识别和量化海湾水体硝态氮污染,对管理海湾水体环境至关重要.东山湾是福建省东南沿海重要的半封闭海湾,湾头漳江河口和湾口分别存在红树林和珊瑚礁生态系统,同时也伴随着海水养殖等人类活动影响.本研究通过测定海湾表层水体理化参数、稳定同位素(δ15N-NO3-、δ18O-NO3-和δ15N-NH4+),结合Mix-SIAR同位素混合模型等统计方法,定量化分析漳州东山湾表层水体硝态氮污染.结果表明:东山湾表层水体叶绿素a和溶解无机氮浓度呈现较为明显的梯度变化,表现为由漳江河口向东山湾湾口方向逐渐下降,叶绿素 a、NH4+、NO3-和 NO2-浓度的最大值分别为 45.2 μg·L-1、52.67 μmol·L-1、379.2 μmol·L-1 和 3.93μmol·L-1;表层水体NH4+和NO3-的氮、氧同位素值则表现为明显的空间异质性.MixSIAR模型结果显示,东山湾表层水体潜在氮源主要来源于漳江河口的淡水输入、养殖废水以及地下水等,其中漳江河口淡水输入的贡献最大,占25.2％,养殖废水、地下水以及城市污水分别占24.6％、19.0％和15.1％.可见,漳江河口淡水输入是东山湾表层水体硝酸盐最主要的来源.

作物水分胁迫指数(CWSI)模型中的下限温度指水分充足时的冠层温度(Tc)或冠气温差(dT),对模型量化植被水分状况精度有较大影响.目前,基于数据驱动方法直接估算下限温度已在大田作物中取得成功,但尚未见其在森林生态系统中的适用性报道.本研究以太行山南麓栓皮栎人工林为研究对象,连续同步观测Tc和气象数据,评估使用多元线性回归模型和BP神经网络模型估算下限温度的可行性,以及CWSI指示人工林水分状况的精度.结果表明:在不具备灌溉条件的森林生态系统中,将以土壤含水量、风速、净辐射、饱和水汽压差、气温作为输入参数的多元线性回归模型与BP神经网络模型中的土壤水分条件设为饱和,即可获得下限温度;将下限温度与理论公式确定的上限温度结合,对实测Tc或dT进行归一化获得CW-SI,可实现对栓皮栎人工林水分状况的无损、快速、自动诊断.其中,基于BP神经网络模型确定的水分充足条件下的dT作为下限温度,并与上限温度结合获得CWSI,最适合精准量化人工林水分状况,与实测水分状况之间的决定系数、均方根误差和一致性指数分别为0.81、0.08和0.90.本研究结果可为森林生态系统水分状况的高效、精准监测提供参考方法.

本研究以福建三明森林生态系统国家野外观测研究站的青冈、格氏栲、马尾松、闽楠、香樟林5种人工林为研究对象,分析了 0～10 cm表层土壤微生物呼吸对葡萄糖添加的代谢响应.结果表明:与对照相比,葡萄糖添加使土壤微生物呼吸提高了 82.4％～349.5％,不同树种间差异显著.对照中,土壤微生物呼吸与微生物生物量、土壤有机碳及真菌/细菌有显著的相关关系,表明在没有活性碳供应时,微生物代谢受土壤有机碳含量的调控,且与土壤微生物生物量和群落结构有关.在葡萄糖添加处理中,土壤微生物呼吸与土壤总氮、溶解性有机氮和矿质氮呈显著正相关,表明当活性碳供应充足时,微生物代谢主要受土壤氮含量及其有效性制约.微生物呼吸的代谢响应,即葡萄糖添加处理与对照土壤微生物呼吸的比值,主要受土壤碳氮比的影响,呈现出微生物代谢响应随土壤碳氮比的下降而升高.此外,土壤pH也是影响微生物代谢响应的重要因素.土壤碳、氮含量及有效性对微生物呼吸的影响依赖于微生物是否受碳限制,土壤碳含量调控了碳限制时的微生物呼吸,而土壤氮含量及有效性调控了碳限制解除后的微生物呼吸.

目的:为精准有效地预测便携式医疗设备的电池剩余寿命,提出一种基于反向传播(back propagation,BP)神经网络和麻雀搜索(sparrow search algorithm,SSA)算法的SSA-BP算法.方法:首先,通过BP神经网络的结构确定权值以及阈值的总数;其次,利用SSA算法优化初始权值和阈值,并赋值给BP神经网络;最后,通过对输入样本的训练获取预测的输出值.选取不同环境温度(4、24、43℃)下的18650型号锂电池数据进行测试,通过平均绝对误差、均方根误差、平均绝对百分比误差验证SSA-BP神经网络算法和BP神经网络算法对医疗设备电池剩余寿命的预测精度.结果:SSA-BP神经网络算法预测医疗设备电池剩余寿命的平均绝对误差、均方根误差、平均绝对百分比误差均低于BP神经网络算法.结论:SSA-BP神经网络算法能够精准有效地对电池的使用寿命进行预测,提高了电池在实际应用中的可靠性.

针对病理数据超大尺寸、标注成本高昂等问题带来的病理分类准确率较低的问题,基于多示例网络,引入分级注意力模块,设计一种兼顾示例级和图像块级损失的病理分类算法.回顾性收集皖南医学院第一附属医院口腔颌面外科186例口腔癌(126例鳞癌、60例腺癌),其数字病理切片划分为验证集、测试集及训练集.首先对病理图像进行前后背景分割,去掉背景中的噪声部分,然后采用ResNet50对分割后的病理图像提取特征,并将特征输入第一级注意力网络,得到基于图像块的注意力得分和损失,再根据注意力得分对图像块进行排序重置标签输入第二级注意力网络,得到基于示例级别的损失,最后将两级注意力的损失作为模型的总损失,通过训练最终网络,得到口腔癌分类结果.实验结果表明,使用两级注意力的多示例网络准确率为78.95%,AUC为0.8430,相较于基线模型均有更高表现.

目的 为了实时监测医疗器械设备异常状态,以便及时预警和应对设备异常情况,确保医疗器械的安全运行,提出基于自编码器的医疗器械设备异常状态预警方法.方法 以某医院2022年8月起因故障停用的10台心电图监护仪为研究对象,使用数据恢复设备连接到心电图监护仪的内部存储器,恢复和提取器械因故停用点的前1 min的全部特征数据,具体包括:信号质量和设备状态.利用多元状态估计技术构建医疗器械设备健康状态评估模型,通过对比各参数的贡献率,确定引发设备异常的关键参数.基于这些关键参数构建自编码器预警模型,将异常状态参数输入模型进行归一化处理,并计算参数误差平均值与基准值的偏差.当误差平均值偏离基准值超过60％时,触发预警机制.结果 经过实验,该方法可以在3 s内准确检测出198个异常样本,证实了该预警方法能够在短时间内准确检测出异常样本.同时,为进一步分析该医疗器械设备的具体故障原因,运用3种方法分别对设备各个故障原因进行识别与定位,以贡献率为衡量标准,并与实际贡献率进行对比分析,该方法贡献率与实际贡献率数值较为接近,可以全面预测引起医疗器械设备异常情况.结论 基于自编码器的医疗器械设备异常状态的预警方法具有高度的精确性和先导性,为实时监测和预警医疗器械设备异常状态提供了有效的技术手段,有助于提升医疗器械的安全性和可靠性.

目的 探讨可视化院前院内信息衔接技术在急诊危重症患者预检分诊中的应用效果.方法 选取2023年3至8月由120转送至嘉兴大学附属医院嘉兴市第一医院急诊科的危重症患者作为研究对象.采取前瞻性非同期对照研究方法,以2023年6至8月由120转送至本院的90例危重症患者作为试验组,以2023年3 至 5 月由 120 转送至本院的 90 例危重症患者作为对照组.对照组建立可视化院前院内信息衔接技术前,当患者或家属呼叫急救车,院前急救人员将患者送达医院后,通过口头或书面形式与院内医护人员进行交接,预检护士接诊患者进行病情评估,并获取患者身份信息协助建卡挂号,同时院内医护人员对患者进行规范化处置;试验组建立可视化院前院内信息衔接技术后,当患者或家属呼叫急救车,院前急救人员通过急救中心专用APP将患者的基本信息(姓名、性别、年龄、生命体征、病情等级等)对应输入,并向目标网络医院推送相关信息,预检护士通过院前院内协同救治平台接收急救车即将到达的信息,在急诊预检系统中获取院前提供的患者基本信息,提前进行建卡及预挂号,开通绿色通道,同时院内医护人员根据 120 医生评估的病情等级制定抢救方案.比较两组危重症患者完成建卡时间、预检护士完成分诊时间以及患者/家属对急诊就诊流程满意度的差异.结果 试验组危重症患者完成建立卡时间、预检护士完成分诊时间均较对照组明显缩短[完成建卡时间(min):1.3±0.3 比 2.6±0.4,预检护士完成分诊时间(min):1.1±0.3 比 3.5±0.7,均P＜0.05],而患者/家属对急诊就诊流程的满意度明显提升[95.6%(86/90)比 86.7%(78/90),P＜0.05].结论 建立可视化院前院内信息衔接技术,实现了院前院内数据传输,真正做到"病人未到,信息先行",有效缩短了危重症患者的预检分诊时间,为急危重症患者赢得了抢救时机,提高了普通患者的预检分诊效率,提升了患者的就医体验感.

目的 基于网络药理学与体外实验探讨淫羊藿素抗非小细胞肺癌(NSCLC)表皮生长因子受体-酪氨酸酶抑制剂(EGFR-TKIs)耐药的分子机制.方法 利用PubChem和化合物靶点预测(Swiss Target Prediction)数据库下载淫羊藿素的简化分子线性输入规范(SMILES)号及作用靶点,通过人类基因(GeneCards)和在线人类孟德尔遗传(OMIM)数据库收集NSCLC耐药疾病靶点,将药物与疾病交集靶点导入STRING数据库分析蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)情况,运用Cytoscape 3.9.1软件内置插件计算节点拓扑参数值并筛选核心靶点,采用生物信息学分析平台(DAVID)数据库进行京都基因与基因组百科全书(KEGG)和基因本体(GO)富集分析,构建"淫羊藿素-关键靶点-疾病-通路"图.使用Pymol和Autodock Tools 1.5.7软件进行分子对接.体外实验选用NSCLC耐药株PC9OR研究淫羊藿素对细胞增殖、集落形成、迁移、侵袭和凋亡能力的影响,并对富集得到的核心靶点及关键通路进行验证.结果 共筛选到淫羊藿素治疗NSCLC耐药的潜在作用靶点1 952个.通过PPI网络节点拓扑参数值筛选得到13个核心靶点,涉及蛋白激酶B(AKT1)、雌激素受体α(ESR1)、B淋巴细胞瘤2(BCL2)、表皮生长因子受体(EGFR)等基因.KEGG通路富集分析显示,癌症相关通路、磷脂酰肌醇-3-激酶-蛋白激酶 B(PI3K-AKT)信号通路、EGFR-TKIs耐药通路等可能在淫羊藿素治疗NSCLC EGFR-TKIs耐药的过程中起关键作用.GO富集分析显示,细胞功能涉及信号传导、凋亡过程的负调控、DNA转录的正调控等.分子对接显示淫羊藿素与各核心靶点均具有较强的结合能力.细胞实验表明,淫羊藿素抑制耐药细胞的增殖、集落形成、迁移、侵袭及促进细胞凋亡,并下调ESR1、AKT1、EGFR等mRNA表达水平以及PI3K-AKT通路磷酸化磷脂酰肌醇-3-激酶(p-PI3K)、磷酸化蛋白激酶B(p-AKT)的关键蛋白水平.结论 淫羊藿素可能通过多靶点调控PI3K-AKT通路抑制EGFR-TKIs耐药细胞的增殖、集落形成、迁移、侵袭及促进细胞凋亡,从而发挥抗NSCLC EGFR-TKIs耐药的作用.

目的 本文旨在实现针对不同的患者个体,以较优的血流动力学效应为目标,实现个性化的体外反搏(enhanced external counterpulsation,EECP)的闭环反馈调控数值模拟.方法 通过集中参数模型模拟研究EECP反搏模式对不同的适应症的影响机制,根据PID控制系统的反馈调节原理,将其应用于体外反搏的研究中,把血液循环系统的闭环式0维集中参数模型作为被控对象,用于个性化体外反搏血流动力学仿真.结合体外反搏局部血流动力学效应评价模型为不同适应症(冠心病或脑卒中)患者设定血流动力学效应优化的个性化目标值,根据设定目标值和当前血流动力学指标之间的误差,通过设置适当的增益系数与误差进行运算来调节不同反搏模式(压力幅值或加压时长)使当前血流动力学指标达到设定目标值.结果 反搏压力对于冠状动脉血流动力学指标的增加更加明显.加压时长对于脑动脉的血流动力学效应的影响最为显著.因此对于冠心病患者设定优化目标值舒张压/收缩压(D/S),通过反馈调节反搏压力使当前D/S达到设定D/S,最终使它们之间误差e的绝对值降低至0.06(均<5％),并得到此时的压力幅值.对于脑卒中患者设定目标值脑血流量(cerebral blood flow,CBF),调节系统输入加压时长减小误差,控制系统的输出当前CBF达到设定CBF,使误差e的绝对值降低至0.06(均<5％)并得到此时的加压时长.结论 数值模拟中血流动力学指标达到优化目标值时应施加的压力幅值和加压时长可为临床体外反搏优化治疗提供理论依据.

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