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含多环芳烃蒽和萘的构筑基块合成多孔芳香骨架材料

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含多环芳烃蒽和萘的构筑基块合成多孔芳香骨架材料

作者：赵桐依吉林大学

学位级别：硕士

六味地黄汤下调NF-κB/NLRP3信号通路抑制HK-2细胞焦亡延缓肾纤维化

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中药药理与临床 2024年

作者：马秀英黄娜杨成汪涵俪裴刚孟斌唐群湖南中医药大学

目的：探讨六味地黄汤对转化生长因子β1（TGF-β1）诱导肾小管上皮细胞（HK-2）的肾纤维化模型的治疗效果及作用机制。方法：体外培养HK-2细胞并随机分为: 正常对照组、模型对照组、六味地黄汤含药血清5%、10%、20%组和MCC950 1 μmol/... 详细信息

目的：探讨六味地黄汤对转化生长因子β1（TGF-β1）诱导肾小管上皮细胞（HK-2）的肾纤维化模型的治疗效果及作用机制。方法：体外培养HK-2细胞并随机分为: 正常对照组、模型对照组、六味地黄汤含药血清5%、10%、20%组和MCC950 1 μmol/L组。除正常对照组外，其余各组细胞给予10 ng/mL TGF-β1诱导肾纤维化，并予以相应药物干预。给药24 h后收集细胞，以RT-qPCR法、Western blot 法、免疫荧光法测定NF-κB/NLRP3信号通路及焦亡、肾纤维化相关指标表达。结果：与正常对照组相比，模型对照组HK-2细胞NF-κB、Caspase-1、IL-1β、IL-18、Vimentin蛋白表达上调（P<0.05），E-cadherin蛋白表达下调（P<0.05），NF-κB、NLRP3、Caspase-1、IL-18 mRNA表达上调（P<0.05）；与模型对照组相比，六味地黄汤含药血清10%、20%组和MCC950 1 μmol/L组HK-2细胞NF-κB、Caspase-1、IL-1β、IL-18、Vimentin蛋白表达下调（P<0.05），E-cadherin蛋白表达上调（P<0.05），NF-κB、NLRP3、Caspase-1、IL-18 mRNA表达下调（P<0.05）。结论：六味地黄汤能抑制肾小管上皮细胞焦亡，延缓肾纤维化，其机制可能在于下调NF-κB/NLRP3信号通路。

关键词：六味地黄汤细胞焦亡肾纤维化 HK-2细胞 NF-κB/NLRP3信号通路

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复杂流场可视化下的激波检测方法研究

复杂流场可视化下的激波检测方法研究

作者：何俊依电子科技大学

学位级别：硕士

多约束下具有比例和固定交易费用的投资组合模型研究

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多约束下具有比例和固定交易费用的投资组合模型研究

作者：王梦依长江大学

学位级别：硕士

固体火箭发动机装药结构完整性分析的基础问题及研究展望

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含能材料 2024年第2期32卷 118-123,I0002页

作者：强洪夫王哲君火箭军工程大学

固体火箭发动机(Solid Rocket Motor,SRM)主要由固体推进剂制成的药柱、燃烧室、喷管(含推力方向控制装置)和安全点火装置四大部分组成,由于SRM具有结构简单、便于装载,而且适于长期贮存等优点,已成为战略和战术导弹武器系统的主要动力... 详细信息

固体火箭发动机(Solid Rocket Motor,SRM)主要由固体推进剂制成的药柱、燃烧室、喷管(含推力方向控制装置)和安全点火装置四大部分组成,由于SRM具有结构简单、便于装载,而且适于长期贮存等优点,已成为战略和战术导弹武器系统的主要动力装置和核心部件。因此,分析全寿命周期内(生产、贮存、运输、弹射、点火发射等)不同使役载荷下SRM的结构完整性,对于确保武器装备的使用可靠性和安全性具有重要意义,也是进行武器装备贮存延寿的基础性工作。

关键词：固体火箭发动机固体推进剂全寿命周期点火装置长期贮存药柱控制装置武器装备

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基于量子计算的数字图像识别处理技术的研究

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作者：吴妍依电子科技大学

学位级别：硕士

APOS理论指导下的高中生物学重要概念教学研究

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APOS理论指导下的高中生物学重要概念教学研究

作者：陈梓依扬州大学

学位级别：硕士

基于机器学习的主成分分析方法在金矿类型判别中的应用:以黄铁矿元素地球化学特征为例

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岩石学报 2024年第6期40卷 1801-1816页

作者：邓依张静钟日晨何西恒王潇逸中国地质大学(北京)深时数字地球前沿科学中心北京100083 中国地质大学地质过程与矿产资源国家重点实验室北京100083 北京科技大学土木与资源工程学院北京100083

黄铁矿是金矿床中一种重要的载金矿物,其所含微量元素特征可以反映成矿热液性质、矿床类型等关键信息。机器学习方法能高效处理海量的黄铁矿微量元素数据并进行相关研究,前人利用随机森林、决策树、神经网络等不同算法,训练了相关的分类... 详细信息

黄铁矿是金矿床中一种重要的载金矿物,其所含微量元素特征可以反映成矿热液性质、矿床类型等关键信息。机器学习方法能高效处理海量的黄铁矿微量元素数据并进行相关研究,前人利用随机森林、决策树、神经网络等不同算法,训练了相关的分类器,但是仍存在训练金矿类型偏少、使用元素种类偏少、矿床类型判别效果不佳等问题。因此本文采用机器学习中的主成分分析方法,拟训练并建立一个能直观反映大部分金矿类型不同特征的判别图解,进而评估使用黄铁矿化学元素作为不同矿床类型判别器的稳健性。数据集中共收集了来自卡林型、浅成低温热液型、造山型、斑岩型、IOCG、SEDEX和VMS七种矿床类型、近百个矿床的6939套黄铁矿LA-ICP-MS微量元素数据。统计结果显示,卡林型和IOCG型金矿床中黄铁矿的Au、As、Cu、Se等微量元素富集程度最高,造山型和浅成低温型的较富集,VMS和SEDEX型矿床中个别元素显著富集,而斑岩型金矿床中黄铁矿的各微量元素含量普遍较低。通过数据预处理,选择十种微量元素,绘制了不同成因类型金矿床黄铁矿成分的二维判别图解,并选择4个矿床实例进行了验证判别。两张判别图解联用能较好的区分出卡林型、斑岩型、IOCG、造山型和浅成低温热液型,但SEDEX和VMS型仍存在部分重叠,需要结合其他地质证据来综合判断。通过与传统判别图解和其他机器学习方法的判别效果对比,本研究构建的主成分分析判别图解具备简明直观、覆盖类型更广、突出强调矿床类型、对卡林型和斑岩型的判别效果最佳等优势,说明其在解决实际矿床问题方面具有有效性和准确度,为广大研究者提供了借鉴参考。

关键词：黄铁矿 LA-ICP-MS 金矿床主成分分析机器学习

初中生物学探究类活动校本课程的实践研究 ——以《趣味生物探秘》校本课程为例

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初中生物学探究类活动校本课程的实践研究 ——以《趣味生物探秘...

作者：依乐内蒙古师范大学

学位级别：硕士