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公开(公告)号:CN1883710B
公开(公告)日:2011-04-06
申请号:CN200610082399.8
申请日:2006-05-26
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明属于多肽制药技术领域。本发明提供一种用聚乙二醇(polyethyleneglycol,简称PEG)对抗肿瘤寡肽进行化学修饰的方法。抗肿瘤寡肽序列为Tyr-X-Glu-Pro-Gly-Pro-Y-Ala,其中X为Leu或Ile,Y为Thr或Ser,根据本发明对抗肿瘤寡肽进行化学修饰后所得的产物为PEG-抗肿瘤寡肽。它具有长效的功能从而能够减少所用剂量和注射次数,在制备治疗肿瘤药物中应用。
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公开(公告)号:CN1883710A
公开(公告)日:2006-12-27
申请号:CN200610082399.8
申请日:2006-05-26
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明属于多肽制药技术领域。本发明提供一种用聚乙二醇(polyethyleneglycol,简称PEG)对抗肿瘤寡肽进行化学修饰的方法。抗肿瘤寡肽序列为Tyr-X-Glu-Pro-Gly-Pro-Y-Ala,其中X为Leu或Ile,Y为Thr或Ser,根据本发明对抗肿瘤寡肽进行化学修饰后所得的产物为PEG-抗肿瘤寡肽。它具有长效的功能从而能够减少所用剂量和注射次数,在制备治疗肿瘤药物中应用。
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公开(公告)号:CN116462217B
公开(公告)日:2024-09-10
申请号:CN202310067970.2
申请日:2023-01-18
Applicant: 国家能源集团科学技术研究院有限公司 , 南京大学
IPC: C01F11/18
Abstract: 本发明涉及环境工程技术领域,公开了一种利用钢渣制备碳酸钙的方法,该方法包括以下步骤:(1)将钢渣进行研磨,得到粒径≤100μm的钢渣微粉;(2)将钢渣微粉使用浸取剂进行浸取反应,得到混合物;(3)将混合物进行静置沉淀,固液分离,得到富钙溶液和贫钙钢渣;(4)向富钙溶液中通入含有CO2的烟气并反应,然后固液分离,将得到的固体产物进行干燥,得到碳酸钙;所述浸取剂选自氯化铵溶液、硝酸铵溶液、硫酸铵溶液和醋酸铵溶液中的一种或两种以上。本发明提供的方法能够在常温常压下选择性提取钢渣中的钙离子并碳酸盐化以实现钢渣及含二氧化碳烟气的资源化利用,生成贫钙钢渣和高附加值产品沉淀碳酸钙,从而实现以废治废,变废为宝。
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公开(公告)号:CN116462217A
公开(公告)日:2023-07-21
申请号:CN202310067970.2
申请日:2023-01-18
Applicant: 国家能源集团科学技术研究院有限公司 , 南京大学
IPC: C01F11/18
Abstract: 本发明涉及环境工程技术领域,公开了一种利用钢渣制备碳酸钙的方法,该方法包括以下步骤:(1)将钢渣进行研磨,得到粒径≤100μm的钢渣微粉;(2)将钢渣微粉使用浸取剂进行浸取反应,得到混合物;(3)将混合物进行静置沉淀,固液分离,得到富钙溶液和贫钙钢渣;(4)向富钙溶液中通入含有CO2的烟气并反应,然后固液分离,将得到的固体产物进行干燥,得到碳酸钙;所述浸取剂选自氯化铵溶液、硝酸铵溶液、硫酸铵溶液和醋酸铵溶液中的一种或两种以上。本发明提供的方法能够在常温常压下选择性提取钢渣中的钙离子并碳酸盐化以实现钢渣及含二氧化碳烟气的资源化利用,生成贫钙钢渣和高附加值产品沉淀碳酸钙,从而实现以废治废,变废为宝。
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公开(公告)号:CN110472546B
公开(公告)日:2024-01-12
申请号:CN201910724967.7
申请日:2019-08-07
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开一种婴幼儿非接触式眼动特征提取装置,用于采集人脸居中占屏图。本发明还公开一种婴幼儿非接触式眼动特征提取方法,步骤是:将所有图片按照时间顺序排列,根据模板匹配得到初步眼部局部图像,并采用离散点集最小包围圆算法进行瞳孔边界点最小圆拟合,得到各图片对应的最终眼部局部图像,并分为睁眼状态和闭眼状态两组;睁眼状态下,首先进行预处理,然后对其进行最小椭圆拟合得到瞳孔中心和瞳孔大小;闭眼状态下直接给予闭眼属性;将睁眼状态的瞳孔中心、瞳孔大小和闭眼属性,再结合对应的时间信息,从而得到眼动特征。此种技术方案克服了眼动特征获取手段的局限性,实现了对眼动数据的典型特征的准确提取。
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公开(公告)号:CN110472546A
公开(公告)日:2019-11-19
申请号:CN201910724967.7
申请日:2019-08-07
Applicant: 南京大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开一种婴幼儿非接触式眼动特征提取装置,用于采集人脸居中占屏图。本发明还公开一种婴幼儿非接触式眼动特征提取方法,步骤是:将所有图片按照时间顺序排列,根据模板匹配得到初步眼部局部图像,并采用离散点集最小包围圆算法进行瞳孔边界点最小圆拟合,得到各图片对应的最终眼部局部图像,并分为睁眼状态和闭眼状态两组;睁眼状态下,首先进行预处理,然后对其进行最小椭圆拟合得到瞳孔中心和瞳孔大小;闭眼状态下直接给予闭眼属性;将睁眼状态的瞳孔中心、瞳孔大小和闭眼属性,再结合对应的时间信息,从而得到眼动特征。此种技术方案克服了眼动特征获取手段的局限性,实现了对眼动数据的典型特征的准确提取。
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