Infection regulates pro-resolving mediators that lower antibiotic requirements

Underlying mechanisms for how bacterial infections contribute to active resolution of acute inflammation are unknown. Here, we performed exudate leukocyte trafficking and mediator-metabololipidomics of murine peritoneal Escherichia coli infections with temporal identification of pro-inflammatory (prostaglandins and leukotrienes) and specialized pro-resolving mediators (SPMs). In self-resolving E. coli exudates (10(5) colony forming units, c.f.u.), the dominant SPMs identified were resolvin (Rv) D5 and protectin D1 (PD1), which at 12?h were at significantly greater levels than in exudates from higher titre E. coli (10(7) c.f.u.)-challenged mice. Germ-free mice had endogenous RvD1 and PD1 levels higher than in conventional mice. RvD1 and RvD5 (nanograms per mouse) each reduced bacterial titres in blood and exudates, E. coli-induced hypothermia and increased survival, demonstrating the first actions of RvD5. With human polymorphonuclear neutrophils and macrophages, RvD1, RvD5 and PD1 each directly enhanced phagocytosis of E. coli, and RvD5 counter-regulated a panel of pro-inflammatory genes, including NF-κB and TNF-α. RvD5 activated the RvD1 receptor, GPR32, to enhance phagocytosis. With self-limited E. coli infections, RvD1 and the antibiotic ciprofloxacin accelerated resolution, each shortening resolution intervals (R(i)). Host-directed RvD1 actions enhanced ciprofloxacin's therapeutic actions. In 10(7) c.f.u. E. coli infections, SPMs (RvD1, RvD5, PD1) together with ciprofloxacin also heightened host antimicrobial responses. In skin infections, SPMs enhanced vancomycin clearance of Staphylococcus aureus. These results demonstrate that specific SPMs are temporally and differentially regulated during infections and that they are anti-phlogistic, enhance containment and lower antibiotic requirements for bacterial clearance.     

水工钢结构腐蚀的图像识别技术

通过图像识别技术对水工钢结构的腐蚀形貌特征及分布状况进行定量化研究,并通过室内实验对图像识别技术进行验证。结果表明:通过对腐蚀图像进行灰度处理、二值化处理可以实现对水工钢结构腐蚀形貌及腐蚀分布的准确性描述。     

硝酸钠与十二烷基苯磺酸钠在二氧化氯介质中对铝合金的协同缓蚀作用研究

为了探讨二氧化氯(ClO2)介质中金属的腐蚀问题,采用静态失重法、动电位极化曲线法和扫描电镜法研究了硝酸钠和十二烷基苯磺酸钠(DBSAS)在100mg/L二氧化氯介质中对铝合金的缓蚀协同效应。结果表明,硝酸钠对铝合金的缓蚀作用较差,最大缓蚀率仅为55.58%;DBSAS对铝合金有中等程度的缓蚀作用,缓蚀效率随其浓度的增加而增大,最大缓蚀率可达89.33%;硝酸钠和DBSAS复配后对铝合金产生明显的缓蚀协同效应,当硝酸钠和DBSAS复配的质量之比为3∶7时,最大缓蚀率可达96.28%。     

超临界CO2绿色萃取人参皂苷Rh1、人参皂苷Rh2的研究

运用超临界CO2萃取技术从人参总次苷中萃取人参皂苷Rh1、人参皂苷Rh2。以不同溶剂为夹带剂,采用超临界CO2对人参皂苷Rh1、人参皂苷Rh2的萃取进行研究。通过高效液相色谱测定产物得率。在萃取压力为30MPa、温度45℃、时间3h、乙酸乙酯为夹带剂(10mL乙酸乙酯作为固态夹带剂,290mL乙酸乙酯作为动态夹带剂)条件下,超临界CO2萃取出人参皂苷Rh1、人参皂苷Rh2。人参皂苷的得率随加入的乙酸乙酯量的增大先增大后基本不变,随萃取压力、萃取温度的升高先增大后减小。在此最佳条件下,人参皂苷Rh1和人参皂苷Rh2的得率分别为7.33%和14.69%。     

有向无线传感器节点概率感知模型的设计

针对现有的有向传感器节点的感知模型应用中,在感知范围两侧的边缘处易受误差影响而使得此处感知能力的不确定,致使整个网络的覆盖情况不稳定的问题,设计了一种有向概率感知模型。该模型参考了全向概率感知模型,同时考虑到了节点的转动误差,更加准确地描述了有向传感器节点的感知能力。经仿真验证,该模型具有较好的应用效果。     

DNA条形码技术在白洋淀流域浮游动物调查中的应用

DNA 条形码在物种鉴定中得到了有效的应用,有助于分类学和生物多样性研究. 本研究基于线粒体COI基因序列,使用邻接法(neighbor joining method,NJ)和最大似然法(maximum Likelihood,ML)构建系统发育树,对2018年5月在白洋淀流域采集的浮游动物样品进行初步研究. 结果表明,在对桡足类的系统发育树分析时,NJ树和ML树的结果保持一致,而且和形态学鉴定结果保持一致. 在对枝角类的系统发育树的分析中,NJ树和ML树的结果有所差异,和形态学鉴定结果也有所不同,分析原因,可能是由于拼接序列时剪短了部分序列,使序列间差异性变小引起误差. 总体上看,基于COI基因的DNA条形码可以有效地应用到白洋淀流域的浮游动物鉴定中,并可以逐步完善,最终建立一个完整的DNA条形码数据库.     

元坝须三段致密含钙砂砾岩地层测井响应特征及岩性识别方法

致密含钙砂砾岩地层岩石类型多样,含钙屑砂岩、岩屑砂岩、炭质砂岩、砂砾岩等,然而含钙砂砾岩地层不同岩石类型测井响应差异小、识别难,岩性识别成为制约该类储层有效勘探开发的关键.以多级交会图为手段,详细分析各岩石类型测井响应特征及差异的内在成因,确定各岩石类型在测井交会图上的分布区间,实现岩性逐级判别.首先将含钙砂砾岩地层岩性分为煤、泥岩、砾岩、砂岩四大类,采用电阻率、伽马等测井方法识别四大类岩性;然后,根据砾石含量将砾岩分为含砂砾岩、砂质砾岩两小类,采用电阻率、中子等测井方法对砾岩进行细分;接着,根据组分及粒度将砂岩划分为炭质砂岩、中-粗粒钙屑砂岩、细粒钙屑砂岩、钙屑粉砂岩-常规岩屑砂岩四小类,采用电阻率、伽马等测井方法对砂岩进行细分;最终实现基于多级交会图的含钙致密砂砾岩地层四大类八小类岩性识别,识别结果与岩心、薄片吻合较好.该方法为明确致密含钙砂砾岩地层各类岩性测井响应特征、建立岩性剖面及确定有利储层展布提供了依据.     

预制破片对屏蔽炸药冲击引爆研究*

针对破片斜冲击状态下引爆屏蔽固体炸药问题开展了研究。从理论上建立了与冲击角度相关的冲击压力计算方法。结合炸药起爆判据,可确定炸药冲击起爆的临界速度。采用Lee-Tarver点火增长模型和LS-DYNA仿真软件,对破片斜撞击屏蔽装药冲击起爆过程进行了数值模拟。利用升-降法确定了临界起爆速度,验证了理论模型的有效性;并分析了破片材料、入射角和靶板厚度对冲击起爆JO—9195固体炸药临界速度的影响。结果表明:理论计算和数值模拟误差不超过5.98%,吻合较好,表明所建立的理论计算方法是有效的。在相同条件下,钨合金破片相对于钢质和铜质破片临界起爆速度低;随着入射角和靶板厚度增加,冲击起爆的临界速度也随之增大。     

混沌及其在电力工程中的应用研究进展

混沌理论是非线性科学的重要分支,具有丰富的内涵和广博的外延空间,在很多领域都得到了广泛的应用.总结了混沌的重要本质特性,即非线性和内随机性、敏感性、遍历性、分维性和广谱性等,分类讨论了利用这些混沌特性解决有关工程实际问题的应用情况;并以电力系统这一典型的大规模非线性系统为背景,分析了混沌理论在电力系统稳定分析及其控制、电力系统经济调度与优化、电力系统短期负荷预测以及电气设备状态监测等方面的应用研究进展.     

基于可变形卷积网络的恒星大气物理参数自动测量

为解决海量恒星光谱数据自动处理问题,更准确地对恒星光谱物理与化学性质的研究,同时更加直观地反映恒星性质参数,通过利用可变形卷积网络(deformable convolutional network,DCN)方法对恒星大气物理参数进行分析,系统地研究了恒星表面有效温度(Teff)、表面重力(logg)、金属丰度([Fe/H])3个物理参数,实验结果对比梯度下降法神经网络(back propa-gation neural network,BPNN)、人工神经网络(artificial neural network,ANN)、径向基神经网络(radial basis function neural network,RBFNN),评价标准为平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、均值误差(mean error,ME).基于SDSS-DR9、LAMOST-DR3恒星光谱数据得到Teff、logg、[Fe/H]的DCN-MAE分别为97.2136 K、0.281 2dex、0.125 2 dex,DCN-ME 分别为106.596 3 K、0.385 6 dex、0.175 3 dex.实验结果显示DCN效果优于BPCNN、ANN、RBFNN,为进一步分析与反映恒星真实情况提供参考.