何首乌饮通过DNA甲基转移酶1延缓大鼠睾丸间质细胞衰老

目的探讨何首乌饮能否通过DNA甲基转移酶1(DNMT1)延缓大鼠睾丸间质细胞衰老。方法40只Wistar雄性大鼠随机分为4组,每组10只。免疫组织化学检测各组大鼠睾丸组织中DNMT1表达水平。ELISA实验检测各组大鼠血清中的睾酮含量。通过自由基氧化损伤建立大鼠睾丸间质细胞衰老模型。在睾丸间质细胞中使用慢病毒敲低DNMT1,通过β-半乳糖苷酶(β-GAL)染色、免疫荧光染色和ELISA实验检测细胞衰老状态和细胞上清液中睾酮和睾酮合成关键酶3β羟基类固醇脱氢酶(3β-HSD)、细胞色素P450家族成员11A1(CYP11A1)的含量。结果与青年对照组相比,自然衰老组大鼠睾丸组织中P16蛋白表达和β-GAL阳性率明显升高,DNMT1表达和血清睾酮含量降低(P<0.05);何首乌饮干预能够降低衰老大鼠睾丸组织P16蛋白表达和β-GAL阳性率,提高DNMT1表达和血清中的睾酮含量(P<0.05)。衰老的睾丸间质细胞中呈现相同的趋势。在睾丸间质细胞中敲低DNMT1后,β-GAL阳性率和P16蛋白表达明显增加,睾丸间质细胞的睾酮分泌量和睾酮合成关键酶3β-HSD、CYP11A1含量明显减少,与正常组相比差异具有统计学意义(P<0.05)。加入何首乌饮后,上述现象得到改善。结论何首乌饮可以通过DNMT1延缓大鼠睾丸间质细胞衰老。

基于粒子群算法的多尺度反卷积特征融合的道路提取

研究基于传统FCN算法下的不同比例的多尺度特征融合对于复杂场景下道路提取准确度的提高.针对复杂的航拍道路场景,设计了针对于农田环境下的FROBIT农田道路数据集,并使用全卷积神经网络(FCN)对FROBIT农田道路数据集和Massachusetts城市道路数据集进行道路提取工作.本文基于传统的FCN的网络,对其反卷积方式进行改进,采用粒子群算法(PSO)设计了不同比例的多尺度特征融合.通过将本文提出的Multi-Scale FCN网络与传统的FCN神经网络在FROBIT数据集和Massachusetts道路数据集上进行对比实验,结果表明Multi-Scale FCN网络相比于传统的FCN神经网络在提取精度上得到了提高.