仙湖苏铁种群年龄判断及年龄结构特征

根据苏铁类植株体残存的营养叶叶基数、开花痕数以及生长单元发生率等茎干特征,建立了仙湖苏铁种群年龄判断方法,计算出该种群年龄.进一步采用年龄结构图、年龄分布曲线和曲线估计等方法,从基株和无性系水平探讨了仙湖苏铁种群的年龄结构特征.年龄结构图显示,仙湖苏铁无性系种群为稳定种群,基株种群为衰退种群;年龄分布曲线和曲线估计结果则表明仙湖苏铁无性系和基株种群均为衰退种群.综合3种方法的分析结果,仙湖苏铁种群为衰退种群,必须采取一定措施予以保护.

健康男性前列腺健康指数各年龄段分布曲线特征及临床意义

目的综合对比前列腺特异抗原（PSA）各指标,探讨健康男性各年龄段前列腺健康指数（PHI）指标潜在价值及意义。方法对238名10～90岁年龄段马鞍山地区健康男性统一检测tPSA、fPSA、p2PSA等指标,按每10岁一组共分为8组,分别计算各组均值及其95%可信区间（CI）,综合对比tPSA、fPSA、%fPSA、p2PSA、%p2PSA及PHI指标,绘制各指标年龄相关分布曲线并统计分析曲线特征。结果与其他曲线趋势不同,PHI指标终生随年龄变化特征相当显著：PHI曲线在10～29岁期间相对平稳,但随后出现2个高峰和1个低谷,分别为青春期高峰于30～39岁,PHI=31.83±10.29（95%CI 10.29～53.37）;老年期最高峰于60～69岁,PHI=42.85±9.06（95%CI 23.96～61.75）;中年期低谷于40～49岁,PHI=9.16±2.05（95%CI 8.19～16.76）。与fPSA终生持续缓慢上升不同,PHI与tPSA两者均在老年期转向下,但PHI转折点（60～69岁）较tPSA提早约10年。结论 PHI与年龄的相关性较PSA单一指标更敏感更超前,似能更准确反映前列腺总体功能在男性各年龄段的生理或病理动态变化特征。同时综合计算多指标而获取的PHI新指标,可能较以往PSA单一肿瘤标记物具有更多的潜在研究价值。

安徽马鞍山地区健康男性p2PSA及%p2PSA各年龄段分布特征

目的：探讨前列腺特异性抗原前体（p2PSA）相关指标价值及其与年龄相关性。方法对238名10～90岁年龄段马鞍山地区健康男性统一检测PSA和p2PSA等指标，按每10岁一组分8组，分别统计分析各组p2PSA和%p2PSA均值及其95%可信区间，与tPSA、fPSA及%fPSA等指标综合对比，绘制年龄相关曲线并分析曲线特征。结果 p2PSA 与 tPSA 曲线均随年龄增加而总体呈上升趋势。tPSA曲线以40岁为标志性临界点（1.0 ng/ml），p2PSA曲线按年龄段可划分为3个阶段：即p2PSA上升低区（0～29岁，95%CI 2.22～5.91 pg/ml）、波动上升期（30～59岁，95%CI 4.66～11.74 pg/ml）和老年上升期（60～89岁，95% CI 7.44～18.63 pg/ml）。其中40～49岁区间， p2PSA由5.24 pg/ml快速升至9.93 pg/ml，年增速度0.47 pg/ml，显著大于tPSA增速（P＜0.001）。70岁后，与tPSA转为下降趋势完全不同，p2PSA依然继续上升。40岁之前，%p2PSA曲线与%fPSA相似，呈总体下降趋势。但40～49岁期间走势与%fPSA下降趋势完全相反，由17.01再次快速上升，在45岁左右与%fPSA曲线交叉，至50～59岁期间达到26.65，为终生最高峰。p2PSA/tPSA曲线与年龄相关性较小，10岁后曲线终生都相对平稳，波动于5～10之间。结论 p2PSA及%p2PSA指标与PSA一样，也呈现年龄相关性特点。同时结合多指标和患者年龄因素综合分析判断在临床各方面潜在价值可能优于以往单一PSA指标。

基于BMD101芯片的心电采集器的开发和应用

该文利用BMD101芯片,开发了一套心电测量系统。整个系统由心电数据采集及分析软件(运行在Android手机上)、BMD心电采集器、贴敷电极组成。利用这套系统,对人群进行心电测试,发现心率随年龄的变化规律。

Damage constitutive model of different age concretes under impact load

In order to investigate the mechanical properties and stress-strain curves of concrete at different ages under impact load,the impact compression tests of concrete at age of 1, 3, 7, 14 and 28 d were conducted with a large diameter split Hopkinson pressure bar, respectively. Based on statistical damage theory and Weibull distribution, combining the analysis of the change laws of stressstrain curves and viscosity coefficient of concrete with age, a damage constitutive model that can reflect the variation in dynamic mechanical properties with age was proposed. The stress-strain curves calculated from the proposed model are in good agreement with those from experimental data directly.