检索结果-南通市图书馆

作者：蒋梦铃新疆医科大学

学位级别：硕士

NPRL3基因突变相关癫痫患者源性iPSC模型的建立及鉴定

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NPRL3基因突变相关癫痫患者源性iPSC模型的建立及鉴定

作者：杨东铃广西中医药大学

学位级别：硕士

背景:癫痫是常见的神经系统疾病,遗传因素是其主要原因之一。随着基因检测技术的快速发展,近年来发现多种非离子通道蛋白编码基因在癫痫发生发展中具有重要作用,尤其是雷帕霉素靶蛋白(mechanistic target of rapamycin,mTOR)通路相关基... 详细信息

背景:癫痫是常见的神经系统疾病,遗传因素是其主要原因之一。随着基因检测技术的快速发展,近年来发现多种非离子通道蛋白编码基因在癫痫发生发展中具有重要作用,尤其是雷帕霉素靶蛋白(mechanistic target of rapamycin,mTOR)通路相关基因。氮透酶调节子样蛋白-3(nitrogen permease regulator like-3,NPRL3)是一种新发现的mTOR通路上游负调控因子。大量NPRL3基因突变已在家族性和散发性癫痫中被报道,如家族性局灶性癫痫伴可变灶(familial focal epilepsy with variable foci,FFEVF)等。少数患者可出现脑部结构异常。NPRL3相关癫痫患者中药物难治性癫痫的比例近50%,而全部癫痫患者的耐药率仅为30%-40%。此外,NPRL3基因突变还与癫痫猝死风险增加有关。目前NPRL3基因突变相关癫痫的具体致病机制尚未明确,临床治疗方法也十分受限。因此,NPRL3突变相关癫痫的早期识别、早期诊断、早期干预,对改善患者预后有着极为重要的意义。诱导多能干细胞(induced pluripotent stem cells,iPSC)作为疾病模型和个性化细胞供体,广泛应用于疾病研究及临床治疗。其中,iPSC疾病模型已经逐渐成为研究神经系统疾病的重要工具。携带致病基因的iPSC在体外被诱导分化,获得疾病特异性的神经细胞,解决了神经干细胞来源稀缺的困难。目的:1.对NPRL3基因突变相关癫痫患者的病史、临床表现、实验室检查、基因检测结果及治疗随访等资料进行收集,分析NPRL3基因突变相关癫痫患者的临床和遗传学特征,并探讨NPRL3基因突变相关癫痫临床表型与基因型之间的关联。2.建立和鉴定NPRL3基因突变相关癫痫患者外周血单个核细胞(peripheral blood mononuclear cell,PBMC)来源的 iPSC 细胞系,为明确NPRL3基因突变致痫机制及抗癫痫药物的筛选与开发提供一种良好的疾病模型。方法:1.对2017年3月至2023年2月在广西壮族自治区妇幼保健院儿童神经内科诊治的、经高通量基因测序及Sanger测序验证发现NPRL3基因突变的癫痫患儿进行资料收集和随访;以“NPRL3”与“癫痫”为检索词,通过知网、万方及PubMed等数据库,检索自建库起至2023年2月的相关文献,分析总结NPRL3相关癫痫临床与遗传学特征。2.收集分离NPRL3基因突变相关癫痫患儿外周血的PBMC,使用仙台病毒非整合方法进行重编程,挑取似干细胞形态的克隆进行培养和传代。通过碱性磷酸酶染色方法证明iPSC具有干细胞特性。采用细胞免疫荧光染色和逆转录聚合酶链反应(reverse transcription polymerase chain reaction,RT-PCR)实验对iPSC进行多能性标记物鉴定;体外拟胚体形成实验检测三个胚层不同的特异性标记物表达情况,验证iPSC具有多能性和三胚层分化潜能。利用核型鉴定、RT-PCR和Sanger测序验证所建立的iPSC具有NPRL3突变相关癫痫患者特异性。结果:1.本研究报道了两例NPRL3相关癫痫患儿:例1患儿出生10天后起病,表现为局灶性发作、全面强直阵挛发作和痉挛发作,视频脑电图(video electroencephalogram,VEEG)和头颅磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)检查均显示异常,运动发育落后,奶奶及叔叔曾有癫痫发作史;基因结果显示NPRL3 c.1174C>T(***392*)无义突变,来源于正常表型的父亲;行半球切除手术后已有1年4个月未发作。例2患儿起病年龄为10月龄,表现为局灶性发作、痉挛发作,脑电图(electroencephalogram,EEG)检查显示异常,头颅MRI检查正常,全面性发育落后,母亲、姐姐及哥哥疑似发育落后;基因结果显示NPRL3 c.1322C>T(***441Met)错义突变,来源于母亲;末次随访时发作未控制。2.截至2023年2月,国内外已报道114例NPRL3相关癫痫患者,加上本研究2例共1 16例。起病年龄为生后1日龄～51岁。临床表型包括局灶性癫痫,如FFEVF、睡眠相关过度运动性癫痫(sleep-related hypermotor epilepsy,SHE)、额叶癫痫、颞叶癫痫等,全面强直-阵挛性发作,热性惊厥/热性惊厥附加症,新生儿惊厥和伴有听觉特征的癫痫等。69例头颅MRI检查结果中异常27例;73例EEG检查结果中异常63例。10例患者发育落后/智力障碍;30例患者出现抗癫痫发作药物(anti-seizure medications,ASMs)

关键词：癫痫 NPRL3 基因突变诱导多能干细胞

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D2D多播的分簇策略及其协作通信技术研究

D2D多播的分簇策略及其协作通信技术研究

作者：王雪铃西南科技大学

学位级别：硕士

情感忽视对高中生非自杀性自伤（NSSI）行为的影响及萨提亚模式干预研究

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情感忽视对高中生非自杀性自伤（NSSI）行为的影响及萨提亚模式干...

作者：廖钰铃江西师范大学

学位级别：硕士

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急性胃肠损伤对脓毒症患者的预后影响

急性胃肠损伤对脓毒症患者的预后影响

作者：黄丰铃南方医科大学

学位级别：硕士

“离心”的生产 ——《花鼓歌》从小说到两部音乐剧

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“离心”的生产 ——《花鼓歌》从小说到两部音乐剧

作者：刘婉铃上海音乐学院

学位级别：硕士

本文以美籍华人作家黎锦扬小说《花鼓歌》及美国音乐剧黄金组合罗杰斯与哈默斯坦、美国华裔剧作家黄哲伦以此为蓝本所改编的两部百老汇音乐剧作为研究对象,采用症候阅读方式探讨了三部作品的作者想要表达的中心主题以及作品背后所无意... 详细信息

本文以美籍华人作家黎锦扬小说《花鼓歌》及美国音乐剧黄金组合罗杰斯与哈默斯坦、美国华裔剧作家黄哲伦以此为蓝本所改编的两部百老汇音乐剧作为研究对象,采用症候阅读方式探讨了三部作品的作者想要表达的中心主题以及作品背后所无意识透露出的作者本人真实的离心意识形态,并进一步探讨了中心和离心出现的原因和在剧本、音乐上的表现。第一章第一节理了皮埃尔·马舍雷“离心”概念的来源和实践,以及笔者对于这个概念的思考。第二节详细介绍了《花鼓歌》原著及两部音乐剧主创背景和故事剧情。后三章以作品和主创身份为线索,每章第一节讲述每一部作品诞生前同类作者笔下的华人形象,从中看出这类作者的观念和当时的社会观念,为后文中讲述对应作者作品中的中心和挖掘其离心提供背景支撑。第二节讲述对应作品作者原本想要表达的中心主题及其在戏剧、音乐上的表现。第三节以症候阅读方法分析出作者在作品中无意识透露出的离心,并讲述了这些离心在戏剧、音乐上的表现。本文结论是《花鼓歌》从小说到两部音乐剧中,每部作品的中心与离心皆有冲突:黎锦扬版的同化中心和逆同化离心,罗杰斯与哈默斯坦版音乐剧的反种族歧视中心和后殖民主义离心,黄哲伦版音乐剧中的双重文化认同中心和后殖民主义离心都印证了这一观点。在每一次改编时,后端文本的中心会继承前端文本的离心。值得我们注意的是,后端文本的离心并不是独立的,而是受到前端文本的中心影响。

关键词：花鼓歌音乐剧离心后殖民主义

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基于智能学习方法的量化交易系统设计与实现

基于智能学习方法的量化交易系统设计与实现

作者：孔德铃山东师范大学

学位级别：硕士

在当前金融市场信息化日益发展的环境下,量化交易作为一种基于数据分析和数学模型的交易方式,受到了越来越多的关注和应用。传统的人工交易方式受限于人的主观意识和情绪波动,难以及时有效地捕捉市场的变化和机会。而量化交易则通过系... 详细信息

在当前金融市场信息化日益发展的环境下,量化交易作为一种基于数据分析和数学模型的交易方式,受到了越来越多的关注和应用。传统的人工交易方式受限于人的主观意识和情绪波动,难以及时有效地捕捉市场的变化和机会。而量化交易则通过系统化、自动化的交易策略,执行更科学、更高效的决策,能够更好地应对市场变化和风险挑战。随着人工智能技术的快速发展,以深度学习为代表的智能学习方法在量化交易领域展现出潜力,使得基于智能学习方法的量化交易系统成为研究热点。本文通过构造智能决策模型来搭建股票交易系统,主要研究内容如下:(1)针对金融市场中股票之间复杂的关联关系导致特征学习易失效的问题,提出了一种基于超图Transformer的股票交易系统。其中,使用超图模型对股票之间的高阶关系进行建模,并通过集成超图神经网络和Transformer引入了新的超图Transformer层,在节点更新过程中利用其自注意力机制来捕捉关键信息,能够自动地学习到不同股票之间的关注程度。同时,为了更好地捕捉股票之间的复杂关联关系,利用互信息方法划分强相关股票集合,进而聚合该集合内股票的公共特征进行股票特征表示增强,从而提升模型预测的效果。根据制定的交易策略对上述智能决策模型推荐的股票进行测试,在中国A股市场上表现出了良好的性能。(2)针对传统超图结构在量化交易应用中的局限性,提出了一种基于增强超图融合学习的股票交易系统。首先从数据驱动角度,利用余弦相似性等度量方法衡量行业指数与该行业非隶属股票的波动相似性,扩大行业超边所纳入股票范围,以弥补单纯使用先验知识构建超边的不足。其次,针对各超边所包含的股票集合,使用Fuzzy C-means进行聚类分析,利用股票相对聚类中心的距离作为其行业隶属关联矩阵的取值。最后,将增强后超图转换为市场股票加权图,进而将上述加权图和增强超图实现“图-超图”的融合学习,进行股票推荐,并完成在中国A股市场上的测试,以验证模型的有效性。

关键词：量化交易智能学习方法超图图学习融合学习

核心素养视角下的中考“统计与概率”试题研究 ——以2019-2023年重庆卷为例

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核心素养视角下的中考“统计与概率”试题研究 ——以2019-2023年...

作者：孙湘铃重庆三峡学院

学位级别：硕士

核心素养是学生形成适应个人发展和社会发展的必备品格与关键能力。数学作为课程学习的重要学科,对学生数学核心素养的培养是至关重要的,不仅体现在教师的教和学生的学中,也体现在中考数学试题的命题中。中考作为我国义务教育阶段学业... 详细信息

核心素养是学生形成适应个人发展和社会发展的必备品格与关键能力。数学作为课程学习的重要学科,对学生数学核心素养的培养是至关重要的,不仅体现在教师的教和学生的学中,也体现在中考数学试题的命题中。中考作为我国义务教育阶段学业评价的重要手段和升学选拔的主要依据,研究中考数学试卷有利于明确命题者将核心素养扎根于课堂教学的意图,推动教育教学具有重要的意义。同时统计与概率的应用深入到生活中的各个方面,是初中数学的重要内容和中考的考点,并且为学生高中学习概率统计打下基础。因此统计与概率的课程、教学及考查也越来越受到广大师生和教育研究者的重视。本研究选择重庆市近五年中考“概率与统计”试题为研究对象,为回答数学核心素养的考查情况以及综合难度如何,本研究采用文献分析法、对比研究法、问卷调查法、文本分析法和定量分析法等方法,构建数学核心素养评价框架和综合难度模型,并依据构建的评价框架对近五年重庆市中考“统计与概率”试题进行定性和定量的分析,得到以下结论:1.重庆市近五年中考“统计与概率”试题中数学核心素养的考查有如下结论:(1)核心素养考查分布不均衡;(2)突出水平二的考查,关注知识迁移;(3)重视学科基础,培养创新意识;(4)核心素养水平层次设置合理。2.重庆市近五年中考“统计与概率”试题中综合难度有如下结论:(1)试题呈现方式略显单一;(2)试题阅读量展现多样性;(3)试题的内容表述突出情境性;(4)试题体现发展性。3.结合梳理出的结论,从教师、学生、命题者三个角度提出相关的建议:(1)对教师来说,关注新课标,具备统计概率基础知识;更新教育观念,训练学生数学思维;创新课堂模式,教育数字化辅助教学;重视学生核心素养的培养;(2)对学生来说,掌握基础知识,积极参与课堂活动;养成良好的阅读能力;训练数据处理能力;注重试题本身;(3)对命题者来说,加强素养的立意;增加与科学相关的试题;进一步丰富情境,合理设置问题;适当增加在试卷中的比重。

关键词：核心素养中考数学统计与概率综合难度试题分析

基于深度学习的煤矸激光散斑图像识别方法研究

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基于深度学习的煤矸激光散斑图像识别方法研究

作者：凌铃西安理工大学

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煤炭资源在我国的能源体系中具有重要地位。在煤炭开采产物中常夹杂有矸石等低碳固体矿物,其会降低煤炭产品的发热量,还容易因处理不当对污染环境。因此,高效且精准地分离煤与矸石具有重要的实际意义。但传统的识别方法,如人工捡矸、机... 详细信息

煤炭资源在我国的能源体系中具有重要地位。在煤炭开采产物中常夹杂有矸石等低碳固体矿物,其会降低煤炭产品的发热量,还容易因处理不当对污染环境。因此,高效且精准地分离煤与矸石具有重要的实际意义。但传统的识别方法,如人工捡矸、机械分选和射线分选等方法,通常面临识别效率低、环境污染严重及成本过高等问题。随着国家对煤炭行业绿色发展政策的积极推行,迫切需要研究一种智能化且高效的煤矸图像识别方法,以促进煤炭行业的智能化发展。针对现有煤矸图像识别方法对采集光照敏感、实时性差和数据集规模小的问题,本文研究了一种结合激光散斑成像技术、改进YOLOv5算法和数据增强算法的煤矸智能检测方法,旨在提高煤矸检测的准确性和实时性,进而提高选煤生产效率。主要研究内容如下:基于煤矸激光散斑图像的成像原理,设计并搭建了一套煤矸激光散斑图像采集系统,以两个不同矿区的煤块与矸石为实验样本,完成了图像采集和数据集的制作,为后续的目标检测和数据增强算法研究奠定了数据基础。针对现有检测模型存在参数量大和识别精度低等问题,研究了一种基于改进YOLOv5煤矸激光散斑图像检测模型。其中,特征提取网络选用轻量级网络ShuffleNetV2,并以H-Swish激活函数作为ShuffleNetV2的激活函数,以提高模型的非线性表达能力。使得模型在保持高精度的同时,具备较好的实时检测能力。此外,在主干部分引入BoTNet结构,从而提升模型的特征提取能力,强化理解图像包含的语义信息。最后,采用BiFPN结构来提高特征融合的效果,从而增强模型对不同尺度目标的检测性能。实验结果验证了改进模型相对于原模型在检测速度和精度方面的性能提升。同时,对比不同照度条件下的自然图像与散斑图像的检测结果,验证了激光散斑成像技术与YOLOv5算法的结合在特定照度变化范围内可以实现更稳定且精度更高的煤矸识别。针对煤矸图像采集难度大、数据集规模小以及多样性差的问题,和仅依赖实验室样本采集的图像可能导致目标检测算法过拟合的风险,研究了一种基于DCGAN网络的数据增强方法。该方法通过生成图像来扩大数据集的规模和多样性,进而增强目标检测模型的泛化能力和准确性。为了提高生成图像的分辨率并避免由于增加过多卷积层而引起的网络加深和性能衰减,对DCGAN进行了改进,在全连接层后调整重塑尺寸,从而使用较少的卷积层生成512×512分辨率的图像。此外,引入自注意力机制以有效提取煤矸图像的局部耀斑特征和全局散斑特征。同时通过加入残差单元防止梯度消失,并采用WGAN-GP损失函数以增强模型的稳定性。通过对比实验,验证了改进后的DCGAN模型在生成图像的分辨率和质量上优于原模型,并且使用增强后的数据集训练的YOLOv5改进模型显著提升了煤矸识别的检测精度和效果。

关键词：煤矸识别激光散斑目标检测 YOLOv5 数据增强

气候变化感知对农户借贷行为的影响研究 ——以四川省嘉川镇为例

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气候变化感知对农户借贷行为的影响研究 ——以四川省嘉川镇为例

作者：王淋铃西北农林科技大学

学位级别：硕士