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1.
目的基于网络药理学方法研究连花清瘟胶囊活性成分防治新型冠状病毒肺炎的作用机制。方法通过文献挖掘确定连花清瘟胶囊活性成分,依托TCMSP、SwissTargetPrediction数据库检索活性成分靶点,利用Cytoscape3.6.1软件绘制连花清瘟胶囊活性成分-靶点网络;运用GeneCards数据库查询新型冠状病毒肺炎靶点,将其与连花清瘟胶囊活性成分靶点相互映射,筛选出共同靶点。应用STRING平台构建靶蛋白相互作用网络并提取关键靶点,对关键靶点进行GO(Gene Ontology)基因功能和通路分析。结果连花清瘟胶囊24个活性成分作用于33个新型冠状病毒肺炎靶点,其中NOS2与血管紧张素转化酶II(ACE2)共表达;TNF、TP53、IL6、CASP3、IL2、MAPK14、RELA共7个关键靶基因参与免疫系统过程、多细胞生物过程、解毒过程、刺激反应、抗氧化活性等生物过程及功能,调控百日咳、南美锥虫病、乙型肝炎、肺结核、甲型流感、EB病毒感染、单纯疱疹病毒感染、PI3K-Akt、TNF、MAPK、T细胞受体等信号通路。结论连花清瘟胶囊对SARS-CoV-2入侵人体受体ACE2具有一定的阻断作用,同时发挥抑制机体炎症风暴、调节机体免疫的作用。 相似文献
2.
针对动力锂电池的电压不平衡问题,分析了单体锂电池的充放电特性以及电池组串联的不一致性,在现有锂电池组均衡拓扑的基础上,提出了一种将变压器均衡电路和专用芯片BQ78PL116控制的电感均衡电路相结合的混合主动均衡策略,设计了变压器均衡电路,开发了主控系统软件模块以及主控与专用芯片通信程序等,构成一个具有电池基本信息监控LCD显示、电池保护以及不一致均衡等功能的电池管理系统。通过在静止、放电以及充电状态下由变压器均衡和电感均衡构成的混合主动均衡法与纯电感均衡法的比对实验,证明了混合主动均衡法在均衡调节速度与均衡效率方面的优势。 相似文献
3.
麻黄细辛附子汤种活性成分提取动态变化研究 《山东科学》2018,31(6):11-17
研究麻黄细辛附子汤中盐酸麻黄碱、盐酸伪麻黄碱、细辛脂素、苯甲酰新乌头原碱、苯甲酰乌头原碱、苯甲酰次乌头原碱在提取过程中的含量动态变化。采用HPLC,测定水提取过程中不同时间提取液中6种活性成分的含量。结果表明,6种活性成分溶出量均在前90 min呈上升趋势,且组分稳定存在。90 min后,溶出量增长趋势变缓并有不同程度的消减,存在状态不稳定。研究认为麻黄细辛附子汤的提取工艺为水煎提取90 min,既可保证6种活性成分的稳定存在,又使其溶出量达峰值。 相似文献
4.
好氧颗粒污泥可通过特殊的厌/好氧空间结构实现短程硝化,而短程硝化和好氧颗粒结构都可能导致温室气体N2O释放.试验研究了处理养殖废水过程中好氧颗粒污泥短程硝化性能,及利用微电极探针定量分析N2O过程释放特性.稳定运行期间,COD与氨氮平均去除率分别为76.8%和94.4%,短程硝化效率可达88.9%.根据微电极探针和气相色谱分析结果,好氧颗粒污泥系统厌氧和好氧阶段N2O生成量分别占46.4%和53.6%,但短程硝化系统的N2O释放主要来源于曝气吹脱作用;系统内N2O中氮的释放量占进水氮的比例为2.1%,好氧颗粒污泥并未显著强化N2O释放. 相似文献
5.
针对高速工况下四轮独立驱/制动电动车的车道偏离问题,提出一种基于主动转矩分配的车道保持辅助控制方法。该方法的辅助控制系统分为3层,顶层控制器根据人-车-路信息实时进行辅助控制决策,并计算车道保持所需的横摆响应;中层控制器基于滑模控制算法,计算横摆响应跟踪所需的附加横摆力矩;底层控制器通过主动转矩分配产生附加横摆力矩,干预车辆行驶轨迹,以达到车道保持的目的。采用CarSim/Simulink联合仿真进行高速单移线实验验证,结果表明,提出的基于主动转矩分配的四轮独立驱/制动电动车车道保持辅助控制方法,具有良好的车辆动力学稳定性,在高附路面和低附路面上均能够有效地干预车辆行驶轨迹,防止车辆偏离车道。 相似文献
6.
为比较不同株系之间丹参有效成分的差异,采用高效液相色谱法测定丹参中包括丹参酮ⅡA在内的4种脂溶性成分和包括丹酚酸B在内的3种水溶性成分的含量,并应用SPSS软件对所得数据进行分析。通过对两大类成分的比较,发现10种株系丹参中,3、7号株系的脂溶性成分含量较高,可考虑培育为脂溶性成分提取原料;而1、9、10号株系的水溶性成分较高,可考虑培育为水溶性成分提取原料。显著性分析结果表明,所测10种不同株系丹参在其主要水溶性和脂溶性成分上存在显著差异。该研究可以为丹参优良种质的筛选提供依据。 相似文献
7.
城市热点的识别对于探索解决引导性的人群疏散、规避交通拥堵等问题提供新途径,并为基于位置服务(location based services,LBS)如商铺选址、旅游导航等提供重要的科学参考,具有重要的应用价值。随着个人手机终端的普及与发展,手机已经成为研究用户行为特征的一种理想的探测器。提出了将手机信令数据融合兴趣点(point of interest,POI)数据来挖掘城市的热点区域并进行功能类型标定,重点通过手机信令数据研究人流的出行行为和在蜂窝的驻留时长情况来识别活跃蜂窝,并进一步通过基于密度的聚类算法判别热点区域。选取了重庆市较场口一定范围区域作为研究区域,数据来源于重庆某移动运营商提供的用户手机信令数据,通过实验实例验证分析,证明了该方法可快速识别出城市热点区域,并具有较高的准确性。 相似文献
8.
9.
大型活动散场期间的地铁车站客流属于可预知的非常规客流,采用常规客流的统计预测方法难以准确预测其客流需求.基于深度学习,将历史客流规律、大型活动数据与实时自动售检票系统数据相结合,提出了一种适用于大型活动散场期间地铁车站的短时客流预测模型.首先对历史客流数据进行了拆分及降噪处理,并分析了活动客流特征.之后,基于深度学习框架构建多层结构的卷积神经网络,拟合活动客流特征与客流时空分布的映射关系,并选取Adam(adaptive moment estimation)算法优化训练过程,以适用于活动散场时客流集中进站的情况.最后,以北京地铁奥林匹克公园站为例,利用实测数据验证了模型的准确性.预测结果表明:建立的Adam-CNN(convolution neural network)模型相对于常用时间序列方法自回归滑动平均和传统神经网络SGD-CNN模型具有更高的精度,能够为大型活动的组织提供更为有力的支持. 相似文献
10.
针对当前网络入侵具有多样性和易变性, 单一方法很难获得理想网络入侵检测结果的问题, 为提高网络入侵检测正确率, 有效拦截各种网络入侵, 提出一种将半监督技术与主动学习相结合的网络入侵检测方法. 首先, 采集网络入侵数据, 提取网络入侵特征, 并采用半监督技术根据特征对网络入侵数据进行聚类处理; 其次, 采用主动学习算法对聚类后的数据进行训练, 构建网络入侵检测的分类器, 并引入蚁群算法对构建网络入侵检测的分类器进行优化; 最后, 采用标准数据集对网络入侵检测方法进行仿真测试. 测试结果表明, 该方法解决了当前入侵检测方法存在的缺陷, 提升了网络入侵检测正确率, 漏检率和误检率明显少于经典网络入侵检测方法, 同时缩短了网络入侵检测时间, 改善了网络入侵检测效率, 能更好地保证网络通信和数据传输安全. 相似文献