血液筛查中核酸检测与ELISA联合应用的研究

通过对血浆标本的核酸和血清学检测结果进行比较分析,探讨核酸检测（NAT）与酶联免疫吸附试验（ELISA）联合应用在血液筛查中的意义.研究从血浆样本中同时提取HBV、HIV和HCV核酸,采用荧光实时聚合酶链反应（PCR）进行检测,同步进行ELISA检测HBV、HIV和HCV抗原或抗体.在5 184份血浆标本中检测出HBV“窗口期”标本12份,检出率为0.23％;检测出HCV“窗口期”标本3份,检出率为0.058％;未检测出HIV“窗口期”标本.从而得出结论,核酸检测可以有效检测出血浆中的HBV、HIV和HCV的“窗口期”标本.     

THEMIS星座对2008年2月26日磁层亚暴的观测--磁尾重联触发的亚暴分析研究

本文利用THEMIS卫星结合地面极光和地磁的观测,研究了2008年2月26日04：05和04：55UT的两次亚暴事件.Angelopoulos已经对发生在04：55UT的第二个亚暴事件做了分析.本文对两次亚暴的相关活动进行了详细研究,特别对第一次做了深入讨论,并着重分析了磁重联与亚暴活动的关系.在两次亚暴的初始阶段,第一次极光增亮发生在中磁尾磁重联后2～3min,但是持续时间较短,极向膨胀缓慢,与伪暴的特征相似,标志了亚暴的初突发（initial onset）.两次亚暴都存在第二次极光增亮和极光的极向膨胀,且时间与近地磁尾观测的地向流和磁场偶极化同时发生,并与亚暴膨胀相的其他活动的发生同步,标志了亚暴的主突发（major onset）.在两次亚暴的增长相期间,极盖区开放磁通量持续增加;在亚暴膨胀相和恢复相中,极盖区磁通量迅速减少.表明两次亚暴膨胀相的演化分别与两次尾瓣开放磁力线重联过程相联系的.从亚暴活动的参数分析,这两次亚暴都属于小亚暴范围;从重联率分析,两次磁重联都属于弱重联.本文的观测结果表明,中磁尾磁尾重联首先触发伪暴;高速流将磁通量和能量传输到近地磁尾;高速流减速最终导致亚暴...更多电流楔（substorm current wedge,简称SCW）的形成和电流中断,产生近地偶极化和极光膨胀,引起亚暴膨胀相突发.本文的观测结果是对近地中性线模型（near earth neutral line,简称NENL）和重联-电流中断协同模型（synthesis scenario of MR and CD,简称RCS）模型及亚暴膨胀相两步突发观点的有力支持.     

“磁阻力伞”三维数值模拟初步结果

基于Bush于1958年提出的外加磁场与电离等离子体相互作用产生的电磁力可以增加高速进入黑障区飞行器的阻力，通过三维磁流体力学控制方程（MHD）数值仿真模拟，做了不同磁场强度条件的参数对比和受力分析研究，发现飞行器所受的磁阻力随着磁场强度增强显著增加．当磁场强度为0．4T时，飞行器所受磁阻力可达25kN，弓激波也远离飞行器表面．     

尾瓣持续磁重联与磁层亚暴相关性研究

根据尾瓣持续磁重联的特征, 首先利用Cluster星簇测量的近地磁尾等离子体密度、温度、整体运动速度、磁场等数据, 确认尾瓣磁重联过程的存在; 其次, 利用GOES, LANL等同步高度卫星数据, 极光数据以及地面观测的AE指数等描述亚暴突发(onset)现象; 结合上述两方面的观测, 进而分析研究了尾瓣持续磁重联和磁层亚暴的相关性和时序关系, 确认了尾瓣持续磁重联是行星际磁场持续南向期间亚暴膨胀相突发的原因.     

祝福青奥会

##正##为了迎接今年8月在南京举办的青年奥林匹克运动会(以下简称青奥会),使学生了解青奥会文化、提升体育运动意识和参与感,南京市梅山一中组织了主题为"祝福青奥会"的系列活动。学校里有两支特别活跃的队伍——"以梦为马"小队和"大拇指"小队,队员们在杨老师和张老师的指导下,开展了"寄语青奥会"、"采风南京见证青奥会筹备"等活动。     

Cluster星簇对中磁尾尾瓣持续磁重联观测研究

当行星际磁场持续南向时, 磁尾尾瓣区积蓄大量的磁能, 出现强的晨昏电场. 此时中磁尾磁重联进行得深入持久, 在等离子体片闭合磁场和等离子体被带出重联区之后, 尾瓣区的磁场和等离子体不断进入重联区, 这种重联过程称之为“持续尾瓣重联”(CLR). 分析2001~2003年期间欧空局Cluster星簇对中磁尾的观测数据, 发现CLR除导致磁场形态改变和产生高速流外, 重联区出现空泡, 多数空泡中等离子体密度和温度下降两个数量级(少数为一个数量级). 空泡结束后, 密度较重联前低, 温度略有升高. CLR的持续时间一般为几十分钟, 它同行星际磁场持续南向发生的强亚暴有很好的相关性.     

A型肉毒神经毒素纯化及其免疫原性研究

采用阴离子交换柱层析法和凝胶过滤柱层析法纯化A型肉毒神经毒素复合物,通过SDS-PAGE法分析不同纯化条件下目标物的纯度和完整性,并以纯化物免疫BALB/c小鼠研究其免疫原性.结果显示,离子交换柱层析法纯化效果优于凝胶过滤柱层析法.     

参数优化变分模态分解与LSTM的电力物资需求预测

国家电网物资采购管理水平不断提高,线上采购流程逐步完善,但仍存在由于采购计划预估不准导致招投标过程中,供应商利用招投标总标包机制进行价格博弈而造成电网公司采购成本增加,因此,建立准确有效的电力物资需求预测模型具有重要意义。针对电力物资序列的非稳定性、波动性和间歇性特点,提出一种基于参数优化变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)与长短时记忆神经网络(long short-term memory, LSTM)的电力物资需求预测方法,选取国网电商专区平台的典型电力物资,采用鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm, WOA)参数优化的VMD对原始序列进行模态分解,将分解获得的各模态分量分别构建LSTM模型,最后将各模态的预测值叠加重构为电力物资的预测值。实验结果表明：所提电力物资需求预测方法较LSTM、EMD-LSTM、VMD-LSTM、PSO-VMD-LSTM、SSA-VMD-LSTM有更高的准确率,对电网物资采购预测具有一定实际意义。