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141.
饲料加硼对摄入过量氟的实验大鼠骨损伤的预防作用 总被引:1,自引:0,他引:1
目的探讨饲料加硼对过量氟摄入的大鼠骨损伤的预防作用。方法24只4-5周龄Sprague-Dawley(SD)大鼠分为:对照组(喂饲基础饲料,饮蒸馏水)、过量氟组[喂饲基础饲料,饮含100mg/LF-(氟化钠221mg/L的蒸馏水)]、硼预防组(喂饲加硼饲料,饮含100mg/LF-的蒸馏水)。实验3月后测量大鼠血清氟、硼含量及血清碱性磷酸酶(alkaline phosphatase,AKP)活性、骨氟和骨总RNA含量、胫骨纵径横径和干重及骨密度(bone mineral density,BMD),并检测大鼠股骨生物力学特性。结果和对照组比较,过量氟组大鼠血清氟、骨氟含量和血清AKP活性显著增高;骨总RNA含量、全身骨骼平均BMD和胫骨BMD降低;胫骨纵径、横径和干重减小;股骨最大负荷减低,最大形变增加。相比过量氟组,硼预防组大鼠血清氟和骨氟含量及AKP活性明显下降;骨总RNA含量、全身骨骼平均BMD、腰椎和胫骨BMD显著增高;胫骨纵径、横径和干重,股骨最大负荷明显增加。3组大鼠血清硼含量无显著性差异。结论大鼠摄入过量氟可出现明显的骨损伤,饲料加硼对此有一定的预防作用。 相似文献
142.
目的建立兔眼房水中环孢霉素A缓释微球的高效液相测定方法,考察在不同给药剂量下兔眼房水中的药物代谢特性,为该药预防后发性白内障提供理论依据。方法兔眼行晶体囊外摘除,左眼前房及囊袋内注射环孢素微球,右眼给予空白微球作对照,采用高效液相色谱法监测给药后4周内兔眼房水中环孢霉素A的浓度。色谱柱为反相C18硅胶柱,柱温为60℃,流动相为乙腈-水(67∶33),检测波长210nm。结果兔眼房水中环孢霉素A的浓度在0.13-1.25mg/L范围内呈良好线性关系(r=0.9951),最低检测浓度0.13mg/L,回收率95.91%,日间和日内精密度均小于5.0%。缓释微球的释药速率适中,兔眼前房给药后可在2周内维持较高浓度,高低两种给药剂量下,环孢霉素A的吸收半衰期(t1/2Ka)和血浆清除速率(CL)经检验无统计学差异,药时曲线下面积(AUC)和峰浓度(Cmax)与剂量之间线性相关。结论环孢素A缓释微球在兔眼内有较高的生物利用度,实验期内可达到抑制后发性白内障的有效浓度。 相似文献
143.
高速铁路短期客流预测是铁路运输系统的重要组成部分。无论是对列车开行方案的制定,还是对如何采取正确的营销策略,都具有重大的现实意义。通过混合经验模态分解方法和神经网络方法相结合的EMD-BPN方法来预测高速铁路短期客流量。组合方法主要分为三步:首先,使用经验模态分解方法将客流时间序列分解;其次,将IM Fs作为BP神经网络的输入;最后,应用神经网络对客流量做出预测。数值实例表明,该方法对于高速铁路短期客流预测在精度和稳定性上都有良好的表现。 相似文献
144.
分析了Moiré条纹密度对条纹图噪声及相位混频的影响,提出了一种调整Moiré条纹密度的方法以有效减少条纹图噪声与包裹相位图噪声,并消除条纹过密产生的相位混频。试验测量表明,该方法能够获得可靠的测量结果,具有较好的测量精度。 相似文献
145.
利用Pro/E软件建立某型摊铺机振捣装置的三维虚拟样机模型。利用Adams软件的相关模块对摊铺机振捣装置进行三维动力学仿真试验,分析振捣频率和振捣装置行程对机器工作的影响,建议在实际施工中选择振捣装置的振捣频率不宜超过25 Hz,行程以6 mm为宜。 相似文献
146.
采用数值方法对不同叶顶间隙下某型号船用轴流式涡轮机的气动性能进行了对比分析.结果表明,叶顶间隙对喷嘴环前缘的压力分布和涡轮内的温度分布影响明显,过小和过大的叶顶间隙都会导致喷嘴环前缘高压力区的产生,并导致涡轮内局部高温度区域扩大;随着叶顶间隙的增大,喷嘴环后缘底部、吸力面及叶顶间隙内局部高熵区随之增大,燃气能量损失增大. 相似文献
147.
利用超声冲击设备对EA4T车轴钢进行了表面强化处理.采利用金相显微镜和透射电镜表征了车轴钢表面结构的变化,并对超声冲击处理前后试样表面粗糙度和显微硬度进行了分析.结果表明:经超声冲击处理后,试样表面发生了剧烈的塑性变形,晶粒明显细化,显微硬度呈梯度化.随着超声冲击功率的增加,变形层厚度增加,粗糙度减小,表面硬度增大;与未经超声冲击处理的试样相比,在超声冲击功率180瓦作用下,表面粗糙度降低了6.5倍,试样的表面硬度提高了25%,变形层厚度大约为80μm. 相似文献
148.
随着航海科技的发展而相继出现的一些比现有交通系统设备更智能先进的设备可以提高船舶航行的安全性,进而提高船舶乃至船舶公司和航运公司的收益,但是投资这些智能先进设备会导致整个系统的成本增加.因此,为降低决策风险,基于贝叶斯网络方法,通过分析海上交通设备所影响的相关因素及其对海上船舶事故的影响,建立海上事故的贝叶斯网络;通过调研和专家问卷获取相关数据,并对其进行处理得到相关的先验概率和条件概率;将这些数据输入到贝叶斯网络得到后验概率,通过计算得到使用现有设备和智能设备的期望收益,进而做出风险决策. 相似文献
149.
150.