C12N11/14 , C12Y305/01052
Abstract: 本发明公开了一种基于His标签的PNGase F固定方法，属于固定化酶领域，本发明将His标签的PNGase F与含有修饰IDA/Ni的磁性颗粒(MNP-IDA/Ni)进行固定，将MNP-IDA/N作为固定材料，不仅体积小、比表面积大，而且能够方便快捷地被磁分离，得到相对纯净的反应底物，且本发明对PNGase F的固定效率远远高于传统的物理方法，不易被普通缓冲液或反应液洗脱，而且不同于一般的非定向化学固定，不干扰酶活性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107449650A
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201710508392.6
申请日：2017-06-28
Applicant: 华中科技大学鄂州工业技术研究院 , 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于MALDI-MS及稳定同位素标记的N聚糖快速定量分析方法及应用，属于糖蛋白组学分析领域，本方法为：(1)在微波辅助下PNGase F使N聚糖以糖胺的形式释放，(2)d0/d5-苯甲酰氯分别与糖胺发生亲核反应，之后纯化，(3)将d0-苯甲酰氯和d5-苯甲酰氯衍生的聚糖以摩尔比1:1的比例进行混合，(4)对混合后的d0/d5-苯甲酰氯衍生的N聚糖进行甲胺化反应，(5)MALDI-MS检测，(6)数据分析；本发明实现对中性糖和酸性糖的同时定量分析、降低实验成本、提升实验效率、缩短反应时间、有比较广的线性定量范围、可用于血清聚糖分析，具有医学应用价值。
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公开(公告)号：CN107449650B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201710508392.6
申请日：2017-06-28
Applicant: 华中科技大学鄂州工业技术研究院 , 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于MALDI‑MS及稳定同位素标记的N聚糖快速定量分析方法及应用，属于糖蛋白组学分析领域，本方法为：(1)在微波辅助下PNGase F使N聚糖以糖胺的形式释放，(2)d0/d5‑苯甲酰氯分别与糖胺发生亲核反应，之后纯化，(3)将d0‑苯甲酰氯和d5‑苯甲酰氯衍生的聚糖以摩尔比1:1的比例进行混合，(4)对混合后的d0/d5‑苯甲酰氯衍生的N聚糖进行甲胺化反应，(5)MALDI‑MS检测，(6)数据分析；本发明实现对中性糖和酸性糖的同时定量分析、降低实验成本、提升实验效率、缩短反应时间、有比较广的线性定量范围、可用于血清聚糖分析，具有医学应用价值。
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公开(公告)号：CN114405495A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210143281.0
申请日：2022-02-16
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种可同时去除PVC热解过程中HCl气体和提升H2含量的介孔钙基催化剂及其制备方法和应用，属于催化剂制备和塑料废弃物处置处理技术领域。本发明首先采用溶胶‑凝胶法制备钙铝基底，然后以十二烷基～二十烷基三甲基溴化铵为模板剂，经煅烧制备出介孔钙基催化剂。本发明成功制备了介孔钙基催化剂，在PVC热解过程中，能够在去除合成气中HCl气体的同时提升合成气中的H2含量。并且，本发明制备的介孔钙基催化剂内部为介孔结构，具有较大的比表面积，结构稳固，循环回用性能优异。
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公开(公告)号：CN117787080A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311463287.7
申请日：2023-11-06
Applicant: 华中科技大学
Inventor： 张立茂 , 李永胜 , 王堃宇 , 王开强 , 孙庆 , 王志云 , 冯文强 , 王迦淇 , 黄锦庭 , 邬毛志 , 朱晓冬 , 王畅 , 崔立山 , 肖仲华 , 吴贤国 , 邢朋飞 , 吴剑波 , 郭靖 , 刘汉凯 , 任文豪
IPC: G06F30/27 , G06F30/10 , G06N3/0455 , G06N3/082 , G06N3/084 , G06F111/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于盾构施工技术领域，并具体公开了一种基于可信人工智能的盾构机油缸压力精准预测方法及系统。包括：采集获取连续掘进盾构机的各类动力学和油缸的实验数据及仿真数据；基于所述实验数据及仿真数据，对油缸驱动力估算中的物理规律进行分析和推导，其中，结合牛顿力学和拉格朗日乘子法构造液压油缸的压力约束边界，并将其转化为损失函数；将多头注意力深度神经网络作为油缸压力预测的基本框架，基于所述损失函数，构建连续掘进盾构机油缸压力预测模型，基于该油缸压力预测模型对油缸压力进行预测。本发明引入物理信息神经网络，结合先进的深度学习方法，实现连续掘进盾构机管片安装过程的应力精准预测，减少施工过程的危险工况。
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公开(公告)号：CN117057052A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310795239.1
申请日：2023-06-30
Applicant: 华中科技大学 , 中建三局集团有限公司
Inventor： 张立茂 , 李永胜 , 王堃宇 , 王开强 , 孙庆 , 王志云 , 冯文强 , 王迦淇 , 黄锦庭 , 邬毛志 , 朱晓冬 , 王畅 , 崔立山 , 肖仲华 , 吴贤国 , 邢朋飞 , 吴剑波 , 郭靖 , 刘汉凯 , 任文豪
IPC: G06F30/17 , E21D9/06 , E21D9/093 , E21F17/18 , E21F17/00 , G06F30/27 , G06F18/214 , G06F18/20 , G06F119/14 , G06F111/04
Abstract: 本发明属于盾构机优化技术领域，并具体公开了一种改善连续掘进盾构机掘进油缸应力集中的方法及系统。包括根据管片安装与刀盘掘进的同步施工场景，分析管片安装过程中的不同管片形式以及对应的油缸作业状态，构建油缸动力学模型；确定连续掘进油缸施工场景的关键参数，构建BO‑XGBoost的油缸状态诊断模型；以油缸状态诊断模型为决策变量，以确保液压缸压力重新分配的效果和效率为目标函数，以油缸压力优化前后应实现力守恒和力矩守恒为约束条件，构建在线多目标场景优化的油缸压力优化模型；构建在线多目标阿基米德优化算法，采用TOPSIS方法来筛选油缸压力优化模型的最优解。本发明可实现连续掘进盾构机管片安装过程的稳定、可靠。
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