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浙大城市学院

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浙大城市学院主营培养德智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人、开展人才培养、科学研究、社会服务等。面向癫痫研究、生物信息学、低碳发展等领域提供数据服务,开放基于小鼠脑海马区分析癫痫发病机制数据(癫痫研究、生物信息学)、城市能源结构维度低碳建设水平分析数据(低碳发展、能源资源评估)、高压铸造镁合金AZ91延伸率预测分析数据(材料科学、汽车工程),支撑品质管理与工艺优化。

癫痫研究生物信息学低碳发展
成立时间暂未披露浙江省http://www.zucc.edu.cn

数据概览

7
数据集总量
265
总浏览量
0
关注人数
2026-05-10
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数据集列表

Cloning and sequencing sequence of ldhA gene of uropathogenic Escherichia coli CFT073 strain
基因克隆与测序
致病性大肠杆菌研究
Cloning and sequencing sequence of ldhA gene of uropathogenic Escherichia coli CFT073 strain
科学数据银行2025-10-07 更新70
高压铸造镁合金AM60延伸率预测分析数据
材料科学
汽车工程
通过拉伸试验分析高压铸造镁合金AM60在不同模具充填条件下的力学性能预测值,同时将实验值和预测值进行拟合,获得普适性的延伸率预测模型,用于估算高压铸造镁合金的延伸率。该模型能够根据软件模拟输出,迅速计算出高压铸造镁合金AM60零件在不同部位的延伸率,从而在设计阶段为材料选择和工艺优化提供科学依据。 "1.数据采集阶段:设计具有不同厚度的高压铸造镁合金AM60汽车零部件并加工出拉伸样品,利用MTS动态疲劳试验机对样品进行拉伸试验;采集在各种充填条件下材料充填结束时的关键参数,包括温度、流动距离、气体卷入率、空气接触时间和凝固时间等。 2.数据处理阶段:采用多目标优化算法构建预测模型,精确预测材料在不同工艺条件下的力学行为,为材料选择和工艺优化提供数据支持。 AM60预测值=abs(18.193−15.44∗(F/4)^0.6527−0.5587∗(E/900)^0.6523−6.8476∗(C/35)^4.2−6.3954∗(D/0.02)^0.6635+6.5987∗((B−620)/620)^21.35),其中F为凝固时间,E为流动距离,C为卷气含量,D为接触空气时间,B为充型完成后温度; 将实验值和预测值进行拟合,获得延伸率预测模型y=αx^β,常数α和β与测试样品的结构相关。 3.应用场景描述:延伸率是评估汽车零部件连接可行性的重要指标,对于在汽车轻量化和模块化设计材料的工程设计至关重要,延伸率预测模型用以估算高压铸造镁合金零AM60部件在不同位置的材料延伸率。"
浙江省数据知识产权登记平台2024-07-06 更新180
汽车车身用自穿刺铆接接头疲劳分析数据
汽车工程
材料疲劳分析
通过分析铆点处的等效应力,构建了具有普适性的铝合金自穿刺铆接接头疲劳寿命预测模型,该模型可根据铝板厚度、铆钉直径等输入参数,快速计算出铆点的疲劳寿命,用于汽车白车身铆接结构耐久性设计和评估。(1)数据采集:设计铝合金自穿刺铆接样品几何尺寸,以及疲劳试试验测试方法(载荷控制常幅疲劳试验,最大载荷、载荷比均为可变参数),利用MTS疲劳试验机开展疲劳试验采集原始数据。 (2)数据处理:将采集到的疲劳数据进行进一步分析,首先根据试验载荷计算得到施加在铆点处的等效应力,计算公式为:等效应力=K*((最大疲劳载荷/100)^2-最大疲劳载荷*疲劳载荷比/100)^2),其中常数K为拟合曲线常数,该样例数据中K为0.0842850192792407;再利用试验数据和等效应力得到疲劳寿命预测模型y=Ax^B,常数A和B与测试样品的结构相关。 (3)应用场景:铝合金自穿刺铆接是轻量化汽车最常采用的连接技术之一,其疲劳寿命预测是白车身耐久性设计和评价的必备工具。通过疲劳试验获得具有不同板厚匹配、铆钉直径、几何构型的样品疲劳数据,辅助以疲劳失效分析、有限元计算等分析手段,构建了具有普适性的铝合金自穿刺铆接接头疲劳寿命预测模型,该模型可根据铝板厚度、铆钉直径等输入参数,快速计算出铆点的疲劳寿命,用于汽车白车身铆接结构耐久性设计和评估。
浙江省数据知识产权登记平台2024-06-29 更新390
基于小鼠脑海马区分析癫痫发病机制数据
癫痫研究
生物信息学
运用基于随机引物扩增的单核转录组测序技术,采用单细胞聚类分析和扰动分析等方法,通过对比分析癫痫小鼠和正常对照小鼠脑海马区组织的单核转录组的数据,分析获得在癫痫发病关联基因的差异变化程度、显著性及其可靠性,获得与癫痫发生相关联的差异基因信息以及关联程度,为癫痫发病机制的解析提供了重要线索,有望为癫痫治疗领域的进展和个体化医学提供宝贵的科学基础。设计专业实验流程模拟小鼠癫痫发作,采集癫痫小鼠和正常对照小鼠脑海马区组织的单核转录组对比数据。数据处理如下:(1)使用STARsolo对测序数据进行基因组比对,生成单核转录组表达矩阵。(2)使用Seurat对表达矩阵数据进行质控、整合、降维和聚类分析,建立正常对照小鼠和癫痫模型小鼠脑海马区的单核图谱;使用scProportion识别对比数据中变化显著的细胞群体,了解癫痫关联显著的细胞类型和细胞群体;(3)基于差异细胞群体,获取在正常和癫痫状态下的基因差异表达变化的关键信息,并进行差异富集分析,以获得小鼠不同细胞类型在正常和癫痫状态下差异基本列表,获得癫痫关联基因的差异表达变化程度、显著性以及显著性的可靠性,为癫痫发病机制解析提供了重要线索。 通过分析与癫痫发病相关联的基因列表以及关联程度,不仅与现有已知癫痫关联基因完全吻合,如Pirb和Sox9等基因;然而列表中其它大多数基因尚未在癫痫研究中得到详细探究,这些基因可能在癫痫的发病机制和病理生理过程中发挥着关键作用,有望作为新的潜在标志物全面表征癫痫的复杂性和多样性,为未来治疗策略和临床诊断提供更多的可能性。
浙江省数据知识产权登记平台2023-09-30 更新730
高压铸造镁合金AZ91延伸率预测分析数据
材料科学
汽车工程
通过拉伸试验分析高压铸造镁合金AZ91在不同模具充填条件下的力学性能预测值,同时将实验值和预测值进行拟合,获得普适性的延伸率预测模型,用于估算高压铸造镁合金的延伸率。该模型能够根据软件模拟输出,迅速计算出高压铸造镁合金AZ91零件在不同部位的延伸率,从而在设计阶段为材料选择和工艺优化提供科学依据。 "1.数据采集阶段:设计具有不同厚度的高压铸造镁合金AZ91汽车零部件并加工出拉伸样品,利用MTS动态疲劳试验机对样品进行拉伸试验;采集在各种充填条件下材料充填结束时的关键参数,包括温度、流动距离、气体卷入率、空气接触时间和凝固时间等。 2.数据处理阶段:采用多目标优化算法构建预测模型,精确预测材料在不同工艺条件下的力学行为,为材料选择和工艺优化提供数据支持。 AZ91预测值=abs(18.193−15.44∗(F/4)^0.6527−0.5587∗(E/900)^0.6523−6.8476∗(C/35)^4.2−6.3954∗(D/0.02)^0.6635+6.5987∗((B−620)/620)^21.35),其中F为凝固时间,E为流动距离,C为卷气含量,D为接触空气时间,B为充型完成后温度; 将实验值和预测值进行拟合,获得延伸率预测模型y=αx^β,常数α和β与测试样品的结构相关。 3.应用场景描述:延伸率是评估汽车零部件连接可行性的重要指标,对于在汽车轻量化和模块化设计材料的工程设计至关重要,延伸率预测模型用以估算高压铸造镁合金零AZ91部件在不同位置的材料延伸率。"
浙江省数据知识产权登记平台2024-07-06 更新470
高压铸造镁合金AM50延伸率预测分析数据
材料科学
汽车工程
通过拉伸试验分析高压铸造镁合金AM50在不同模具充填条件下的力学性能预测值,同时将实验值和预测值进行拟合,获得普适性的延伸率预测模型,用于估算高压铸造镁合金的延伸率。该模型能够根据软件模拟输出,迅速计算出高压铸造镁合金AM50零件在不同部位的延伸率,从而在设计阶段为材料选择和工艺优化提供科学依据。 1.数据采集阶段:设计具有不同厚度的高压铸造镁合金AM50汽车零部件并加工出拉伸样品,利用MTS动态疲劳试验机对样品进行拉伸试验;采集在各种充填条件下材料充填结束时的关键参数,包括温度、流动距离、气体卷入率、空气接触时间和凝固时间等。 2.数据处理阶段:采用多目标优化算法构建预测模型,精确预测材料在不同工艺条件下的力学行为,为材料选择和工艺优化提供数据支持。 AM50预测值=abs(18.193−15.44∗(F/4)^0.6527−0.5587∗(E/900)^0.6523−6.8476∗(C/35)^4.2−6.3954∗(D/0.02)^0.6635+6.5987∗((B−620)/620)^21.35),其中F为凝固时间,E为流动距离,C为卷气含量,D为接触空气时间,B为充型完成后温度; 将实验值和预测值进行拟合,获得延伸率预测模型y=αx^β,常数α和β与测试样品的结构相关。 3.应用场景描述:延伸率是评估汽车零部件连接可行性的重要指标,对于在汽车轻量化和模块化设计材料的工程设计至关重要,延伸率预测模型用以估算高压铸造镁合金零AM50部件在不同位置的材料延伸率。
浙江省数据知识产权登记平台2024-07-03 更新320
城市能源结构维度低碳建设水平分析数据
低碳发展
能源资源评估
采集了中国296个城市在政府官网发布的政策文件,分析得到各地级市在能源结构方面的城市低碳建设水平得分,可以应用到政府低碳建设能力评估、市场投资分析场景下,作为市政府在低碳建设方面的重要参考,也可作为投资人分析能源市场在不同城市发展前景的重要依据。1. 数据来源 采集了296个样本城市在其政府官网发布的与能源结构相关的新闻、公告、政策文件文本。 2. 数据处理 对上述数据进行了基于关键词列表的信息匹配,并根据设计好的评分规则对匹配结果进行定量化计分,得出各城市在能源结构维度的低碳建设水平数据。为了精准匹配与能源结构相关的信息,扩展了管理学中的PDCA循环理论,提出了P(规划)、I(实施)、C(检查)、O(结果)、F(反馈)五环节计分法,并针对性地设计了15个得分变量及对应的关键词列表。使用正则匹配的方式对采集数据进行关键词匹配,然后对所有程序进行程序化计分,得到每个样本城市的能源结构维度低碳在PICOF共五个环节的建设水平得分,其中,能源结构维度总平均分=(P修正后平均分+I平均分+C平均分+O修正后平均分+F平均分)/5。 3. 数据应用 将上述结果应用于城市低碳建设能力评估上,能有效地量化各城市在该领域的建设水平,指导政府进一步提高低碳建设水平。同时,该结果也可作为市场投资者评估特定城市在能源市场的发展前景的重要参考依据。
浙江省数据知识产权登记平台2023-10-26 更新490
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