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一种平面静电离子阱非正弦镜像电荷/电流信号的定量转换新算法

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质谱学报 2024年第3期45卷 332-342,I0001页

作者：俞卓琦王伟民王华徐炳寅吴焕铭唐科奇丁力宁波大学浙江省先进质谱技术与分子检测重点实验室浙江宁波315211 宁波大学材料科学与化学工程学院浙江宁波315211 宁波大学材料科学与化学工程学院宁波大学质谱技术与应用研究院浙江宁波315211 盐城师范学院仪器分析中心江苏盐城224007

傅里叶变换质谱(FTMS)的质量分辨率取决于镜像电荷/电流的采集时间。为了在较短的时间内获得较高的分辨率,除增加分析器场强外,还可以利用镜像电荷信号中的高次谐波。平面静电离子阱获得的镜像电荷信号具有非正弦波形,其中包含许多高次... 详细信息

傅里叶变换质谱(FTMS)的质量分辨率取决于镜像电荷/电流的采集时间。为了在较短的时间内获得较高的分辨率,除增加分析器场强外,还可以利用镜像电荷信号中的高次谐波。平面静电离子阱获得的镜像电荷信号具有非正弦波形,其中包含许多高次谐波成分,增加了频谱分析的复杂程度,例如,难以辨认1个谱峰的谐波次数,以及当不同次的谐波发生重叠时出现定量困难。为了将多质荷比离子的镜像电荷信号转换成质谱,本文开发了一种新的定量算法,包含谱峰评分分类(SC)和最小二乘法拟合(LSF)。通过评分可以确定每个峰属于哪一次谐波,从而确定其对应的基频。打分算法列出所有候选离子的基频,并使用确定的基频构建所有基信号,然后用其对原频谱进行LSF,以确定每种质荷比离子的数量。使用48种不同质荷比离子的仿真镜像电荷信号对SCLSF算法进行测试。结果表明,该方法允许较宽的质量范围,即使在高噪声条件下,通过SC-LSF算法也能准确得到各种不同质荷比离子的数量。因为频谱中通常存在大量的空白频点,可以选择1个频点子集进行LSF,这相对于时域中的LSF,能够大大减少计算量,提高效率和准确度。此外,只有使用复数频谱数据进行LSF时才能获得良好的定量效果,而使用幅值数据则会对质荷比接近的离子定量造成较大的误差,这是因为质荷比接近的离子信号的低次谐波峰未能彻底分解,而复数的幅值不具有可加性,从而造成拟合的错误。

关键词：镜像电荷傅里叶变换质谱(FTMS) 定量算法谱峰评分分类(SC) 最小二乘法拟合(LSF)

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退火态增材制造AZ91D镁合金在极端条件下的力学行为

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中国有色金属学报 2024年第4期34卷 1268-1284页

作者：甘志鹏涂灿陈剑斌谢超王永刚汪小锋宁波大学机械工程与力学学院宁波315211 宁波大学冲击与安全工程教育部重点实验室宁波315211 宁波大学附属第一医院宁波315020

本研究使用激光选区熔化技术(Selective laser melting,SLM)制备了AZ91D镁合金(SLM-AZ91D),并对其进行去应力退火处理,采用微观组织表征与力学特性测试研究了退火态SLM-AZ91D镁合金在不同温度与应变速率等极端条件下的力学行为。结果表... 详细信息

本研究使用激光选区熔化技术(Selective laser melting,SLM)制备了AZ91D镁合金(SLM-AZ91D),并对其进行去应力退火处理,采用微观组织表征与力学特性测试研究了退火态SLM-AZ91D镁合金在不同温度与应变速率等极端条件下的力学行为。结果表明:退火态SLM-AZ91D试样中主要包含α-Mg基体、β-Mg_(17)Al_(12)等相,不同区域的蜂窝结构存在明显差异,平均晶粒尺寸非常细小,仅为1.82μm,无明显织构;相较于打印态试样,退火态试样的平均显微硬度值提升了约26.7%;退火态试样的压缩流变应力在173~293 K时对温度不敏感,而在373~573 K时则表现出显著的温度软化效应;随着温度的升高,流变应力呈现下降趋势。尽管应变速率强化效应较弱,但退火态试样的流变应力仍随着应变速率的增大而逐渐增大。基于实验结果拟合了修正Johnson-Cook本构模型,该模型的计算结果与实验结果吻合较好。

关键词：选区激光熔化 AZ91D镁合金微观组织力学行为修正的Johnson-Cook本构模型

高光谱影像三分支分组空谱注意力深度分类网络

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遥感学报 2024年第1期28卷 247-265页

作者：苏涵陈娜彭江涛孙伟伟湖北大学数学与统计学学院应用数学湖北省重点实验室武汉430062 宁波大学地理与空间信息技术系宁波315211 宁波大学遥感遥测产业技术研究院宁波拾烨智能科技有限公司宁波315211

高光谱影像具有丰富的空间和光谱信息,充分提取和利用这两个维度的信息是高光谱分类算法重点关注的问题。目前深度特征提取网络通常利用单分支串行网络连续提取空谱特征或双分支并行网络分别提取空谱特征。由于空间和光谱维内在差异,单... 详细信息

高光谱影像具有丰富的空间和光谱信息,充分提取和利用这两个维度的信息是高光谱分类算法重点关注的问题。目前深度特征提取网络通常利用单分支串行网络连续提取空谱特征或双分支并行网络分别提取空谱特征。由于空间和光谱维内在差异,单分支串行网络连续提取的两类特征之间会互相干扰。并行双分支网络虽然可以减少两类特征之间的干扰,但同时会忽略空间和光谱特征间的潜在相关性。为解决上述问题,本文提出了一种三分支分组空谱注意力深度网络结构。该网络具有3个分支,分别用于提取空间、光谱和空谱联合特征。针对3个分支的不同特性,设计了不同的注意力机制以加强特征的判别性。该网络既可以提取独立的空间和光谱特征,又保留了空间和光谱之间的相关性。在5个数据集上的实验表明,本文所提出的方法要优于现有的一些先进算法。

关键词：高光谱影像分类注意力机制三分支结构深度网络

结合协方差池化与跨尺度特征提取的高光谱分类

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遥感学报 2024年第1期28卷 203-218页

作者：汪乐彭江涛陈娜孙伟伟湖北大学数学与统计学学院应用数学湖北省重点实验室武汉430062 宁波大学地理与空间信息技术系宁波315211 宁波大学遥感遥测产业技术研究院宁波拾烨智能科技有限公司宁波315211

深度卷积神经网络在高光谱图像分类任务上取得了优越性能。但是,主流深度学习算法通常采用一阶池化运算,容易忽略光谱之间的相关性,因而难以获取高阶统计判别特征。另外,这类算法往往难以选择最优的窗口大小去捕获不同感受野信息。针对... 详细信息

深度卷积神经网络在高光谱图像分类任务上取得了优越性能。但是,主流深度学习算法通常采用一阶池化运算,容易忽略光谱之间的相关性,因而难以获取高阶统计判别特征。另外,这类算法往往难以选择最优的窗口大小去捕获不同感受野信息。针对上述问题,本文提出了一种结合协方差池化和跨尺度特征提取的高光谱影像分类方法。该方法设计了跨尺度自适应特征提取模块,能够自动提取多尺度特征,获取不同视野的互补信息,避免了尺度选择问题;进一步利用平均池化和快速协方差池化的联合池化操作,得到一阶统计量和结合空间光谱信息的二阶统计量;最终,将一阶和二阶池化特征进行融合用于分类。在3个公开高光谱数据集Indian Pines、Houston和Pavia University上分别随机选取5%、5%和1%标记样本进行训练,本文算法得到的总体分类精度分别达到97.63%、98.48%和98.21%,分类性能优于主流深度学习方法。

关键词：高光谱图像分类协方差池化多尺度特征融合卷积神经网络

单细胞转录组测序在病原微生物肺部感染研究中的应用

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中国病理生理杂志 2024年第5期40卷 950-955页

作者：黄佳佳王楚雯刘颖张莹莹陈染钱国清宁波大学附属第一医院浙江宁波315000 温州医科大学慈溪生物医药研究院浙江宁波315000

肺部感染是指在终末气道、肺泡腔及肺间质中由细菌、真菌和病毒等病原体诱发的炎症,是威胁人类健康的全球十大问题之一。2019年,世界卫生组织数据显示肺部感染致全球近260万死亡,位列第四大死因^([1]),而且,成人肺部感染的发作次数呈上... 详细信息

肺部感染是指在终末气道、肺泡腔及肺间质中由细菌、真菌和病毒等病原体诱发的炎症,是威胁人类健康的全球十大问题之一。2019年,世界卫生组织数据显示肺部感染致全球近260万死亡,位列第四大死因^([1]),而且,成人肺部感染的发作次数呈上升趋势,特别是≥70岁的男性患者数量增幅最为显著^([2])。病原微生物的感染是病原体与免疫相互作用的结果,不同病原体引起的肺部感染作用机制不同,感染的病原体可激活免疫信号通路和诱导炎症风暴,诱发急性呼吸窘迫综合征(acute respiratory distress syndrome,ARDS)^([3]),导致预后不佳,甚至死亡。

关键词：单细胞转录组测序肺部感染病原微生物

水解酪蛋白肽通过调节肠道菌群改善睡眠质量的随机双盲安慰剂对照临床试验

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中国微生态学杂志 2024年第6期 682-687页

作者：涂润丹陶倩李双祁陈媛媛刘飞齐策孙进青岛大学营养与健康研究院无限极全球科研中心广州绿萃科研中心

目的本研究以安慰剂（片剂载体）作为对照，评价低（500 mg/d）、高剂量（1 000 mg/d）水解酪蛋白肽（HCP-2hvy）改善失眠患者睡眠质量的效果并从肠道菌群的角度分析其作用机制。方法采用随机双盲安慰剂对照临床试验方法，纳入82名患... 详细信息

目的本研究以安慰剂（片剂载体）作为对照，评价低（500 mg/d）、高剂量（1 000 mg/d）水解酪蛋白肽（HCP-2hvy）改善失眠患者睡眠质量的效果并从肠道菌群的角度分析其作用机制。方法采用随机双盲安慰剂对照临床试验方法，纳入82名患者，分为低、高剂量组和安慰剂组。患者每日服用HCP-2hvy或安慰剂1次，疗程为14 d。收集患者治疗前后睡眠日记与睡眠监测仪数据，同时于治疗前后采集患者血液与粪便样本进行检测。结果与安慰剂组比较，低、高剂量HCP-2hvy均能显著延长患者客观睡眠总时间（低剂量组t=2.870,P=0.005；高剂量组t=2.590,P=0.010）。高剂量HCP-2hvy能显著增加患者肠道菌群Shannon指数（t=2.716,P=0.008），同时低、高剂量HCP-2hvy均能显著增加患者肠道菌群Simpson指数（低剂量组t=2.066,P=0.041；高剂量组t=3.221,P=0.002），且低、高剂量组患者肠道菌群的CPCoA均与安慰剂组显著分离（P=0.048）。低、高剂量HCP-2hvy能分别提高肠道Faecalibacterium＿prausnitzii(t=2.146, P=0.036)、Romboutsia＿timonensis(t=2.263,P=0.027)的相对丰度。结论 HCP-2hvy可能通过调节肠道菌群改善失眠人群的睡眠质量。因此HCP-2hvy可以作为一种改善失眠的膳食补充剂加以推广应用。

关键词：水解酪蛋白肽失眠睡眠障碍肠道菌群

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miR-124在抑郁症中的作用机制

生物化学与生物物理进展 2024年第6期51卷 1316-1326页

作者：薛燕李德珠谢慧莹蒋传邈张俊芳宁波大学医学部浙江省病理生理学技术研究重点实验室宁波315211 宁波大学附属康宁医院宁波315201

抑郁症是世界范围内最常见的精神疾病之一,发病机制复杂,研究仍处于探索阶段。微RNA(miRNA)作为表观遗传机制的重要调控因子,在抑郁症的发生发展中起着重要作用。miR-124是神经系统中表达最丰富的miRNA之一,参与了神经元分化、小胶质细... 详细信息

抑郁症是世界范围内最常见的精神疾病之一,发病机制复杂,研究仍处于探索阶段。微RNA(miRNA)作为表观遗传机制的重要调控因子,在抑郁症的发生发展中起着重要作用。miR-124是神经系统中表达最丰富的miRNA之一,参与了神经元分化、小胶质细胞激活等生物事件。近年研究表明,miR-124在抑郁症患者和动物模型中表达异常,并参与了病理生理机制。然而,miR-124的表达异常情况及其相关机制的研究结果是较复杂的、甚至矛盾的。故本文对此进行梳理,总结了miR-124在抑郁症中的研究进展。

关键词：抑郁症 miR-124 海马糖皮质激素受体神经发生神经炎症

基于“潜力⁃弹性⁃稳定性”模型的温州市生态韧性时空变化及影响因素研究

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生态学报 2024年第8期44卷 3253-3267页

作者：李加林张旖芯张海涛龚虹波刘永超宁波大学东海研究院宁波315211 宁波大学地理与空间信息技术系宁波315211 陆海国土空间利用与治理浙江省协同创新中心宁波315211 浙江省象山中学宁波315700 宁波大学公共管理系宁波315211

城市生态韧性为城市应对长期发展积累的内在压力,以及外界不确定性风险的冲击提供了新思路,对城市的可持续发展具有重要意义。基于城市生态学视角,从生态韧性的抵御力、恢复力及适应力三个方面特性,构建基于“潜力⁃弹性⁃稳定性”的生态... 详细信息

城市生态韧性为城市应对长期发展积累的内在压力,以及外界不确定性风险的冲击提供了新思路,对城市的可持续发展具有重要意义。基于城市生态学视角,从生态韧性的抵御力、恢复力及适应力三个方面特性,构建基于“潜力⁃弹性⁃稳定性”的生态韧性评价模型,分析了1990—2020年温州市生态韧性时空变化特征,并运用时空地理加权回归模型(GTWR),探究了生态韧性影响因素的时空异质性。结果表明:(1)1990—2020年,温州城市生态韧性指数总体呈现先上升后下降的趋势,潜力、弹性、稳定性呈现出相似的变化趋势,研究后期稳定性的提升使生态韧性的下降得到短暂缓解。(2)温州市东部沿海地区生态韧性较差,西部与北部山地生态韧性较好;低韧性水平区呈现出区域中心韧性水平降低,并且向外围扩张的趋势。(3)温州市城市生态韧性影响因素之间存在显著的时空差异,空间上也存在波动方向与强度的差异,这种差异性集中分布于城市边缘县(区)。研究以期为温州市及沿海同等级城市,提升城市生态韧性、促进区域可持续发展决策提供参考。

关键词：生态韧性时空变化影响因素时空地理加权回归模型温州市

基于DL-BiGRU多特征融合的注塑件尺寸预测方法

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浙江大学学报（工学版） 2024年第3期58卷 646-654页

作者：钱庆杰余军合战洪飞王瑞胡健宁波大学机械工程与力学学院浙江宁波315211 中机中联工程有限公司第一工业设计研究院重庆400039

为了充分挖掘注塑成型过程中模腔内的高频时序特征和注塑成型机状态特征,提出基于双层双向门控循环单元网络(DL-BiGRU)的多特征融合注塑件尺寸预测方法.分析膜腔内传感器高频时序特征与注塑件尺寸间的关联性,采用DL-BiGRU网络从高频数... 详细信息

为了充分挖掘注塑成型过程中模腔内的高频时序特征和注塑成型机状态特征,提出基于双层双向门控循环单元网络(DL-BiGRU)的多特征融合注塑件尺寸预测方法.分析膜腔内传感器高频时序特征与注塑件尺寸间的关联性,采用DL-BiGRU网络从高频数据中自动提取时序特征,表征注塑件成型过程状态变化特性.通过采样模腔内高频时序数据进行展成平铺,表征注塑成型的瞬时特征.融合时序特征、瞬时特征和成型机状态特征,构建端到端的深度学习多特征融合框架.将上述3种特征融合并联合训练,提升注塑件尺寸预测精度.在注塑成型数据集上进行模型验证,预测尺寸平均均方误差为4.7×10^(-4) mm^(2),最小误差波动为10^(-5) mm^(2)量级,模型具有较高的预测精度和稳定性.

关键词：注塑成型深度学习双向门控循环单元网络(BiGRU) 多特征融合尺寸预测