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南京工業大學計算機科學與技術學院史本云教授團隊聯合香港浸會大學計算機科學系與中國疾病預防控制中心寄生蟲病預防控制所（國家熱帶病研究中心）共建的智能化疾病監控聯合實驗室，及時搜集疫情相關信息，追蹤相關數據，運用多源異構數據驅動的傳染病學模型和分析方法，針對武漢（新冠肺炎發源地）、北京、天津（京津冀地區）、深圳（粵港澳大灣區）、杭州和蘇州（長三角經濟區）6座典型城市，開展了新冠肺炎疫情的回顧性分析和趨勢預判，精準評估了不同復工場景下的疫情風險和經濟損失。該研究針對新冠肺炎疫情發展期、控制期和恢復期的不同階段，以及不同城市的傳播特點（本地傳播為主/輸入病例為主），綜合考慮了各個城市內不同年齡段的人口分布和不同人群（如學生、上班族和老人）的接觸強度、接觸時長等，設計了居家場所、學校場所、工作場所和公共場所4種主要接觸場景。通過結合城市間的人口流動數據，構建了數據驅動的傳染病動力學模型，對不同城市不同干預手段下的疫情走勢進行了評估。在此基礎上，研究人員結合不同城市的GDP增長預期和產業結構，基于對未來數日各城市疫情走勢的研判，對下一階段有序推動恢復正常生產提出了若干建議并進行了相應的經濟損失評估。據悉，該研究成果和建議已經通過國務院參事提交國家相關部門。

自成立以來，我們始終深耕教育信息化領域，專注于為高等院校提供全方位數字化教學解決方案，助力教育創新與質量提升。 公司被評為江蘇省民營科技企業、科技型中小企業和企業知識產權管理貫標備案單位，通過ISO9001質量管理體系認證，擁有多項自主研發的軟件著作權，構建了從課程設計、技術開發到后期服務的全鏈條質控體系。 作為教育科技服務的先行者，我們核心業務涵蓋：智慧課程體系開發與全流程建設、微專業建設與跨學科課程融合、虛擬仿真實驗室定制開發、會議服務、數字課程資源建設（含慕課、宣傳片、微課、說課、課堂實錄等等），歡迎隨時聯系：朱方洲18036351783

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2020年3月9日，南方科技大學劉磊，中國疾控中心病毒病所劉軍及中國醫學科學院蔣澄宇共同通訊在National Science Review 在線發表題為“Elevated levels of plasma cytokines in COVID-19 reflect viral load and lung injury ”的研究成果，該研究發現在COVID-19患者的血漿中測得的48種細胞因子中有38種顯著升高。   十七種細胞因子與SARS-Cov-2負荷相關。十五種細胞因子（M-CSF，IL-10，IFN-α2，IL-17，IL-4，IP-10，IL-7，IL-1ra，G-CSF，IL-12，IFN-γ，IL-1α ，IL-2，HGF和PDGF-BB）與肺損傷Murray評分密切相關，可通過計算特征曲線下的面積（AUC）來預測SARS-Cov-2感染的疾病嚴重程度。

四川大學抗擊新冠肺炎疫情應急科研攻關相關項目組聯合中國移動，發揮文、理、工、醫多學科交叉融合優勢，充分利用華西醫學科研資源，在“5G醫學轉化服務平臺”和“醫學+信息”基礎上，研發成功的基于5G云計算的新冠肺炎免疫檢測與智能分析系統是全球首個運用新冠肺炎生物芯片，融合物聯網、大數據、人工智能、云計算等信息技術的高科技產品，能在不同場景（機場/車站安檢、大型活動安檢、社區及個人自檢等）對目標人群開展免疫檢測，并通過人工智能技術進行分析，為新冠疫情的最終解決提供必要技術支撐。該系統實現了檢測點的分散式布局與檢測資源下沉，能避免集中檢測的交叉感染，檢測方便快捷，準確率高，數據自動上傳國家指定平臺。

7月4日，著名期刊《SignalTransductionandTargetedTherapy》（IF:38.104）在線發表我校基礎醫學與臨床藥學學院疫苗中心林昂、唐昕瑩團隊在新冠疫苗領域的最新研究成果“UnravellingtheenhancedvaccineimmunitybyheterologousKCONVAC/Ad5-nCoVCOVID-19vaccination”。

杭州冠力智能科技有限公司是建筑增材智能制造全方案提供商和建材智能智慧型試驗檢測設備研發生產的科技型企業，總部位于杭州，在山西設有機加工基地，山東設有建筑3D打印基地。擁有發明專利3項、實用新型專利17項、外觀專利9項、軟著8項，專著3部，主參編行業內標準31部。   組建了一支由具有多年土工工程行業背景、全球知名高校碩博畢業高級知識分子構成的研發團隊，涵蓋建筑結構、建筑材料、算法開發、軟件開發、機械設計、電控設計等多專業、多學科融合，主要研發人員包括清華大學、浙江大學、澳大利亞斯威本科技大學等知名高校的6名博士、6名碩士，其中6人具有高級職稱，6人具有中國建筑科學研究院、中國建筑技術中心等國內建筑領域知名央企高管從業背景。

南京郵電大學理學院曾紅麗副教授與合作者在新型冠狀病毒SARS-CoV-2基因序列分析方面取得重要進展，預測了該病毒在自然選擇過程中的適應性，指出并分析了該病毒在演化過程中存在的弱點，分析了相應綜合醫藥開發應注意的關鍵基因位點。該成果以南京郵電大學為第一完成單位，于2020年11月17日在線發表于國際權威期刊美國國家科學院院刊（PNAS）上。 COVID-19疫情是由β-冠狀病毒SARS-CoV-2引起的全球性公共衛生突發事件。各類數據庫搜集了大量的且不斷增加的高質量全基因組序列。本工作利用這些序列，研究其是否顯示出病毒演化過程中上位性對適應性的影響。在具有高重組率的種群演化中，本工作創新性地發展和應用了統計物理學中的反Potts模型，來檢測自然選擇過程中的上位性影響。該工作為利用大量基因組序列來獲取具有高重組率的病原體在演化過程中的弱點開辟了廣闊前景。 該研究工作最終將新型冠狀病毒的大約3萬個基因位點濃縮為存在顯著相互影響的8對基因位點（ORF3a和nsp2，nsp12和nsp6，ORF8和nsp4，以及基因nsp2，nsp13和nsp14），為尋找病毒病原體結合和重組過程中存在的弱點帶來了希望，對開發臨床治療的綜合靶向藥物、研究病毒進入宿主后的發病機制有著很強的生物醫學指導意義。 和其他許多疾病一樣，針對COVID-19的潛在藥物靶標的組合數量非常多。本研究工作不僅提供了哪些基因位點之間存在相互影響，并可以對其進行排名，從而進行更進一步詳細研究。結合隨機性檢驗，該研究工作最終預測了存在顯著上位性的8對基因位點中，有3對涉及到與新冠肺炎的重癥密切相關的病毒基因ORF3a。遺憾的是，目前關于針對ORF3a基因的臨床靶向藥物的報道還較為罕見，值得醫藥學研究人員在該方面加強研究。另外，本研究工作中預測的8對基因位點可作為實驗生物學的原假設，以供生物學研究人員在此基礎上設置相關微生物實驗，研究新冠病毒進入人體后引起發病的機理。 此項研究工作由南京郵電大學與意大利的里雅斯特大學、古巴哈瓦那大學、瑞典哥德堡大學及瑞典皇家理工大學合作完成。曾紅麗副教授的研究工作受到國家自然科學基金委（基金號11705097）、江蘇省科學技術廳（基金號BK20170895）以及江蘇省政府留學獎學金的大力支持。