白藜芦醇双向调节核转录因子-κB活化和HEK293细胞增殖

白藜芦醇(resveratrol, Res)是一种广泛存在于植物中的多酚化合物, 临床前研究显示其具有抗氧化、抗炎以及潜在的抗肿瘤作用. 为进一步了解白藜芦醇临床应用的可能性和安全性, 研究了其对于人胚肾HEK293细胞增殖的影响及其可能的作用机制. 利用台盼蓝拒染方法测定细胞增殖活性, PI染色-流式细胞分析法测定细胞周期和细胞凋亡, 利用稳定转染的HEK293/luc-κB细胞株和荧光素酶报告基因法测定细胞内核转录因子-κB(NF-κB)活化水平, 酶联免疫法测定细胞培养液中人白介素-8(IL-8)含量. 结果表明, 经10^-7 mol/L白藜芦醇处理48 h, HEK293细胞增殖明显增加. 在联合10 ng/mL 的肿瘤坏死因子-α(TNFα)处理时, 10^-8~10^-7 mol/L白藜芦醇(24 h)和10^-6 mol/L白藜芦醇(48 h)也可明显促进细胞增殖. 10^-4 mol/L白藜芦醇单独或联合处理均明显抑制细胞生长. 处理24 h时, 10^-7 mol/L白藜芦醇显著下调内源性和TNFa诱导的NF-κB活化, 但在10^-4 mol/L浓度下明显上调NF-κB活化. 10^-4 mol/L 白藜芦醇还明显增加培养液中IL-8含量, 引发明显的S期细胞周期阻滞并伴随轻微细胞凋亡; TNFα对10^-4 mol/L白藜芦醇的上述活性具有协同作用. 由于白藜芦醇可以双向调节体外细胞增殖, 对其可能的临床应用应予全面评价.     

Λ超核结构

简要回顾了Λ超核结构研究的实验和理论研究进展，并介绍了超子-核子相互作用和对单Λ超核的描述，以及奇特Λ超核现象的最新研究成果，包括超核的巨中子晕、超子晕等。     

变量核Marcinkiewicz积分交换子在弱Herz空间上的有界性

研究带变量核的Marcinkiewicz积分与Lipschitz函数生成的交换子μ_Ω~b的有界性,应用原子分解理论及核函数Ω的性质,证明了μ_Ω~b是Herz型Hardy空间到弱Herz空间上的有界算子.     

超形变核态的相对论对称性研究

相对论对称性在原子核的壳层结构及其演化中扮演重要角色.探讨超形变核态的相对论对称性,利用相对论平均场理论计算超形变核态的结合能、单粒子能级,提取单粒子能级的自旋和赝自旋能量劈裂,分析这些能量劈裂与原子核形变及自旋和赝自旋双重态量子数间的关系,进而研究超形变核态的自旋和赝自旋对称性及其随形变变化的规律,结果表明超形变核态的自旋和赝自旋对称性与双重态量子数和形变都相关.     

基于核最小二乘回归子空间分割的高维小样本数据聚类

针对基于线性表示理论的子空间分割方法没有考虑高维小样本数据的非线性性质,借鉴核理论,提出核最小二乘回归子空间分割方法,使子空间分割方法适合高维小样本数据的非线性性质.经6个基因表达数据集和4个图像数据集上的实验,表明该方法是有效的.     

问答系统中基于语义核函数的问题分类算法

提出一种基于语义核函数的问题分类算法,该算法基于问题的语法结构构建支持向量机(SVM)核函数.首先,将给定的问题解析为语法树结构,用语法树的子树表示该问题;然后,从词法、语法、语义三个层面提取问题的特征,构成更加丰富的特征空间;接着,基于问题的语法树构建核函数;最后,使用潜在语义索引方法并结合问题的词法、语法以及语义特征,通过语义核函数将特征空间映射到更有效的空间中进行问题分类.TREC数据集上的实验结果表明,通过词法、语法以及语义增强的问题特征空间可以提高分类准确率.     

三种多元复合结构的核壳催化剂研究进展

以核壳结构复合而成的催化剂,在催化反应中常表现出较高的整体活性、大的比表面积、优异的择形催化效果和良好的热稳定性.部分催化载体因具有优异的择形效果和结构稳定性,在多元复合核壳催化剂的设计中也占据了一定的地位.本文主要介绍了几种常用催化剂载体(Al_2O_3、SiO_2、ZSM-5)参与复合的核壳催化剂制备与应用的概况.     

新合成核素~(223)Np及其α衰变链上核素的半衰期计算

基于α衰变的两势方法理论模型,采用考虑了同位旋效应的唯象cosh型α-子核核势和考虑了壳效应及质子—中子相互作用的α预形成因子解析式系统地计算了最近新合成的短寿命核素223Np及其α衰变链上核素α的衰变半衰期.计算结果表明,采用考虑了壳效应及质子—中子相互作用的α预形成因子的α衰变半衰期的理论计算结果能更好地符合实验数据.这项工作可以作为将来实验和理论研究α衰变及核结构的参考.     

基于RGB通道下模糊核估计的图像去模糊

图像去模糊旨在从受损图像中恢复出清晰图像。由于模糊过程未知,精确地估计出模糊核函数,成为得到清晰复原图像的关键。对于彩色图像来讲,现存的方法只考虑在灰度域估计模糊核。事实上,各个通道的色彩分量图所受到的模糊核函数的影响是不同的。为此,提出一种获得更加精确的模糊核的方法,利用彩色图像的3个色彩通道(RGB channels)代替灰度域分别进行模糊核估计,并将估计出的模糊核应用到基于细稀疏表示的复原模型中进行去模糊处理。仿真实验表明,提出的方法比目前的方法能够获得更好的图像复原效果。     

改进的核极限学习机定位算法

针对神经网络无线定位方法,存在训练耗时长,定位结果易受噪声干扰的问题,提出了一种改进的核极限学习机无线定位算法。采取在同一位置进行多次测量的方法得到训练数据;把同一位置测得的数据划分为一个样本子空间并提取样本子空间的特征,以样本子空间的特征代替原来的训练数据;利用矩阵近似及矩阵扩展的相关理论改进核极限学习机算法;将处理过的训练数据利用改进的核极限学习机进行训练,得到定位预测模型。仿真结果表明,在相同数据集下,改进的核极限学习机训练用时短、定位速度快;在相同噪声干扰情况下,此算法定位预测误差小。经验证,该算法不但能提高网络的训练速度、定位速度,还能有效地降低噪声的干扰,提高定位精度。