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临床免疫学各论

高精料饲粮中添加辣蓼对绵羊瘤胃发酵参数和瘤胃菌群的影响

1984年

作者：（英）j.l.特克

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汇雅图书（南通市图书馆）

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中国畜牧兽医 2025年 205-214页

作者：于天力何振莲韩怡静任靖宇夏呈强裴彩霞山西农业大学动物科学学院

【目的】试验旨在研究高精料饲粮中添加辣蓼对绵羊瘤胃发酵参数、菌群数量、乳酸代谢及酶活性的影响。【方法】选取40只体重（23.26±0.33）kg的3月龄杜寒杂交公羔,随机分为4组,每组10只。基础饲粮精粗比为75∶25,辣蓼添加量分别为0（... 详细信息

【目的】试验旨在研究高精料饲粮中添加辣蓼对绵羊瘤胃发酵参数、菌群数量、乳酸代谢及酶活性的影响。【方法】选取40只体重（23.26±0.33）kg的3月龄杜寒杂交公羔,随机分为4组,每组10只。基础饲粮精粗比为75∶25,辣蓼添加量分别为0（对照组）、5（l1组）、10（l2组）和15 g/d（l3组）。预饲期15 d,正式期60 d,共计75 d。正式期结束当天晨饲3 h后,对所有试验羊进行瘤胃液采集,用于后续瘤胃发酵参数、瘤胃微生物酶活、瘤胃乳酸代谢和瘤胃菌群的测定。【结果】（1）l3组绵羊瘤胃液中总挥发性脂肪酸（TVFA）含量显著高于对照组和l1组（Pl1组和对照组（Pl1组和对照组（Pl2组绵羊瘤胃液中丙酸和MCP含量显著高于对照组（Pl1组绵羊瘤胃液中NH3-N含量显著低于对照组（Pl2和l3组绵羊瘤胃液中纤维二糖酶活性显著高于对照组（Pl3组绵羊瘤胃液中蛋白酶活性还显著低于l1组（Pl1组和对照组（Pl3组绵羊瘤胃液中乳酸含量显著低于对照组和l1组（Pl3组显著高于l2和l1两组（Pl3组绵羊瘤胃液中总产甲烷菌数量显著低于对照组（Pl1组和对照组（Pl1组和对照组（Pl2组绵羊瘤胃液中总原虫和栖瘤胃普雷沃氏菌数量均显著低于对照组（P<0.05）,嗜淀粉瘤胃杆菌数量显著高于对照组（P<0.05）。【结论】高精料饲粮中添加辣蓼可以调控瘤胃菌群,改善瘤胃发酵,降低乙丙比,增加MCP含量,降低NH3-N浓度,通过调控乳酸代谢相关酶活性减少乳酸的堆积,本试验条件下最适添加量为15 g/d。

关键词：高精料饲粮辣蓼绵羊瘤胃发酵乳酸

新型吗啉-查尔酮类衍生物的设计合成及体外抗宫颈癌活性

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合成化学 2025年

作者：邓欣怡侯代亮海尼木·夏木西木合布力·阿布力孜新疆医科大学药学院

查尔酮属于类黄酮类化合物，它们的天然化合物或合成类似物具有广泛的抗癌活性。本文基于反式-查尔酮的结构，采用药效团拼合原理设计了一系列新型吗啉-查尔酮类衍生物，作为抗宫颈癌的潜在药物，其中包括8个新型查尔酮类衍生物（2a～2... 详细信息

查尔酮属于类黄酮类化合物，它们的天然化合物或合成类似物具有广泛的抗癌活性。本文基于反式-查尔酮的结构，采用药效团拼合原理设计了一系列新型吗啉-查尔酮类衍生物，作为抗宫颈癌的潜在药物，其中包括8个新型查尔酮类衍生物（2a～2h），通过克莱森-施密特反应合成化合物2a～2h，通过1H NMR、13C NMR、 HR-MS（ESI）进行结构表征。选用人宫颈癌细胞（Hela、 SiHa、 C33-A）和人宫颈正常细胞（H8）为体外模型，采用CCK-8法测定了目标化合物的抗增殖活性，选出候选化合物，并通过分子对接技术研究候选化合物对鼠双微体2（MDM2）蛋白的结合能力。结果表明：大部分化合物对宫颈癌细胞有不同程度的抗增殖活性，其中化合物2a的活性较为突出，对Hela细胞的IC50值为17.25±0.06 μmol/l，优于先导化合物和顺铂；化合物2a对人宫颈正常细胞（H8）毒性较低，IC50值为78.70±1.91 μmol/l。分子对接结果表明：化合物2a能较好地与MDM2蛋白结合。

关键词：查尔酮药物分子设计化学合成宫颈癌 MDM2蛋白

Generation of brain vascular heterogeneity:recent advances from the perspective of angiogenesis

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Neural Regeneration Research 2025年第7期20卷 2013-2014页

作者： Nathanael j.l.e Ryota l.Matsuoka Department of Neurosciences Lerner Research InstituteCleveland ClinicClevelandOHUSA Department of Molecular Medicine Cleveland Clinic Lerner College of MedicineCase Western Reserve UniversityClevelandOHUSA

Heterogeneous proper t i es of vascular endothelial cells in the brain:The brain displays large energy dynamics and consumption,and this high level of metabolic demands is fulfilled by a continuous supply of glucose and oxygen through its vascular *** vasculature consists of highly divergent blood vessel branches,giving rise to a dense network of capillaries that supply blood to all cells across the *** elaborated vascular network is thought to develop via angiogenesis,a process in which new blood vessels grow from pre-existing *** capillaries exhibit organotypic features distinct from other tissues and are formed primarily by two major endothelial cell(EC)types:those that form the semi-permeable blood-brain barrier(BBB)and those that develop highly permeable pores known as fenestrae(Matsuoka et al.,2022).The structural and functional differences between BBB and fenestrated vascular ECs represent a fundamental feature of brain vasculature and form the foundation for both brain function and homeostasis.

关键词： angiogenesis homeostasis network

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生物样品中汞的电感耦合等离子体质谱分析与干扰校正方法

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岩矿测试 2025年第1期44卷 140-148页

作者：张灵火马娜陈海杰张鹏鹏胡梦颖徐进力白金峰中国地质科学院地球物理地球化学勘查研究所河北廊坊065000 自然资源部地球化学探测重点实验室河北廊坊065000

电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)在测定生物样品中的Hg时,由于Hg元素的电离能高、电离效率低,且存在W的氧化物等多原子离子干扰,很难进行直接准确测定,加之生物样品中有机质含量高,基体复杂,也会导致分析结果产生偏差。本文通过比较标... 详细信息

电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)在测定生物样品中的Hg时,由于Hg元素的电离能高、电离效率低,且存在W的氧化物等多原子离子干扰,很难进行直接准确测定,加之生物样品中有机质含量高,基体复杂,也会导致分析结果产生偏差。本文通过比较标准模式(STD)和动能歧视模式(KED)下测定Hg的质谱干扰情况,表明在STD模式下200Hg、202Hg均受到W、Re、Os、Er、Dy等元素多原子离子的干扰,而KED模式有效地降低了干扰;在KED模式下选择202Hg作为分析同位素,Er、Dy、Re、Os等对Hg的干扰可以忽略不计,而W的氧化物干扰仍难以完全消除。进而详细研究了KED模式下W对Hg测定的质谱干扰,Hg所受干扰程度与W含量呈线性相关(R2=0.9997),可利用KED模式结合数学校正法消除W的质谱干扰;优选了样品稀释倍数和内标元素,选择稀释倍数为100倍,50μg/l的Rh作为内标补偿基体效应。在此基础上建立生物样品中Hg的ICP-MS分析与干扰校正方法,检出限为1.2ng/g。采用该方法对9个标准物质中Hg含量进行测定,测定值与标准值(或参考值)一致,尤其是国家标准物质GBW10028(黄芪)、GBW10025(螺旋藻)、GBW10015a(菠菜)的准确度显著提高,相对标准偏差(n=10)为0.7%~7.0%。该方法操作简便,适用于W含量范围在0~1000ng/g,Hg含量范围在3.2~670ng/g的生物样品的测试。

关键词：生物样品汞电感耦合等离子体质谱法干扰校正

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基于改进YOlOv5的复杂场景电动车头盔检测方法

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现代电子技术 2025年第1期48卷 123-129页

作者：韩东辰张方晖王诗洋段克盼李宁星王凯陕西科技大学电子信息与人工智能学院陕西西安710021

佩戴电动车头盔是安全骑行的重要保障,对电动车驾乘人员佩戴头盔进行有效检测在保障驾乘人员安全方面具有重要意义。电动车头盔检测中存在目标之间相互遮挡、复杂背景干扰、头盔目标小等问题,现有方法尚不能满足复杂场景下电动车头盔检... 详细信息

佩戴电动车头盔是安全骑行的重要保障,对电动车驾乘人员佩戴头盔进行有效检测在保障驾乘人员安全方面具有重要意义。电动车头盔检测中存在目标之间相互遮挡、复杂背景干扰、头盔目标小等问题,现有方法尚不能满足复杂场景下电动车头盔检测的要求,因此,提出一种改进YOlOv5的复杂场景电动车头盔识别方法。首先,提出一种新的主干网络结构Ml-CSPDarknet53,增强网络的特征提取能力,引入轻量级上采样算子CARAFE,利用特征图语义信息扩大感受野;其次,搭建坐标卷积CoordConv模块,增强网络对空间信息的感知能力,并将WIoU v3作为边界框损失函数,降低低质量样本对模型性能的不利影响;最后,构建了内容丰富的头盔检测数据集对改进算法进行验证。实验结果表明,改进后算法相较于原算法在精确度、召回率、mAP@0.5、mAP@0.5:0.95上分别提升了2.9%、3.0%、3.4%和2.2%,并且性能优于其他主流检测算法,满足复杂道路交通场景下电动车驾乘人员头盔检测的任务要求。

关键词：头盔检测改进YOlOv5 复杂场景目标遮挡特征提取上采样坐标卷积损失函数