基于16S rRNA测序研究金振口服液对支气管炎豚鼠肠道菌群的影响

目的:研究金振口服液对支气管炎豚鼠肠道菌群的调节作用。方法:实验动物随机分为空白组、模型组、金振口服液(JZOL)高、中、低剂量组和阿莫西林组,共6组。除空白组外,其余各组豚鼠通过脂多糖(LPS)和辣椒素诱导制备气管炎模型。给药后观察豚鼠一般状态和咳嗽典型症状,处死豚鼠后剪开盲肠收集肠内容物。采用HE染色法观察肺组织病理变化,16S rRNA基因测序检测肠道菌群变化。结果:JZOL高、中、低剂量组均能改善豚鼠的一般状态,减少咳嗽次数;肺组织病理结果显示,JZOL高、中、低剂量组肺组织病理改变较模型组均有所减轻,其中JZOL高剂量组病理变化最低;16S rRNA测序结果显示,Chao1,ACE和Shannon指数在各组之间无明显差异,各给药组对肠道菌群多样性无显著影响,阿莫西林组与各组肠道菌群结构显著分离;在门水平上,不同剂量的JZOL均降低了造模后升高的拟杆菌门丰度,其中JZOL高剂量组还增加了造模后降低的疣微菌门和变形菌门丰度。在属、种水平上,造模后嗜黏蛋白阿克曼菌丰度降低,而JZOL恢复了嗜黏蛋白阿克曼菌丰度。LEfSe分析显示,JZOL中、低剂量组较模型组相比,瘤胃球菌、类阿氏动丝菌、帕拉普氏菌等丰度也明显增加。结论:金振口服液可能通过调节肠道菌群结构,进而改善支气管炎症。

利用KKT条件与类边界包向量的SVM增量学习算法

为实现对历史训练数据有选择地遗忘,并尽可能少地丢失训练样本集中的有用信息,分析了KKT条件与样本分布间的关系并得出了结论,给出了增量训练中当前训练样本集的构成。为了提高SVM增量训练速度,进一步利用训练样本集的几何结构信息对当前训练样本集进行约减,用约减后的当前训练样本集进行SVM增量训练,从而提出一种利用KKT条件与类边界包向量的快速SVM增量学习算法。实验结果表明,该算法在保持较高分类精度的同时提高了SVM增量学习速度。

鞑靼荞麦离体再生体系的建立

研究了苗龄、外植体、激素配比对鞑靼荞麦(Fagopyrum tataricum Gaertn.)离体培养的影响,初步建立了鞑靼荞麦离体再生体系.结果表明,鞑靼荞麦离体再生的最佳取材时间为苗龄6～8d;诱导愈伤组织的最适培养基为MS+2.0mg/L2,4-D+1.5mg/L6-BA,子叶诱愈率达75%左右,下胚轴诱愈率可高达86.62%;愈伤组织分化的最适培养基为MS+0.1mg/L IAA+2.0mg/L6-BA+1.0mg/L KT+0.5mg/L TDZ,来自下胚轴愈伤组织的分化率可达9.52%.下胚轴的诱愈率与分化率均高于子叶,更适于离体再生培养.培养基中加入AgNO3后,能有效降低褐化率.生根最适培养基为含有0.5mg/L NAA的1/2MS培养基,生根率在50%左右.TDZ在诱导鞑靼荞麦的愈伤组织分化出芽的过程中起到明显的促进作用,可提高分化率约20%.

基于类边界壳向量的快速SVM增量学习算法

为进一步提高SVM增量训练的速度,在有效保留含有重要分类信息的历史样本的基础上,对当前增量训练样本集进行了约简,提出了一种基于类边界壳向量的快速SVM增量学习算法,定义了类边界壳向量。算法中增量训练样本集由壳向量集和新增样本集构成,在每一次增量训练过程中,首先从几何角度出发求出当前训练样本集的壳向量,然后利用中心距离比值法选择出类边界壳向量后进行增量SVM训练。分别使用人工数据集和UCI标准数据库中的数据进行了实验,结果表明了方法的有效性。

基于类别方差的自动多门限图象分割

从模式识别的分类理论出发，对基于类别方差的自动单门限图象分割方法进行了扩展，给出一种适合于灰度图象的自动多门限图象分割方法，对灰度图象能够自动寻找最优的门限值（一个或多个），与人类的视觉分割过程一致。实验表明，能够自动且有效地进行灰度图象的多级门限值分割。

数字水印系统的鲁棒性和常见的攻击

数字水印作为一种新型实用的信息隐藏技术 ,近年来已经引起了极大的关注并得到迅速发展。针对数字水印系统的鲁棒性与可能的攻击方法进行了讨论 。

小麦1BL/1RS易位系的生化和分子标记鉴定

本文利用A-PAGE方法对87份供试的小麦材料进行了黑麦碱(secalin)检测,并进一步利用低分子量麦谷蛋白Glu-B3的STS-PCR标记以及与抗条锈病基因Yr9紧密连锁的Xgwm582标记对上述材料进行了1BL/1RS易位检测。结果表明,在87份材料中鉴定出了一种新的改良1BL/1RS易位系,该类易位系的特征是:含有来自1RS的抗条锈病基因Yr9、不含黑麦碱、具有Glu-B3基因、比一般1BL/1RS易位系具有明显偏高的SDS-沉降值。本研究中选用的生化标记和分子标记可以有效检测出育种材料中的1BL/1RS、非1BL/1RS以及改良1BL/1RS易位系。

道教存思法与《文心雕龙》神思论的生成

作为一种精神思维活动,道教"存思"法具有驰骋想象的特点,文学"神思论"的出现,与之密不可分。神思实际上就是把道教的存思方法运用到文学创作中,是文学中的存思。魏晋南北朝时文人化用存思方法进行创作的现象已很普遍,《文心雕龙·神思》篇的诞生,正是时代发展的必然结果。

班固以阴阳五行观念解《诗》初探

班固在《汉书》中把古代的阴阳五行观念和儒家的"五常"结合起来,从汉代人比较关注的一个独特视角,探究人的性情,讨论政治伦理,对《诗经》做出了不少别有深意的解释,揭示出当时人的灾异信仰、吉凶观念以及伦理思想等等,让人看到了古人丰富复杂的精神和情感世界。就方法论而言,班固以阴阳五行观念解《诗》,也不失为一种有意义的探索。

一种新的代价敏感SVDD二类分类方法

为提升代价敏感分类性能,通过提升较高误分代价类别的学习精度来降低总误分代价,利用支持向量域描述(Support Vector D omain Description,SVDD)实现代价敏感分类,提出一种代价敏感SVDD二类分类方法CS-SVDD。该方法首先将单类SVDD拓展为二类分类SVDD,对不同类别分别构建SVDD超球体,通过误分类代价调节SVDD分类器对不同类别样本的分类精度,对误分代价高的类别进行更为精确的学习,从而降低总误分代价;对于处于两个超球体之外或覆盖区域的类别属性不明确的样本,以误分代价最小为原则定义代价敏感决策规则。在人工数据集和UCI数据集上与同类方法进行了实验比较,实验结果表明了所提方法的有效性。

一种新的SVM对等增量学习算法

在分析支持向量机(SVM)寻优问题的KKT条件和样本分布之间关系的基础上,分析了新增样本的加入对SV集的影响,定义了广义KKT条件。基于原训练样本集和新增训练样本集在增量训练中地位等同,提出了一种新的SVM增量学习算法。算法在及时淘汰对后继分类影响不大的样本的同时保留了含有重要分类信息的样本。对标准数据集的实验结果表明,算法获得了较好的性能。

基于不完全树结构小波变换及模糊聚类神经网络的纹理分割

提出了一种新的不完全树结构小波变换用于纹理特征提取 ,给出了一种与人类视觉过程相一致的多分辨率多通道纹理分析方法 ,它由 :1)特征提取 :使用不完全树结构小波变换抽取纹理特征 ;2 )基于模糊神经网络的特征粗分类 :1基于样本分布密度的模糊 Kohonen聚类网络权值初始化 ,2使用缩减的特征向量对网络进行训练 ,得到粗分割结果 ;3)细化粗分割结果等几部分构成 .

虚拟环境中的实时性改善途径

虚拟环境中的实时显示问题是构成虚拟环境的关键技术问题之一。本文首先介绍了硬件方面可采用的实时性改善途径；然后针对目前广泛使用的基于几何模型和基于图象的两种虚拟环境构成方式，讨论了各自的特点和相应改善实时性的处理技巧、方法以及所存在的问题。

动脉粥样硬化药理模型概述

动脉粥样硬化是一种常见的心脑血管疾病,严重危害人类的健康,已受到越来越多的重视。研究其发病机制对动脉粥样硬化的防治具有重要意义。实验模型的选择和构建则是其中的关键和核心,一个恰当的实验模型不仅能减少物力、人力消耗,更重要的是能够准确反映实验现象,达到实验目的。本文主要介绍目前常用的动脉粥样硬化动物及细胞模型,以便为相关药理学研究提供借鉴。

改善胆固醇流出作用靶分子及相关药物研究进展

巨噬细胞中胆固醇流出并转运到肝脏的过程是抗动脉粥样硬化的主要机制之一。在动脉粥样硬化的发生发展中,核受体超家族成员肝X受体α(LXRα)和其上游基因过氧化物酶体增殖物活化受体γ(PPARγ)可通过调控ATP结合盒转运体(ABC)A1、B族清道夫受体1和ABCG1等介导细胞内胆固醇的流出。因此,PPARγ-LXRα-ABC通路在巨噬细胞胆固醇流出机制中具有重要作用。目前,临床使用的化学类降脂药物在改善动脉粥样硬化方面具有良好作用。研究表明,很多中药来源的天然产物可有效促胆固醇流出。本文对改善胆固醇流出的相关作用靶分子及相关药物研究进展做简要综述。

玉米胚乳突变基因ae1和du1的遗传效应

利用玉米ae1和du1隐性纯和突变自交系与普通玉米自交系48-2的杂交F1、F2代子粒为研究材料,通过单粒法测定子粒的直链淀粉含量和重量,用于分析玉米胚乳突变基因ae1和du1的遗传效应。结果表明:F2代中具有ae1或者du1纯和突变的子粒表皮皱缩,重量明显下降,直链淀粉含量显著提高。在ae1与du1的杂交后代中,子粒的单粒重和直链淀粉含量没有显著变化,表明ae1与du1双突变并不能导致直链淀粉含量增加。单突变的ae1和du1群体内各子粒间的直链淀粉含量和重量差异较大,说明遗传背景中存在影响直链淀粉含量的修饰基因,表明在选育高直链淀粉玉米品系时,应当重视遗传背景的选择和修饰基因的累加。采用单粒法技术对分离后代进行直链淀粉含量和重量选择,有利于积累高直链淀粉修饰基因,是选育子粒饱满、高粒重的高直链淀粉玉米自交系的有效方法。

一种基于视觉感知特性的图象纹理分割方法

基于视觉感知多分辨率、多通道特性、并行性和模糊性，提出了一种基于视觉感知特性的图象纹理分割方法，它由2D最佳正交极可分方向滤波器特征提取，改进的模糊Kohonen聚类网络（IFKCN）特征聚类粗分割、粗分割结果的细化等几个步骤组成。实验结果表明了方法的有效性。

应用HPLC确定蝴蝶花叶有效降糖组分的最佳提取方法

在微波提取蝴蝶花叶有效降糖组分的正交试验中 ,以HPLC作为监测手段对提取物进行了分析。色谱条件为 :AlltechC18反相色谱柱 (4 6mm× 2 5 0mm ,5 μm) ,前接Alltech预柱 ,流动相为乙腈 水 =2 0∶80 (V/V) ,用乙酸调节pH至 2 87,流速为 1 0ml/min ,检测波长为 30 0nm。结合药效实验结果 ,最后确定最佳提取条件为 :2 0 %的乙醇70ml,加 1%的吐温 80表面活性剂为提取溶剂 ,提取 6次 ,每次提取时间为 15秒。

基于不完全树结构小波变换及FKCN的纹理分割

提出了一种新的不完全树结构小波变换用于纹理特征提取 ,提出了一种与人类视觉过程相一致的多分辨率多通道纹理分析方法 ,它由 (1 )特征提取 :使用不完全树结构小波变换抽取纹理特征 ;(2 )基于模糊 Kohonen聚类网络的特征粗分类 :使用缩减的特征向量对网络进行训练 ,得到粗分割结果 ;(3)粗分割结果的细化等几部分构成。

基于小波包变换的模糊判决纹理分类

提出一种基于小波包变换的模糊判决纹理分类方法。采用图像的完全树结构小波变换提取多分辨率纹理特征 ,模糊判决分类器通过引入隶属度函数对特征模糊化 ,反映了各类纹理样本间存在的差异及随机噪声等畸变因素造成的抽取特征值存在的不确定性 ,提高了纹理分类算法对噪声或畸变的鲁棒性。