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基于生物分子网络探讨桑白皮汤治疗慢性阻塞性肺疾病的作用机制

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现代药物与临床 2021年第8期36卷 1556-1566页

作者：胡钟姣彭皓郑露露张书滔王梦琪时政遵义医科大学药学院贵州遵义563000 成都大学临床医学院/附属医院四川成都610106 成都大学食品与生物工程学院四川成都610106 成都大学药学院四川成都610106

目的利用生物分子网络探讨桑白皮汤治疗慢性阻塞性肺疾病(COPD)的作用机制。方法通过中药系统药理数据库和分析平台(TCMSP)收集桑白皮汤的化学成分和成分对应的靶点,并利用Cytoscape软件构建中药-成分-靶点网络;通过GeneCards、TTD和Dis... 详细信息

目的利用生物分子网络探讨桑白皮汤治疗慢性阻塞性肺疾病(COPD)的作用机制。方法通过中药系统药理数据库和分析平台(TCMSP)收集桑白皮汤的化学成分和成分对应的靶点,并利用Cytoscape软件构建中药-成分-靶点网络;通过GeneCards、TTD和DisGeNET数据库获取与COPD相关的靶点,对成分靶点和疾病靶点取交集,利用String和Cytoscape构建交集靶点网络;利用DAVID数据库对交集靶点进行KEGG和GO富集分析。结果筛选得到109个化学成分,230个成分靶点,COPD相关靶点1220个,成分和疾病的交集靶点119个。KEGG分析表明桑白皮汤可能通过PI3K-Akt信号通路、TNF信号通路、MAPK信号通路、NF-κB信号通路、HIF-1信号通路、凋亡相关通路等发挥治疗COPD的作用。GO分析显示桑白皮汤主要涉及炎症反应、细胞增殖、细胞凋亡、RNA转录、基因表达等。结论通过构建生物分子网络,揭示了桑白皮汤治疗COPD的分子机制,为桑白皮汤的后续研究提供了理论依据。

关键词：桑白皮汤生物分子网络慢性阻塞性肺疾病 PI3K-Akt信号通路

基于网络药理学和分子对接技术的抗病毒颗粒治疗新型冠状病毒肺炎(COVID-19)的潜在物质基础研究

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中草药 2020年第6期51卷 1386-1396页

作者：姚运秀贺桢翔刘晓凤何勇志雷阳张书滔赵灵丽刘涛广西中医药大学药学院广西南宁530000 成都大学药学与生物工程学院四川成都610106 四川天一学院四川德阳618000

目的通过网络药理学及分子对接技术探寻抗病毒颗粒治疗新型冠状病毒肺炎(COVID-19)的潜在物质基础。方法借助TCMSP检索抗病毒颗粒中板蓝根、连翘、石膏、知母、芦根、地黄、广藿香、石菖蒲、郁金的化学成分和作用靶点。通过Uni Prot数... 详细信息

目的通过网络药理学及分子对接技术探寻抗病毒颗粒治疗新型冠状病毒肺炎(COVID-19)的潜在物质基础。方法借助TCMSP检索抗病毒颗粒中板蓝根、连翘、石膏、知母、芦根、地黄、广藿香、石菖蒲、郁金的化学成分和作用靶点。通过Uni Prot数据库查询靶点对应的基因,进而运用Cytoscape3.6.1构建药材-化合物-靶点(基因)网络,通过DAVID进行基因本体(GO)功能富集分析和KEGG通路富集分析,预测其作用机制,将药材-化合物-靶点网络中排名前15的成分与新型冠状病毒(SARS-Co V-2)3CL水解酶进行分子对接,同时将比枯枯灵、木犀草素、槲皮素与血管紧张素转化酶Ⅱ(ACE2)进行分子对接。结果药材-化合物-靶点(基因)网络包含药材8个、化合物75个、靶点255个。GO功能富集分析得到GO条目161个(P<0.05),其中生物过程(BP)条目65个,细胞组成(CC)条目36个,分子功能(MF)条目60个。KEGG通路富集筛选得到131条信号通路(P<0.05)。分子对接结果显示抗病毒颗粒中比枯枯灵、木犀草素、槲皮素等核心活性化合物与SARS-Co V-23CL水解酶的亲和力与临床推荐化学药相似。结论抗病毒颗粒中的活性化合物比枯枯灵、木犀草素、槲皮素等能通过与ACE2结合作用于PTGS2、HSP90AB1、PTGS1等靶点调节多条信号通路,从而可能发挥对COVID-19的治疗作用。

关键词：网络药理学分子对接抗病毒颗粒新型冠状病毒肺炎血管紧张素转换酶Ⅱ 比枯枯灵木犀草素槲皮素

青蒿素抑制星形胶质细胞炎症通路的分子机制研究

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中国抗生素杂志 2023年第10期48卷 1168-1176页

作者：张书滔童宇郭小岚陈俊希许光亚唐勇郑露露时政成都大学附属医院/临床医学院成都610106 成都大学基础医学院成都610106 成都中医药大学养生康复学院成都610075 成都大学食品与生物工程学院成都610106

目的分别以P2X7、外泌体以及瞬时受体电位香草酸亚型1(TRPV1)为作用靶点,研究青蒿素(ART)抑制星形胶质细胞炎症通路的分子机制。方法培养小鼠原代星形胶质细胞,利用胶质纤维酸性蛋白(GFAP)免疫荧光鉴定原代星形胶质细胞的纯度;MTT法检... 详细信息

目的分别以P2X7、外泌体以及瞬时受体电位香草酸亚型1(TRPV1)为作用靶点,研究青蒿素(ART)抑制星形胶质细胞炎症通路的分子机制。方法培养小鼠原代星形胶质细胞,利用胶质纤维酸性蛋白(GFAP)免疫荧光鉴定原代星形胶质细胞的纯度;MTT法检测ART对细胞活性的影响;脂多糖(LPS)处理原代星形胶质细胞,构建细胞炎症模型;分为空白对照组,ART组,外泌体抑制剂组,P2X7受体抑制剂组,TRPV1受体抑制剂组,TRPV1受体激动剂组,通过ELISA法和吸光光度法检测细胞上清液中炎症因子的含量(TNF-α、IL-1β、IL-6及NO)。结果 GFAP阳性细胞数达95%表明成功分离培养小鼠原代星形胶质细胞;300 ng/mL的LPS处理12 h是刺激星形胶质细胞构建炎症模型的最佳浓度和时间;10μmol/mL的ART处理12 h可以达到最佳的抗炎效果,并且当浓度小于20μmol/mL时,对细胞活性基本无影响;抑制P2X7受体的表达和外泌体的释放均能降低细胞中炎症因子TNF-α的含量,但不能与ART产生协同降低的效果;抑制TRPV1受体增加了细胞中的TNF-α、IL-1β、IL-6以及NO表达,激活TRPV1受体可降低TNF-α、IL-1β、IL-6以及NO表达,并且ART与TRPV1受体激动剂合用时,能协同降低炎性因子表达。结论青蒿素除了已知的通路发挥其抗炎作用之外,还有可能通过TRPV1通路发挥其抗炎作用。本研究为青蒿素发挥抗炎作用的分子机制提供了新的方向。

关键词：神经炎症青蒿素星形胶质细胞 P2X7 外泌体 TRPV1

基于相似性样本生成的深度强化学习快速抗干扰算法

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通信学报 2024年第7期45卷 117-126页

作者：周权牛英滔国防科技大学第六十三研究所江苏南京210007 陆军工程大学通信工程学院江苏南京210007

为提高基于深度强化学习的通信抗干扰算法的学习效率,以更快适应未知干扰环境,提出一种基于相似性样本生成的深度强化学习快速抗干扰算法。该算法将基于互模拟关系的状态-动作对相似性度量与基于深度Q网络的抗干扰算法相结合,能在未知... 详细信息

为提高基于深度强化学习的通信抗干扰算法的学习效率,以更快适应未知干扰环境,提出一种基于相似性样本生成的深度强化学习快速抗干扰算法。该算法将基于互模拟关系的状态-动作对相似性度量与基于深度Q网络的抗干扰算法相结合,能在未知动态干扰环境下快速学习有效的多域抗干扰策略。算法在完成每步传输动作时,首先利用深度Q网络抗干扰算法与环境交互,获得实际的状态-动作对。然后,基于互模拟关系生成与之相似的状态-动作集,从而利用相似状态-动作集生成模拟的训练样本。通过上述操作,算法每步迭代能获得大量训练样本,可显著加快抗干扰算法的训练进程和收敛速度。仿真结果表明,在多路扫频干扰和智能阻塞干扰下,所提算法收敛速度快,且收敛后的归一化吞吐量均显著优于常规深度Q网络算法、Q学习算法以及基于知识复用的改进Q学习算法。

关键词：通信抗干扰深度强化学习快速抗干扰可靠通信

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原子力显微镜在有机缓蚀剂研究中的应用

表面技术 2024年第2期53卷 28-48页

作者：王伦滔王慧如俄亥俄大学美国俄亥俄州阿森斯45701

有机缓蚀剂具有低毒性和高性价比等优点,在低浓度的注射剂量下可以实现优良的缓蚀效果,被广泛应用于石油化工(碳钢)、电子工业(铜)、车辆船舶和航空航天工业(铝),保护合金材料免受腐蚀危害。现有的电化学测试技术已经在有机缓蚀剂领域... 详细信息

有机缓蚀剂具有低毒性和高性价比等优点,在低浓度的注射剂量下可以实现优良的缓蚀效果,被广泛应用于石油化工(碳钢)、电子工业(铜)、车辆船舶和航空航天工业(铝),保护合金材料免受腐蚀危害。现有的电化学测试技术已经在有机缓蚀剂领域得以广泛应用,这种传统的研究方法可以提供有关界面电化学反应的平均动力学信息,但是无法直接解析缓蚀剂的吸附及作用机制。随着金属腐蚀与缓蚀剂研究的微观化和系统化发展,电化学分析手段逐渐与其他分析技术(如扫描电镜、X射线光电子能谱、拉曼光谱等)紧密结合,开展了对缓蚀剂作用机制的深入研究。在这些分析技术中,原子力显微镜(AFM)由于空间分辨率成像能力高,受工作环境和样品性质的局限较少,在有机缓蚀剂于金属/溶液界面的直观研究中起到了重要作用。本文结合近年来原子力显微镜在有机缓蚀剂领域的研究进展,简述了原子力显微镜的工作原理和几种操作模式,详述了AFM的接触模式在有机缓蚀剂研究中的普遍应用和其局限性,总结了AFM的敲击模式在表面活性剂吸附研究中的重要作用和研究现状并延伸到有机缓蚀剂的吸附研究,综述了AFM几个衍生功能(包括纳米刮擦、力-距离曲线、摩擦力和电化学原子力显微镜)在有机缓蚀剂研究中获得的缓蚀剂膜的力学和电化学相关信息,最后对AFM在有机缓蚀剂领域当前研究中存在的问题和未来发展趋势进行了展望。

关键词：原子力显微镜表面技术有机缓蚀剂表面活性剂接触模式敲击模式

“六维一体”城市公共卫生应急管理体系建设研究

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中国卫生产业 2021年第14期18卷 85-88,93页

作者：孟晖罗娟陈琪郑露露张书滔时政成都大学附属医院临床医学院四川成都610106 成都大学食品与生物工程学院四川成都610106 成都大学基础医学院四川成都610106

近年来重大突发性公共卫生事件频频发生,这不仅给国家治理体系和治理能力带来了重大考验,其带来的巨大影响也引发了政府和社会各界反思如何进一步提高应对重大突发性公共卫生事件的能力。该课题组基于近年来重大突发公共卫生事件中政府... 详细信息

近年来重大突发性公共卫生事件频频发生,这不仅给国家治理体系和治理能力带来了重大考验,其带来的巨大影响也引发了政府和社会各界反思如何进一步提高应对重大突发性公共卫生事件的能力。该课题组基于近年来重大突发公共卫生事件中政府和群众的防控情况,提出了“六维一体”城市公共卫生应急管理体系建设理论,提出从封闭控制、开放支持、联防联控、激励约束、全科医学、应急保障六个维度来提高城市应对突发性重大公共卫生事件的能力,促进城市应急功能的完备和社会经济的发展。

关键词：六维一体城市公共卫生应急管理体系重大突发公共卫生事件

基于因果正则化极限学习机的风电功率短期预测方法

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电力系统保护与控制 2024年第11期52卷 127-136页

作者：杨茂张书天王勃现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室(东北电力大学) 吉林吉林132012 新能源与储能运行控制国家重点实验室(中国电力科学研究院有限公司) 北京100192

随着风电并网比例的逐年提高,电力系统对风电功率预测的准确性和稳定性提出了更高要求。对于同一风电场而言,为了避免不同特征选择方法所选择的风电场特征子集不同,从因果关系的角度出发,提出了一种基于因果正则化极限学习机(causal reg... 详细信息

随着风电并网比例的逐年提高,电力系统对风电功率预测的准确性和稳定性提出了更高要求。对于同一风电场而言,为了避免不同特征选择方法所选择的风电场特征子集不同,从因果关系的角度出发,提出了一种基于因果正则化极限学习机(causal regularized extreme learning machine, CRELM)的风电功率短期预测方法。首先将极限学习机(extreme learning machine, ELM)建模为结构因果模型(structural causal model, SCM),在此基础上计算隐藏层神经元与输出层神经元之间的平均因果效应向量。然后将该平均因果效应向量与输出层权重相结合构成因果正则化项,在最小化训练误差的同时最大化网络的因果关系,以进一步提升模型的预测准确性和预测稳定性。最后,以国内蒙西某风电场数据为例,与采用特征选择或不采用特征选择的预测模型相对比,验证了所提方法的有效性和适用性。

关键词：特征选择因果正则化结构因果模型平均因果效应向量极限学习机

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论西南少数民族现代文学的国家认同

民族文学研究 2024年第5期42卷 5-13页

作者：彭兴滔贵州大学文学院

近代以来,西南各族人民在亡国灭种危机中对中华民族概念的认识逐渐清晰,现代国家意识随之形成,以现代作家为代表的西南少数民族进步知识分子体现出鲜明的中华民族认同意识和现代国家认同意识。他们把这种认同意识融入文学实践之中,使西... 详细信息

近代以来,西南各族人民在亡国灭种危机中对中华民族概念的认识逐渐清晰,现代国家意识随之形成,以现代作家为代表的西南少数民族进步知识分子体现出鲜明的中华民族认同意识和现代国家认同意识。他们把这种认同意识融入文学实践之中,使西南少数民族现代文学的历史进程与现代中国救亡图存的历史进程同频共振,使中华民族的“和”“合”逻辑更显清晰。西南少数民族现代文学的历史进程是不断强化现代国家认同的过程。这种认同包含政治认同与文化认同,即政治上追求建立富强的现代中国,文化上认同多元一体的中华文化。

关键词：西南地区少数民族作家现代文学国家认同

基于BP神经网络模型优化Fe_(1-x)O基氨合成催化剂

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化工进展 2024年第3期43卷 1302-1308页

作者：张书铭刘化章浙江工业大学工业催化研究所浙江杭州310014

运用BP神经网络建立了助催化剂含量与催化剂活性之间的预测模型,对Fe_(1-x)O基氨合成催化剂的助催化剂进行优化。首先将前期实验数据整理归纳为含有3、4、5、6和7个助催化剂等5类催化剂,以助催化剂含量(体积分数)为输入变量,以425℃反... 详细信息

运用BP神经网络建立了助催化剂含量与催化剂活性之间的预测模型,对Fe_(1-x)O基氨合成催化剂的助催化剂进行优化。首先将前期实验数据整理归纳为含有3、4、5、6和7个助催化剂等5类催化剂,以助催化剂含量(体积分数)为输入变量,以425℃反应器出口氨浓度(活性)为输出变量,对助催化剂进行优化。结果表明,BP神经网络预测模型拟合值均方误差最高为0.2784,预测值均方误差最高为0.1592,构建的BP神经网络模型准确度较高。在该模型的基础上,运用多种群遗传算法进行极值寻优,求解最优的催化剂配方,并进行实验验证。结果表明,根据优化结果制备5个样品的实验测定值与预测值的相对误差最高为2.88%,优化结果较为准确;含有7个助催化剂的催化剂活性最高为18.83%,比原样本的统计平均活性值(17.52%)高1.31%,相对提高7.48%,助催化剂含量优化取得满意的结果。

关键词： Fe_(1-x)O 催化剂助催化剂神经网络遗传算法优化