我国流程型制造面临能耗大、资源利用率不高、产品质量低、安全环保压力大的挑战。物联网、云计算与大数据等新一代信息技术迅速发展，催生了一种新的科学范式：从数据分析、感知、决策的角度，形成有意义的信息和知识来探讨制造问题。项目突破传统“异常检测”单一视角，赋予生产“双模态”动态演化内涵，将“新奇”模式定义为正向演化动力，与“异常”模式形成对立统一。由于有限的计算资源无法存储整个生产车间持续产生的大规模数据流，决策者仅能通过“部分”数据做出决策，实时响应困难。因此，需在有限的内存空间中实现大规模情景数据流轻量化集成与融合，进而在一个远小于数据规模的存储空间中实现数据流连续、在线的感知和识别过程。项目拟探究数据轻量化模型对信息特征的完整性和有效性会产生的定量影响，揭示不同运行参数组合与生产双模态之间的作用机制，实现对整个数字电解车间的实时“连锁调控”与优化，项目研究成果将为数字电解车间生产管理与控制决策提供新的理论和技术支持。

猪→人异种器官移植的主要屏障是超急性排斥反应(HAR),α1,3半乳糖(α1,3Gal)是引起HAR的主要抗原。将清除了α1,3Gal的猪器官移植给狒狒，仍会发生排斥反应，提示在猪体内还存在其他异种抗原。我们前期研究发现CMAH和B4GALNT2基因与异种移植免疫排斥相关，它们分别参与异种抗原NeuGc和Sda的合成。本项目拟以版纳微型猪近交系为研究对象，采用WB和IHC分析CMAH和B4GALNT2的蛋白表达谱和细胞定位,HPLC检测干扰和过表达CMAH和B4GALNT2基因后NeuGc和Sda抗原含量的变化,LDH-ELISA检测NeuGc和Sda抗原对人血清介导的细胞毒性,FACS检测NeuGc和Sda抗原结合的人血清免疫球蛋白的种类和含量，最终确定CMAH和B4GALNT2能否催化相应抗原的合成，鉴定其在猪→人异种器官移植排斥中的功能，为建立适用于异种器官移植的猪模型奠定基础。