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本發明屬于有機合成領域，公開了一種螺羥吲哚類化合物的合成方法，是以靛紅類化合物、活性亞甲基化合物和1，3-二羰基化合物為原料，以大孔型強堿性陰離子交換樹脂或凝膠型強酸性陽離子交換樹脂為催化劑，在水相中“三組分一鍋法”合成螺羥吲哚類化合物，該方法具有操作簡便、反應條件溫和、反應時間短(0.5～3小時)、產率高(90％～99％)、催化劑能重復使用、環境友好、成本低等優點。

成果簡介：多組分腫瘤標志物同步快速檢測裝置是用于生 物醫藥領域腫瘤早期篩查、惡性腫瘤等重大疾病檢測和診斷的 便攜式快速定量分析裝置。 其主要功能包括：同步分析血清樣品中多個腫瘤標志分子 的濃度，根據多組分標志物的綜合指標對檢測對象患癌風險進 行評估，結合物聯網技術將檢測結果上傳到數據中心實現對人 群癌癥患病率的統計分析以滿足政府部門對人群健康的監控管 理等。

呋喃類化合物是一類重要的雜環化合物，該類化合物不僅是許多 天然產物的核心結構單元，而且大多具有生物活性，在醫藥、農藥以 及生物化學、天然產物合成，藥物合成，材料化學等方面有廣泛的應 用。此外，呋喃類化合物還可以發生取代反應、氧化反應、DA 反應、 環加成反應等多種化學轉化，是合成碳環以及雜環化合物等的重要中 間體，在有機合成中有著廣泛的應用。因此呋喃類化合物合成的方法 學研究一直被人們所關注。 傳統的呋

考布他汀(combretastatin)是一種靶向腫瘤血管的抗腫瘤藥物，能 夠快速、有選擇地引發腫瘤組織內部即成血管的塌陷，阻止血液供應， 從而引發腫瘤組織缺血性壞死。SewanTheeramunkong 等人在文獻 (J.Med.Chem.2011,54,4977-4986)中描述了用神經母細胞瘤細胞系測 定考布他汀呋喃型類似物 A 和 B 的生物活性。結果表明：A 和 B 都 能抑制細胞存活和生長，并在 HeLa 細胞中表現出

成果簡介隨著技術發展， 對于大功率白光 LED 而言， 發光效率的提高一直是個瓶頸。針對 GaN 基器件， 由于同質 GaN 襯底價格昂貴， 因此一直沒有被普遍應用到 GaN基材料生長領域。 目前一般采用在異質襯底上生長 GaN 基材料， 國內外一般采用藍寶石襯底、 碳化硅襯底、 硅襯底等等。 這導致 GaN 基材料與異質襯底之間的熱膨脹系數、 晶格系數的不匹配， 從而 GaN 基材料中缺陷密度很高， 一般在 105～108/cm2 量級。 高密度的缺陷直接導致光電器件發

南京大學化學化工學院郭子建院士與生命科學院王曉勇教授團隊開發了一系列具有免疫調節性能的鉑類藥物，其中一例多特異性鉑(IV)配合物DNP能夠通過同時調節炎癥和免疫抑制微環境來實現對乳腺癌生長的抑制。 一、項目分類 重大科學前沿創新、關鍵核心技術突破 二、成果簡介 大量的研究發現鉑類藥物除了直接殺傷腫瘤細胞外，還能夠通過調節免疫反應來對抗腫瘤。美國FDA已批準多項鉑類藥物與免疫檢查點抑制劑聯合的腫瘤治療方案，打開了鉑類藥物設計的新視角。通過合理的設計來增強傳統鉑類藥的免疫調節性能，為臨床腫瘤治療提供新的解決方案。 南京大學化學化工學院郭子建院士與生命科學院王曉勇教授團隊開發了一系列具有免疫調節性能的鉑類藥物，其中一例多特異性鉑(IV)配合物DNP能夠通過同時調節炎癥和免疫抑制微環境來實現對乳腺癌生長的抑制。DNP展現出顯著高于順鉑的體內外抗腫瘤活性，機理研究表明該化合物具有多個與乳腺癌、炎癥、轉移、免疫逃逸相關的靶點，包括環氧合酶2(COX-2)、程序性死亡受體(PD-L1)、乳腺癌相關蛋白BRD4以及胞外調節激酶Erk1/2和致癌基因c-Myc等。這種多特異性既拓寬了對金屬藥物作用機制的理解，又為化療免疫聯合治療提供了一個選擇策略。該研究成果發表于國際化學頂級期刊Angew. Chem. Int. Ed., 2020,59, 23313。

課題組考慮將鍶（Sr）這種元素引入杜仲多糖（EUP）中，希望合成一種中西結合的新材料杜仲多糖鍶來調節骨免疫，為骨再生創造出良好環境，以促進骨修復。 材料表征結果表明，通過

研究提出了一種測量環境數據的新思路，即通過“機會感知（opportunistic sensing）”的策略，從原本與環境監測無關的安防攝像頭所拍攝到的視頻中，提取實時的降雨信息。該研究團隊利用計算機視覺技術，開發出了一種降雨視頻雨紋提取和分割算法，結合幾何光學和雨滴譜特征分析，實現降雨量的高頻定點估算。

萬物有聲科技關注聲音后期制作中的擬音技術，用“AI+聲音”的基本構想，致力于將擬音技術與人工智能結合，以聲音資源庫為核心資源，以視頻動作識別和聲音識別自動配音技術為核心技術。 一、項目進展 創意計劃階段 二、負責人及成員 姓名 學院/所學專業 入學/畢業時間 金若熙 公共管理學院/企業管理專業 2021 趙洋 計算機科學與技術學院/軟件工程專業 2018/2022 王美琳 管理學院/會計學專業 2018/2022 譚惠文 經濟學院/國際商務專業 2021 郭夢妍 藝術與考古學院/視覺傳達專業 2019/2023 徐舒婷 光華法學院/法學專業 2019/2023 布音塔娜 管理學院/工商管理專業 2018/2022 崔靖樂 光華法學院/法學專業 2020/2024 陶振宇 傳媒與國際文化學院/傳播學專業 2020/2024 三、指導教師 姓名 學院 職務/職稱 研究方向 王婧 傳媒與國際文化學院 副教授，博導 聲音研究、感官研究、表演學研究、藝術人類學 四、項目簡介 萬物有聲科技關注聲音后期制作中的擬音技術，用“AI+聲音”的基本構想，致力于將擬音技術與人工智能結合，以聲音資源庫為核心資源，以視頻動作識別和聲音識別自動配音技術為核心技術。團隊首次將人工智能與擬音技術相結合，以技術助力后期制作的同時，關注擬音技術中的情感注入和人文關懷，優化聲音后期制作行業的資源配置，提高后期制作的生產效率；同時降低部分場景的聲音后期制作門檻，豐富聲音的應用場景，將擬音技術的高質量聽覺體驗引入在線音頻、影視后期、游戲等多個領域。 團隊首先對傳統擬音師積累于硬盤中的無序聲音資源進行了細化的分類和打標，對其進行數字化編碼，完成了高質量聲音資源庫的打造，為喜愛創作視聽產品的用戶提供高質量的聲音資源。本庫聲音均采用影視制作標準，同時配以智能簡潔的檢索系統，改善了同類產品中標簽分類模糊雜亂、檢索困難、音質參差不齊的不足；同時配合專業后期配音教程與作品分享，做到“既以魚又以漁”，延伸產品價值。 其次，團隊將自動配音技術與海量音源庫相結合，開發有聲數字化聲音數據庫，團隊將進一步完善和細化聲音資源庫。同時深耕算法的研究和迭代，實現后期擬音的進一步智能化，該技術的應用場景將向專業視頻后期轉型，著重開發其在專業視頻后期聲音制作中的應用。

物聯網可視化連接，大數據分析