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猪瘟免疫中的几个误区

西藏畜牧兽医 1997年第2期 44-44页

作者：陆从福拉萨市兽医总站

细胞之间线粒体转移的主要途径、主要作用及主要调控机制

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中国组织工程研究 2025年第25期29卷 5443-5453页

作者：李兴福周光前陆伟深圳大学医学部生物医学工程学院医学超声关键技术国家地方联合工程实验室广东省生物医学信息检测与超声成像重点实验室广东省深圳市518060 深圳市第二人民医院运动医学科广东省深圳市518035

背景:线粒体功能障碍导致细胞衰老凋亡,可加重组织损伤。细胞之间线粒体转移促进损伤细胞恢复线粒体功能,有助于治疗线粒体相关疾病。目的:综述细胞之间线粒体转移的作用及调控机制。方法:检索中国知网和PubMed数据库2014-2024年关于细... 详细信息

背景:线粒体功能障碍导致细胞衰老凋亡,可加重组织损伤。细胞之间线粒体转移促进损伤细胞恢复线粒体功能,有助于治疗线粒体相关疾病。目的:综述细胞之间线粒体转移的作用及调控机制。方法:检索中国知网和PubMed数据库2014-2024年关于细胞之间线粒体转移的文献,以“线粒体转移,隧道纳米管,缝隙连接,微囊泡,细胞融合”为中文检索词,以“Mitochondrial transfer,Tunneling nanotubes,gap junctions,microvesicles,cell fusion”为英文检索词,最终共纳入74篇文献进行分析。结果与结论:①总结了细胞之间线粒体转移的4个主要途径:包括隧道纳米管、缝隙连接、细胞融合和微囊泡。②梳理了细胞之间线粒体转移的主要作用,包括物质交换、信息传递、改善宿主细胞线粒体功能、抑制氧化应激、提高细胞增殖活力及抗炎抗衰老等。③总结了细胞之间线粒体转移的主要调控机制,包括Miro 1促进隧道纳米管形成和线粒体转移、隧道纳米管转移线粒体依赖宿主细胞环状ADP核糖水解酶表达、氧化应激环境诱导隧道纳米管形成、缝隙连接具有Ca^(2+)依赖性、缝隙连接蛋白43影响缝隙连接形成、激活Ras1蛋白和肌动蛋白有助于细胞融合、肌动蛋白和Rab6参与调控线粒体出胞、激活肌动蛋白和NAD+-CD38-cADPR-Ca^(2+)信号通路促进线粒体入胞等。④在细胞信号传导蛋白、细胞动力学相关蛋白及氧化应激环境的影响下,细胞通过隧道纳米管、缝隙连接、微囊泡及细胞融合进行线粒体转移。⑤线粒体转移是细胞之间物质交换和信息交流的重要途径,与疾病的发生发展息息相关,可为治疗线粒体相关疾病提供新的思路,但对细胞间线粒体转移的作用及调控机制仍需进一步探究。

关键词：线粒体转移隧道纳米管缝隙连接微囊泡细胞融合干细胞氧化应激衰老

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基于Transformer模型的时序数据预测方法综述

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计算机科学与探索 2025年第1期 45-64页

作者：孟祥福石皓源辽宁工程技术大学电子与信息工程学院

时序数据预测（TSF）是指通过分析历史数据的趋势性、季节性等潜在信息，预测未来时间点或时间段的数值和趋势。时序数据由传感器生成，在金融、医疗、能源、交通、气象等众多领域都发挥着重要作用。随着物联网传感器的发展，海量的时... 详细信息

时序数据预测（TSF）是指通过分析历史数据的趋势性、季节性等潜在信息，预测未来时间点或时间段的数值和趋势。时序数据由传感器生成，在金融、医疗、能源、交通、气象等众多领域都发挥着重要作用。随着物联网传感器的发展，海量的时序数据难以使用传统的机器学习解决，而Transformer在自然语言处理和计算机视觉等领域的诸多任务表现优秀，学者们利用Transformer模型有效捕获长期依赖关系，使得时序数据预测任务取得了飞速发展。综述了基于Transformer模型的时序数据预测方法，按时间梳理了时序数据预测的发展进程，系统介绍了时序数据预处理过程和方法，介绍了常用的时序预测评价指标和数据集。以算法框架为研究内容系统阐述了基于Transformer的各类模型在TSF任务中的应用方法和工作原理。通过实验对比了各个模型的性能、优点和局限性，并对实验结果展开了分析与讨论。结合Transformer模型在时序数据预测任务中现有工作存在的挑战提出了该方向未来发展趋势。

关键词：深度学习时序数据预测数据预处理 Transformer模型

基于改进神经网络的医院通信安全态势感知方法

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电子设计工程 2025年第1期33卷 166-170,175页

作者：邓从香首都医科大学附属北京康复医院北京100144

针对医院通信安全态势感知不及时,易导致医院信息系统重要信息受到损害的问题,提出基于改进神经网络的医院通信安全态势感知方法。使用基于小波消噪的通信信号去除噪声并保留关键信息,输入基于改进RBF神经网络的医院通信安全态势感知模... 详细信息

针对医院通信安全态势感知不及时,易导致医院信息系统重要信息受到损害的问题,提出基于改进神经网络的医院通信安全态势感知方法。使用基于小波消噪的通信信号去除噪声并保留关键信息,输入基于改进RBF神经网络的医院通信安全态势感知模型。利用花朵授粉算法完成改进RBF神经网络训练。通过径向基函数对输入数据进行非线性变换,将得到的权值进行加权求和,得到当前通信网络信号的安全态势预测结果。实验结果显示,应用该文方法的医院通信网络异常信息可在1 s内完成感知。

关键词：改进神经网络医院通信安全态势小波消噪信号去噪花朵授粉算法

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