孕早期睡眠时长与午睡频次对妊娠糖尿病的影响

目的 探讨孕早期睡眠时长和午睡频次对妊娠糖尿病(GDM)的影响.方法 采用病例对照研究设计,选取2018年4月至2019年5月在安徽省妇幼保健院、吉安市妇幼保健院产检的孕妇作为研究对象.通过问卷调查收集研究对象的睡眠和午睡等信息,GDM的诊断来自孕中期常规口服葡萄糖耐量试验结果.结果 共纳入500名研究对象,其中病例组...     

红参多糖分级醇沉组分对肺腺癌A549细胞增殖抑制作用

探究红参中分级醇沉多糖的体外抗肿瘤活性.采用水提醇沉法得红参粗多糖,用不同体积分数乙醇溶液(55％,60％,65％),分级沉淀得不同级分的红参多糖(RGP-55,RGP-60和RGP-65).苯酚-硫酸法测定多糖含量,通过紫外、 红外扫描进行纯度和结构分析.CCK-8法研究红参多糖对肺腺癌A549细胞的增殖抑制作用.结...     

凯时联合甲钴铵治疗32例糖尿病患者勃起功能障碍

目的:观察脂化前列腺素1(凯时)与甲钴胺联合应用治疗糖尿病患者勃起功能障碍(ED)的疗效。方法:将32例勃起功能障碍的糖尿病患者给予凯时与甲钴胺联合治疗,治疗前后根据国际勃起功能指数表(IIEF-5)患者进行自我评分。结果:32例患者接受凯时与甲钴铵治疗后,患者IIEF-5总评分和各问题的评分均显著高于治疗前(P<0.05或0.01)。结论:凯时联合甲钴铵治疗糖尿病合并ED具有良好的效果。     

基于案例推理的磨矿分级系统智能设定控制

针对磨矿分级过程的关键工艺指标磨矿粒度难以用常规控制方法进行有效控制的难题,将智能设定方法与常规控制相结合,提出了基于案例推理的磨矿分级系统智能设定控制方法.以粒度指标的区间控制为目标,依据边界条件和运行工况等信息,由智能设定模型自动更新各基础控制回路的设定值,避免了人工设定的主观性及随意性,各控制回路跟踪更新的设定值,从而将粒度控制在目标范围内.该方法已成功应用于某赤铁矿选厂的磨矿分级过程,应用效果表明提出的方法是有效的.     

基于RAU-net的视网膜OCT图像快速自动分层研究

利用计算机图像处理技术自动分割视网膜图像,获得各层的厚度,可对多种视网膜疾病进行直观评估.为了快速准确地对OCT视网膜图像进行自动分层,提出一种结合RAU-net和图像搜索的视网膜图像自动分层方法.该方法在U-net的基础上加入了残差块结构和注意力门结构,残差块结构在构建更深的网络、获取高级特征的同时,有效避免了梯度消...     

葡萄糖敏感的复合凝胶的构建与性能研究

开发胰岛素凝胶给药系统对于提高糖尿病的治疗效果具有重要意义,但是由于胰岛素具有独特的理化属性和给药方式,单一的高分子凝胶一般难以满足其高效大量负载、精确长效控释的要求.本研究利用苯基硼酸(PBA)的葡萄糖敏感特性,制备苯基硼酸表面改性的聚乳酸-co-羟基乙酸(PLGA)多孔微球(PBA-PLGA SM),再将聚乙烯醇(...     

“当归-益母草”药对抗Ⅱ型糖尿病物质基础及作用机制研究

基于网络药理学手段探讨"当归-益母草"药对抗Ⅱ型糖尿病的物质基础及作用机制.以口服利用度(OB)、类药性(DL)为指标,结合生物信息学手段评估,筛选"当归-益母草"药对活性成分及抗Ⅱ型糖尿病特异性靶点,并构建"药物-靶点"网络.在数据库共收集到"当归-益母草"药对有170个化学成分,以OB、DL为评估参数共筛选出135个活性成分."药物-靶点"网络包含135个活性成分,相应靶点438个.进一步以OB、DL为评估参数共筛选出32个抗Ⅱ型糖尿病的活性成分,进一步利用MCODE插件富集到43个Ⅱ型糖尿病关键靶点.显示该药对活性成分和作用靶点与Ⅱ型糖尿病的发生、发展存在密切联系.确定了"当归-益母草"药对与Ⅱ型糖尿病的物质基础及关键调控靶点,并采用文献挖掘方法为药对治疗Ⅱ型糖尿病的分子机制提供理论依据.     

矿物填料种类与含量对沥青胶浆PG分级的影响

为研究矿物填料的种类与含量对沥青胶浆PG分级的影响,利用动态剪切流变试验、低温弯曲梁流变试验,在沥青胶结料的评价体系上,提出利用沥青胶浆车辙因子、疲劳因子、蠕变劲度和劲度变化率临界值确定不同沥青胶浆的PG连续分级温度.研究表明:相对于石灰岩矿粉,消石灰和水泥更能有效改善沥青胶浆高温连续分级温度;矿物填料总体对沥青胶浆低温连续分级温度产生消极作用.     

3-甲基-1-(2-(1-哌啶基)苯基)丁胺的合成

分别以2-氯苯腈和2-氟苯甲醛为原料, 采用两种路线合成3-甲基-1-（2-（1-哌啶基）苯基）丁胺, 总收率分别为42%和31%. 关键中间体及最终化合物的结构经质谱、 核磁共振氢谱及碳谱得到确证.     

基于多元共生遗传神经网络的藻类预测仿真

提出一种多元共生遗传神经网络(PGANN),从遗传算法和神经网络——进化和学习两方面及其相互关系着手完善进化过程,以提高优化效果和泛化能力。该算法包括一个共生平衡交叉算子,一种多元选择策略和一种神经网络的分级优化策略,其中共生平衡算子能够兼顾进化过程中的方向性、多样性和自适应性;多元选择策略能够适应进化过程不同时段对选择压力不同的需求;而分级优化使运算规模和运算速度之间的矛盾得到缓解。将该改进的遗传神经网络PGANN应用于水库和湖泊有毒的优势蓝绿藻爆发预测,取得了满意的效果。