1株血清10型副猪嗜血杆菌的分离鉴定与生物学特性分析

【目的】阐明引起荆州某猪厂仔猪疑似副猪嗜血杆菌病的病原生理生化特性、毒力与药物敏感性,为今后对该病的防治提供科学依据。【方法】从患病仔猪中分离培养病原菌,通过形态学观察、生理生化鉴定、PCR鉴定、16S rRNA基因测序、血清型鉴定、多序列位点分型(MLST)对分离菌株进行鉴定。通过毒力基因检测、小鼠致病性、药敏试验、中药治疗试验等对分离株进行致病性、耐药性分析。【结果】通过形态学观察、生理生化试验、16S rRNA序列比对、系统进化树分析确定分离菌株为副猪嗜血杆菌。通过血清型与MLST分析确定分离菌株为血清10型、ST型为299。毒力基因检测发现,分离菌株具有CapD、vta 1、vta 2等15种毒力基因。将分离菌株腹腔注射感染小鼠,可导致小鼠多个脏器发生明显病变,具有较强致病性。耐药基因检测试验发现,分离菌株具有β-内酰胺类耐药基因bla OXA和氟喹诺酮类耐药基因gyrA。药敏试验结果显示,分离菌株对头孢他啶、新霉素、米诺环素等10种抗菌药物敏感,同时对明雄黄、款冬花、全蝎3种中药敏感。中药治疗试验结果表明,明雄黄和全蝎对分离菌株感染小鼠有较明显的治疗作用。【结论】试验成功分离1株血清10型副猪嗜血杆菌,侵染小鼠可致多个器官出血坏死,该菌株对10种抗菌药物及3种中药敏感,且明雄黄和全蝎对分离菌株感染小鼠治疗效果明显。研究结果可为今后副猪嗜血杆菌的防治和临床诊疗提供参考依据。

融合多类型数据的胃癌风险预测模型

胃癌的早期发现对于降低死亡率、提高患者生存质量具有重要意义。现有预测模型通过单一的结构化电子健康记录数据预测患者的癌症患病风险,但是无法有效地整合不同类型的临床数据且不能满足实际的临床需求。提出一种基于多类型异构数据融合的胃癌风险预测模型。利用预训练语言模型提取电子健康记录数据中的入院记录文本信息,采用降噪自动编码器提取实验室检验数据的特征,同时对低维度的结构化数据向量表示的维度进行扩增,以避免低维度的实验检验特征表示被高维度特征淹没。在此基础上,将扩增后的结构化数据向量与高维度的文本表示向量在相同的尺度上进行融合,从而预测患者的患病风险。实验结果表明,该模型的准确率可达到0.949 337,相比支持向量机、逻辑回归、朴素贝叶斯等模型,具有较优的预测性能。

内部控制视角下财务风险管理的优化策略探究

当前,国内外经济环境复杂多变,市场竞争愈演愈烈,企业可持续发展面临着较高的财务风险。本文首先以财务风险管理和内部控制的重要性为切入点,论述了两者之间的密切关系;其次从认知与重视程度、实践效果、挑战与趋势以及协同作用四个方面入手,对财务风险管理与内部控制的现状进行深入分析;最后从制度建设、技术应用、人才培养与文化建设、以及监督与评估机制等四个方面,提出财务风险管理与内部控制的优化策略,以确保企业财务目标的实现和可持续发展。