抗生素的广泛使用迅速增加了抗生素耐药细菌(antibiotic-resistant bacteria, ARB)及其相关抗生素抗性基因(antibiotic resistance genes, ARGs)的流行率,对全球人口构成了巨大的环境挑战和高健康风险。含有未经处理的抗生素废水及城市污水处理厂(wastewater treatment plant, WWTP)是ARGs和ARB产生和传播的关键热点,对人类和动物健康造成严重后果,同时威胁着生态安全。本文综述ARGs在污水中的发生和风险,并列举ARGs传播的主要途径和潜在影响,通过文献计量手段对ARGs的削减技术进行统计,为有效控制ARGs提供重要启示并对去除废水中ARGs的处理工艺进行批判性讨论。最后,总结复合污染促使ARGs产生的热门话题,为综合污染提供未来的研究方向和解决方案。

毕赤酵母Komagataella phaffii已经被广泛应用于生物技术行业,近年来,其作为模式生物的潜力逐渐受到关注。目前,酿酒酵母是最常用酵母模型,毕赤酵母与酿酒酵母在2.5亿年前分化,相比酿酒酵母,毕赤酵母进化速度较慢,更多保留了古代酵母祖先的特征,还具有利用甲醇作为唯一碳源生长的能力,这些特征使其成为研究真核生物分子细胞生物学的有价值模式生物。本文总结了毕赤酵母基础生物学方面的研究成果,包括甲醇同化、过氧化物酶体生成、交配与产孢行为,以及蛋白质分泌、脂质合成和细胞壁形成等过程,旨在全面且系统地综述毕赤酵母作为模式生物的研究进展。

漓江是全球15条最美河流之一,孕育着较高的水生生物多样性。本研究构建一套适用于漓江的底栖动物多样性指数,并利用该指数对漓江生态健康状况进行评价,旨在为漓江水生态保护提供重要基础支撑。利用2021—2022年漓江底栖动物物种数和水环境数据,采用主成分分析方法研究水环境化学参数与底栖动物物种间的相关性,提出一套基于底栖动物属级分类水平的漓江BI指数(LJBI指数)。以25%分位数、50%分位数和75%分位数为分割点,将LJBI指数值分为4个等级,分别代表漓江水环境的优秀、良好、中等和一般。研究结果显示,在漓江分布的底栖动物以中度污染耐受物种为主,而适应于水质较为清洁的物种,例如孔龙虱属、宽肩蝽属、细䗓属等仅分布于上游溪流中,因此对于上游及支流溪流的保护尤其重要。从水环境健康来看,漓江上游水生态状况较好,例如青狮潭、高寨、华江乡等采样点被评价为优秀;漓江下游受人类活动影响,水生态相对变化较大,例如净瓶山段受修桥影响,水体浑浊,LJBI指数评价该采样点的水生态为一般。将该指数与其他常用底栖动物多样性指数比较,其优点体现在:①不受物种个体数量的影响;②对于使用者来说,操作简单、计算方便,能够较快得出结论;③便于在漓江流域推广和科普宣传,有利于调动全员参与漓江生态保护。

生物大分子药物由于具有高效、高特异性等优点,已成为新一代治疗药物的重要组成部分,但其分子稳定性差、易被酶解、难以跨越生物膜。传统的生物大分子药物纳米递送策略的有效性主要受限于溶酶体逃逸效率低,针对性开发非内吞依赖型的胞质直接递送策略具有重要意义。本文综述细胞穿透肽、低pH插入肽、清道夫受体介导的非内吞作用、膜融合、内质网途径、硫醇介导、基于液-液相分离技术的非内体捕获型生物大分子药物胞内递送策略的效应机制和研究进展,并分析了技术转化难点。

反锐化掩膜(unsharp masking, USM)锐化是图像编辑中改善图像视觉清晰度的一种常用操作。然而,若将这一操作应用到篡改司法证据或者公共事件图片等场景,则会造成严重危害。近年来,图像取证领域的研究者已经提出许多USM锐化取证与反取证的方法,本文对该领域文献进行系统性综述。首先阐述USM锐化操作的基本原理,然后从算法实现原理角度对现有的USM锐化取证与反取证方法进行分类总结,接着介绍相关文献常用的数据集,并对现有方法的性能进行对比评价,最后分析现有方法面临的挑战并对未来的研究方向进行展望,主要包括以下几个方面:使用新的数据集,深入取证与反取证博弈的研究,深入研究锐化反取证,注重取证方案的执行效率,提高反取证的可靠性。

现有点云配准算法提取的特征不够丰富,导致配准精度很难进一步提升。针对该问题,本文提出一种基于深度学习的多尺度特征融合点云配准算法。首先,利用EdgeConv提取多个不同尺度的特征,该特征能够保持局部几何结构特性;接着,引入非线性极化注意力对其输出特征进行筛选,从而提高特征信息的有效性;然后,将以上多尺度特征进行融合并再次利用EdgeConv提取其特征,从而提高特征的表达能力;在刚体姿态估计阶段,采用线性李代数处理旋转变换以充分挖掘点云中的变换信息;最后,根据配准过程中提取点云特征的变化,动态调整损失函数各组成部分的权重,获得更准确的模型预测结果。在ModelNet40数据集上进行实验,本文算法在训练集和测试集样本种类相同时的旋转误差为1.826 7,位移误差为0.001 0;在训练集和测试集的样本种类不相同时(泛化实验)的旋转误差为2.979 4,位移误差为0.001 0。实验结果表明,本文算法的配准精度相比当前主流算法均有提高且泛化性能较好。

电力设备的缺陷处理工作主要依赖于处理人员自身的知识储备和经验,但由于缺乏完善的历史缺陷知识库辅助,经验知识相对不足的人员无法有效借鉴前人经验,难免会出现决策失误的情况,进而影响电力设备的消缺工作。针对以上问题,本文提出基于电力设备缺陷知识图谱的问答系统实现方法。首先对设备缺陷问答系统进行需求分析,并设计系统架构;然后分别建立问句实体识别模型、问句意图识别模型、查询语句生成模型对问句进行语义解析;最后基于电力设备缺陷知识图谱,构建电力设备缺陷问答系统。问句实体识别结果和问句意图识别结果表明,采用改进算法的各项指标均有较大提升:在问句实体识别方面,精确率、召回率和F₁值在整体上分别达到92.34%、97.65%、94.92%;在问句意图识别方面,准确率、精确率、召回率和F₁值分别达到82.17%、85.38%、82.36%和83.84%。问答系统功能的测试也证明该系统可以很好地应用于辅助电力设备的缺陷消除过程,快速提升缺陷维修策略制定的准确性和缺陷设备的消缺效率,促进电力系统安全平稳运行。

降雨是地质灾害发生的主要诱因,云南省降雨频繁导致地质灾害频发,严重威胁人民生命财产安全,地质灾害气象风险预报是防灾减灾的有效手段。本文以高山峡谷区——云南省怒江州为例,基于信息量模型构建信息阈值, 以信息阈值优化样本后,使用机器学习模型进行怒江州综合地质灾害易发性评价,并计算怒江州有效降雨系数,建立气象风险预报模型,以历史灾害点验证模型准确率。结果表明:信息阈值优化样本的滑坡、泥石流灾害评价模型AUC值分别为0.97、0.99,预测准确率为0.93、0.98。怒江州综合地质灾害极高、高易发区主要沿河流和道路分布于峡谷中。气象风险预警模型的预报命中率为90.91%、漏报率为0、空报率为22.22%,降雨结束时高风险区域面积472.24 km²。以信息阈值优化样本使机器学习模型的预测和泛化能力均获得较大提升,并且以0.5为衰减系数的气象预报模型提高了地质灾害气象风险预报的精确性。研究结果可为怒江州及类似地区的防灾减灾工作提供指导和支持。

本文对柑橘溃疡病菌进行分离鉴定,并研究血散薯Stephania dielsiana Y. C. Wu内生真菌提取物对柑橘溃疡病菌的抑制活性,为柑橘溃疡病微生物源防治剂的开发奠定基础。利用组织分离法和平板划线法从患柑橘溃疡病的沃柑叶中分离纯化得到菌株KY(F),其在NA培养基上菌落呈黄色、圆形、黏稠状、全缘、有光泽、表面微隆起;经染色和形态学观察确定其为革兰氏阴性菌,具有极生单鞭毛,有荚膜;PCR结果显示菌株KY(F)能扩增出符合预期大小的目的条带(413 bp),具有和柑橘溃疡病原菌相同且独有的保守蛋白基因;根据柯赫氏法则,将菌株KY(F)接种到健康沃柑离体叶片上能产生典型的柑橘溃疡病症状,确定菌株KY(F)为柑橘溃疡病菌。通过带毒平板法测定18种血散薯内生真菌乙酸乙酯提取物对该病原菌的抑制活性。结果表明,供试浓度为5 g/L时,18种提取物对KY(F)均能完全抑制,MIC值为0.312 5～5 g/L。其中6株内生真菌(Stdif6、叶-7、叶-9、J-10、J-29和Y-10)的提取物对柑橘溃疡病菌的抑制活性最高,MIC值为0.312 5～0.625 g/L,均小于1 g/L;其次为5株内生真菌(J-8、J-21、J-36、Y-64、和YB-5)的提取物,MIC值为1.25 g/L,均小于2 g/L;Stdif9和Y-66提取物对柑橘溃疡病菌也有较高的抑制活性,MIC值为2.5 g/L;叶-11、Y-51、Y-59、YB-25和YB-26这5种提取物对柑橘溃疡病菌的抑制活性较其他菌株提取物低,MIC值为5 g/L。研究结果为后期从血散薯内生真菌次生代谢产物中寻找柑橘溃疡病防治剂提供参考。

为解决干扰背景下桥梁表面缺陷检测精度低、漏检率及误检率高等问题,本文提出一种数据增广与改进YOLOv8的桥梁缺陷检测方法。通过StyleGAN3和深度图像融合方法对少样本数据进行增广。在YOLOv8主干中加入SPD-Conv模块,提升对低分辨率缺陷的特征提取能力;颈部在AFPN结构的基础上,设计出AFPN_UCG结构,使网络能更好地处理多尺度信息;在C2f中引入RFCBAMConv和DLKA模块,构建C2f_RD模块,使其精准传递梯度信息,同时能够让网络更有效地捕捉小目标信息;通过DCNv3模块与Dynamic Head相结合设计出新的检测头,其将尺度、空间和任务3种注意力机制结合并使用DCNv3动态调整,进一步提升模型对不规则缺陷的预测性能。经实验,数据增广后mAP@0.5提升了2.4个百分点,改进后的YOLOv8准确率为93.2%,mAP@0.5为91.3%,较原模型分别提高了4.2和4.3个百分点,能够更加精准检测桥梁缺陷。

为解决电力系统中电源侧和负荷侧的不确定性对电网调度计划的影响,针对电源侧,考虑风电与光伏出力的不确定性,分别建立风电与光伏的概率密度函数模型,通过拉丁超立方采样方法生成场景并进行缩减,从而得出风电与光伏出力区间;针对负荷侧,考虑柔性负荷对电网消峰填谷的作用,提出基于智能小区的综合需求响应两阶段鲁棒优化模型。在日前阶段,以电网系统运行成本和碳交易成本最小为优化目标,考虑源荷的不确定性,基于价格需求响应模型,从而确定日前调度方案。在日内阶段,基于日前阶段优化结果,以智能小区运行成本和碳交易成本最小为优化目标,建立两阶段鲁棒优化模型,通过列约束生成(column-and-constraint generation,C&CG)算法将目标函数进行转换,采用Karush-Kuhn-Tucker条件和Big-M约束方法将max-min形式优化问题转化为混合整数线性规划(mixed integer linear programming,MILP)模型。最终,通过算例验证了所提模型的正确性以及算法的有效性。

准确预测车辆轨迹可以保障自动驾驶车辆行驶安全,针对已有方法对长序列轨迹建模预测能力有限的问题,本文提出一种基于Transformer网络的车辆轨迹预测模型。将车辆的运动数据与交互数据输入驾驶意图预测模块生成概率意图向量,通过Concatenate函数与轨迹信息拼接后输入轨迹预测编码器,利用多头注意力机制充分提取轨迹特征,经解码器得到未来时刻的车辆轨迹分布。在车辆轨迹真实数据集NGSIM上进行验证,结果表明:在2 s预判时间下,驾驶意图预测模块准确率可达到85%以上;在4 s的预测时域下,轨迹预测模型相较于已有模型,其RMSE降低均达到10%以上。本文提出方法为自动驾驶车辆准确预测轨迹提供技术支持。

医保改革和医疗费用是重要民生问题,人们关注不同医保类型的医疗费用自付比例是否存在差异和医疗费用自付比例的影响因素。基于此,本文用排列检验方法和交互效应模型,分析四川省成都市某三级甲等医院2020年1月至2021年12月内分泌科的Ⅱ型糖尿病患者的出院结算数据,探究城乡居民医保患者和城镇职工医保患者的医疗费用自付比例是否有显著差异以及医疗费用自付比例的影响因素,为医保的后续改革提供依据。研究结果发现2种医保患者的医疗费用自付比例有显著差异,检查费用比例等多种费用比例的增加会增加医疗费用自付比例;在低维情况下,本文所使用的高维排列检验方法与Hotelling T²排列检验的结果一致。

部分线性变系数模型由参数和非参数2部分组成,具有适应范围广和解释性强双重优点。针对该模型的参数估计问题,采用B样条方法逼近非参数部分的未知光滑函数,进而利用复合非对称拉普拉斯分布实现贝叶斯复合分位数回归,并基于Gibbs抽样算法推导出所有未知参数的后验分布,以获取参数的估计值。通过数值模拟对贝叶斯复合分位数回归与贝叶斯分位数回归、贝叶斯线性回归参数估计效果进行比较分析,结果显示:当误差服从非正态分布时,在均方误差准则下,贝叶斯复合分位数回归估计表现更优。基于上述3种方法对实例数据进行预测分析,结果表明:在平均绝对偏差和均方误差预测意义下,基于贝叶斯复合分位数回归的预测效果更好。

为了解决联盟链中实用拜占庭容错(PBFT)共识机制在区块链网络中节点数量增多的情况下,通信复杂度高、共识效率低下等问题,本文提出一种基于Raft的多主节点拜占庭容错共识机制IMRBFT。IMRBFT通过Maglev一致性哈希算法对区块链网络节点均匀分组,将这个共识流程分成组外共识和组内共识2部分。组内先选出领导者节点,通过信用机制将节点分为3个等级:可信节点、普通节点和不可信节点。与投票机制共同降低恶意节点成为领导者节点的概率,并与其他组的领导者节点组成委员会,委员会再经过组外信用值机制选出信用值最高的多个主节点进行组外PBFT共识。组内共识在Raft共识的基础上引入监管节点与中继节点,进一步提升安全性与共识效率,减少恶意节点的作恶行为。实验结果表明:IMRBFT的通信开销为线性增长,通信量为PBFT的41.6%,吞吐量为PBFT的4.2倍,共识延时降低76.4%。随着节点增多,优化更加明显,完全满足大型区块链网络的通信复杂度小、吞吐量高、共识延时短、安全性与共识效率高的要求。

在Hilbert空间中提出一种新的关于求解伪单调变分不等式问题的Tseng外梯度算法。在适当条件下,证明由此算法生成的迭代序列强收敛于伪单调变分不等式问题的解集与拟非扩张映射不动点集的公共元,并用数值实验说明所提算法的有效性。

个性化语音合成任务旨在合成特定说话人音色的语音。传统方法在合成域外说话人语音时,与真实语音存在明显音色差异,解耦说话人特征仍较为困难。本文提出面向训练时未出现的域外说话人适应场景下的多层级解耦个性化语音合成方法,通过不同粒度特征融合,有效提升零资源条件下域外说话人语音合成性能。本文方法采用快速傅里叶卷积提取说话人全局特征,以提高模型对域外说话人的泛化能力,实现句子粒度的说话人解耦;借助语音识别模型解耦音素粒度说话人特征,并通过注意力机制捕捉音素级音色特征,实现音素粒度的说话人解耦。实验结果表明:在公开数据集AISHELL3上,本文方法对域外说话人在客观评价指标说话人特征向量余弦相似度上达到0.697,相比基线模型提高6.25%,有效提升对域外说话人音色特征建模能力。

四甲基吡嗪(C₈H₁₂N₂)是一种天然化合物,最早是从伞形科植物川芎Ligusticum chuanxiong Hort.中提取而来,在生理学和临床医学方面的研究一直有很高的热度。四甲基吡嗪有扩张血管、活血化瘀、改善微循环的功效,而且具有特殊香味,可改善苦味、酸味,为烘焙食品、发酵食品提供香味,可作为食品增香剂应用于食品生产行业。本文论述微生物细胞内糖类通过代谢最终生成四甲基吡嗪的途径,概述目前提高微生物发酵生产四甲基吡嗪产量的常用方法,对利用微生物发酵生产四甲基吡嗪的优缺点进行讨论。

针对传统最大似然波达方向(maximum likelihood direction of arrival,ML-DOA)估计存在计算量大、估计精度差等问题,本文提出一种采用改进帝王蝶优化算法(improved monarch butterfly optimization algorithm,IMBO)的ML-DOA估计方法。IMBO算法通过精英反向学习策略对初始帝王蝶种群进行优化,得到适应度值较优的初始帝王蝶个体,进而能够改善帝王蝶种群的多样性;引入差分进化算法启发的变异操作以及自适应策略对帝王蝶个体的寻优方式进行改进,扩大了算法的搜索空间;引入了高斯-柯西变异算子,自适应调整变异步长,避免算法陷入局部最优。将IMBO应用于ML-DOA,实验表明,与传统的DOA估计算法相比,在不同信源数目、信噪比以及种群数量下,本文提出的算法收敛性能更好,均方根误差更低,运算量更小。

糖尿病视网膜病变眼底图像中出血点病灶尺寸小且分布密集,导致现有算法难以实现该病灶的精确检测及定位。本文提出一种RCA-YOLO出血病灶检测算法,算法在YOLOv5s基础上,首先在主干网络中使用RCA-Net模块,使网络在获得各通道间联系的同时保留目标病灶的位置信息,增强网络对出血区域的特征提取及定位能力;然后在特征融合阶段采用轻量化特征金字塔网络Tiny-BiFPN,在减少网络参数量的同时,实现高效率的多尺度特征融合;最后提出小目标特征增强模块,提升算法对小出血点病灶的检测精度。实验结果表明,改进后的RCA-YOLO算法能够准确地检测并定位出血点病灶,平均检测准确率(mAP)可达79.3%,较YOLOv5s算法提高了9.5个百分点,其检测结果同样优于Faster R-CNN、YOLOv6s、YOLOv7和YOLOv8s等主流算法。

针对Brugada综合征(Brugada syndrome, BrS)患者的症状发展与其异常CV(conduction velocity, CV)恢复和异常APD(action potential duration, APD)恢复之间的联系仍未明确问题,本文采用元胞自动机模型对其进行研究。首先根据BrS患者心电信号的特点对元胞自动机模型进行量纲化处理,并在模型中考虑CV恢复和APD恢复;然后使用该模型数值模拟不同CV恢复及APD恢复下与心动过速对应的心电信号螺旋波态的演化行为。结果表明:只存在CV恢复时,心动过速只会维持,不会恶化;在CV恢复和无记忆APD恢复共同影响下,心动过速可能消失,也可能转化为心室颤动,其中转化为心室颤动的概率为54%,明显高于临床数据;在CV恢复和带记忆APD恢复共同影响下,心动过速可能消失、维持或转化为心室颤动,其中转化为心室颤动的概率约为35%,与临床数据一致。跟踪观察波头附近的心电信号传导情况,发现BrS患者的症状发展与CV恢复或APD恢复导致的电信号传导阻滞有关,传导阻滞的程度越严重,BrS患者就越容易由心动过速发展为心室颤动。记忆性APD恢复因其记忆效应能降低APD的振荡幅度,所以能降低心室颤动的发生率。

为准确识别城市道路拥堵条件下的行车风险系统中各影响因素之间的内在联系以及该系统中的关键因素,本文提出一种改进DEMATEL-ISM的评估方法。首先,分析城市道路拥堵条件下的行车风险,选取18个风险因子;其次,运用多群体问询的调查问卷方法,并结合最大类间方差法对标准的集成决策试验和评价试验室(DEMATEL)以及解释结构模型(ISM)改进,建立城市道路拥堵的行车风险评估模型。最后,实例验证结果表明:基于改进DEMATEL-ISM模型的道路拥堵条件下行车风险评估体系能准确划分层次解释结构图的层级,与其他方法相比更加符合实际;交通密度、车头时距、停车次数、换道频次等关键链接因素对其他因素有较强联动影响,并且会增加发生交通事故或二次交通拥堵的概率。

LLC谐振变换器在软开关特性方面有一定的局限性。针对可变负载条件下LLC谐振变换器软开关特性不稳定的问题,本文结合ZVS/ZCS边界推导了软开关约束条件,提出一套基于全桥LLC谐振变换器变化负载下参数优化设计方法,以提高系统的稳定性和效率。方案不仅考虑谐振电感、电容和变压器的参数优化,还充分考虑负载变化对软开关行为的影响。文中介绍了全桥LLC谐振变换器的工作原理,并对电压增益与谐振网络阻抗特性进行较为细致的分析。根据上述设计方案搭建了一台500 W的车载充电机试验样机,在实验室条件下对样机进行测试,结果表明试验样机整机在参数优化后效率有所提升,最高效率可达96.36%。

苦味的识别对动物生存至关重要,该过程由苦味受体介导。食物中的化学物质刺激口腔内的苦味感受器,经信号传导反馈给大脑,产生苦味感知并最终影响食物的选择和排斥。除了基本的味觉功能,苦味受体在口腔外的其他器官和组织中普遍表达,在细胞增殖、代谢调控、免疫反应等重要的生理生化过程中发挥作用。尽管苦味受体的蛋白结构仍未得到全部解析,具体的功能和作用机制未知,但由于其亚型众多且分布广泛,是理想的靶点,并将成为各类疾病治疗的重要探究方向。本文介绍苦味受体在口腔外部分器官组织中的表达和在相关疾病中的研究进展,有助于全面系统理解苦味受体的重要作用。

精准的供热负荷预测不仅可以有效降低能源消耗,而且可以提高供热系统效率和用户舒适度。为了提升供热负荷预测的准确性,本文将变分模态分解算法和改进的Informer模型结合应用于供热负荷预测中。首先使用VMD算法分解供热负荷数据,降低数据的非平稳性;然后在Informer模型中引入相对位置编码代替绝对位置编码,以更好地捕捉序列数据中的依赖关系和避免信息泄漏;接着采用膨胀因果卷积代替正则卷积,增加感受野,提升局部信息的提取能力;最后在多个数据集上与主流预测模型(GRU、LSTM、Transformer和Informer)进行对比实验。结果表明,RDC-Informer模型的评价指标R²达到了98.3%,与对比模型相比,分别提高了11.6%、6.3%、4.7%和2.6%。此外,通过增加卷积核以评估膨胀因果卷积的效果,验证了RDC-Informer模型的适用性和准确性,为进一步提高智慧供热的时效性提供了一定参考。

好氧堆肥是实现鸡粪资源化处理最主要的技术手段之一。然而在鸡粪堆肥过程中氮素损失较为严重,在降低肥效的同时,还引起严重的面源污染。本文总结影响鸡粪堆肥过程氮素损失的主要原因,并综述初始C/N、初始含水率、翻堆频率、添加剂种类对鸡粪堆肥过程氮素损失的影响,得出减少鸡粪堆肥氮素损失的最适初始C/N为20～25、初始含水率为60%～65%、翻堆频率为7天1次。复合添加剂较单一添加剂更能降低堆肥过程中的氮素损失。最后提出鸡粪堆肥未来方向的研究展望,为今后进行鸡粪堆肥过程中氮素损失的研究提供理论依据。

针对当前带钢表面缺陷检测算法计算复杂度高、检测精度较低、容易产生漏检和误检等问题,本文提出一种轻量化的带钢表面缺陷检测模型HSED-YOLO。首先,将原始YOLOv8n主干网络更换为改进后的HGNetV2,减少特征图计算冗余,从而降低模型的参数量。然后,为了进一步降低模型的复杂度,在模型颈部网络结构中引入Slim-Neck结构化设计;同时,在特征融合阶段引入EMA(efficient multi-scale attention module)注意力机制,提高模型的特征提取能力;为了进一步提高模型的检测精度,使用DIoU损失函数设计。最后,在带钢缺陷数据集上进行大量实验,得到改进后模型的参数量和计算量分别为2.1×10⁶和6.1×10⁹,仅为基准模型的70%和75.3%,并且平均精度相比于基准模型提升2个百分点,表明改进模型是有效的。

蛇床子和苦参是常用止痒中药,但它们联合对瘙痒的作用尚未完全明确。本研究通过制备蛇床苦参煎煮液,灌胃ICR小鼠,采用行为学法观察药物对小鼠瘙痒行为的影响;伊文思蓝染色观察血管通透性变化;ELISA、WB法评价煎煮液对RBL-2H3细胞释放细胞因子的影响。结果发现:煎煮液抑制瘙痒行为以及血管通透性升高,但不影响小鼠探索能力、肌张力;煎煮液减少RBL-2H3细胞释放β-氨基己糖苷酶、组胺、IL-31、IL-4、IL-13和CXCL10,且能抑制ERK蛋白的磷酸化。本研究表明蛇床苦参煎煮液通过抑制RBL-2H3细胞脱颗粒和瘙痒相关细胞因子的释放来抑制化合物48/80诱导的急性瘙痒。

本文研究檵木不同部位萃取物抑菌谱,为进一步开发和利用檵木资源提供依据。结果表明,檵木枝、叶萃取物(乙酸乙酯层)对所有测定的植物病原真菌及动物病原细菌均表现出显著的抑菌效果。处理浓度为5 g/L,枝乙酸乙酯萃取物明显抑制多种植物病原真菌,除对茶轮斑病菌(25.58%)及贡柑链格孢菌(48.30%)抑制率较低外,对其他供试真菌的抑菌率均在50%以上,EC₅₀值在0.297 8~3.768 8 g/L。其中对水稻胡麻叶斑病菌、甘蓝黑斑病菌和辣椒炭疽病菌的毒力较高,其EC₅₀值分别为1.361 2、0.756 4和0.297 8 g/L,均小于2 g/L,并且对辣椒炭疽病菌的抑菌活性更高,EC₅₀值小于0.5 g/L。叶乙酸乙酯萃取物除对茶轮斑病菌的抑制率为26.77%外,对其他供试植物病原真菌的抑制率均大于50%,EC₅₀值介于1.036 0~3.807 6 g/L。相似地,其对水稻胡麻叶斑病菌、甘蓝黑斑病菌和辣椒炭疽病菌的毒力也较高,EC₅₀值分别为1.812 6、1.376 7和1.036 0 g/L,均小于2 g/L。檵木枝、叶萃取物(乙酸乙酯层)对供试的动物病原细菌均具有显著抑制作用,MIC值分别为0.156 25~2.500 00和0.156 25~1.250 00 g/L。枝乙酸乙酯萃取物对5种供试动物病原细菌的MIC值均小于1 g/L,包括枯草芽孢杆菌、炭疽杆菌、金黄色葡萄球菌、蜡样芽孢杆菌、藤黄微球菌;叶乙酸乙酯萃取物除对大肠杆菌MIC值为1.25 g/L外,对其他供试动物病原细菌的MIC值均小于1 g/L,并且对蜡样芽孢杆菌、藤黄微球菌、乙型副伤寒杆菌、溶壁微球菌和巨大芽孢杆菌5种病原细菌的抑制活性均高于枝乙酸乙酯萃取物。研究结果表明,檵木具有广谱抑菌活性,该结果为檵木在农用和医用抑菌方面的应用奠定基础。

通过菌丝生长速率法测定5株鸡屎藤内生真菌发酵产物不同溶剂萃取物的抑菌活性,筛选出最佳活性菌株及其抑菌活性萃取层,进一步测定其毒力,并利用硅胶柱层析和活性追踪法分离其活性成分,采用核磁共振(NMR)和气相色谱-质谱联用(GC-MS)技术鉴定化合物结构,同时评价活性成分的抑菌效果。研究结果表明,5株内生真菌中菌株PsJ3的乙酸乙酯萃取层抑菌活性最佳,对供试的7种植物病原真菌的有效中浓度(EC₅₀)在0.086 9~1.104 3 g/L;其中,对甘蔗凤梨病菌的抑制效果最为显著,EC₅₀值为0.086 9 g/L;其次是甘蓝黑斑病菌和茶轮斑病菌,EC₅₀值为0.208 2和0.239 7 g/L;对烟草黑胫病菌抑菌效果最差,EC₅₀值为1.104 3 g/L。从不规则毛霉乙酸乙酯层中分离得到化合物镰刀菌酸(fusaric acid),该化合物对以上7种植物病原真菌均具有显著抑菌活性,EC₅₀值为0.018 0~0.390 5 g/L。相似地,其对甘蔗凤梨病菌的抑菌效果最佳,EC₅₀值为0.018 0 g/L;甘蓝黑斑病菌和茶轮斑病菌次之,EC₅₀值为0.030 3和0.038 2 g/L;对烟草黑胫病菌抑菌效果最差,EC₅₀值为0.390 5 g/L。本研究结果表明,鸡屎藤内生真菌含有广谱的抗植物病原真菌活性次生代谢产物,为鸡屎藤内生真菌在农业抗菌活性方面的应用提供了参考。

球囊霉素相关土壤蛋白(glomalin related soil protein, GRSP)是土壤有机质的重要组分,有加强土壤团聚体水稳定性、促进土壤碳储存等作用。为研究广西北部喀斯特植被恢复过程中GRSP的含量变化及其影响因子,本研究选取桂北喀斯特地区3个不同植被恢复阶段(灌木林阶段、灌乔过渡阶段和乔木林阶段)的根际土、非根际土和农田(对照)土壤作为研究对象,测定总土壤球囊霉素相关土壤蛋白(total glomalin-related soil protein,T-GESP)和易提取球囊霉素相关土壤蛋白(easily extractable glomalin-related soil protein,EE-GRSP)含量,并分析影响GRSP含量变化的关键环境因子。结果表明:各植被恢复阶段根际土中的T-GRSP和EE-GRSP含量均显著高于农田阶段(P<0.05),且T-GRSP含量在乔木林阶段最高。T-GRSP/SOC(土壤有机碳)的比值为4.45%～18.05%,EE-GRSP/SOC 的比值为0.23%～1.35%,农田的T-GRSP/SOC和EE-GRSP/SOC比值均显著高于各植被恢复阶段(P<0.001)。灌乔过渡阶段和乔木林阶段根际土的T-GRSP含量显著高于非根际土(P<0.05)。土壤有机碳和硝态氮含量是引起T-GRSP含量正向变化的关键因素,而土壤全氮、有机碳和微生物生物量氮含量是影响EE-GRSP正向变化的关键因素。因此,桂北喀斯特植被恢复能有效促进GRSP的积累,进而促进SOC的积累与稳定。

实用-分量一致性是指多智能体系统中所有状态变量的一些分量的偏差始终在一个有界区间内波动。本文基于有向网络拓扑探讨一阶非线性领导-跟随多智能体系统的实用-分量一致性问题。首先, 对该系统构造一个分段式牵制控制协议;然后,利用置换矩阵方法,将开始的偏差系统转化为一个新的偏差系统, 将原系统的实用-分量一致性问题转化为新偏差系统中零解的强实用稳定性问题,并借助矩阵理论和稳定性理论等, 导出该系统实现实用-分量一致性的充分条件; 最后, 通过数值模拟验证理论结果的正确性。

景观格局演变研究是城市可持续发展研究的重要手段,可以揭露景观发展的动态变化,把控城市发展与生态保护之间的尺度。本文基于景观指数法、二元logistic回归分析方法对桂林市临桂区20年间的景观格局变化及其驱动子因子进行分析,选取自然因子与人为因子共15项驱动力因子,将驱动因子全部赋值为栅格,使用ArcGIS10.7随机取样后进行二元logistic回归分析。结果显示:2000—2020年,临桂区城市化水平稳步提升,2015—2020年城市化进程最快,尽管建设用地占比不大,但其变化速率在所有地类中最大,从2000年的1.94%增加到2020年的3.64%,净增长了0.88倍,这是临桂区城市化快速推进的结果。城市化造成了一定的景观破碎化倾向,但景观整体结构变化幅度较小,总体呈现稳定趋势;临桂区各地类均呈聚集性分布,林地与耕地中存在巨型斑块,林地主要分布在北侧与南侧的山地,耕地、草地、建设用地、水域集中分布在以临桂镇为中心的平原地带,新增建设用地集中在临桂镇范围内;临桂区景观格局变化受自然条件、土地利用总体规划、城市发展政策、农业生产活动、城市化水平提升等因素综合影响。

精准高效的热负荷预测对于保障热力系统稳定运行和合理规划热力资源至关重要。为了提升热负荷预测的准确性,本文提出一种基于逐次变分模态分解(successive variational mode decomposition,SVMD)和改进白鲸优化算法(improved Beluga whale optimization,IBWO)的TimesNet短期热负荷预测模型。首先,利用SVMD将原始热负荷数据进行分解,去除噪声后得到若干个平稳且有规律的模态分量;其次,根据每个模态分量的特点选择合适的特征作为输入;然后,引入3种策略来改进白鲸优化算法,从而建立IBWO-TimesNet预测模型;最后,通过算例对模型的预测性能进行详细评估。结果表明:SVMD-IBWO-TimesNet模型的MAE、RMSE和R²分别为0.647、1.190和99.1%。与其他主流预测模型相比,该模型具有更高的预测精度。同时,在减少训练样本的情况下,SVMD-IBWO-TimesNet模型仍能有效预测热负荷,具有较强的泛化能力。验证了所提出模型的有效性,为热力系统供热负荷的精准调控提供了参考。

FOX家族FOXP2基因广泛存在于动物界中,是与声音有关的重要基因,其突变可以导致人类语言障碍。FOXP2基因与鸟类和爬行类的语言能力、学习行为密切相关,为了解其进化史,以66种鸟类和30种爬行类为研究对象,基于基因组数据,利用选择压力分析、系统发育分析等探讨鸟类和爬行类FOXP2基因的分子进化规律。结果表明:1)虽然鸟类与爬行类都有正选择位点,但是FOXP2基因在爬行类与鸟类中非常保守,整体上呈纯化选择;2)鸟类中鸣禽的FOXP2基因未发生正选择,也无正选择位点,但鸣禽的ω值比其他鸟类更高,表明鸣禽的FOXP2基因进化速率更快,可能与鸣禽具有更突出的鸣唱天赋有关;3)虽然鸟类与爬行类FOXP2均处于纯化选择状态,但鸟类明显比爬行类具有更高的ω值,说明鸟类经历选择放松,表明鸟类的FOXP2基因相较于爬行类进化速率更快。本研究结果为FOXP2基因的进化和功能的进一步研究提供理论依据,为人类语言机制的探索带来更多的借鉴与启示。

对不同气候条件下植物适生区范围进行预测,有利于掌握该物种的植物地理分布特征及其对气候变化的响应策略。本研究基于水茄Solanum torvum现存的地理分布数据,利用最大熵模型(MaxEnt 3.4.4)模拟当前和未来2050s(2041—2060年)、2070s(2061—2080年)在3种不同温室气体气候情景下(RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5)水茄的潜在适生区,并通过ArcGIS 10.8进行可视化处理,分析其在中国的潜在空间格局及其环境影响因素。结果显示:模型训练数据集AUC值为0.962,表明模型的预测结果准确;年温度变化范围(bio7)、最冷季平均温度(bio11)、年均降水量(bio12)和最干季降水量(bio17)是影响水茄地理分布的主要环境因子。当前气候条件下,水茄的总适生区面积为79.14×10⁴ km²,高适生区面积为17.86×10⁴ km²,主要集中分布于广西和广东。不同时期水茄的适生区面积存在一定差异,未来各个时期水茄潜在分布区面积均有增大趋势,但2050s RCP4.5时期台湾地区的适生区面积却比当前减少了0.05×10⁴ km²。因此,气候变暖对水茄的地理分布扩张有利。

本文将贝叶斯经验似然方法推广到复合分位数回归模型中。构造复合分位数回归模型的经验似然函数,在给定先验信息后,推导出未知参数的条件后验分布。考虑到未知参数后验分布形式较为复杂且有隐式方程约束,构造带约束条件的Metropolis-Hastings算法对模型参数进行点估计、置信区间估计及参数假设检验。计算机模拟仿真结果显示,当模型随机误差为厚尾分布时,贝叶斯经验似然复合分位回归法较复合分位回归法、分位回归法以及最小二乘法在估计偏差和方差上都有明显优势,尤其是数据含有较多异常点时,本文提出的方法最为稳健。利用新方法对一个医疗费用支出影响因素数据进行建模分析发现:较其他估计方法,无论是否删除数据中异常点,贝叶斯经验似然复合分位回归法得到的系数估计前后变化最小,这为实际建模过程时减少数据中未知异常点给模型带来的影响提供有益帮助。

针对平面地质图件中地质构造背景复杂、符号表示多样化而导致识别效果不佳的问题,本文提出一种基于迁移学习和通道先验注意力机制的地质构造识别模型MsAttenEfficientNet。该模型以EfficientNet为主干网络架构,并使用通道先验注意力(channel prior convolution attention, CPCA)模块替换EfficientNet特征提取模块MBConv中的压缩和激励网络(squeeze-and-excitation net, SENet),使模型能够动态地分配通道和空间注意力权重,更准确地捕捉到图像中的重要区域和空间结构;其次对顶层预测模块进行改进,引入Swish激活函数和Dropout层,加强模型的泛化性能;最后使用Adam优化算法提高网络的收敛速度,并利用迁移学习实现特征参数共享。通过在地质构造数据集GeoStr18上进行训练及测试,实验结果表明,MsAttenEfficientNet模型对地质构造的识别精准率为96.92%,召回率为96.89%,F₁分数为96.90%,优于ResNet50、ShuffleNetV2和DenseNet121等主流分类识别模型,可有效用于地质构造识别。

近年来,人类活动的加剧造成江汉平原水体水环境质量下降,导致河网中下游水质序列发生复杂的演变。本文基于2016—2021年江汉平原四湖流域水环境质量监测数据,分析特征污染物的分布特征、变化规律及主要环境影响因素,诊断水质序列时空变异,探讨可变要素集和影响因素集。研究表明:1)四湖流域中下游水质序列变异普遍显著,存在明显浓度梯度变化。2)过度水产养殖导致河道水质季节性超标现象凸显。3)面源污染和生态基流是影响干渠水质变化的主导因素。结果表明,本文分析方法在水质变化分析中具有一定的适用性。

红树林生长在海岸带生态关键区,兼具陆地和海洋生态系统特性,具有重要的生态地位和生态服务功能。本文以1996—2022年Web of Science核心合集数据库为检索数据源,应用可视化文献分析软件CiteSpace对红树林研究领域的历年发文量及变化趋势、学科与期刊、主要研究的国家与机构、研究前沿与研究热点等方面进行统计分析。研究结果表明:1)自1996年以来,红树林研究领域的发文量不断增长,尤其是在分界点2008年之后的发文量呈指数型增长趋势; 2)主要涉及的学科有海洋与淡水生物学、环境科学及生态学;3)影响力较大的期刊有Science、Nature和Science of the Total Environment;4)发文的国家主要有中国、美国、印度、巴西和澳大利亚,其中中国的发文量位居第一;5)发文机构主要为中国科学院、佛罗里达州立大学、中山大学和厦门大学;6)红树林生态系统的保护、管理及修复、气候变化、生物多样性、沉积物和蓝碳等均为当前红树林的研究热点,遥感数据分析、红树植物多样性及功能、碳储量、珊瑚礁鱼类和内生真菌曲霉等是红树林研究领域的研究前沿。