动物肠道血管屏障功能及调节研究进展

肠道血管屏障(GVB)是一种位于肠上皮层下方的解剖结构,由紧密相互作用的内皮细胞、肠神经胶质细胞和周细胞组成,是防止大分子和细菌从肠腔转移到体循环的最后一道防线。GVB被认为是肠道屏障的必需组分,也是肠-肝-脑轴上重要的枢纽,其功能障碍会导致许多肠道和肠外疾病的发生。引起GVB功能障碍的重要原因之一是肠道菌群的失调。因为肠道菌群会通过分泌细菌素或短链脂肪酸等代谢产物,从而参与调节Wnt/β-连环蛋白(β-catenin)、载脂蛋白M(ApoM)/鞘氨醇-1-磷酸(S1P)和血管内皮生长因子A(VEGFA)/一氧化氮(NO)等信号途径,引起血管内皮细胞间紧密连接蛋白[如封闭蛋白(claudin)]和黏附连接蛋白[如血管内皮钙黏蛋白(VE-cadherin)]表达下降以及质膜囊泡相关蛋白1表达升高。高脂饮食和过糖化饮食会诱导肠道菌群紊乱,破坏GVB,这一过程可由含黄酮或生物碱的物质缓解。本文综述了GVB的组成和分子基础及其调节机制,阐明了肠道菌群尤其是病原菌影响GVB功能的机制,并阐述了GVB功能的营养调控,旨在为肠道屏障功能调控提供参考。

基于VMD-SE-PSO-BIGRU模型的水电机组振动趋势预测

为提高水电机组振动信号预测精度,提出了一种基于变分模态分解(VMD)与样本熵(SE)重构和粒子群算法(PSO)优化双向门控循环单元(BIGRU)的预测方法。在VMD-SE-PSO-BIGRU模型中,先利用VMD将振动信号分解为若干个子序列,并通过SE对子序列进行重构,得到最终振动信号的趋势、振荡和噪声成分,然后对得到的重构分量分别建立参数优化的BIGRU预测模型,最后叠加各分量预测结果实现振动预测。实例分析表明,与其他模型相比,所提模型预测误差更小、预测精度更高,可有效预测水电机组振动信号。