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Analysis of per-and polyfluoroalkyl substances in Houston Ship Channel and Galveston Bay following a large-scale industrial fire using ion-mobility-spectrometry-mass spectrometry

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Journal of Environmental Sciences 2022年第5期34卷 350-362页

作者： Alan Valdiviezo Noor AAly Yu-Syuan Luo Alexandra Cordova Gaston Casillas MaKayla Foster erin sbaker Ivan Rusyn Interdisciplinary Faculty of Toxicology Texas A&M UniversityCollege StationTX 77843USA Department of Veterinary Integrative Biosciences Texas A&M UniversityCollege StationTX 77843USA Department of Environmental and Occupational Health Texas A&M UniversityCollege StationTX 77843USA Department of Chemistry North Carolina State UniversityRaleighNC 27695USA

Per-and polyfluoroalkyl substances(PFAS)are persistent organic pollutants of concern be-cause of their ubiquitous presence in surface and ground water;analytical methods that can be used for rapid comprehensive exposure assessment and fingerprinting of PFAS are *** the fires at the Intercontinental Terminals Company(ITC)in Deer Park,TX in 2019,large quantities of PFAS-containing firefighting foams were *** release of these substances into the Houston Ship Channel/Galveston Bay(HSC/GB)prompted con-cerns over the extent and level of PFAS contamination.A targeted liquid chromatography-tandem mass spectrometry(LC-MS/MS)-based study of temporal and spatial patterns of PFAS associated with this incident revealed presence of 7 species;their levels gradually de-creased over a 6-month *** the targeted LC-MS/MS analysis was focused on about 30 PFAS molecules,it may have missed other PFAS compounds present in firefighting ***,we utilized untargeted LC-ion mobility spectrometry-mass spectrome-try(LC-IMS-MS)-based analytical approach for a more comprehensive characterization of PFAS in these water *** analyzed 31 samples from 9 sites in the HSC/GB that were collected over 5 months after the *** data showed that additional 19 PFAS were detected in surface water of HSC/GB,most of them decreased gradually after the *** features detected by LC-MS/MS correlated well in abundance with LC-IMS-MS data;however,LC-IMS-MS identified a number of additional PFAS,many known to be compo-nents of firefighting *** findings therefore illustrate that untargeted LC-IMS-MS improved our understanding of PFAS presence in complex environmental samples.

关键词： Emergency Environmental disaster PFAS

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Predictive Ability of Hypertriglyceridemic Waist,Hypertriglyceridemic Waist-to-Height Ratio,and Waist-to-Hip Ratio for Cardiometabolic Risk Factors Clustering Screening among Chinese Children and Adolescents

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Biomedical and Environmental Sciences 2024年第3期37卷 233-241页

作者： XIAO Tian Li YUAN Shu Qian GAO Jing Yu Julien sbaker YANG Yi De WANG Xi Jie ZHENG Chan Juan DONG Yan Hui ZOU Zhi Yong Key Laboratory of Molecular Epidemiology of Hunan Province School of MedicineHunan Normal UniversityChangsha 410081HunanChina The Institute of Interdisciplinary Studies Hunan Normal UniversityChangsha 410013HunanChina Chenzhou First People's Hospital Chenzhou 423000HunanChina Centre for Health and Exercise Science Research Hong Kong Baptist UniversityKowloon TongHong Kong 999077China Department of Sport Physical Education and HealthHong Kong Baptist UniversityKowloon TongHong Kong 999077China Vanke School of Public Health Tsinghua UniversityBeijing 100084China Institute of Child and Adolescent Health School of Public HealthPeking University Health Science CenterBeijing 100191China

Objective Hypertriglyceridemic waist(HW),hypertriglyceridemic waist-to-height ratio(HWHtR),and waist-to-hip ratio(WHR)have been shown to be indicators of cardiometabolic risk ***,it is not clear which indicator is more suitable for children and *** aimed to investigate the relationship between HW,HWHtR,WHR,and cardiovascular risk factors clustering to determine the best screening tools for cardiometabolic risk in children and *** This was a national cross-sectional *** and biochemical variables were assessed in approximately 70,000 participants aged 6–18 years from seven provinces in ***,physical activity,dietary intake,and family history of chronic diseases were obtained through ***,χ2 and logistic regression analysis was *** A significant sex difference was observed for HWHtR and WHR,but not for HW *** risk of cardiometabolic health risk factor clustering with HW phenotype or the HWHtR phenotype was significantly higher than that with the non-HW or non-HWHtR phenotypes among children and adolescents(HW:OR=12.22,95%CI:9.54-15.67;HWHtR:OR=9.70,95%CI:6.93-13.58).Compared with the HW and HWHtR phenotypes,the association between risk of cardiometabolic health risk factors(CHRF)clustering and high WHR was much weaker and not significant(WHR:OR=1.14,95%CI:0.97-1.34).Conclusion Compared with HWHtR and WHR,the HW phenotype is a more convenient indicator with higher applicability to screen children and adolescents for cardiovascular risk factors.

关键词： Hypertriglyceridemic waist Waist-to-hip ratio Children and adolescents China Hypertriglyceridemic waist-to-height ratio Cardiovascular risk factors

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慢性踝关节不稳患者着地时运动模块的结构和组织策略

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医用生物力学 2024年第S1期39卷 141-141页

作者：揭天乐徐大涛 Teo-Ee Chon Julien sbaker 顾耀东宁波大学体育学院宁波315211 匈牙利潘诺尼亚大学工程学院维斯普雷姆8201 新加坡南洋理工大学化学与生物医学工程学院新加坡639798

目的人类运动涉及一组有限模块的协调激活,这些模块被称为肌肉协同,代表了中枢神经系统的运动控制策略。之前的大多数研究都侧重于孤立的肌肉激活,忽略了运动行为的模块组织。因此,为了加强对慢性踝关节不稳定(CAI)患者多关节运动时肌... 详细信息

目的人类运动涉及一组有限模块的协调激活,这些模块被称为肌肉协同,代表了中枢神经系统的运动控制策略。之前的大多数研究都侧重于孤立的肌肉激活,忽略了运动行为的模块组织。因此,为了加强对慢性踝关节不稳定(CAI)患者多关节运动时肌肉协调动态的理解,有必要探索其着地时的肌肉协同模式。方法共招募了22名单侧CAI患者和22名健康参与者。采用二阶微分方程递归模型处理表面肌电数据,经过滤波预处理后生成肌肉激活矩阵,将其输入非负矩阵分解模型以提取肌肉协同。利用K-means聚类算法和皮尔逊相关系数对肌肉协同进行分类。统计参数映射(SPM)被用于时间模块参数分析。结果CAI组和健康组中发现了4种肌肉协同模式。在肌肉协同1中,与健康对照组相比,臀大肌在CAI中的肌肉权重显著较高(P=0.0035)。肌肉协同2显示,健康组的股外侧肌肌肉权重显著较高(P=0.018),相反,在肌肉协同4中,CAI患者的股外侧肌的肌肉重量显著较高(P=0.030)。此外,在肌肉协同2中,CAI患者的胫骨前肌肌肉权重显著更高(P=0.042)。结论CAI患者表现出与健康组相似的模块化组织框架。对协同作用空间模块内振幅调整的分析阐明了胫骨前肌和臀大肌如何适应特定的协同以优化控制策略。不同运动模块中股外侧肌的肌肉权重差异产生了CAI中未探索过生物力学适应性,为康复方案提供了新的视角。

关键词：股外侧肌皮尔逊相关系数胫骨前肌康复方案中枢神经系统非负矩阵分解表面肌电生物力学

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基于深度神经网络和逐层相关性传播技术探究“高-低”里程跑者步态模式差异

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医用生物力学 2022年第6期37卷 1151-1157,1164页

作者：徐大涛全文静周辉宇孙冬 Julien S.BAKER 顾耀东宁波大学体育学院浙江宁波315211 匈牙利潘诺尼亚大学工程学院维斯普雷姆8200 匈牙利厄特沃什·罗兰大学萨瓦里亚工程学院布达佩斯9700 英国西苏格兰大学健康与生命科学学院苏格兰G720LH 香港浸会大学运动与体育教育系中国香港999077

目的通过深度神经网络(deep neural network, DNN)分类模型揭示高里程跑者(high-mileage runner, HMR)和低里程跑者(low-mileage runner, LMR)跑步步态模式差异,并探讨逐层相关性传播(layer-wise relevance propagation, LRP)技术解释DNN分类器模型的决策有效性。方法通过DNN对HMR和LMR总计1 200组跑步步态特征数据进行训练分类识别,采用LRP计算相关变量在不同步态阶段的相关性得分(relevance score, RS),提取高相关变量对步态模式差异进行解释性分析。结果 DNN对HMR和LMR的跑步步态模式特征分类精度达到91.25%。LRP计算结果显示支撑前期(1%~47%)各变量的成功分类贡献率高于支撑后期(48%~100%)。踝关节相关轨迹变量RS的贡献率总和达到43.10%,膝、髋关节贡献率分别为37.07%、19.83%。结论膝、踝关节相关生物力学参数对识别HMR和LMR步态特征的贡献程度最高。跑步支撑早期可能包含更多步态模式信息,能够提升步态模式识别的有效性和敏感性。LRP实现了对模型预测结果的可行性解释,从而为分析步态模式提供了更有趣的见解和更有效的信息。

关键词：跑步里程步态模式识别深度学习运动生物力学

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