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991.
目的:观察茵陈四苓颗粒联合骨髓间充质干细胞(BMSCs)对急性肝衰竭大鼠线粒体膜电位的调节作用。方法:将60只雄性SPF级SD大鼠随机分成A组(正常组)、B组(茵陈四苓颗粒联合骨髓间充质干细胞组)、C组(茵陈四苓颗粒组)、D组(模型组)、E组(复方甘草酸苷组)、F组(骨髓间充质干细胞组),每组各10只。采用硫代乙酰胺腹腔注射的方法制备急性肝衰竭大鼠模型,进行BMSCs的分离纯化、培养及鉴定,观察大鼠的一般情况与存活情况,血清天冬氨酸氨基转移酶(AST)、丙氨酸氨基转移酶(ALT)、总胆红素(TBil)的含量,肝脏组织病理情况、肝线粒体的形态与结构、肝线粒体膜电位。结果:大鼠血清ALT、AST、TBil水平比较,D组较A组明显升高(P<0.05),B、C、E、F组较D组降低,其中B组降低更显著,差异均有统计学意义(P<0.05),E、F组组间差异无统计学意义(P>0.05)。B、C、E、F组肝脏组织病理、线粒体形态与结构的变化情况较D组好转。D组Q1-UR/Q1-LR阳性百分比比值显著升高,与A组比较,差异有统计学意义(P<0.05);B、C组与D组比较,差异有统计学意义(P<0.05);各干预组肝线粒体膜电位稳定,E组相似文献
992.
目的:观察运用中西医结合治疗新型冠状病毒肺炎初热期的临床疗效。方法:将86例新型冠状病毒肺炎初热期患者随机分为治疗组和对照组,每组各43 例。对照组采用西医常规治疗,治疗组在对照组基础上联合中医辨证施治。观察2组患者的治愈率、体温恢复正常时间、住院时间、中医证候评分及不良反应发生情况。结果:治愈率治疗组为100%(43/43),对照组为90.7%(39/43),2组比较,差异有统计学意义(P<0.05)。治疗组体温恢复正常时间、住院时间均较对照组短(P<0.01或P<0.05)。2组胸闷气短、咳嗽咳痰、纳差、大便稀溏、神疲乏力评分治疗前后组内比较及治疗后组间比较,差异均有统计学意义(P<0.05)。2组均未见严重不良反应。结论:中西医结合治疗新型冠状病毒肺炎初热期疗效确切,故可在早期对新型冠状病毒肺炎患者进行中医药干预。 相似文献
993.
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
994.
水下火箭发动机工作时,尾部会产生高强度、宽频带背景噪声。在分析火箭发动机噪声产生机理和物理特性的基础上,主要研究了火箭发动机噪声背景下脉冲信号的检测流程和方法。采用自适应消噪和滤波,减弱背景噪声强度并提高了信噪比,建立了火箭发动机噪声背景下脉冲信号的检测方法,解决了强背景噪声脉冲信号难以检测的问题,为火箭发动机水下应用提供了新的思路。 相似文献
995.
水下光通信(Underwater Optical Wireless Communication,UOWC)是一种新型的水下通信技术, 具有保密性好、可靠性高等优点,对于构建全光立体通信网络以及 6G 空天海地一体化全方位通信有重要的意义。分析了水下光通信相较于其他传统水下通信方式的优点,对水下光通信发展历程与进展进行了综述,对比了水下光通信 2 种主流光源:激光光源和 LED 光源。针对现阶段水下光通信面临的难题,提出了一种完善的水下光通信系统框图,并研制出相应的硬件系统,完成了水下通信调试。水下光通信是一种切实可行的新型通信方式,兼具灵活、保密、高速率等特点,在未来的 6G 时代中将会得到进一步的发展和应用。 相似文献
996.
地缘环境研究已经成为当前国内地缘政治研究的重点方向,汇聚了国内地缘政治研究力量,推动了国内地缘政治学科的复兴。本文在总结分析国内外地缘政治、地缘环境相关研究最新发展和趋势的基础上,集中探讨了地缘环境研究的理念、议程与路径。地缘环境研究理念是以多元地缘体间互动实践为中心,将地缘环境理解为多元地缘体互动实践的“信息”或称决策信息集,也是多元地缘体互动的结果。因此,地缘体行动决策既有在完备信息下的决策,也有在不完备信息下的决策,甚至还有在不能甄别信息真假情况下的决策。在此新理念下,地缘环境研究大致包括地缘环境要素解析(本底、关联、结构3类要素)、地缘环境时空过程与机制表达和地缘环境支撑体系设计三大研究议程。为了整合不同领域、不同尺度和多元行为体,论文以缅北冲突为例展现了地缘环境研究的三大路径,即跨领域互动、跨尺度耦合和多元地缘体博弈。在当今百年变局的复杂形势下,明晰地缘环境研究的理念、议程与路径,对准确、科学分析当前复杂局势和提出中国应对策略等具有重要的理论价值和现实意义。 相似文献
997.
在全球陆地大气水分亏缺(VPD)已经增加、并将持续增强的背景下,新疆大气环境是否趋于干旱化值得探讨。利用1961—2020年地面气象观测资料,采用线性趋势分析、Mann-Kendall检验等方法,研究了新疆VPD的分布及时空演变特征。结果表明:(1)近60 a来新疆VPD整体呈现显著增加趋势,增幅为0.015 kPa·(10a)-1。VPD在2005年发生突变,突变前为弱波动变化,突变后呈增加趋势。(2)各季节VPD均以增势为主,其中春、夏季增幅较大,冬季增幅最小。春、秋季VPD突变特征与年变化较为一致,夏季略晚(2006年出现突变)。(3)空间分布上,VPD呈现“山区低、盆地高”的鲜明格局。时空演变分析表明,全疆大范围地区(近83.65%的气象站点)VPD呈增势变化,而VPD呈下降趋势的站点多分布在天山山脉东段的北麓以及南疆盆地的北、西北缘。季节尺度上,春季VPD呈增势变化的站点数占比最高(96.15%),是新疆大气水分胁迫范围最广的时段,而冬季大气水汽含量相较稳定。 相似文献
998.
突发公共卫生事件会严重影响社会公众生命健康,风险评估和预测可为突发公共卫生事件有效防控提供科学依据。本文提出了一种基于SEIR模型的突发公共卫生事件风险动态评估与预测方法,将突发公共卫生事件传播与人口、医疗、经济情况相结合,耦合危险性与脆弱性,建立合理的风险评估综合指标体系,利用熵值—层次分析组合模型实现突发公共卫生事件风险动态评估。此外,本文建立了传染病传播动力学修正SEIR模型,将传染病传播动力学模拟预测与风险评估相结合,实现突发公共卫生事件演变趋势的预测和风险的动态预测。2019年12月底的COVID-19疫情是一次传播速度快、感染范围广、防控难度大的重大突发公共卫生事件。本文以欧洲10国COVID-19疫情为例,开展风险评估与风险动态预测研究,依据欧洲10国自疫情开始至2020年4月16日的疫情数据,预测了2020年4月17日—2020年5月10日疫情演变的趋势,进而实现了10国的疫情风险动态预测。本文模型预测结果表明至2020年5月10日欧洲10国疫情形势仍然严峻,预测数据与真实数据的拟合优度R 2大于0.92,预测结果与疫情真实情况基本一致,在此情况下,复工复产对于疫情防控仍然是不利的。本文提出的基于SEIR模型的公共卫生事件风险动态评估与预测方法为疫情已然传播开的国家和地区提供了风险持续评估和预测的可能,为后期疫情防控决策提供了支持,同时也可用于今后新的疫情发生时期或其他突发性公共卫生事件下风险的应急评估和预测。 相似文献
999.
空间同位模式分析是数据挖掘中一种常见的方法,可有效挖掘城市设施在空间位置上的关联特征,进而发现城市设施的分布规律。本文基于POI数据同位模式挖掘用来获取城市服务业空间关联结构:首先,通过邻近实例获取、同位候选模式存储与筛选,得到城市服务业二阶同位模式;然后,据此构造产业空间关联图,得到产业间的关联结构;最后,分别构造了产业空间关联图密度和产业空间关联显著指数,用来衡量城市服务业空间关联的紧密程度和整体关联的显著程度。本文选取成都、兰州、郑州、沈阳、上海与深圳为试验区,实验结果表明:不同城市服务业的空间关联结构存在共性与特殊性,整体上,餐饮、购物等与居民日常生活相关的服务业易与其他服务业产生空间强相关,这几类服务业内部空间集聚明显;成都与沈阳的服务业整体表现空间关联度高且紧密,兰州其次,上海与深圳的服务业则整体表现空间关联较弱,郑州的服务业空间关联较紧密但强度较低。 相似文献
1000.
园林植物知识图谱可为顾及区域适应性、观赏性和生态性等因子的绿化树种的选型提供知识支持。植物描述文本的实体识别及关系抽取是知识图谱构建的关键环节。针对植物领域未有公开的标注数据集,本文阐述了园林植物数据集的构建流程,定义了园林植物的概念体系结构,完成了园林植物语料库的构建。针对现有Word2vec、ELMo和BERT等语言模型存在无法解决多义词、融合上下文能力差、运行速度慢等缺点,提出了嵌入ALBERT(A Lite BERT)预训练语言模型的实体识别和关系抽取模型。ALBERT预训练的动态词向量能够有效地表示文本特征,将其分别输入到BiGRU-CRF命名实体识别模型和BiGRU-Attention关系抽取模型中进行训练,进一步提升实体识别和关系抽取的效果。在园林植物语料库上进行方法的有效性验证,结果表明ALBERT-BiGRU-CRF命名实体识别模型的F1值为0.9517,ALBERT-BiGRU-Attention关系抽取模型的F1值为0.9161,相较于经典的语言模型(如Word2vec、ELMo和BERT等)性能有较为显著的提升。因此基于ALBERT模型的实体与关系抽取任务能有效提高识别分类效果,可将其应用于植物描述文本的实体关系抽取任务中,为园林植物知识图谱自动构建提供方法。 相似文献