|
搜索
搜 索
高等教育領域數字化綜合服務平臺
姜平
教授、碩士生導師，南通大學電氣工程學院副院長。中國儀器儀表學會嵌入式儀表與系統技術分會理事。長期從事檢測技術與智能控制、生產過程自動控制等方面的研究與技術開發工作。
姜平
2021-04-28
差示掃描量熱儀
差示掃描量熱儀是一種測量參比端與樣品端的熱流差與溫度參數關系的熱分析儀器，主要應用于測量物質加熱或冷卻過程中的各種特征參數：玻璃化轉變溫度Tg、氧化誘導期OIT、熔融溫度、結晶溫度、比熱容及熱焓等。
上海和晟儀器科技有限公司
2025-05-06
植物表型成像分析系統（植物自動傳送版）
產品詳細介紹
PlantScreen植物表型成像分析系統（植物自動傳送版）
PlantScreen植物表型成像系統由捷克PSI公司研制生產，整合了LED植物智能培養、自動化控制系統、葉綠素熒光成像測量分析、植物熱成像分析、植物近紅外成像分析、植物高光譜分析、自動條碼識別管理、RGB真彩3D成像、自動稱重與澆灌系統等多項先進技術，以最優化的方式實現大量植物樣品——從擬南芥、玉米到各種其它植物的全方位生理生態與形態結構成像分析，用于高通量植物表型成像分析測量、植物脅迫響應成像分析測量、植物生長分析測量、生態毒理學研究、性狀識別及植物生理生態分析研究等。作為全球第一家研制生產植物葉綠素熒光成像系統的廠家，PSI公司在植物表型成像分析領域處于全球的技術前列，大面積葉綠素熒光成像分析功能使PlantScreen成為植物表型分析與功能成像分析的最為先進的儀器設備，使植物生長、脅迫響應等測量參數達100多個。
左圖為整套PlantScreen系統，中圖為成像室，右圖為成像室中的玉米
PlantScreen系統包括如下成像分析功能：
1. 葉綠素熒光成像分析：單幅成像面積35x35cm，成像測量參數包括Fo, Fm, Fv, Fo’, Fm’, Fv’, Ft, Fv/Fm, Fv’/Fm’, Phi_PSII, NPQ, qN, qP, Rfd等幾十個葉綠素熒光參數
2. RGB成像分析：成像測量參數包括：
1) 葉面積（Leaf Area: Useful for monitoring growth rate）
2) 植物緊實度／緊密度（Solidity/Compactness. Ratio between the area covered by the plant’s convex hull and the area covered by the actual plant）
3) 葉片周長（Leaf Perimeter: Particularly useful for the basic leaf shape and width evaluation (combined with leaf area)）
4) 偏心率（Eccentricity: Plant shape estimation, scalar number, eccentricity of the ellipse with same second moments as the plant (0...circle, 1...line segment)）
5) 葉圓度（Roundness: Based on evaluating the ratio between leaf area and perimeter. Gives information about leaf roundness）
6) 葉寬指數（Medium Leaf Width Index: Leaf area proportional to the plant skeleton (i.e. reduction of the leaf to line segment)）
7) 葉片細長度SOL (Slenderness of Leaves)
8) 植物圓直徑（Circle Diameter. Diameter of a circle with the same area as the plant）
9) 凸包面積（Convex Hull Area. Useful for compactness evaluation）
10) 植物質心（Centroid. Center of the plant mass position (particularly useful for the eccentricity evaluation)）
11) 節間距（Internodal Distances）
12) 生長高度（Growth Height）
13) 植物三維最大高度和寬度（Maximum Height and Width of Plant in 3 Dimensions）
14) 相對生長速率（Relative growth rate）
15) 葉傾角（Leaf Angle）
16) 節葉片數量（Leaf Number at Nodes）
17) 其它參數如用于植物適合度估算的顏色定量分級、綠度指數（Other parameters such as color segmentation for plant fitness evaluation, greening index and others）
3. 高光譜成像分析（選配），可成像并分析如下參數：
1) 歸一化指數（Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)）
2) 簡單比值指數（Simple Ratio Index, Equation: SR = RNIR / RRED）
3) 改進的葉綠素吸收反射指數（Modified Chlorophyll Absorption in Reflectance Index (MCARI1), ?Equation: MCARI1 = 1.2 * [2.5 * (R790- R670) - 1.3 * (R790- R550)]）
4) 最優化土壤調整植被指數（Optimized Soil-Adjusted Vegetation Index (OSAVI)?, Equation: OSAVI = (1 + 0.16) * (R790- R670) / (R790- R670 + 0.16)）
5) 綠度指數（Greenness Index (G), Equation: G = R554 / R677）
6) 改進的葉綠素吸收反射指數（Modified Chlorophyll Absorption in Reflectance Index (MCARI), ?Equation: MCARI = [(R700- R670) - 0.2 * (R700- R550)] * (R700/ R670)）
7) 轉換類胡羅卜素指數（Transformed CAR Index (TCARI)?, Equation: TSARI = 3 * [(R700- R670) - 0.2 * (R700- R550) * (R700/ R670)]）
8) 三角植被指數（Triangular Vegetation Index (TVI)?, ?Equation: TVI = 0.5 * [120 * (R750- R550) - 200 * (R670- R550)]）
9) ZMI指數（Zarco-Tejada & Miller Index (ZMI), Equation: ZMI = R750 / R710）
10) 簡單比值色素指數（Simple Ratio Pigment Index (SRPI), Equation: SRPI = R430 / R680）
11) 歸一化脫鎂作用指數（Normalized Phaeophytinization Index (NPQI), Equation: NPQI = (R415- R435) / (R415+ R435)）
12) 光化學植被反射指數（Photochemical Reflectance Index (PRI), Equation: PRI = (R531- R570) / (R531+ R570)）
13) 歸一化葉綠素指數（Normalized Pigment Chlorophyll Index (NPCI), NPCI = (R680- R430) / (R680+ R430)）
14) Carter指數（Carter Indices?, Equation: Ctr1 = R695 / R420; Ctr2 = R695 / R760）
15) Lichtenthaler指數（Lichtenthaler Indices?, Equation: Lic1 = (R790 - R680) / (R790 + R680); Lic2 = R440 / R690）
16) SIPI指數（Structure Intensive Pigment Index (SIPI), Equation: SIPI = (R790- R450) / (R790+ R650)）
17) Gitelson－Merzlyak指數（Gitelson and Merzlyak Indices?, ?Equation: GM1 = R750/ R550; GM2 = R750/ R700）
4. 熱成像分析（選配）：用于成像分析植物在光輻射情況下的二維發熱分布，良好的散熱可以使植物耐受較長時間的高光輻射或低水條件（干旱）
5. 近紅外成像分析（選配）：用于觀測分析植物的水分狀態及其在不同組織間的分布變異，處于良好澆灌狀態的植物表現出對近紅外光譜的高吸收性，而處于干旱狀態的植物則表現出對近紅外光譜的高反射性，通過分析軟件可以監測分析從干旱脅迫到再澆灌過程中的整個過程動態及植物對干旱脅迫的響應和水分利用效率，并形成假彩圖像，可以與植物的形態指數及葉綠素熒光指數進行相關分析研究。
系統配置與工作原理：
整套系統由自動化植物傳送系統、光適應室、RGB成像、FluorCam葉綠素熒光成像、高光譜成像、植物熱成像、植物近紅外成像、自動澆灌施肥與稱重系統、植物標識系統等組成，光適應室內的植物可由傳送帶傳送到成像室進行成像分析等。
技術指標：
1. 自動裝載與卸載植物樣品，通過條形碼或RFID標簽識別跟蹤樣品
2. 光適應室：用于光照適應或植物培養，LED光源光照強度達1000μmol/m2.s，無熱效應，強度0－100%可調，可通過實驗程序預設光照周期變化，可選配通用型或專用型如水稻生長觀測室等，還可選配三維掃瞄成像分析功能（包括XYZ三維掃瞄成像系統和軟件）
3. 標配托盤架30x30cm，用于安放盆栽植物或可以盛放多個小花盆的托盤
4. 自動傳送系統由光適應室到成像室形成一個環形傳送通道，傳送帶采用具變速器的三相異步馬達，200-1000W，傳送帶寬320mm，負載力130kg，速度9m/min
5. 移動控制系統中央處理單元：CJ2M-CPU33；數字I/O：最大2560點；PLC通訊：通過以太網100Mb/s高端PC；OMRON MECHATROLINK-II 最大16軸精確定位
6. 植物成像測量室：150cm(長)x150cm(寬)x220cm(高)，與環境光隔離（light-isolated），快速自動開啟關閉門，開啟關閉周期小于3秒，傳送帶入口具光幕傳感系統、條碼識別器和RFID讀取器
7. RFID讀取器辨識距離：2-20cm；通訊：RS485；條碼識別器可讀取1維、2維和QR碼，具LED光源便于弱光下辨識，RS485通訊
8. F3EM2光幕系統，精確測量植物高度和寬度以便進入成像測量室后攝像頭自動精確定位，測量范圍150cm，分辨率5mm
9. 葉綠素熒光成像：包括光隔離成像室、自動開啟與關閉門、傳送帶、PLC控制自動上下移動聚焦系統、4個LED光源板、8位綠波輪等，單幅成像面積35x35cm，測量光橙色620nm，橙色和白色雙波長光化學光，飽和光閃為白色或藍色
10. 自動灌溉與稱重，可同時對5個植物種植盆進行澆灌和稱重，精確度±1g；稱重后精確澆灌，可通過實驗程序（protocol）預設澆灌過程（regime）或干旱脅迫狀態，還可選配營養供給系統隨澆灌定量供給植物營養（如氮肥等）；稱重前自動零校準，還可通過已知重量（如砝碼）物品自動進行再校準；防護級別：IP66
11. 稱重系統由4個稱重單元組成，安全承載限：150% Ln；溫度補償：-10－40°C，標配測量范圍7kg，可選配10kg、15kg或20kg
12. RGB成像：頂部和側面三維成像（3個攝像頭），每個攝像頭各自擁有獨立的控制面盤以設置曝光時間、增益、白平衡等，通過控制面盤的快照鍵可即時拍照并顯示分辨率等信息，還可通過自動模式自動成像并存儲至數據庫，每次掃瞄成像時間小于10秒
13. RGB成像系統包括成像室（光隔離）、傳送帶及位置傳感器、3個攝像頭、光源及成像分析軟件，標配成像范圍150cm(長)x150cm(寬)x150cm(高)，LED冷白光源（不對植物產生熱效應）
14. 標配USB以太網攝像頭，有效像素4008x2672，像素大小9.0μm，比特分辨率12比特，光量子效率：藍光峰值465nm，綠色峰值540nm，紅色峰值610nm；28mm光學鏡頭，口徑43.2mm，光圈范圍2.8－F16
15. NIR近紅外成像單元：可成像采集1450－1600nm水吸收波段，以反映植物水分狀況，在供水充沛情況下表現出高NIR吸收值，干旱脅迫情況下則表現出高NIR反射，NIR假彩色成像可以通過軟件反映和分析植物水分狀況
16. 高光譜成像單元包括光隔離成像測量室、自動開啟關閉門、傳送帶、PLC控制自動移動聚焦鏡頭包括SWIR和VNIR鏡頭、光源、成像分析系統等，VNIR鏡頭波段380nm－1000nm，光圈F/0.2，縫隙寬度25μm，縫隙長度18mm，幀速12－236 fps；SWIR鏡頭波段900－2500nm，光圈F/0.2，縫隙寬度25μm，縫隙長度18mm，幀速60或100 fps，視野150x100cm
17. 用戶可通過實驗程序選擇SWIR成像、VNIR成像或兩個鏡頭全波段成像，每個鏡頭成像時間分別為15秒
18. 熱成像單元：分辨率640x480像素，溫度范圍20－120°C，靈敏度NETD<0.05°C@30°C/50mK，成像面積可達150x150cm
19. 可選配人工氣候室，植物生長面積9.5m2，生長高度2.0m，溫度穩定性±1°C，430nm－730nm白色和IR LED 光源，1000μmol/m2/s（距離植物100cm高度的光強）,可預設自動光照周期動態，
20. 系統控制與數據采集分析系統：
? 用戶友好的圖形界面
? 用戶定義、可編輯自動測量程序（protocols）
? MySQL數據庫管理系統，可以處理擁有上千萬條記錄的大型數據庫，支持多種存儲引擎，相關數據自動存儲于數據庫中的不同表中
? 植物編碼注冊功能：包括植物識別碼、所在托盤的識別碼等存儲在數據庫中，測量時自動提取自動讀取條形碼或RFID標簽
? 觸摸屏操作界面，在線顯示植物托盤數量、光線強度、分析測量狀態及結果等，輕松通過軟件完全控制所有的機械部件和成像工作站
? 可用默認程序進行所有測量，也可通過開發工具創建自定義的工作過程，或者手動操作LED光源開啟或關閉、RGB掃面成像、葉綠素熒光成像、稱重及澆灌等
? 實驗程序（Protocols）具備起始鍵、終止鍵、暫停鍵
? 可根據實驗需求自動控制植物樣品的移動和單一成像站的激活
? 可提供3個相機視角的RGB數字生長分析，包含閾值分析和顏色分析
? 對于葉綠素熒光成像圖片，軟件可批量進行淬滅參數分析，包含了在背景去除圖像上用戶感興趣區域和像素值的平均。分析數據以原始圖像和分析數據的形式存儲在數據庫中。
? 對FIR熱成像圖，16位圖可直接導出到MATLAB或通過軟件生成溫度分布的假彩圖像。
部分用戶：
1. 國際水稻研究所（菲律賓）The International Rice Research Institute, Los Banos Philippines
2. 澳大利亞聯邦科學與工業研究組織植物表型組學中心The CSIRO Plant Phenomics Center, Canberra, Australia
3. 澳大利亞國立大學The Australian National University, Canberra. Australia
4. 孟山都公司（美國）Monsanto Corporation, St. Louis, USA.
5. 杜邦先鋒國際良種公司Pioneer-Dupont, Des Moines, Iowa
6. 巴斯夫公司Metanomics（柏林）Metanomics (BASF), Berlin, GDR
7. 巴斯夫公司CropDesign（比利時）CropDesign (BASF), Nevele, Belgium
8. 美國合成基因公司Synthetic Genomics, La Jolla, USA
9. Palacky 大學Palacky University Olomouc, Czech Republic
10. Masaryk 大學Masaryk University Brno, Czech Republic
產地：歐洲
北京易科泰生態技術有限公司
2021-08-23
萬深PhenoGA植物表型分析測量儀
產品詳細介紹一、概述：基因型、表型和環境是遺傳學研究的鐵三角。表型（性狀）是基因型和環境共同作用結果，而基因型與表型之間有著多重關系。研究者用測序和基因組重測序來評估等位基因差異定位數量性狀等已變得很普遍，但其需大量性狀數據來佐證。然而這類分析測量的結果受人員、工具和環境等的干擾很大，還會損傷到植物。故迫切需要高效、準確的萬深PhenoGA植物表型分析測量儀來做可視化的精確數據分析和表型測試，如測試對壓力和環境因素的表型反應、生態毒理學測試或萌發測定、遺傳育種研究、突變株篩選、植物形態建模、生長研究等。二、主要性能指標：1、萬深PhenoGA植物表型分析測量儀是頂視+側視版本，由頂視+側視的超大變焦鏡頭自動對焦1500萬像素以上的佳能EOS單反相機直聯電腦獲取植物頂視和側視的RGB彩色圖，并做自動分析；由頂部的主動紅外雙目3D相機（點云密度512*424像素）來獲取植物冠層的3D景深偽彩色圖和可轉換視角的3D重建偽彩色圖。2、可獲得植物在不同生長階段的表型數據主要有：植株高（測量誤差≤±1.5mm）、投影葉面積及其差異值、投影葉片長和卷曲度、葉片數量（自動計數+鼠標個別修正）、葉冠層的3D構型數據（葉冠直徑、葉冠層面積、葉冠層占空比、葉片分布和密度、葉冠層對稱性等，冠層尺寸的測量誤差≤±2mm）、植物株形、精準的莖葉夾角（真實夾角重復測量誤差≤±1.0°）、節間長度及其空間體積估算值、植株高和葉冠層隨時間改變的相對生長速率、葉色平均值（具有葉片顏色自動矯正特性，可按英國皇家園林協會RHS比色卡2015版來自動比色）及其對表征的貢獻評估等。具有分析特性表述如下：1）常規分析：投影葉面積及其動態變化，外周長，外接圓直徑及面積，擬合橢圓主副軸及偏角，凸包內徑、面積及周長，植株高、寬，最小外接矩形長、寬，植株緊實度。2）顏色分析：RGB、LAB顏色值，具有葉片顏色自動矯正特性，可按英國皇家園林協會RHS比色卡2015版來自動比色。3）骨架分析：骨架長度，端點數（葉片數），分叉數（分枝數、分節數），莖葉夾角等。4）玉米株形分析：葉片數，葉片長、寬，葉片彎曲度，葉片投影面積，莖稈分節數，分節長、粗，葉片顏色等。5）生長分析：植株絕對生長、相對生長曲線，相對生長趨勢。6）根系分析：根長，根粗，根尖數等（根粗>1mm）。7）考種分析：種粒數，種粒面積，種粒長、寬（種粒直徑>5mm，不粘連）。8）其它：不同生長時期自動批量化處理分析，多植株網格分析，直線、角度等幾何測量，各測量結果可編輯修正。3、可接入條碼槍來自動刷入樣品編號，具有按條碼標識跟蹤分析的特性。圖像分析方式和耗時：自動分析（約1個樣品 /分鐘）+鼠標指示測量或修正。標配成像分析的植株高可達100cm（莖稈基部距頂部3D相機約135cm，植株距側面拍攝儀約100cm）、葉冠幅可達100cm*80cm（拍攝箱外尺寸160cm高*120cm長*80cm寬）。各項分析數據和標記圖片可導出。三、標配供貨清單：1、超大變焦鏡頭自動對焦1500萬像素以上的佳能EOS單反相機 2套2、主動紅外雙目3D相機及適配器 1套3、單反相機拍攝支架 1套4、含光源的拍攝箱（標配尺寸160cm高*120cm長*80cm寬） 1套5、萬深PhenoGA植物表型分析測量儀軟件及軟件鎖 1套6、葉色色彩矯正板和尺寸自動標定板1付7、手持式條形碼閱讀器 1付8、超薄背光燈板 1付注：可定制到250cm高*120cm長*120cm寬的拍攝箱或定制便攜式的野外田間頂視版的分析檢測儀。若加配萬深SC-G自動考種儀、RootGA根系動態生長監測分析儀等，還可分析種子形態、果實外觀品質、花形和花色、植株根系的脅迫響應等。推薦選配電腦：酷睿i5 CPU / 8G內存/ 256G硬盤 / 23”彩顯/無線網卡，2個USB3.0和3個USB2.0口，Windows 完整專業版或旗艦版
杭州萬深檢測科技有限公司
2021-08-23
葉先平
2018-2019參加了多個國家級、省級的各類創新創業大賽評審和創業指導工作，在創業指導中挖掘符合我們投資的項目。
云上高博會
2022-03-24
口瘡平顆粒
【項目來源】江蘇省科技支撐計劃項目。 【類 別】中藥6（2）類新藥。 【劑 型】顆粒劑。 【知識產權】已授權專利1項。專利名稱：用于防治復發性口瘡的中藥復方制劑及其制備方法和應用，公開號：200910036045 【處方來源】南京中醫藥大學中醫內科學資深專家，在《蘭室秘藏》清胃散基礎上，結合歷代醫家論治口瘡的理論和實踐，反復篩選藥物，通過20年的臨床實驗研制而成的口服制劑。 【功能主治】清胃瀉火、養陰涼血。主治復發性口瘡心胃伏火，陰虛火炎證。 【主要技術指標】 1.藥學研究：已進行了制備工藝、中試、質量標準和穩定性研究。結果表明，口瘡平顆粒提取工藝簡便易行、質量可控；三批中試工藝所得產品收率均大于90%，主要指標成分小檗堿的轉移率均較穩定，批間工藝數據差異??；6個月加速試驗內各項質量指標均符合規定，可認為在有效期兩年內質量穩定，將有效期暫定為兩年。 2.藥效學和毒理學研究：口瘡平顆粒能明顯減少潰瘍數目，延長間歇期，縮小大鼠口腔潰瘍面積，促進口腔潰瘍愈合；具有抑制急性炎癥的作用，還能夠抑制慢性炎癥。毒理學研究表明口瘡平顆粒治療ROU安全有效，無明顯不良反應。 3.臨床研究：按規范的臨床試驗方案驗證使用數百例，追蹤觀察時間達1年以上。結果表明不僅能改善口瘡局部表現，促進潰瘍愈合，更能延長口瘡復發周期，乃至完全控制復發，尤其適宜頑固性口瘡。對白塞病口腔潰瘍、口腔扁平苔癬、慢性舌炎、灼口征、口臭、齒齦腫痛等也有較好療效。 【推廣應用前景】 本項目將目標定位為研制“治療頑固性口瘡潰瘍、防治口瘡復發的中藥復方新藥”，與目前市場熱銷品種形成錯位競爭，填補頑固性口瘡患者需長期服藥這一市場空缺，減少了在一開始就面臨強大競爭對手的阻擊；另一方面，“口瘡平顆?！痹诳萍妓缴咸幱陬I先地位，具有較高的科技含量，提高了產品的競爭力。 口瘡平顆粒藥物組成均為中草藥，資源豐富，制備工藝無特殊要求，生產成本較低，無毒副作用，有希望成為國家治療口腔潰瘍的基本處方藥。在產品療效得到患者認可、品牌打響之后，還可以開發出更為便捷的劑型，進一步搶占同類藥物的市場。 【進展情況】已完成臨床前主要研究工作，獲發明專利1項，準備注冊申請臨床研究批文。
南京中醫藥大學
2021-04-13
曹貴平
曹貴平(1965.），籍貫安徽省池州市，博士學歷，1997年畢業于華東理工大學，任華東理工大學 化學工程專業教授/博士生導師。“產品結構性能調控”研究方向責任教授。研究方向為化學工程與技術，科研成果的產業化。
曹貴平
2021-12-31
李翠平
李翠平,女,工學博士，教授,中國計算機學會杰出會員，大數據專家委員會常務委員，數據庫專委會委員。2003年畢業于中科院計算所獲得博士學位，2008年在美國UIUC大學計算機系訪問交流。目前研究方向為大數據分析與挖掘、基于機器學習的數據庫系統、深度學習、圖表示學習、社會網絡分析、自然語言處理及推薦系統等。主持和參與國家自然科學基金、973、863等10多項國家級和省部級項目，先后在SIGKDD、SIGMOD、VLDB、EDBT等重要國際會議和TKDE、KAIS、JCST、軟件學報等國內外期刊發表論文100多篇，出版著作3部，申請國家發明專利6項，獲得軟件著作權登記2項。2007年入選北京市組織部優秀人才培養資助計劃。2009年入選教育部新世紀優秀人才支持計劃。2011年獲得中國計算機學會“青年科學家獎”。
李翠平
2021-12-31
鄧衛平
浙江師范大學藥物創新研究所所長，教授，博士生導師，藥學學科主任，教育部“新世紀優秀人才”，上海市“曙光學者”。1995 年畢業于浙江師范大學化學教育專業。2000年獲中國科學院上海有機化學研究所理學博士學位,導師戴立信院士。2000 年至 2003 年先后在美國國立衛生研究院和美國Rochester 大學化學系進行博士后研究，2003 年底加入新加坡新藥研發公司--S*BI0，進行靶向小分子抗癌藥物的研發工作。2005 年 8 月受聘于華東理工大學藥學院，教授，博士生導師，歷任藥物科學系主任、院長助理，副院長等職。曾任上海寶山區科委副主任(掛職，2011-2012)，上海奉賢區政協常委(2012-2021)。2021 年9月作為校聘杰出教授加盟浙江師范大學化學與生命科學學院。兼任教育部高等學校藥學專業教學指導分委會委員，中國高等教育學會科技服務專家指導委員會委員，上海市藥學會藥物化學專委會委員，Green Synthesis & Catalysis 和中國醫藥工業雜志編委等職。研究方向主要致力于(手性)藥物的綠色制備技術的開發、結構多樣性導向的手性雜環骨架的構建及相應抗腫瘤、抗衰老等生理活性研究。
鄧衛平教授長期致力于催化不對稱和手性藥物合成領域研究，基于金屬催化、有機小分子催化、協同催化(雙金屬協同、金屬-有機小分子協同)三種策略發展了一系列高效、高立體選擇性的催化不對稱反應體系，實現了各種具有潛在生理活性的手性雜環骨架的構建以及相關類型藥物及其關鍵中間體的高效合成。其中以偶極環加成反應為關鍵步驟實現了托品烷類、叱咯烷螺咧噪酮類優勢骨架的高效不對稱合成，并且以缺電子烯烴與甘氨酸醋希夫堿的[3+2]環加成反應為關鍵步驟實現了羅氏公司的臨床三期研發藥物 RG7388的高效不對稱合成:以錢催化芳基硼酸鹽與酮或酮亞胺的不對稱加成反應為關鍵步驟分別實現了艾司西酞普蘭以及西帕加明的三步高效不對稱合成，通過金/依雙金屬接力催化策略，實現了 Paccilospirone 核心骨架的高效不對稱構建，先后承擔和參與國家重點研發計劃，國家自然科學基金(8 項)、上海市生物醫藥基礎研究重點項目等 20 余項研究項目，并先后與浙江海正藥業、浙江花園生物、上海微境生物等制藥公司開展新藥開發和藥物合成工藝優化方面合科研作，項目經費達 1000 余萬元。相關研究結果已在國際核心刊物 J. Am. Chem. Soc.; Angew. Chem. Int. Ed.; ACS Catal.; Sci. Chin.Chem.; Chem. Commun.; 0rg. Lett.;等上發表 120 余篇 SCI 論文，授權專利10 項。
鄧衛平
2023-03-15
李平亞
中文名 李平亞
國 籍 中國
民 族 漢族
職 業 藥學博士，教授，博士生導師
性 別 男
政治面貌 群眾
研究方向
從事天然藥物化學成分及其生物活性的研究
人物職務
中國藥學會高級會員，吉林省微量元素科學研究會常務理事，吉林省化學學會理事；吉林省中藥現代化專家組成員；中草藥雜志編委、中華實用醫藥雜志編委。
李平亞
2021-06-23