基于高效液相色谱指纹图谱结合化学计量学及机器学习的黑茶产地识别

目的建立广西、湖南、四川、陕西和西藏产地黑茶高效液相色谱(high performance liquid chromatography,HPLC)指纹图谱,并结合化学计量学与机器学习对黑茶进行产地识别研究。方法采用高效液相色谱-二极管阵列检测器(high performance liquid chromatography-diode array detector,HPLC-DAD)检测48份不同产地黑茶的化学成分,并建立指纹图谱,利用没食子酸、表没食子儿茶素、表儿茶素没食子酸酯、表儿茶素、儿茶素、咖啡碱和表没食子儿茶素没食子酸酯7种对照品对图谱共有峰进行指认,结合化学计量学和不同机器学习算法建立黑茶产地识别模型,并使用准确率、精确率、召回率及F1分数作为机器学习产地识别模型的评价指标。结果黑茶指纹图谱共识别出8个共有峰,指认其中7个成分,基于指纹图谱8个共有峰峰面积建立的化学计量学和机器学习的产地识别模型中显示,偏最小二乘法-判别分析模型能识别部分产地黑茶,并筛选出4个差异标志物,其预测准确率为54.2%,逻辑回归(logistic regression,LR)、反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)、支持向量机(support vector machine,SVM)、随机森林(random forest,RF)和决策树(decision tree,DT)算法模型预测准确率分别为66.7%、90.0%、90.0%、80.0%和80.0%,其中,SVM模型的产地识别效果最好。结论我国不同产地黑茶化学成分含量存在一定差异,HPLC指纹图谱结合SVM能够较好对黑茶产地进行溯源研究。

孕早期血清学联合NT筛查对唐氏综合征的临床诊断价值

目的分析血清学指标联合B超测胎儿颈项透明层(NT)厚度对孕妇早期唐氏综合征(DS)的诊断效果。方法选取2017年1月~2018年3月在我院就诊的3376例孕妇作为研究对象。对产妇进行DS筛查,采取B超测胎儿NT厚度,以及血清学检测游离人体绒膜促性腺激素(β-HCG)、妊娠相关蛋白(PAPP-A)水平,分析超声NT单一检测、血清学单一检测与超声NT检测、血清学联合检测诊断结果的准确性。结果联合筛查方法得到高危异常率为7.14%,远远高于单一筛查得到的高危异常率,且通过联合筛查的方式确定产妇患有DS的风险性。结论血清学联合NT筛查的方式对DS的诊断比单一筛查的方式诊断效果更好,可更加科学准确的预测产妇不良妊娠的发生率,对于降低出生缺陷,提高人口素质有良好的临床应用价值,值得推广。

Geometric Structures and Field Equations of Dirac-Lu Space

In this paper,a■-invariant Lorentz metric on the Dirac-Lu space is given,and then the geodesic equationis investigated.Finally,we discuss the field equations and find their solutions by the method of separating variables.

四子饮联合吡诺克辛钠对初期皮质性白内障患者对比度视力和晶状体浑浊度的影响

目的观察四子饮联合吡诺克辛钠对初期皮质性白内障(ECC)患者对比度视力和晶状体浑浊度的影响。方法将我院ECC患者120例(189眼)按照随机数字表法分为治疗组与对照组各60例,治疗组95只眼,对照组94只眼。对照组应用吡诺克辛钠治疗,治疗组应用四子饮联合吡诺克辛钠治疗。比较两组临床疗效,治疗前后不同对比度视力、视功能生存质量量表(VF)评分、晶状体混浊度。结果治疗后,治疗组总有效率显著高于对照组(P<0.05);两组在对比度50%、35%、25%下视力均高于治疗前,治疗组在对比度50%、35%、25%下视力均高于对照组(P<0.05);两组VE每个条目评分均高于治疗前,治疗组VF每个条目评分均高于对照组(P<0.05);两组晶状体混浊度缓解程度明显优于治疗前,治疗组晶状体混浊度缓解程度明显优于对照组(P<0.05)。结论四子饮联合吡诺克辛钠治疗ECC患者疗效优于吡诺克辛钠,改善不同对比度视力,提高视功能生存质量,降低晶状体混浊度。