基于网络药理学和分子对接探究麻黄加术汤治疗类风湿关节炎的潜在作用机制

利用网络药理学和分子对接方法探究麻黄加术汤治疗类风湿关节炎的潜在作用机制。通过数据库检索、筛选得到麻黄加术汤主要活性成分及其作用靶点,通过GeneCards、OMIM和Drugbank数据库筛选得到类风湿关节炎疾病靶点,使用STRING数据库和Cytoscape软件构建PPI(protein-protein interaction)网络;使用Metascape数据库对麻黄加术汤治疗类风湿关节炎的作用靶点进行GO(gene ontology)和KEGG(Kyoto encyclopedia of genes and genomes)富集分析;Cytoscape软件构建药物成分-靶点-通路网络;使用AutoDock软件对关键成分和靶点进行分子对接。结果筛选得到麻黄加术汤的潜在活性成分共131个,治疗类风湿关节炎的关键靶点133个,主要成分包括槲皮素、木犀草素、山奈酚等,关键靶点包括IL-6、TNF、TP53、STAT3等。GO和KEGG分析显示生物过程2 250条,细胞成分89条,分子功能152条,富集通路主要涉及AGE-RAGE信号通路、IL-17信号通路和TNF信号通路等。分子对接结果显示Phaseol和甘草酚与AKT1、PTGS2、MAPK1、MAPK8等关键靶点具有较好的结合活性。研究发现麻黄加术汤是通过多成分、多靶点、多通路的作用方式发挥治疗类风湿关节炎的作用,为类风湿关节炎的治疗提供了重要的科学信息。     

中医药治疗便秘的用药规律及网络药理学探析

基于数据挖掘及网络药理学方法,探究中药治疗便秘的用药规律并分析核心中药的作用机制。通过检索中国知网、维普数据库、万方数据库中有关中药复方治疗便秘的文献,筛选符合要求的文献并提取数据,对中药复方的药物频次、关联规则及聚类进行分析。基于中药系统药理学数据库与分析平台获取核心药物的化学成分及靶点,通过GeneCards、OMIM、TTD等数据库获取疾病靶点,借助Venny平台获取潜在靶点,采用STRING数据库、DAVID数据库进行相关机制分析。基于AutoDock软件进行分子对接。结果表明:筛选出复方85个;使用频次在10以上的有25味药,其中白术的使用频率最高;关联规则挖掘出白术-黄芪、白术-黄芪-当归分别是支持度最高的组合;聚类分析可将药物分为5类;挖掘出核心中药白术、当归、枳实和火麻仁。网络药理分析显示,核心中药治疗便秘的机制是化学成分作用于AKT1等靶点,进而调节癌症通路、磷脂酰肌醇3激酶-蛋白激酶B信号通路、p53信号通路等发挥治疗作用。该研究为中医药治疗便秘的用药规律提供了理论基础,为治疗便秘的中药复方的开发与发展提供了思路。     

基于网络药理学和分子对接研究丹参治疗浆细胞性乳腺炎的作用机制

利用网络药理学初步分析丹参治疗浆细胞性乳腺炎的作用机制,应用分子对接辅助研究丹参中活性化合物与浆细胞性乳腺炎主要靶点的亲和力,以证明筛选出的活性物质确实可与疾病靶点结合。基于中药系统药理学数据库与分析平台筛选丹参中的有效活性成分及这些成分的相关作用靶点,构建中药-成分-靶点网络,利用GeneCard数据库和DisGeNET数据库筛选浆细胞性乳腺炎的高相关性基因靶点,将药物成分靶点与疾病基因靶点相互映射,得到药物-成分-靶点-疾病网络,分析网络得到潜在药物活性化合物及潜在作用基因靶点,将此潜在作用靶点导入STRING数据库构建蛋白质-蛋白质相互作用网络。利用DAVID数据库对潜在作用靶点进行生物功能及代谢通路分析。对筛选到的高相关性活性成分和靶点进行分子对接,选择浆细胞性乳腺炎相关度最高的靶点IL-6、ICAM1和PGR,在PDB数据库中找到其三维蛋白结构,后在Zinc数据库中找寻丹参活性成分的分子结构,利用autodock4.0软件将蛋白与分子相对接。得到中药有效活性物质59个及其相关作用靶点132个,疾病相关靶点125个,映射后得到BCL2L1、EDNRA、ERBB2、ICAM1、IFNG、IL-4、IL-6、NR3C1、PGR、STAT3等10个潜在作用靶点,基因本体富集分析后找到潜在作用靶点共14个生物过程,京都基因与基因组百科全书分析后筛选得到16条信号转导通路,以乳腺癌通路、癌症信号通路、库欣综合征通路、NF-κB信号通路等通路为主。分子对接表明筛选出的药物活性成分与潜在作用靶点确有较大的亲和力。该研究初步筛选出了丹参治疗浆细胞性乳腺炎的物质基础,并揭示了丹参治疗该病症是通过多成分、多靶点、多途径共同调控。     

基于全卷积网络模型的高分遥感影像内陆网箱养殖区提取

为了研究高分遥感影像的内陆网箱养殖区自动快速提取,利用福建省北部内陆水域的GF-1影像和GF-2影像,并对影像中的网箱养殖区进行人工标注,经过旋转、缩放和镜像翻转等数据增强处理后构建了2种影像的内陆网箱养殖区样本库;利用样本库训练内陆网箱养殖区提取的深度学习全卷积网络(fully convolutional networks,FCN)模型并开展精度验证。结果显示,GF-1影像提取结果的F值达到83.37%,GF-2影像提取结果的F值达到92.56%。表明基于FCN的高分影像内陆网箱养殖区提取具有较高的精度,能够进行大规模内陆网箱养殖区提取应用,为内陆水产养殖区的监测提供重要依据。     

一种基于混合现实的自动驾驶车辆测试方法

针对自动驾驶汽车在复杂环境下的安全性测试问题,提出一种基于混合现实的自动驾驶车辆测试方法。该方法将仿真环境中的虚拟场景映射到真实的测试环境,通过传感器和数据融合快速收集自动驾驶测试车的智能感知和行为决策等性能指标,然后基于混合现实测试场景、控制中心、测试车辆构建闭环测试系统。通过案例验证,说明该方法可满足在多种场景下自动驾驶车辆的测试要求。     

基于充分可观控实验方法的城市轨道交通客流随机分配模型优化

城市轨道交通起讫点间路径客流分配直接影响各条线路断面客流量的大小,进行科学精准的网络客流分配是实施客流统计分析、客流预测、运输计划编制、客运组织等工作的重要基础。基于城市轨道交通客流在轨道交通线网内的时空分布是充分可观控的理论,辨析影响客流随机概率分配的主要因素,建立网络模型架构,基于随机效用理论优化乘客出行的微观路径选择行为和决策过程,将客流随机分配模型中的有效路径效益值函数优化为分段函数。通过对结果进行路径分配比例验证及分线断面客流量验证,说明优化方法达到预期目标,为实现规范化、科学化、系统化的城市轨道交通清分奠定了坚实的基础。     

考虑城市交换中心的居民出行方式选择分析

城市交换中心(city exchange center, CEC)是一种新兴的交通枢纽基础设施,提供停车、换乘、商业等综合服务,旨在提高城市公共交通出行比例,践行绿色智慧出行理念。考虑CEC建成环境下城市居民出行的多模式组合特征,挖掘单一出行方式、组合出行方式、非公共机动车出行、公共机动车出行及非机动车出行的交叉归属关系,构建对应效用函数,基于交叉巢式Logit模型刻画居民出行方式选择行为。结合雄安新区的居民出行问卷调查数据,通过拟合发现,提高公共交通服务水平是提高CEC交通服务水平的重要切入点;选择服务水平高的出行者时间敏感度较高,出行费用敏感度较低,选择服务水平低的出行者则相反,所以在建设前期需要对CEC服务区域内的人口分布及家庭收入水平进行调研;需将出行者等待时间控制在10 min以内,超过此阈值,等待时间的降低对提高出行服务水平没有意义。该结果定量分析了居民出行方式选择的影响因素,有助于科学规划和布设CEC交通资源配置,为其他城市及地区的公共交通设计提供了量化指导。     

菝葜多糖分离纯化工艺研究

为了优选菝葜多糖的分离纯化工艺,以多糖纯度、多糖出膏率与吸附率等为指标,考察醇沉静置温度、醇沉静置时间与大孔吸附树脂型号等因素,确定菝葜多糖的最佳醇沉工艺与大孔吸附树脂纯化工艺。得到菝葜多糖最佳醇沉工艺为取含生药1.0 g/mL的药液,加入乙醇,使乙醇体积分数达到80%,醇沉1次,室温25 ℃静置12 h,抽滤得醇沉物,70 ℃干燥;纯化工艺为采用AB-8型大孔吸附树脂,用1 BV的2.0 mg/mL(以粗多糖计)的上样液,以2 BV/h的流速上样,再用3 BV的纯水以3 BV/h的流速进行洗脱。结果表明该优选工艺稳定可靠,可用于菝葜多糖的分离纯化。     

市政剩余污泥CaO处理及生物干化过程的细菌群落变化

对市政剩余污泥CaO处理及生物干化过程中的温度、pH、含水量等进行了研究,并与未经碱处理的市政剩余污泥进行了对比分析。发现市政剩余污泥具有良好的pH缓冲能力,且CaO处理可以在一定程度上提高其生物干化温度。在此基础上,对经CaO处理和未处理两种条件下的市政剩余污泥生物干化过程中的细菌群落变化进行了分析,结果表明不同处理方式以及生物干化时间对污泥基质中细菌群落的影响较为明显。该研究为进一步阐明市政剩余污泥好氧生物干化的微生物群落更替规律奠定了初步基础。     

基于网络药理学与分子对接的新冠肺炎三焦疫毒寒湿症用药机理研究

针对新冠肺炎（COVID-19）中三焦疫毒寒湿症的一个临床用药药队,运用网络药理学和分子对接方法分析其药物作用机制。结果显示,筛选到中药活性成分 77 种,作用靶标 4760 个;使用DAVID（the database for annotation,visualization and intergated discovery)数据库对核心靶点进行GO（gene ontology)和KEGG(kyoto encyclopedia of genes and genomes)富集分析,主要涉及蛋白结合、ATP结合等生物过程和PI3K-Akt、FOXO等信号通路;Maestro对接结果表明COVID-19涉及靶点与药物有效入血分子成分的对接分数均小于-5。研究显示药队中的多种活性成分可通过与新型冠状病毒（SARS-CoV-2）的相关靶标结合发挥直接抗病毒作用,并通过多种途径与通路发挥对COVID-19的系统调节作用。