Quantitative structure-activity relationships of selected phenols with non-monotonic dose-response curves

Particular non-monotonic dose-response curves of many endocrine disrupting chemicals （EDCs） suggest the existence of diverse toxicity mechanisms at different dose levels. As a result, the biological activities of EDCs cannot be simply exhibited by unique EC50/LD50 values, and the quantitative structure-activity relationship （QSAR） analysis for non-monotonic dose-response relationship becomes an unknown field in the environmental science. In this paper, nine phenols with inverted U-shaped dose-response curves in lymphocyte proliferation test of Carassius auratus were selected. The binding interactions between the phenols and several typical EDCs-related receptors were then explored in a molecular simulation study. The estrogen receptor （ER）, androgen receptor （AR）, thyroid hormone receptor （TR）, bacterial O2 sensing FixL protein （FixL）, aryl hydrocarbon receptor （AhR）, and the peroxisome proliferator-activated receptor （PPAR） were the target receptors in the study. Linear regression QSAR models for the low and high exposure levels of the compounds were developed separately. The results indicated that the lymphocyte proliferation in the low-dose range might involve ER-mediated process, while the proliferation inhibition in the high dose range was dominated by the acute toxicity of phenols due to receptor occupancy and cell damage.     

基于梯度加权类激活热力图的卷积神经网络故障诊断模型鲁棒性分析

深度学习近年来在故障诊断领域受到广泛应用,但基于深度学习的故障诊断模型缺乏工程上的物理解释性,难以保证其故障诊断结果的稳定性。以轴承为例,建立了以小波时频图像为故障诊断依据的卷积神经网络模型(convolutional neural network, CNN),提出了一种基于梯度加权类激活热力图(gradient-weighted class activation map, Grad-CAM)的网络模型鲁棒性分析方法,并利用美国凯斯西储大学(Case Western Reserve University, CWRU)轴承数据集进行验证。首先,将故障直径轴承数据以不同方式混合并训练大、小多个模型。其次,利用Grad-CAM方法,建立时频区域与故障模式之间的联系。最后,利用其他工况下的轴承故障数据,以及含噪数据进行测试,并根据结果结合模型最注重的时频区域进行分析。结果表明,基于深度学习的轴承故障诊断模型在参数较少时更加注重低频区域,并能使其具有更好的鲁棒性。     

Ti-47Al-1.5Cr-0.5Mn-2.8Nb合金高温力学性能应变速率敏感性及机制分析

在温度1123～1273K和应变速率5×10-5～5×10-3s-1范围内,研究了具有复相组织的Ti-47Al-1.5Cr-0.5Mn-2.8Nb合金拉伸性能的应变速率敏感性.发现提高应变速率或降低温度均可使合金的延伸率下降、强度增加,不同温度下拉伸强度与应变速率对数之间存在线性关系;利用热激活理论不仅解释了这一关系,还获得了应变速率方程,指出控制合金拉伸形变的微观机制是原子扩散过程.形变亚结构透射电镜观察证实该微观机制是位错攀移     

基于Adam算法BP神经网络的矿井环境瓦斯浓度预测模型

为了解决现有矿井环境瓦斯浓度预测方法无法处理大数据量、适应性差、误差较大、易陷入局部最优等问题,提出一种基于Adam算法的改进型BP（Back Propagation）神经网络模型,模型适用于矿井多环境参数下,对某区域内环境瓦斯浓度进行预测.对监测监控系统采集到的真实数据进行归一化处理并形成数据集,通过将Adam算法与BP网络模型进行有效结合形成新的网络模型.运用训练集对模型进行训练及调优后,迭代次数在1 200次后损失率趋于平稳,验证集预测的结果整体平均误差率为1.258%,结果表明:该优化模型提高了网络训练速度,且避免了传统BP模型容易陷入局部最小的缺点,同时降低了预测的相对误差.     

二维纳米颗粒体系的弛豫动力学

软物质通过弱相互作用和熵保持体系的结构. 在低应变时, 该类物质表现为弹性, 而应变较大时, 则表现为流动性. 所以, 从流变学角度看, 软物质兼具固体和液体的特征, 即表现出一定的黏弹性. 由于独特的结构特征和流变性质, 软物质体系比如沙堆、糊状物、凝胶等往往存在缓慢的结构弛豫. 对软物质的弛豫动力学进行研究, 有助于深入了解软物质的结构信息, 同时也为研究玻璃化转变等提供借鉴, 因而具有重要的科学意义.     

稀土-钼阴极二次电子发射性能研究

运用液固、液液、固固掺杂等方法制造稀土氧化物,并掺杂钼粉,而后运用等离子体的快速烧结与常规的高温、压制的烧结分别制造稀土-钼金属陶瓷的材料,同时应用金相显微镜与发射性能测试的方法对这些样品的微观结构和二次的电子发射的性能实施研究。结果显示稀土的氧化物混合均匀掺杂和组织上的细化,将有助于提高材料的发射性能。在实行高温的氢气处理后,会让这些样品的激活温度大幅度的降低,而发射系数就会大幅度的提高。     

改进的Alexnet模型在水稻害虫图像识别中的应用

深度学习技术能以端对端方式实现农作物害虫识别,克服了传统机器学习方法特征选择具有主观性以及提取特征操作繁琐等不足,但识别的准确率和鲁棒性仍有待提高.为了研究出一种快速,高效的水稻害虫识别方法,本研究以稻纵卷叶螟、三化螟、稻蝗、稻飞虱4种常见的水稻害虫为研究对象,对传统的卷积神经网络Alexnet进行优化改进.首先从自然...     

CRISPR/Cas9基因转录激活技术的建立及其应用

建立基于CRISPR/Cas9的基因转录激活技术,实现在HEK293细胞中激活cGAS基因的转录。首先利用慢病毒载体构建稳定表达Cas9的HEK293细胞;并采用Real-time PCR和western blot方法鉴定Cas9蛋白质表达效果。再选取不同靶序列,分别构建用于激活cGAS基因转录的sgRNA载体,将构建好的序列载体与CRISPR体系工具质粒共转染至稳定表达Cas9的HEK293细胞中。采用Real-time PCR方法检测细胞中内源cGAS的转录激活效果。成功建立了基于CRISPR/Cas9的基因转录激活技术,并在c GAS基因阴性表达的细胞中激活基因的转录。     

分布式无线移动通信系统中的一种越区切换分析模型

首先介绍一种远端天线单元选择模型,被选择的天线单元构成激活集为移动台服务,在此基础上提出了一种分布式移动通信系统中广义小区之间的越区切换模型,切换阈值由激活集平均功率自适应控制,文章对模型作了详细的理论分析及仿真验证。     

不同化学激活方法对小鼠卵母细胞孤雌激活效果的影响

通过比较几种常用的化学激活方法对小鼠卵母细胞的孤雌激活和孤雌生殖胚胎体外发育的影响,从而筛选出小鼠卵母细胞孤雌激活的适宜方法.选取成熟小鼠卵母细胞,随机分为以下9组进行激活处理:①离子霉素(I)+6-二甲氨基嘌呤(D);②I+D+细胞松弛素B(CB);③I+放线菌酮(C);④I+C+CB;⑤φ(乙醇)=7%的乙醇(E)+D;⑥E+D+CB;⑦E+C;⑧E+C+CB;⑨Sr2++CB.比较了这9种化学激活方法以及SrCl2的作用时间和卵龄对小鼠卵母细胞激活效果的影响.实验结果表明:小鼠卵母细胞孤雌激活率与激活措施和卵龄有关;小鼠卵母细胞可以被I+D+CB或SrCl2+CB有效激活,激活率及孵化囊胚发育率均高于其他激活方法(P0.05),且以SrCl2+CB最为有效.hCG注射后20h为小鼠卵母细胞进行SrCl2激活的最适卵龄,其最佳处理时间为4h.对小鼠卵母细胞而言,6-DMAP比放线菌酮的激活效果好.