一种通过基因工程构建的短小芽胞杆菌CotA漆酶

    公开(公告)号:CN105176940B

    公开(公告)日:2019-04-02

    申请号:CN201510716673.1

    申请日:2015-10-29

    Applicant: 江南大学

    Abstract: 本发明公开了一种底物特异性提高的短小芽胞杆菌CotA漆酶突变体,属于基因工程和酶工程领域。本发明以本实验室前期构建的pColdII‑CotA重组质粒为模板,将野生型CotA漆酶氨基酸序列中的第386位Leu突变为Trp,随后以野生型CotA漆酶为对照,发现突变体L386W对底物2,2‑联氮‑二(3‑乙基‑苯并噻唑‑6‑磺酸)二铵盐(ABTS)具有更高的专一性,提升了短小芽胞杆菌CotA漆酶的工业应用前景。

    基于神经网络的人机协作方法及人机协作系统

    公开(公告)号:CN116189054A

    公开(公告)日:2023-05-30

    申请号:CN202310168810.7

    申请日:2023-02-27

    Applicant: 江南大学

    Abstract: 本发明公开了基于神经网络的人机协作方法及人机协作系统,属于人机协同操作的动作识别技术领域。本发明通过识别工人的动作,预测其下一步动作意图,从而控制机器人完成相应的协助任务,达到实现高效人机协作的目的;同时提供了一种多视角动作采集模块,实现了利用多视角RGB相机获取无遮挡的完整人体骨架空间坐标;提供了一种自定义的HRI‑GCN动作识别模型,实现了面向人机协作的人体动作识别,通过HRI‑GCN动作识别模型对工人动作的识别以及下一步动作意图的预测,并根据人机任务分配表,使机器人完成相应的协作任务。实现了高效率,高准确率进行人机协作中机器人交互与控制的目的,并可推广到其他更多人机协作交互的动作识别领域。

    染色质调控因子Ahc1p在减少酿酒酵母尿素积累中的应用

    公开(公告)号:CN114107362A

    公开(公告)日:2022-03-01

    申请号:CN202111371287.5

    申请日:2021-11-18

    Applicant: 江南大学

    Abstract: 本发明公开了染色质调控因子Ahc1p在减少酿酒酵母尿素积累中的应用,属于微生物遗传和分子生物学技术领域。本发明将酿酒酵母中的染色质调控因子Ahc1p基因序列连接到高拷贝质粒上,并转化到酿酒酵母中游离表达,使过量表达Ahclp基因的酿酒酵母在以天冬酰胺、精氨酸或脯氨酸为唯一氮源的培养基中的尿素积累量分别降低了51.55%、54.50%和37.21%。还增加了多种非偏好氮源的利用率,不仅有助于减少有害氮代谢物的积累,还有望大大提高原料中的非偏好氮源的利用率,减少原料的浪费。

    一种定点突变改造的高活性短小芽胞杆菌CotA漆酶

    公开(公告)号:CN105200021A

    公开(公告)日:2015-12-30

    申请号:CN201510718946.6

    申请日:2015-10-29

    Applicant: 江南大学

    CPC classification number: C12N9/0061 C12Y110/03002

    Abstract: 本发明公开了一种催化性能提高的短小芽胞杆菌CotA漆酶突变体,属于基因工程和酶工程领域。本发明以本实验室前期构建的复合突变体L386W/G417L CotA漆酶基因为模板,进一步将复合突变体的第195位Asp分别突变为Trp、Phe、Try、Ile,随后以野生型CotA漆酶为对照,发现复合突变体L386W/G417L/D195Y对底物2,2-联氮-二(3-乙基-苯并噻唑-6-磺酸)二铵盐(ABTS)具有更高的催化活性和专一性,提升了短小芽胞杆菌CotA漆酶的工业应用前景。

    基于神经网络的人机协作方法及人机协作系统

    公开(公告)号:CN116189054B

    公开(公告)日:2024-12-03

    申请号:CN202310168810.7

    申请日:2023-02-27

    Applicant: 江南大学

    Abstract: 本发明公开了基于神经网络的人机协作方法及人机协作系统,属于人机协同操作的动作识别技术领域。本发明通过识别工人的动作,预测其下一步动作意图,从而控制机器人完成相应的协助任务,达到实现高效人机协作的目的;同时提供了一种多视角动作采集模块,实现了利用多视角RGB相机获取无遮挡的完整人体骨架空间坐标;提供了一种自定义的HRI‑GCN动作识别模型,实现了面向人机协作的人体动作识别,通过HRI‑GCN动作识别模型对工人动作的识别以及下一步动作意图的预测,并根据人机任务分配表,使机器人完成相应的协作任务。实现了高效率,高准确率进行人机协作中机器人交互与控制的目的,并可推广到其他更多人机协作交互的动作识别领域。

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