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新疆牧场羊人兽共患病原微生物的宏基因组学分析

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新疆牧场羊人兽共患病原微生物的宏基因组学分析

作者：陈紫昕南华大学

学位级别：硕士

羊的呼吸道和肠道有着复杂且丰富的微生物群落,它们对羊的健康、疾病预防控制和生产性能起到至关重要的作用。调查新疆大型牧场羊携带细菌、病毒的多样性以及潜在人兽共患病致病菌种类,为有效防治人兽共患病提供科学依据。本研究选取新... 详细信息

羊的呼吸道和肠道有着复杂且丰富的微生物群落,它们对羊的健康、疾病预防控制和生产性能起到至关重要的作用。调查新疆大型牧场羊携带细菌、病毒的多样性以及潜在人兽共患病致病菌种类,为有效防治人兽共患病提供科学依据。本研究选取新疆喀什和石河子地区牧场羊群,同期采集每头羊的咽拭子和肠拭子样品,提取DNA,采用宏基因组二代测序,经比对minikrakenv2数据库及生物信息学方法,进行物种注释、相似性和多样性分析,了解该地区羊携带的细菌和病毒的种类等情况开展了调查。2019年8月从新疆南疆和北疆的集中大牧场的羊群中采集羊群样品303份,包括羊口咽拭子72份,羊肛拭子231份。其中,从喀什地区采集羊肛拭子91份和羊口咽拭子29份,从石河子市采集羊肛拭子140份和羊口咽拭子43份。6份一组混合羊口咽样品,获得12组;7份一组混合羊肛样品,获得33组。宏基因组检测结果显示,在门分类水平上,两样品占主导地位的微生物为变形菌门、拟杆菌门、厚壁菌门、放线菌门;在属的分类层次上,各自有完全不同的优势属。共发现10种潜在人兽共患病病原菌:大肠弯曲杆菌、空肠弯曲杆菌、大肠杆菌、多杀性巴氏杆菌、鲍曼不动杆菌、沙门氏菌、铜绿假单胞菌、蜡样芽孢杆菌、化脓性链球菌和猪链球菌,大部分的病原菌为食源性致病菌。PCoA分析和ANOSIM分析知,两地区羊携带的细菌物种间和潜在的人兽共患病细菌种类间的差异均具有统计学意义(P0.05)。综上所述,采用宏基因组测序技术,初步阐述了新疆地区羊的咽部和肠道细菌以及病毒种类的多样性及地区差异性,检出了以食源性传播为主的人兽共患病的病原菌,存在一定的食品安全和疾病传播风险,为羊健康养殖和相关疾病预防控制提供了一定的基础科学数据。

关键词：羊宏基因组细菌多样性病毒人兽共患病

变网格地震走时成像及在断层精细结构研究中的应用

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变网格地震走时成像及在断层精细结构研究中的应用

基于机器学习的船舶水润滑轴承结构多目标优化研究

2020年中国地球科学联合学术年会

作者：陈紫昕张海江中国科学技术大学

1.引言龙门山断裂位于青藏高原的东部边缘与四川盆地的交接部位,地形梯度变化强烈,地质构造复杂,历来受到众多学者的关注。2013年4月20日芦山地震后,有许多学者对龙门山及周围地区断层的构造及速度结构等方面进行了深入的研究工作。但... 详细信息

1.引言龙门山断裂位于青藏高原的东部边缘与四川盆地的交接部位,地形梯度变化强烈,地质构造复杂,历来受到众多学者的关注。2013年4月20日芦山地震后,有许多学者对龙门山及周围地区断层的构造及速度结构等方面进行了深入的研究工作。但由于精度受限,并没有得到精细的断层结构。本文主要利用芦山地震余震数据,利用基于自适应变网格的双差层析成像方法,进行芦山地震余震事件的重定位以及龙门山断裂速度结构的反演。

关键词：变网格层析成像地震走时精细结构

来源： cnki会议评论

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中国造船 2024年第4期65卷 133-144页

作者：刘辉于鹏法陈紫起大连理工大学船舶工程学院大连116024

水润滑轴承是船舶轴系安全稳定运转的重要支撑部件,通过优化轴承结构以提升轴承性能是保证船舶安全航行的有效措施。采用PSO-BP神经网络建立水润滑轴承承载力和摩擦力预测模型,应用NSGA-Ⅱ以预测模型承载力最大和摩擦力最小为优化目标,... 详细信息

水润滑轴承是船舶轴系安全稳定运转的重要支撑部件,通过优化轴承结构以提升轴承性能是保证船舶安全航行的有效措施。采用PSO-BP神经网络建立水润滑轴承承载力和摩擦力预测模型,应用NSGA-Ⅱ以预测模型承载力最大和摩擦力最小为优化目标,优化预测模型的输入值使目标函数达到最优,得到轴承的Pareto解,通过TOPSIS方法选取Pareto解集的最优非劣解。结果表明:优化后的轴承承载力较原始设计值提高了38.17%,摩擦力降低了2.23%;预测模型的优化结果与将优化参数输入仿真模型计算得到的结果相比,误差小于7%。

关键词：水润滑轴承结构优化 PSO-BP神经网络 NSGA-Ⅱ TOPSIS方法

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KD树引导的表面曲率驱动钢坯点云简化算法

激光与光电子学进展 2024年

作者：陈紫超任雯吴龙福建农林大学机电工程学院装备智能控制福建省高校重点实验室三明学院机电工程学院

针对钢坯点云数据简化后难以保持整体轮廓、关键特征缺失等问题，提出了一种基于KD树（KD-tree）引导的表面曲率驱动钢坯点云（KDSCP）简化算法。首先，基于KD树构建输入点云离散点间的拓扑关系，实现各点k近邻查询；然后，以曲率特征... 详细信息

针对钢坯点云数据简化后难以保持整体轮廓、关键特征缺失等问题，提出了一种基于KD树（KD-tree）引导的表面曲率驱动钢坯点云（KDSCP）简化算法。首先，基于KD树构建输入点云离散点间的拓扑关系，实现各点k近邻查询；然后，以曲率特征阈值为基准划分点云区域；最后，采用可调简化率随机抽样与重心最近邻点简化方法，对钢坯点云数据进行分区简化。将KDSCP简化算法与随机抽样方法、改进曲率抽样方法进行对比，结果表明：KDSCP不但更好地保留了钢坯点云主体轮廓，而且在精简率为55%时，特征点保留效果分别提高17.97%、28.70%,PSNR分别提高0.4494 dB、1.9879 dB,Hausdorff距离分别降低3.8791、2.5540 mm。本文提出的KDSCP点云简化算法能够在大幅度简化钢坯点云数据的同时，保持完整钢坯点云轮廓和关键特征信息，对实现钢坯点云处理实时化具有重要意义。

关键词：钢坯点云简化 KD树曲率 k近邻查询

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甲状腺激素敏感性与营养代谢的研究进展

中华临床营养杂志 2024年第1期32卷 57-64页

作者：陈紫晗李圆梦李乃适中国医学科学院、北京协和医学院、北京协和医院内分泌科、国家卫生健康委员会内分泌重点实验室北京100730 中国医学科学院、北京协和医学院、北京协和医院病案科北京100730 世界卫生组织国际分类家族中国合作中心北京100730

甲状腺激素对于机体的能量代谢至关重要,甲状腺功能异常与多种代谢性疾病关系密切。然而,由于甲状腺激素与营养状况和代谢问题的关系十分复杂,仅依靠甲状腺功能指标进行评估会产生一定的欠缺。甲状腺激素敏感性是对传统的甲状腺功能有... 详细信息

甲状腺激素对于机体的能量代谢至关重要,甲状腺功能异常与多种代谢性疾病关系密切。然而,由于甲状腺激素与营养状况和代谢问题的关系十分复杂,仅依靠甲状腺功能指标进行评估会产生一定的欠缺。甲状腺激素敏感性是对传统的甲状腺功能有一定补充作用的指标,包括游离三碘甲状腺原氨酸与游离甲状腺素比值、促甲状腺激素细胞-T4抵抗指数、促甲状腺激素指数和甲状腺反馈分位数指数。研究表明,甲状腺激素敏感性受损可能与代谢综合征、心血管疾病、骨质疏松、维生素D缺乏等营养代谢问题有关。这些营养代谢问题,不仅甲状腺功能异常者需要关注,对于甲状腺功能正常的人群,也可以通过甲状腺激素敏感性受损指标来评估代谢相关风险,从而进行有效防治。该文对甲状腺激素性与营养状况或代谢性疾病相关的研究进行了系统回顾,综述了甲状腺激素敏感性受损与营养代谢风险的关系。

关键词：甲状腺激素敏感性代谢综合征骨质疏松维生素D

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跳板攻击流量关联分析技术研究与实践

跳板攻击流量关联分析技术研究与实践

作者：陈紫璇北京邮电大学

学位级别：硕士

基于巨噬细胞表型重塑研究益气祛瘀解毒方对脑胶质瘤细胞微环境的影响

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基于巨噬细胞表型重塑研究益气祛瘀解毒方对脑胶质瘤细胞微环境的...

作者：陈紫莹陕西中医药大学

学位级别：硕士

医药企业逆向混改的协同效应研究 ——以康恩贝为例

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医药企业逆向混改的协同效应研究 ——以康恩贝为例

作者：陈紫燕江西师范大学

学位级别：硕士

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基于数据挖掘的学生表现分析与预测研究

基于数据挖掘的学生表现分析与预测研究

作者：陈紫玲浙江科技大学

学位级别：硕士

教师和高校管理者致力于提升学生的学业表现。采用因材施教的教育策略,更有助于提高学生的学业成绩和实践表现。因此,对每位学生的学业表现进行预测和分析,有助于教师和高校管理者全面了解学生学业表现的动态情况,灵活调整教学策略,为... 详细信息

教师和高校管理者致力于提升学生的学业表现。采用因材施教的教育策略,更有助于提高学生的学业成绩和实践表现。因此,对每位学生的学业表现进行预测和分析,有助于教师和高校管理者全面了解学生学业表现的动态情况,灵活调整教学策略,为每名学生提供个性化的培养计划。目前,许多高校仍旧沿用传统的学生管理方式,简单的按照学生的总学业成绩来评估学生的历史学业表现,之后根据历史学业表现状况来预测学生未来的学业表现,但是他们忽略了学生在不同学科下的学业表现和不同场景下的实践表现。因此,本文围绕学生的个性化培养展开研究,主要研究内容包括:学生数据集的构建、基于Louvain算法的学生学业表现分析和基于关系矩阵的混合神经网络模型的学生学业表现预测。本文主要内容包括如下:(1)针对构建完毕的学生数据集是一个非结构化数据,导致数据集中的样本特征值之间关联难以建立的问题,采用数据分箱来对学生学业成绩这一连续类型的特征做离散化处理,采用独热编码(onehot)将字符类型的特征转换为数值类型的特征,实现学生数据集特征类型的统一。one-hot编码避免了模型错误地学到类别之间的大小关系,保证了两个类别在模型中是等权重的,不会引入不合理的大小偏好,有助于更好地表达分类信息,提高后续模型对这些特征的理解和利用。(2)针对现有研究使用单一目标变量评估学生表现方法可能无法准确评估学生表现的问题,采用多目标评估方法并提出了基于关系矩阵的二分网络方法(Relationship Matrix-Based Bipartite Network Approach,RMBN)。通过RMBN数据处理方法,综合考虑多个学业特征,解决数据矩阵中字符类型的特征在经过离散化处理后,赋予它们的特征值没有实际的数值含义,导致后续聚类算法无法准确划分样本类别的问题。之后,为从复杂的图网络结构中捕获学生之间的关联性,使用基于图数据的特征提取方法,得到学生表现的分组结果。实验结果表明,使用RMBN数据处理方法与Louvain聚类算法相结合,能够得到组内学生之间强相似性,组外学生之间强差异性的分组结果。(3)针对在实验过程中离散特征不适合在基于欧氏距离的特征空间内进行学习的问题,提出了基于关系矩阵的混合神经网络模型(Hybrid Neural Network Model Based on Relationship Matrix,RMHNN)。在RMNHH模型的图卷积层中,通过调整学生关系网络的方法,有助于模型最大化的学习和传递隐藏图网络中特征之间的关联。由于图卷积网络存在侧重性,引入了交叉注意力层,通过其中的注意力机制来分配影响学生表现的因素的权重。实验结果表明,通过RMHNN模型,能够准确地预测学生的学业表现。

关键词：数据挖掘表现预测特征提取图聚类预测模型