DNA感受器AIM2在心血管疾病中的研究

黑色素瘤缺乏因子(absent in melanoma 2, AIM2)，是PYHIN(含pyrin和HIN结构域蛋白质)家族的一员，在感应双链DNA(dsDNA)和组装AIM2炎症小体方面发挥重要作用。AIM2炎症小体，具有促炎症和促焦亡特性，与心血管疾病的发生发展密切相关，可在动脉粥样硬化斑块、主动脉瘤壁和受损心肌中被激活，且激活受到多种因素的严格调控。文章总结了AIM2的最新研究进展，介绍不同因素对AIM2炎症小体激活的机制和作用。此外，还探讨了AIM2与动脉粥样硬化、主动脉瘤、心肌梗死和心力衰竭病理之间的相互影响，为更好地理解AIM2在心血管疾病中的病理作用、开发新治疗方法助力。     

基于束波变换的叠后缝洞精细成像处理技术

碳酸盐岩储层中溶蚀孔洞和断裂的精确成像是地震油气勘探和开发的关键。以塔里木盆地塔河油田某区块奥陶系碳酸盐岩缝洞型储层为例,在精细的叠前预处理和逆时偏移的基础之上,利用束波变换技术,对研究区的地震数据进行了不同尺度的分解和重构,并对处理结果进行了对比分析。结果表明:束波变换技术可以有效改善溶蚀孔洞和断裂的成像效果,小尺度的束波变换适用于溶蚀孔洞信息的提取,而大尺度的束波变换更有利于增强断裂的清晰度,实际应用中应根据地质体的大小来选择合理的尺度参数。     

相山矿田邹家山铀矿床低品位铀矿生物堆浸试验

对相山矿田邹家山铀矿床低品位铀矿进行了生物堆浸工业试验研究,筑堆矿石量为4 133 t,原矿铀含量为0.127%。采用初始酸化酸度为30 g/L、喷淋强度为10～15 L/(m~2·h)进行酸化预浸出,细菌浸出阶段控制Fe~(3+)浓度为3 g/L左右,经过150 d的细菌浸出,铀浸出率达到91.1%,耗酸率为9.07%,而常规酸法浸出耗酸率为13%。该结果表明采用生物堆浸法能够从低品位铀矿石中经济高效地提取铀,为该类铀资源的可持续利用提供新的途径。     

不同栽培基料对竹荪农艺性状和主要营养成分的影响

【目的】从农艺性状、营养价值、氨基酸含量等方面分析对比不同栽培基料下竹荪的品质,以生产高品质竹荪产品,提高食用菌菌糟利用率,降低竹荪生产成本。【方法】通过设置100%竹屑(CK)、70%(体积分数,下同)竹屑+30%桑枝屑(T1)、70%竹屑+30%菌糟(T2)共3个处理,研究不同基料对竹荪农艺性状、营养成分和氨基酸含量的影响。【结果】①T2处理的竹荪长度、菌柄质量和干质量较CK和T1均显著增加,T1和T2处理的竹荪产量和生物学效率均显著高于CK,产量分别增加了26.44%和41.11%,生物学效率分别提高了46.02%和62.66%。②T2处理的竹荪粗蛋白、灰分、粗多糖和多酚含量均显著高于CK,但与T1无显著差异,T1处理的竹荪中Ca和Fe含量有所提高,T2处理的竹荪Cu、Zn和Se含量有所提高。③T2处理的竹荪氨基酸总量和必需氨基酸含量较CK分别增加了58.82%和64.97%,较T1分别增加了33.07%和38.20%,T2处理的竹荪甜味氨基酸占比高于T1,苦味和芳香氨基酸占比低于T1。【结论】在栽培基料中添加菌糟和桑枝屑均能提高竹荪的营养价值和生物学效率,但添加菌糟的效果更佳,可使竹荪粗蛋白、灰分、粗多糖和多酚含量分别提高28.08%、33.53%、111.8%和25.36%,有效改善了竹荪的品质。     

24份普通白菜遗传多样性的形态特征和RAPD分析

利用形态特征与RAPD分析技术,分析了国内不同地区的24份普通白菜(Brassica campestris L.ssp.chinensis(L.)Makino var.communis Tsee et Lee.)种质的遗传多样性.结果表明,13个形态学性状的变异系数为12.4%~69.9%,其中叶柄变异最大,子叶变异最小.24份普通白菜材料在形态学聚类的距离5处聚为4类.利用筛选出的15条RAPD引物从24份普通白菜材料中共扩增出113条带,其中多态性条带83条,多态率73.4%,平均每条引物条带7.53条、多态性条带5.53条.RAPD数据聚类在相似系数0.77处,分为8类,与形态聚类间有重叠和细分.以形态聚类4个类别计算的Nei's基因多样性指标H和Shannon信息指数I,均为第Ⅳ大类第Ⅰ大类第Ⅲ大类第Ⅱ大类,第Ⅳ类的H和I分别为0.2395和0.3523.而不同地区则以江淮地区的Nei's基因多样性H和Shannon信息指数I最高,分别为0.2076和0.3098.这些结果与普通白菜种质资源多样性特征以及地区分布相吻合.     

ε-HNIW/F2311 PBX界面结构力学行为模拟

研究了ε-六硝基六氮杂异伍兹烷(ε-HNIW)/F2311界面结构的力学行为. 采用分子动力学(MD)方法,在298～423 K 温度范围内以及NVT系综和COMPASS力场下,对F2311与ε-HNIW (110)晶面所构成PBX界面结构的各种力学性能进行模拟计算. 结果表明,温度达到348 K后,ε-HNIW/F2311界面结构比内层ε-HNIW形状变化(G)和体积变化(K)都变得相对容易,弹性增强的同时可以有效地分散应力,有利于PBX的加工;进一步分析K/G表明,ε-HNIW/F2311界面结构在298～373 K内成型性较好,尤其在348 K左右时最适合进行PBX的压制成型.      

2019年先进纤维复合材料研发热点回眸

 高性能纤维复合材料作为典型的先进纤维复合材料，无论在军用还是民用领域都拥有极为广泛的应用前景，近年来已成为世界各国研究的热点和重点。通过回顾2019年全球范围内高性能纤维复合材料在新产品、新工艺以及新市场等方面取得的科技进展，对美国、日本、欧洲和中国高性能纤维复合材料的研究重点进行了总结并分析了未来高性能纤维复合材料的发展趋势。     

基于卷积图神经网络的多粒度表示学习框架

卷积图神经网络（Convolutional Graph Neural Network,ConvGNN）以其强大的表达能力被广泛应用于社交网络、生物网络等领域的网络表示学习中，多粒度网络表示学习已被证明能够改善已有网络嵌入方法的性能，但目前尚缺乏以改善ConvGNN性能为目标的框架.针对此问题，提出一种基于ConvGNN的多粒度网络表示学习框架M-NRL，分为四个模块：粒化模块、训练模块、推理模块和融合模块.粒化模块构造从细到粗的多粒度网络并保留不同粒度节点的属性和标签信息，训练模块在最粗粒度的网络上以端到端的方法训练任意一种ConvGNN并优化其模型参数，推理模块使用优化后的ConvGNN推理出不同粒度网络的节点表示，融合模块采用注意力权重聚合不同粒度的节点表示以产生最终的节点表示.在四个公开引文网络数据集上进行的半监督节点分类任务验证了M-NRL的有效性，实验结果表明，MNRL不仅能加速现有ConvGNN的训练，还可以增强其最终的表示质量.