miR-567通过调控CDK8在NSCLC增殖、迁移和细胞周期中的作用及其临床相关性研究

目的探讨微小RNA(miR)-567通过调控周期蛋白依赖性激酶8(CDK8)在非小细胞肺癌(NSCLC)增殖、迁移和细胞周期中的作用及其临床相关性研究。方法收集40例NSCLC患者的肿瘤组织和临近癌旁组织,采用实时荧光定量PCR(qRT-PCR)检测miR-567和CDK8的表达。将miR-NC mimic、miR-567 mimic、oe-NC和oe-CDK8转染至A549和H1975细胞中,使用qRT-PCR检测miR-567和CDK8的表达,CCK-8法检测细胞增殖水平,Transwell法检测细胞迁移水平,流式细胞术检测细胞周期变化。通过荧光素酶报告基因实验检测miR-567与CDK8的靶向性。结果在NSCLC患者的肿瘤组织中,miR-567表达降低,而CDK8表达升高,二者呈负相关(P<0.05)。在A549和H1975细胞中,miR-567 mimic组相较于miR-NC mimic组,miR-567表达升高,CDK8表达降低,细胞增殖和迁移水平降低,细胞G1期比例升高,S期比例降低;miR-567 mimic组在正常型CDK8中,荧光强度低于miR-NC mimic组;miR-567 mimic+oe-CDK8组相较于miR-567 mimic+oe-NC组,CDK8表达升高,细胞增殖和迁移水平升高,细胞G1期比例降低,S期比例升高。结论miR-567通过靶向抑制CDK8表达,控制肿瘤细胞在S期阻滞,从而抑制NSCLC的增殖和迁移能力。

聚乙烯醇/ZIF-8复合膜的制备及吸附性能

通过溶液流延法制备了聚乙烯醇/ZIF-8复合膜,采用SEM、FT-IR、XRD、TGA、BET等对聚乙烯醇/ZIF-8复合膜进行表征,并探究了复合膜的水稳定性、机械性能,以及对刚果红(CR)的吸附性能。结果表明:聚乙烯醇与ZIF-8材料复合后能改善聚乙烯醇的热稳定性,增加膜表面粗糙度;吸附过程以化学吸附为主,通过内部扩散控制吸附速率,符合准二级吸附动力学模型和Langmuir吸附曲线;ZIF-8质量分数为10%时制备的聚乙烯醇/ZIF-8复合膜,在温度20℃、刚果红溶液质量浓度95 mg/L时,对刚果红的最大吸附量达159.63 mg/g,使用4次后仍能保持93%的吸附效率。

Mg-8Gd-(0,3)Sm-0.5Zr合金的动态再结晶生长动力学

利用铸造法制备了Mg-8Gd-(0,3)Sm-0.5Zr合金,并进行了525℃均匀化处理8 h,随后在温度为350~500℃及应变速率为0.002~1 s^(-1)的条件下进行热压缩试验,绘制并分析合金热压缩后的真应力-真应变曲线,构建其动态再结晶生长动力学双参数模型,并分析了合金生长动力学曲线特点及显微组织特征。结果表明:两种合金在热压缩时均发生了动态再结晶,通过双参数模型绘制动态再结晶动力学曲线,发现在高温低应变速率热压缩时,在真应变约0.2时,合金的动态再结晶的体积分数迅速增加至90%以上。对比分析Sm元素添加后的动态再结晶动力学曲线,发现Sm元素促进动态再结晶的进行,尤其在高温低应变速率热压缩时,在变形初期Sm的促进作用更明显。

基于改进COF-YOLO v8n的油茶果静态与动态检测计数方法

针对自然环境下油茶果存在严重遮挡、近景色、小目标等现象,使用YOLO网络存在检测精度低、漏检现象严重等问题,提出对YOLO v8n网络进行改进。首先使用MPDIOU作为YOLO v8n的损失函数,有效解决因为果实重叠导致的漏检问题;其次调整网络,向其中加入小目标检测层,使网络能够关注小目标油茶以及被树叶遮挡的油茶;最后使用SCConv作为特征提取网络,既能兼顾检测精度又能兼顾检测速度。改进COF-YOLO v8n网络精确率、召回率、平均精度均值分别达到97.7%、97%、99%,比未改进的YOLO v8n分别提高3.2、4.8、2.4个百分点,其中严重遮挡情况下油茶检测精确率、召回率、平均精度均值分别达到95.9%、95%、98.5%,分别比YOLO v8n提高4.0、9.1、4.6个百分点。因此改进后COF-YOLO v8n网络能够明显提高油茶在严重遮挡、近景色、小目标均存在情况下的识别精度,减小油茶的漏检。此外,模型能够实现动、静态输入条件下油茶果计数。动态计数借鉴DeepSORT算法的多目标跟踪思想,将改进后COF-YOLO v8n的识别输出作为DeepSORT的输入,实现油茶果实的追踪计数。所得改进模型具有很好的鲁棒性,且模型简单可以嵌入到边缘设备中,不仅可用于指导自动化采收,还可用于果园产量估计,为果园物流分配提供可靠借鉴。

基于YOLO v8n-seg和改进Strongsort的多目标小鼠跟踪方法

多目标小鼠跟踪是小鼠行为分析的基本任务,是研究社交行为的重要方法。针对传统小鼠跟踪方法存在只能跟踪单只小鼠以及对多目标小鼠跟踪需要对小鼠进行标记从而影响小鼠行为等问题,提出了一种基于实例分割网络YOLO v8n-seg和改进Strongsort相结合的多目标小鼠无标记跟踪方法。使用RGB摄像头采集多目标小鼠的日常行为视频,标注小鼠身体部位分割数据集,对数据集进行增强后训练YOLO v8n-seg实例分割网络,经过测试,模型精确率为97.7%,召回率为98.2%,mAP50为99.2%,单幅图像检测时间为3.5 ms,实现了对小鼠身体部位准确且快速地分割,可以满足Strongsort多目标跟踪算法的检测要求。针对Strongsort算法在多目标小鼠跟踪中存在的跟踪错误问题,对Strongsort做了两点改进:对匹配流程进行改进,将未匹配上目标的轨迹和未匹配上轨迹的目标按欧氏距离进行再次匹配;对卡尔曼滤波进行改进,将卡尔曼滤波中表示小鼠位置和运动状态的小鼠身体轮廓外接矩形框替换为以小鼠身体轮廓质心为中心、对角线为小鼠体宽的正方形框。经测试,改进后Strongsort算法的ID跳变数为14,MOTA为97.698%,IDF1为85.435%,MOTP为75.858%,与原Strongsort相比,ID跳变数减少88%,MOTA提升3.266个百分点,IDF1提升27.778个百分点,与Deepsort、ByteTrack和Ocsort相比,在MOTA和IDF1上均有显著提升,且ID跳变数大幅降低,结果表明改进Strongsort算法可以提高多目标无标记小鼠跟踪的稳定性和准确性,为小鼠社交行为分析提供了一种新的技术途径。

基于改进YOLOv8的无人机航拍图像目标检测算法

针对现存无人机航拍图像目标检测算法检测精度较低、模型较为复杂的问题,提出一种改进YOLOv8的目标检测算法。在骨干网络引入多尺度注意力EMA,捕捉细节信息,以提高模型的特征提取能力;改进C2f模块,减小模型的计算量。提出了轻量级的Bi-YOLOv8特征金字塔网络结构改进YOLOv8的颈部,增强了模型多尺度特征融合能力,改善网络对小目标的检测精度。使用WIoU Loss优化原网络损失函数,引入一种动态非单调聚焦机制,提高模型的泛化能力。在无人机航拍数据集VisDrone2019上的实验表明,提出算法的mAP50为40.7%,较YOLOv8s提升了1.5%,参数量降低了42%,同时相比于其他先进的目标检测算法在精度和速度上均有提升,证明了改进算法的有效性和先进性。

基于改进YOLOv8的嵌入式道路裂缝检测算法

在边缘端设备部署YOLOv8L模型进行道路裂缝检测可以实现较高的精度,但难以保证实时检测。针对此问题,提出一种可部署到边缘计算设备Jetson AGX Xavier上的基于改进YOLOv8模型的目标检测算法。首先,利用部分卷积设计Faster Block结构以替换YOLOv8 C2f模块中的Bottleneck结构,并将改进后的C2f模块记为C2f-Faster;其次,在YOLOv8主干网络中的每个C2f-Faster模块之后接一个SE(Squeeze-and-Excitation)通道注意力层,进一步提高检测的精度。在开源道路损害数据集RDD20(Road Damage Detection 20)上的实验结果表明:所提方法的平均F1得分为0.573,每秒检测帧数(FPS)为47,模型大小为55.5MB,相较于GRDDC2020(GlobalRoadDamageDetection Challenge 2020)的SOTA(State-Of-The-Art)模型,F1得分提高了0.8个百分点,FPS提高了291.7%,模型大小减小了41.8%,实现了在边缘设备上对道路裂缝实时且准确的检测。

改进YOLOv8s与DeepSORT的矿工帽带检测及人员跟踪

不系帽带,安全帽等于没戴。然而现有的安全帽检测方法,缺乏对帽带异常佩戴的检测研究。针对此问题,结合煤矿井下特殊的作业环境,以人员安全帽帽带检测及人员跟踪为研究对象,提出了CM-YOLOv8s算法检测安全帽及其帽带,利用DeepSORT算法对未系帽带的作业人员进行跟踪。利用井下监控视频制作数据集,使用CM-YOLOv8s对井下人员安全帽帽带进行检测:在YOLOv8s的基础上引入更高分辨率的特征图并新增了一种级联查询机制,在不提高计算成本的前提下能完成对小物体更精准的检测。利用改进DeepSORT对人员进行编码追踪:采用更深层卷积替换DeepSORT中小型残差网络来强化外观信息提取能力。通过自制井下安全帽帽带检测及跟踪数据集对改进算法进行验证,实验结果表明:CM-YOLOv8s的安全帽帽带识别算法平均精度均值达到92.3%,较YOLOv8s提高4.2个百分点。此外,基于CM-YOLOv8s与DeepSORT的安全帽规范佩戴识别系统的平均准确率为85.37%,检测速度达到59 FPS。提出的安全帽帽带检测算法,通过检测帽带是否在人员下颚附近来鉴别安全帽是否规范佩戴,能较好地平衡检测速度与精度,并能适应复杂的井下环境。通过在陈四楼煤矿数月的应用表明,实现了对安全帽佩戴异常的监测预警,加强了对矿工规范佩戴安全帽的有效监管。

柑橘木虱YOLO v8-MC识别算法与虫情远程监测系统研究

柑橘木虱是黄龙病的主要传播媒介,其发生与活动可对柑橘果园造成毁灭性后果。为实现木虱虫情的高效监测,设计了一种集诱捕拍照、耗材更新、害虫识别与结果展示于一体的智能监测系统。设计了具备诱虫胶带自动更新、虫情图像实时获取功能的诱捕监测装置;应用选点裁剪、Mosaic数据增强(Mosaic data augmentation,MDA)和CA(Coordinate attention)注意力机制,改进了YOLO v8木虱识别模型;开发了Web和手机APP客户端,可实现虫情数据的可视化展示与远程控制。模型测试阶段,改进后的YOLO v8-MC召回率、F1值及精确率分别达到91.20%、91%、90.60%,较基准模型分别提升5.47、5、4.64个百分点;迁移试验中,模型召回率、F1值及精确率分别达到88.64%、87%、84.78%,且系统工作状态良好,满足野外使用需求。开发的智能监测系统能有效实现果园木虱虫情的远程监测,可为此类虫害防治管理提供有效手段。

改进YOLOv8的轻量级军事飞机检测算法

遥感图像军事飞机检测在侦察预警、情报分析等领域具有重要意义。为使军事飞机检测模型能在算力受限的设备上高效运行,从网络设计与模型压缩两个方面对YOLOv8n进行轻量化改进。在网络设计方面,使用FAS_C2f替换原始主干网络中的C2f模块,减少计算冗余并加快网络特征提取的速度;根据军事飞机目标的尺度特征对网络结构进行优化,缓解因过度下采样导致的小目标信息丢失问题;使用Inner-SIoU作为新的定位回归损失函数,提升对小目标样本的学习能力并加快回归边界框的收敛。在模型压缩方面,使用基于LAMP分数的通道剪枝对重设计后的模型进行压缩,进一步减少参数和模型大小;并利用通道级知识蒸馏(channel-wise knowledge distillation,CWD)将模型精度恢复到接近剪枝前的水平。实验结果表明,在公开军用飞机数据集MAR20上,轻量化后的模型mAP为97.2%,体积仅有0.7 MB,较原始模型缩小了88.3%,FPS提高了14帧/s,满足军事飞机目标检测的实时性要求。

基于改进YOLOv8和GMM图像点集匹配的双目测距方法

针对无人塔吊系统的研究需求,提出一种基于改进YOLOv8和GMM图像点集匹配的双目测距方法,对驾驶室外环境中的塔吊吊钩进行检测识别并测距。通过双目摄像头进行图像采集,引入FasterNet骨干网络和Slim-neck颈部连接层,对YOLOv8目标检测算法进行改进,有效检测画面中的塔吊吊钩并获取检测框的二维坐标信息;采用局部敏感哈希方法,并融合分阶段匹配策略,提升GMM图像点集匹配模型的匹配效率,针对检测框中的塔吊吊钩,进行特征点匹配;最后通过双目相机三角测量原理计算得出塔吊吊钩的深度信息。实验结果表明,改进后的YOLOv8算法与原算法相比,精确率P提高了2.9%,平均精度AP50提高了2.2%,模型复杂度降低了10.01 GFLops,参数量减少了3.37 M,在提升检测精度的同时实现了模型的轻量化。改进后的图像点集匹配算法与原算法相比,各个指标表现出更加良好的鲁棒性。最后在工程现场对塔吊吊钩进行识别与测距,误差可接受范围内有效完成了塔吊吊钩的检测识别与测距任务,验证了本方法的可行性。

基于改进YOLOv8的地铁列车焊缝缺陷轻量化检测方法

针对现有的地铁列车车体焊接质量检测技术存在检测模型较大、检测精度和效率较低的问题,提出一种基于改进YOLOv8的焊缝缺陷轻量化检测方法。首先,利用相控阵超声波检测仪采集对接焊缝内部缺陷图像,通过图像预处理制作成焊缝缺陷数据集。然后,在YOLOv8模型基础上,利用Inner-SIoU优化原有损失函数、采用C2f-PConv替换C2f模块、引入大型可分离核注意力(LSKA)模块和挤压激励(SE)注意力机制,建立了基于改进YOLOv8的地铁列车车体焊缝缺陷质量检测模型,以提高焊缝缺陷特征提取和多尺度特征融合的能力。最后,利用改进的YOLOv8模型对焊缝缺陷数据集进行训练和测试。结果表明,改进的YOLOv8模型大小为7.91 M,对于焊缝缺陷的检测精度达到98.30%,检测速度达到138.9帧/s,与YOLOv8原始模型相比,模型更小,检测精度更高。

IRF8靶向铁死亡在急性肺损伤中的作用及机制研究

目的探讨干扰素调节因子8(interferon regulatory factor 8,IRF8)在急性肺损伤(acute lung injury,ALI)中的作用及其机制。方法采用实时荧光定量逆转录聚合酶链反应(RT-qPCR)和蛋白免疫印迹(WB)检测体内外ALI模型中IRF8 mRNA和蛋白的表达。体外构建稳定过表达和敲低IRF8的A549细胞系,采用RT-qPCR检测炎症相关基因mRNA的表达;WB检测凋亡相关基因的表达。分别选取12只同窝阴性对照小鼠和12只Irf8敲除品系小鼠,构建ALI模型,收集造模后的小鼠肺组织并称重;收集并检测肺泡灌洗液中总细胞数以及总蛋白含量。采用苏木精-伊红染色及免疫荧光分析肺组织炎症浸润情况;利用RT-qPCR检测Irf8敲除小鼠肺组织炎症相关基因mRNA的表达;TUNEL染色分析肺组织凋亡情况;采用WB分别在体内外ALI模型中检测铁死亡相关信号分子的蛋白表达。结果IRF8在体内体外ALI中表达上调;体外敲低IRF8加剧细胞内炎症以及细胞凋亡,反之,过表达IRF8可在体外ALI模型中发挥保护作用;敲除Irf8加重小鼠肺损伤;进一步机制探索发现IRF8通过调控铁死亡相关信号分子表达从而减轻肺损伤。结论IRF8通过靶向铁死亡在肺损伤中发挥保护作用,为肺损伤的治疗提供潜在靶点。

乳腺癌患者病理特征与Bcl-2、CXCL13、PAX8表达情况的关系分析

目的分析乳腺癌患者病理特征与B细胞淋巴瘤/白血病-2基因(Bcl-2)、趋化因子配体13(CXCL13)、配对盒基因8抗体(PAX8)表达情况的关系。方法收集2021年1月至2023年1月该院收治的160例乳腺癌患者临床资料。采用免疫组化法对其癌组织与癌旁组织Bcl-2、CXCL13、PAX8表达情况进行检测,并分析3项指标与患者病理特征的关系。结果与癌旁组织比较,癌组织Bcl-2、CXCL13、PAX8阳性率更高,差异有统计学意义(P<0.05)。与雌激素受体(ER)阴性、肿瘤最大径≥3 cm、孕激素受体(PR)阴性患者比较,ER阳性、肿瘤最大径<3 cm、PR阳性患者中Bcl-2高表达占比更高,差异有统计学意义(P<0.05);与无淋巴结转移、Ⅰ~Ⅱ期患者比较,淋巴结转移、Ⅲ~Ⅳ期患者中CXCL13高表达占比更高,差异有统计学意义(P<0.05);与Ⅰ~Ⅱ期、高/中分化、无淋巴结转移患者比较,Ⅲ~Ⅳ期、低分化、有淋巴结转移患者中PAX8高表达占比更高,差异有统计学意义(P<0.05)。ER、PR表达情况与Bcl-2表达情况呈正相关(P<0.05),肿瘤最大径与Bcl-2表达情况呈负相关(P<0.05);临床分期、淋巴结转移情况与CXCL13、PAX8表达情况呈正相关(P<0.05);分化程度与PAX8表达情况呈负相关(P<0.05)。结论乳腺癌患者Bcl-2、CXCL13、PAX8表达情况对疾病的发生和发展具有明显影响,有望成为评估乳腺癌患者病情严重程度的标志物。

葵花-8卫星AOD资料在CMA-MESO/CUACE CW 3DVar同化系统中的个例应用研究

CMA-MESO/CUACE CW化学天气耦合模式是自主研发的大气化学耦合模式,目前CMA-MESO/CUACE CW3DVar同化系统实现了地面气溶胶观测可吸入颗粒物PM_(2.5)和PM10的同化,为增强耦合同化系统非常规观测的同化能力,文中在CMA-MESO大气化学天气耦合三维变分同化框架基础上,利用查表法获得气溶胶消光系数,然后建立气溶胶光学厚度(AerosolOpticalDepth,AOD)和气溶胶组分之间关系的观测算子、切线性观测算子和伴随观测算子,实现AOD观测资料的同化应用。针对2016年12月18-20日华北、黄淮地区一次污染天气过程进行同化预报试验,试验结果表明同化葵花-8卫星(Hi‐mawari-8)气溶胶光学厚度观测后,PM_(2.5)分析的重污染区范围有所扩大,山西东南部分析与实况分布更为接近,但是山东大部地区PM_(2.5)分析偏强,与观测相比PM_(2.5)质量浓度存在高估。同时同化Himawari-8 AOD观测和地面气溶胶站点观测的PM_(2.5)分析最优,分析与观测距平相关系数最高,平均偏差、均方根误差及标准差最小。重污染区的PM_(2.5)预报检验结果表明,同化Himawari-8AOD观测对大于350µg·m^(-3)量级PM_(2.5)预报正贡献可以持续到48 h,但整体来说,同时同化Himawari-8AOD观测和地面气溶胶站点观测对各个量级的PM_(2.5)质量浓度预报质量最优。

基于MCB-FAH-YOLOv8的钢材表面缺陷检测算法

针对现有基于深度学习的钢材表面缺陷检测算法存在误检、漏检和检测精度低等问题,提出一种基于改进CBAM(modified CBAM,MCB)和可替换四头ASFF预测头(four-head ASFF prediction head,FAH)的YOLOv8钢材表面缺陷检测算法,简记为MCB-FAH-YOLOv8。通过加入改进后的卷积注意力机制模块(CBAM)对密集目标更好的确定;通过将FPN结构改为BiFPN更加高效的提取上下文信息;通过增加自适应特征融合(ASFF)自动找出最适合的融合特征;通过将SPPF模块替换为精度更高的SimCSPSPPF模块。同时,针对微小物体检测,提出了四头ASFF预测头,可根据数据集特点进行替换。实验结果表明,MCB-FAH-YOLOv8算法在VOC2007数据集上检测精度(mAP)达到了88.8%,在NEU-DET钢铁缺陷检测数据集上检测精度(mAP)达到了81.8%,较基准模型分别提高了5.1%和3.4%,该算法在牺牲较少检测速度的情况下取得较高的检测精度,很好的平衡了算法的精度和速度。

7^(OE)+8^(*)亚基对东北强筋小麦品种品质性状影响研究

小麦品质改良是东北春麦区强筋小麦育种的主要目标之一。Glu-B1位点7^(OE)+8^(*)亚基为超强筋小麦品种必备基因。为了明确该亚基在东北春麦区强筋小麦遗传背景下的品质遗传效应,本研究利用分子标记和选择回交相结合的手段,将7^(OE)+8^(*)亚基定向导入到强筋小麦品种龙麦26和龙麦35(Glu-B1位点均为7+9亚基)的遗传背景之中,对BC_(5)F_(1)、BC_(6)F_(1)群体和自交BC6F2鉴定获得的纯合品系进行7^(OE)+8^(*)亚基遗传效应评价。结果表明,在强筋小麦品种龙麦26(7+9)和龙麦35(7+9)遗传背景下转入7^(OE)+8^(*)亚基后,其干面筋、面筋指数、形成时间、稳定时间、断裂时间、拉伸面积、延伸性和最大抗延阻力等品质指标3年平均分别提高1.3%(P=0.82)和1.8%(P=0.49)、6.6%(P=0.59)和4.7%(P=0.37)、55.0%(P=0.24)和35.8%(P=0.56)、44.5%(P=0.43)和32.8%(P=0.73)、41.4%(P=0.31)和30.0%(P=0.66)、28.0%(P=0.05)和23.4%(P=0.37)、6.5%(P=0.47)和5.8%(P=0.42)、19.5%(P=0.31)和18.0%(P=0.38);Zeleny沉降值2年平均分别提高6.8%和11.4%。以上结果表明,在2个强筋小麦品种遗传背景下,Glu-B1位点转入7^(OE)+8^(*)亚基较7+9亚基对各项品质指标改良均存在正向效应,但提高幅度存在差异,对形成时间、稳定时间、断裂时间、最大抗延阻力、拉伸面积等衡量面筋质量的指标提高幅度更大,表明该亚基对面筋质量改良效应显著。综上所述,7^(OE)+8^(*)亚基可作为东北春麦区强筋小麦遗传背景下品质性状进一步改良的优选基因,为超强筋小麦育种的重要基因资源。

致密砂岩储层注水诱导裂缝动态识别及演化特征——以鄂尔多斯盆地姬塬油田L井区长8油藏为例

致密砂岩储层长期注水开发导致储层诱导裂缝发育,研究注水诱导裂缝动态响应及演化特征对致密砂岩油藏井网加密部署及剩余油挖潜具有重要地质意义。综合利用岩心、测井、生产数据、压力试井和吸水剖面等资料,以鄂尔多斯盆地姬塬油田L井区三叠系延长组8段(长8段)致密砂岩储层为例,研究了L井区长8段致密砂岩储层不同开发时间段注水诱导裂缝的动态响应特征及展布特征。研究结果表明:(1)L井区长8段致密砂岩储层注水诱导裂缝为天然裂缝扩展延伸导致,天然裂缝优先开启方位为NEE-SWW向和NE-SW向,其次为NW-SE向。(2)注水诱导裂缝的形成会导致注水井吸水剖面呈现出吸水厚度小、吸水量大的特征。采油井生产动态曲线含水率陡增或阶梯状上升,压力试井双对数导数曲线开口并呈现“1/2”斜率上升。采油井与注水井间存在注水诱导裂缝,因而采油井试井解释地层压力高于未发育注水诱导裂缝井甚至超过原始地层压力。(3)L井区长8段致密砂岩储层开发初期注水诱导裂缝主要分布在井区中部偏东、东北部以及东南部的天然裂缝发育带。注水导致储层地应力变化,天然裂缝开启压力降低,开发中期在井区南部以及中北部进一步形成NW-SW向注水诱导裂缝,先存注水诱导裂缝存在小范围扩展延伸。开发后期受注水开发的不断深入,导致注水井周围不同方向开启天然裂缝,形成小规模注水诱导裂缝,进一步加剧了采油井裂缝性水淹。

lncRNA MEG8通过调控miR-367-3p/PTEN介导慢性阻塞性肺疾病发展的分子机制研究

目的 探究长链非编码RNA(lncRNA)MEG8通过调控miR-367-3p/磷酸酶张力蛋白同源物基因(PTEN)介导慢性阻塞性肺疾病(COPD)发展的分子机制。方法 采用实时荧光定量聚合酶链反应(qPCR)检测16HBE细胞和COPD组织lncRNA MEG8表达水平;在香烟烟雾提取物(CSE)刺激后的16HBE细胞中过表达lncRNA MEG8及加入miR-367-3p inhibitor后同时敲减lncRNA MEG8或PTEN,采用MTT法、流式细胞术、酶联免疫吸附试验和免疫印迹法检测细胞凋亡、细胞增殖和炎症因子水平的变化;利用双荧光素酶报告系统对lncRNA MEG8、miR-367-3p、PTEN的靶向关系进行验证。结果 MEG8在CSE刺激的16HBE细胞和COPD临床组织样本中表达降低(P<0.05)。相比于CSE组,过表达MEG8后CSE刺激的16HBE细胞凋亡和炎症因子白细胞介素(IL)-1β、IL-6和肿瘤坏死因子(TNF)-α水平降低(P<0.05),促凋亡蛋白Bax、Caspase3和Cleaved-caspase3表达水平降低(P<0.05),凋亡抑制因子Bcl-2表达水平升高(P<0.05)。双荧光素酶报告基因实验验证了MEG8可靶向抑制miR-367-3p(P<0.05),同时miR-367-3p可靶向抑制PTEN的表达(P<0.05),进而抑制CSE刺激的16HBE细胞的凋亡和炎症反应(P<0.05)。在CSE刺激下,相较于Control组,加入miR-367-3p inhibitor可显著上调16HBE细胞中PTEN的蛋白表达水平(P<0.05),增强细胞增殖活性(P<0.05),减少细胞凋亡(P<0.05),显著下调促凋亡蛋白Bax、Caspase 3和Cleaved-caspase3的表达水平(P<0.05),上调抗凋亡蛋白Bcl-2的表达水平(P<0.05),抑制炎症因子IL-1β、IL-6和TNF-α的水平(P<0.05),随后敲降MEG8或PTEN可恢复PTEN的蛋白表达水平(P<0.05),抑制细胞增殖活性(P<0.05),逆转miR-367-3p inhibitor导致的细胞凋亡(P<0.05)以及对凋亡相关蛋白的调控作用(P<0.05),增强炎症因子IL-1β、IL-6和TNF-α的水平(P<0.05)。结论 MEG8通过调控miR-367-3p/PTEN轴抑制CSE刺激的16HBE细胞的凋亡和炎症反应,并可能为临床COPD的治疗提供新的治疗策略。

基于YOLOv8-OCR的井下人员检测算法

为提高井下昏暗环境的目标检测性能,将行人属性应用到井下,将反光号码牌贴在安全帽和工作服上作为属性进行识别。针对井下小目标检测率低的缺点,提出了一种将YOLOv8检测算法与光学字符识别(Optical Character Recognation, OCR)技术相结合的方法。通过添加卷积块注意力模块(Convolutional Block Attention Module, CBAM),提高了网络对不同尺度的特征提取能力;将YOLOv8中的CBS模块改进为CBF模块,提高了目标的识别准确率;对检测到的反光号码牌区域用OCR技术对区域内数字进行识别,进一步提高了模型的检测精度。实验结果表明,提出的方法在自建数据集上获得了93.2%的识别准确率和每张24.4 ms的检测速度,相比YOLOv8模型有着更高的准确率,能够有效地应对井下环境中的光照变化和干扰因素并且满足实时检测的要求。