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关键词： 黄连   慢性牙周炎   药物-成分-靶点   网络药理学  

摘要： 目的:基于中药网络药理学探讨黄连治疗慢性牙周炎的分子作用机制。方法:利用中药系统药理学综合数据库(TCMSP)筛选黄连有效活性成分及作用靶点,利用Genecards数据库筛选慢性牙周炎的靶点基因并取交集基因。利用Cytoscape构建“药物-成分-靶点”网络及利用String数据库构建蛋白-蛋白互作(PPI)网络、关键子网络和关键基因,并基于Webgestalt数据库对关键子网络进行京都基因与基因组百科全书功能(KEGG)富集分析。结果:研究筛选出14个黄连有效成分和92个交集基因,并构建2个关键子网络,确定Top 5关键靶点:白细胞介素6(IL-6)、白细胞介素-1α(IL-1α)、C-C基序趋化因子2(CCL2)、白细胞介素-1β(IL-1β)、白细胞介素-10(IL-10)。KEGG结果显示,主要富集通路包括通过乳铁蛋白(LTF)危险信号、光动力疗法诱导核因子κB(NF-κB)、细胞因子和炎症应答、脂肪细胞因子、小细胞肺癌相关、过氧化物酶体增殖物活化受体(PPAR)信号通路等。结论:黄连可通过作用于IL-6、IL-1α、CCL2、IL-1β、IL-10等靶点,调控LTF危险信号、光动力疗法诱导NF-κB、细胞因子和炎症应答、脂肪细胞因子、小细胞肺癌相关、PPAR等信号通路参与对慢性牙周炎的调节作用。

关键词： 急性肺损伤   益肺解毒颗粒   网络药理学   脂多糖   炎症因子   免疫功能  

摘要： 目的:通过网络药理学和动物实验探讨益肺解毒颗粒对脂多糖(LPS)所致急性肺损伤(ALI)小鼠的影响及保护作用。方法:利用Swiss Target Prediction等平台,对药物的靶点进行筛选;利用Gene Cards数据库以“acute lung injury”为关键词整理疾病靶点;利用STRING平台进行蛋白互作分析,Cytoscape 3.7.2可视化交集靶点网络图并对核心靶点筛选;微生信平台进行KEGG通路富集和GO分析,Cytoscape 3.7.2构建成分-靶点-通路网络图。将30只C57小鼠随机分为空白组、模型组和低、中、高剂量组,模型及给药组采用LPS气管内滴注的方法建立ALI模型。记录小鼠体重变化;测定胸腺与脾脏指数;测定血清和肺泡灌洗液(BALF)中白介素-6(IL-6)、白介素-1β(IL-1β)、肿瘤坏死因子-α(TNF-α)的含量;HE染色法观察肺组织病理变化。结果:筛选后获得药物靶点277个,成分与疾病的交集靶点146个,关键靶点有CASP3、EGFR、ESR1等,GO功能结果共1766个,KEGG富集结果有178条通路,PI3K-Akt信号通路为关键通路。相较空白组,模型组的胸腺与脾脏指数显著下降(均P<0.05);血清与BALF中IL-6、IL-1β、TNF-α含量显著增加(均P<0.05);肺组织明显出现炎性细胞浸润和出血。与模型组相比,给药组的胸腺指数显著增加(均P<0.05);高剂量组血清和BALF中炎症因子含量显著降低(均P<0.05)。结论:益肺解毒颗粒能改善因LPS所致的ALI小鼠肺组织病理损伤,其机制可能与增强免疫功能和抑制炎症因子分泌有关。

关键词： 多因素认证   网络安全   生物特征识别   行为分析   安全模型  

摘要： 随着网络安全威胁日益复杂,单一的密码认证已无法满足当前的安全需求。多因素认证(MFA)作为一种更安全的身份验证方法,在网络安全领域得到了广泛应用。然而,MFA的实施也面临着诸多挑战。通过分析MFA的技术原理、应用场景及安全性,提出了一种改进的MFA模型。该模型结合了生物特征识别和行为分析技术,在提高安全性的同时,也优化了用户体验。

关键词： 脊髓损伤   网络药理学   黄芪注射液   作用机制  

摘要： 目的:通过网络药理学探究黄芪注射液(AI)治疗脊髓损伤(SCI)的潜在靶点和作用机制,为SCI的治疗及新药研发提供参考依据。方法:检索文献获得AI的药物活性成分,通过PharmMapper数据库获得药物活性成分靶点,结合GeneCards数据库获得SCI的潜在靶点,通过韦恩图(Venny)得到药物与疾病的交集靶点,将交集靶点上传至STRING数据库对其进行蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络分析构建“药物-成分-靶点-疾病”网络图,对交集靶点进行基因本体(GO)功能和京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析。结果:经筛选后获得289个AI靶点、3 332个SCI靶点及157个药物-疾病共同靶点,AI治疗SCI的关键靶点为白蛋白(ALB)、丝氨酸/苏氨酸蛋白激酶(AKT1)、表皮生长因子受体(EGFR)、非受体酪氨酸激酶(SRC)、胱天蛋白酶3(CASP3)。GO功能和KEGG通路富集分析显示,AI主要参与对激素的反应、细胞迁移的正调控、生殖结构发育、对细菌的反应等生物过程影响SCI,以及通过癌症途径、前列腺癌途径、脂质与动脉粥样硬化途径、粘合连接途径、膀胱癌途径等信号通路调节SCI。结论:AI可通过多靶点、多通路抑制SCI的发生和发展。

关键词： 多光谱滤光片阵列   图像重构   空谱联合   残差网络   深度学习  

摘要： 随着光谱成像技术的飞速发展,使用多光谱滤光片阵列(multispectral filter array,MSFA)采集多光谱图像的空间和光谱信息已经成为研究热点。如何利用低采样率且具有强频谱互相关性的原始数据进行重构成为制约其发展的瓶颈。本文基于一种含有全通波段的8波段4×4 MSFA,提出了一种空谱联合的多分支注意力残差网络模型。使用多分支模型对各个波段插值后的图像特征进行学习。利用本文设计的空间通道注意力模型对8个波段和全通波段的特征信息进行联合处理。该模型通过多层卷积和卷积注意力模块以及残差补偿机制,有效减小了各波段的颜色差异,增强了边缘纹理等相关特征信息。对于初步插值的全通波段和其他波段的特征信息,通过无需进行批量归一化的残差密集块对多光谱图像空间和光谱相关性进行特征学习,以匹配各个波段的光谱信息。实验结果表明,对于在D65光源下测试图像,本文所提模型的峰值信噪比、结构相似度和光谱角相似度分别较最先进的深度学习方法提升了3.46%、0.27%和6%。该方法不仅减少了伪影还获得了更多的纹理细节。

关键词： 多聚焦图像融合   生成对抗网络   Transformer模型   双判别器  

摘要： 针对多聚焦图像融合任务中聚焦与离焦边界区域处理不平滑的问题,基于Transformer的全局特征提取能力,提出了一种包含双判别器的生成对抗网络方案.生成器以端到端的形式完成多聚焦图像融合任务,借助Transformer获取全局依赖性和低频空间细节,通过跨域的交叉注意力机制帮助生成器模型的双分支达到信息交互的效果,获取另一通道上的冗余信息和互补信息.该模型在学习过程中结合图像的全局信息进行参数更新,从而克服上述问题,且尽可能保留多聚焦图像中聚焦区域的有效信息.通过对比实验表明,所提方法可行且具备竞争力.

关键词： 网络游戏规制   知识产权   未成年人防沉迷   行业自律   合规治理  

摘要： 我国网络游戏规制从1994年至今已历时三十年,从筚路蓝缕的开端到荆棘载途的发展,直至举国瞩目的完型,涉及网络游戏的知识产权、信息安全、交易安全和未成年人防沉迷等各方面。2023年12月,《网络游戏管理办法(草案征求意见稿)》的发布为网络游戏规制的前景指明了合规治理的方向。政府规制的严管与厚爱,行业协会在行业自律中的带头作用,激发网游企业合规自治的积极性,均是网络游戏合规治理的具体进路。此外,未成年人防沉迷网络游戏的专项合规建设,保障了网络游戏合规治理的有的放矢,更是网络游戏合规治理的重要落脚点。

关键词： 苦杏仁苷   胃癌   网络药理学   分子对接   体外实验  

摘要： 目的 基于网络药理学的方法,结合分子对接和体外实验,揭示苦杏仁苷治疗胃癌的生物活性、关键靶点和潜在的药理作用机制。方法 基于公共数据库筛选出苦杏仁苷以及胃癌的靶点基因,进行靶点标准化;运用 Cytoscape 软件构建胃癌-苦杏仁苷-靶点网络;将获得的关键靶标上传到 STRING 数据库,用于蛋白质相互作用网络分析;通过拓扑分析确定苦杏仁苷治疗胃癌的核心靶标,并进行功能注释分析和路径富集分析;结合分子对接技术验证苦杏仁苷与核心靶标之间结合活性的强弱;最后通过体外实验进行验证。结果 CCK-8 结果显示,与对照组比较,苦杏仁苷4、8 mg·mL^(-1)干预 48 h后,HGC-27 细胞增殖作用受到显著抑制;流式细胞术结果表明,苦杏仁苷能够浓度依赖性地促进胃癌细胞的凋亡;与对照组比较,苦杏仁苷4、8 mg·mL^(-1)干预 48 h后,Bax蛋白表达水平明显增加,Bcl2蛋白表达水平明显下降。共筛选出苦杏仁苷治疗胃癌的交集靶点 34 个,核心靶点分别是 SSTR1、SSTR2、SSTR3、SSTR4、SSTR5,分子对接结果显示苦杏仁苷与这5个核心靶点有极好的结合能力;与对照组比较,苦杏仁苷4、8 mg·mL^(-1)干预48 h后,SSTR3 蛋白表达水平明显增加。结论 苦杏仁苷可以通过发挥类似生长抑素的作用于生长抑素受体 SSTR3,增加胃癌细胞凋亡,并影响其生长增殖的生物学过程来发挥对胃癌的治疗作用。

关键词： 忆阻器   卷积神经网络   算法优化  

摘要： 研究了忆阻器在卷积神经网络(CNN)中的近似计算优化,旨在降低计算复杂度和能耗。通过设计基于忆阻器的存算一体化架构,提出了卷积层中乘加运算的优化方法,利用忆阻器的非易失性和多态电导特性,实现了对卷积核权重的近似存储和计算。针对忆阻器的非理想性,例如,非线性和器件变异性问题,提出了相应的补偿算法,以保证计算精度。实验基于32×32忆阻器阵列对比传统GPU浮点运算的CNN,结果表明了忆阻器优化后的CNN在能耗和运算速度上分别提升约5倍和2.67倍,且精度损失控制在0.8%以内,验证了忆阻器在神经网络加速中的可行性与有效性。

关键词： 膝关节   磁共振成像   深度学习   注意力机制   上采样  

摘要： 提取区域有效信息是膝关节磁共振成像(MRI)诊断的关键。为提取MRI图像有效细节特征,提出一种结合注意力机制和上采样融合的深度学习分类模型。首先,通过改进的通道注意力机制增强有用特征,抑制无关特征;然后,利用上采样连接机制改进特征金字塔网络,弥补上采样过程中高级特征的损失问题,并融合多尺度特征;最后,使用MRPyrNet中的细节池化模块对输出的特征图进行不同尺寸的细致分析,增强模型捕捉低级细节特征的能力。在MRNet数据集上的实验结果表明,与其他膝关节MRI图像分类方法相比,所提方法在综合性能方面更有优势。