基于迭代学习控制算法的下肢外骨骼机器人跟随特性研究

目前下肢外骨骼机器人存在的运动控制算法追踪人体髋关节和膝关节期望轨迹时存在误差,从而导致人机系统随动性能差。因此,本文提出迭代学习控制算法追踪人体髋关节和膝关节期望轨迹。首先,结合人体下肢结构分析,建立下肢外骨骼机器人动力学模型;其次,基于迭代学习控制算法建立下肢外骨骼机器人随动控制模型;最后,利用Matlab软件设计指数变增益闭环D型运动控制系统,分析收敛速度与谱半径的关系,追踪得到人体下肢髋关节和膝关节期望轨迹。仿真结果表明该算法能够有效提高下肢外骨骼机器人步态轨迹跟踪精度,提升人机系统随动性能。     

血清和血清外泌体的蛋白质组分析及其在肝内胆管癌中的应用

外泌体是由各种类型细胞在正常或非正常生理情况下分泌释放至细胞外且携带多种生物活性分子的细胞外囊泡,在细胞间通讯和免疫应答等生物过程中发挥着重要作用。肝内胆管癌是一种胆道上皮恶性肿瘤,早期无明显临床症状且生存率较低,目前常用的诊断手段包括依赖于影像设备的诊断方式和灵敏度及特异性较低的诊断标志物等,这些手段的不足对发展新的特异性标志物提出了需求。该文对血清中的外泌体进行了分离和表征,并采用液相色谱-质谱技术针对健康组与肝内胆管癌患者组的血清样本和血清外泌体样本进行了无标记定量蛋白质组学分析,分别从两种类型样本中鉴定并筛选到271和430种可信蛋白质。基于血清样本和血清外泌体样本的可信蛋白质定量表达值进行多维统计分析都能将健康组与肝内胆管癌患者组良好地区分开。对血清样本中鉴定到的蛋白质进行差异蛋白质筛选,肝内胆管癌患者组相对于健康组有15个上调和8个下调蛋白质;对血清外泌体样本中鉴定到的蛋白质进行差异蛋白质筛选,肝内胆管癌患者组相对于健康组有33个上调和18个下调蛋白质;基于两种样本筛选到的差异蛋白质中仅有4个是重复的,且基于血清外泌体样本的51个差异蛋白质中有35个蛋白质属于外泌体蛋白质数据库。针对差异蛋白质进行生物学信息分析,与差异蛋白质相关的分子功能、生物过程和信号通路主要涉及天然免疫反应、炎症反应和凝血等过程。该研究为发现肝内胆管癌的潜在生物标志物和探究肝内胆管癌的发生、发展和转移等过程提供了参考和借鉴价值。此外,通过比较研究发现血清外泌体样本能够获得较多的差异蛋白质和生物学信息,证明了外泌体作为组学分析样本的价值和应用潜力。