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1.
目的:基于网络药理学探讨覆盆子-红花药对治疗男性不育症的物质基础及作用机制。方法:用TCMSP数据库检索覆盆子、红花,收集其化学成分以及靶点信息;用GeneCards和OMIM数据库筛选男性不育症的疾病靶点;应用韦恩图筛选药物与疾病的共同靶点;应用R软件进行GO富集分析及KEGG分析;应用 Cytoscape 3.7.2 软件构建药物-活性成分-疾病-靶点互作网络。结果:从覆盆子、红花得到了22个活性成分及202个药物靶点。在药物-活性成分-疾病-靶点互作网络中,degree值较高的为槲皮素及木犀草素,表明覆盆子-红花药对治疗男性不育症的主要活性成分可能为槲皮素、木犀草素等。覆盆子-红花药对治疗男性不育症的可能靶点有131个,其中核心靶点为ALB、AKT1、IL-6、VEGFA、JUN等,这些靶点主要与氧化及抗氧化生物等生物学过程相关。覆盆子-红花药对的靶点主要通过P13K/Akt信号通道治疗男性不育症。结论:覆盆子-红花药对通过多靶点、多途径治疗男性不育症。本研究为开展覆盆子-红花药对治疗男性不育症的实验提供了理论基础,为男性不育症的治疗提供了更多的思路。  相似文献   
2.
遥感技术应用已成为中国中药资源普查的一个重要探索方向。以红花(Carthams Tinctorius L.)为种植型药用植物实验样本品种,分别基于分形理论和灰度共生矩阵(GLCM)两种方法提取不同的纹理特征,结合光谱信息对资源三号卫星(ZY-3)影像进行最大似然方法的监督分类,对比分析分类效果和精度评价。结果显示:加入纹理特征后,总体分类精度提高了0.49%—5.31%,Kappa系数提高了0.01—0.07,结合基于双毯法的分形纹理较GLCM纹理分类总体效果提高至少两倍,其中在Matlab环境下,使用5×5滑动窗口提取的分形纹理特征的分类效果最显著,总体分类精度提高了5.31%,Kappa系数提高了0.07。对于红花分类精度,引入分形纹理特征的分类精度提高到了100%,识别的红花样地效果最完整,破碎程度最小,与其他类别区分度最高;而引入GLCM的分类精度却降低了0.55%—1.28%,可见采用分形理论比采用GLCM提取纹理特征能够更加有效地辅助ZY-3影像识别种植型药用植物。  相似文献   
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