基于网络药理学探讨润通莱蜜丸对慢传输型便秘小鼠的作用机制

为考察润通莱蜜丸对慢传输型便秘(slow transit constipaton,STC)小鼠的治疗作用及机制,通过借助中药系统药理学分析平台(Chinese medicine system pharmacology analysis platform,TCMSP)检索枳实、白术、莱菔子的化学成分和作用靶点,以"slow transit constipaton"为关键词在GenCards数据库中检索与STC相关的基因,构建化合物-靶点网络,预测润通莱蜜丸调控的靶点。将50只小鼠分为空白对照组、模型对照组、阳性对照组、低剂量组和高剂量组,以盐酸洛哌丁胺胶囊(1.5 mg/kg)经口灌胃建立STC便秘模型,造模成功后,阳性对照组给予枸橼酸莫沙必利片(2.5 mg/kg)经口灌胃;低剂量组、高剂量组给予润通莱蜜丸25 mg/10 g、50 mg/10 g经口灌胃治疗,每天2次,共7天。检测各组小鼠小肠炭末推进率、结肠内大便粒数、观察结肠病理结构、小鼠结肠组织中cox-1、cox-2的表达量。结果表明:网络药理学共筛选出35个活性化合物,有21个化合物和42个靶点参与了网络构建,其中PTGS1(cox-1)与活性化合物连接度最高,可能为润通莱蜜丸调控的重要靶点。动物实验表明,润通莱蜜丸可提高慢传输型便秘小鼠小肠炭末推进率、减少结肠中大便粒数,恢复结肠的结构、降低慢传输型便秘小鼠结肠中cox-1、cox-2含量。可见,润通莱蜜丸可以缓解慢传输型便秘,其机理可能是通过调节cox-1、cox-2实现的。     

基于改进型相关向量机的高光谱图像分类

相关向量机(RVM)高光谱图像分类算法是一种基于贝叶斯概率模型的监督机器学习算法,其分类精度较高、测试时间较短。然而算法本身存在训练时间随着训练样本增加直线上升、分类效率整体降低等问题。针对这种情况,提出一种基于改进型相关向量机(VRVM)的高光谱图像分类算法。本算法在传统概率模型中引入一个新的分布,使得计算复杂度较高的积分运算可近似地拆分成两个较为简单的对数和形式。实验结果表明,VRVM高光谱图像分类算法的总体分类精度和相关向量的数量与RVM基本相同,但训练时间随样本数的增加有明显的减少。     

高光谱图像半监督局部稀疏嵌入降维算法

针对目前高光谱图像半监督降维算法中基于流形学习的开放性选择近邻参数问题,以及利用传统算法不能有效地获取标签数据的局部信息,提出了一种无需考虑近邻参数的半监督局部稀疏嵌入（SELSE）算法.该算法基于稀疏表示理论,通过求解范数优化问题构建稀疏系数图,并且利用有限的标签数据最大化类间信息,提取高光谱图像的特征.在AVIRIS高光谱遥感图像的Indian Pine数据集上进行仿真实验,结果表明所提出算法在分类精度和计算效率上都有所提高.     

基于最大化N维立体光谱角的高光谱端元提取

提出了一种基于最大化N维立体光谱角(Maximum N-dimensional Solid Spectral Angle,MNSSA)的端元提取方法.该方法通过计算N个光谱向量在高维欧几里得空间的光谱夹角,定量衡量该N个光谱向量的独立性.在线性混合模型假设下,端元光谱向量的欧几里得空间夹角大于混合像素构成的夹角.MNSSA法不受待提取端元数目及波段数目的限制,对光谱向量幅值变化不敏感,能够克服阴影及光照因素对端元幅值的影响.使用模拟数据及AVIRIS(Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer)获取的真实高光谱数据对MNSSA端元提取法及现有基于几何的端元提取法进行了对比评价.仿真结果表明,MNSSA法能够克服阴影影响因子对端元幅值的影响,端元提取准确率优于现有端元提取法,且具有良好的抗噪声性能,能显著降低高光谱数据的重构误差.     

检测前跟踪中的目标交叉航迹标签分层管理EI北大核心CSCD

针对检测前跟踪算法无法提供目标航迹标签以及传统算法在轨迹交叉情况下批次编号管理混乱的问题,提出了一种标记关联的航迹管理方法。该方法为各个目标的方位航迹标记不重复的标签,并针对标签多伯努利算法非共轭先验的问题,采用将标签多伯努利分布逼近δ-广义标签多伯努利分布的方法进行解决。另外还提出一种辅助门限进行分层逐级更新的方法,实现了对不同的航迹赋予不同的标签,解决了方位交叉情况下轨迹中断、目标跟丢和错跟的问题。仿真及海试试验表明,该方法的平均误差稳定且接近为0,定位精度高且轨迹连续清晰,不仅能在目标轨迹交叉时进行准确跟踪,还能实现对多目标数的精准估计,为基于声呐阵的水下目标态势感知方法提供了新的技术支持。     

无源声呐场景中使用辅助粒子滤波的邻近目标检测前跟踪方法

针对无源声呐多目标方位跟踪问题,研究了一种基于粒子滤波的检测前跟踪方法,关注于改善邻近目标和机动目标的跟踪性能。首先,提出了一种考虑了邻近目标影响的似然函数;其次,采用辅助变量利用量测信息优化粒子采样,当算法运动模型与目标实际运动状态失配时,这种策略具有很大优势。结合以上两点,提出了一种检测前跟踪算法,该算法将邻近目标划分为一组,使用邻近目标的预测状态计算目标的似然,计算效率较高。利用仿真生成的数据和海上采集的实际数据分别验证了该算法的性能,并与其他多目标粒子滤波检测前跟踪算法进行比较,证明了该算法具有良好的跟踪性能。在目标邻近和目标机动的情况下,该算法的优势更加明显。     

配位聚合物Ni（2，6-DPC）2Ni（H20）5·2H20的水热合成与表征

在水溶剂中通过2,6-吡啶二羧酸和NiCl2·6H2O反应生成三维配位聚合物Ni（2，6-DPC）2Ni（H2O）5·2H2O（DPC=2,6吡啶二羧酸）1。对其进行元素分析、红外光谱分析、热重量分析和单晶X射线衍射测定。该配合物属P2（1）/c。晶胞参数a=8．3261（17）A，b=27．227（5）A，c=9．6...     

基于网络药理学及分子对接探讨淫羊藿对顺铂诱导的肾损伤保护机制

通过中药系统药理学数据库与分析平台TCMSP探索淫羊藿化学成分,在Gene Card中搜索肾损伤的相关基因,构建化学成分-作用靶点网络图、蛋白质-蛋白质相互作用(protein-protein interaction, PPI)网络图;借助DAVID进行通路富集分析(kyoto encyclopedia of genes and genomes, KEGG)和生物功能富集分析(biological function enrichment, GO),利用Schrodinger Maestro软件和在线工具进行分子对接验证,预测核心靶点;进行动物实验,取小鼠血清检测尿素氮(BUN)、肌酐(CRE)、肿瘤坏死因子α (TNF-α)、白介素6(IL-6)水平,苏木精-伊红(HE)染色观察肾脏病理结构变化。网络药理学共筛选出18个化合物与58个靶点蛋白参与网络构建,基因富集分析显示,涉及120个GO条目(P<0.05),KEGG信号通路共73条,分子对接表明,淫羊藿活性成分与关键靶点之间有较强的结合效果。动物实验表明,与模型组相比,淫羊藿水提物能使小鼠血清中BUN、CRE、IL-6、TNF...     

简析高光谱图像解混技术及算法

混合像元的存在影响了高光谱图像应用精度的提高,对解决问题的研究已经成为高光谱图像研究领域的一个热点。首先,对混合像元产生的原因进行了分析;然后,对高光谱图像解混涉及的线性混合模型、端元提取和混合像元分解等三个方面的内容进行了详细论述,对现有的各类端元提取算法和混合像元分解算法进行了分析和对比,比较了各算法的优缺点;最后,对高光谱图像解混技术和算法的发展进行了展望。     

单基阵三维纯方位水下信标声学定位方法

针对水下静止信标的纯方位定位问题,提出一种基于单基阵平台纯方位信息的定位方法.通过水下无人运动平台两次量测的空间角度信息建立非线性方程,利用拟牛顿迭代方法实现稳定数值求解.同时,对量测信息进行预处理和定位后置处理,以进一步提高算法的稳定性和精度.利用计算机模拟水下声传播环境进行定位仿真,结果表明,基于常规波束形成的方位...