目的了解骨质疏松性椎体压缩骨折二级预防失败患者骨代谢指标及骨密度的特点。方法选择2015年1月至2020年1月在我院骨科因骨质疏松性椎体压缩骨折行2次或2次以上手术治疗的患者为观察组研究对象,共65例,同时选择同时期行手术治疗的非多...目的了解骨质疏松性椎体压缩骨折二级预防失败患者骨代谢指标及骨密度的特点。方法选择2015年1月至2020年1月在我院骨科因骨质疏松性椎体压缩骨折行2次或2次以上手术治疗的患者为观察组研究对象,共65例,同时选择同时期行手术治疗的非多次脊柱压缩骨折患者219例作为配对资料对照组,回顾性分析这284例患者临床资料,记录其术前骨代谢标志物水平及骨密度(bone mineral density,BMD)结果并进行两组患者间比较。结果观察组患者骨代谢标志物中人血清和血浆中的总I型前胶原氨基端肽(tP1NP)、N⁃MID骨钙素(OCN)以及血清25⁃羟维生素D(25⁃hydroxy vitamin D,25OHD)水平与对照组相比差异无统计学意义(P>0.05),骨代谢标志物I型胶原羧基端肽β特殊序列(β⁃CTX)水平明显高于对照组(P<0.05)。两组患者髋部BMD值、股骨颈BMD值差异无统计学意义(P>0.05),观察组腰椎BMD值明显低于对照组(P<0.05)。结论骨质疏松性椎体压缩骨折二级预防失败患者具有更为活跃的骨吸收状态及更低的腰椎骨密度。展开更多
为满足不同种类食品对大豆分离蛋白(soybean protein isolate,SPI)不同功能性的需求,本研究利用红外光谱快速采集70组不同pH值处理后SPI的数据,探讨pH值变化对SPI结构含量的影响。使用均值中心化、多元散射校正、标准正态变量变换和归...为满足不同种类食品对大豆分离蛋白(soybean protein isolate,SPI)不同功能性的需求,本研究利用红外光谱快速采集70组不同pH值处理后SPI的数据,探讨pH值变化对SPI结构含量的影响。使用均值中心化、多元散射校正、标准正态变量变换和归一化算法对红外光谱数据进行预处理,基于二维相关红外光谱提取特征波段,再利用偏最小二乘(partial least square,PLS)法和算术优化算法-随机森林(arithmetic optimization algorithm-random forests,AOA-RF)建立不同pH值条件下SPI结构及含量的预测模型。结果表明,经均值中心化和多元散射校正结合处理后,α-螺旋、β-折叠、β-转角和无规卷曲模型的相对标准偏差分别为1.29%、1.60%、1.37%、7.28%,两者结合对光谱数据的预处理效果最佳。预测α-螺旋和β-折叠含量最优模型为AOA-RF(特征波段),校正集决定系数为0.9350和0.9266,预测集决定系数为0.8568和0.8701;预测β-转角和无规卷曲含量最优模型为PLS(特征波段),校正集决定系数为0.9154和0.8817,预测集决定系数为0.8913和0.7843。本研究结果可为工业生产过程中产品质量快速检测和工艺条件控制提供理论支撑。展开更多
文摘目的了解骨质疏松性椎体压缩骨折二级预防失败患者骨代谢指标及骨密度的特点。方法选择2015年1月至2020年1月在我院骨科因骨质疏松性椎体压缩骨折行2次或2次以上手术治疗的患者为观察组研究对象,共65例,同时选择同时期行手术治疗的非多次脊柱压缩骨折患者219例作为配对资料对照组,回顾性分析这284例患者临床资料,记录其术前骨代谢标志物水平及骨密度(bone mineral density,BMD)结果并进行两组患者间比较。结果观察组患者骨代谢标志物中人血清和血浆中的总I型前胶原氨基端肽(tP1NP)、N⁃MID骨钙素(OCN)以及血清25⁃羟维生素D(25⁃hydroxy vitamin D,25OHD)水平与对照组相比差异无统计学意义(P>0.05),骨代谢标志物I型胶原羧基端肽β特殊序列(β⁃CTX)水平明显高于对照组(P<0.05)。两组患者髋部BMD值、股骨颈BMD值差异无统计学意义(P>0.05),观察组腰椎BMD值明显低于对照组(P<0.05)。结论骨质疏松性椎体压缩骨折二级预防失败患者具有更为活跃的骨吸收状态及更低的腰椎骨密度。
文摘为满足不同种类食品对大豆分离蛋白(soybean protein isolate,SPI)不同功能性的需求,本研究利用红外光谱快速采集70组不同pH值处理后SPI的数据,探讨pH值变化对SPI结构含量的影响。使用均值中心化、多元散射校正、标准正态变量变换和归一化算法对红外光谱数据进行预处理,基于二维相关红外光谱提取特征波段,再利用偏最小二乘(partial least square,PLS)法和算术优化算法-随机森林(arithmetic optimization algorithm-random forests,AOA-RF)建立不同pH值条件下SPI结构及含量的预测模型。结果表明,经均值中心化和多元散射校正结合处理后,α-螺旋、β-折叠、β-转角和无规卷曲模型的相对标准偏差分别为1.29%、1.60%、1.37%、7.28%,两者结合对光谱数据的预处理效果最佳。预测α-螺旋和β-折叠含量最优模型为AOA-RF(特征波段),校正集决定系数为0.9350和0.9266,预测集决定系数为0.8568和0.8701;预测β-转角和无规卷曲含量最优模型为PLS(特征波段),校正集决定系数为0.9154和0.8817,预测集决定系数为0.8913和0.7843。本研究结果可为工业生产过程中产品质量快速检测和工艺条件控制提供理论支撑。