酒的发展及在中医药中的应用

酒自古有“百药之长”之称,本综述全面介绍了酒的起源、发展以及酒在中医药中的应用情况,总结出酒的发展历程及酒可用于中药炮制、制作酒剂、作为药引送服中药、作为溶剂煎煮中药等方面,明确了中医药用酒以黄酒(米酒)为主,并对黄酒的现代研究进行归纳总结,以期对酒的现代应用和发展提供依据。

教育价值元素融入中医药高校“双向”教育体系新思考

经典的教育价值元素是在教育发展过程中形成的,具明显的物化特点,其不单纯具有教育发展的历史意义,更具有丰富教育体系的现实意义。现代经济社会发展中,中医药高等教育发挥了更加突出的作用,其教育价值元素亦不断丰富和发展。为进一步推进高等教育教学管理工作,文章从横向人才培养体系、纵向教学管理体系两个维度构建了的中医药人才培养“双重底”标准,选取典型教育价值元素,就如何融入两个维度体系进行了阐述,以为高校做好“培养什么人,怎样培养人,为谁培养人”的文章提供参考借鉴。

山东海岸单叶蔓荆现状分析及保护对策

单叶蔓荆是蔓荆子药材的来源,也是重要的野生海岸保护植被,是聚社会、生态、药用价值于一体的重要资源。鉴于目前单叶蔓荆资源受到严重破坏实情,以第四次全国中药资源普查数据为基础,结合实地调研,对山东省单叶蔓荆资源分布情况和资源特点进行分析,并针对目前单叶蔓荆资源栖息地受损严重、种质资源单一、市场效益欠佳等主要问题,提出建立保护基地、选育新品种、多用途开发等多条针对性对策建议,旨在为沿海沙质海岸单叶蔓荆种源的保护和发展利用提供客观依据。

山东省海马产业现状及问题建议

海马是我国名贵海洋动物中药材,具有极高的药用价值及经济价值。野生海马因生态资源急剧下降等原因,面临供应限制等问题,故海马养殖产业发展迅速。目前,山东省已经成为我国海马养殖的重要基地之一,推动山东省海马有序规范养殖,构建海马养殖、产品研发、生产和销售完整产业链,将提升山东省海马产业的社会经济效益和生态效益。对山东省海马养殖企业分布、养殖规模、产值效益和海马产品及专利进行全面调研和分析,挖掘海马产业情况和产业发展存在的主要问题并提出相应建议,为山东省海马产业的发展决策提供参考,以推进山东省海洋生物医药的快速发展。

山东省海洋中药传承与创新发展现状分析及建议

海洋中药是我国“蓝色药库”的重要组成部分,山东省海洋中药的传承创新发展有一定基础与优势,有望成为海洋经济新的增长点。以《中华海洋本草》为库源和主线,在中医药原创思维指导下,采用文献计量、知识图谱、数据挖掘等先进技术方法,系统调研了山东省海洋中药研发与产业化现状及其影响因素,总结山东省海洋中药传承与创新发展的优势,揭示海洋中药资源非常丰富,科研实力、产业开发和质量监管控制居全国前列。但也存在资源利用不够、品种混乱,产品开发利用种类、数量较少,以及海洋中药企业整体实力不强、缺少龙头品牌企业等短板。提出了海洋强国和健康中国战略背景下山东省海洋中药传承创新发展的技术路径,指出了加强基础研究使之成为海洋中药健康发展的基石,提升海洋中药养殖生产规模、提高海洋中药资源利用效率,推进海洋中药及复方深度研发和产业化等对策建议。

基于UPLC-Q-Exactive-Orbitrap-MS、网络药理学和实验验证探讨裸花紫珠抗H1N1活性成分及其作用机制

本实验首先对裸花紫珠的提取物进行萃取,得到不同的萃取部位,然后对各部位进行抗甲型流感病毒H1N1型(H1N1)活性筛选,确定裸花紫珠乙酸乙酯萃取部位(EACN)具有较好的体外抗H1N1的活性。采用超高效液相色谱-四级杆-静电场轨道阱联用(UPLC-Q-Exactive-Orbitrap-MS)技术对EACN进行定性分析。基于定性分析的结果,进一步使用数据挖掘和网络药理学,评估药物的活性成分、关键靶点和关键通路,最后使用H1N1感染BALB/c小鼠模型对预测结果进行验证。结果显示,在各个萃取部位中,乙酸乙酯部位体外抗H1N1效果最佳,半数抑制浓度(IC_(50))为51μg/mL,半数细胞毒浓度(CC_(50))为859.4μg/mL,选择指数(SI,CC_(50)/IC_(50))为16.85。从EACN中鉴定出34种化合物,在此基础上,利用网络药理学,筛选出和EACN抗H1N1相关的药物靶点67个,靶点共涉及生物过程491个,与抗H1N1相关的通路147个。H1N1感染BALB/c小鼠实验结果发现,EACN能改善H1N1感染引起的体重降低和肺指数的增加,降低小鼠肺组织的病毒载量,减轻小鼠肺组织的病理损伤,降低外周血血清中TNF-α、IFN-γ、IL-1β水平。实验结果提示EACN可能从直接抑制病毒、抗炎作用和免疫调节作用等多个途径发挥抗H1N1的作用。

基于脑电信号的情绪识别研究进展

情绪是人对客观外界事物的态度的主观体验和相应的行为反应,反映的是主体需要和客观外界事物间的关系。脑电图与大脑活动密切相关,因此可以通过脑电图信号判断受试者的情绪变化。与此同时,利用传统机器学习及深度学习算法进行情绪识别的研究也在蓬勃发展。本文介绍了情绪识别研究中的情绪模型、数据集以及近年来常见的机器学习和深度学习算法,对近些年的情绪识别研究进行总结,有助于初学者快速了解这一领域,并有望为后续研究提供参考。

基于Goddard评分法的肺气肿自监督分级算法研究

针对肺气肿智能化诊断高度依赖高质量标注数据、图像空间信息复杂及特征提取不足等问题,本研究基于Goddard评分法设计了一种肺气肿分级算法。首先,利用SimSiam框架进行自监督学习,以解决对大量高质量标注数据的依赖;其次,引入连续3D卷积模块和高效多尺度注意模块(efficient multi-scale attention, EMA),通过整合上肺野、中肺野及下肺野的信息捕捉肺部图像中的关键空间信息,以提升模型在处理复杂肺部CT图像时的特征提取能力和识别精度。实验结果显示,在识别肺气肿存在、轻度肺气肿与无肺气肿、肺气肿严重程度的分级任务中,模型准确率分别为88.79%、83.44%、57.4%。结果表明,本算法在肺气肿识别和分类任务中表现良好,具有一定的临床意义。

桔梗多糖的制备工艺及生物活性研究进展

桔梗为桔梗科多年生植物[Platycodon grandiflorum(Jacq.)A.DC.]的根,具有悠久的食用和药用历史,是药食同源大宗品种之一,具有重要研究价值。桔梗根鲜品在中国东北和华北地区常被腌制为咸菜,市场需求量大,其干燥根则在中医临床常用于治疗咳嗽痰多,胸闷不畅,咽痛音哑,肺痈吐脓等病症。现有研究表明,桔梗中含有丰富的功能性多糖,在免疫调节、抗炎、止咳等生物活性方面发挥着至关重要的作用,具有重要的研究和开发前景。然而,当前国内外主要针对其结构与生物活性进行研究,尚无关于桔梗多糖的系统文献综述。该文通过梳理国内外有关桔梗多糖提取、分离纯化以及生物活性等方面的研究文献,对桔梗多糖的最新研究进展进行了系统归纳和总结,为日后桔梗多糖类成分的研究和深度开发利用提供参考。

我国海洋中药产业发展面临的问题及建议

海洋蕴藏着丰富的药用生物资源,被称为“蓝色药库”。海洋中药是我国中药的重要组成部分,临床历史悠久,有着良好的发展前景。近年来海洋资源的过度开发、海洋环境变化导致海洋生物资源减少,以及海洋中药的质量标准缺失等问题已逐渐成为海洋中药产业化发展过程中的瓶颈问题。因此,本文提出建立海洋中药资源保护体系和构筑质量控制标准体系和加强海洋中药学科建设等建议,以期加快海洋中药产业化进程。

中药苦味呈现机制、掩味技术及其评价方法研究进展

中药的口感是制约患者用药依从性的重要原因,同时也是中药制剂处方设计时的重要考察因素,而苦味中药在现有的中药中所占比例较大。因此改善中药及其制剂的苦味,从而使患者更易于接受,对中药的应用与发展具有重要意义。本文对中药苦味的呈现机制、掩味技术以及苦味评价方法进行综述,为找到适合中药制剂的味道掩蔽技术及评价方法提供理论依据,从而达到改善患者的用药依从性、便于中药制剂临床推广的目的。

融合自注意力的乳腺钼靶图像特征引导分割算法

为提高对乳腺癌钼靶图像中病灶区域的识别精度,本研究设计了一种面向乳腺肿块和钙化区域分割的特征引导注意网络。首先,该网络通过特征提取模块学习乳腺组织的语义特征;其次,利用融合自校正注意力的解码模块,增强对病灶区域边缘信息的关注度,提高边界的清晰度;最后,采用特征引导注意模块增强通道的依赖关系,进一步还原病灶区域边缘细节,提高分割精度。实验结果表明,本研究网络在扩充后的INBreast1数据库中肿块和钙化分割的平均骰子系数(mDice)分别达到了0.971和0.888,在DDSM数据库肿块分割的mDice达到了0.911,优于其他常规的分割模型,对乳腺癌的早期诊断和治疗具有重要意义。

融合多尺度注意力的脊柱侧弯Cobb角自动估计算法

目的 青少年特发性脊柱侧弯(adolescent idiopathic scoliosis,AIS)是危害青少年健康的常见疾病之一。临床上,X线图像Cobb角测量法是评估患者脊柱侧凸严重程度的“金标准”。由于X线图像中肋骨和骨盆阴影重叠以及椎骨形态差异等因素影响,人工测量在寻找关键点时步骤复杂且耗时长,快速且准确的Cobb角自动测量方法具有重要临床应用价值。现有深度学习方法中基于分割的方法易受图像质量影响;基于关键点检测方法过于关注局部特征提取导致定位不准确等问题。为此,本文提出了一种以椎骨为中心的标志点检测方法,来实现脊柱侧弯Cobb角自动估计算法。方法 构建一种基于融合多尺度和注意力机制M型椎骨检测网络(multi-scale attention M-shaped network,MSAM-Net)。首先,使用多尺度金字塔拆分注意力(multi-scale pyramids squeeze attention,MPSA)模块和注意力特征融合(attentional feature fusion,AFF)模块提取椎骨特征和上下文信息,然后,根据椎体中心和角偏移量定位4个角标志点,以在脊柱侧弯评估任务中提高椎骨标志点检测的性能,进而实现近胸段、主胸段和胸腰段曲线的Cobb角估计。结果 为了评估Cobb角估计与真实侧弯角度之间的偏差程度,本研究算法基于AASCE MICCAI 2019挑战赛数据集,使用4种指标对Cobb角精度进行评估,分别是对称平均绝对百分比误差(symmetric mean absolute percentage error,SMAPE)、欧氏距离(Euclidean distance,ED)、曼哈顿距离(Manhattan distance,MD)和切比雪夫距离(Chebyshev distance,CD)。测试得到SMAPE为9.39%,ED为4.18;MD为5.92;CD为5.34。与基于分割和检测的5种深度学习方法进行对比,实现更好的Cobb角测量结果。结论 本研究可以准确识别和定位X线图像中椎骨,帮助医生测量AIS患者的Cobb角,为临床AIS诊断、手术计划和脊柱健康分析提供决策支持。

小儿双金清热口服液对新型冠状病毒不同靶点的抑制作用

目的探究小儿双金清热口服液及组方中的16种单味药对新型冠状病毒(SARS-CoV-2)入侵及复制靶点的抑制活性。方法利用SARS-CoV-2 S蛋白、PL蛋白酶、3CL蛋白酶体外筛选模型对小儿双金清热口服液及组方中的16种单味药进行抗新冠病毒活性探究,并分析活性组分的量效关系。结果小儿双金清热口服液对3CL蛋白酶、PL蛋白酶具有较好的抑制活性,IC_(50)值分别为8.42、27.97 mg/mL,但对S靶点无抑制活性。组方中板蓝根、桔梗表现出较好的S靶点抑制效果,SI分别为11.25、18.97;另有部分单味药对3CL蛋白酶和PL蛋白酶具有一定的抑制活性。结论小儿双金清热口服液及组方中的多种单味药对SARS-CoV-2的多个靶点具有不同程度的抑制活性。

基于指纹图谱与化学计量学的桑叶蜜炙前后差异性标志物研究

目的比较桑叶蜜炙前后化学成分的变化,筛选差异性标志物并进行含量测定,为蜜炙桑叶的质量控制提供参考。方法采用高效液相色谱(HPLC)法建立桑叶蜜炙前后指纹图谱,标定共有峰并进行相似度评价;以生桑叶、蜜炙桑叶共有峰峰面积为指标,运用主成分分析和正交偏最小二乘-判别分析筛选桑叶蜜炙前后差异性标志物,并进行定量分析。结果从10批生桑叶、10批蜜炙桑叶HPLC指纹图谱中分别标定出23、24个共有峰,2类样品图谱的相似度均大于0.97;主成分分析结果显示,生桑叶和蜜炙桑叶分为2类,正交偏最小二乘-判别分析结果显示,峰2、峰H(5-羟甲基糠醛)、峰1、峰17(异绿原酸C)、峰16的变量重要性投影值均大于1;生桑叶、蜜炙桑叶中差异性标志物异绿原酸C的平均含量分别为0.0936、0.1278 mg/g,差异有统计学意义(P<0.05)。结论筛选得到异绿原酸C等5种差异性标志物;桑叶蜜炙后异绿原酸C含量显著升高。

基于残差孪生网络的多模态脑肿瘤三维分割算法

为充分利用多模态医学影像间的关联性和互补性,精准分割脑肿瘤区域及评估预后效果,本研究提出一种基于残差孪生网络的多模态脑肿瘤三维分割模型。首先,利用残差孪生编码挖掘不同模态数据间的关联细节语义信息,并在编码路径间加入级联结构,优化层次间信息交互方式;其次,提出了多尺度像素注意力融合模块,以获取不同感受野的加权融合特征,并促进多个模态间的互补信息交流;最后,在解码阶段设计基于残差孪生编码结构的跳跃连接和注意力单元,引导模型关注与肿瘤分割相关的信息,进一步提升模型的分割性能。本研究在BraTS 2021数据集上进行了验证,在整体肿瘤、肿瘤核心和增强肿瘤三个区域的平均Dice系数分别达到0.928、0.914和0.879。本研究有望为临床脑疾病的早期诊断提供一种新的方法和思路。

多尺度特征融合的膀胱癌磁共振成像分割算法

针对膀胱癌磁共振成像(magnetic resonance imaging, MRI)图像肿瘤区域面积小、膀胱壁边界模糊及像素不平衡等问题,本研究基于特征融合过程和不同图像像素之间的相关性,提出了一种多尺度特征融合的膀胱癌MRI图像分割算法。在编码阶段设计多尺度特征融合模块,用于学习不同编码器的多尺度信息,提取膀胱壁和肿瘤更加丰富的特征;在解码阶段设计的像素对比模块,可增加膀胱壁和膀胱肿瘤间的差异性,解决对比度低及像素不平衡问题,提高膀胱壁与肿瘤相邻边界区域的分割性能,实现膀胱癌多区域分割。本研究在膀胱癌MRI数据集上进行实验,结果显示,算法在膀胱壁和肿瘤区域的Dice分别为89.70%和89.13%、交并比(intersection over union, IoU)分别为81.32%和80.51%、豪斯多夫距离(Hausdorff distance, HD)分别为1.30和1.37,分割结果较已有算法均有一定提升。本研究能较好地辅助临床影像学诊断,可为后续肿瘤分期和临床诊疗提供重要依据。

基于双编码特征提取路径的舌体分割方法

针对舌图像舌体边缘分割模糊、小区域分割错误等问题,本研究设计了一种双编码特征提取路径的方法,以获取丰富的信息特征,辅助舌体精确分割。首先,设计双编码特征提取路径,其中,空间信息路径保留空间信息并生成高分辨率特征图,上下文信息路径提高网络提取多尺度特征能力;其次,采用一种特征融合模块,融合空间信息路径和上下文信息路径的输出特征;最后,采用轻量级解码器模块减少模型参数量,提高模型计算效率。结果显示,该方法精确率、召回率、F1分数和平均交并比(mean intersection over union,MIoU)分别达98.82%、98.53%、98.60%和97.67%,模型总参数量和每秒浮点运算次数(floating point operations per second,FLOPs)为7.54 M和67.09 G。结果表明,该方法可有效提高舌体的分割精度,显著改善舌体小区域分割错误和边缘模糊性,为中医舌象智能辅助分析提供必要支撑。

联合自适应核和Transformer的脊柱磁共振成像多类别分割网络

针对脊柱磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)结构复杂,存在多余组织、噪声及伪像的问题,本研究设计了一种联合自适应核和Transformer的脊柱MRI实例多类别分割网络。以Swin Transformer作为骨干网络,通过引入稠密连接模块减少前向通道的信息丢失,以更好地捕获图像中的细节和局部信息。同时,为进一步捕获复杂空间的多尺度特征,采取自注意力核选择的方式构建跨尺度稠密连接,使模型在训练过程中能自适应学习到合适的卷积核尺寸,提高模型对不同尺度信息的感知能力,提高分割性能。通过在215例受试者的T2加权MRI图像2D切片上进行验证,实验结果显示,该算法的平均交并比(mean intersection over union,mIoU)、平均召回率(mean recall rate,mRecall)和平均骰子系数(mean dice coefficient,mDice)分别为82.63%、89.37%和88.85%。结果表明,本研究算法的分割性能较好,可实现脊柱MRI中椎体及椎间盘的精准分割,为临床医生提供辅助诊断工具。

牛膝酒对膝骨关节炎模型大鼠的作用研究

目的:探讨牛膝酒对膝骨关节炎(KOA)模型大鼠的作用。方法:SD大鼠通过膝关节腔内注射碘乙酸钠溶液(60 mg/mL)建立KOA模型。将36只造模成功的大鼠随机分为模型组、牛膝酒低剂量组、牛膝酒中剂量组、牛膝酒高剂量组、塞来昔布组及黄酒组,另设空白对照组,每组6只,给予相应药物干预21 d(每天灌胃1次),每7 d测定膝关节肿胀度。观察各组大鼠关节肿胀度变化、膝关节表面病变情况、关节软骨病理情况并采用改良Mankin's评分标准进行评分,检测血清中IL-1β、TNF-α、IL-6及基质金属蛋白酶(MMP)-3、超氧化物歧化酶(SOD)水平。结果:与空白对照组比较,模型组大鼠各阶段膝关节肿胀度均升高(P<0.01),关节软骨表面损伤严重,可见炎症细胞聚集、软骨细胞减少且分布不均匀,基质染色重度减少,潮线不完整,改良Mankin's评分升高(P<0.01);血清中IL-1β、TNF-α、IL-6、MMP-3水平升高(P<0.01),SOD水平降低(P<0.01)。与模型组比较,牛膝酒低、中、高剂量组大鼠各阶段关节肿胀度均降低(P<0.05),关节软骨表面损伤、病理形态均有不同程度的改善;牛膝酒高剂量组血清中IL-1β、TNF-α、IL-6、MMP-3水平降低(P<0.05或P<0.01),SOD水平升高(P<0.01)。结论:牛膝酒可以缓解KOA模型大鼠关节肿胀及关节软骨损伤。这可能与其抑制炎症反应、调节软骨细胞代谢、拮抗氧化应激反应有关。