化妆品致敏物质及安全风险管理对策讨论

化妆品中的致敏物质可能会导致部分消费者出现过敏性接触性皮炎,从而对消费者健康安全产生危害。在近年来国际化妆品监管合作组织(ICCR)对相关问题的讨论基础上,结合不同监管部门、技术机构关于化妆品致敏物质的管理措施和研究进展,从基本概念、监管理念、皮肤致敏性评价、致敏物质清单等多个方面进行总结和讨论,并提出化妆品致敏物质的安全风险管理对策。

奥氏体不锈钢薄板激光焊表面张力驱动熔池形成的数值模拟分析

为探究奥氏体不锈钢薄板激光焊接过程中表面张力对熔池形状、熔池流速、熔池静压的影响,以期优化焊接工艺并提高焊接质量。基于数值模拟分析方法,建立了移动旋转高斯曲面体热源模型,通过改变Marangoni对流系数来模拟不同表面张力条件,分析其对熔池形成过程、熔池形状、流速及熔池内静压力的影响。模拟结果表明,表面张力是影响熔池形态和内部静压力的关键因素,表面张力指向熔池内部,驱动熔池向中心汇聚,从而促进熔池的形成;表面张力的大小与熔池峰值温度、熔深、深宽比呈负相关,与峰值流速、熔宽、熔池内部静压力呈正相关;铜衬底的加入显著增大了过冷度,加速了熔池的冷却,有助于避开奥氏体不锈钢的敏化温度区间。

近视患者角膜生物力学参数与像差的相关性分析

目的探讨近视患者角膜生物力学参数与全眼像差、角膜前表面像差的相关性。方法选取95例(190眼)近视患者作为研究对象,测量全眼像差、角膜前表面像差,记录总像差均方根(RMS)、总高阶像差均方根(RMSh),测量角膜生物力学参数[中央角膜厚度(CCT)、眼内压(IOP)、校正Goldman眼压(IOPg)、角膜补偿眼压(IOPcc)、角膜黏滞阻力(CH)、角膜阻力因子(CRF)]。比较不同近视程度患者的角膜生物力学参数和总RMS、总RMSh,采用Pearson相关分析法分析角膜生物力学参数与全眼、角膜前表面高阶像差(彗差、球差)的相关性。结果95例患者左眼、右眼的角膜前表面像差(总RMS、总RMSh)均大于全眼像差,差异有统计学意义(P<0.05);高度近视患者全眼、角膜前表面的总RMS均高于中度、低度近视患者,且中度近视患者高于低度近视患者,差异有统计学意义(P<0.05)。相关性分析结果显示,IOP与低度、中度近视患者的全眼和角膜前表面球差均呈强正相关(P<0.01),与高度近视患者的全眼球差呈强正相关(P<0.01);IOPg与低度、中度、高度近视患者的全眼球差均呈强正相关(P<0.01),与中度近视患者的角膜前表面球差呈强正相关(P<0.01);IOPcc与低度、中度近视患者的全眼球差呈正相关(P<0.05);CRF、CH均分别与低度、中度近视患者的全眼和角膜前表面球差呈正相关(P<0.05),与高度近视患者的全眼球差呈正相关(P<0.05)。结论近视患者的全眼像差通常小于角膜前表面像差,IOP、IOPg、IOPcc均与全眼球差存在相关性,且低度近视患者角膜生物力学参数与高阶像差的相关性强于中度、高度近视患者。

基于虚拟传感器的坝区多输出自由场地震时程长序列预测模型研究

坝区自由场地震时程的多维长时序预测对于震害快速分析具有重要意义。虚拟传感器是地震物理传感器的补充感知手段,可实现地震时程的预测,然而现有虚拟传感器难以对多个信号做长时序预测,导致大坝震害分析较为滞后。针对上述问题,提出基于TFA-Seq2Seq虚拟传感器的坝区多输出自由场地震时程长序列预测模型。其中,基于多任务学习将Seq2Seq的虚拟传感器改进为“Encoder-3 Decoder”结构,以建立多个坝体物理传感器信号与自由场三个方向长时序地震时程的映射关系,并添加注意力机制捕获多个输入信号的时序依赖关系,以解决同步多输出预测问题及提升预测精度。进一步,引入可逆的时频变换层和其逆变换层改进编码器和解码器,以缩短地震信号的时域长度,提取频域特征,并提出对应的随机强制学习的模型训练策略,从而克服了现有虚拟传感器难以对长序列进行有效预测的缺陷。案例分析表明,该方法实现了坝区自由场三个方向地震信号的超前10 s虚拟感知,且相较于未添加注意力机制和单输出的模型,预测精度分别提高了6.88%和3.32%,研究为震时地震信息的超前感知提供了新思路和新途径。

PBL联合CBL教学法提升专科医生诊疗能力的实践效果

目的探讨以问题为基础的教学法(problem-based learning,PBL)结合案例教学法(cased-based learning,CBL)对专科医生培训的作用及意义。方法对从事儿童生长发育疾病诊疗的53名专科医生进行培训,采用自身对照研究,比较2016年10月—2022年10月参加深圳市儿童医院内分泌科PBL联合CBL教学法工作坊培训前后的临床能力及学习能力。结果参加培训后,学员的自学能力[(5.96±0.39)分vs.(7.90±0.36)分]、文献检索能力[(5.25±0.92)分vs.(7.32±0.70)分]、医患沟通能力[(5.13±0.72)分vs.(7.74±0.69)分]和临床思维能力[(5.60±0.98)分vs.(7.32±0.70)分]均有所提高,差异有统计学意义(P<0.05)。结论应用PBL联合CBL教学法在加强专科医生的培训效果方面有显著优势,为提高内分泌专科医师培训质量提供了新的思路和方法。

数控车床主轴热误差SHO–LSTM预测建模

在高精度加工过程中,数控机床主轴误差对加工精度的影响较为严重。数控机床热误差占总误差比例高达40%~70%,是主要的误差源之一。为了提高热误差预测的精度,本文提出一种使用海马优化算法(SHO)优化时序预测网络(LSTM)的精密车床主轴热误差预测建模方法。首先,利用羚羊优化算法(GOA)对模糊C均值聚类(FCM)的模糊矩阵常数、最大迭代次数、迭代终止条件进行优化并结合皮尔逊(Person)、斯皮尔曼(Spearman)和肯德尔(Kendall)相关分析方法优化温度测点,使用手肘法确定最优分组规模,根据DB(Davies–Bouldin)、BWP(Bregman Within–class Projection)和Silhouette(Silhouette coefficient)聚类评估指标评估温度测点聚类效果。其次,以车床主轴五点法获取的热误差数据和优化后的温度数据作为输入,使用海马优化算法(SHO)对时序预测网络(LSTM)的隐含层节点、全连接层节点、学习率、L2正则化常数进行优化,并使用S折交叉试验方法确定最优分组规模,建立主轴热误差SHO–LSTM预测模型。再次,在不同转速下对构建的热误差模型对基于平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)的预测效果进行评估。最后,在CKA6163A型车床上进行实例验证,使用五点法进行测量辨识,同时测量主轴附近的温度。结果表明:本文所提出的温度测点优化算法相比未优化的模糊C均值聚类(FCM)的DB指标降低了89.00%,BWP和Silhouette分别提高了59.00%和8.17%,优化后的聚类算法可有效降低温度测点间的共线性,提高预测模型的预测效率。本文所提出的海马优化算法(SHO)优化时序预测网络(LSTM)与未优化的时序预测网络(LSTM)相比,均方根误差降低了42%,表明海马优化算法(SHO)可以提高时序预测网络(LSTM)的准确性;与天鹰(AO)优化卷积神经网络(CNN)、反向传播神经网络(BP)相比,本文所提出的预测网络的均方根误差分别降低了3%、57%,SHO–LSTM主轴热误差预测模型的鲁棒性和准确性更高。

机床直线轴温度测点筛选与热误差预测方法

为揭示数控机床直线进给轴温度场信息与热误差之间的非线性映射关系,提高热误差预测模型效率和精度,提出了基于鹈鹕优化算法(POA)与随机森林(RF)的直线轴热误差预测方法。首先,采用Featts聚类算法将温度测点进行聚类分组,通过Spearman相关性分析计算温度与热误差之间的相关程度及热敏感点;其次,使用POA优化算法对RF模型参数进行寻优,确定RF网络的最佳决策树数量及叶子数等;最后,在三轴铣床加工中心上进行实验验证。结果表明,使用Featts聚类算法与Spearman相关分析方法提高了模型精度,有效避免温度测点间的多重共线性。与传统的BP神经网络及RF网络相比,POA-RF预测网络的均方根误差分别降低了46%和43%。

3种方法对1株临床疑难菌的鉴定及结果比较

目的通过基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱(MALDI-TOF MS)、16S rRNA序列分析和全基因组测序(WGS)对从临床标本中分离的1株疑似盐单胞菌进行菌种鉴定,比较3种方法的鉴定结果。方法采用MALDI-TOF MS对待测菌进行蛋白质图谱收集,通过比对图谱特征峰实现菌种鉴定;对菌株进行16S rRNA基因测序,将测序结果与数据库比对;待测菌WGS后进行序列比对分析,具体包括使用ANIm和ANIb 2种方法计算平均核苷酸一致性(ANI)以及与基因组分类数据库(GTDB)进行比对;基于全基因组序列中的16S rRNA序列和看家基因序列构建系统进化树,以及基于COG和KEGG功能对基因组进行聚类分析。结果MALDI-TOF MS对待测菌株的鉴定结果是Halomonas hamiltonii;经16S rRNA序列分析,发现待测菌株与3种盐单胞菌(Halomonas hamiltonii、Halomonas stevensii和Halomonas johnsoniae)的相似度均>99%,且相似度差异非常小,因此无法进行准确的菌种鉴定;基于WGS的基因序列比对、系统发育树、聚类分析均显示待测菌与Halomonas stevensii的亲缘关系更为接近。结论3种方法对分离的1株疑难菌的菌种鉴定结果有差异,MALDI-TOF MS的菌种鉴定操作更加方便、快速,非常适用于临床检验工作;基于WGS的细菌鉴定更适合用于遗传特征相似的菌种之间的鉴别。

住院医师规范化培训与临床实习一体化培养模式下研究生教育情况调查

目的调查并研究住院医师规范化培训与临床实习一体化教育模式框架下临床医学专业学位研究生教育存在的问题。方法选取2018年5月至2020年4月期间在滨州医学院、山东大学、石河子大学、山东第一医科大学就读的131名临床医学研究生为研究对象,对住院医师规范化培训与临床实习一体化培养模式的教学模式、导师影响力以及能力提升需求等方面进行问卷调查,原始数据资料通过问卷平台直接导出,使用WPS进行数据转换,数据以单项支持率(%)表示。结果在临床医DO1:10.3760245.2024.09.029学研究生的教学上,带教教师常采用的方式依次为实际操作(79.4%,104/131)、案例教学(77.1%,101/131)、专题讲座及讨论(72.5%,95/131)、使用多媒体理论讲授(67.9%,89/131)等,研究生喜欢的教学方式排名与其略有不同,依次为案例教学(89.3%,117/131)、实际操作(82.4%,108/131)、专题讲座及讨论(66.4%,87/131)、使用多媒体理论讲授(40.5%,53/131)。在住院医师规范化培训与临床实习一体化培养模式下,导师对研究生的影响度排名依次为增长知识开阔眼界(82.4%,108/131)、提高实践能力(80.2%,105/131)、加强理论修养(77.1%,101/131)、培养创新精神(64.9%,85/131)、知识系统化和更新教育理念(51.1%,67/131)。在理论联系实践过程中,84.7%(111/131)的研究对象认为可以很好或较好地把所学理论应用于实践中,15.3%(20/131)的研究对象则认为可能运用不太好或者运用不好;92.4%(121/131)研究对象认为研究对象期间所学知识与能力能满足或基本能满足未来岗位需要,7.6%(10/131)研究对象认为所学知识与能力不能满足未来岗位需要。专业学位研究生学位论文的大部分选题来自导师课题和个人研究项目,缺乏问题意识、选题来源和角度确定困难等是研究生学位论文选题设计时主要遇到的困难。根据目前住院医师规范化培训与临床实习一体化的培养模式,研究生学习期间需要加强适应未来任务的能力,主要是分析和解决问题能力、综合知识面的拓展、基本技能及动手能力等。结论住院医师规范化培训与临床实习一体化培养相结合及建立导师团队既能充分调动临床医学研究生的学习积极性,解决现有的困难,又能帮助其满足未来岗位能力需求。

预制菜生产加工安全现状分析与提升对策探讨

通过对预制菜生产加工安全现状进行全面分析,提出了一系列可行的对策,以提升预制菜的食品安全水平。通过对原材料,生产加工环节,包装、储存与运输环节,以及生产加工管理环节存在的问题的分析,揭示了预制菜生产加工过程中存在的安全隐患和管理漏洞,提出了从源头抓起、重视过程管理、筑牢安全防线和强化生产监管等4个方面的对策建议。本研究有助于引起社会各界对预制菜安全问题的关注,促进政府相关部门、企业和消费者共同努力维护食品安全,保障公众的身体健康。

面向隧道变形检测研究的数字孪生方法

针对隧道变形慢、难以获得有效实验检测数据导致隧道变形检测技术研究受限的问题,本文提出一种面向隧道变形检测研究的数字孪生方法,建立高保真隧道孪生模型;通过有限元模拟隧道的变形情况,输出隧道孪生模型的变形真值;搭建虚拟仿真平台,实现在虚拟环境中对隧道模型的三维激光扫描,以获得大样本检测数据,辅助训练变形检测方法;变形检测采用Geotransformer神经网络实现隧道点云配准,通过拟合隧道中轴线获取隧道断面点云,实现隧道变形分析。实验结果表明,该方法有效克服隧道变形检测技术研究受实验场地限制等问题,隧道模型表面重建平均误差为0.00253 mm,最大误差为1.1325 mm,与有限元方法输出变形真值对比,变形检测平均误差小于0.34 cm,验证该变形检测方法具备较高的准确性,基本满足工程需求。

色谱法测定发酵食品中组胺的研究进展

组胺是一种常见的生物活性物质,摄入过量可导致组胺中毒,因此检测发酵食品中组胺含量具有重要意义。色谱法作为一种灵敏度高、检出限低的检测方法,在发酵食品中组胺的检测领域得到了广泛的应用。本文首先介绍了发酵食品中组胺的形成途径,然后探讨了高效液相色谱、离子色谱、薄层色谱、气相色谱和毛细管电泳的原理、优缺点和应用现状,最后对发酵食品中组胺的检测进行了总结和展望,以此为发酵食品中组胺的检测提供技术基础和方法依据,提高发酵食品中组胺的检测水平。

基于Drain3与Loganomaly的网络安全日志分析与事件响应

随着信息技术的发展,网络安全问题日益凸显,为了保障网络系统的稳定运行,对HDFS-v1日志进行研究。首先,利用Drain3算法对日志进行解析,有效避免了构造深度较大、不平衡的树,实验结果显示其精确率、召回率、F1度量及准确度均高达100%;其次,基于Loganomaly算法进行异常检测,训练结果训练集、验证集损失值分别为0.21、0.18,预测结果精确度为96.889%,召回率为93.604%,F1度量为95.218%;接着,再用Drain3算法对异常日志分类;最后,通过远程控制实现异常事件响应,发送报警邮件,确保在HDFS发生紧急情况时能够快速、有效地处理故障,保障大数据处理任务的稳定进行。

考虑风险因素影响的引水隧洞施工方案优选

为了综合考虑活动时间随机变化、施工机械故障以及塌方、涌水等风险对引水隧洞施工方案优选的影响,实现施工方案的合理选择,提出考虑风险因素影响的引水隧洞施工方案优选方法。该方法建立考虑风险因素影响的隧洞施工方案优化模型;采用Levy飞行自适应混沌粒子群(LFACPSO)优化算法来求解优化模型以获得Pareto方案集,该算法引入Levy飞行来提高粒子跳出局部最优的能力,同时采用混沌算法来初始化粒子,并自适应地调整粒子惯性权重系数;采用直觉模糊熵权幂平均(IFEWPA)方法,在考虑专家评价犹豫度的条件下从待选方案集中优选出最终方案。工程实例应用表明,相比不考虑风险影响的施工方案仿真进度和计划进度,综合考虑风险因素影响的仿真进度更贴近工程实际,证明了考虑风险因素影响的引水隧洞施工方案优选方法的有效性;与自适应混沌粒子群(ACPSO)算法、粒子群优化(PSO)算法和带精英策略的非支配排序遗传(NSGA-Ⅱ)算法相比,LFACPSO算法所得的Pareto优化方案数量平均值最大,标准差最小,表明了LFACPSO算法的优越性与鲁棒性。

我国化妆品原料安全管理对策研究

目的:了解我国化妆品原料安全管理中面临的挑战并提出相关的管理建议,为我国化妆品原料的科学监管提供参考。方法:通过对我国已发布的化妆品原料安全相关管理法规进行调查研究,分析我国在化妆品新原料、美白原料和植物类原料管理方面所面临的问题和挑战,提出对我国化妆品原料管理改革的建议。结果:我国对化妆品原料的管理主要实行目录管理,制订了禁限用组分、准用组分(包括防腐剂、防晒剂、着色剂、染发剂)目录和《已使用化妆品原料名称目录》;并在化妆品新原料管理、原料的溯源和标识管理等方面均制订了相关管理法规。我国将对化妆品新原料管理模式进行调整;并需制订美白原料和植物类原料管理法规及技术指导文件。结论:我国急需调整和完善化妆品新原料、美白原料和植物类原料的管理体系建设。

不同蜜环菌属真菌胞外多糖生物功能的研究

以11种蜜环菌为研究对象,应用深层液体发酵获得胞外多糖,采用硫酸-苯酚法确定多糖的得率,利用肿瘤细胞HepG2共培养的方法研究了胞外多糖抑制肿瘤增殖的活性,通过铁离子还原能力法(FRAP)评价蜜环菌胞外多糖的总抗氧化能力。研究结果表明,各品种间胞外多糖的得率存在着显著差异,从0. 34 g·L^(-1)到9. 31g·L^(-1)不等,体外抗肿瘤研究显示品种间差异较为显著。其中,黄盖蜜环菌胞外多糖的活性最高,其半抑制质量浓度IC50仅为253. 6 mg·L^(-1),抗氧化检测结果显示秦氏蜜环菌的胞外多糖活力最高,可以达到976. 4μmol·g^(-1)。结合发酵多糖产量发现,北方蜜环菌胞外多糖是各品种中抗肿瘤功效显著的优势品种,而芥黄蜜环菌则是抗氧化功效的优势品种。

化妆品纳米原料的国际监管及最新研究进展

目的:近年来随着纳米技术的不断发展,在世界范围内,纳米原料在化妆品中的应用日益增多,其安全性和监管问题也备受关注,急需研究相应的管理制度和技术支撑体系。方法:在系统研究国际化妆品监管合作组织(ICCR)对化妆品纳米原料技术性文件工作基础之上,进一步跟踪消费者安全科学委员会(SCCS)等的最新研究进展以及相关法规动态,对化妆品纳米原料定义、实际使用情况、关键参数及其测量、安全性评价方法、监管要求等进行总结比对,结合我国监管现状进行分析。结果与结论:与传统原料相比,纳米原料具有一定的特殊性和需关注重点。建议借鉴ICCR、SCCS等的研究成果,收集我国化妆品纳米原料实际使用情况、开展方法学研究、建立安全性评价体系,建立健全我国化妆品纳米原料管理和技术体系。

Me-TODGA与TODGA萃取锶性能对比

以N,N,N′,N′-四辛基-2-甲基-3-氧戊二酰胺(Me-TODGA)或N,N,N′,N′-四辛基-3-氧戊二酰胺(TODGA)为萃取剂、磷酸三丁酯(TBP)为相改良剂、煤油为稀释剂,对比研究了水相酸度、萃取剂浓度、锶浓度、温度对Me-TODGA-TBP体系和TODGA-TBP体系萃取Sr^2+的影响,并采用斜率法确定了萃合物的组成。结果表明,2种酰胺荚醚萃取Sr^2+的分配比(DSr)随HNO3浓度(c(HNO3)=0.1~2.7mol/L)、萃取剂浓度(c(萃取剂)=0.05~0.3mol/L)的增加而增大,随Sr^2+浓度的升高略有下降,随温度的升高而下降。2种萃取剂的萃合物组成分别为Sr(NO3)2·3Me-TODGA和Sr(NO3)2·2TODGA。萃取反应的ΔH分别为-69.46kJ/mol和-51.39kJ/mol,ΔS分别为-190.5J/(mol·K)和-128.4J/(mol·K),ΔG分别为-12.68kJ/mol和-13.12kJ/mol。相比之下,Me-TODGA萃取Sr2+的分配比不到TODGA的1/5。

化妆品肽类和蛋白类原料的分类研究和智慧监管

为了解肽类和蛋白类原料在化妆品中的实际使用状况和总体风险,为智慧监管提供技术支撑,对我国化妆品注册备案信息中相关原料的使用情况进行统计分析。在此基础上,以原料名称为主要线索,对原料进行分类讨论,并选取其中的代表性原料,对其安全风险、技术要点、监管要求等进行重点讨论。最后,对肽类和蛋白类原料的管理现状和突出问题进行总结,并结合化妆品原料安全信息报送和信息化建设相关工作,对相应的智慧监管对策进行讨论和展望。

鲜切香菇贮藏过程中质构变化与自溶自噬分析

旨在明确鲜切香菇经过机械损伤后发生的应激生理以及自溶进程中细胞质构的变化。以香菇0912子实体新鲜切片为材料,研究低温和室温贮藏条件下香菇切片生理生化指标的变化趋势,利用显微技术研究老化组织中细胞结构的变化。结果显示低温贮藏条件有利于减缓鲜切香菇褐变、软化、蒸腾失重及抗氧化活性的下降。微观结构研究显示鲜切香菇经过机械损伤后激发了自溶自噬机制,细胞内出现胞壁断裂、胞膜消融、自噬体吞噬细胞器、大量DNA断裂、细胞核消失及细胞解体等现象。鲜切香菇切片在损伤后发生自溶自噬现象,微观组织结构的破坏,是菇体劣变的重要原因之一,在外界贮藏环境的共同作用下加速腐败的进程。