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陈洪章,邱卫华,王岚
《中国工程科学》 2014年 第16卷 第3期 页码 27-36
在充分认知生物质原料在化学成分、结构组成、酶解及发酵性能上的不均一性的基础上，提出“组分选择性拆分-功能经济性利用”的生物质炼制新途径，即最大限度保持生物质大分子原有结构、尽可能激活适于酶解组分的生物活性，同时实现中间产物最大价值化。基于生物质原料特性、转化过程和产品要求的关联，笔者创新性地构建了多条生物质炼制产业链，验证了生物质“组分选择性拆分-功能经济性利用”的生物质炼制工业技术体系的可行性、合理性和可靠性“组分选择性拆分-功能经济性利用”是突围生物质炼制生物燃料、生物材料和生物化学品的经济技术问题的必由之路。
关键词： 生物炼制 原料不均一性 组分选择性拆分-功能经济性利用 工业技术体系
质谱流式技术在脑免疫研究中的应用 Review
王艳, Baohui Xu, 薛丽香
《工程（英文）》 2022年 第16卷 第9期 页码 187-197 doi: 10.1016/j.eng.2021.06.022
大脑是人体中最具异质性和复杂性的组织。前期研究表明，无论在健康或疾病状态下，免疫细胞都是大脑重要的功能组成。质谱流式技术（CyTOF）是一种高维的单细胞检测技术，允许用少量样本测量多达100 种细胞标记物。该技术在单细胞水平上，能够识别、检测和表征健康或疾病状态下大脑中的不同免疫细胞。本文总结了CyTOF与传统流式细胞术方法相比的三个主要优势，并汇总了CyTOF在脑免疫研究中的最新进展。
温维亮,郭新宇 ,张颖,顾生浩,赵春江
《中国工程科学》 2023年 第25卷 第4期 页码 227-238 doi: 10.15302/J-SSCAE-2023.04.015
随着高通量检测技术的快速发展，作物生物学数据朝着多组学、多维度的层面快速积累。多组学信息的系统整合将进一步加速作物遗传研究、改良作物的优异农艺性状。2020年，华中农业大学成功整合了来自同一玉米群体的基因组、转录组、表型组、代谢组、表观基因组、遗传变异、遗传定位结果等多组学数据，构建了玉米定制化多组学数据库（ZEAMAP）[24]，主要分为表型精准鉴定、多组学分析两类。多组学分析
随着高通量测序技术的发展与完善，单组学研究日趋成熟，而整合多组学数据研究植物生长发育的工作方兴未艾。数字育种
多组学的智能设计育种是新一代育种核心技术。
房玉东
《中国工程科学》 2014年 第16卷 第8期 页码 99-105
范洪刚,顾菁,王亚琢,袁浩然,何明阳,孙富安
《中国工程科学》 2018年 第20卷 第3期 页码 102-108 doi: 10.15302/J-SSCAE-2018.03.015
为了探索生物质主要组分在与塑料共热解过程中的协同效应和小分子气体产物的变化规律，笔者采用热重-质谱联用（TG-MS）技术研究纤维素、木聚糖共热解样品的混合比例为1∶1（w/w），TG实验得到了各单组分以及混合组分的失重区间，通过对单组分TG数据的拟合得到理论值与实验值，比较得到混合组分在共热解过程中存在协同效应，可促进样品的分解。MS实验数据表明，在共热解过程中聚乙烯的存在促进了生物质组分的分解，从而使小分子气体产物的产量增加。
孙广喜,黄亚新
《中国工程科学》 2010年 第12卷 第11期 页码 53-59
对世界各国海上风电场的安装方法进行了归纳分类，分析风机海上分体安装法的工艺流程、装配基地设置的必要性和设置原则，归纳出8种典型的陆上组装方案及主要风机组件的装配工艺；提出一种海上风机潜水船坐底安装法：在潜水船上配置起重机构成风机潜水安装船，作业时潜水安装船潜入海底并坐落于海床，进行风机部件的吊装，该安装法适用于近海风电场建设；最后介绍了潜水船安装法在江苏响水近海风电场试验机组项目中的应用。
促进肝癌致癌活性和细胞代谢的新型介质——miR-516a-3p
芮韬, 张学优, 冯时, 黄海涛, 詹少伟, 谢海洋, 周琳, 郑树森, 凌琪
《工程（英文）》 2022年 第16卷 第9期 页码 162-175 doi: 10.1016/j.eng.2021.07.020
多组学导向的链霉菌1647产生的奥米克欣的发现——一组抗甲型流感病毒和冠状病毒HCoV-229E的活性类四肽化合物 Article
孙红敏, 李星星, 陈明华, 钟鸣, 李怡华, 王琨, 杜郁, 甄心, 高荣梅, 巫晔翔, 侍媛媛, 余利岩, 车永胜, 李玉环, 蒋建东, 洪斌, 司书毅
《工程（英文）》 2022年 第16卷 第9期 页码 176-186 doi: 10.1016/j.eng.2021.05.010
Xueying Lu, Kirk E. Jordan, Mary F. Wheeler, Edward O. Pyzer-Knapp, Matthew Benatan
《工程（英文）》 2022年 第18卷 第11期 页码 96-104 doi: 10.1016/j.eng.2022.06.011
We present a framework that couples a high-fidelity compositional reservoir simulator with Bayesian optimization (BO) for injection well scheduling optimization in geological carbon sequestration. This work represents one of the first at tempts to apply BO and high-fidelity physics models to geological carbon storage. The implicit parallel accurate reservoir simulator (IPARS) is utilized to accurately capture the underlying physical processes during CO2 sequestration. IPARS provides a framework for several flow and mechanics models and thus supports both stand-alone and coupled simulations. In this work, we use the compositional flow module to simulate the geological carbon storage process. The compositional flow model, which includes a hysteretic three-phase relative permeability model, accounts for three major CO2 trapping mechanisms: structural trapping, residual gas trapping, and solubility trapping. Furthermore, IPARS is coupled to the International Business Machines (IBM) Corporation Bayesian Optimization Accelerator (BOA) for parallel optimizations of CO2 injection strategies during field-scale CO2 sequestration. BO builds a probabilistic surrogate for the objective function using a Bayesian machine learning algorithm—the Gaussian process regression, and then uses an acquisition function that leverages the uncertainty in the surrogate to decide where to sample. The IBM BOA addresses the three weaknesses of standard BO that limits its scalability in that IBM BOA supports parallel (batch) executions, scales better for high-dimensional problems, and is more robust to initializations. We demonstrate these merits by applying the algorithm in the optimization of the CO2 injection schedule in the Cranfield site in Mississippi, USA, using field data. The optimized injection schedule achieves 16% more gas storage volume and 56% less water/surfactant usage compared with the baseline. The performance of BO is compared with that of a genetic algorithm (GA) and a covariance matrix adaptation (CMA)-evolution strategy (ES). The results demonstrate the superior performance of BO, in that it achieves a competitive objective function value with over 60% fewer forward model evaluations.
徐健, 马波, 苏晓泉, 黄适, 徐欣, 周学东, 黄巍, Rob Knight
《工程（英文）》 2017年 第3卷 第1期 页码 66-70 doi: 10.1016/J.ENG.2017.01.020
标题 作者 时间 类型 操作
多组学导向的链霉菌1647产生的奥米克欣的发现——一组抗甲型流感病毒和冠状病毒HCoV-229E的活性类四肽化合物
孙红敏, 李星星, 陈明华, 钟鸣, 李怡华, 王琨, 杜郁, 甄心, 高荣梅, 巫晔翔, 侍媛媛, 余利岩, 车永胜, 李玉环, 蒋建东, 洪斌, 司书毅
期刊论文
基于样地调查的地质碳储量的贝叶斯优化
Xueying Lu, Kirk E. Jordan, Mary F. Wheeler, Edward O. Pyzer-Knapp, Matthew Benatan
期刊论文
京公网安备 11010502051620号
