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仿生再矿化治疗在牙釉质早期脱矿的作用及机制

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中国组织工程研究 2025年第4期29卷 856-865页

作者：蔺孝慧杨梦源李春年河北医科大学口腔医学院·口腔医院(河北省口腔医学重点实验室/河北省口腔疾病临床医学研究中心) 河北省石家庄市050017

背景:随着饮食改善和生活水平提高,酸性饮食和正畸治疗等成为导致牙釉质表面脱矿的主要原因。作为牙齿龋坏的第一步,牙釉质脱矿应被积极干预,机械磨除损伤较大且不符合微创医学理念,仿生再矿化是目前应对牙釉质脱矿的最佳方式。目的:通... 详细信息

背景:随着饮食改善和生活水平提高,酸性饮食和正畸治疗等成为导致牙釉质表面脱矿的主要原因。作为牙齿龋坏的第一步,牙釉质脱矿应被积极干预,机械磨除损伤较大且不符合微创医学理念,仿生再矿化是目前应对牙釉质脱矿的最佳方式。目的:通过对牙釉质早期脱矿的仿生再矿化治疗机制、应用方式及研究进展进行综述,为进一步攻克仿生再矿化热点难题提供思路。方法:以“Enamel demineralization,Biomimetic remineralization,amelogenin,Amorphous calcium phosphate”等作为英文关键词在PubMed数据库检索,以“釉质脱矿,仿生再矿化,釉原蛋白”等关键词在中国知网数据库进行检索,通过筛选最终共得到72篇文献进行综述分析。结果与结论:①目前针对釉质脱矿有药物治疗如含氟制剂等、激光治疗、树脂渗透、再矿化治疗等治疗方式,仿生再矿化是目前牙釉质早期脱矿最理想的修复方式。②狭义的釉质再矿化指早期釉质脱矿后内部的矿物质再沉积,广义的釉质再矿化包括釉质表面和内部两方面的矿化沉积。③临床仿生再矿化试剂多以釉原蛋白、非釉原蛋白、釉原蛋白肽、酪蛋白磷酸肽-不定形磷酸钙复合物等为主要成分。蛋白及肽类材料优势在于符合生理机制,可通过诱导定向生成高强度再矿化材料,劣势在于制作工艺相对复杂,成本较高;不定形磷酸钙复合物再矿化效果好,但需与其他材料结合使用以发挥作用;其他磷酸钙材料便于携带、有利美观,但易导致牙石形成。④未来研究应着重于以下几个方面:增加随机对照试验数据和临床结果,明确各个方式的适应证;发掘更多仿生再矿化方法,寻找合适替代材料;寻找合理的材料结合方式,以使其优缺点互补;加强临床应用便携性,以增加日常使用频率,使短期实验结论获得长期临床数据支持。

关键词：牙釉质釉质脱矿仿生再矿化釉原蛋白酪蛋白磷酸肽-不定形磷酸钙复合物氟化物羟基磷灰石自组装

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激光清洗C919飞机铝锂合金蒙皮涂层研究

航空学报 2025年

作者：吴猛李多生叶寅李旭勇徐雪源陈加伟南昌航空大学材料科学与工程学院江西洪都航空工业集团有限责任公司

激光清洗因环境友好，灵活高效，适应性强在航空领域具有广阔应用。本文对C919飞机蒙皮铝锂合金(2060)表面CMS-CT-203涂层采用纳秒脉冲激光进行清洗研究。分析不同扫描速度、激光功率、脉冲频率、扫描次数组合下对铝锂合金涂层的清洗行... 详细信息

激光清洗因环境友好，灵活高效，适应性强在航空领域具有广阔应用。本文对C919飞机蒙皮铝锂合金(2060)表面CMS-CT-203涂层采用纳秒脉冲激光进行清洗研究。分析不同扫描速度、激光功率、脉冲频率、扫描次数组合下对铝锂合金涂层的清洗行为，并以去除深度、表面粗糙度为评价指标作极差分析探究各激光工艺参数对不同评价指标的影响权重。正交优化涂层清洗的激光工艺参数，并对最佳激光工艺参数组合下清洗后的试样进行表征及力学性能分析。结果表明，影响清洗效果的权重：扫描次数>扫描速度、激光功率>脉冲频率；最佳激光工艺参数组合为900 mm/s、65 W、140 kHz、4次，激光清洗后的试样较好地保持了原试样的表面形貌，同时也发现清洗后试样表面的硬度和抗拉强度略微增加，较好地保持了基材原有力学性能。实现对铝锂合金表面涂层完全去除并不损伤基材的原力学性能。该研究可为航空表面涂层去除提供参考。

关键词：激光清洗铝锂合金(2060) CMS-CT-203涂层激光工艺参数微观形貌力学性能

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中药治疗脂溢性脱发系统评价的再评价

实用中医内科杂志 2025年

作者：牛文楠芦源辽宁中医药大学辽宁中医药大学附属医院

目的再评价中药治疗脂溢性脱发系统评价的方法学质量、偏倚风险和结局指标证据质量等级。方法计算机检索CNKI、CBM、VIP、WanFangData、PubMed、TheCochraneLibrary和WebofScience数据库，人工检索《中医杂志》《中国循证医学杂志》《... 详细信息

目的再评价中药治疗脂溢性脱发系统评价的方法学质量、偏倚风险和结局指标证据质量等级。方法计算机检索CNKI、CBM、VIP、WanFangData、PubMed、TheCochraneLibrary和WebofScience数据库，人工检索《中医杂志》《中国循证医学杂志》《中华皮肤科杂志》等期刊及会议论文集，时间限定均为建库至2024年10月1日，由2名研究员独立进行文献筛选与数据提取。应用AMSTAR2量表评价纳入文献方法学质量、ROBIS工具评价偏倚风险、GRADE3.6系统评价结局指标证据质量。结果共纳入5篇系统评价，其主要结论均表明中药有利于提高脂溢性脱发治疗的疗效。AMSTAR2评价结果显示5篇无“高”等级方法学质量，“低”质量3篇，“极低”质量2篇；ROBIS偏倚风险评价结果显示阶段二中5篇系统评价的偏倚风险程度均为“不确定”，阶段三中均为“高”；GRADE系统评价结果显示，14项结局指标中，9项为中质量证据，5项为低质量证据，无高质量证据。结论中药治疗脂溢性脱发的疗效值得肯定，但相关系统评价方法学质量较差、偏倚风险较高、结局指标的证据质量等级较低。未来亟需开展高质量临床研究验证。

关键词：脂溢性脱发系统评价 AMSTAR2 ROBIS GRADE

基于载荷等效合成与Wigner-Ville变换的汽车耐久性多轴载荷谱加速编辑

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中国公路学报 2025年

作者：杨永乐张金保张志飞张佑源林伟雄重庆大学机械与运载工程学院东风柳州汽车有限公司

汽车耐久性载荷谱加速编辑目的在于提高零部件的疲劳分析效率。针对多轴载荷谱编辑中效率偏低、参照信号损伤特性表征不足等问题，提出一种结合载荷等效合成与Wigner-Ville变换的多参数指标约束编辑方法。基于多轴雨流投影技术对多轴载... 详细信息

汽车耐久性载荷谱加速编辑目的在于提高零部件的疲劳分析效率。针对多轴载荷谱编辑中效率偏低、参照信号损伤特性表征不足等问题，提出一种结合载荷等效合成与Wigner-Ville变换的多参数指标约束编辑方法。基于多轴雨流投影技术对多轴载荷开展以损伤参量最大为基础的等效合成，并作为参照信号进行Wigner-Ville变换获取瞬时能量谱，再结合遗传算法优化双阈值模型确定加速阈值，从而定位无/小损伤时间片段，编辑得到多轴加速谱。以实测轮心六分力载荷谱为示例开展编辑，并就预处理过程提出一种修正向下重采样法以消除传统重采样中因峰/谷值漏采造成的损伤加载差异。将所提多轴载荷谱编辑法与基于应变参照信号编辑法进行损伤表征和编辑效果对比；同时，亦将其与时域编辑法、短时傅里叶变换编辑法的编辑效果从多方面进行对比分析。结果表明：相比应变信号，所提方法合成的等效载荷更能有效表征多轴载荷的损伤特性，用作参照信号的编辑效果更优。此外，基于Wigner-Ville变换方法所得瞬时能量谱可用于准确识别原始载荷中无/小损伤数据。压缩效果显示，基于相同伪损伤保留比，所提方法将原始载荷谱压缩至76.50%，且对应均方根和峰度系数等统计参数的相对误差在15%以内。功率谱密度和穿级计数分布显示，所提方法仅在小幅值循环频次上实现有效缩减，未明显改变载荷的幅/频域能量特性，即各项特征指标均优于时域编辑和短时傅里叶变换编辑法。疲劳仿真结果显示，所提方法在保证较高分析精度的同时，计算效率较原始加载提升约26%，加速效果更显著。该方法可有效提高汽车零部件的疲劳耐久性分析效率。

关键词：汽车工程多轴载荷谱编辑等效合成理论 Wigner-Ville变换瞬时能量谱双阈值模型

红细胞膜伪装的仿生纳米递送系统在疾病治疗中的应用

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药学学报 2025年

作者：高晨霞肖艳余陈雨雪源任晓亮陈美玲天津中医药大学中药学院

纳米递送系统在精准治疗领域具有良好的应用前景，但纳米材料在制备过程中存在体内循环时间较短，易被机体内免疫系统识别、清除等问题。近年来为解决这些问题，由天然细胞膜介导的仿生纳米递送系统已成为研究热点。天然膜仿生递送... 详细信息

纳米递送系统在精准治疗领域具有良好的应用前景，但纳米材料在制备过程中存在体内循环时间较短，易被机体内免疫系统识别、清除等问题。近年来为解决这些问题，由天然细胞膜介导的仿生纳米递送系统已成为研究热点。天然膜仿生递送系统使用机体内源性细胞膜对纳米载体表面进行包覆修饰，巧妙地将天然生物膜“自体”性质和“人工”功能载体的优势相融合，赋予其肿瘤靶向性、低免疫原性和血液长循环等特点。目前仿生纳米递送系统已用于治疗恶性肿瘤、心血管疾病、细菌感染等多种疾病。本文对天然细胞膜伪装的仿生纳米递送系统的发展状况与当前的研究热点进行分析，综述了近年来红细胞膜伪装的仿生纳米递送系统在疾病治疗领域的最新研究进展，重点探讨基于红细胞膜伪装的仿生纳米递送系统在改善药物递送方面的优势作用，未来发展前景及局限性，以期为该系统的深入研究与开发提供参考。

关键词：红细胞膜仿生纳米递送系统肿瘤

哺乳动物雷帕霉素靶标信号通路在肌少—骨质疏松症中的作用机制及中医药干预策略

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中国中西医结合杂志 2025年

作者：刘晏东邓强杨镇源王雨榕杨军张凯东甘肃中医药大学中医临床学院甘肃省中医院脊柱骨二科兰州中医骨伤科医院骨一科

肌肉减少症（sarcopenia,SP）和骨质疏松症（osteoporosis,OP）存在密切关联，并具有相同的发病因素。此外，二者的患病风险和不良结局具有叠加效应[1]。同时涉及骨骼肌和骨骼的代谢异常综合征被称为肌少—骨质疏松症（osteoporosis,OS...

肌肉减少症（sarcopenia,SP）和骨质疏松症（osteoporosis,OP）存在密切关联，并具有相同的发病因素。此外，二者的患病风险和不良结局具有叠加效应[1]。同时涉及骨骼肌和骨骼的代谢异常综合征被称为肌少—骨质疏松症（osteoporosis,OS）,OS的特征为骨密度与肌肉质量发生同步下降，导致患者疼痛、残疾甚至死亡。OS发生发展的病理基础是肌肉和骨骼在生理上的相互作用。在生物力学方面，骨骼的杠杆作用可以促进肌肉的收缩，而肌肉的收缩又可以通过机械刺激来增加骨密度[2]。

关键词：

改进Informed-RRT^(*)算法的移动机器人路径规划

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电光与控制 2025年第1期32卷 48-53页

作者：葛超张鑫源王红伦志新华北理工大学电气工程学院河北唐山063000 唐山学院计算中心河北唐山063000

针对Informed-RRT^(*)算法初始路径形成缓慢、失败率高及路径质量差的问题,提出基于人工势场法的选点策略。首先,筛选出优质采样点,同时,引入双向直连的贪心策略和动态步长策略,快速获得初始路径并尽快进入遍历寻优阶段;其次,通过新的... 详细信息

针对Informed-RRT^(*)算法初始路径形成缓慢、失败率高及路径质量差的问题,提出基于人工势场法的选点策略。首先,筛选出优质采样点,同时,引入双向直连的贪心策略和动态步长策略,快速获得初始路径并尽快进入遍历寻优阶段;其次,通过新的采样策略及评价函数,保证规划路径更优;最后,对路径优化处理,所得路径更适合移动机器人的行驶。仿真实验结果表明,改进算法相比于Informed-RRT^(*)算法性能更优,其中,改进算法在不同环境中的成功率均为100%,同时也证明了在限定采样次数下改进算法的收敛速度、路径质量均优于原算法。

关键词：移动机器路径规划人工势场法动态步长路径优化处理 Informed-RRT^(*)

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日粮净能水平对泌乳母猪繁殖性能的影响

饲料工业 2025年

作者：鲁茗源赵小刚石宝明刘兆金广东海大集团股份有限公司畜牧水产研究中心东北农业大学动物科学技术学院广东省养猪与猪病防控技术企业重点实验室广东海大畜牧兽医研究院有限公司

试验旨在研究不同季节日粮净能水平对泌乳母猪繁殖性能的影响。将54头二元母猪随机分成5组，日粮净能水平分别为9.66、9.92、10.17、10.42、10.67 MJ/kg，测定冬季日粮不同净能水平对泌乳母猪繁殖性能的影响。将55头二元母猪随机分成5... 详细信息

试验旨在研究不同季节日粮净能水平对泌乳母猪繁殖性能的影响。将54头二元母猪随机分成5组，日粮净能水平分别为9.66、9.92、10.17、10.42、10.67 MJ/kg，测定冬季日粮不同净能水平对泌乳母猪繁殖性能的影响。将55头二元母猪随机分成5组，日粮净能水平分别为9.50、9.79、10.08、10.38、10.67 MJ/kg，测定夏季日粮不同净能水平对泌乳母猪繁殖性能的影响。结果显示：冬季日粮净能水平9.66、9.92、10.17 MJ/kg组平均日采食量和总赖氨酸摄入量显著高于10.67 MJ/kg组（P0.05）。综上所述，降低冬季日粮净能水平可以提高母猪平均日采食量、断奶仔猪窝增重，提高夏季日粮净能水平可以提高母猪净能摄入量；推荐冬季日粮净能水平为9.66 MJ/kg，夏季日粮净能水平为10.38 MJ/kg。

关键词：季节净能水平泌乳母猪生产性能乳成分

基于证据深度学习的不确定性感知无监督医学图像配准模型

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计算机应用 2025年

作者：王一铭李世源廖南清陈庆锋广西大学计算机与电子信息学院广西大学医学院

医学图像配准中的不确定性量化，对医师在实际临床应用中评估风险至关重要。目前，基于深度无监督学习的医学图像配准模型虽然已经具备不错的效果，但仍缺乏在配准时估计外观不确定性的方法，这将影响配准的精度和可信度。此外，在实时... 详细信息

医学图像配准中的不确定性量化，对医师在实际临床应用中评估风险至关重要。目前，基于深度无监督学习的医学图像配准模型虽然已经具备不错的效果，但仍缺乏在配准时估计外观不确定性的方法，这将影响配准的精度和可信度。此外，在实时性应用场景中，医学图像配准模型不但需要具备较高的配准精度，还需要有较低的推理时耗。针对上述问题，提出EvidentialMorph模型，将证据深度学习（EDL）应用于无监督医学图像配准。证据深度学习是一种新兴的不确定性量化方法，无需额外的计算开销。EvidentialMorph首先通过U-Net架构的配准主干网络模块学习得到形变向量场（DVF），再通过一种改进的空间变换网络模块（STN）——证据STN模块学习配准图像的正态逆伽马分布，从而能够直接计算出配准图像及其外观不确定性。在多个核磁共振成像（MRI）医学图像数据集上进行了实验，与CLMorph模型相比，在配准精度上，EvidentialMorph在Dice相似性系数（DSC）提升了20个百分点，在NCC归一化交叉系数（NCC）提升了25个百分点；在推理时耗上，EvidentialMorph降低了85毫秒。实验结果表明，与基准模型CLMorph相比，EvidentialMorph能够快速地得到有效的不确定性量化结果，并提升配准精度，这将为实时性医学图像配准场景提供不确定性量化的可能，改善配准效果。

关键词：医学图像配准无监督学习不确定性估计证据深度学习可信机器学习