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Tributyltin causes generational neurodevelopmental toxicity and the protective effect of folic acid in zebrafish

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Journal of Environmental Sciences 2024年第3期137卷 615-625页

作者： Haoxing Cai Naying Zheng Chen Tang yuxuan Zhang Zhenghong zuo Chengyong He State Key Laboratory of Cellular Stress Biology School of Life SciencesFaculty of Medicine and Life SciencesXiang’an Hospital of Xiamen UniversityXiamen UniversityXiamen 361005China

Tributyltin(TBT),a common organotin environmental pollutant,may pose a threat to human development during critical early-life periods.We aimed to assess the neurodevelopmental intergenerational toxicity of early-life exposure to TBT and the protective effect of DNA methyl donor folic acid(FA).Specifically,after early-life exposure(1–21 days postfertilization,dpf)to TBT(0,1,10 and 100 ng/L),zebrafish(Danio rerio)were cultured in clean medium until sexual maturity.The exposed females were mated with unexposed males to produce embryos(F1).The F1 generation were cultured(4–120 hours post-fertilization,hpf)with and without 1 mmol/L FA.The neurotoxic effects of early-life TBT exposure for zebrafish and their offspring(F1)were significantly enhanced anxiety and reduced aggression,decreased gene expression of DNA methyltransferase in the brain and increased serotonin levels in the body.Moreover,the intergenerational neurodevelopmental toxicity,as manifested in the F1 generation,was attenuated by FA supplementation.In summary,early-life TBT exposure led to intergenerational neurodevelopmental deficits in zebrafish,and DNA methyl donors had a protective effect on F1 neurodevelopment,which can inform the prevention and treatment of intergenerational neurotoxicity due to organotin pollutants.

关键词： Tributyltin Neurodevelopment Intergeneration DNA methylation Folic acid Zebrafish

Physics-informed deep learning for fringe pattern analysis

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Opto-Electronic Advances 2024年第1期7卷 4-15页

作者： Wei Yin yuxuan Che Xinsheng Li Mingyu Li Yan Hu Shijie Feng Edmund Y.Lam Qian Chen Chao zuo Smart Computational Imaging Laboratory(SCILab) School of Electronic and Optical EngineeringNanjing University of Science and TechnologyNanjing 210094China Smart Computational Imaging Research Institute(SCIRI)of Nanjing University of Science and Technology Nanjing 210019China Jiangsu Key Laboratory of Spectral Imaging&Intelligent Sense Nanjing 210094China Department of Electrical and Electronic Engineering The University of Hong KongPokfulamHong Kong SAR 999077China

Recently,deep learning has yielded transformative success across optics and photonics,especially in optical metrology.Deep neural networks (DNNs) with a fully convolutional architecture (e.g.,U-Net and its derivatives) have been widely implemented in an end-to-end manner to accomplish various optical metrology tasks,such as fringe denoising,phase unwrapping,and fringe analysis.However,the task of training a DNN to accurately identify an image-to-image transform from massive input and output data pairs seems at best naive,as the physical laws governing the image formation or other domain expertise pertaining to the measurement have not yet been fully exploited in current deep learning practice.To this end,we introduce a physics-informed deep learning method for fringe pattern analysis (PI-FPA) to overcome this limit by integrating a lightweight DNN with a learning-enhanced Fourier transform profilometry (Le FTP) module.By parameterizing conventional phase retrieval methods,the Le FTP module embeds the prior knowledge in the network structure and the loss function to directly provide reliable phase results for new types of samples,while circumventing the requirement of collecting a large amount of high-quality data in supervised learning methods.Guided by the initial phase from Le FTP,the phase recovery ability of the lightweight DNN is enhanced to further improve the phase accuracy at a low computational cost compared with existing end-to-end networks.Experimental results demonstrate that PI-FPA enables more accurate and computationally efficient single-shot phase retrieval,exhibiting its excellent generalization to various unseen objects during training.The proposed PI-FPA presents that challenging issues in optical metrology can be potentially overcome through the synergy of physics-priors-based traditional tools and data-driven learning approaches,opening new avenues to achieve fast and accurate single-shot 3D imaging.

关键词： optical metrology deep learning physics-informed neural networks fringe analysis phase retrieval

A review on ultra-small undoped MoS_(2) as advanced catalysts for renewable fuel production

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Carbon Energy 2024年第2期6卷 92-112页

作者： Guoping Liu Lingling Ding yuxuan Meng Ahmad Ali Guifu zuo Xianguang Meng Kun Chang Oi Lun Li Jinhua Ye Hebei Provincial Laboratory of Inorganic Nonmetallic Materials College of Materials Science and EngineeringNorth China University of Science and TechnologyTangshanChina College of Materials Science and Technology Nanjing University of Aeronautics and AstronauticsNanjingChina School of Materials Science and Engineering Pusan National UniversityBusanKorea International Center for Materials Nanoarchitectonics(WPIMANA) National Institute for Materials Science(NIMS)1-1 NamikiTsukubaIbarakiJapan

Molybdenum disulfide(MoS_(2))has garnered significant attention in the field of catalysis due to the high density of active sites in its unique two-dimensional(2D)structure,which could be developed into numerous high-performance catalysts.The synthesis of ultra-small MoS2 particles(<10 nm)is highly desired in various experimental studies.The ultra-small structure could often lead to a distinct S-Mo coordination state and nonstoichiometric composition in MoSx,minimizing in-plane active sites of the 2D structure and making it probable to regulate the atomic and electronic structure of its intrinsic active sites on a large extent,especially in MoSx clusters.This article summarizes the recent progress of catalysis over ultra-small undoped MoS_(2) particles for renewable fuel production.Through a systematic review of their synthesis,structural,and spectral characteristics,as well as the relationship between their catalytic performance and inherent defects,we aim to provide insights into catalysis over this matrix that may potentially enable advancement in the development of high-performance MoS_(2)-based catalysts for sustainable energy generation in the future.

关键词： applications catalytic MoS_(2) structure synthesis

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基于矿工的改进哈希时间锁定协议

应用科学学报 2023年第3期41卷 431-447页

作者：左宇轩强振平代飞苏世琪梁志宏西南林业大学大数据与智能工程学院云南昆明650224

针对哈希时间锁定协议无法实现跨链资产转移的问题,提出一种基于矿工的改进哈希时间锁定跨链交互协议。首先,在原子交换过程中加入了椭圆曲线加密算法,该算法使矿工在目标链上安全的生成与锁定交易,以完成用户的跨链资产转移;然后,在协... 详细信息

针对哈希时间锁定协议无法实现跨链资产转移的问题,提出一种基于矿工的改进哈希时间锁定跨链交互协议。首先,在原子交换过程中加入了椭圆曲线加密算法,该算法使矿工在目标链上安全的生成与锁定交易,以完成用户的跨链资产转移;然后,在协议中加入了矿工节点的竞争选取算法与奖惩算法,以实现一种新的币信证明共识机制;最后,对协议中的智能合约及其功能函数进行了详细阐述。在以太坊私链平台上进行仿真实验,结果表明该协议可安全地完成跨链资产转移,有效地激励矿工积极参与跨链交易。

关键词：区块链跨链哈希时间锁定协议资产转移椭圆曲线加密共识机制

五味子甲素与西罗莫司在成人及儿童中的药物相互作用研究

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中草药 2024年第6期55卷 1849-1856页

作者：孙予璇张艾琳左梅玲朱立勤刘薇天津医科大学一中心临床学院天津300010 天津医科大学眼科医院、眼视光学院、眼科研究所国家眼耳鼻喉疾病临床医学研究中心天津市分中心天津市视网膜功能与疾病重点实验室天津300384 天津市第一中心医院药学部天津300192 天津市儿童医院天津大学儿童医院天津300047

目的基于构建生理药动学(physiologically-based pharmacokinetics,PBPK)模型的方法,对五味子甲素与西罗莫司之间的药物-药物相互作用(drug-drug interaction,DDI)特征进行研究。方法应用PK-Sim®软件,建立西罗莫司、五味子甲素的PBPK模... 详细信息

目的基于构建生理药动学(physiologically-based pharmacokinetics,PBPK)模型的方法,对五味子甲素与西罗莫司之间的药物-药物相互作用(drug-drug interaction,DDI)特征进行研究。方法应用PK-Sim®软件,建立西罗莫司、五味子甲素的PBPK模型,经验证用于预测成人及儿童中的DDI。结果联用五味子甲素时,成人中西罗莫司的最大血浆药物浓度(maximum concentration,Cmax)和血药浓度-时间曲线下面积(area under the plasma concentration-time curve,AUC)分别升高至1.0、1.3倍。0~6岁的儿童群体DDI较成人更加显著,Cmax和AUC的变化比率分别为1.63和4.59,且随着年龄逐渐增加,最终与成人DDI程度持平。结论五味子甲素可增加西罗莫司的疗效,且与年龄有关。临床使用五味子甲素与西罗莫司的联用时,应重视血药浓度监测并及时进行剂量调整,尤其是在儿童群体中。

关键词：五味子五味子甲素西罗莫司药物-药物相互作用儿科

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自适应模糊控制在制冷系统中的应用

仪器仪表用户 2023年第10期30卷 52-55,68页

作者：段鹏斌左裕轩王旻张圣杰中广核研究院有限公司广东深圳518000 大亚湾核电运营管理有限责任公司广东深圳518000

在制冷系统中,由于其系统组成复杂,被控对象存在强非线性和大滞后特性,常规的PID控制系统无法满足控制要求。本文提出了一种自适应模糊控制算法,通过增加自适应调整因子和积分项提高制冷系统的控制性能。试验箱低温控制实验表明,自适应... 详细信息

在制冷系统中,由于其系统组成复杂,被控对象存在强非线性和大滞后特性,常规的PID控制系统无法满足控制要求。本文提出了一种自适应模糊控制算法,通过增加自适应调整因子和积分项提高制冷系统的控制性能。试验箱低温控制实验表明,自适应模糊控制在制冷系统中控制效果优异。

关键词：制冷系统模糊控制自适应环境试验箱

EAST装置等离子体放电真空室真空泄漏研究

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真空与低温 2024年第3期30卷 255-261页

作者：张煜轩陈跃王雅婷元京升左桂忠中国科学院合肥物质科学研究院等离子体物理研究所合肥230031 中国科学技术大学合肥230026

真空系统是EAST全超导托卡马克装置安全稳定运行的基础保障系统,真空泄漏会影响等离子体放电并对真空设备造成严重的损坏。随着EAST逐步地升级与改造,真空系统变得更加复杂,同时设备逐渐老化,导致泄漏的风险逐年增大。介绍了EAST内真空... 详细信息

真空系统是EAST全超导托卡马克装置安全稳定运行的基础保障系统,真空泄漏会影响等离子体放电并对真空设备造成严重的损坏。随着EAST逐步地升级与改造,真空系统变得更加复杂,同时设备逐渐老化,导致泄漏的风险逐年增大。介绍了EAST内真空抽气系统、真空测量站及漏率实时监测系统。根据真空室压力变化数据,采用静态升压法分析了内真空室漏放率,计算出内真空室在等离子体放电前整体漏放率约为2.2×10^(-4)Pa·m^(3)/s。基于历年发生泄漏故障时的压力和残气成分数据,对EAST装置内真空室在不同运行阶段的不同类型泄漏进行了分析。研究发现,发生的泄漏位置不同、泄漏介质不同、器壁条件不同,在残气成分特征上表现差异较大。根据泄漏的特点,采取了不同的泄漏处理方式。研究结果可为及时准确地判断和处理EAST及未来聚变堆真空室的泄漏提供参考。

关键词： EAST 真空泄漏残气分析

江苏高校专利申请与授权量的综合考察——以2006-2017江苏高校专利申请与授权量为分析样本

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时代经贸 2019年第13期17卷 85-86页

作者：左宇轩鲁琪琪王玉佳南京邮电大学江苏南京210046

高校专利申请与授权量是检验高校专利转化成果的重要因素,也是我国技术创新体系中的重要组成部分。本文以2006-2017年江苏高校专利申请与授权量为分析样本,对江苏省的专利申请与授权量进行综合考察,发现江苏高校专利申请与授权量近十几... 详细信息

高校专利申请与授权量是检验高校专利转化成果的重要因素,也是我国技术创新体系中的重要组成部分。本文以2006-2017年江苏高校专利申请与授权量为分析样本,对江苏省的专利申请与授权量进行综合考察,发现江苏高校专利申请与授权量近十几年来不断增加、专利质量逐步提高,但是还有较大上升空间,且不同类型、不同地区高校的科技创新能力尚存在一定差距。

关键词：江苏高校专利申请授权

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肺移植术后气道狭窄的最新研究进展

器官移植 2024年第3期15卷 474-478页

作者：左玉洁刘孟根万佳鑫陈雨譞胡文龙张俊杰毛宇杨陈静钟艾伶史灵芝吴波巨春蓉田东四川大学华西医院胸外科成都610041 四川大学华西医院胸部肿瘤研究所肺移植实验室川北医学院附属医院心肺移植研究室南京医科大学无锡医学中心无锡市人民医院南京医科大学附属无锡人民医院肺移植中心广州医科大学附属第一医院广州呼吸健康研究院

随着手术技术和术后管理方案的优化,肺移植数量大幅提升,已成为治疗终末期肺病患者的重要手段。但由于支气管缺血和免疫抑制等综合因素的影响,肺移植术后气道狭窄发生率较高,严重影响肺移植受者的术后生存及生活质量。近年来,随着围手... 详细信息

随着手术技术和术后管理方案的优化,肺移植数量大幅提升,已成为治疗终末期肺病患者的重要手段。但由于支气管缺血和免疫抑制等综合因素的影响,肺移植术后气道狭窄发生率较高,严重影响肺移植受者的术后生存及生活质量。近年来,随着围手术期管理、器官保存及手术技术等的改善,肺移植术后气道狭窄的发生率有所下降,但仍处于较高水平,早期诊断、及时干预对改善气道狭窄患者的预后至关重要。因此,本文就肺移植术后气道狭窄的一般情况、诊断、治疗及预防进行综述,旨在为肺移植术后气道狭窄的综合管理提供参考,以改善肺移植受者预后。

关键词：肺移植气道狭窄吻合口并发症缺血坏死免疫抑制肺部感染机械通气

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