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肠道硝酸盐环境对肺炎克雷伯菌的影响与机制研究

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肠道硝酸盐环境对肺炎克雷伯菌的影响与机制研究

作者：谢继臣湖北医药学院

学位级别：硕士

背景:肺炎克雷伯菌(Klebsiella Pneumoniae)属于肠杆菌科兼性厌氧菌,是社区获得性肺炎的重要病原体,也是医院相关感染的重要致病菌。肠道与呼吸道是肺炎克雷伯菌常见的定植部位。炎症性肠病(Inflammatory Bowel Disease,IBD)是以肠道炎... 详细信息

背景:肺炎克雷伯菌(Klebsiella Pneumoniae)属于肠杆菌科兼性厌氧菌,是社区获得性肺炎的重要病原体,也是医院相关感染的重要致病菌。肠道与呼吸道是肺炎克雷伯菌常见的定植部位。炎症性肠病(Inflammatory Bowel Disease,IBD)是以肠道炎性病变为主的慢性疾病。临床流行病学发现IBD患者肠道中肺炎克雷伯菌携带率、丰度及发生肺炎克雷伯菌性肝脓肿的机率较正常对照人群升高,但机制尚不完全清楚。当肠道发生炎性变化时,肠腔中的硝酸盐浓度会升高,那么肠道中硝酸盐浓度微环境的变化是否与炎症性肠病患者肠道肺炎克雷伯菌携带率、丰度及感染率增加相关呢?已有研究表明部分细菌可通过硝酸还原酶利用肠腔中的硝酸盐促进细菌的生长和致病。但肺炎克雷伯菌是否可以利用硝酸盐,利用机制和调控机制是什么尚不清楚?目的:(1)明确IBD患者肠道硝酸盐环境是否影响肺炎克雷伯菌的生长定植。(2)探究硝酸还原酶编码基因narG、narZ在肺炎克雷伯菌利用环境硝酸盐中的作用。(3)明确二元调控系统Nar XL在肺炎克雷伯菌感应利用硝酸盐环境的具体调控机制。方法:(1)通过体外模拟肠道硝酸盐环境,检测肺炎克雷伯菌在硝酸盐环境下的生物膜、荚膜形成能力,分析硝酸盐环境对其致病相关因素的影响;观察肺炎克雷伯菌在硝酸盐环境下的生长情况,分析硝酸盐环境对肺炎克雷伯菌生长的影响;通过利用葡聚糖硫酸钠(DSS)构建小鼠炎症性肠病模型,经消化道途径感染肺炎克雷伯菌后,检测小鼠粪便、肝脏、小肠和大肠等组织器官细菌载量,分析炎症性肠病对肺炎克雷伯菌的致病力和生长定植能力的影响。(2)通过同源重组方法构建硝酸还原酶narG、narZ基因单敲除株及双敲除株,体外模拟肠道硝酸盐环境,观察其生长情况,分析在肺炎克雷伯菌厌氧硝酸盐利用过程中不同硝酸还原酶的作用。通过DSS构建炎症性肠病小鼠模型,经消化道感染野生株与硝酸还原酶敲除株,检测小鼠粪便、肝脏、小肠和大肠等组织器官细菌载量,分析硝酸还原酶编码基因在肺炎克雷伯菌炎症性肠病患者肠道内生长、致病中的作用及作用机制。(3)通过体外表达肺炎克雷伯菌硝酸盐二元调控系统Nar XL中调控蛋白Nar L蛋白,利用q RT-PCR、EMSA以及MST等实验方法,分析二元调控系统Nar XL在肺炎克雷伯菌感应利用硝酸盐环境的调控机制。结果:(1)通过体外模拟肠道硝酸盐环境,发现在有氧条件下,硝酸盐环境对肺炎克雷伯菌的生物膜形成并没有影响;在厌氧环境下,硝酸盐促进肺炎克雷伯菌的荚膜形成。由此可见,厌氧硝酸盐环境对肺炎克雷伯菌的致病力有一定影响。同时发现肺炎克雷伯菌在厌氧硝酸盐环境中具有生长优势且硝酸还原酶活性也更高,说明炎症性肠病肠道所产生的硝酸盐可促进肺炎克雷伯菌在肠道中的生长及导致细菌部分致病相关因子表达改变。构建炎症性肠病模型,经消化道感染肺炎克雷伯菌,结果显示肠炎组粪便、肝脏、大肠和小肠等器官组织中的细菌载量明显高于对照组,说明肺炎克雷伯菌在炎症性肠病中更容易发生感染定植和肠外转移。(2)利用同源重组方法成功构建硝酸还原酶ΔnarG、ΔnarZ、ΔnarGΔnarZ等基因敲除株。通过体外模拟肠道硝酸盐环境,发现硝酸还原酶基因尤其是narG基因通过利用硝酸盐为肺炎克雷伯菌提供厌氧生长优势。通过构建炎症性肠病模型,经消化道感染野生株和敲除株,发现野生株粪便、肝脏、大肠和小肠等器官组织中的细菌载量明显高于敲除株,说明硝酸还原酶可以利用炎性肠道产生的硝酸盐,从而促进肺炎克雷伯菌在炎症性肠病中的生长定植。(3)利用同源重组方法构建肺炎克雷伯菌硝酸盐二元调控系统Nar XL基因敲除株ΔnarXL,通过q RT-PCR发现敲除株中硝酸还原酶narG、narZ基因表达量降低,进一步通过p ET28a质粒成功体外表达、纯化调控因子Nar L蛋白,根据EMSA和MST结果所显示,可以得出肺炎克雷伯菌硝酸盐二元调控系统Nar XL可直接正调控硝酸还原酶相关基因narG、narZ的表达。结论:(1)炎症性肠病患者肠道硝酸盐环境促进肺炎克雷伯菌的生长与定植。(2)硝酸还原酶尤其是Nar GHJI编码硝酸还原酶为肺炎克雷伯菌在炎症性肠病中的感染提供生长及定植优势。(3)硝酸盐二元调控系统Nar XL通过正向直接调控硝酸还原酶相关基因narG、narZ的表达,影响肺炎克雷伯菌在炎症性肠病中的硝酸盐代谢。

关键词：肺炎克雷伯菌硝酸还原酶二元调控系统炎症性肠病厌氧生长

重污染企业发行绿色债券的动因及效果研究 ——以河钢集团为例

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重污染企业发行绿色债券的动因及效果研究 ——以河钢集团为例

作者：华继睿中央民族大学

学位级别：硕士

海口地区主要大气污染物、热带气象与急诊科就诊情况的关联性研究

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海口地区主要大气污染物、热带气象与急诊科就诊情况的关联性研究

作者：彭继超海南医科大学

学位级别：硕士

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机场场面航空器滑行路径优化研究

机场场面航空器滑行路径优化研究

作者：史继龙中国民用航空飞行学院

学位级别：硕士

随着航空出行需要的日益增加,机场航空器流量大幅上升,机场场面较以往更加繁忙,增大了当前机场资源分配压力,导致机场航班延误率升高,场面运行效率降低,而机场扩建基础设施工作短期内难以完成,在不变场面资源条件下,对进离场航空器滑行... 详细信息

随着航空出行需要的日益增加,机场航空器流量大幅上升,机场场面较以往更加繁忙,增大了当前机场资源分配压力,导致机场航班延误率升高,场面运行效率降低,而机场扩建基础设施工作短期内难以完成,在不变场面资源条件下,对进离场航空器滑行路径进行优化研究,可以给管制员提供辅助决策,对减少航空器滑行时间,提高场面运行效率具有重要意义。基于以上问题,本文提出了静态与动态相结合的滑行路径规划策略,来提高机场繁忙时场面的运行效率。本文研究中首先分析了机场场面运行过程,对进离场航空器占用-释放占用场面资源的过程进行分析,对滑行路径优化问题和场面基本运行限制规则进行阐述,研究了场面模型建模方法,对场面交叉点和停机坪系统做了抽象化处理并建立了场面节点-路段模型。在静态路径规划中,将Dijkstra算法与YEN算法结合对每一架航空器的滑行路径集合进行求解。在静态滑行路径规划的基础上改进遗传算法设计对航空器滑行路径动态调整,以减少航空器滑行时间,避免滑行冲突,提高了复杂场面航空器的滑行效率,通过择优对比选择冲突解脱方式来缩短航空器滑行的总时间,并用实际案例验证并得出结论,结果表明动静态结合的路径规划策略可有效避免航空器的滑行冲突,提高场面运行效率。最后用SIMMOD仿真软件对动静态结合路径规划输出的航空器路径进行仿真验证,证明动静态结合路径优化策略的合理性和可行性。综上,本文的研究工作结合了场面建模、Dijkstra算法与YEN算法结合的静态路径规划求解和利用改进遗传算法解决航空器滑行路径选择问题,为提高场面运行效率探索了新的研究策略,同时结合SIMMOD仿真实验对本文提出的方法进行验证,仿真结果表明本文提出的策略可有效减少航空器的滑行冲突次数,减少滑行时间,提升了场面运行效率。

关键词：静态路径规划滑行冲突动态路径规划改进遗传算法 SIMMOD

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面向复杂查询条件的图谱检索技术研究与实现

面向复杂查询条件的图谱检索技术研究与实现

作者：郝继斐北京邮电大学

学位级别：硕士

大学生人际关系敏感、非适应性认知与手机依赖的关系及干预研究

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大学生人际关系敏感、非适应性认知与手机依赖的关系及干预研究

作者：马显继云南师范大学

学位级别：硕士

在互联网广泛应用的当下,很多学生认为相对于“网友”,自己身边的人不能了解自己,无法与身边的人交流,与周围人相处困难,导致他们对互联网和手机的过分沉迷和依赖。由人际关系敏感所引发的负性情感极易造成个体对自身的不适应,进而加重... 详细信息

在互联网广泛应用的当下,很多学生认为相对于“网友”,自己身边的人不能了解自己,无法与身边的人交流,与周围人相处困难,导致他们对互联网和手机的过分沉迷和依赖。由人际关系敏感所引发的负性情感极易造成个体对自身的不适应,进而加重大学生对手机网络的依赖。他们若长期过度使用手机,可能会出现失眠、学习成绩下降、颈椎病、近视等症状。为此,本研究以大学生人际关系敏感作为切入点,探讨他们的非适应认知在手机依赖与人际关系敏感之间的关系及作用机制,并在此基础上设计干预方案并对方案的有效性进行检验,进而提出相应的教育对策策略。最终得出的研究结果,对于探索旨在降低大学生手机依赖的心理健康教育及心理辅导实践具有理论及实践意义,可为解决大学生手机依赖的现实问题提供可借鉴和参考的实践方案。本论文共有两个研究:研究一,采用便利抽样的方法随机抽取了926名在校大学生作为样本开展调查,采用手机成瘾指数量表、非适应性认知量表和大学生人际关系敏感量表作为调查工具。研究一共收集到有效数据844份。对调查数据进行分析统计,通过对本次研究中的人口学变量与大学生人际关系敏感、非适应性认知与手机依赖进行关系检验。探讨大学生人际关系敏感、非适应性认知与手机依赖三者之间的关系,通过统计分析得出结果验证研究假设是否成立,检验大学生非适应性认知在人际关系敏感与手机依赖中起中介作用。研究二在研究一的基础上,根据手机依赖得分筛选出存在手机依赖倾向,且愿意参与后续干预研究的学生32人,随机分为实验组和对照组,实验组和对照组各16人。采用非适应性认知的团体心理辅导对实验组的成员进行干预。整个团体心理辅导干预一共进行12周,每周一次,每次90分钟。对团体心理辅导干预效果进行测评,结果表明:认知行为团体心理辅导可降低大学生的非适应性认知,同时能够在降低大学生手机依赖程度,对大学生手机依赖起到有效干预。研究的主要结论如下:1.在对大学生的人际关系敏感、非适应性认知与手机依赖的描述性统计结果得出,大学生的人际关系敏感呈现中等偏上水平,大学生的非适应性认知与手机依赖呈现中等水平。2.大学生人际关系敏感与人口学中的所学的学科、恋爱状态、父母婚姻状况、家庭氛围存在显著关联。3.非适应性认知与是否为独生子女存在显著关联,也和大学生是否恋爱和大学生父母的婚姻状况存在显著关联。4.手机依赖与人口学中的学科类别、恋爱状态、父母婚姻状态存在显著关联。5.大学生人际关系敏感对手机依赖具有显著正向预测作用;非适应性认知对手机依赖具有显著的正向预测作用;非适应性认知在人际关系敏感与手机依赖关系中起部分中介作用。6.可通过认知行为团体心理辅导有效降低人际关系敏感大学生的非适应性认知,从而进一步降低大学生手机依赖程度。

关键词：手机依赖非适应性认知人际关系敏感团体辅导大学生

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切圆锅炉不同负荷掺烧黑颗粒的数值模拟研究

工程热物理学报 2024年第7期45卷 2186-2197页

作者：马达夫何翔张守玉周义上海发电设备成套设计研究院有限责任公司上海200240 上海理工大学能源与动力工程学院上海200093

生物质储量丰富、环境友好、碳排放强度低,经处理后可获得能量密度较高、燃烧性能较好的黑颗粒,适用于燃煤锅炉的掺烧,可促使“双碳”目标的早日实现。本文采取数值模拟手段,研究了100%负荷及20%负荷下350 MW四角切圆锅炉掺烧黑颗粒的... 详细信息

生物质储量丰富、环境友好、碳排放强度低,经处理后可获得能量密度较高、燃烧性能较好的黑颗粒,适用于燃煤锅炉的掺烧,可促使“双碳”目标的早日实现。本文采取数值模拟手段,研究了100%负荷及20%负荷下350 MW四角切圆锅炉掺烧黑颗粒的燃烧状况,得到掺烧黑颗粒对锅炉温度场、烟气组分场、着火距离及NO_(x)排放的影响规律。结果表明:100%负荷下掺烧黑颗粒,炉内主燃烧区域温度上升2~27℃;O_(2)浓度下降约0.5%~1%;CO的体积分数增量约为2450×10^(-6)~3780×10^(-6)且CO增量与黑颗粒掺烧量正相关;NO_(x)浓度减少量在160~207 mg/m^(3)之间,单只燃烧器黑颗粒掺烧量越多,NO_(x)浓度减少量越多;可降低着火距离最大约0.43 m。相比100%负荷,20%负荷下黑颗粒的掺烧可使燃烧器喷口截面温度增加7~105℃左右;O_(2)浓度下降约0.4%~1.8%;CO的体积分数增量约为-150×10^(-6)~547×10^(-6);各燃烧器喷口截面处NO_(x)浓度减少量在141~164 mg/m^(3)之间;可降低着火距离最大约1 m。黑颗粒的掺烧可提升炉膛烟气温度,提高炉内CO浓度、降低炉内O_(2)浓度、降低NO_(x)浓度、降低燃料射流的着火距离,有利于锅炉燃烧稳定性。

关键词：超低负荷切圆锅炉掺烧生物质燃烧稳定性

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基于混合神经网络的命名实体识别研究

基于混合神经网络的命名实体识别研究

作者：董继坤山东师范大学

学位级别：硕士

命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER)是自然语言处理(Natural Language Processing,简称NLP)领域中的一个重要任务,其目标是在文本中识别出具有特定意义的实体,并将其分类到预定义的类别中。NER的主要作用在于为文本赋予结... 详细信息

命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER)是自然语言处理(Natural Language Processing,简称NLP)领域中的一个重要任务,其目标是在文本中识别出具有特定意义的实体,并将其分类到预定义的类别中。NER的主要作用在于为文本赋予结构化信息,从而帮助人们更好地理解和分析文本内容。基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,简称CNN)和双向长短期记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory Network,简称Bi LSTM)的传统方法对于命名实体识别任务是有效的。这些方法通过捕捉文本数据中的丰富特征,成功实现了对命名实体的准确识别。然而,这些方法仍然面临一些挑战。首先,在中文平面NER任务中,中文文本中存在的歧义问题对NER任务带来了显著挑战。由于中文实体的边界不如英文那样明确,且同一字符在不同的语境下可能具有不同的含义,这使得模型在判断实体边界时面临一些困难。其次,英文NER任务因其涉及嵌套实体和不连续实体的识别而显得更为复杂。这些复杂的实体结构使得传统的平面NER方法难以奏效。因而,将不同语言背景下平面、嵌套和不连续的NER任务集成到统一框架中,仍是一项颇具挑战性的工作。针对以上问题,本文对基于混合神经网络的命名实体识别方法进行了系统的研究,主要研究内容包含以下两点:(1)为了解决中文命名实体识别中存在的歧义问题和边界识别不准确问题,本文提出了一个知识和语义关系增强框架(KSRE-CNER)。该框架将N-gram信息和词汇知识整合到一个门控图神经网络(Gated Graph Neural Network,简称GGNN)中,通过捕获中文词汇信息来降低词汇匹配不正确的影响,从而减少歧义。此外,KSRE-CNER利用Transformer模型关注重要信息,增强模型识别实体边界的能力。在Resume、CCKS2017、MSRA和自建的History数据集上进行的综合实验证明,KSRE-CNER模型可以很好地提升中文NER的性能。(2)为了建立统一的NER方法,并且能有效地融合各种有效特征信息,本文提出了一种融合异构信息的统一NER方法(Uni Hetero)。该方法通过三个不同的模块来融合三种特征信息:字符特征融合模块捕获句子中字符对的信息;边界提取模块生成一个分数矩阵,该矩阵包含句子中实体的边界信息;在信息交互模块中,定义一个三维特征提取器来整合前两个模块的特征信息,并采用高效的通道注意力机制融合不同类别的信息。通过将解码方式看做是寻找路径的过程,提供了一种解决平面、嵌套和不连续任务的统一解决方案。实验结果表明,Uni Hetero方法在GENIA、CADEC、Co NLL2003和Resume数据集上取得了令人满意的结果。

关键词：自然语言处理命名实体识别混合神经网络统一方法异构信息

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Z供电服务公司薪酬体系优化研究

Z供电服务公司薪酬体系优化研究

作者：尤继权山西财经大学

学位级别：硕士