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991.
陕北能源化工基地煤炭、石油、天然气、岩盐等矿产资源储量丰富,经过近20a的开发,已初步建成为中国重要的能源接续地和大型煤化工基地。但该区又具有水资源相对短缺、生态环境脆弱的特点,加之近年来煤炭生产和转化等资源开发增长速度较快,采煤造成的区域性环境污染与生态破坏问题较为突出,严重制约着该区的可持续发展。通过探索建立陕北能源化工基地生态补偿机制,解决了煤炭资源开发与生态环境保护的矛盾,使资源得到适度、可持续的开发利用,环境生态得到持续的恢复和改善,从而使该区的经济发展与保护生态环境相协调,最大限度的实现了可持续发展的战略。  相似文献   
992.
本文以东营凹陷北部陡坡带为例论述了陆相断陷盆地陡坡复杂扇体油藏评价思路与方法。分析了陡坡带特殊性及复杂性,针对复杂扇体油藏精细等时地层对比、控砂机制、有效储层划分和油气分布的纵向分带性提出了有效的研究方法,并形成了一整套有针对性的勘探技术流程,在东营凹陷乃至济阳坳陷具有较好的推广前景。  相似文献   
993.
金黄色葡萄球菌(Staphylococcus aureus)是近岸海域海水中的主要病原菌,严重威胁接触者的安全。抗生素处理是治疗金黄色葡萄球菌感染的重要手段,其耐药性的发生受到了高度重视。采用全基因组重测序与KEGG富集分析结合的方法,对红霉素(erythromycin)、氯霉素(chloramphenicol)和万古霉素(vancomycin)处理后的耐盐金黄色葡萄球菌(S.aureus ZS01)和不耐盐金黄色葡萄球菌(S.aureus 502A)进行耐药机制研究。结果表明,S.aureus 502A经抗生素处理后发生突变的程度大于S.aureus ZS01,二者在经过氯霉素处理发生了更大程度的突变。红霉素、氯霉素和万古霉素处理主要影响了金黄色葡萄球菌的致病能力;红霉素和氯霉素可能通过影响金黄色葡萄球菌脂类的代谢引起其耐药性的变化。除此之外,三种抗生素处理均出现了较多TIGR01741家族蛋白和假设蛋白基因的突变,推测与菌株的耐药性和致病性相关。耐盐金黄色葡萄球菌可通过外排系统作用产生红霉素耐药性,不耐盐菌株因细胞壁成分相关基因的突变提高了对万古霉素的耐受性。研究结果可为耐盐和不耐盐金黄色葡萄球菌的耐药机制及抗生素对金黄色葡萄球菌致病性影响的研究提供基础数据。  相似文献   
994.
目的:运用网络药理学方法研究桔梗治疗肺动脉高压(PH)的作用机制。方法:通过中药系统药理学数据库与分析平台(TCMSP)筛选桔梗有效化合物及其作用靶点,使用Gene Cards数据库筛选疾病候选靶点,利用Cytoscape-v 3.7.2软件构建化合物-靶点-疾病网络,运用String数据平台绘制蛋白相互作用网络,运用R软件分析靶基因的GO功能,使用DAVID数据库分析KEGG通路。结果:桔梗治疗PH的有效化合物包含木犀草素、金合欢素、菠菜甾醇及顺式-二氢槲皮素,相关潜在靶点涉及PTGS1、PTGS2、HSP90AA1等。GO功能富集分析显示预测靶点主要与氧化应激反应、细胞生长增殖等生物过程及细胞因子活性、细胞因子与受体结合情况、氧化还原酶活性等分子功能相关。KEGG富集分析显示潜在基因主要集中在白细胞介素-17、磷脂酰肌醇3-激酶-蛋白激酶B、缺氧诱导因子-1等信号通路。结论:桔梗可能通过抗炎、抗氧化应激、促血管舒张及抑制平滑肌细胞增殖等机制发挥治疗PH的作用。  相似文献   
995.
目的:通过网络药理学方法和分子对接技术,寻找“卷柏-猕猴桃根”药对的主要活性成分,探讨其在肺结节治疗中的作用机制。方法:在TCMSP网站中检索草药卷柏和猕猴桃根,获得两药所含化合物。经过ADME筛选与文献检索,确定药对主要活性化合物。利用PubChem、ChEMBL寻找该药对化合物的预测靶点。利用GeneCard、DisGeNET寻找肺结节的相关基因。利用Venny 2.1在线工具进行韦恩分析,寻找药对与肺结节共有的基因靶点。在OmicShare tools中进行基因本体(GO)功能、京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析。在KEGG ORTHOLOGY数据库中进行基因靶点KO映射。利用分子对接技术验证化合物与预测靶点的对接能力,并进行筛选。在Cytoscape 3.7.1软件中,构建对接成功的“药物-关键化合物-关键靶点-关键通路”网络。结果:本研究共获得9种关键化合物、21个关键靶点。卷柏和猕猴桃根的关键化合物为苏铁黄酮、穗花杉双黄酮、秦皮素、儿茶素、芹菜素、表儿茶素、芦荟大黄素、香草酸、原儿茶酸。关键靶点为磷脂酰肌醇-4,5-二磷酸3-激酶催化亚单位δ(PIK3CD)、磷酸二酯酶4D(PDE4D)、热休克蛋白90α家族A类成员1(HSP90AA1)、醛酮还原酶家族1成员B10(AKR1B10)、囊性纤维化跨膜转导调节因子(CFTR)、原癌基因酪氨酸蛋白激酶(ROS1)、髓样细胞白血病蛋白1(MCL1)等,关键作用通路为磷脂酰肌醇-3-激酶-蛋白激酶B(PI3K-Akt)信号通路、叉头框蛋白O(FoxO)信号通路、凋亡(Apoptosis)、环磷酸腺苷(cAMP)信号通路等。结论:“卷柏-猕猴桃根”的多种活性化合物通过作用于多通路的靶点蛋白而发挥治疗肺结节的作用。  相似文献   
996.
目的:基于网络药理学方法研究败酱草抗非小细胞肺癌(NSCLC)的主要活性成分及其作用靶点,探讨其作用机制。方法:通过TCMSP数据库查询败酱草的有效成分及作用靶点,将口服生物利用度(OB)≥30%和类药性(DL)≥0.18作为筛选标准。运用GeneCards数据库搜索NSCLC的作用靶点,将两者基因取交集,在Cytoscape 3.8.2软件导入共同基因,构建药物-活性成分-作用靶点网络图。基于STRING数据库构建蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络,导入Cytoscape 3.8.2软件进行网络可视化分析。运用Metascape数据库对药物靶点进行基因本体(GO)功能和京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析。结果:败酱草作用于NSCLC的有效活性成分共11种,作用靶点有87个,包括肿瘤P53蛋白(TP53)、丝氨酸/苏氨酸蛋白激酶(AKT1)、原癌基因蛋白(MYC)、半胱天冬酶3(CASP3)、G1/S特异性细胞周期蛋白D1(CCND1)等基因;作用的信号通路主要集中在癌症的途径、白细胞介素-17(IL-17)信号通路、人类疱疹病毒(Epstein-Barr病毒)感染、癌症中的蛋白多糖等。结论:败酱草对NSCLC的作用机制可能通过TP53、AKT1、MYC、CASP3、CCND1等关键蛋白起作用。  相似文献   
997.
目的:基于网络药理学和分子对接技术探讨真人养脏汤治疗溃疡性结肠炎(UC)的作用机制。方法:通过TCMSP数据库检索人参、当归、白术、肉豆蔻、肉桂、白芍、木香、诃子、罂粟壳的活性成分及靶点;运用DisGeNET数据库筛选出UC的相关靶点;使用Venny 2.1平台筛选共同靶点,导入Cytoscape 3.8.0软件构建真人养脏汤成分-靶点网络可视化关系图,筛选出核心成分;依据STRING数据库得到共同靶点的蛋白互作网络,筛选出核心靶点;采用DAVID 6.7数据库对共同靶点进行基因本体(GO)功能和京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析;同时将筛选得到的核心成分和核心靶点进行分子对接验证。结果:筛选出真人养脏汤治疗UC的核心成分为山柰酚、谷甾醇、豆甾醇、可待因、碎叶紫堇碱、蓝堇碱;核心靶点为蛋白激酶(AKT1)、白细胞介素-6(IL-6)、血管内皮生长因子(VEGFA)、肿瘤坏死因子(TNF)、肿瘤蛋白 p53(TP53);信号通路主要涉及TNF、低氧诱导因子-1(HIF-1)、Toll样受体(TLR)等,分子对接显示核心成分和核心靶点具有较强的结合能力。结论:本研究初步揭示了真人养脏汤治疗UC的作用机制,为后续研究提供思路与依据。  相似文献   
998.
999.
目的:运用网络药理学方法探讨黄芪桂枝五物汤治疗雷诺病的作用机制。方法:通过TCMSP数据库检索黄芪、桂枝、白芍、大枣、生姜的活性成分及其靶点,通过Geencards、OMIM数据库获取雷诺病主要靶点,将药物靶点与疾病靶点取交集得到黄芪桂枝五物汤治疗雷诺病的靶点,利用STRING数据库分析蛋白质相互作用,构建PPI网络图,运用Metascape数据库对交集靶点进行GO、KEGG分析,使用Cytoscape软件绘制药物成分-疾病靶点-通路网络图。结果:黄芪桂枝五物汤治疗雷诺病的主要活性成分为β-谷甾醇、山柰酚、芒柄花素、槲皮素等,主要靶点为TNF、IL6、JUN、AKT1、CXCL8、VEGFA、PTGS2等,主要涉及IL-17、VEGF、MAPK、PI3K-Akt、血小板激活、流体剪切应力与动脉粥样硬化等信号通路。结论:本研究初步反映黄芪桂枝五物汤治疗雷诺病的多个成分、靶点、通路的作用机制,为临床研究提供理论支持。  相似文献   
1000.
由于变形、遮挡、运动模糊、商品之间外观的相似性及真实场景中未知的分布偏差,商品动态视觉识别在实际应用中仍存在巨大的挑战。本文提出了一种面向智能零售的动态商品视觉识别方法,即首先通过目标检测网络实时检测商品的外接矩形框,然后在此基础上识别商品的类别并给予推荐,辅助完成消费结算。针对商品拿取视频与商品库图像、训练图像之间的跨域差异,引入邻域风格自适应模型(IBN)和卷积注意力模块(CBAM),提升模型的域适应能力。为了验证该方法的有效性,构建了一个真实的场景数据集Commodity247,数据由智能货柜的顶视摄像头采集,包含247类常见的零售商品,以及37 050张带标注框和商品类别的图片。试验结果表明,在Commodity247数据集上,商品识别的准确率(mAP)可达96.84%,第一推荐正确率(Rank1)可达98.41%,最难样本检索准确率(mINP)可达85.24%;与基于ResNet搭建的基础模型相比,mAP提升了2.91%,Rank1提升了0.60%,mINP提升了10.86%,有效降低了多角度、多光线、多背景的影响。  相似文献   
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