The“depict”strategy for discovering new compounds in complex matrices:Lycibarbarspermidines as a case

The comprehensive detection and identification of active ingredients in complex matrices is a crucial challenge.Liquid chromatography coupled with high-resolution mass spectrometry(LC-HRMS)is the most prominent analytical platform for the exploration of novel active compounds from complex matrices.However,the LC-HRMS-based analysis workflow suffers from several bottleneck issues,such as trace content of target compounds,limited acquisition for fragment information,and uncertainty in interpreting relevant MS2 spectra.Lycibarbarspermidines are vital antioxidant active ingredients in Lycii Fructus,while the reported structures are merely focused on dicaffeoylspermidines due to their low content.To comprehensively detect the new structures of lycibarbarspermidine derivatives,a“depict”strategy was developed in this study.First,potential new lycibarbarspermidine derivatives were designed according to the biosynthetic pathway,and a comprehensive database was established,which enlarged the coverage of lycibarbarspermidine derivatives.Second,the polarity-oriented sample preparation of potential new compounds increased the concentration of the target compounds.Third,the construction of the molecular network based on the fragmentation pathway of lycibarbarspermidine derivatives broadened the comprehensiveness of identification.Finally,the weak response signals were captured by data-dependent scanning(DDA)followed by parallel reaction monitoring(PRM),and the efficiency of acquiring MS2 fragment ions of target compounds was significantly improved.Based on the integrated strategy above,210 lycibarbarspermidine derivatives were detected and identified from Lycii Fructus,and in particular,170 potential new compounds were structurally characterized.The integrated strategy improved the sensitivity of detection and the coverage of low-response components,and it is expected to be a promising pipeline for discovering new compounds.

基于A-ECMS的增程式电动汽车能量管理策略设计及应用

增程式电动汽车因其电驱效率高、无里程焦虑等优点,在新能源汽车市场备受青睐。为了进一步提升其综合性能,本研究在MATLAB/Simulink环境下构建了增程式电动汽车仿真模型,并利用等效自适应因子以改进燃油消耗最小化算法,形成了基于A-ECMS的能量管理策略。结果表明,在WLTC循环工况测试中,A-ECMS能量管理策略的百公里综合油耗为6.42 L,综合燃油消耗量为0.71 L,均低于其他方法。最终的电池充电状态(SOC)为31.1%,与目标SOC的偏差仅为1.1%。该策略显著提升了燃油经济性和电池使用寿命,为增程式电动汽车性能优化提供了新的参考方法。

Highly Aligned Ternary Nanofiber Matrices Loaded with MXene Expedite Regeneration of Volumetric Muscle Loss

Current therapeutic approaches for volumetric muscle loss(VML)face challenges due to limited graft availability and insufficient bioactivities.To overcome these limitations,tissue-engineered scaffolds have emerged as a promising alternative.In this study,we developed aligned ternary nanofibrous matrices comprised of poly(lactide-co-ε-caprolactone)integrated with collagen and Ti_(3)C_(2)T_(x)MXene nanoparticles(NPs)(PCM matrices),and explored their myogenic potential for skeletal muscle tissue regeneration.The PCM matrices demonstrated favorable physicochemical properties,including structural uniformity,alignment,microporosity,and hydrophilicity.In vitro assays revealed that the PCM matrices promoted cellular behaviors and myogenic differentiation of C2C12 myoblasts.Moreover,in vivo experiments demonstrated enhanced muscle remodeling and recovery in mice treated with PCM matrices following VML injury.Mechanistic insights from next-generation sequencing revealed that MXene NPs facilitated protein and ion availability within PCM matrices,leading to elevated intracellular Ca^(2+)levels in myoblasts through the activation of inducible nitric oxide synthase(i NOS)and serum/glucocorticoid regulated kinase 1(SGK1),ultimately promoting myogenic differentiation via the m TOR-AKT pathway.Additionally,upregulated i NOS and increased NO–contributed to myoblast proliferation and fiber fusion,thereby facilitating overall myoblast maturation.These findings underscore the potential of MXene NPs loaded within highly aligned matrices as therapeutic agents to promote skeletal muscle tissue recovery.

混动车辆能量管理模块化ECMS框架

文中提出一种用于混合动力车辆能量管理实时控制的模块化等效消耗最小化策略(ECMS)框架,可实现能量管理实时控制的分布式开发。该框架采用Pontryagin极小值原理求解ECMS最优控制问题。首先,将最优控制问题分解为与各个子系统相关的优化问题;其次,通过Hamiltonian函数将与每个子系统有关的优化问题协调到全局最优;最后,在某款DHT混合动力车辆验证模块化ECMS,此车辆模型支持4种操作模式:2种电动模式、并联模式和串联模式。测试结果表明,模块化ECMS只需修改能量管理系统中功率平衡方程的连接矩阵,即可解决上述每种操作模式的最优控制问题。此框架不需要迭代过程,更适合实时控制的分布式开发。

Benzodiazepines in complex biological matrices: Recent updates on pretreatment and detection methods

Benzodiazepines(BDZs)are used in clinics for anxiolysis,anticonvulsants,sedative hypnosis,and muscle relaxation.They have high consumptions worldwide because of their easy availability and potential addiction.They are often used for suicide or criminal practices such as abduction and drug-facilitated sexual assault.The pharmacological effects of using small doses of BDZs and their detections from complex biological matrices are challenging.Efficient pretreatment methods followed by accurate and sensitive detections are necessary.Herein,pretreatment methods for the extraction,enrichment,and preconcentration of BDZs as well as the strategies for their screening,identification,and quantitation developed in the past five years have been reviewed.Moreover,recent advances in various methods are summarized.Characteristics and advantages of each method are encompassed.Future directions of the pretreatment and detection methods for BDZs are also reviewed.

Materials Selection of Thermoplastic Matrices of Natural Fibre Composites for Cyclist Helmet Using an Integration of DMAIC Approach in Six Sigma Method Together with Grey Relational Analysis Approach

Natural fibre reinforced polymer composite(NFRPC)materials are gaining popularity in the modern world due to their eco-friendliness,lightweight nature,life-cycle superiority,biodegradability,low cost,and noble mechanical properties.Due to the wide variety of materials available that have comparable attributes and satisfy the requirements of the product design specification,material selection has become a crucial component of design for engineers.This paper discusses the study’s findings in choosing the suitable thermoplastic matrices of Natural Fibre Composites for Cyclist Helmet utilising the DMAIC,and GRA approaches.The results are based on integrating two decision methods implemented utilising two distinct decision-making approaches:qualitative and quantitative.This study suggested thermoplastic polyethylene as a particularly ideal matrix in composite cyclist helmets during the selection process for the best thermoplastic matrices material using the 6σtechnique,with the decision based on the highest performance,the lightest weight,and the most environmentally friendly criteria.The DMAIC and GRA approach significantly influenced the material selection process by offering different tools for each phase.In the future study,selection technique may have been more exhaustive if more information from other factors had been added.

富含半胱氨酸的酸性分泌蛋白在肿瘤中的研究进展

富含半胱氨酸的酸性分泌蛋白(secreted protein acidic and rich in cysteine, SPARC)是肿瘤微环境中重要的基质成分,它作为正常细胞恶变和肿瘤发生发展过程中一个重要的分子,能够调节多种肿瘤相关细胞因子及其受体的相互作用,并调节多种信号通路以及蛋白水解酶的表达水平。由于它抑制和促进肿瘤进展的能力取决于细胞类型、肿瘤分期等,因此在多种类型的肿瘤中差异表达,并可能成为肿瘤早期诊断的新型生物标记物以及治疗的新靶点。本文就近年来SPARC在肿瘤研究中的进展作一综述。

颗粒组成和基质吸力对残积土抗剪强度的影响

花岗岩残积土遇水后基质吸力丧失,强度显著劣化,会引起崩岗、塌陷等地质灾害和工程问题。受风化程度影响,残积土的颗粒组成在垂直方向上存在差异。为研究颗粒组成和基质吸力对非饱和花岗岩残积土力学性质的影响,对5种不同颗粒组成的残积土进行土水特征曲线测试和不同饱和度下的直剪试验。采用粒组质量分形维数D表征残积土颗粒组成,D随土壤细粒含量的增加而增大。试验结果表明:残积土土水特征曲线受颗粒组成影响;VG模型参数与分形维数D存在良好的线性关系;颗粒组成和基质吸力影响土颗粒的接触方式,进而影响残积土的抗剪强度;残积土的表观内摩擦角φ和表观内聚力c随基质吸力ψ的增大先增大,当基质吸力ψ达到约200 kPa后φ逐渐稳定而c有所减小;残积土的抗剪强度参数可以使用含有分形维数D和基质吸力ψ的经验公式进行预测。研究成果可以为花岗岩残积土分布地区工程设计中的力学强度参数选取提供参考。

餐厨沼液滴灌水盐调控对土壤环境和西兰花产量的影响

为探究和评价餐厨沼液滴灌对土壤环境和作物生长的影响,通过盆栽试验研究氮磷钾等浓度施用条件下,滴灌水盐调控不同土壤水基质势水平[-20 kPa(W)和-30 kPa(P)]和餐厨沼液比例[0%(0)、10%(1)、16.7%(2)、25%(3)和33.3%(4)]对土壤盐分、无机氮含量和西兰花生长的影响。结果表明:土壤水基质势水平对土壤盐分有显著的影响,与P相比,W降低表层土壤饱和泥浆提取液电导率(ECe)13.0%;土壤ECe随沼液比例的增加而升高,33.3%沼液处理比其他处理高23.1%~46.8%。沼液比例对土壤铵态氮含量影响显著,0%沼液处理表层铵态氮是其他处理的2.2~3.0倍;餐厨沼液灌溉会降低西兰花产量,P_(2)、P_(3)和P_(4)处理下降显著。综合评价结果表明:W与P差异不显著,沼液比例越高影响越大,P_(0)处理与W_(1)、W_(2)和P_(1)处理差异不显著,但显著高于W_(3)、W_(4)、P_(2)、P_(3)和P_(4)处理。在等浓度施用氮磷钾条件下,餐厨沼液滴灌水盐调控仍会增加土壤盐分,降低土壤铵态氮含量和西兰花产量,但在控制土壤盐分和增加餐厨沼液可施用比例方面,-20 kPa明显优于-30 kPa。

两个酉不变范数不等式的推广

本文研究了矩阵酉不变范数不等式的问题.在v∈[0,1]时,利用函数ϕ(v)=||A^(v)XB^(1−v)+A^(1−v)XB^(v)||的凸性,推广了两个酉不变范数不等式.

公理化的矩阵半张量积

本文给出矩阵半张量积的一个公理化框架,它包括矩阵–矩阵半张量积、矩阵–向量半张量积和向量–向量半张量积.首先,对目前通用的各类矩阵半张量积的基本性质与应用做一个综述性的回顾.然后,介绍一种新近出现的矩阵半张量积,即保维数矩阵半张量积.跟普通矩阵乘法一样,它是多功能的,即它可同时实现矩阵–矩阵乘积、矩阵–向量乘积和向量–向量乘积这3种功能.最后,本文介绍保维数矩阵半张量积的一些代数性质,包括非方矩阵的Cayley-Hamilton定理,非方矩阵的特征值、特征向量等.

基于锥形回转体多孔毛坯的异型面结构加工工艺研究

为研究在锥形回转体多孔毛坯基础上加工出异型面结构,论文首先对产品进行了工艺分析,通过基础试验,对比了铣削加工、电火花加工、电解加工后试片的表面形貌以及渗透性。在此基础上,制定了产品的加工工艺,通过流量试验,验证了工艺方法的有效性,为该类产品的加工提供了有益的参考。

考虑基质吸力影响的非饱和路堤三维稳定性上限分析

采用极限上限分析定理构建了路堤失稳的三维旋转破坏机构,继而根据Bishop非饱和土抗剪强度理论,考虑非饱路堤内部基质吸力的空间分布及其随地下水位的变化,建立了路堤破坏土体外力功率与内部能量耗散功率的能量守恒方程,并利用遗传算法编写了非饱和路堤最小上限解的高效搜索算法。通过将非饱和土路堤基底破坏模式退化为边坡破坏模式,并与现有非饱和土边坡稳定性计算结果对比,验证了所提上限解的正确性和遗传搜寻算法的准确性。进一步地,对路堤三维稳定性的关键影响因素展开了系统分析,研究了路堤填土孔径分布、基质吸力、进气值倒数、路堤倾角以及有效内摩擦角等因素对路堤三维稳定性的影响规律。研究表明,非饱和土质路堤的稳定性不仅取决于路堤填土性质,而且依赖于影响土体吸力大小与分布的填土孔径参数和进气值等因素。地下水位升降引起的基质吸力变化对路堤稳定性存在显著影响。研究结果为路堤稳定性精细化分析提供了重要的理论依据。

资源发现系统用户持续使用意愿实证研究

为充分发挥资源发现系统效用,提高图书馆文献资源服务水平,有必要深入剖析影响用户持续使用资源发现系统意愿的关键因素。文章以ECM-ISC模型为基础,引入UTAUT模型中的便利条件、社群影响两大因素构建研究模型,利用结构方程模型进行实证分析。研究发现,影响资源发现系统用户持续使用意愿的关键因素依次是用户满意度、感知有用性和社群影响;便利条件显著影响用户满意度,但对用户持续使用意愿有直接影响的假设没有通过验证。最后根据实证分析结果,从用户期望、用户偏好、用户教育三个方面提出图书馆资源发现服务优化策略。

机载自卫对抗消耗型射频诱饵分析

当前,随着各种防空武器装备和技术的迅速发展,其对作战飞机的威胁与日俱增。消耗型射频诱饵是近年来国外空军列装的一种新型自卫对抗手段,能够有效提升作战飞机生存力。重点分析了机载消耗型射频诱饵的主要装备情况和关键技术。

基于AR-ECM平均差异模型的串联电池组SOC、容量多尺度联合估计方法

考虑电池单体老化差异所致的电池组不一致性,针对串联电池组荷电状态(state of charge,SOC)、容量估计问题,提出一种基于自回归等效电路模型(autoregression equivalent circuit model,AR-ECM)的平均差异模型(mean-difference model,MDM)。基于此模型,提出串联电池组SOC、容量多尺度联合估计算法。该算法由2个部分组成,一是基于AR-ECM的MDM及差异化模型参数辨识策略:条件辨识策略和定频分组辨识策略;二是基于多时间尺度H无穷滤波(multi-timescale H infinity filter,Mts-HIF)的电池组SOC、容量联合估计算法。通过将所提出MDM中的自回归平均模型(autoregression mean model,AR-MM)与传统MDM中的n阶RC平均模型(nRC mean model,nRC-MM)比较,结果表明所提出的AR-MM在复杂运行工况下具有更优的动态跟随性能。依据最小化信息量准则(akaike information criterion,AIC),AR-MM具有更优的复杂度与精度的权衡。通过与基于多时间尺度扩展卡尔曼滤波(multi-timescale extended Kalman filter,Mts-EKF)联合状态估计算法比较,结果表明所提出的Mts-HIF状态估计算法具有更优的鲁棒性、精度和收敛速度。

基于时变空间权重矩阵面板数据模型的京津冀产业转移环境效应研究

环境污染尤其是大气污染成为影响京津冀地区社会发展一个不容忽视的问题,环境库兹涅茨曲线(EKC)是分析环境问题的常用工具,而很多相关文献的模型未考虑到空间溢出效应及其时间传导途径,忽视了产业转移对环境污染的影响效应。基于以上问题,本文在分析中引入产业转移指数,以空间面板数据模型为分析工具,采用一种内生时空权重矩阵对京津冀地区开展分析。研究结果表明:产业转移对邻近地区环境影响作用更显著,三产比重的提高能有效缓解当地环境污染,京津冀地区工业二氧化硫排放与GDP增长呈正N型。因此,提高高污染工业转移门槛和工业排污标准、提高三产占比以及提高工业固体废物综合利用率对京津冀地区以及其邻近地区环境改善有重要意义。

基于近似ECMS策略的HEV自适应规则能量管理控制研究

为解决当前等效燃油消耗最低策略实时性差的问题,寻求一种近似ECMS的规则控制策略,建立ECMS控制模型,分析等效因子、等效油耗和分配转矩之间的关系,获取ECMS策略下转矩分配的定性规律。基于此规律提出一种基于分段线性SOC反馈的自适应规则策略,并在自定义循环工况下对提出的自适应规则控制策略与传统控制策略进行仿真对比,结果表明:提出的控制策略具有良好的SOC控制能力,与传统规则策略比较,燃油消耗降低了16.37%。搭建硬件在环试验系统,对自适应规则能量管理控制策略进行试验验证,结果表明:所提出的控制策略具有较好的实时性、稳定性和准确性,可应用于实车控制。

降雨入渗条件下框架锚杆支护边坡稳定性与变形分析

降雨引起的滑坡问题一直是工程界所面临的难题,也是工程界研究的热点问题。国内外学者针对降雨引起的滑坡问题展开了多方面的研究,框架预应力锚杆作为一种新型支挡结构,对降雨引起的滑坡问题有很好的治理效果。因此本文在前人研究基础上,针对降雨入渗引起的边坡基质吸力、位移、稳定性问题进行了研究。结合实际工程,通过数值模拟软件PLAXIS3D建立三维有限元模型,首先对降雨入渗条件下框架锚杆支护边坡的基质吸力、位移和稳定性进行分析,然后分别考虑降雨时间、降雨强度和地下水位对边坡加固前后基质吸力、边坡位移和稳定性的影响情况。结果表明:(1)基质吸力在降雨前随坡高呈线性增加,降雨后基质吸力迅速降低,边坡最大位移值发生在边坡坡脚附近区域;(2)边坡基质吸力随降雨时间增大而减小,边坡表面基质吸力下降得更快;(3)降雨强度越大,基质吸力下降得越快,边坡位移也随之增大,边坡安全系数降低;(4)地下水位越高,边坡基质吸力下降得越快,边坡位移增加越快,边坡安全系数越小。

金属钨小孔电火花–电解复合能场加工工艺研究

钨具有一系列优良的物理化学性能,可以满足航天材料的性能要求,已广泛应用于卫星、飞机及航空发动机等设备的一些关键部件。在使用传统加工技术制造零件时,加工过程通常受到零件和刀具界面处发热、弹性和塑性变形、高刀具磨损率及工件材料特性改变等问题的限制。电火花加工(EDM)技术是导电材料最有效的加工工艺之一,但对于金属钨小孔的制造,现有的电火花加工工艺可靠性和加工效率仍无法满足加工需求。提出在具有一定电导率的盐溶液下电火花–电解复合能场加工金属钨小孔的方法,分析加工时材料去除的机理,该方法利用电解作用在工具电极端产生氢气并形成气膜,促进两极之间等离子体放电通道的快速形成。开展了加工工艺优化试验,分析不同参数对加工特性的影响规律。在脉冲宽度3μs、脉冲间隙20μs、峰值电流14.17A、工作液浓度18 g/L的NaNO_(3)电解液下获得了高效率高质量的金属钨小孔。