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卤代烷烃脱卤素酶标签α1A-肾上腺素受体色谱方法的建立与评价

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色谱 2024年第10期42卷 935-942页

作者：袁心怡李良喜赵勤张晓英李倩赵新锋冀旭西藏民族大学西藏藏医药研究中心藏药活性成分及药理机制研究联合实验室西藏民族大学藏药检测技术教育部工程研究中心西北大学生命科学学院

受体色谱技术是将色谱技术的高分离能力和药物-受体间的高特异性识别能力结合起来的一种分析技术，能够对中药等复杂体系中靶向活性成分进行高效筛选与准确辨识。该技术的关键在于发展高效、温和、简便的固定化方法，使得固定化受体活... 详细信息

受体色谱技术是将色谱技术的高分离能力和药物-受体间的高特异性识别能力结合起来的一种分析技术，能够对中药等复杂体系中靶向活性成分进行高效筛选与准确辨识。该技术的关键在于发展高效、温和、简便的固定化方法，使得固定化受体活性得以保持。传统的以生物交联剂为核心的随意共价固定化技术存在反应特异性较差、需要纯化蛋白质等不足。针对该问题，本研究将卤代烷烃脱卤素酶（Halo）与6-氯己酸的特异性生物正交反应引入至α1A-肾上腺素受体(α1A-AR)的固定化过程，将Halo标签α1A-AR一步固定至6-氯己酸修饰的氨丙基硅胶表面，无需对α1A-AR进行纯化。采用扫描电子显微镜和色谱法对Halo-α1A-AR色谱固定相进行形貌及活性表征，证明受体已成功固定且具有特异性识别配体的能力，30天内稳定性良好。非线性色谱法研究结果显示：盐酸哌唑嗪、盐酸特拉唑嗪和乌拉地尔通过一类结合位点与Halo-α1A-AR色谱固定相作用，结合常数分别为3.85×10～5、5.00×10～5和5.90×10～5 L/mol;甲磺酸酚妥拉明和盐酸坦索罗辛在Halo-α1A-AR色谱固定相上则存在两类位点，前者与受体亲和力分别为3.12×10～6 L/mol和6.01×10～5 L/mol,后者则为9.98×10～5 L/mol和2.11×10～4 L/mol。与传统物理吸附法或N,N′-羰基二咪唑法制备的α1A-AR色谱柱相比，本文所用固定化方法无需纯化受体，在一定程度上避免了受体活性损失，实现了蛋白质一步固定化方法，亲和力测定值更接近于溶液中受体-药物的真值，为复杂体系靶向活性成分高效筛选与准确测定奠定了基础。

关键词： α1A-肾上腺素受体卤代烷烃脱卤素酶一步固定化非线性色谱法

基于Swin-Transformer迭代展开的有限角CT图像重建用于PTCT成像

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光学学报 2024年第8期44卷 296-307页

作者：袁伟席雅睿谭川东刘川江朱国荣刘丰林重庆大学ICT研究中心光电技术及系统教育部重点实验室重庆400044 重庆大学工业CT无损检测教育部工程研究中心重庆400044

针对相对平行直线扫描CT(PTCT)图像重建存在的有限角伪影问题,提出一种学习局部和非局部正则项的深度迭代展开方法。该方法将具有固定迭代次数的梯度下降算法迭代展开到神经网络,利用具有坐标注意力(CA)机制的卷积模块和Swin-Transforme... 详细信息

针对相对平行直线扫描CT(PTCT)图像重建存在的有限角伪影问题,提出一种学习局部和非局部正则项的深度迭代展开方法。该方法将具有固定迭代次数的梯度下降算法迭代展开到神经网络,利用具有坐标注意力(CA)机制的卷积模块和Swin-Transformer模块作为迭代模块交替级联部署,构成端到端的深度重建网络。卷积模块学习局部正则化,其中CA用于减少图像过平滑;Swin-Transformer模块学习非局部正则化,提高网络对图像细节的恢复能力;在相邻模块间,使用迭代连接(IC)增强模型提取深层特征的能力,提高每次迭代的效率。通过消融实验验证了网络各部分的有效性,并在两种类型的数据集上进行实验,结果证明了本文方法的效果。实验结果表明,本文方法在抑制PTCT重建图像有限角伪影的同时,能较好地保留重建图像细节,提高重建图像质量。

关键词： X射线光学计算机断层成像相对平行直线扫描图像重建有限角深度学习

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基于混合策略改进的樽海鞘群算法

控制与决策 2024年第8期39卷 2541-2550页

作者：梁成龙陈志环武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心武汉430081 武汉科技大学机器人与智能系统研究院武汉430081

针对樽海鞘群算法(SSA)在求解复杂优化问题时存在的易陷入局部最优、收敛精度低等缺点,提出一种基于混合策略改进的樽海鞘群算法(ISSA).首先,采用Sobol序列实现樽海鞘种群的初始化,使初始种群在解空间中分布更加均匀,进而提高算法的全... 详细信息

针对樽海鞘群算法(SSA)在求解复杂优化问题时存在的易陷入局部最优、收敛精度低等缺点,提出一种基于混合策略改进的樽海鞘群算法(ISSA).首先,采用Sobol序列实现樽海鞘种群的初始化,使初始种群在解空间中分布更加均匀,进而提高算法的全局寻优能力;其次,在领导者位置更新阶段引入步长控制因子,根据不同寻优时期自动调节领导者的搜索范围,有效平衡算法的全局搜索与局部搜索;然后,采用改进的透镜成像策略对领导者进行映射,避免算法陷入局部最优;此外,在追随者位置更新阶段,引入一种自主选择追随机制,改善追随者的盲从性,以提高算法的收敛精度;最后,与其他几种代表性优化算法在12个基准测试函数上进行仿真实验对比,并进行Wilcoxon秩和检验,实验结果表明所提出ISSA在收敛速度和精度上有明显提升,相较于其他优化算法具有更好的寻优效果和稳定性.另外,通过两个工程设计案例实验进行测试,进一步验证了所提出ISSA的可行性和适用性.

关键词：樽海鞘群算法 Sobol序列步长控制因子透镜成像自主追随 Wilcoxon秩和检验

基于高基尼不纯度的UAV&UGV协作监测系统路径规划

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控制与决策 2024年第3期39卷 804-812页

作者：夏丹陈洋陈志环杨艳华武汉科技大学机器人与智能系统研究院武汉430081 武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心武汉430081

空地异构机器人系统由无人机和地面车组成,通过两者相互协作完成持续监测任务可以提高工作效率、解决无人机续航能力不足的问题.在该异构机器人系统中,地面车可以为无人机进行补能,保证监测任务的持续性.由于周期性的监测路径极易发生... 详细信息

空地异构机器人系统由无人机和地面车组成,通过两者相互协作完成持续监测任务可以提高工作效率、解决无人机续航能力不足的问题.在该异构机器人系统中,地面车可以为无人机进行补能,保证监测任务的持续性.由于周期性的监测路径极易发生监测规律信息的泄露,提高无人机监测路径的随机性具有重要意义.针对此问题,引入基尼不纯度指标来评估监测路径的随机性,以目标点的归一化访问间隔时间及其基尼不纯度的加权之和最小为优化目标,建立无人机和地面车协作系统持续监测路径规划模型,提升监测路径的隐私性.采用蚁群算法对无人机监测路径和地面车补能路径进行优化求解,验证了模型的有效性与合理性.通过与其他算法比较,说明了蚁群算法具有更快的搜索速度和运行效率.

关键词：异构机器人路径规划持续监测基尼不纯度路径随机性蚁群算法

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具有最小信息延迟的多无人机路径规划方法

中国惯性技术学报 2024年第5期32卷 521-530页

作者：陈洋钟树成陈志环武汉科技大学机器人与智能系统研究院武汉430081 武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心武汉430081

在一些实时性要求高的监测任务中,为提升多无人机协同工作的效能,提出了具有最小信息延迟的多无人机路径规划方法。首先定义最大信息延迟描述监测信息的时效性,综合考虑了无人机能量、禁飞区等多种约束,以无人机信息延迟和飞行总距离为... 详细信息

在一些实时性要求高的监测任务中,为提升多无人机协同工作的效能,提出了具有最小信息延迟的多无人机路径规划方法。首先定义最大信息延迟描述监测信息的时效性,综合考虑了无人机能量、禁飞区等多种约束,以无人机信息延迟和飞行总距离为优化目标,建立多无人机路径规划模型。然后,提出一种改进的多目标灰狼算法,引入交叉算子完成灰狼位置更新以增强其全局搜索能力,引入大规模邻域算法以提高其局部搜索能力。最后,利用概率路图算法对得到的飞行方案进行局部避障优化,从而得到最终的路径规划结果。仿真和实验结果表明,所提算法不仅可以得到很好的路径规划结果,而且对比NSGA-Ⅱ算法,本文算法得到的飞行路径总距离分别缩短了3.34%、5.09%,最大延迟时间降低了11.02%、15.66%,验证了所提算法的可行性和有效性。

关键词：信息延迟改进多目标灰狼算法路径规划避障概率路图算法

复杂协同攻击下一类非线性系统的分布式一致性滤波器设计

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控制与决策 2024年第1期39卷 189-195页

作者：高霞吴怀宇郑秀娟武汉科技大学机器人与智能系统研究院武汉430081 武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心武汉430081

针对复杂协同攻击下一类非线性系统的状态估计问题,提出一种分布式一致性递推滤波算法.首先,将拒绝服务攻击(denial of service, DoS)和虚假数据注入攻击(false data injection, FDI)现象描述为两个随机Bernoulli序列,并利用统一的框架... 详细信息

针对复杂协同攻击下一类非线性系统的状态估计问题,提出一种分布式一致性递推滤波算法.首先,将拒绝服务攻击(denial of service, DoS)和虚假数据注入攻击(false data injection, FDI)现象描述为两个随机Bernoulli序列,并利用统一的框架建立包含DoS和FDI的复杂协同攻击模型;然后,基于一致性理论设计具有分布式结构的递推滤波器,计算最优滤波器增益,并推导该滤波器估计误差满足均方有界的充分必要条件;最后,利用室内机器人的定位问题进行验证,仿真结果验证了所提出滤波器算法的有效性.

关键词：一致性滤波器状态估计 FDI攻击 DoS攻击室内机器人定位

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藏丹参的化学成分及药理作用研究进展

中国民族民间医药 2024年第17期 67-70页

作者：郑博文程茜熙唐政孙芳云西藏民族大学藏药检测技术教育部工程研究中心

藏丹参是一种生长在高原地区的药材。藏丹参含丹参酮、丹酚酸等多种有效药用成分，拥有抗炎、抗菌、抗肿瘤、保护血管、保护神经等多种药理作用。为进一步开发利用藏丹参，本文将对藏丹参的化学成分及其药理作用研究进展进行综述。

关键词：藏丹参化学成分药理作用研究进展

藏药七十味珍珠丸对帕金森病模型大鼠认知能力的影响

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同方期刊数据库

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中国病理生理杂志 2024年第4期40卷 610-618页

作者：崔海燕闫清伟李红艳孙亚楠郑博文李腾李稼霖刘晓华西藏民族大学陕西咸阳712082 藏药检测技术教育部工程研究中心陕西咸阳712082 西藏高原相关疾病分子机制与干预研究重点实验室陕西咸阳712082 陕西中医药大学陕西咸阳712046

目的:探讨藏药七十味珍珠丸(Tibetan medicine Ranasampel,RNSP)对帕金森病(Parkinson disease,PD)模型大鼠认知能力的影响。方法:采用6-羟基多巴胺(6-hydroxydopamine,6-OHDA)右侧纹状体单点注射法制作PD大鼠模型,建模成功后将动物随... 详细信息

目的:探讨藏药七十味珍珠丸(Tibetan medicine Ranasampel,RNSP)对帕金森病(Parkinson disease,PD)模型大鼠认知能力的影响。方法:采用6-羟基多巴胺(6-hydroxydopamine,6-OHDA)右侧纹状体单点注射法制作PD大鼠模型,建模成功后将动物随机分为模型组,西药组(美多芭50 mg/kg),RNSP低、中、高剂量组(90、180、360 mg/kg)及正常组,共6组,每组8只。造模次日各组大鼠灌胃给药,每日1次,连续4周,模型组和正常组大鼠予以等体积生理盐水。给药当天及第7、14、21、28天分别称量动物体重;RNSP给药4周后进行阿扑吗啡诱导的大鼠旋转实验及Morris水迷宫实验;免疫组化法观察大鼠中脑黑质致密部及腹侧被盖区酪氨酸羟化酶(tyrosine hydroxylase,TH)阳性神经元数目;酶联免疫吸附法测定大鼠纹状体氧化应激指标丙二醛,还原型谷胱甘肽及超氧化物歧化酶水平;高效液相色谱电化学法检测大鼠海马多巴胺、5-羟色胺以及去甲肾上腺素含量;Western blot检测大鼠黑质P38、p-P38、JNK、p-JNK、ERK和p-ERK蛋白表达。结果:RNSP给药4周后各组大鼠之间体重无显著差异;与正常组相比,PD模型组大鼠旋转频率显著增加,逃避潜伏期显著延长,穿台次数及目标象限停留时间显著减少(P部及腹侧被盖区TH阳性神经元数目显著减少;纹状体还原型谷胱甘肽及超氧化物歧化酶含量显著降低,丙二醛含量显著升高(P<0.05);海马多巴胺、5-羟色胺以及去甲肾上腺素含量显著降低;黑质p-JNK/JNK、p-P38/P38比值显著升高(P<0.05)。与PD模型组相比,RNSP各组大鼠旋转频率显著降低,逃避潜伏期显著缩短,穿台次数及目标象限停留时间显著增加(P<0.05);TH阳性神经元数目、还原型谷胱甘肽,超氧化物歧化酶、多巴胺含量显著升高,丙二醛含量及p-JNK/JNK、p-P38/P38比值显著降低(P<0.05)。中、高剂量组去甲肾上腺素含量及低、高剂量组5-羟色胺含量显著升高,中、高剂量组p-ERK/ERK比值显著降低(P<0.05)。结论:RNSP可改善PD动物认知能力,其机制可能与抑制P38/JNK/ERK信号通路,减轻中脑氧化应激反应,减少DA神经元丢失,提高海马单胺类神经递质有关。

关键词：藏药七十味珍珠丸帕金森病认知

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基于改进深度Q网络的机器人持续监测路径规划

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兵工学报 2024年第6期45卷 1813-1823页

作者：王霄龙陈洋胡棉李旭东武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心湖北武汉430081 武汉科技大学机器人与智能系统研究院湖北武汉430081

持续监测问题指的是通过规划移动机器人在路网中的巡逻路线,从而对路网环境实施长期监测,以实现保障环境安全的目的。环境中的待监测点通常受到最大允许监测周期(重访周期)的限制,并且最优的监测路径不应具有固定的周期,否则监测过程容... 详细信息

持续监测问题指的是通过规划移动机器人在路网中的巡逻路线,从而对路网环境实施长期监测,以实现保障环境安全的目的。环境中的待监测点通常受到最大允许监测周期(重访周期)的限制,并且最优的监测路径不应具有固定的周期,否则监测过程容易被恶意入侵者针对性地破坏。针对上述问题,提出一种基于改进深度Q网络(Deep Q Networks,DQN)的机器人监测路径规划算法。改进DQN的决策方法,使机器人获得一条监测频率高、安全性好(防止被智能入侵的能力)、非固定周期的监测路径。仿真实验结果表明:所提算法可以高效地覆盖所有待监测节点;与传统的DQN算法相比,该算法不会使监测陷入周期性的循环路径之中,增强了系统的抗入侵能力。

关键词：持续监测强化学习路径规划移动机器人