基于顶点粒的强连通分量挖掘算法

强连通分量问题的实质是将有向图分解为一组互不相交的极大强连通子图.每个子图中的任一顶点到其它顶点都是可达的,既是其它顶点的祖先,又是后代.利用宽度优先搜索(BFS)可得到目标有向图中任一顶点的祖先顶点集与后代顶点集,两个集合的交集即为包含当前顶点的强连通分量.首先,基于BFS的强连通分量挖掘方法(BSCC)的效率取决于BFS被调用次数,因此,引入了3种启发式信息来减少BFS调用次数.对强连通分量进行深入分析,发现了顶点间的两种相关性.满足任一相关性的两个顶点不会分属两个有价值强连通分量.根据这两种相关性提出了一种顶点粒化策略,可构建每个顶点所对应的顶点粒,继而提出了基于顶点粒的强连通分量挖掘算法(GSCC),优化了BSCC算法中顶点调用BFS的方式,提高了强连通分量挖掘效率.实验结果表明,相比BSCC算法和线性复杂度的Tarjan算法,GSCC算法具有更好的性能.

基于OPG/RANKL/RANK信号通路探讨益肾健骨方 防治 绝经后骨质疏松的作用机制

目的通过研究益肾健骨方对破骨细胞的影响,进一步揭示益肾健骨方对绝经后骨质疏松症的作用机制。方法大鼠去双侧卵巢造模后分为实验组(去势+益肾健骨方灌胃)、模型组(去势+生理盐水灌胃)、假手术组(假手术+生理盐水灌胃)、阳性药物对照组(去势+阿仑膦酸钠灌胃),提取各组BMSCs进行培养、传代后备用,同时分离刚出生不久的大鼠破骨前体细胞进行体外培养,将各组骨髓间充质干细胞与破骨前体细胞共培养构建共培养体系。观察破骨细胞分化与成熟情况,并采用Real-time PCR与Western blot检测骨髓间充质干细胞与破骨前体细胞共培养体系中Wnt10b、β-Catenin、OPG、RANKL的表达情况。结果在共培养体系中模型+OC组Wnt10b、β-Catenin、OPG mRNA与蛋白表达最低,RANKL mRNA与蛋白表达最高,假手术+OC组表达最高,益肾健骨方与阳性对照物组处理后可提升Wnt10b、β-Catenin、OPG mRNA与蛋白的表达情况,且两组间比较差异无统计学意义。在共培养体系中模型+OC组RANKL mRNA与蛋白表达最高,假手术+OC组表达最低,益肾健骨方与阳性对照物组处理后可降低RANKL mRNA及蛋白的表达,且两组间比较差异无统计学意义。结论益肾健骨方可通过调节BMSCs抑制破骨细胞的形成,提高骨质量,同时通过激活OPG/RANKL/RANK信号通路抑制破骨细胞的分化与成熟,影响骨代谢从而防治PMOP。

芪山配方颗粒治疗肥胖湿热蕴脾证及其对肠道菌群-免疫炎症途径的影响

[目的]探讨自拟健脾清胃中药芪山配方颗粒干预单纯性肥胖湿热蕴脾证的疗效以及对肠道菌群-免疫炎症途径的影响。[方法]将2019年1月1日至12月31日浙江中医药大学附属杭州市中医院收治的80例单纯性肥胖湿热蕴脾证患者随机分组为中药组和对照组,中药组患者给予芪山配方颗粒治疗12周对照组患者给予安慰剂治疗12周。检测两组患者疗效治疗前后生化指标、临床症状、肠道菌群数量及组成、血清辅助性T细胞17(Thelper cell 17,Th17)/调节性T细胞(regulatory T cell,Treg)比例和炎症因子水平。根据Th17/Treg比例高低,将中药组患者分为高水平组和低水平组进一步分析两组的肠道菌群差异。[结果]治疗后中药组总有效率显著高于对照组(P<0.01)。与治疗前比较治疗后中药组患者生化指标和临床症状显著好转(P<0.05)患者肠道部分益生菌数量显著增加(P<0.05),白介素-17(interleukin-17,IL-17)、肿瘤坏死因子-α(tumor necrosis factor-α,TNF-α)水平、Th17/Treg比例均显著降低(P<0.05)。与对照组比较治疗后中药组患者生化指标和临床症状显著好转(P<0.05)患者肠道部分益生菌数量显著增加(P<0.05),IL-17、TNF-α水平、Th17/Treg比例均显著降低(P<0.05)。Th17/Treg低水平组患者肠道益生菌总量显著高于Th17/Treg高水平组(P<0.05)。[结论]芪山配方颗粒能够通过肠道菌群-免疫炎症途径,减轻单纯性肥胖湿热蕴卑证患者临床症状,改善生化指标提高疗效,值得临床推广使用。

优化抑霜涂层的实验研究

对于王洪燕等人提出的抑霜涂层,提出了优化方法,可以减少原涂层厚度50%左右,同时能保证其良好的抑霜效果,使这种抑霜涂层向工程实际应用的方向上迈进了一步;通过实验还证明了这种涂层并没有减少冷壁面上水量的凝结,而是靠其吸收了凝结在壁面上的水分起到了抑霜的作用;同时还提出了改善涂层牢固性的方案,可以使用与金属壁面附着力更好的涂漆来代替原来的黏附剂,提高涂层的使用寿命。

采用划分融合双向控制的粒度支持向量机

粒度支持向量机(granular support vector machine,GSVM)引入粒计算的方式对原始数据集进行粒度划分以提高支持向量机(support vector machine,SVM)的学习效率。传统GSVM采用静态粒划分机制,即通过提取划分后数据簇中的代表信息进行模型训练,有效地提升了SVM的学习效率,但由于GSVM对信息无差别的粒度划分导致对距离超平面较近的强信息粒提取不足,距离超平面较远的弱信息粒被过多保留,影响了SVM的学习性能。针对这一问题,本文提出了采用划分融合双向控制的粒度支持向量机方法(division-fusion support vec-tor machine,DFSVM)。该方法通过动态数据划分融合的方式,选取超平面附近的强信息粒进行深层次的划分,同时将距离超平面较远的弱信息粒进行选择性融合,以动态地保持训练样本规模的稳定性。通过实验表明,采用划分融合的方法能够在保证模型训练精度的条件下显著提升SVM的学习效率。

强化筛数学模型建立的因素分析

介绍了强化筛用于潮湿细粒级粘性物料筛分的数学模型，分析了不同形状、不同尺寸的颗粒在筛分过程中的透筛概率因素，较全面的反映了物料形状、尺寸，筛孔形状、尺寸和颗粒运动速度等因素对实际透筛概率的影响。指出了物料在筛分过程中颗粒能否透筛是众多因素共同作用的结果，潮湿细粒级粘性物料在筛分过程中要获得好的筛分效果就必须采用大振幅。

强氧催化氧化技术在塑料废气治理中的应用

本文重点以示范工程为例,论述了将强氧催化氧化技术应用于塑料造粒废气的治理的可行性。系统采用"水喷淋吸收预处理+强氧催化氧化"组合工艺,利用臭氧在催化剂作用下表现出来的强氧化性,对塑料废气实现深度净化治理。21家企业成功应用强氧催化氧化技术治理塑料废气的实例,充分说明了强氧催化氧化技术能够对塑料废气做到深度彻底的治理。