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The development of data acquisition and processing application system for RF ion source 被引量:3
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作者 张小丹 王晓英 +3 位作者 胡纯栋 蒋才超 谢亚红 赵远哲 《Plasma Science and Technology》 SCIE EI CAS CSCD 2017年第7期124-129,共6页
As the key ion source component of nuclear fusion auxiliary heating devices, the radio frequency (RF) ion source is developed and applied gradually to offer a source plasma with the advantages of ease of control and... As the key ion source component of nuclear fusion auxiliary heating devices, the radio frequency (RF) ion source is developed and applied gradually to offer a source plasma with the advantages of ease of control and high reliability. In addition, it easily achieves long-pulse steady-state operation. During the process of the development and testing of the RF ion source, a lot of original experimental data will be generated. Therefore, it is necessary to develop a stable and reliable computer data acquisition and processing application system for realizing the functions of data acquisition, storage, access, and real-time monitoring. In this paper, the development of a data acquisition and processing application system for the RF ion source is presented. The hardware platform is based on the PXI system and the software is programmed on the LabVIEW development environment. The key technologies that are used for the implementation of this software programming mainly include the long-pulse data acquisition technology, multi- threading processing technology, transmission control communication protocol, and the Lempel-Ziv-Oberhumer data compression algorithm. Now, this design has been tested and applied on the RF ion source. The test results show that it can work reliably and steadily. With the help of this design, the stable plasma discharge data of the RF ion source are collected, stored, accessed, and monitored in real-time. It is shown that it has a very practical application significance for the RF experiments. 展开更多
关键词 RF ion source data acquisition data processing TCP LZO algorithm
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The development of data acquisition and control system for extraction power supply of prototype RF ion source 被引量:1
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作者 黄梅初 胡纯栋 +4 位作者 赵远哲 蒋才超 谢亚红 陈世勇 崔庆龙 《Plasma Science and Technology》 SCIE EI CAS CSCD 2018年第8期104-111,共8页
A 16 kV/20 A power supply was developed for the extraction grid of prototype radio frequency(RF) ion source of neutral beam injector. To acquire the state signals of extraction grid power supply(EGPS) and control ... A 16 kV/20 A power supply was developed for the extraction grid of prototype radio frequency(RF) ion source of neutral beam injector. To acquire the state signals of extraction grid power supply(EGPS) and control the operation of the EGPS, a data acquisition and control system has been developed. This system mainly consists of interlock protection circuit board, photoelectric conversion circuit, optical fibers, industrial compact peripheral component interconnect(CPCI) computer and host computer. The human machine interface of host computer delivers commands and data to program of the CPCI computer, as well as offers a convenient client for setting parameters and displaying EGPS status. The CPCI computer acquires the status of the power supply. The system can turn-off the EGPS quickly when the faults of EGPS occur. The system has been applied to the EGPS of prototype RF ion source. Test results show that the data acquisition and control system for the EGPS can meet the requirements of the operation of prototype RF ion source. 展开更多
关键词 RF ion source data acquisition control system TCP/IP protocol beam extraction
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Data Fusion Method for Manufacturing Measurement
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作者 GU Li-chen, ZHANG You-yun, QUO Da-mou (School of Mechanical Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, China) 《厦门大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2002年第S1期266-,共1页
A data fusion method of online multisensors is prop os ed in this paper based on artificial neuron. First, the dynamic data fusion mode l on artificial neuron is built. Then the calibration of data fusion is discusse ... A data fusion method of online multisensors is prop os ed in this paper based on artificial neuron. First, the dynamic data fusion mode l on artificial neuron is built. Then the calibration of data fusion is discusse d with self-adaptive weighing technique. Finally performance of the method is d emonstrated by an online vibration measurement case. The results show that the f used data are more stable, sensitive, accurate, reliable than that of single sen sor data. 展开更多
关键词 multisensor measures artificial neuron data fus ion fusion system calibration
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Development of data acquisition and over-current protection systems for a suppressor-grid current with a neutral-beam ion source
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作者 刘伟 胡纯栋 +5 位作者 刘胜 宋士花 汪金新 王艳 赵远哲 梁立振 《Plasma Science and Technology》 SCIE EI CAS CSCD 2017年第12期154-158,共5页
Neutral beam injection is one of the effective auxiliary heating methods in magnetic-confinementfusion experiments. In order to acquire the suppressor-grid current signal and avoid the grid being damaged by overheatin... Neutral beam injection is one of the effective auxiliary heating methods in magnetic-confinementfusion experiments. In order to acquire the suppressor-grid current signal and avoid the grid being damaged by overheating, a data acquisition and over-current protection system based on the PXI(PCI e Xtensions for Instrumentation) platform has been developed. The system consists of a current sensor, data acquisition module and over-current protection module. In the data acquisition module,the acquired data of one shot will be transferred in isolation and saved in a data-storage server in a txt file. It can also be recalled using NBWave for future analysis. The over-current protection module contains two modes: remote and local. This gives it the function of setting a threshold voltage remotely and locally, and the forbidden time of over-current protection also can be set by a host PC in remote mode. Experimental results demonstrate that the data acquisition and overcurrent protection system has the advantages of setting forbidden time and isolation transmission. 展开更多
关键词 neutral beam injection high-current ion source suppression grid current data acquisition and protection system
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锂离子电池健康状态估计及寿命预测研究进展综述 被引量:3
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作者 熊庆 邸振国 汲胜昌 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期1182-1195,共14页
随着锂离子电池的应用越来越广泛,锂电池健康状态的精确估计和剩余寿命的实时预测对于锂电池系统的安全运行和降低运维成本具有重要意义。锂电池内部复杂的物理化学反应和外部复杂工作条件,使得实现精准的健康状态估计和寿命预测具有挑... 随着锂离子电池的应用越来越广泛,锂电池健康状态的精确估计和剩余寿命的实时预测对于锂电池系统的安全运行和降低运维成本具有重要意义。锂电池内部复杂的物理化学反应和外部复杂工作条件,使得实现精准的健康状态估计和寿命预测具有挑战性。该文综述近年来锂电池健康状态估计和剩余使用寿命预测方法的研究现状,分析基于物理/数学模型、数据驱动、模型法和数据驱动融合,以及多种数据驱动融合的锂电池健康状态估计方法的优缺点及适用条件,并对比分析不同数据驱动类型的锂电池寿命预测方法。指出锂电池健康状态估计及寿命预测尚存在的问题,并对未来研究方向进行展望,对完善锂电池健康状态估计和寿命预测算法理论体系、指导实际应用技术具有重要意义。 展开更多
关键词 锂离子电池 状态估计 寿命预测 电化学模型 数据驱动技术
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A Battery Life-Cycle Estimation Method Based on Degradation Test Data
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作者 Takuya Shimamoto Ryuta Tanaka Kenji Tanaka 《Journal of Energy and Power Engineering》 2014年第4期709-715,共7页
关键词 锂离子电池 生命周期 估计方法 试验数据 退化 能源管理系统 实验数据 降解速度
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基于改进概率神经网络的储能电池荷电状态估计 被引量:2
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作者 翟苏巍 李文云 +2 位作者 周成 汪成 侯世玺 《智慧电力》 北大核心 2024年第2期94-100,共7页
锂离子电池荷电状态(SOC)估计技术是储能电站电池管理系统重要组成部分。为了实现对SOC的准确估算,提出一种改进概率神经网络(MPNN)用于储能电池荷电状态估计。相较于传统神经网络,结合概率函数和补偿机制的MPNN,不仅可避免陷入局部最优... 锂离子电池荷电状态(SOC)估计技术是储能电站电池管理系统重要组成部分。为了实现对SOC的准确估算,提出一种改进概率神经网络(MPNN)用于储能电池荷电状态估计。相较于传统神经网络,结合概率函数和补偿机制的MPNN,不仅可避免陷入局部最优,而且具有更优秀的拟合能力,可进一步提高SOC估计精度。仿真实验表明,所提MPNN方法的SOC估计值平均绝对误差和均方误差均低于1%,获得了满意的性能。 展开更多
关键词 储能电站 锂离子电池 荷电状态 神经网络 数据驱动
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数据分布多样性对锂电池SOC预测的泛化影响
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作者 何林 刘江岩 +2 位作者 刘彬 李夔宁 代帅 《储能科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1677-1687,共11页
数据驱动模型预测荷电状态(SOC)依赖高质量的实验数据,在应用于实际使用场景下的分布多样的锂电池组数据时会出现预测的准确性不稳定即泛化能力差的情况,限制了模型的实际应用。研究实际场景下的大规模数据的分布多样性对SOC预测模型的... 数据驱动模型预测荷电状态(SOC)依赖高质量的实验数据,在应用于实际使用场景下的分布多样的锂电池组数据时会出现预测的准确性不稳定即泛化能力差的情况,限制了模型的实际应用。研究实际场景下的大规模数据的分布多样性对SOC预测模型的泛化性影响具有重要意义。因此,对32个锂电池组的实际运行数据集进行研究,采用经典算法与多输入多输出(MIMO)策略结合来预测多步SOC,对每份数据分别建立模型进行SOC预测,研究了不同算法的应用效果并分析了数据分布多样性对模型的泛化能力的影响规律。结果表明:对大规模的锂电池组数据,LR-MIMO模型训练精度普遍优于RF-MIMO、KNN-MIMO、LSTM-MIMO模型,其预测未来0.5 h的SOC的R^(2)一般在0.98及以上,MAPE基本低于0.05。与其他模型相比,LR-MIMO模型有优秀的预测性能,预测其他数据集的R^(2)基本在0.95以上。而KNN-MIMO模型的预测精度与RF-MIMO模型相当,R^(2)大致在0.7以上,LSTM-MIMO模型的预测性能因数据集不同存在较明显的差异;当数据满足SOC与电压的相关系数≥0.9、SOC和电压分布范围广、核密度曲线呈左偏趋势、分布较均匀时,可使模型训练精度提高。 展开更多
关键词 锂离子电池 荷电状态 数据驱动 分布多样性 泛化性
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荧光靶历史图像数据存储系统设计与实现
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作者 吴汉楠 岳敏 +2 位作者 马涛 张玮 张洁 《强激光与粒子束》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期69-75,共7页
针对兰州重离子研究装置(HHIRFL)荧光靶历史图像数据存储系统所产生的数据不断递增和历史数据检索速度慢的问题,构建了基于MongoDB数据库的荧光靶历史图像数据存储系统。为了能够保存和观测分析荧光靶束流图像,搭建了基于EPICS的历史数... 针对兰州重离子研究装置(HHIRFL)荧光靶历史图像数据存储系统所产生的数据不断递增和历史数据检索速度慢的问题,构建了基于MongoDB数据库的荧光靶历史图像数据存储系统。为了能够保存和观测分析荧光靶束流图像,搭建了基于EPICS的历史数据归档系统获取荧光靶图像过程变量(PV)数据,用MongoDB数据库分片技术对所得数据进行存储,通过Django框架完成图像的转化和Web页面的实现,并在系统中应用了图像分类算法,提高了数据读写的速率。该系统在HIRFL上可以稳定获取、存储、观测荧光靶束流历史图像,为束流分析、调束工作提供了便利。 展开更多
关键词 重离子加速器 荧光靶图像 数据归档 MongoDB数据库 Django框架
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锂离子电池剩余使用寿命预测方法综述
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作者 李炳金 韩晓霞 +2 位作者 张文杰 曾伟国 武晋德 《储能科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1266-1276,共11页
近年来,随着锂离子电池的能量密度、功率密度逐渐提升,其安全性能与剩余使用寿命预测变得愈发重要。本综述全面分析了锂电池剩余使用寿命预测领域研究现状,系统介绍了现有预测算法,并着重探讨了机器学习方法在该领域的应用。基于模型的... 近年来,随着锂离子电池的能量密度、功率密度逐渐提升,其安全性能与剩余使用寿命预测变得愈发重要。本综述全面分析了锂电池剩余使用寿命预测领域研究现状,系统介绍了现有预测算法,并着重探讨了机器学习方法在该领域的应用。基于模型的方法包括电化学模型、等效电路模型和经验退化模型;基于数据驱动的方法涵盖了支持向量回归、高斯过程回归、极限学习机、卷积神经网络、循环神经网络和Transformer等常用的机器学习方法。本文详细分析了每种方法的优缺点,并重点阐述了机器学习方法在特征提取与融合方法等方面的应用及发展情况。对于特征提取,本文从电流电压温度曲线、IC曲线、EIS曲线中进行总结分析;对于融合方法,本文将其细分为模型-模型、数据-模型、数据-数据融合方法并进行分析。最后,针对当前研究存在的问题,本综述从早期预测、在线预测和多工况预测3个方面提出了对剩余使用寿命预测方法的研究建议,为提升锂电池剩余使用寿命预测算法的准确性和实用性提供思路。 展开更多
关键词 锂离子电池 剩余使用寿命 数据驱动 机器学习
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融合K-means聚类和序列分解的实车锂电池剩余使用寿命预测
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作者 梁弘毅 陈继开 +3 位作者 刘万里 兰凤崇 莫丙达 陈吉清 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期634-642,共9页
电动汽车锂离子动力电池健康状态(SOH)衰退过程受使用工况影响存在较多波动,导致模型预测精度下降,在锂电池剩余使用寿命(RUL)短期预测时,SOH波动情况不可忽略,为了准确预测SOH短期内波动情况,须从实车上传的锂电池运行数据中提取有效... 电动汽车锂离子动力电池健康状态(SOH)衰退过程受使用工况影响存在较多波动,导致模型预测精度下降,在锂电池剩余使用寿命(RUL)短期预测时,SOH波动情况不可忽略,为了准确预测SOH短期内波动情况,须从实车上传的锂电池运行数据中提取有效的健康因子。本文建立一种联合分布特征输入和序列分解融合的锂电池RUL预测方法,使用K-means聚类方法构建车辆锂电池运行过程的联合分布特征,并通过S-G滤波器对SOH衰退曲线进行序列分解,分别使用长短时记忆神经网络(LSTM)和多层感知机(MLP)对趋势部分和波动部分进行预测,融合得到最终预测结果。理论分析和实车采集数据验证表明,融合模型可以在预测车辆锂电池RUL短期衰退趋势的同时预测SOH的波动情况,有较高的短期预测精度。 展开更多
关键词 锂离子动力电池 剩余使用寿命预测 数据驱动 深度学习
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数据驱动的钠离子电池健康状态评估方法研究
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作者 陆楠 孙越 +2 位作者 彭鹏 熊瑞 孙逢春 《电源学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期1-10,共10页
钠离子电池健康状态估计是其安全高效应用的基础,也是钠电池规模化储能应用的关键。然而,钠离子电池即用即衰,衰退机理不明晰,老化过程受工况和场景影响,准确的健康状态估计极其困难。为此,提出了数据驱动的钠离子电池健康状态估计方法... 钠离子电池健康状态估计是其安全高效应用的基础,也是钠电池规模化储能应用的关键。然而,钠离子电池即用即衰,衰退机理不明晰,老化过程受工况和场景影响,准确的健康状态估计极其困难。为此,提出了数据驱动的钠离子电池健康状态估计方法,探究了钠离子电池的充电数据与容量衰退的映射关系,提出了结合方差筛选、灰色关联分析和递归特征消除的特征选择方法,应用多元线性回归、支持向量机、高斯过程回归和误差反向传播神经网络4类机器学习方法估计钠离子电池的健康状态。验证结果表明,4类方法的健康状态估计均方根误差小于1.6%,其中高斯过程回归的误差小于0.8%,实现了钠离子电池健康状态精准估计。 展开更多
关键词 钠离子电池 健康状态 数据驱动 老化特征 机器学习
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基于数据驱动的离子源数据智能分析平台
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作者 熊卿智 李祥 +1 位作者 彭芳伟 金安安 《计算机与现代化》 2024年第2期121-126,共6页
食品安全是事关人们身体健康和生命安全的大事,食品药物残留检测技术是确保食品安全的重要手段。离子源数据封装与处理技术是影响食品药物残留检测质量的瓶颈。受国外软件功能限制,目前离子源数据只能在特定软件平台打开且操作受限。本... 食品安全是事关人们身体健康和生命安全的大事,食品药物残留检测技术是确保食品安全的重要手段。离子源数据封装与处理技术是影响食品药物残留检测质量的瓶颈。受国外软件功能限制,目前离子源数据只能在特定软件平台打开且操作受限。本文针对离子源离线模式数据获取以及处理方法等存在的问题,提出并开发基于数据驱动的离子源智能分析平台,构建简便、高效、准确的智能数据处理分析平台,实现离子源数据的快速获取与分析处理,打破国外软件技术壁垒,为国产离子源仪器设备更新改造提供了新的解决方案。 展开更多
关键词 离子源 数据分析 智能平台 食品安全 数据驱动
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锂离子电池的劣化:力-电化学耦合机理与模型
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作者 吕浡 陈鑫松 +2 位作者 周志宇 宋亦诚 张俊乾 《力学季刊》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期287-308,共22页
锂离子电池在充放电循环过程中会不可避免地发生容量衰减,这种性能劣化现象普遍存在,且符合人们的日常认知.然而,显而易见的电池劣化现象背后的机理则是相当复杂.本文首先分别从颗粒尺度和电极尺度入手,对锂离子电池的多尺度-多场-多过... 锂离子电池在充放电循环过程中会不可避免地发生容量衰减,这种性能劣化现象普遍存在,且符合人们的日常认知.然而,显而易见的电池劣化现象背后的机理则是相当复杂.本文首先分别从颗粒尺度和电极尺度入手,对锂离子电池的多尺度-多场-多过程的力-电化学耦合劣化机理进行了梳理,其中对固态电池的劣化进行了单独的讨论.进一步地,本文梳理了用以描述锂离子电池力-电化学耦合劣化行为的劣化模型.需要指出的是,由于电池劣化机理的复杂性和外部可测量的稀缺性,建立劣化模型是具有挑战性的,且目前仍存在巨大的研究空白.基于此,本文提出了一种双向劣化模型的设想,融合物理模型和数据模型,以具有一定物理意义的内变量为纽带,建立围绕内变量的“力学行为-内变量-劣化行为”完整映射,为客观、准确地描述和预测电池劣化行为提供新思路. 展开更多
关键词 锂离子电池 性能劣化 力-电化学耦合 机理 物理模型 数据模型
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基于数据驱动的锂离子电池健康状态估计研究进展综述
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作者 金帅 董静 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期45-59,共15页
锂离子电池(LIBs)在电气化交通、电化学储能和移动电子产品等领域广泛使用,精准评估其健康状态(SOH)是确保安全可靠应用的基础。数据驱动法是当前评估SOH的主流方法,该方法无需考虑电池内部复杂的物理化学反应,依赖于直接的数据分析,且... 锂离子电池(LIBs)在电气化交通、电化学储能和移动电子产品等领域广泛使用,精准评估其健康状态(SOH)是确保安全可靠应用的基础。数据驱动法是当前评估SOH的主流方法,该方法无需考虑电池内部复杂的物理化学反应,依赖于直接的数据分析,且具有较高的精度。本文从锂离子电池SOH影响因素入手分析了基于数据驱动的电池SOH估计方法的研究现状,着重比较了机器学习、滤波器和时间序列等方法实施SOH估计的原理、优缺点。最后,针对电动汽车实际应用场景,对SOH估计方法的未来发展趋势进行了展望。 展开更多
关键词 锂离子电池 健康状态 数据驱动 电动汽车
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基于数据扩展的锂离子电池早期寿命在线预测 被引量:1
16
作者 李超 汪伟 +1 位作者 安斯光 邹国平 《现代电子技术》 北大核心 2024年第10期171-176,共6页
准确的锂离子电池早期剩余使用寿命预测可以确保用户在早期阶段对锂离子电池进行监控,从而为用户提供早期规划。已有的研究方法在训练样本时存在数据利用不充分的问题,因此提出一种充分利用离线电池的历史数据对在线早期数据进行扩展,... 准确的锂离子电池早期剩余使用寿命预测可以确保用户在早期阶段对锂离子电池进行监控,从而为用户提供早期规划。已有的研究方法在训练样本时存在数据利用不充分的问题,因此提出一种充分利用离线电池的历史数据对在线早期数据进行扩展,从而实现对电池使用寿命早期预测的方法。离线建模阶段,使用高斯过程回归(GPR)模型将离线电池所有循环的数据进行训练,建立锂离子电池健康特征随循环次数变化的时序关系模型。在线预测阶段,使用高斯过程回归模型经由前100个周期数据扩展得到后期健康特征,之后将生成的后期特征融合到早期特征中,形成最终的全生命周期特征。最后通过预训练的一维卷积神经网络-长短期记忆模型进行早期预测。在公开的夏威夷NMC-18650电池退化数据集中的测试结果显示,早期预测相对误差小于1.2%,证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 锂离子电池 剩余使用寿命预测 早期预测 数据扩展 高斯过程回归 CNN-LSTM
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基于等效电路与数据驱动模型的锂离子动力电池SOC估计技术
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作者 张志 白书华 +2 位作者 何柏青 黄金亮 张文展 《科技创新与应用》 2024年第13期78-81,共4页
该文以二阶等效电路模型作为电池工作特性描述模型,分别利用无迹卡尔曼滤波算法、基于Sage-Husa自适应滤波思想的SR-AUKF算法估算锂电池的SOC值,对不同初始值条件下、不同噪声方差下2种算法的SOC估计及绝对误差曲线进行对比分析。而后... 该文以二阶等效电路模型作为电池工作特性描述模型,分别利用无迹卡尔曼滤波算法、基于Sage-Husa自适应滤波思想的SR-AUKF算法估算锂电池的SOC值,对不同初始值条件下、不同噪声方差下2种算法的SOC估计及绝对误差曲线进行对比分析。而后在数据驱动模型下,在单独利用门控循环单元神经网络算法估算SOC后,再将之与无迹卡尔曼滤波算法组合应用,对不同工况及温度条件下2种算法的SOC估计结果及绝对误差进行比对,得到等效电路模型、数据驱动模型下锂离子动力电池SOC估计的最佳算法。 展开更多
关键词 等效电路模型 数据驱动模型 锂离子动力电池 SOC估计 绝对误差曲线
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基于数据预处理和计算机VMD-LSTM-GPR的储能系统离子电池剩余寿命预测
18
作者 田凌浒 袁炳夏 《储能科学与技术》 CSCD 北大核心 2024年第1期336-338,共3页
离子电池剩余寿命影响储能系统运行能力,准确预测电池寿命,有助于判断系统的实时运行状态,为获得较为可靠的预测结果,提出基于数据预处理和计算机VMD-LSTM-GPR的储能系统离子电池剩余寿命预测方法。针对储能系统离子电池剩余寿命预测的... 离子电池剩余寿命影响储能系统运行能力,准确预测电池寿命,有助于判断系统的实时运行状态,为获得较为可靠的预测结果,提出基于数据预处理和计算机VMD-LSTM-GPR的储能系统离子电池剩余寿命预测方法。针对储能系统离子电池剩余寿命预测的相关理论问题进行研究,并联合储能数据预处理标准与计算机VMDLSTM-GPR模型,计算锂离子电池的容量退化能力,从而评估剩余电池寿命,实现基于数据预处理和计算机VMD-LSTM-GPR的储能系统离子电池剩余寿命预测。 展开更多
关键词 数据预处理 计算机VMD-LSTM-GPR 储能系统 离子电池 剩余寿命
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定量磷酸化蛋白质组解析17β-雌二醇致死效应的细胞调控过程
19
作者 李亚楠 刘晓艳 +3 位作者 王䶮 刘震 叶明亮 汪海林 《色谱》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期333-344,共12页
17β-雌二醇(E2)是人体内一种重要的内分泌激素,在生理浓度下(0.2~1.0 nmol/L)对生殖系统、乳腺等靶器官的生长发育起着重要的调节作用。但很多研究表明,高剂量(μmol/L~mmol/L)的E2能够诱导肿瘤组织消退和细胞凋亡,其具体调控机制尚不... 17β-雌二醇(E2)是人体内一种重要的内分泌激素,在生理浓度下(0.2~1.0 nmol/L)对生殖系统、乳腺等靶器官的生长发育起着重要的调节作用。但很多研究表明,高剂量(μmol/L~mmol/L)的E2能够诱导肿瘤组织消退和细胞凋亡,其具体调控机制尚不明确。本工作聚焦于高剂量(μmol/L)的E2致死效应,首先分析了μmol/L水平的E2对HeLa细胞表型的影响,发现在1~10μmol/L下E2以浓度依赖的形式抑制HeLa细胞增殖,并诱导HeLa细胞发生死亡,其中,用5μmol/L E2处理2天后可使约74%的HeLa细胞增殖受到抑制,并引起约50%的HeLa细胞死亡。在此基础上,为了探究高剂量E2诱导细胞死亡的内在调控过程,将基于固相萃取(SPE)的固定化钛离子亲和色谱技术(Ti 4+-IMAC)与基于数据非依赖采集模式(DIA)的蛋白质组定量技术结合,用于筛选HeLa细胞内参与高剂量(μmol/L)E2致死效应调控过程的磷酸化位点。最终,在5μmol/L E2和二甲基亚砜(DMSO)处理的HeLa细胞中共鉴定到超过10000个磷酸化位点;t检验分析发现,在E2处理后,有924个磷酸化位点(对应599个蛋白质)的丰度发生了显著变化(显著性水平(p)<0.01,|log 2(倍数变化)|≥1),推测其可能参与调控E2致死效应过程。此外,有453个磷酸化位点(对应325个蛋白质)仅单独发生在E2或DMSO处理后的HeLa细胞样品中,表明这些磷酸化位点在E2处理后发生了磷酸化或去磷酸化,也可能参与E2致死效应的调控过程。分别对以上两种方式筛选的E2调控的磷酸化蛋白质进行富集分析,发现这些磷酸化蛋白质主要参与细胞分裂、核糖体/核质转运、信使核糖核酸(mRNA)加工/剪接及转录等过程,表明高剂量的E2可能通过调控核糖体及mRNA加工等过程影响蛋白质转录,进而诱导细胞发生死亡。此外,我们发现表皮生长因子受体(EGFR)和丝裂原活化蛋白激酶(MAPK)家族蛋白(包括MAPK1、MAPK4和MAPK14)上多个磷酸化位点的修饰水平在高剂量E2处理后发生了明显变化,表明EGFR和MAPK信号通路可能在雌激素诱导的细胞死亡中起着重要调控作用。本实验得到的磷酸化蛋白质组定量结果有助于进一步了解高剂量E2的内在调控过程,为后续解析高剂量E2的作用机制及疾病的治疗提供了参考。 展开更多
关键词 液相色谱-串联质谱 固定化钛离子亲和色谱 数据非依赖采集 磷酸化蛋白质组 17Β-雌二醇 雌激素 致死效应
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基于产线数据驱动建模的锂离子电池分容技术
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作者 毛宇 冯雪松 +1 位作者 张晓琨 向勇 《电源技术》 CAS 北大核心 2024年第2期312-316,共5页
针对简化电池分容工序的需求,提出了一种基于产线数据驱动机器学习建模的锂离子电池分容容量精准预测技术。采用2万余条源自同一锂离子电池制造产线的数据,应用四种非线性机器学习算法,分别探索了锂离子电池分容前产线监测数据与其分容... 针对简化电池分容工序的需求,提出了一种基于产线数据驱动机器学习建模的锂离子电池分容容量精准预测技术。采用2万余条源自同一锂离子电池制造产线的数据,应用四种非线性机器学习算法,分别探索了锂离子电池分容前产线监测数据与其分容容量之间的相关性。所有回归模型中,CatBoost算法模型表现出最优的容量预测精度,其测试集预测结果的均方根误差仅占标准容量的0.32%。此外,经过模型特征参量贡献度统计分析发现,OCV2和卷芯质量是分容容量预测的关键影响参数。 展开更多
关键词 锂离子电池 产线数据 分容 数据驱动 CatBoost
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