实时评估干旱半干旱区的生态环境质量,对我国干旱半干旱区生态环境可持续发展具有至关重要的意义.本研究以阴山北麓典型地区内蒙古武川县为研究区,利用谷歌地球引擎,耦合绿度、湿度、干度、表土粒度、热度5个指标,构建表土遥感生态指数(TRSEI),对武川县1990-2020年生态环境质量进行评价,并采用一元线性回归、多元回归残差分析以及Hurst指数等方法揭示生态环境质量的时空演变及其驱动因素.结果表明:研究区TRSEI的第1主成分贡献度超过70％,特征值均值达0.148,表明TRSEI能有效集成各生态指标信息,引入的表土粒度指标对干旱半干旱区生态环境质量评价有重要意义.1990-2020年,研究区TRSEI波动范围在0.289～0.458,整体呈轻微恶化趋势;耕地及退耕区生态环境质量有所改善,改善区域面积占总面积的47.9％,而草地、裸地、城建区恶化,恶化区域面积占总面积的52.1％.未来,36.9％区域的生态环境质量将持续改善,而41.4％区域可能持续恶化.人类活动是研究区生态环境质量变化的主要驱动因素,面积占比88.6％;气候变化同样有显著影响,面积占比11.4％.TRSEI能够有效评估干旱半干旱区生态环境质量,可为干旱半干旱区生态保护建设提供科学依据.

探讨五虎汤治疗呼吸道合胞病毒(RSV)诱发哮喘的效应物质及作用机制.使用超高效液相串联高分辨质谱仪确定五虎汤的入血成分;借助数据库对入血成分作用于哮喘的靶点进行京都基因与基因组百科全书(KEGG)富集分析及基因本体论(GO)功能分析.同时将靶点蛋白及代谢物-靶点-通路等信息导入STRING数据库,构建蛋白互作网络,明确五虎汤核心成分及关键通路.体内实验部分使用RSV联合鸡卵清蛋白(OVA)建立哮喘模型,通过肺功能、苏木精-伊红(HE)染色、酶联免疫吸附测定(ELISA)法、蛋白免疫印迹法及免疫组织化学法验证五虎汤对RSV诱导哮喘小鼠的干预作用.结果显示,五虎汤入血成分以黄酮类、苯丙素类、木脂素类、萜类等化合物为主,作用于儿童哮喘的核心成分有(-)-表没食子儿茶素、山柰素、异甘草素、香叶木素、桦木酸、熊果酸、瑞香素、七叶素等,钙信号通路、神经活性配体-受体相互作用、NOD样受体信号通路、T细胞受体信号通路、Toll样受体信号通路等是其靶点主要作用通路.体内实验结果表明,五虎汤能够改善肺功能指标,下调白细胞介素-6(IL-6)、白细胞介素-17((IL-17)及肿瘤坏死因子-α(TNF-α)水平,并且能够降低肺组织中NOD样受体热蛋白结构域相关蛋白3(NLRP3)、丝裂原活化蛋白激酶1(MAPK1)、丝裂原活化蛋白激酶14(MAPK14)、核因子-κB亚基1(NFKB1)等蛋白的表达,减轻中性粒细胞炎症浸润及肺淤血.结果表明,五虎汤通过多组分、多靶点、多途径的协同作用干预病毒诱发哮喘,体内实验证明其能抑制NOD样受体信号通路的激活,减轻哮喘小鼠气道炎症与气道损伤.

目的 研究相关检验指标在肝脏疾病成分输血的主成分分析和预测模型.方法 采用回顾性方法,收集2017年1月至2022年12月期间住院接受成分输血的肝脏疾病患者与非肝脏疾病患者作为研究对象,根据接受成分输血的类型分为输注悬浮红细胞组、输注病毒灭活冰冻血浆组和输注单采血小板组.收集患者的一般资料和输血前相关实验室指标,包括血红蛋白(Hb)、红细胞压积(HCT)、血小板计数(PLT)、凝血功能指标、肝功能指标以及输血情况,通过t检验与方差检验比较肝脏疾病与非肝脏疾病不同成分输血组上述指标的差异.采用KMO检验、Bartlett球形检验和碎石检验(Scree Test)验证多因子分析的适宜性,利用主成分分析(PCA)对各指标的方差贡献进行观察,评估各指标间的相关性.通过受试者工作曲线(ROC)分析评估各检验指标对于不同成分输血的预测价值.结果 共纳入96例肝脏疾病患者与216例非肝脏疾病患者,肝脏疾病中57.3％患者输注血浆(55/96例),非肝脏疾病中54.2％患者接受红细胞输血(117/216例).输注红细胞组肝病与非肝病患者Hb平均值分别为70.61 g/L和82.82 g/L;HCT平均值分别为20.80％和24.47％;丙氨酸氨基转移酶(ALT)平均值分别为45.94 U/L和25.43 U/L;总胆红素平均值为44.38 μmol/L和19.31μmol/L,这四项指标两组患者中存在显著差异(P＜0.05).在输注血浆组肝病与非肝病患者Hb平均值分别为73.45 g/L和111.43 g/L;HCT平均值分别为21.70％和31.06％;ALT平均值分别为59.33 U/L和28.33 U/L;天冬氨酸氨基转移酶(AST)分别为44.35 U/L和22.52 U/L;INR平均值分别为1.43和1.07;以上指标存在显著差异(P＜0.05).输血血小板组肝病与非肝病患者PLT平均值分别为36.70× 109/L和50.76×109/L;AST平均值分别为54.20 U/L和31.19 U/L;PT平均值分别为15.95 s和12.98 s;APTT平均值分别为54.42 s和29.90 s;INR平均值分别为1.36和1.11;以上五项指标存在显著差异(P＜0.05).PCA分析肝病患者不同成分输血前检验指标显示,血液指标和肝功能指标分布为第一和第二主要成分,非肝病患者输血前检验指标中肝功能和凝血指标为第一和第二主要成分.通过ROC曲线分析肝病患者接受红细胞输血组,HCT曲线下面积为0.912;血浆输血组中,INR和PT曲线下面积为0.964和0.953;在输注单采血小板组中,INR曲线下面积分别为0.938.结论 本研究对于不同成分输血前各项指标相关性分析和模型预测,尤其对于肝病患者选择不同成分输血可以提供研究依据.

目的 研究人工智能医学影像辅助诊断系统对肺磨玻璃结节(GGN)良恶性及判断病理成份的临床应用价值.方法 从行胸部CT检查发现GGN的患者中随机选取符合条件的44例纳入研究.根据病理结果分成腺癌组GGN与炎性病变组GGN,然后根据贴壁成份的占比不同将腺癌组GGN分成高占比组和低占比组,记录2组测量参数(包括病灶长径、平均CT值、CT值标准差、紧凑度、球形度及患者年龄).采用SPSS 20.0软件统计分析2组间差异,对有统计学意义的定量参数进行受试者工作特征曲线(ROC)分析,评价各测量参数鉴别良恶性GGN及判断恶性GGN病理成分的能力,同时根据最大约登指数(YI)计算该测量参数的最佳诊断阈值,获得曲线下面积(AUC)、敏感度和特异度,P＜0.05被认为差异具有统计学意义;最后根据二元Logistic回归模型得出鉴别良恶性GGN及判断恶性GGN组织成分的独立危险因素.结果 ①在腺癌组GGN与炎性病变组GGN测量数据对比中,腺癌组GGN病灶长径、平均CT值、CT值标准差大于炎性病变组GGN(P＜0.05),腺癌组GGN紧凑度、球形度均小于炎性病变组GGN(P＜0.05),而2组GGN患者年龄差异无统计学意义(P＞0.05).②在高占比腺癌组GGN和低占比腺癌组GGN测量数据对比中,仅发现高占比腺癌组GGN平均CT值小于低占比腺癌组GGN(P＜0.05),其他无差异.③二元Logistic回归模型分析显示,鉴别腺癌GGN与炎症GGN的独立因素为病灶长径;鉴别高占比腺癌GGN和低占比腺癌GGN的独立因素为平均CT值.结论 基于人工智能医学影像辅助诊断系统CT特征定量分析有助于鉴别良恶性GGN,以各项指标联合诊断的效能最佳;但在判断恶性GGN的病理成份方面能力有限,但仍需结合临床其他各项指标进行综合判断才能做出更准确的诊断.人工智能医学影像辅助诊断系统对GGN良恶性及判断病理成份有较大的临床应用价值,以各项指标联合诊断的效能最佳.

目的 首次建立裂叶独活的质量标准.方法 采用性状、显微、薄层色谱等经典方法鉴别裂叶独活;按2020年版《中国药典》中四部通则法测定裂叶独活的水分、总灰分、酸不溶性灰分、浸出物等;采用UPLC法测定指标成分芦丁的含量.结果 裂叶独活的鉴别特征显著,可作为该药材的鉴别方法;并初步拟定了裂叶独活中的水分不得过13.0％,总灰分不得过15.0％,酸不溶性灰分不得过4.0％,浸出物不得少于18.0％;芦丁的含量不得少于1.3％.结论 所用方法的准确性、重复性、稳定性均较好,可为裂叶独活的质量标准建立提供依据.

探明石漠化土壤碳组分积累和分配对丛枝菌根真菌(AM)与蚯蚓接种的响应,可为提升石漠化土壤固碳潜力及生物修复效率提供数据参考.本研究选择白枪杆为寄主植物,设置接种摩西斗管囊霉(FM)、蚯蚓(E)、蚯蚓+摩西斗管囊霉(E+FM)和不接种(CK)4个处理,研究不同处理土壤碳组分(总有机碳、微生物生物量碳、易氧化有机碳、惰性有机碳)及其分配(微生物生物量碳/总有机碳、易氧化有机碳/总有机碳、惰性有机碳/总有机碳)的时空变化.结果表明:1)蚯蚓、丛枝菌根真菌单独与共同接种处理均显著促进了土壤碳库各组分积累.与CK相比,接种处理土壤碳组分含量均值的增幅表现为:E+FM＞E＞FM,接种处理显著促进了 土壤微生物生物量碳/总有机碳(30.5％～68.5％)和易氧化有机碳/总有机碳(31.2％～39.2％),但降低惰性有机碳/总有机碳(2.9％～16.2％).2)不同处理土壤碳组分积累和分配的时空变化存在差异.各碳组分含量最大值均出现在6月,其中E+FM处理各碳组分含量较CK的增幅(33.0％～122.1％)显著高于E(31.2％～95.4％)和FM处理(9.2％～41.3％);微生物生物量碳/总有机碳、易氧化有机碳/总有机碳最大值出现在6月,惰性有机碳/总有机碳最大值则出现在12月,此时3个接种处理各碳组分占有机碳的比例较CK的变幅表现为:E+FM＞E＞FM;各碳组分含量及其分配均沿土层加深递减(9.7％～146.2％),其中E处理碳组分含量降幅最小,而E+FM处理微生物生物量碳/总有机碳和易氧化有机碳/总有机碳降幅最小、惰性有机碳/总有机碳降幅最大.3)3个接种处理土壤理化性质变化显著影响各有机碳组分积累及分配,其中碳库组分含量及分配与土壤pH呈极显著负相关,与其他土壤指标呈显著正相关.4)主成分分析显示,土壤含水量、全氮、全磷是影响碳组分积累的主要驱动因子,而土壤含水量、全磷、pH是影响土壤碳组分分配的主控因子.因此,蚯蚓、AM真菌及其交互作用均显著影响石漠化土壤碳组分积累与分配,其影响程度主要取决于土壤含水量、pH及氮磷养分状况.

目的 通过机器学习方法对流行性感冒临床证候学资料进行训练,获得流感辨证模型.方法 收集2019年12月-2022年3月就诊于中日友好医院发热门诊的流行性感冒患者病历资料,使用数据采集系统进行数据处理,将不同数据处理过程产生的数据分别存储,以逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、多层感知机、lightGBM和随机森林为备选模型,通过Optuna进行超参数优化选择,并在各数据集中分别训练模型,以macro-F1评分为核心指标,对模型的预测性能进行评价.结果 整理得到训练样本1 011个,其中风热犯卫证453个、风寒束表证152个、表寒里热证406个;得到用于训练的数据集8个,包含数据80份.经训练,逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、多层感知机、lightGBM、随机森林模型的macro-F1评分分别为0.783 0、0.774 2、0.731 5、0.782 4、0.716 7、0.793 8、0.815 3.加权样本能显著提高平均模型性能,而主成分分析降维会降低平均模型性能.单一模型中,逻辑回归模型预测性能最佳;集成方法模型中,随机森林模型预测性能最佳.结论 在样本量较小的情况下,流行性感冒中医辨证模型使用逻辑回归、决策树、支持向量机和lightGBM较为适宜,随着样本量增加,逻辑回归、支持向量机、lightGBM和随机森林可能更为合适.不同数据处理方式会影响模型性能,对证型典型程度信息的采集有利于提高模型性能.

目的 通过灰色关联度分析12批清半夏与其体外抗氧化作用间的谱效关系,寻找其体外抗氧化作用的物质基础.方法 建立清半夏的HPLC指纹图谱,以DPPH、ABTS自由基清除率及总还原能力的半抑制浓度为药效指标,采用灰色关联度分析其谱效关系.结果 建立的指纹图谱中确定了 7个共有峰,并指认了 6个,相似度均＞0.977.聚类分析将12批清半夏饮片分为5类.对12批清半夏与体外抗氧化作用进行谱效关联,其关联度均＞0.6,表明其体外抗氧化作用是由多种成分共同作用,对其贡献较大的为峰1(草酸)、峰6(鸟苷)、峰3(腺嘌呤).结论 清半夏体外抗氧化作用的主要成分为草酸、鸟苷、腺嘌呤,为清半夏抗氧化作用机制的深入研究提供了依据.

男性精液是由精子和精浆组成,其中精子约占5％;精浆中含有水、果糖、蛋白质、脂肪、酶类和无机盐等成分[1]. 根据第 5 版WHO指南,对于男性精液质量评价指标,主要包括精液量、精子总数、前向运动精子、总活力、精子浓度、精液pH值、正常精子形态率等内容和指标.

目的 探讨多模态影像定量参数及 CA125 等血清学特征在Ⅱ型上皮性卵巢癌(EOC)诊断中的价值.方法 选取上皮性卵巢癌患者的术前临床、影像学资料,按术后病理诊断将患者 96 例分为两种类型,Ⅰ型 41 例,Ⅱ型 55例.所有患者术前均行腹盆腔CT增强检查及MRI检查,分别测量记录病灶实性成分平均ADC值、CT值(平扫、动脉期、静脉期、延迟期),计算CT值差、CT强化率,记录肿瘤标志物CA125、HE4,将ADC值、CT值、CT值差、CT强化率、CA125及HE4 分别进行单因素及多因素相关性分析,并绘制ROC曲线用于评价Ⅱ型上皮性卵巢癌诊断性能.结果 单因素分析有统计学意义的指标(CA125、HE4、年龄、静脉期CT强化率、延迟期CT值差、ADC值)纳入多因素回归模型中,得出ADC值(OR:1.49,95％CI 0.99～2.00),CA125(OR:1.10,95％CI 1.00～1.15)及HE4(OR:1.20,95％CI 0.99～1.26)是Ⅱ型EOC诊断的独立影响因素;CA125、HE4、ADC及三者联合诊断效能曲线下面积(AUC)分别为 0.72、0.75、0.85、0.88;ADC截断值为 1.005×10-3mm2/s,CA125 截断值为 381 U/ml,HE4 截断值 196 Pmol/l时,诊断Ⅱ型上皮性卵巢癌的敏感度、特异度分别为 85.7％、74.9％、78.6％,61.5％,66.7％、82.6％,三者联合诊断Ⅱ型上皮性卵巢癌的敏感度、特异度为 81.5％、83.1％.结论 基于ADC值联合CA125、HE4 肿瘤标志物建立的Logistic模型能有效地诊断Ⅱ型上皮性卵巢癌.