化工工程施工技术中的安全与风险管理研究

安全和风险管理在化工工程建设中起到至关重要的作用,对于保障施工质量和人身安全具有显著作用。本研究基于化工工程施工技术的视角,对化工工程施工中的安全与风险进行了深入研究。首先,通过梳理化工工程建设过程中可能出现的各类风险,包括工程质量风险、环境风险、操作员人身安全风险等,并提出针对防范和控制这些风险的相关措施。其次,以案例研究的方式,深入分析了在化工工程施工过程中应对各类风险的具体技术和方法。最后,根据风险管理的理论和实践,构建了一套适用于化工工程施工的安全与风险管理模型。研究结果表明,通过有效的风险管理,可以有效提升工程施工的安全性,降低各类事故的发生。该研究的成果为化工工程施工施工管理者提供了有关如何提升工程施工安全性以及安全风险管理的实用指导,具有较高的理论和实践价值。

化工工程勘察设计中的智能监测与控制技术研究

工程勘察和设计是化工工程建设的重要环节,高效、精准、智能的勘察设计成为提高工程质量和效率的关键。本研究着眼于现阶段化工工程勘察设计工作的新趋势,探讨了智能监测与控制技术在化工工程勘察设计中的应用及其价值。运用新型智能技术进行工程监测和控制,可以有效提升勘察设计的效率和精度。借助数据挖掘、机器学习等技术,我们构建了一个智能化的监测与控制模型,并在真实的化工工程勘察设计项目中进行了验证。实验结果表明,这种模型不仅能够自动进行数据的收集和处理,大大减少了人工操作的复杂性,而且通过智能算法对勘察数据进行分析和预测,有助于避免设计过程中的误差,提高设计效率和质量。此外,该研究还探讨了这种智能化监测与控制技术在化工生产实际操作中的具体应用,以及其在节省资源、提高生产效率等方面的重要意义,为化工工程领域的智能化监测与控制提供了有效的技术支持和理论依据。

基于分色校正的大像差光学成像系统图像处理技术

为解决传统大视场高分辨相机光学系统复杂、成本高昂等问题,利用同心多尺度计算成像系统,通过图像处理方式校正简化的光学结构残留的球差和倍率色差.分析光学系统的像差特性,得到不同波长的成像数据,并根据系统参量和像差表现,用红、绿、蓝三通道分别校正方案对图像进行处理.首先采用非线性图像缩放法,统一不同色光的放大倍率,完成倍率色差的校正;然后针对光学系统的点扩散函数随空间位置变化的特性,对各通道模糊图像进行分块,用Lucy-Richardson算法对每一个图像块进行图像复原,完成单色像差校正;最后融合三通道获得校正图像.用均方误差、峰值信噪比和结构相似度等方法进行图像质量评价,结果表明本文方法能够有效校正计算成像系统中的残留像差,提升图像质量.

介孔沸石合成方法的研究进展

系统地总结了介孔沸石的合成方法,包括对合成的沸石分子筛的后处理、硬模板法和软模板法;并就制备方法和产品结构的特点进行了评述。后处理法包括对沸石分子筛的脱铝处理、脱硅处理及热处理;硬模板主要包括碳纳米粒子、介孔碳黑、碳纳米管、碳纳米纤维、碳气凝胶、有序介孔碳、胶体复制碳、无机纳米粒子等;软模板主要包括高分子聚合物和有机硅烷模板剂。

基于分布密度的直方图与选择率估计

查询选择率估计是查询处理和优化中的关键之一。提出一种基于区域分布密度的方法,用于构造直方图,使其每个桶具有均匀分布或近似均匀分布,利用直方图估计查询选择率。实验结果表明,该方法对低维数据估计得到的查询选择率精度较高,并能对高维数据进行估计。

基于生物信息学方法对结直肠癌组织差异表达关键基因的筛选

目的使用生物信息学的方法筛选结直肠癌(CRC)发生发展中的关键基因。方法从基因表达数据库(GEO)中筛选并下载CRC组织及癌旁组织的3个基因芯片(GSE71187、GSE31905、GSE35279),使用GEO在线分析工具GEO2R筛选出基因芯片中的差异表达基因(DEGs),并使用Venn在线网站筛选共表达DEGs。将筛选出来的共表达DEGs在DAVID网站进行基因本体(GO)功能和KEGG通路富集分析,绘制蛋白—蛋白相互作用网络图(PPI)并分析PPI中的核心DEGs。在基因表达谱数据动态分析网页工具(GEPIA)中绘制核心DEGs影响患者总生存期的生存曲线,筛选出预后相关基因,并在GEPIA和GEO中对预后相关基因在CRC组织和癌旁组织中的表达进行验证,得到CRC发生发展中的关键基因。结果从3个基因芯片中筛选出DEGs 5664个,其中上调DEGs 2703个、下调DEGs 2961个,通过Venn图筛选出共表达DEGs 390个。对共表达差异基因进行GO功能分析、KEGG通路富集分析、PPI绘制及核心网络分析后,再次筛选出核心DEGs 66个。对核心DEGs进行生存曲线分析及表达量验证后,筛选出核心DEGs 6个;其中上调DEGs 2个,包括分泌型磷蛋白1(SPP1)、血小板反应蛋白2(THBS2);下调DEGs 4个,包括氯化物通道附件1(CLCA1)、接触蛋白3(CNTN3)、胰高血糖素(GCG)、酶原颗粒蛋白16(ZG16)。结论使用生物信息学的方法筛选出SPP1、THBS2、CLCA1、CNTN3、GCG、ZG16可能是CRC发生发展过程中的关键基因。

碱性成纤维细胞生长因子在富集结直肠癌肿瘤干细胞中的作用

目的研究不同浓度碱性成纤维细胞生长因子(bFGF)作用于结直肠癌细胞不同时间,富集肿瘤干细胞的效果。方法结直肠癌DLD-1细胞分别在含5 ng/mL、10 ng/mL、20 ng/mL bFGF的无血清培养基中悬浮培养,分为G1、G2、G3组,设置培养时间梯度为10 d、20 d、30 d,获得球细胞。采用流式细胞术(FCM)检测细胞球中的CD44^+、CD133^+及CD44^+CD133^+双阳性的细胞表达比例,Real-time PCR检测球细胞中的干细胞基因(KLF4、Nanog);上皮间质转化基因(E-cadherin、Snail);Wnt/β-catenine通路基因(Wnt-3a)的mRNA表达情况,成球实验检测细胞球的自我更新能力。结果 FCM检测结果:CD44^+阳性表达的细胞表达以G2组20 d最高,CD133^+及CD44^+CD133^+双阳性的细胞表达均以G2组20 d及G3组10 d最高,差异有统计学意义(F=98.895、147.641、13.321,P<0.05)。Real-time PCR检测结果:各组中KLF4、Nanog、Snail以及Wnt-3a mRNA的表达均以G2组20 d表达最高(F=2.424、7.694、2.951、3.771,均P<0.05),E-cadherin基因G2组20 d mRNA表达最低(G2组30 d、G1组10 d除外) (F=10.620,P<0.05)。成球实验结果:各组比较G1组20 d和G2组20 d成球数量明显多于其他组,差异具有统计学意义(F=14.279,P<0.01);但G1组20 d和G2组20 d比较,无统计学差异(t=0.605,P=0.578)。结论碱性成纤维细胞生长因子无血清悬浮培养能够有效富集肿瘤干细胞,其中G2组培养20 d较其余组能更有效地富集结直肠癌肿瘤干细胞。

探讨肌内效贴联合手法淋巴引流综合疗法对下肢淋巴水肿患者的疗效

目的:探讨肌内效贴联合手法淋巴引流综合疗法对下肢淋巴水肿患者的疗效。方法:70例下肢淋巴水肿患者分为观察组和对照组,每组各35例。对照组采用常规手法淋巴引流综合疗法,观察组在对照组的基础上加肌内效贴治疗。治疗30 d后,通过检测细胞外液水肿程度、下肢疼痛状况、肢体围度周径大小、睡眠状况、下肢运动功能状况和生活质量等来评估最终疗效。结果:1个疗程治疗后,两组患者下肢情况均有所好转,组织水肿程度及疼痛明显减轻(P<0.05),患肢周径明显缩小(P<0.05),睡眠、运动功能和生活质量明显改善(P<0.05),且观察组更明显(P<0.05)。结论:下肢淋巴水肿患者接受手法淋巴引流综合疗法配合肌内效贴治疗后,能更有效地促进淋巴回流,减轻肿胀和疼痛,有利于下肢运动功能进一步恢复和病人睡眠和生活质量的提高。

慢性非传染性疾病管理模式的现状

随着人均GDP的稳步上升,慢性非传染性疾病及慢性病(chronic diseases)已经成为影响人类健康的主要疾病类型,主要包括糖尿病、心脑血管病变、肿瘤病变及慢性呼吸系统疾病。从全球来看,慢性病的致死率居高不下,对患病人群发病危险因素的干预迫在眉睫,针对发病危险因素的各种管理方式应运而生,已有系列研究表明对慢性病发病危险因素的具体管理能很好地控制其发展。现已有各种各样慢性病管理方式应用于实际,本文则对现有的各种慢性病管理方式进行总结。

基于GEO数据库芯片筛选冠心病标志物及生物信息学分析

目的筛选冠心病病人基因芯片数据并进行生物信息学分析,以期筛选冠心病的特征基因。方法利用GEO数据库筛选冠心病基因集,经过GEO数据库的GEO2R在线分析工具找出符合条件的基因,绘制Venn图寻找共同表达差异基因,再进行GEO富集可视化分析、基于京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路分析及蛋白-蛋白相互作用(PPI)可视化分析。结果冠心病的3个基因集中找到50个共同表达差异基因及3个特异基因(IL3ST、PIAS2及SOCS1)。结论经过对GEO数据库中冠心病的3个基因集行Venn图绘制、GEO富集可视化分析、KEGG通路分析及PPI可视化分析,3个特异基因符合研究条件,进而实现冠心病的早期诊断及特异性的靶向治疗。

基于生物信息学方法对胰腺癌发生发展关键基因的筛选

目的采用生物信息学方法筛选胰腺癌发生发展的关键基因并进行验证。方法从基因表达数据库(GEO)中选择并下载胰腺癌及癌旁组织基因芯片GSE71989、GSE62165、GSE19650,通过GEO2R在线工具筛选基因芯片中胰腺癌与癌旁组织的差异表达基因,使用Venn图分析3个基因芯片共有的差异表达基因;使用STRING网站及Cytscape软件对差异表达基因进行蛋白—蛋白相互作用(PPI)网络分析,筛选出核心差异表达基因;将核心差异表达基因在基因表达谱数据动态分析网页工具(GEPIA)进行生存分析,筛选出与预后相关的差异表达基因;将与预后相关的差异表达基因用GEPIA网站进行表达量分析验证,筛选出胰腺癌发生发展的关键基因。结果从3个基因芯片中筛选出156个差异表达基因,其中上调差异表达基因62个,下调差异表达基因94个。对共3个基因芯片共有的差异表达基因进行STRING网站PPI绘制及Cytoscape软件核心网络分析后,筛选出19个核心差异表达基因。使用GEPIA在线网站对核心差异表达基因进行生存分析及表达验证,筛选出6个核心差异表达基因,即ANLN、CDK1、ECT2、NUSAP1、RRM2、TOP2A,这6个基因均与胰腺癌预后相关,且在胰腺癌组织中的表达均高于癌旁组织(P均<0.05)。结论使用生物信息学的方法发现6个基因可能是胰腺癌癌发生发展中的关键基因,可为胰腺癌的发生机制的研究以及诊断、治疗提供参考。

肝细胞癌发生发展关键基因及其功能的生物信息学分析

背景与目的:肝细胞癌(HCC)是常见的原发性肝癌,其预后较差。基因的激活与失活可促进HCC的发生发展。本研究基于生物信息学HCC发生发展的关键基因及功能并进行临床样本表达验证。方法:从公共基因GEO数据库中筛选HCC及癌旁组织基因芯片,通过GEO2R在线工具及Venn图筛选出差异表达基因(DEGs),对筛选出来的DEGs用DAVID网站进行GO功能分析和KEGG通路富集分析,再用STRING网站及Cytscape软件对DEGs进行蛋白-蛋白相互作用(PPI)网络分析并筛选出核心DEGs,将核心DEGs在Kaplan-Meier Plotter网站进行生存分析,筛选出与预后相关的DEGs,将与预后相关的DEGs用GEPIA网站进行表达量分析,得到在HCC和癌旁组织中的差异表达情况;将与预后相关且在HCC中高表达的DEGs经Metascape网站进行功能及富集通路分析,得到与HCC发生发展有关的关键基因,最后选取关键基因在HCC和癌旁组织标本中进行表达验证。结果:从GEO数据库下载的符合要求的3个基因芯片(GSE14520,GSE41804,GSE45267)中共筛选出78个DEGs。用DAVID网站进行GO功能分析、KEGG通路富集分析、STRING网站及Cytscape软件分析后,筛选出17个核心DEGs(CDK1、ASPM、CENPF、RRM2、CCNB1、TOP2A、PTTG1、ECT2、CDKN3、CYP2B6、SLCO1B3、CYP1A2、CYP4A11、CYP26A1、CYP2E1、NAT2、CYP3A4),将17个核心DEGs在Kaplan-Meier Plotter网站进行生存分析后显示,有9个基因(CDK1、ASPM、CENPF、RRM2、CCNB1、TOP2A、PTTG1、ECT2、CDKN3)与HCC的预后相关(均P<0.05)。GEPIA网站进行表达量分析显示,9个基因在HCC组织中均高表达(均P<0.05)。Metascape网站分析显示,9个高表达基因要富集在细胞有丝分裂的负调控、细胞周期、核染色体隔离和雌配子的产生方面。选取CDK1在HCC组织和癌旁组织中进行验证,结果显示,CDK1在HCC组织中的表达量明显高于癌旁组织(P<0.05)。结论:本研究得到的9个基因可能是HCC发生、发展的关键基因,可为HCC的发生机制的研究以及诊断、治疗提供参考。

基于生物信息学研究肝癌发生相关基因及其功能

目的基于生物信息学探讨肝细胞癌(肝癌)发生相关基因及其功能。方法从公共基因数据库GEO筛选并下载肝癌组织及癌旁组织基因芯片,通过GEO2R在线工具和Venn图网站筛选出差异表达基因(DEGs)。对筛选出来的DEGs在DAVID网站进行基因本体(GO)功能分析和KEGG通路富集分析,再用STRING网站及Cytscape软件进行蛋白-蛋白相互作用网络分析并筛选出核心DEGs,最后将核心DEGs在Kaplan-Meier Plotter网站进行生存分析,筛选出与预后相关的DEGs。将与预后相关且在肝癌组织中高表达的DEGs经metascape网站进行GO功能及KEGG通路富集分析,分析与肝癌发生、发展相关的重要基因及其功能。结果从3个基因芯片GSE60502、GSE14520、GSE45267共筛选出DEGs 124个。GO功能、KEGG通路富集分析、STRING网站及Cytscape软件分析后筛选出22个核心DEGs,11个基因与肝癌预后相关,其中9个基因在肝癌组织中高表达,包括GINS1、AURKA、NUSAP1、TOP2A、ASPM、RRM2、PRC1、RACGAP1、GMNN。metascape网站及KEGG通路富集分析发现,高表达基因涉及细胞核分裂过程、细胞周期中的有丝分裂、纺锤体组装、DNA构象改变。结论基于生物信息学分析发现9个基因是肝细胞癌发生、发展的重要基因,参与细胞核分裂过程、细胞周期中的有丝分裂、纺锤体组装、DNA构象改变过程。

应用生物信息学分析筛选肝细胞癌关键基因及表达验证

目的通过对肝细胞癌关键基因的筛选从而探讨其在肝细胞癌中的临床意义及可能的潜在机制。方法从GEO数据库中获取肝细胞癌基因芯片,通过GEO2R在线工具及Venn图筛选差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs),利用生物学信息注释数据库(DAVID)进行GO分析和KEGG通路分析,应用STRING及Cytscape软件筛选出核心基因,将核心基因通过Kaplan-Meier Plotter数据库进行生存分析,再通过GEPIA数据库进行表达量分析,将与预后相关且在肝细胞癌中高表达的核心基因经基因富集分析在线工具Metascape进行功能及通路富集分析,最后将关键基因在所选取的临床病例的肝细胞癌及其癌旁组织中进行验证。结果从GEO数据库获取了符合要求的3个基因芯片GSE14520、GSE60502和GSE102079,共筛选出DEGs94个。对筛选出的DEGs通过上述相应分析后,筛选出19个核心DEGs,将19个核心DEGs通过Kaplan-Meier Plotter生存分析后,发现有9个基因即核糖核苷酸还原酶调节亚基M2(RRM2)、多梳抑制复合物1(PRC1)、DNA拓扑异构酶Ⅱα(TOP2A)、极光激酶A(AURKA)、核仁和纺锤体相关蛋白1(NUSAP1)、Rac-GTPase激活蛋白1(RACGAP1)、纺锤体微管组装因子(ASPM)、细胞周期蛋白依赖性激酶1(CDK1)和GINS复合体1(GINS1)与肝细胞癌的预后相关(P<0.05)。将这9个基因通过GEPIA数据库进行表达量分析,结果9个基因均在肝细胞癌组织中高表达(P<0.05)。通过Metascape在线分析工具将9个高表达基因进行功能及通路富集分析。选取RRM2在肝细胞癌组织和癌旁组织中进行验证,发现RRM2在肝细胞癌组织中的染色评分为(10.9±1.5)分,明显高于其在癌旁组织中的染色评分[(4.5±1.2)分],P<0.001。结论通过生物信息学方法分析得出的9个基因可能是肝细胞癌发生发展的关键基因,可为进一步研究肝细胞癌的发生机制、诊断及治疗提供参考。