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天然冰片对宫颈癌细胞生物学行为的调控及机制研究

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天然产物研究与开发 2024年第7期36卷 1191-1199页

作者：李振豪黎灵刘婉榆王楠嘉应学院生命科学学院广东省山区特色农业资源保护与精准利用重点实验室梅州514015

本文旨在研究天然冰片(natural borneol,NB)对宫颈癌细胞增殖、凋亡及细胞迁移的影响及其作用机制。运用倒置显微镜观察记录细胞的表型变化,发现NB可显著改变SiHa与HeLa细胞的形态,使细胞变圆,胞间连接变松散;采用CCK-8法和集落形成实... 详细信息

本文旨在研究天然冰片(natural borneol,NB)对宫颈癌细胞增殖、凋亡及细胞迁移的影响及其作用机制。运用倒置显微镜观察记录细胞的表型变化,发现NB可显著改变SiHa与HeLa细胞的形态,使细胞变圆,胞间连接变松散;采用CCK-8法和集落形成实验发现NB处理SiHa与HeLa细胞明显抑制细胞增殖;流式细胞检测结果表明,NB处理组能显著诱导细胞凋亡,且呈现剂量依赖性;Transwell实验和划痕实验表明,NB能抑制SiHa与HeLa细胞的侵袭与迁移能力;蛋白免疫印迹结果表明,NB处理后下调Bcl-2、缺氧诱导因子-1α(HIF-1α)、Erk1/2、Snail与N-cadherin蛋白表达,同时上调p-Erk1/2蛋白表达;mRNA测序结合信号通路富集结果显示NB的作用机制涉及MAPK、细胞凋亡等相关的信号通路。综上,NB可能通过影响MAPK、HIF-1α信号通路抑制宫颈癌细胞增殖和迁移,诱导细胞凋亡。

关键词：天然冰片宫颈癌细胞增殖细胞凋亡细胞迁移

激光粉末床熔融的熔道宽度与熔池温度的预测:一种新型数值模拟模型的提出与验证

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中国有色金属学报 2024年第4期34卷 997-1009页

作者：陈汉聪汪润泽司婧雯房淑晗姚锡禹严明南方科技大学材料科学与工程系深圳518055 南方科技大学电子与电气工程系深圳518055

为了减少预测激光粉末床熔融熔道宽度与熔池峰值温度所需的计算资源,本研究提出了一种精度高、计算资源消耗少、对常见合金材料适用的数值模拟模型。在保证模拟精度的情况下,采用此模型可以使计算成本降低2个数量级,对于Ti6Al4V合金、Al... 详细信息

为了减少预测激光粉末床熔融熔道宽度与熔池峰值温度所需的计算资源,本研究提出了一种精度高、计算资源消耗少、对常见合金材料适用的数值模拟模型。在保证模拟精度的情况下,采用此模型可以使计算成本降低2个数量级,对于Ti6Al4V合金、AlSi10Mg合金、316L合金和In 718合金,本模型对熔道宽度、熔池峰值温度的预测值的平均相对误差值±标准差值分别为4.8%±3.1%和7.9%±3.6%,说明模型预测值与实验值较为吻合。本研究提出的模型在保证较高模拟精度的情况下,可以大大降低激光粉末床熔融数值模拟的计算成本,具有很强的实用价值。

关键词：激光粉末床熔融合金数值模拟计算成本

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基于轻量化车载设备的道路病害检测方法

测绘通报 2024年第5期 147-150页

作者：姚楚羡蔡皓楠张远波唐可懿詹璐周宝定深圳大学土木与交通工程学院广东深圳518060 深圳大学城市智慧交通与安全运维研究院广东深圳518060

针对传统道路检测方法成本高、检测周期长,无法满足城市道路大规模、短周期检测需求的问题,本文设计了一种轻量化车载道路病害数据获取设备,并提出了基于轻量化车载设备的道路病害检测方法。该设备质量小、成本低,可简易、快速地安装在... 详细信息

针对传统道路检测方法成本高、检测周期长,无法满足城市道路大规模、短周期检测需求的问题,本文设计了一种轻量化车载道路病害数据获取设备,并提出了基于轻量化车载设备的道路病害检测方法。该设备质量小、成本低,可简易、快速地安装在小汽车、公共汽车等城市常见车辆上,能够同步收集惯性数据、图像、GPS定位信息等数据。基于轻量化车载设备在城市道路上采集道路图片数据并构建数据集,然后建立深度学习模型对其进行训练和评估,检测和识别道路病害,正确率达82.54%,能够满足城市道路日常巡检的要求。

关键词：道路工程道路病害检测轻量化车载设备深度学习目标检测

结合主动光源和改进YOLOv5s模型的夜间柑橘检测方法

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华南农业大学学报 2024年第1期45卷 97-107页

作者：熊俊涛霍钊威黄启寅陈浩然杨振刚黄煜华苏颖苗华南农业大学数学与信息学院广东广州510642

【目的】解决夜间环境下遮挡和较小柑橘难以准确识别的问题,实现采摘机器人全天候智能化作业。【方法】提出一种结合主动光源的夜间柑橘识别方法。首先,通过分析主动光源下颜色特征不同的夜间柑橘图像,选择最佳的光源色并进行图像采集... 详细信息

【目的】解决夜间环境下遮挡和较小柑橘难以准确识别的问题,实现采摘机器人全天候智能化作业。【方法】提出一种结合主动光源的夜间柑橘识别方法。首先,通过分析主动光源下颜色特征不同的夜间柑橘图像,选择最佳的光源色并进行图像采集。然后,提出一种夜间柑橘检测模型BI-YOLOv5s,该模型采用双向特征金字塔网络(Bi-FPN)进行多尺度交叉连接和加权特征融合,提高对遮挡和较小果实的识别能力;引入Coordinate attention(CA)注意力机制模块,进一步加强对目标位置信息的提取;采用融入Transformer结构的C3TR模块,在减少计算量的同时更好地提取全局信息。【结果】本文提出的BI-YOLOv5s模型在测试集上的精准率、召回率、平均准确率分别为93.4%、92.2%和97.1%,相比YOLOv5s模型分别提升了3.2、1.5和2.3个百分点。在所采用的光源色环境下,模型对夜间柑橘识别的正确率为95.3%,相比白光环境下提高了10.4个百分点。【结论】本文提出的方法对夜间环境下遮挡和小目标柑橘的识别具有较高的准确性,可为夜间果蔬智能化采摘的视觉精准识别提供技术支持。

关键词：柑橘夜间检测主动光源双向特征金字塔网络 YOLOv5s HSV颜色空间

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联合多连接特征编解码与小波池化的轻量级语义分割

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电子科技大学学报 2024年第3期53卷 366-375页

作者：易清明王渝石敏骆爱文暨南大学信息科学技术学院广州510632 泰斗微电子科技有限公司广州510663

语义分割是当前场景理解领域的基础技术之一。现存的语义分割网络通常结构复杂、参数量大、图像特征信息损失过多和计算效率低。针对以上问题,基于编-解码器框架和离散小波变换,设计了一个联合多连接特征编解码与小波池化的轻量级语义... 详细信息

语义分割是当前场景理解领域的基础技术之一。现存的语义分割网络通常结构复杂、参数量大、图像特征信息损失过多和计算效率低。针对以上问题,基于编-解码器框架和离散小波变换,设计了一个联合多连接特征编解码与小波池化的轻量级语义分割网络MLWP-Net(Multi-Link Wavelet-Pooled Network),在编码阶段利用多连接策略并结合深度可分离卷积、空洞卷积和通道压缩设计了轻量级特征提取瓶颈结构,并设计了低频混合小波池化操作替代传统的下采样操作,有效降低编码过程造成的信息丢失;在解码阶段,设计了多分支并行空洞卷积解码器以融合多级特征并行实现图像分辨率的恢复。实验结果表明,MLWP-Net仅以0.74 MB的参数量在数据集Cityscapes和CamVid上分别达到74.1%和68.2%mIoU的分割精度,验证了该算法的有效性。

关键词：实时语义分割轻量级神经网络多连接特征融合小波池化多分支空洞卷积

TRAF1/C5和TNF-α基因多态性与结核病易感性分析

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中华疾病控制杂志 2024年第2期28卷 138-145页

作者：吴山客骆嘉泽廖寅谦张开漩胡宽邹频昂汪保国曾转萍广东药科大学公共卫生学院流行病学教研室广州510310

目的分析肿瘤坏死因子受体相关蛋白1(tumor necrosis factor receptor-associated factor 1,TRAF1)/补体5(complement component 5,C5)rs10818488和肿瘤坏死因子-α(tumor necrosis factor-alpha,TNF-α)rs1800629基因多态性、环境因素及其交互作用对结核病(tuberculosis,TB)易感性的影响。方法选取TB多发家庭中TB确诊患者作为TB病例组,当地社区同期体检的健康志愿者作为健康对照(healthy controls,HC)组,与TB组有血缘关系且共同居住者组成家庭密切接触(healthy household contacts,HHC)组。采用logistic回归分析模型分析基因型和环境因素与TB的关联,叉生分析结合logistic回归分析模型分析基因与环境交互作用。结果年龄>45岁(χ^(2)=7.90,OR=2.28,95%CI:1.28~4.04,P=0.005)、吸烟(χ^(2)=15.27,OR=4.70,95%CI:2.16~10.22,P<0.001)增加HHC组TB发病风险。吸烟(χ^(2)=13.94,OR=3.58,95%CI:1.83~7.01,P<0.001)、居住地为农村(χ^(2)=25.05,OR=3.81,95%CI:2.26~6.42,P<0.001)和居室环境卫生较差(χ^(2)=15.31,OR=3.20,95%CI:1.79~5.73,P<0.001)增加HC组TB发病风险。TRAF1/C5 rs10818488位点中,携带AG基因型(共显性及超显性模型)、GG基因型(共显性模型)和AG-GG基因型(显性模型)增加HHC组和HC组患TB风险。TNF-αrs1800629位点与TB易感性暂未显示存在关联。分析基因与环境交互作用,在TB组和HHC组间,TRAF1/C5 rs10818488位点AG-GG基因型与吸烟存在协同作用;而在TB组和HC组间,rs10818488位点AG-GG基因型与吸烟和居室环境卫生较差存在协同作用,与居住地存在相乘交互作用,均使TB发病风险提高。结论TRAF1/C5 rs10818488位点的基因多态性可能与TB发病风险有关,且其与吸烟、居住地、居室环境卫生存在交互作用,共同影响TB的易感性。

关键词：肿瘤坏死因子受体相关蛋白1 补体5 肿瘤坏死因子-α 基因多态性结核病

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机器学习辅助图像识别红细胞抗氧化研究

分析化学 2024年第3期52卷 429-445页

作者：徐晓龙张成霖翁奇萍邓水连熊玉珍黎妍文秦传波曾军英刘长宇郏建波五邑大学环境与化学工程学院五邑大学电子与信息工程学院江门市人民医院

细胞形态是原始的生物学特征，可以提供有关细胞生理或病理状况的内在信息。与通过肉眼比对分析细胞形态的方法相比，基于人工智能（Artificial intelligence, AI）的图像识别方法有望提高分析速度和精度。本研究建立了细胞形态图像分... 详细信息

细胞形态是原始的生物学特征，可以提供有关细胞生理或病理状况的内在信息。与通过肉眼比对分析细胞形态的方法相比，基于人工智能（Artificial intelligence, AI）的图像识别方法有望提高分析速度和精度。本研究建立了细胞形态图像分割、识别和计数的氧化损伤分析模型，并将其用于研究红细胞抗氧化的动态过程。结果表明，以正常红细胞比率计，本模型获得了与经典生化指标一致的结果，表明本模型可用于分析红细胞氧化损伤程度。本方法无需细胞染色或细胞破碎等操作，可在2 h内获取结果；而且因为采用显微图像获取细胞形态信息，可实现细胞的实时监测。本模型有望拓展应用于环境毒理学有关细胞形态、细胞活性水平等方面的研究。

关键词：图像识别红细胞形态氧化损伤人工智能

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鹰嘴豆加工副产物豆汁在植物基奶油的应用

现代食品科技 2024年第8期40卷 98-105页

作者：陈家凤朱云希范祖乐陈燕纯詹楚莲秦杰杨颖广东科贸职业学院餐旅学院广东广州510430

由于市面上的动物奶油价格较高并伴随着畜牧业对生态环境的影响,以及氢化植脂奶油对健康危害的问题,奶油需要一种更为健康、安全、经济可行的替代方案。该研究利用鹰嘴豆加工副产物豆汁作为原材料,通过回收煮豆后的剩余豆汁,以豆汁中蛋... 详细信息

由于市面上的动物奶油价格较高并伴随着畜牧业对生态环境的影响,以及氢化植脂奶油对健康危害的问题,奶油需要一种更为健康、安全、经济可行的替代方案。该研究利用鹰嘴豆加工副产物豆汁作为原材料,通过回收煮豆后的剩余豆汁,以豆汁中蛋白含量为标准,浓缩处理至其蛋白含量为2 wt.%。进而考量不同pH值和油含量对所制备的奶油的起泡性、稳定性、微观结构、宏观形貌、粘度和硬度的影响。研究发现,pH值(pH值3.0~8.0)对奶油的起泡性无显著影响,但泡沫稳定性和粘度呈先增加后减小趋势,pH值为4.0时达到最高。而随着油含量增加(0~50 wt.%)起泡性下降,但稳定性明显改善,通过显微镜观察到大量乳滴吸附于气泡表面,稳定了泡沫结构。当pH值为4.0且质量分数为25 wt.%时经发泡的奶油性状最佳,此时发泡性为123.39%(优于动物奶油),室温放置6 h稳定性达100%。该天然植物基奶油的开发可实现鹰嘴豆加工副产物的再利用,替代成本较高的动物奶油以及不利于人体健康的氢化植脂奶油。

关键词：鹰嘴豆加工副产物豆汁泡沫奶油应用

一种基于深度学习的端到端生菜无损鲜重估测模型建立

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南京农业大学学报 2024年

作者：孙道宗张振宇陈俊聪琚俊张铭桂王卫星刘厚诚华南农业大学电子工程学院(人工智能学院) 广东省农情信息监测工程技术研究中心华南农业大学园艺学院广州市农情信息获取与应用重点实验室

[目的] 过去的研究通常将生菜的分类、分割和鲜重估测作为独立的处理步骤，便导致了对特征信息的协同利用不足，从而导致时间成本增加。[方法] 为解决这一问题，论文提出了一种端到端的生菜无损鲜重估测模型——LettuceNet，该模型通过... 详细信息

[目的] 过去的研究通常将生菜的分类、分割和鲜重估测作为独立的处理步骤，便导致了对特征信息的协同利用不足，从而导致时间成本增加。[方法] 为解决这一问题，论文提出了一种端到端的生菜无损鲜重估测模型——LettuceNet，该模型通过分析俯视图像估测生菜鲜重。LettuceNet结合SwinTransformer-Tiny(Swin-T)和UPerNet，有效提取生菜冠层图像的特征。模型设计了基于K-Net的用于语义分割的分割头部网络以及用于鲜重估测的回归头部网络。回归头部网络融合利用Swin-T的特征与分割头部网络的结果，用于生菜的分类和冠层面积统计，使LettuceNet能够同时高效处理语义分割和鲜重估测任务。[结果] 两个数据集的实验表明，LettuceNet语义分割任务中，其平均像素准确度(MPA)分别达到98.01%和98.75%，而平均交并比(MIoU)分别为96.02%和97.63%；在鲜重预测方面，R2分别为0.898和0.919，均方误差(MSE)分别0.865和30.814，平均绝对百分比误差(MAPE)分别为1.894%和18.194%。[结论] 通过输入生菜冠层图像，LettuceNet能够实时且无损地完成生菜的分类、分割与鲜重估测，能够快速地生菜的生长情况进行定量分析，为植物工厂的智能管控提供数据支持。

关键词：生菜无损检测语义分割鲜重估测深度学习