mTORC1在EB病毒LMP1促进DLBCL细胞母细胞化的机制研究

目的:研究通过mTORC1通路EB病毒LMP1诱导弥漫大B细胞淋巴瘤(DLBCL)细胞母细胞化的可能机制。方法:采用Western blot法分析EBV+及EBV-DLBCL细胞株LMP1蛋白、CD38的表达及p70S6K磷酸化情况。构建过表达LMP1稳转株及RNAi沉默LMP1基因,用RT-qPCR验证基因表达,并利用Western blot法检测各组细胞LMP1蛋白、CD38的表达量及较EBV-p70S6K磷酸化水平。结果:相较于EBV-DLBCL细胞,LMP1蛋白在EBV+DLBCL细胞上表达(P=0.0008),EBV+DLBCL细胞p70S6K磷酸化水平更高(P=0.0072)及CD38的表达量更高(P=0.0091)。与空载组对比,LMP1OE组的LMP1蛋白表达及CD38表达量均增高(P=0.0353;P<0.0001),且p70S6K磷酸化水平增高(P=0.0065);并验证了LMP1 mRNA表达(P<0.0001)。较si-NC组,LMP1KO组不表达LMP1蛋白(P=0.0129),且p70S6K磷酸化消失(P=0.0228);同时,CD38表达量减少,但无显著性差异(P=0.2377)。结论:LMP1通过活化mTORC1通路促进DLBCL细胞浆母细胞化。

植酸-胞嘧啶对DL-蛋氨酸粉尘爆燃火焰抑制特性研究

饲料及其添加剂粉尘具有较高的燃烧热,在生产过程中存在一定的爆燃风险,威胁生命财产安全,预混抑制剂是目前应用最为广泛的一种抑爆手段,但传统抑制剂不可食用,无法加入至饲料类粉尘实现抑爆。因此,以饲料主要添加剂DL-蛋氨酸(DLM)粉尘为研究对象,采用自主合成的营养价值高、绿色可食用生物质基植酸-胞嘧啶(PA-CY),研究了PA-CY对DLM粉尘爆燃火焰传播特性的影响,通过高速摄影和可视化竖直管道记录爆燃火焰传播过程并计算火焰速度,采用热电偶监测火焰温度变化。结果表明:随PA-CY质量分数的升高DLM爆燃火焰亮度持续下降,严重破坏了火焰结构,加入20%PA-CY后火焰峰值速度、平均速度和峰值温度由27.66 m/s、14.39 m/s、1014℃分别下降至13.83 m/s、6.88 m/s、540℃,下降比重达50.0%、52.2%和46.7%,且PA-CY质量分数达30%后粉尘无法被点燃,说明PA-CY抑制效果显著。此结果可为饲料类粉尘爆燃的防治提供理论支持。

基于EasyDL平台的甘肃陇南核桃主要病害诊断模型的构建及应用

旨在解决甘肃陇南地区核桃产业中病虫害准确鉴定的问题,以提高种植户核桃园管理的水平和能力。基于自动化深度学习技术(Automated deep learning technology,AutoDL),利用机器学习模型搜索(Model Search)实现自动化人工智能(Automated artificial intelligence,AutoML)算法框架,基于飞桨开源深度学习平台Easy DL构建甘肃陇南核桃主要病害的诊断模型,并进行诊断精度的模型训练。结果显示,共246张训练集进入模型,鉴定为9种常见核桃病害,模型部署在API公用云上,通过微信小程序或浏览器运行。经训练,其诊断准确率达95%以上。说明通过EasyDL构建的陇南地区核桃上常见病害模型运行可靠,能够为核桃种植户提供准确的病害诊断,从而很好地指导种植户提高管理核桃园的水平和应付突发植保问题的能力,以便及时、迅速采取综合防治措施,最大程度地减少因病害造成的经济损失。同时也是相关从业人员和基层研究人员解决核桃植保问题的得力辅助工具。

基于BDLS的区块链共识改进算法

针对BDLS(Blockchain version of DLS)共识算法在含有大量节点且具有层次结构的系统中共识效率低下的问题,提出一种基于BDLS的区块链共识改进算法HBDLS(Hierarchical BDLS)。首先,根据实际应用中节点的属性将节点分为两个层次,每个高层节点分别管理一个低层节点簇;其次,将所有低层节点进行分簇共识,并将共识结果汇报至相应的高层节点;最后,所有高层节点对低层的共识结果再次共识,通过高层共识的数据将被写入区块链。理论分析和仿真实验结果表明,在36个节点且单个区块包含4500个交易的情况下,HBDLS的吞吐量相较于BDLS算法提高了21%;在44个节点且单个区块包含3000个交易的情况下,HBDLS的吞吐量相较于BDLS算法提高了约52%;在44个节点且单个区块包含1个交易的情况下,HBDLS的共识时延相较于BDLS算法下降了26%。实验结果表明,在节点数多且交易量大的系统中,HBDLS能够大幅提高系统的共识效率。

基于DL-MPWFRFT的低概率检测波形设计研究

隐蔽通信技术能够隐藏通信的存在,实现信号的低概率检测,在军事等需要高保密性的领域中应用广泛。为了实现低概率检测通信,提出了一种低概率检测信号的设计方案,该方案将符号扩频和双层多参数加权分数傅里叶变换相结合起来,生成了具有强隐蔽性的信号。仿真实验证明,所提出方案生成的隐蔽信号无论是在时域频域还是统计域都具有很强的隐蔽性,并且在低信噪比下也具有良好的可靠性。

基于改进3DL算法的智能变电站人员WSN定位

为了提高智能变电站人员无线传感器网络(WSN)的定位精度,提出一种基于改进3DL算法的定位方法。通过对3DL算法的节点测距误差和定位误差进行补偿,降低3DL算法的节点测距误差和定位误差,实现3DL算法的改进。将改进的3DL算法应用于智能变电站的人员WSN中,可有效提高智能变电站人员WSN的定位精度。相较于改进前的3DL算法和传统极大似然估算法,所提方法具有更高的定位精度和定位覆盖率,可减小位置节点坐标计算误差累计的影响,更适用于非视距环境下智能变电站人员WSN定位。

基于AutoForm-PD软件DL图全参数化建型研究

冲压工艺DL图的设计过程复杂,方案多变,不仅型面需要根据模拟结果进行更改,修边工序也需要根据结构空间和强度等因素进行多次变更,这就导致需要经过不断的更改和尝试,才能得到稳定的DL图。AutoForm-PD是基于CATIA软件开发的冲压工艺建型软件,可以借助CATIA平台实现全工序全参数化的建型过程。利用AutoForm-PD软件建立了DL图设计模板,提出了整体规划工艺方案、分段建型的思路,有效的减少了因工艺方案更改而造成的DL图更改时间,使DL图设计效率提升100%以上。

松辽盆地南部DL铀矿床姚家组下段地球化学特征与铀矿化的关系

为深入探究地球化学特征与铀矿化的关系,以松辽盆地南部DL铀矿床为研究对象,对姚家组下段各亚带砂体地化环境和微量铀钍系统取样,分析地球化学元素特征及铀富集规律。研究表明,当岩体Fe^(3+)/Fe^(2+)值为1.0~1.5和C有机含量为0.15%~0.25%时发现铀相对富集,且氧化带对矿体控制明显,整体表现为第一亚层底部氧化带铀迁出率较高,Ⅰ号矿体靠近底部氧化带上翼发育,而Ⅱ号矿体则靠近第二亚层顶部氧化带下翼发育。说明Ⅲ号矿体形成于同生沉积预富集作用,而Ⅰ、Ⅱ号矿体为流体混合改造作用叠加成矿。

复方甘草酸苷片中甘氨酸与DL-甲硫氨酸原料药的理化性质及晶型稳定性的初步研究

目的研究复方甘草酸苷片中甘氨酸和DL-甲硫氨酸的固态理化性质和晶型稳定性。方法采用X-射线粉末衍射(X-ray powder diffraction,XRPD)、扫描电镜(Scanning electron microscopy,SEM)、同步热分析(Simultaneous thermal analytical techniques,TGA/DTG-DSC)、傅里叶红外光谱(Fourier transform infrared spectroscopy,FTIR)等分析方法对两种氨基酸原料药固体的理化性质与晶型稳定性进行了表征,探讨其在高温(60℃)、高湿(25℃,相对湿度75%±5%)、粉碎(<10℃)及水中的晶型稳定性。结果室温条件下甘氨酸为块状的α-型晶体,分解温度为257.4℃,ΔHf为773.5 J/g。α-型甘氨酸在高温(60℃)、高湿(25℃,相对湿度75%±5%)、粉碎(湿度<10℃)及60℃水中稳定性较好,未发生转晶;DL-甲硫氨酸为易吸附团聚的片状晶体,易发生固态转晶与溶液介导转晶。在高温(60℃)条件下固体DL-甲硫氨酸会由γ-型转为α-型,热分解温度和ΔH\-f均随α-型增多而增加,低温下γ-型更稳定。由于溶液介导转晶,在60℃水中结晶也只得到γ-型DL-甲硫氨酸。结论α-型甘氨酸与γ-型DL-甲硫氨酸可作为复方甘草酸苷制剂研发的优势晶型。对两个氨基酸固态理化性质及晶型稳定性的考察,可为原料药的物态质量控制和制剂研发的晶型筛选与控制提供实验基础。

Karl、DL重建算法对上腹部CT图像质量和辐射剂量的影响

目的:探讨不同级别Karl迭代重建技术和深度学习(DL)重建算法对上腹部CT图像质量及辐射剂量的影响。方法:应用联影uCT-760对腹部仿真模体(CDP-2)分别采用10~150 mAs(间隔20 mAs)行上腹部CT扫描,管电压120 kV,螺距0.9875,转速0.5 s/r,扫描层厚5 mm,层间距5 mm,重复扫描三次。对原始数据分别采用滤波反投影法(FBP)、Karl (1~9级)、DL(1~4级)算法重建1 mm图像。在轴面图像上测量肝脏及同层腹壁脂肪的CT值和SD值并计算信噪比(SNR)和对比信噪比(CNR),记录容积CT剂量指数(CTDIvol)和剂量长度乘积(DLP)。以常规剂量(150 mAs)FBP重建图像为对照,由两位观察者采用五分法评估各组重建图像的主观质量并行kappa一致性检验,采用Kruskal-Wallis H检验比较各组主客观图像质量。结果:各组FBP、Karl(1~9级)、DL(1~4级)重建图像的CT值差异无统计学意义(P>0.05)。随着Karl/DL等级的增加,相应组别的SD值降低(P<0.05),SNR和CNR升高(P<0.05)。两位观察者对各组图像主观评分的一致性较好(kappa=0.721~0.837),50 mAs(DL-2)、70 mAs(Karl-6)图像与150 mAs的FBP图像质量差异无统计学意义(P>0.05),辐射剂量分别降低了53.3%、66.7%(P<0.05)。结论:与常规剂量(150 mAs)FBP算法相比,在获得相同图像质量情况下,应用Karl和DL算法能显著降低辐射剂量。

松辽盆地南部DL地区含铀地层层序沉积特征及演化

松辽盆地南部DL地区近年来已发现多处大、中型铀矿床,但其上白垩统划分仍不清晰,“多层状”铀矿体发育层位尚不明确,制约了铀矿勘查工作。文章以层序地层学和沉积学为理论指导依据,通过岩心、地震、测井曲线等资料综合研究,建立DL地区上白垩统层序地层格架。将DL地区上白垩统划分为1个一级层序、3个二级层序和7个三级层序,明确以青山口组一段和二段(MS6、MS5)及姚家组一段和二段(MS4、MS3)为主要含铀的4个三级层序。本次研究对主要含铀地层层序,开展沉积微相类型、沉积相展布及演化特征研究,确定了青山口组(MS5、MS6)和姚家组一段(MS4)为辫状河沉积体系,识别出河道和河漫滩2种亚相及砂质心滩、滞留沉积、洪泛平原和洪泛沼泽4种微相;姚家组二段(MS3)为曲流河沉积体系,识别出河道、堤岸和河漫滩3种亚相及边滩、天然堤、决口扇和洪泛平原4种微相;查明铀主要富集在辫状河河道的心滩、滞留沉积和曲流河相边滩位置。对含铀地层层序的精细划分及沉积微相类型的精细刻画,可为该地区铀矿勘查提供依据。

外源DL-硒代蛋氨酸对生菜生长及品质的影响

以奶油生菜为试材,采用外源DL-硒代蛋氨酸对生菜进行处理,研究不同浓度外源DL-硒代蛋氨酸对生菜各时期生长性状及品质变化的影响,以期为蔬菜富硒安全生产提供参考依据。结果表明:外源DL-硒代蛋氨酸灌根处理能有效促进生菜株高、株幅、叶片数和叶面积的提高,增加了地上和地下部分干、鲜质量及单位面积产量,提高了叶绿素总量、可溶性糖、可溶性蛋白质、维生素C和硒含量,降低了硝态氮含量;低浓度(0.5 mg·L^(-1))对生菜的品质提升不明显,而高浓度(2.0 mg·L^(-1))的DL-硒代蛋氨酸处理则导致生菜硒含量超标。综上所述,1.0 mg·L^(-1)浓度的DL-硒代蛋氨酸应用于生菜生产最为适宜。

急性淋巴细胞白血病患者外周血中KIR2DL4的表达及其对NK细胞杀伤功能的影响

目的:探究杀伤细胞免疫球蛋白样受体2DL4(killer cell Ig-like receptor 2DL4,KIR2DL4)在急性淋巴细胞白血病(acute lymphoblastic leukemia,ALL)患者外周血中的表达,及其对自然杀伤细胞(nature killer,NK)杀伤功能的影响。方法:从ALL患者及健康志愿者的外周血中分离出单个核细胞,采用实时荧光定量PCR检测单个核细胞中KIR2DL4的表达差异;从单个核细胞中分选NK细胞,通过流式细胞仪检测CD3-CD56+标记的NK细胞比例,并分析NK细胞表面KIR2DL4与Molt-4细胞表面人白细胞抗原G(human leukocyte antigen G,HLA-G)的表达水平。分别以NK细胞、KIR2DL4阻断抗体作用的NK细胞、IgG1抗体作用的NK细胞作效应细胞,Molt-4细胞为靶细胞,在不同效靶比(5:1、10:1、20:1)下,利用ELISA检测细胞上清液中干扰素(interferon-gamma,IFN-γ)与肿瘤坏死因子-α(tumor necrosis factor-α,TNF-α)水平;乳酸脱氢酶(lactate dehydrogenase,LDH)释放法检测不同处理的NK细胞对Molt-4细胞的杀伤作用;并在20∶1的效靶比下,通过激光共聚焦显微镜观察各处理下Molt-4细胞形态学改变,流式细胞术检测不同处理的NK细胞脱颗粒情况。结果:ALL患者外周血中KIR2DL4 mRNA相对表达量显著高于健康志愿者(P<0.05);分选后CD3-CD56+标记的NK细胞纯度达到90%以上;与NK细胞和Molt-4细胞共培养相比,阻断KIR2DL4能够提高细胞上清液中NK细胞分泌因子IFN-γ与TNF-α水平(P<0.05),提高NK细胞对Molt-4细胞的杀伤率(P<0.05),使Molt-4细胞形变与核固缩更明显,并提高NK细胞中CD107α表达水平(P<0.05)。结论:KIR2DL4在ALL患者外周血中高表达,而阻断KIR2DL4能够促进NK细胞分泌IFN-γ、TNF-α及脱颗粒,提高其对Molt-4细胞的杀伤功能。

DL-丁胱亚磺酰亚胺导致结肠癌细胞铁死亡的作用研究

目的:研究DL-丁胱亚磺酰亚胺(DL-BSO)导致结肠癌细胞发生铁死亡的作用机制。方法:(1)采用梯度浓度的DL-BSO干预人结肠癌HCT-116和SW480细胞,CCK-8法检测细胞活力的改变。(2)采用实验浓度的DL-BSO干预2种细胞,分为对照组和实验组,Transwell和划痕实验检测细胞迁移能力,Western blot法检测目的蛋白表达水平。(3)用necrostatin-1(Nec-1)和ferrostatin-1(Fer-1)预处理2种细胞,再用实验浓度的DL-BSO进行干预,分为对照组、DL-BSO组、抑制剂组和DL-BSO联合抑制剂组,CCK-8法检测细胞活力,以铁离子比色法试剂盒检测铁离子浓度,以谷胱甘肽(GSH)试剂盒检测GSH浓度,以Western blot法检测谷胱甘肽过氧化物酶4(GPX4)和胱氨酸/谷氨酸反向转运体(xCT)表达水平,以脂质过氧化传感器C11-BODIPY-591荧光显影和流式细胞术检测活性氧(ROS)水平。结果:DL-BSO干预后,HCT-116和SW480细胞活力均显著减弱,DL-BSO的最适浓度和处理时间分别为300μmol/L和36 h。DL-BSO处理使HCT-116和SW480细胞横向及纵向迁移能力均减弱,铁死亡关键蛋白GPX4和xCT表达下调,ROS水平和铁离子浓度升高,GSH浓度降低。DL-BSO的作用不受Nec-1的回调,但受到Fer-1的回调。结论:DL-BSO能通过铁死亡途径导致结肠癌细胞发生死亡,并减弱细胞的侵袭和迁移能力。

基于太赫兹光谱的DL-谷氨酸及其一水合物的定性及定量研究

许多氨基酸分子的平动、转动及振动均落在太赫兹(THz)波段,通过其在THz波段的特征指纹峰,可以对氨基酸进行定性及定量研究.本文利用太赫兹时域光谱技术测量了DL-谷氨酸及其一水合物在0.5—3.0 THz的室温太赫兹吸收谱,发现二者的太赫兹特征峰存在明显差异.基于DL-谷氨酸一水合物特征吸收峰(1.24 THz)在不同样品浓度下吸收幅度的变化,对二者的混合样品进行了定量分析,并对定量解析式进行了反推验证.最后,基于密度泛函理论对DL-谷氨酸及其一水合物进行了量化模拟,在理论数据与实验峰匹配情况下,对实验所得THz吸收峰的来源进行了讨论归纳.研究结果表明,DL-谷氨酸及其一水合物的THz特征峰(<2.80 THz)来源于分子间作用模式,其余吸收峰来源于分子间与分子内的共同作用模式.

基于DL算法的高速公路智能视频监控平台研究

为了提高高速公路视频监控系统的应用效果。提出了基于DL算法的高速公路智能视频监控系统设计,对高速公路智能视频监控平台整体设计进行了分析,对平台的实现和应用进行了总结。结果表明:基于DL算法的高速公路智能视频监控平台,可以更加精确地定义视频特征,减少误报和因人为检修不到位所引起的高速公路安全事故,提升安全效益。

NKG2D/NKG2DL轴与肿瘤免疫治疗

自然杀伤(NK)细胞是固有免疫系统中发挥细胞毒性作用的淋巴细胞,而NKG2D是NK细胞最重要的活化性受体之一,它通过识别靶细胞表面的配体NKG2DL来传递活化信号并激活免疫细胞对靶细胞发挥杀伤作用,在肿瘤免疫治疗中发挥重要作用。肿瘤微环境(TME)内存在多种机制调节NKG2D和NKG2DL的表达,从而影响免疫系统对肿瘤细胞的清除并导致肿瘤逃逸。NKG2D的强激活作用及其配体NKG2DL在肿瘤细胞上的选择性表达,使NKG2D/NKG2DL轴成为肿瘤免疫治疗的潜在靶点。本文围绕NKG2D/NKG2DL轴介导的免疫监视与逃逸的双重作用,揭示重塑TME对肿瘤免疫的重要性;并就干预NKG2D/NKG2DL轴在肿瘤免疫治疗中的研究进展进行综述,为基于NKG2D/NKG2DL开发免疫治疗药物提供可靠依据和新思路。

基于DL-AKF的UWB煤矿井下定位算法

针对UWB在煤矿井下定位精度及稳定性等问题,本文提出一种双层自适应卡尔曼滤波(DL-AKF)定位算法,分别在测距和定位阶段使用不同的自适应卡尔曼滤波算法。第一层Sage-Husa自适应卡尔曼滤波与多项式拟合误差补偿联合处理应用于测距阶段,将测距误差减小至10 cm内,第二层自适应扩展卡尔曼滤波应用于定位解算,进一步提高煤矿井下定位精度及稳定性。实验表明,该算法能够有效减小测距误差并提高定位精度,静态定位结果均方根误差可达到14 cm左右。

基于Sm-MOF构建荧光传感器检测N-乙酰-DL-色氨酸

以1,4-双(吡唑-1基)对苯二甲酸(H 2L)作为配体与镧系金属Sm离子通过水热法合成三维Sm-MOF材料.实验检测了水溶液中N-乙酰-DL-色氨酸等多种氨基酸,其中N-乙酰-DL-色氨酸的检出限为0.55μmol/L,展示出良好的灵敏度、高选择性和可循环利用性.分别对配体和N-乙酰-DL-色氨酸的LUMO和HOMO进行模拟计算,进而对检测机理进行研究分析,推测N-乙酰-DL-色氨酸使Sm-MOF荧光增强的主要原因是供体-受体电子转移机制.该Sm-MOF作为一种荧光检测材料具有广阔的应用和发展前景.

基于深度学习的指纹室内定位对抗样本攻击研究

基于深度学习的指纹室内定位系统因其能够有效抽取接收信号强度(RSS)指纹数据的深层特征而大幅提高了室内定位性能,但该类方法需要大量多样化的RSS指纹数据训练模型,并且目前对其安全漏洞也缺乏充分的研究,这些安全漏洞源于无线Wi-Fi媒体的开放性和分类器的固有缺陷(如易遭受对抗性攻击等)。为此,对基于深度学习的RSS指纹室内定位系统的对抗性攻击进行研究,提出一种基于Wi-Fi指纹室内定位的对抗样本攻击框架,并利用该框架研究对抗攻击对基于深度学习的RSS指纹室内定位模型性能的影响。该框架包含离线训练和在线定位两个阶段。在离线训练阶段,设计适用于增广Wi-Fi RSS指纹数据的条件生成对抗网络(CGAN)来生成大量多样化的RSS指纹数据训练高鲁棒的室内定位深度学习模型;在线定位阶段,构造最强的一阶攻击策略来生成针对Wi-Fi RSS指纹室内定位系统的有效RSS对抗样本,研究对抗攻击对不同室内定位深度学习模型性能的影响。实验结果显示:在公开UJIIndoorLoc数据集上,由所提框架生成的RSS指纹对抗样本对卷积神经网络(CNN)、深度神经网络(DNN)、多层感知机(MLP)、pixeldp_CNN指纹室内定位模型的攻击成功率分别达到94.1%、63.75%、43.45%、72.5%;对由CGAN增广数据训练的上述4种指纹室内定位模型的攻击成功率分别达到84.95%、44.8%、15.7%、11.5%。由此表明,现有的基于深度学习的指纹室内定位模型易遭受对抗样本攻击的影响,由真实数据和增广数据混合训练的室内定位模型在面临对抗样本攻击时具有更好的鲁棒性。