三萜类化合物是一类富含多种异戊二烯单元的天然产物,其具有抗炎、抗氧化等生物活性,并在缓解肠道炎症方面具有潜在的治疗效果。首先,三萜类化合物可通过抑制炎性介质(白细胞介素、前列腺素、肿瘤坏死因子)及其相关信号通路来减少炎性...三萜类化合物是一类富含多种异戊二烯单元的天然产物,其具有抗炎、抗氧化等生物活性,并在缓解肠道炎症方面具有潜在的治疗效果。首先,三萜类化合物可通过抑制炎性介质(白细胞介素、前列腺素、肿瘤坏死因子)及其相关信号通路来减少炎性因子的分泌,起到抗肠道炎症的作用;其次,三萜类化合物通过改善活性氧的产生,平衡氧化还原系统,降低氧化应激损伤,达到抗炎的作用;再次,三萜类化合物也能通过调节NOD样受体热蛋白结构域相关蛋白3(NOD-like receptor thermal protein domain associated protein 3,NLRP3)炎性小体、多条信号通路(NF-κB/MAPK/Nrf2信号通路)来改善免疫球蛋白和补体水平含量达到免疫平衡作用;第四,三萜类化合物还可通过促进紧密连接蛋白表达,修复损伤的肠道黏膜上皮,提高肠道屏障功能,减少刺激性物质的渗透来抑制肠道炎症;另外,三萜类化合物与肠道菌群间具有紧密联系,能维持肠道微生物稳定,保持肠道上皮屏障的完整性,减少肠道炎症的发生。综上,三萜类化合物通过调控炎症、氧化应激、免疫平衡、黏膜屏障、肠道微生物5个途径,发挥对肠道炎症的保护作用。目前对于三萜类化合物的研究还存在一些限制和挑战,本综述为进一步探索、开发和利用三萜类化合物提供了重要参考,为其在肠道炎症治疗领域的应用提供了新的思路。展开更多
针对当前深度学习中常见的样本数据不足与数据分布不平衡问题,本研究提出利用条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Networks,CGAN)进行数据增强的方法,扩充原始数据集的数量及改善其分布均衡性。本研究在设计条件生成...针对当前深度学习中常见的样本数据不足与数据分布不平衡问题,本研究提出利用条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Networks,CGAN)进行数据增强的方法,扩充原始数据集的数量及改善其分布均衡性。本研究在设计条件生成对抗网络的生成器与鉴别器时,引入标准化处理和LeakyReLU激活函数。将MNIST数据集(Mixed National Institute of Standards and Technology database,MNIST数据集)作为样本图像进行训练和样本生成实验。研究结果表明,通过引入标准化处理,可以有效地稳定数据在网络中的传播,加速模型收敛速度,并提升模型的学习效率。同时,采用LeakyReLU激活函数代替传统激活函数,能有效避免梯度消失的问题,进一步加快鉴别器损失值向0快速收敛、生成器损失值向1快速收敛的速度,显著提高生成样本的质量。展开更多
文摘三萜类化合物是一类富含多种异戊二烯单元的天然产物,其具有抗炎、抗氧化等生物活性,并在缓解肠道炎症方面具有潜在的治疗效果。首先,三萜类化合物可通过抑制炎性介质(白细胞介素、前列腺素、肿瘤坏死因子)及其相关信号通路来减少炎性因子的分泌,起到抗肠道炎症的作用;其次,三萜类化合物通过改善活性氧的产生,平衡氧化还原系统,降低氧化应激损伤,达到抗炎的作用;再次,三萜类化合物也能通过调节NOD样受体热蛋白结构域相关蛋白3(NOD-like receptor thermal protein domain associated protein 3,NLRP3)炎性小体、多条信号通路(NF-κB/MAPK/Nrf2信号通路)来改善免疫球蛋白和补体水平含量达到免疫平衡作用;第四,三萜类化合物还可通过促进紧密连接蛋白表达,修复损伤的肠道黏膜上皮,提高肠道屏障功能,减少刺激性物质的渗透来抑制肠道炎症;另外,三萜类化合物与肠道菌群间具有紧密联系,能维持肠道微生物稳定,保持肠道上皮屏障的完整性,减少肠道炎症的发生。综上,三萜类化合物通过调控炎症、氧化应激、免疫平衡、黏膜屏障、肠道微生物5个途径,发挥对肠道炎症的保护作用。目前对于三萜类化合物的研究还存在一些限制和挑战,本综述为进一步探索、开发和利用三萜类化合物提供了重要参考,为其在肠道炎症治疗领域的应用提供了新的思路。
文摘针对当前深度学习中常见的样本数据不足与数据分布不平衡问题,本研究提出利用条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Networks,CGAN)进行数据增强的方法,扩充原始数据集的数量及改善其分布均衡性。本研究在设计条件生成对抗网络的生成器与鉴别器时,引入标准化处理和LeakyReLU激活函数。将MNIST数据集(Mixed National Institute of Standards and Technology database,MNIST数据集)作为样本图像进行训练和样本生成实验。研究结果表明,通过引入标准化处理,可以有效地稳定数据在网络中的传播,加速模型收敛速度,并提升模型的学习效率。同时,采用LeakyReLU激活函数代替传统激活函数,能有效避免梯度消失的问题,进一步加快鉴别器损失值向0快速收敛、生成器损失值向1快速收敛的速度,显著提高生成样本的质量。
