硒缺乏对大鼠心肌细胞凋亡的影响及褪黑素的干预作用

目的　探讨低硒与心肌细胞凋亡的关系及褪黑素能否保护心肌免于低硒所致的心肌损伤。方法　对低硒粮喂养、加硒喂养及低硒粮加褪黑素喂养三组大鼠的心肌组织丙二醛水平及细胞凋亡进行检测和对比分析。结果　大鼠饲养 12周后 ,低硒组大鼠心肌组织丙二醛水平较加硒组和低硒 +褪黑素组显著升高 (P <0 .0 1) ;加硒组和低硒 +褪黑素组两组间无显著差异 (P >0 .0 5 ) ;低硒、加硒及低硒加褪黑素喂养大鼠 3组间心肌细胞凋亡检出率分别为 7/ 8,2 / 8,1/ 8,后两组与低硒组相比有显著性差异 (P <0 .0 5 )。结论　低硒导致的脂质过氧化物损伤可能参与诱发心肌细胞凋亡 ,褪黑素则有减轻作用 ,其机制可能与褪黑素的抗氧化作用有关。     

THE EFFECT OF VITAMIN C INTAKE ON GLYCOHEMOGLOBIN MEASUREMENTS

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基于一阶优化方法的桥式起重机结构有限元分析

针对桥式起重机桥架结构设计计算，采用一阶优化分析方法对其桥架结构的约束条件以及目标函数进行优化处理，研究结构的强度、刚度等静态特性，并对优化后的结果与优化之前的数值进行对比分析，充分地验证了一阶优化方法的优越性。     

高墩施工阶段偏心位移分析

根据施工现场温度场测定结果,计算分析了常吉高速印家溪桥93 m高墩受温度及风载影响下的偏心位移,计算分析了施工阶段不同工况墩顶产生的偏心位移,为高墩施工提供了参考。     

上皮钙粘附分子在膀胱移行细胞癌中的表达及意义

目的　探讨上皮钙粘附分子 (epithelialcadherin ,E cad)在膀胱移行细胞癌中的表达及临床意义。方法　应用免疫组化SP法检测 5 7例膀胱移行细胞癌组织中E cad的表达。结果　①E cad在膀胱癌中异常表达与膀胱癌的病理分级、临床分期及预后呈正相关 (P <0 .0 5 ,P <0 .0 1) ;②E cad在膀胱癌中的异常表达与膀胱癌的复发呈负相关 (P <0 .0 1)。结论　E cad表达可作为判断膀胱癌恶性程度及预后和复发的生物学指标     

甲亢伴甲状腺炎与桥本氏甲亢的免疫病理研究

本文对13例甲亢伴甲状腺炎和9例桥本氏甲亢进行了病理形态及免疫组化研究。发现桥本氏甲亢患者甲状腺浸润细胞的总数较甲亢伴甲状腺炎明显增多,且炎性破坏程度也显著加剧。单个核细胞亚群免疫组化研究结果揭示:甲状腺浸润细胞以T淋巴细胞为主,甲亢伴甲状腺炎与桥本氏甲亢二者甲状腺漫润细胞各亚群百分比含量大致相近,仅桥本氏甲亢甲状腺浸润的活化T淋巴细胞百分比略高。提示二者可能存在类似的免疫病理机制。     

胃肠间质瘤的临床病理特征

目的探讨胃肠道及胃肠外间质瘤(GIST)的临床、病理和免疫组化特征。方法用免疫组化S-P法观察了53例GIST的CD117、CD34、SMA、Desmin和S-100蛋白表达并分析其与临床病理的关系。结果53例间质瘤中梭形细胞型38例,上皮样细胞型6例,混合型9例;良性9例,交界性20例,恶性24例;9例良性间质瘤,8例发生在胃,而肠和胃肠外间质瘤仅1例良性。CD117、CD34免疫组化阳性表达率分别为92.45%及77.36%。结论GIST有其独特的形态特征;CD117和CD34同时检测有助于GIST的诊断;肠和胃肠外GIST的恶性潜力较胃GIST高;GIST良恶性的评估取决于肿瘤的部位、大小和核分裂的多少。     

“三教”改革背景下辨析法在《汽车服务礼仪》课程教学中的探索与应用

职业院校教育不够强、质量不够高,原因之一是职业教育中的"三教——教师、教材、教法"存在问题。"三教"改革是推进课堂革命、实现高效课堂、提高课堂教学质量的重要突破口~([1])。本文就"教法"方面对汽车专业汽车服务礼仪课程教学过程中存在的问题进行探索与研究,旨在增强高职院校汽车服务礼仪专业教师的授课能力,提高学生的主体地位,提高汽车专业学生的服务意识和专业技能,培养符合社会发展需要、企业需求且具备一定职业能力和职业素养的合格毕业生。     

一种适用于船舶轴舵系一体化安装的新型装备

研制一种船舶轴舵系一体化安装的新型装备。该装备采用2级导轨布置的结构对轴舵系进行安装,克服船舶尾部狭小空间的限制,现场安装与拆卸便捷,可缩短前期安装准备及拆卸时间。该装备集成电控系统及液压顶升系统,在安装过程中自动化程度提高较大,省去烧焊吊码工序,可大幅提高安装效率与精度,降低人工操作强度,消除安全隐患,提高船舶建造的智能化水平。该装备在船舶行业具有较高的实用推广价值。     

Fault diagnosis of steam power system based on convolutional neural network北大核心CSCD

[Objectives]In order to improve the fault diagnosis level of marine power systems, this paper studies the real-time fault diagnosis of a marine supercharged boiler based on a convolutional neural network (CNN).[Methods]First, the simulation program of the marine supercharged boiler is developed based on the GSE platform, and the simulation fault data is obtained. The fault diagnosis model of the boiler is then established using the CNN method. Next, through the change trends of temperature, flow and other parameters, combined with a priori knowledge and the machine learning method, fault identification is carried out. Lastly, the performance of the method is evaluated against criteria such as confusion matrix and accuracy. [Results]According to the comparison results between the feature extracted dataset and the original dataset, the stability of the model output results and the generalization ability of the model are optimized and improved, with an overall fault classification accuracy reaching 99.53%.[Conclusion]The results of this study can provide valuable references for the intelligent monitoring of marine power systems. © 2022 Chinese Medical Journals Publishing House Co.Ltd. All rights reserved.