目的观察针刀干预对颈型颈椎病模型兔颈肌超声影像及肌肉组织内翅缘缺刻信号通路(notch signaling pathway,Notch)中的受体1(Notch1)及Delta样配体1(delta like ligand protein 1,Dll1)蛋白和基因表达的影响,探讨针刀干预对颈型颈椎病...目的观察针刀干预对颈型颈椎病模型兔颈肌超声影像及肌肉组织内翅缘缺刻信号通路(notch signaling pathway,Notch)中的受体1(Notch1)及Delta样配体1(delta like ligand protein 1,Dll1)蛋白和基因表达的影响,探讨针刀干预对颈型颈椎病颈肌修复的效应机制。方法按随机数字表法将24只健康新西兰兔分为空白组、模型组和针刀组,每组各8只。除空白组外其余建立颈型颈椎病动物模型,持续8周。造模后通过颈椎侧位X线片验证是否造模成功。证实造模成功后实行针刀干预,每周1次,共4次。干预结束通过多普勒超声检查观察颈肌影像变化,采用蛋白质印迹法(Western blot)和实时荧光定量PCR法(quantitative real-time PCR,qRT-PCR)检测Notch1、Dll1蛋白和基因表达。结果造模后模型组和针刀组超声检查下可见局部肌肉回声增强、连续性中断,血流信号增强;干预后针刀组回声较均匀,血流信号减少。与空白组相比,模型组兔Notch1/Dll1蛋白和mRNA水平均明显升高(P<0.05);与模型组相比,针刀组Notch1/Dll1蛋白和mRNA水平明显降低(P<0.05)。结论针刀治疗能够明显下调Notch1/Dll1表达水平,促进肌肉修复,这可能是针刀治疗颈型颈椎病颈肌损伤的作用机制之一。展开更多
动态链接库(dynamic link library,DLL)的出现给开发人员提供了极大的便利,也提高了操作系统与应用程序之间的交互性.然而,动态链接库本身存在的安全性隐患不容忽视,如何有效地挖掘Windows平台下安装程序执行过程中出现的DLL劫持漏洞是...动态链接库(dynamic link library,DLL)的出现给开发人员提供了极大的便利,也提高了操作系统与应用程序之间的交互性.然而,动态链接库本身存在的安全性隐患不容忽视,如何有效地挖掘Windows平台下安装程序执行过程中出现的DLL劫持漏洞是当下保障Windows操作系统安全的关键问题之一.搜集并提取大量安装程序的属性特征,从安装程序、安装程序调用DLL模式、DLL文件本身3个角度出发,使用双层BiLSTM(bi-directional long short-term memory)神经网络进行学习,抽取出漏洞数据集的多维特征,挖掘DLL劫持未知漏洞.实验可有效检测Windows平台下安装程序的DLL劫持漏洞,共挖掘10个未知漏洞并获得CNVD漏洞授权,此外通过和其他漏洞分析工具进行对比进一步验证该方法的有效性和完整性.展开更多
文摘目的观察针刀干预对颈型颈椎病模型兔颈肌超声影像及肌肉组织内翅缘缺刻信号通路(notch signaling pathway,Notch)中的受体1(Notch1)及Delta样配体1(delta like ligand protein 1,Dll1)蛋白和基因表达的影响,探讨针刀干预对颈型颈椎病颈肌修复的效应机制。方法按随机数字表法将24只健康新西兰兔分为空白组、模型组和针刀组,每组各8只。除空白组外其余建立颈型颈椎病动物模型,持续8周。造模后通过颈椎侧位X线片验证是否造模成功。证实造模成功后实行针刀干预,每周1次,共4次。干预结束通过多普勒超声检查观察颈肌影像变化,采用蛋白质印迹法(Western blot)和实时荧光定量PCR法(quantitative real-time PCR,qRT-PCR)检测Notch1、Dll1蛋白和基因表达。结果造模后模型组和针刀组超声检查下可见局部肌肉回声增强、连续性中断,血流信号增强;干预后针刀组回声较均匀,血流信号减少。与空白组相比,模型组兔Notch1/Dll1蛋白和mRNA水平均明显升高(P<0.05);与模型组相比,针刀组Notch1/Dll1蛋白和mRNA水平明显降低(P<0.05)。结论针刀治疗能够明显下调Notch1/Dll1表达水平,促进肌肉修复,这可能是针刀治疗颈型颈椎病颈肌损伤的作用机制之一。
文摘动态链接库(dynamic link library,DLL)的出现给开发人员提供了极大的便利,也提高了操作系统与应用程序之间的交互性.然而,动态链接库本身存在的安全性隐患不容忽视,如何有效地挖掘Windows平台下安装程序执行过程中出现的DLL劫持漏洞是当下保障Windows操作系统安全的关键问题之一.搜集并提取大量安装程序的属性特征,从安装程序、安装程序调用DLL模式、DLL文件本身3个角度出发,使用双层BiLSTM(bi-directional long short-term memory)神经网络进行学习,抽取出漏洞数据集的多维特征,挖掘DLL劫持未知漏洞.实验可有效检测Windows平台下安装程序的DLL劫持漏洞,共挖掘10个未知漏洞并获得CNVD漏洞授权,此外通过和其他漏洞分析工具进行对比进一步验证该方法的有效性和完整性.