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碳纳米管在电化学生物传感器中的应用

检验检疫学刊 2011年第5期21卷 18-21页

作者：徐潮飞南开大学化学学院天津300071

碳纳米管作为一种新型的纳米材料,将其用于修饰电极,可以降低化学物质氧化还原反应的过电位,改善生物分子氧化还原可逆性,其大比表面积有利于酶的固定化,还能促进酶活性中心与电极表面的电子传递。碳纳米管的这些特性对于提高生物检测... 详细信息

碳纳米管作为一种新型的纳米材料,将其用于修饰电极,可以降低化学物质氧化还原反应的过电位,改善生物分子氧化还原可逆性,其大比表面积有利于酶的固定化,还能促进酶活性中心与电极表面的电子传递。碳纳米管的这些特性对于提高生物检测的灵敏度和稳定性具有重大意义,为生物传感器领域开辟了广阔的前景。

关键词：碳纳米管生物传感器

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英雄

儿童画报（科学探索号） 2005年第5期 20-21页

作者：徐潮飞

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铀酰与羧基及偕胺肟等配体相互作用的理论研究

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铀酰与羧基及偕胺肟等配体相互作用的理论研究

中国化学会第十二届全国量子化学会议

作者：徐潮飞李隽清华大学化学系

以选择实用的络合剂以便高效地从海水中提取铀为应用背景,本文运用相对论密度泛函理论研究了铀酰在水溶液中与醋酸根、碳酸根以及两种偕胺肟配体的络合反应,预测了这些配合物分子的几何结构（图1）、振动频率,进行了NBO分析,并计算了相...

以选择实用的络合剂以便高效地从海水中提取铀为应用背景,本文运用相对论密度泛函理论研究了铀酰在水溶液中与醋酸根、碳酸根以及两种偕胺肟配体的络合反应,预测了这些配合物分子的几何结构（图1）、振动频率,进行了NBO分析,并计算了相应的反应途径、活化能和络合反应能。自然电荷与键级分析表明,铀酰与偕胺肟配体的相互作用强于羧酸配体。反应能数据亦证实了铀酰的偕胺肟配合物在热力学上比羧基配合物更稳定。但前者的生成须跨越更高的反应能垒,在动力学上处于劣势。故可判定偕胺肟无望成为海水提铀的候选提取剂。

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羧酸及偕胺肟配体铀酰化合物的理论研究

羧酸及偕胺肟配体铀酰化合物的理论研究

第十三届全国核化学与放射化学学术研讨会

作者：徐潮飞李隽清华大学化学系

以选择实用的络合剂以便高效地从海水中提取铀为应用背景,本文运用相对论密度泛函理论研究了铀酰在水溶液中与醋酸根、碳酸根以及两种偕胺肟配体的络合反应,预测了这些配合物分子的几何结构(图1)、振动频率,进行了NBO分析,并计算了相应...

以选择实用的络合剂以便高效地从海水中提取铀为应用背景,本文运用相对论密度泛函理论研究了铀酰在水溶液中与醋酸根、碳酸根以及两种偕胺肟配体的络合反应,预测了这些配合物分子的几何结构(图1)、振动频率,进行了NBO分析,并计算了相应的反应途径、活化能和络合反应能。自然电荷与键级分析表明,铀酰与偕胺肟配体的相互作用强于羧酸配体。反应能数据亦证实了铀酰的偕

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含锕系熔盐体系的极化力场开发及理论模拟

含锕系熔盐体系的极化力场开发及理论模拟

基于自适应特征模式分解与联合卷积的UUV辐射噪声识别方法

第七届全国物理无机化学学术会议

作者：刘建标陈欣徐潮飞李隽山东师范大学化学化工与材料科学学院清华大学化学系

＜正＞高温熔盐在熔盐反应堆和核废料后处理等核能领域中有着重要的应用,而熔盐堆中的燃料、冷却剂以及干法后处理中均涉及含锕系的熔盐体系。其中,物理化学性质和微观结构是高温熔盐化学研究的重要内容。但含锕系熔盐体系往往具有强辐...

＜正＞高温熔盐在熔盐反应堆和核废料后处理等核能领域中有着重要的应用,而熔盐堆中的燃料、冷却剂以及干法后处理中均涉及含锕系的熔盐体系。其中,物理化学性质和微观结构是高温熔盐化学研究的重要内容。但含锕系熔盐体系往往具有强辐照、高温和强腐蚀等特点,给实验研究带来了极大的挑战。研究表明采用理论计算与模拟可以得到可靠的物化性质参数,并对物理化学行为进行合

关键词：

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控制与决策 2025年第1期40卷 155-161页

作者：肖启阳黄澳飞金勇魏倩河南大学人工智能学院

针对水下小型UUV难以检测识别问题,提出基于自适应特征模式分解与联合卷积网络的UUV辐射噪声识别方法.首先,采用自适应特征模式分解(AFMD)对信号进行处理,获取一系列分解分量,根据基尼指数(GiNi index)选取最优分量进行重构;然后,对重... 详细信息

针对水下小型UUV难以检测识别问题,提出基于自适应特征模式分解与联合卷积网络的UUV辐射噪声识别方法.首先,采用自适应特征模式分解(AFMD)对信号进行处理,获取一系列分解分量,根据基尼指数(GiNi index)选取最优分量进行重构;然后,对重构后的信号进行连续小波变换,获取不同类型辐射噪声的二维时频图;最后,在频率动态卷积模块和SGE (spatial group-wise enhance)模块基础上,引入特征融合模块构建联合卷积神经网络(JCNN),利用所设计网络提取二维时频图特征,实现水下无人潜水器辐射噪声分类.实验结果表明,所提出方法能够对水下UUV辐射噪声进行识别,且识别率较高.

关键词：水下辐射噪声自适应特征模式分解联合卷积神经网络噪声识别

一种对北宋翰林学士履职具体情形的个案考察——以徐铉入宋后直学士院期间的生活状态与精神世界为中心

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河南大学学报(社会科学版) 2025年第1期 87-93+155页

作者：张骁飞郑州师范学院文学院

徐铉是五代末北宋初的文坛宗师，是宋初两朝在院学士中三位有文集传世者之一，又身属贰臣，确可定为考察北宋翰林学士履职情形时的典型个案。综合徐铉直学士院期间的诗文创作及正史、笔记等相关记载可知：宋太宗欣赏徐铉的文才而不充分... 详细信息

徐铉是五代末北宋初的文坛宗师，是宋初两朝在院学士中三位有文集传世者之一，又身属贰臣，确可定为考察北宋翰林学士履职情形时的典型个案。综合徐铉直学士院期间的诗文创作及正史、笔记等相关记载可知：宋太宗欣赏徐铉的文才而不充分信任其人，决定了徐铉直院时政治生活处境的主色调，徐铉谦谨自抑的行事风格和擅草制诏的文学优长对这种困局有所化解；徐铉以直学士院的身份、深厚的学养和远播的文名被多位同僚引为师友，其旧时亲友因之得到关照，他们以铉为中心常有诗文互动，共同引领和推动了北宋翰苑与诗坛的酬唱之风；徐铉精神世界的底蕴是强烈的文化精英意识，因之他不愿彻底逢迎上意，能清醒对待仕途进退，能妥善处理家国情怀与个人志业，同时，倦仕思乡也是其萦绕心胸的情结；出学士院后，职位的清闲和酬唱的增多扩大了徐铉的影响力，也加剧了宋太宗对其的不信任，其被贬死邠州当与此有关。

关键词：徐铉北宋直学士院生活状态精神世界

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单细胞测序在缺血再灌注领域的研究进展

中山大学学报(医学科学版) 2025年

作者：张洁杨正飞中山大学孙逸仙纪念医院急诊科

缺血再灌注损伤（IRI）往往伴有严重的临床表现，包括心肌冬眠、急性心力衰竭、脑功能障碍、肾脏功能障碍、胃肠功能障碍、肝移植排斥反应，全身炎症反应综合征、多器官功能障碍综合征等，在临床上对医生提出了重要的治疗挑战。单细胞... 详细信息

缺血再灌注损伤（IRI）往往伴有严重的临床表现，包括心肌冬眠、急性心力衰竭、脑功能障碍、肾脏功能障碍、胃肠功能障碍、肝移植排斥反应，全身炎症反应综合征、多器官功能障碍综合征等，在临床上对医生提出了重要的治疗挑战。单细胞测序技术是在单细胞水平上对基因组、转录组或表观基因组进行高通量测序，从而揭示细胞的异质性，了解细胞的发育轨迹、类型、状态和各种相互作用。自首次发现以来，单细胞测序技术已经在各个领域都得到了广泛应用，尤其是肿瘤早期诊断和个性化治疗等。本文主要是对单细胞测序在缺血再灌注损伤引起的各个器官功能障碍方面的应用和进展进行综述，进一步了解IRI机制和信号通路，为器官缺血再灌注损伤的靶治疗提供新的思路。

关键词：缺血再灌注损伤单细胞测序凋亡移植异质性信号通路

基于机器学习的预测重组人血小板生成素治疗肿瘤治疗相关血小板减少效果的模型构建和验证

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中国药学杂志 2025年

作者：侯坤王振飞北京大学肿瘤医院内蒙古医院/内蒙古医科大学附属肿瘤医院药学部北京大学肿瘤医院内蒙古医院/内蒙古医科大学附属肿瘤医院肿瘤分子诊断实验室

目的构建一种基于机器学习的预测模型，用于预测重组人血小板生成素治疗肿瘤药物相关血小板减少后血小板数值的提升情况。方法选择呼和浩特市某三甲肿瘤专科医院2022年1月至2023年12月进行抗肿瘤药物治疗后发生血小板减少并进行重组... 详细信息

目的构建一种基于机器学习的预测模型，用于预测重组人血小板生成素治疗肿瘤药物相关血小板减少后血小板数值的提升情况。方法选择呼和浩特市某三甲肿瘤专科医院2022年1月至2023年12月进行抗肿瘤药物治疗后发生血小板减少并进行重组人血小板生成素升血小板治疗的800例住院患者的相关资料，建立原始数据集，随后按照6∶2∶2的比例随机化分为训练集、测试集、验证集。利用主成分分析法（principalcomponentanalysis，PCA）降低训练集的变量维度，保留主要特征变量。构建7个预测模型，包括线性回归（linear regression，LR）、随机森林回归（random forest regression，RF）、极端梯度增强（extreme gradient boosting，XGBoost）、决策树回归（decision tree regressor，DT）、贝叶斯回归（bayesian ridge regression，BR）、K最邻近节点算法（K-nearest neighbor regressor，KNN）、梯度提升决策树（gradient boosting regressor，GB）。模型性能评估指标包括相关系数评分(r2score)、均方误差（mean squared error，MSE）、平均绝对误差（mean absolute error，MAE），确定最佳模型，并采用沙普利加性解释（SHAP）方法对最佳模型中的特征重要性进行解释。结果采用PCA法将训练集的14个特征变量降维获得8个主成分，分别为使用Rh-TPO前血小板数值、Rh-TPO使用疗程、化疗前PLT数值、化疗后第几日复查、基线血红蛋白数值、年龄、身高、民族。7个机器学习模型中，随机森林回归模型最终的性能表现最佳，在训练集、测试集和验证集上的r2值分别为0.89，0.69，0.51。SHAP结果对最优模型进行解释，结果显示使用Rh-TPO前血小板数值、Rh-TPO使用疗程、化疗前PLT数值分别排在8个特征中的前3位。结论本研究结果证实最优模型随机森林回归（RF）模型在预测Rh-TPO治疗肿瘤患者CTIT的效果方面具有良好的表现，为临床医生的相关治疗决策提供了一定的预测参考。但考虑到其回顾性数据性质及纳入研究的数据数量有限等因素，后续还需继续增加符合研究的数据以增加机器反复学习的频率和对数据的处理量，进一步优化模型的精确度，从而提高预测结果的精确度。

关键词：机器学习预测模型肿瘤药物相关血小板减少重组人血小板生成素注射液主成分分析