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Metabolomic and elemental profiling of blood serum in bladder cancer

Journal of Pharmaceutical analysis 2022年第6期12卷 889-900页

作者： Krzysztof Ossolinski Tomasz Ruman Valerie Copie Brian P.Tripet Leonardo B.Nogueira Katiane O.P.C.Nogueira Artur Kołodziej Aneta Płaza-Altamer Anna Ossolinska Tadeusz Ossolinski Joanna Nizioł Department of Urology John Paul II Hospital36-100KolbuszowaPoland Rzeszow University of Technology Faculty of Chemistry35-959RzeszowPoland The Department of Chemistry and Biochemistry Montana State UniversityBozemanMT59717USA Department of Geology Federal University of Ouro Preto35400-000Ouro PretoBrazil Department of Biological sciences Federal University of Ouro Preto35400-000Ouro PretoBrazil Doctoral school of Engineering and Technical sciences at the Rzeszow University of Technology 35-959RzeszowPoland

Bladder cancer(BC)is one of the most frequently diagnosed types of urinary *** advances in treatment methods,no specific biomarkers are currently in *** and untargeted profiling of metabolites and elements of human blood serum from 100 BC patients and the same number of normal controls(NCs),with external validation,was attempted using three analytical methods,i.e.,nuclear magnetic resonance,gold and silver-109 nanoparticle-based laser desorption/ionization mass spectrometry(LDI-MS),and inductively coupled plasma optical emission spectrometry(ICP-OES).All results were subjected to multivariate statistical *** potential serum biomarkers of BC,namely,isobutyrate,pyroglutamate,choline,and acetate,were quantified with proton nuclear magnetic resonance,which had excellent predictive ability as judged by the area under the curve(AUC)value of *** elements,Li and Fe,were also found to distinguish between cancer and control samples,as judged from ICP-OES data and AUC of 0.807(in validation set).Twenty-five putatively identified compounds,mostly related to glycans and lipids,differentiated BC from NCs,as detected using *** serum metabolites were found to discriminate between tumor grades and nine metabolites between tumor *** results from three different analytical platforms demonstrate that the identified distinct serum metabolites and metal elements have potential to be used for noninvasive detection,staging,and grading of BC.

关键词： Bladder cancer Biomarkers Human serum Metallomics Metabolomics

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基于核优化密度聚类的绿色苹果分割算法

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光谱学与光谱分析 2021年第9期41卷 2980-2988页

作者：王志芬贾伟宽牟善昊侯素娟印祥 ZE Ji 山东师范大学信息科学与工程学院山东济南250358 山东师范大学分布式计算机软件新技术山东省重点实验室山东济南250358 山东理工大学农业工程与食品科学学院山东淄博255000 school of Engineering Cardiff UniversityCardiffCF243AAUnited Kingdom

苹果的可见光谱目标的高效、精准识别是实现果园测产或机器自动采摘作业的关键,由于绿色目标果实与枝叶背景颜色较为相近,因此绿色苹果的识别成为新的挑战。再由于果园实际复杂环境因素影响,如光照、阴雨、枝叶遮挡、目标重叠等情况,现... 详细信息

苹果的可见光谱目标的高效、精准识别是实现果园测产或机器自动采摘作业的关键,由于绿色目标果实与枝叶背景颜色较为相近,因此绿色苹果的识别成为新的挑战。再由于果园实际复杂环境因素影响,如光照、阴雨、枝叶遮挡、目标重叠等情况,现有的目标果实识别方案难以满足测产或自动采摘的实时、精准作业需求。为更好地实现果园自然环境中绿色目标果实识别问题,提出一种新的核密度估计优化的聚类分割算法(kernel density clustering,KDC)。新算法首先利用简单的迭代聚类(simple linear iterative cluster,SLIC)算法将目标图像分割成不规则块,集结小区域内近似像素点组成超像素区域,计算单元由像素点转变为超像素区域,有效降低数据复杂度,且SLIC算法简化图像数据时可有效避免目标果实轮廓模糊;基于超像素构造R-B区域均值和G-B区域均值的二维特征分量,建立针对聚类分析的青苹果颜色特征空间。然后借助密度峰值聚类中心计算绿色苹果图像每个数据点的局部密度和局部差异度,为解决分割边界模糊问题,在计算过程中利用核密度估计计算局部密度,确保局部密度在不同复杂场景中的清晰准确表达,以更精准找出被低密度区域分割的高密度区域,实现任意形状的聚类。最后以局部密度和距离构造寻找聚类中心的决策图,该研究采用双排序算法实现聚类中心的自动选择,完成目标果实的高效分割。新算法通过SLIC算法获得图像的超像素区域表示,数据点的局部密度通过核密度估计得到,大幅降低算法的计算量,实现目标图像的高效、精准分割。为更好地验证新算法性能,实验采集多光照、阴雨等环境下的遮挡、重叠等复杂目标图像,以分割效率、分割有效性、假阳性、假阴性等指标进行评价,通过对比k-means聚类算法、meanshift聚类算法、FCM算法和DPCA算法,该研究提出的新算法分割性能均最优。

关键词：绿色果实图像分割密度峰值聚类核密度估计

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水稳定同位素示踪的冰川流域水文模拟及不确定性研究——以乌鲁木齐河源1号冰川为例

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冰川冻土 2021年第4期43卷 1130-1143页

作者：何天豪高红凯李向应韩添丁贺志华张志才段峥刘敏丁永建华东师范大学地理科学学院上海200241 华东师范大学地理信息科学教育部重点实验室上海200241 西北大学陕西省地表系统与环境承载力重点实验室陕西西安710127 西北大学城市与环境学院陕西西安710127 中国科学院西北生态环境资源研究院冰冻圈科学国家重点实验室甘肃兰州730000 Centre for Hydrology University of SaskatchewanSaskatoon SK S7N 5C9SaskatchewanCanada 河海大学水文水资源学院江苏南京210098 Department of Physical Geography and Ecosystem science Lund UniversityLund 7222Sweden China-Pakistan Joint Research center on Earth sciences CAS-HECIslamabad 45320Pakistan

水文模拟不确定性长期以来是制约寒区水文发展的瓶颈问题。水稳定同位素示踪为认识冰川流域径流过程提供了重要“指纹”信息,但仍缺乏有效模型将该信息与冰川水文模型耦合,而且同位素信息对冰川流域水文模型不确定性的约束效果也有待检... 详细信息

水文模拟不确定性长期以来是制约寒区水文发展的瓶颈问题。水稳定同位素示踪为认识冰川流域径流过程提供了重要“指纹”信息,但仍缺乏有效模型将该信息与冰川水文模型耦合,而且同位素信息对冰川流域水文模型不确定性的约束效果也有待检验。将水稳定同位素信息(δ^(18)O)与冰川流域水文模型FLEXG相耦合,实现对冰川流域水稳定同位素和径流过程的耦合建模(FLEXG-iso),并在乌鲁木齐河源1号冰川流域进行模拟检验和径流分割。结果表明:模型不仅对2013—2016年径流过程有良好的模拟效果,还可以重现水稳定同位素、冰川物质平衡等重要过程。利用水稳定同位素这一辅助数据,提高了模型参数的识别能力,减少了模拟过程中各水源的相互妥协效应和不确定性范围。2013—2016年1号冰川断面径流32%~34%来自融雪,48%~51%来自融冰,0%~7%来自地下水,12%~15%来自降雨径流。水稳定同位素对雪和冰川相关中间过程有明显的约束能力,原有模型对融冰贡献的模拟偏高约7%。FLEXG-iso模型的建立有助于推动寒区水文学理论和方法的发展,以及寒区水资源、生态环境保护等相关决策制定。

关键词：水稳定同位素冰川水文模型同位素辅助水文模拟径流分割乌鲁木齐河源1号冰川

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analysis of the Relevance of Spatial Distribution Between Urban Parks and Transportation Infrastructure in Beijing Based on POI data

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Journal of Landscape Research 2018年第3期10卷 27-34页

作者： YANG Xin WU Siqi ZHANG Qi school of Architecture and Art North China University of Technology Beijing 100144 China China Urban Construction Design & Research Institute Co. Ltd. Beijing 100000 China

In this paper,the relevance of spatial distribution between urban parks and transportation infrastructure in Beijing was studied grounded on POI data to guarantee the accuracy and *** paper focused on three ***,based on vector data of Beijing and POI data,the distribution of bus stations,subway stations,and parking lots as well as the road network density in the radiating region of each main entrance in urban parks were analyzed to assess traffic service ability in surrounding area of urban ***,coupling relationship of spatial distribution between urban parks and transportation network in Beijing was analyzed using Kernel Density ***,Arc GIS was used to explore space pattern characteristics of large parks and association models between large parks and main transportation network,including two types of intersected and non-intersected and seven ***,according to the comprehensive analysis of POI data,there was a contradictory relationship of interdependency and interaction between space pattern of urban parks and transportation infrastructure construction in Beijing,contributing to the scientific judgment of spatial characteristics of urban parks and transportation infrastructure as well as traffic accessibility and *** conclusions were thus obtained to explore coordinated development strategies for two systems of park green space and transportation network,thereby providing new ideas for the construction of harmonious and livable environment in Beijing.

关键词： POI data ArcGIS Urban parks Transportation infrastructure Relevance investigation

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MONTE CARLO EVENT GENERATORS

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Chinese Physics C 2014年第9期38卷 488-497页

作者： K.A.Olive K.Agashe C.Amsler M.Antonelli J.-F.Arguin D.M.Asner H.Baer H.R.Band R.M.Barnett T.Basaglia C.W.Bauer J.J.Beatty V.I.Belousov J.Beringer G.Bernardi S.Bethke H.Bichsel O.Biebe E.Blucher S.Blusk G.Brooijmans O.Buchmueller V.Burkert M.A.Bychkov R.N.Cahn M.Carena A.Ceccucci A.Cerr D.Chakraborty M.-C.Chen R.S.Chivukula K.Copic G.Cowan O.Dahl G.D'Ambrosio T.Damour D.de Florian A.de Gouvea T.DeGrand P.de Jong G.Dissertor B.A.Dobrescu M.Doser M.Drees H.K.Dreiner D.A.Edwards S.Eidelman J.Erler V.V.Ezhela W.Fetscher B.D.Fields B.Foster A.Freitas T.K.Gaisser H.Gallagher L.Garren H.-J.Gerber G.Gerbier T.Gershon T.Gherghetta S.Golwala M.Goodman C.Grab A.V.Gritsan C.Grojean D.E.Groom M.Grnewald A.Gurtu T.Gutsche H.E.Haber K.Hagiwara C.Hanhart S.Hashimoto Y.Hayato K.G.Hayes M.Heffner B.Heltsley J.J.Hernandez-Rey K.Hikasa A.Hocker J.Holder A.Holtkamp J.Huston J.D.Jackson K.F.Johnson T.Junk M.Kado D.Karlen U.F.Katz S.R.Klein E.Klempt R.V.Kowalewski F.Krauss M.Kreps B.Krusche Yu.V.Kuyanov Y.Kwon O.Lahav J.Laiho P.Langacker A.Liddle Z.Ligeti C.-J.Lin T.M.Liss L.Littenberg K.S.Lugovsky S.B.Lugovsky F.Maltoni T.Mannel A.V.Manohar W.J.Marciano A.D.Martin A.Masoni J.Matthews D.Milstead P.Molaro K.Monig F.Moortgat M.J.Mortonson H.Murayama K.Nakamura M.Narain P.Nason S.Navas M.Neubert P.Nevski Y.Nir L.Pape J.Parsons C.Patrignani J.A.Peacock M.Pennington S.T.Petcov Kavli IPMU A.Piepke A.Pomarol A.Quadt S.Raby J.Rademacker G.Raffel B.N.Ratcliff P.Richardson A.Ringwald S.Roesler S.Rolli A.Romaniouk L.J.Rosenberg J L.Rosner G.Rybka C.T.Sachrajda Y.Sakai G.P.Salam S.Sarkar F.Sauli O.Schneider K.Scholberg D.Scott V.Sharma S.R.Sharpe M.Silari T.Sjostrand P.Skands J.G.Smith G.F.Smoot S.Spanier H.Spieler C.Spiering A.Stahl T.Stanev S.L.Stone T.Sumiyoshi M.J.Syphers F.Takahashi M.Tanabashi J.Terning L.Tiator M.Titov N.P.Tkachenko N.A.Tornqvist D.Tovey G.Valencia G.Venanzoni M.G.Vincter P.Vogel A.Vogt S.P.Wakely W.Walkowiak C.W.Walter D.R.Ward G.Weiglein D.H.Weinberg E.J.Weinberg M.White L.R.Wiencke C.G.Wohl L.Wolfenstein J.Womersley C.L. University of Minnesota School of Physics and Astronomy116 Church St.S.E.MinneapolisMN 55455USA University of Maryland Department of PhysicsCollege ParkMD 20742-4111USA Albert Einstein center for Fundamental Physics Universitat BernCH-3012 BernSwitzerland Lab.Nazionali di Frascati dell'INFN CP 13via E.Fermi40I-00044 Frascati(Roma)Italy Departement de physique Universite de MontrealC.P.6128succ.centre-villeMontreal(Quebec) H3C 3J7Canada Pacific Northwest National Laboratory 902 Battelle BoulevardRichlandWA 99352USA Department of Physics and Astronomy University of OklahomaNormanOK 73019USA Department of Physics University of WisconsinMadisonWI 53706USA Physics Division Lawrence Berkeley National Laboratory1 Cyclotron RoadBerkeleyCA 94720USA CERN European Organization for Nuclear ResearchCH-1211 Geneve 23Switzerland Department of Physics The Ohio State University191 W.Woodruff Ave.ColumbusOH 43210 COMPAS Group Institute for High Energy PhysicsRU- 142284ProtvinoRussia LPNHE IN2P3-CNRS et Universites de Paris 6 et 7F-75252 ParisFrance Max-Planck-Institute of Physics 80805 MunichGermany Department of Physics University of WashingtonSeattleWA 98195USA Ludwig-Maximilians-Universitat Fakultdt für PhysikSchellingstr.4D-80799 MünchenGermany Enrico Fermi Institute and Department of Physics University of ChicagoChicagoIL 60637-1433USA Department of Physics Syracuse UniversitySyracuseNY13244USA Department of Physics Columbia University538 W.120th StreetNew YorkNY10027 USA High Energy Physics Group Blackett LaboratoryImperial CollegePrince Consort RoadLondon SW7 2AZUK Jefferson Lab 12000 Jefferson Ave.Newport NewsVA 23606USA Department of Physics University of VirginiaPO Box 400714CharlottesvilleVA 22904USA Fermi National Accelerator Laboratory P.O.Box 500BataviaIL 60510USA Kavli Institute for Cosmological Physics University of ChicagoChicagoIL 60637-1433USA Department of Physics and Astronomy University of SussexFalmerBrighton BN1 9QHUK Department o

Revised September 2013 by P. Nason （INFN, Milan） and P.Z. Skands （CERN） General-purpose Monte Carlo （GPMC） generators like HERWIG [1], HERWIG＋＋ [2], PYTHIA 6 [3], PYTHIA 8 [4], and SHERPA [5], provide fully exclusive simulations of high-energy collisions. They play an essential role in QCD modeling （in particular for aspects beyond fixed-order perturbative QCD）, in data analysis,

关键词： QCD MONTE CARLO EVENT GENERATORS

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把握机会窗口期减缓气候变化对中国居民健康影响

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科学通报 2023年第15期68卷 1899-1905页

作者：蔡闻佳张弛张诗卉艾思奇白玉琪鲍俊哲常楠陈彬陈慧琪程亮亮崔学勤戴瀚程 Bawuerjiang Danna 底骞董伟董文轩窦德景范维澄范星房小怡高仝高源耿阳关大博郭亚菲 Ian Hamilton 胡艺馨华峻翊黄存瑞黄弘黄建斌蒋俏蕾姜晓朋柯丕煜 Gregor Kiesewetter Pete Lampard 李传玺李瑞奇李双利梁璐林波荣林华亮刘欢刘起勇刘小波刘心远刘昱甫刘钊刘竹楼书含鲁晨曦罗勇罗震宇马伟 Alice McGushin 牛彦麟任超阮增良 Wolfgang Schöpp 单钰理苏婧孙韬淳王灿王琼文三妹谢杨熊辉徐冰徐朦颜钰杨军杨廉平杨秀俞乐岳玉娟曾仪娉张镜张少辉张曜张仲宸赵继尧赵亮赵梦真赵琦赵哲周景博朱征宏陈冯富珍宫鹏清华大学地球系统科学系北京100084 北京理工大学管理与经济学院北京100081 中山大学公共卫生学院广州510080 郑州大学公共卫生学院郑州450001 南京医科大学公共卫生学院南京211166 北京师范大学环境学院北京100875 北京大学环境工程学院北京100871 清华大学新闻与传播学院北京100084 清华大学万科公共卫生学院北京100084 浙江大学地球科学学院杭州310058 清华大学公共安全研究所北京100084 清华大学工程物理系北京100084 百度研究院北京100091 山东师范大学环境与生态研究院济南250013 中国气象科学研究院气象影响与风险研究中心北京100086 山东师范大学商学院济南250013 中国疾病预防控制中心传染病预防控制所传染病预防控制国家重点实验室北京102206 清华大学建筑学院北京100084 中国疾病预防控制中心环境与人群健康重点实验室环境与健康相关产品安全所北京102206 Energy Institute University College LondonLondon WC1E 6BTUK 南方科技大学统计与数据科学系深圳518055 香港大学建筑学院中国香港999077 世界卫生组织驻华代表处北京100600 Pollution Management Research Group EnergyClimateand Environment ProgramInternational Institute for Applied Systems Analysis(IIASA)Schlossplatz 1-A-2361 LaxenburgAustria Department of Health sciences University of YorkYork YO105DDCanada 山东大学齐鲁医学院公共卫生学院流行病学系济南250002 中国科学技术大学计算机科学与技术学院合肥230027 Department of Geography and the Environment University of North TexasDenton TX 76203-5017USA 清华大学环境学院北京100084 Geography College of Life and Environmental SciencesUniversity of ExeterExeter EX12LUUK 山东大学气候变化与健康研究中心济南250002 Institute for Global Health University College LondonLondon WC1H 0ALUK school of Geography Earth and Environmental SciencesUniversity of BirminghamBirmingham B152TTUK 清华大学人文学院北京100084 北京航空航天大学经济与管理学院北京100083 香港科技大学(广州)信息枢纽人工智能学域广州511443 暨南大学环境与气候研究所广州510632 清华大学气候变化与可持续发展研究院北京100084 清华大学苏世民学院北京100084 清华大学体育学部北京100084 中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室北京100029 香港大学地球科学系和地理系中国香港999077

随着中国总人口的不断增加以及改革开放以来经济的飞速发展,中国面临来自气候变化的健康威胁也在不断上升.与此同时,中国也处于一个独特的机遇窗口期,如果能够有效应对气候变化带来的健康风险,将造福今后几代人的健康.反之,如果没有及... 详细信息

随着中国总人口的不断增加以及改革开放以来经济的飞速发展,中国面临来自气候变化的健康威胁也在不断上升.与此同时,中国也处于一个独特的机遇窗口期,如果能够有效应对气候变化带来的健康风险,将造福今后几代人的健康.反之,如果没有及时、充分的应对措施,气候变化对中国居民健康和生命的威胁将与日俱增.为了推动更及时且有利于改善人群健康的气候应对行动,由清华大学牵头建立的柳叶刀倒计时亚洲中心在全球柳叶刀倒计时工作的基础上[1,2],从2020年开始,聚焦气候变化对中国人群健康的影响进行全面且系统的评估[3,4].

关键词：减缓气候变化人群健康柳叶刀居民健康窗口期倒计时应对措施把握机会

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