MULTIPLE TRANS-ACTING FACTORS MEDIATE THE INDUCTION OF C-FOS IN VASCULAR SMO

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数字图像全息干涉法测量液相质扩散系数

为测量液相质扩散系数,首先深入研究了传统全息干涉法的实验原理.在此基础上,利用CCD传感器取代全息干板来记录全息图,优化实验装置,设计并搭建了基于数字图像全息干涉法和新的扩散槽测量液相质扩散系数的实验系统.利用该系统测定了浓度为0.33 mol.L-1KCl水溶液在298.15 K温度条件下的质扩散系数,验证了实验系统的准确性和可靠性.为测量工程上急需的新型替代工质的质扩散系数奠定了实验基础.     

基于BP神经网络算法的特大跨度斜拉桥施工过程中的线形预测

随着斜拉桥跨度的增大,其几何非线性因素影响越来越明显,这就需要寻求考虑几何非线性影响的特大跨度斜拉桥施工线形预测方法。文章分析BP神经网络算法的基本原理及改进措施,借助Matlab语言建立预测模型,探讨其在特大跨度斜拉桥施工控制中的应用。以某主跨为1088m的特大跨度钢箱梁斜拉桥为工程背景,验证该方法的合理性和可行性,为同类型桥梁的线形控制提供参考。     

基于MATPCA方法的混凝土表观缺陷识别研究

以混凝土表观缺陷为对象,研究用图像处理和模式识别技术来实现表观缺陷的检测和识别,重点在混凝土外观缺陷图像的特征提取和设计有效、可靠的分类器,实现缺陷的准确分类.基于矩阵的主分量分析（MATPCA）是统计学中分析数据的一种有效的方法,它可以将数据从高维数据空间变换到低维特征空间,因而可以用于数据的特征提取及压缩等.将MATPCA法应用于混凝土表观缺陷识别系统的特征提取层,并在MATLAB中实现特征的提取,较好地满足识别层的输入要求;而在系统的识别层,研究BP神经网络方法取得了较好的实验效果.     

IAA与HRP联合作用对人胰腺癌BXPC-3的细胞毒效应

目的　研究吲哚乙酸(IAA)与辣根过氧化物酶(HRP)在体外共同作用于人胰腺癌BXPC 3 细胞所产生的细胞毒效应。方法　MTT法测定IAA/HRP对BXPC 3细胞增殖的影响;流式细胞仪分析BXPC 3 细胞周期时相变化;胎盘兰(曲利本兰)排斥试验,研究IAA/HRP对BXPC 3 细胞死亡率的影响;原位细胞凋亡检测试剂盒检测IAA/HRP作用后BXPC 3细胞的凋亡。结果　IAA/HRP体外对BXPC 3 细胞有抑制生长的效应,且这种效应有浓度和时间依赖性;BXPC 3细胞在IAA/HRP作用48 h后细胞周期被阻滞在G1期和G2期;IAA/HRP作用72 h后对照组和药物组的凋亡细胞数存在着显著性差异,且凋亡细胞数有浓度依赖性。结论　IAA/HRP对胰腺癌BXPC 3 细胞有细胞毒作用,可体外抑制细胞的增殖,诱导凋亡。     

萘乙酸抑制K562细胞增殖作用的初步研究

目的研究萘乙酸(NAA)对K562细胞增殖的抑制作用。方法应用MTT法、细胞计数法、流式细胞术、分裂指数分析、tunnel法以及姊妹染色单体交换(sister chromatid exchange,SCE)和微核制备,对NAA处理的K562细胞进行细胞增殖、细胞周期、凋亡以及染色体损伤检测。结果与对照组相比,NAA可以有效抑制K562细胞的生长,并将细胞阻滞在G1期,降低细胞分裂指数,促进细胞凋亡,提高K562细胞SCE频率以及微核形成率。结论NAA具有抑制K562细胞增殖的作用。     

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铁路货运量与其影响因素之间存在着复杂的非线性关系，传统的BP神经网络模型能对非线性系统进行很好的拟合，但模型的预测能力不强。通过单位根检验，可知铁路货运量及其影响因素的时序列数据是非平稳的。本文通过分析BP神经网络的传递函数对非平稳时间序列预测的不利影响，提出用差分法对输入数据进行预处理，在此基础上建立了铁路货运量预测的改进BP神经网络模型，并通过实例计算说明了这种改进BP神经网络方法对提高铁路货运量预测精度的有效性，最后利用该模型对2006—2O1O年的铁路货运量进行了预测。     

基于神经网络方法的柴油机气缸压力识别

分析了柴油机气缸盖系统激励和响应信号的非线性特性,阐述了基于BP神经网络的柴油机气缸压力识别方法.对测试的振动响应信号进行时域统计平均和低通滤波后,训练BP神经网络,利用自适应梯度下降算法,自适应调节学习速率,提高网络精度,识别柴油机气缸压力.结果表明,恢复出来的缸内压力信号和实测信号十分接近,该方法对柴油机的实时在线控制、监测和故障诊断有重要的应用价值.     

基于改进BP算法神经网络的路况评价模型研究

通过利用在BP神经网络中增加反馈信号及偏差单元的网络模型,生成内部回归网络,对BP神经网络进行改进,据此得出改进的BP神经网络的具体步骤.在此基础上,结合陕西省高速公路沥青路面的实际情况建立了路况评价模型,并对该模型的具体应用做了研究.研究结果表明:网络的收敛速度很好,训练结果与实际路况结果相差很小,利用改进BP算法神经网络建立的路况评价模型不仅方便易用,而且精度很高.     

β-淀粉样蛋白增加基底前脑神经元对谷氨酸的易感性

目的探讨β-淀粉样蛋白25-35(Aβ25-35)与谷氨酸(Glu)联合应用,对原代培养的大鼠基底前脑神经元的作用。方法原代培养大鼠基底前脑神经元,应用形态学、MTT法结合ChAT免疫组织化学染色,分别观察Aβ25-35与Glu联合应用,对原代培养的基底前脑神经元存活率、形态学及ChAT免疫反应阳性神经元的影响。结果将100 nmol/L、1μmol/L Aβ分别和20μmol/L Glu联合用于培养的基底前脑神经元,在倒置显微镜下观察,细胞表面粗糙,立体感减弱,胞浆中出现深色颗粒,细胞肿胀或收缩;尼氏染色显示尼氏体减少;MTT检测显示神经元存活率明显下降,100nmol/L Aβ+20μmol/L Glu组与100 nmol/L Aβ组间,1μmol/L Aβ+20μmol/L Glu组与1μmol/L Aβ组间比较均具有统计学差异(P<0.05);ChAT免疫阳性神经元的灰度和截面积均减小。结论Aβ25-35可增加神经元对Glu神经毒性作用的敏感性,表明Glu在阿尔茨海默病发病中起着非常关键的作用。