【摘 要】
：
为了研究双金花茶对CCl 4致小鼠急性肝损伤的保护作用,将50只KM小鼠随机分为5组,双金花茶低、高剂量组(2.59、10.35 g/kg)每天灌胃1次,连续14 d,空白对照组、溶媒对照组和模型组给予等体积蒸馏水灌胃。末次给药后,模型组和双金花茶组小鼠给予25%CCl 4皮下注射,24 h后处死小鼠,检测小鼠血清中谷丙转氨酶(ALT)、谷草转氨酶(AST)的活性,肝组织中丙二醛(MDA)、超氧化物歧化酶(SOD)及谷胱甘肽过氧化物酶(GSH-Px)的含量;计算肝、脾指数;HE染色观察肝组织病理学变化。与
【机 构】
：
广西医科大学药学院,广西医科大学第一附属医院药学部
【基金项目】
：
广西自然科学基金资助项目(2018GXNSFAA138096),广西壮族自治区卫生健康委员会科研课题项目(2018176),广西南宁市青秀区科学研究与技术开发计划项目(2018023),广西南宁市青秀区科学研究与技术开发计划项目(2015Z01,2015S01)。
论文部分内容阅读
为了研究双金花茶对CCl 4致小鼠急性肝损伤的保护作用,将50只KM小鼠随机分为5组,双金花茶低、高剂量组(2.59、10.35 g/kg)每天灌胃1次,连续14 d,空白对照组、溶媒对照组和模型组给予等体积蒸馏水灌胃。末次给药后,模型组和双金花茶组小鼠给予25%CCl 4皮下注射,24 h后处死小鼠,检测小鼠血清中谷丙转氨酶(ALT)、谷草转氨酶(AST)的活性,肝组织中丙二醛(MDA)、超氧化物歧化酶(SOD)及谷胱甘肽过氧化物酶(GSH-Px)的含量;计算肝、脾指数;HE染色观察肝组织病理学变化。与
其他文献
针对多关节机械臂难以实现对目标轨迹的高精度跟踪控制的问题,提出了一种基于非线性干扰观测器的非奇异快速终端滑模控制方法。首先,结合了传统的快速终端滑模控制和非奇异终端滑模控制,不仅可以使跟踪误差在有限时间快速收敛至零且对机械臂建模误差和外界干扰具有强鲁棒性。其次,针对控制输入抖振严重的问题,通过引入非线性干扰观测器技术和饱和函数方法,从而降低了抖振。最后,以三自由度机械臂为研究对象在Matlab/Simulink环境下进行了对比仿真实验,结果表明,相比于现有的线性滑膜和非奇异快速终端滑模控制方案,在存在建模
提出了一种市场电价驱动的独立运营商移动储能车调度方案,旨在提升电网应对可再生能源的运行灵活性。首先,简述节点边际电价与不确定性边际价格的计算方法,构建考虑交通约束和备用约束的储能车调度模型。其次,接着构建电网与独立储能车运营商的主从博弈模型,通过电价信号的计算与发布来协调博弈双方共同提高电网运行灵活性。最后,提出一种迭代算法来求解提出的博弈模型及市场均衡策略。IEEE 6-Bus系统和IEEE 118-Bus系统仿真结果表明,提出的方法可以有效提高电网运行灵活性。
针对位置社交网络中连续兴趣点推荐系统面临的个性化偏好、数据稀疏性和签到行为的隐式反馈属性等挑战,提出一种基于排序学习的连续兴趣点推荐模型。本文使用三阶张量模型对用户的连续签到行为进行建模,并利用LBSNs中的地理信息定义用户访问兴趣点的地理距离偏好,最后使用基于排序学习的优化标准优化求解模型参数。在两个真实的LBSNs数据集上的实验结果表明,本文提出的模型在推荐性能上优于当前流行的兴趣点推荐算法。
高速公路发生交通事件会明显降低其服务性能,且容易引发二次事故。针对这一问题,利用交通仿真技术建立了高速公路交通事件下的仿真模型,通过仿真实验得到的数据分析不同交通事件类型、交通量、车辆速度条件下的合理限速诱导策略。结果表明,可变限速是高速公路交通事件下的科学管理措施,并通过事故率与车速标准差的关系得到不同条件下的最佳限速大小及分段限速措施下的限速区间长度。最后,通过建立高速公路交通预警及限速诱导的实施方案,为高速公路交通事件发生下的安全管理工作提供一定的借鉴。
为了研究Dini型多线性Calder n-Zygmund算子在Herz型Hardy空间上的有界性,通过对空间进行环状分解,利用中心原子对Herz型Hardy空间进行特征分解,再利用原子的消失性条件得到衰减估计,从而叠加得到结论。证明了当α>n 1-1 q时,Dini型多线性Calder n-Zygmund算子是从Herz型Hardy空间到Herz空间是有界的。
针对移动机器人在复杂环境下路径规划问题,提出一种改进蚁群算法。该算法设计启发式状态转移函数,引入起点和终点对状态转移的引导作用;设计路径优化方法,从八个方向优化每次迭代生成的最优路径,避免规划路径陷入凹形区域,减小其长度;建立路径评估模型,考虑到环境的复杂性,通过加入惩罚因子,使路径评价标准从路径长度转为路径代价,将影响移动机器人通行的环境因素加入到路径规划过程,从而使生成路径得到更好的优化。最后,将改进蚁群算法与多种算法进行对比实验,结果表明,改进蚁群算法能有效避开危险区域,大幅度降低规划路径的代价,有
为了实时掌握信号交叉口饱和流率动态变化规律和提升估算精度,构建了以神经网络为基础的饱和流率动态估计模型。通过对北京市典型信号交叉口3种场景(直行进口道、直行左转进口道、直行右转进口道)实测数据为研究对象,分析每种场景下交通流运行特征,确定影响饱和流率的关键因素,确定神经网络模型的输入输出参数,并对模型进行标定。最后与经典HCM方法进行对比。结果表明:不同场景下,神经网络模型估计精度均优于HCM方法;其估算误差分别为11.23%,7.02%,4.70%。提出的方法能够准确地动态估计饱和流率,成果可用于信号控
本实验使用孟加拉红琼脂、沙氏琼脂培养基和马铃薯葡萄糖琼脂3种市售霉菌培养基,以及改良孟加拉红和改良马铃薯葡萄糖琼脂2种自制改良培养基,按照GB 4789.15-2016《食品安全国家标准食品微生物学检验霉菌和酵母计数》中的培养条件,对从变性淀粉样品中分离纯化得到的Rhinocladiella sp.137/143/155x214wat目标菌株进行了比较性研究。研究结果表明,使用沙氏琼脂培养基对纯化目标菌进行培养时,菌落数量能在培养第3 d得到显著(p=0.04)增长。在使用全部5种培养基对接种目标菌的无菌
针对城市公交实时客流数据多样化和特征复杂的状况,提出一种基于S-Catboost模型的客流特征提取及短时客流预测方法和影响因子分析流程。首先,通过爬虫技术获取公交客流数据的环境和时变特征,扩充客流数据的特征维度。其次,通过对客流数据进行时间和精度加权并采用LSTM和随机森林2种基模型对客流数据进行堆叠(Stacking),提取强特征并加入第二层子模型的特征矩阵。最后,利用Catboost算法对类别特征进行数值化处理,得到预测结果。实验结果表明该模型比传统LSTM、随机森林、GBDT以及SVM在预测准确度和
铝型材表面由于生产工艺、机械振动等外在条件影响,会产生加工瑕疵,由于其瑕疵特有的纹理、尺寸、形状随机性、不规则性等因素,现有的一些金属表面瑕疵检测模型泛化能力差,无法在铝型材瑕疵检测上取得较好的检测效果。针对上述问题,提出一种改进Faster RCNN架构的铝型材表面瑕疵检测模型,通过改进原有卷积核计算模式,融合改进噪声过滤特征金字塔网络及形变卷积以提升检测模型对多尺度及不规则瑕疵表征的学习能力;同时改用ROI Align提取特征图及改进候选框生成网络损失函数以提高对微小瑕疵的定位能力;针对铝型材表面瑕疵