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细菌c-di-AMP特异性磷酸二酯酶的研究进展 被引量：1
1
作者 张颖 徐兆坤 +2 位作者 罗海霞 郝秀静 李敏 《科学通报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第22期2627-2637,共11页
c-di-AMP特异性磷酸二酯酶(c-di-AMP-specific phosphodiesterase,PDE)是一类能够将c-di-AMP水解为线性pApA或AMP的酶,对维持细菌体内c-di-AMP的代谢平衡至关重要.在不同的细菌中存在着不同结构类型的PDE,其功能既具有一定的保守性,又... c-di-AMP特异性磷酸二酯酶(c-di-AMP-specific phosphodiesterase,PDE)是一类能够将c-di-AMP水解为线性pApA或AMP的酶,对维持细菌体内c-di-AMP的代谢平衡至关重要.在不同的细菌中存在着不同结构类型的PDE,其功能既具有一定的保守性,又存在特异性.c-di-AMP作为第二信使分子在包括古菌、革兰氏阳性菌及支原体、衣原体、蓝细菌等部分革兰氏阴性菌等在内的原核生物中发挥多种功能.近年来研究显示,PDE通过调节细菌中cdi-AMP水平,进而调控细菌生长、生物被膜形成、细菌耐药性、细菌毒力和宿主细胞的免疫应答等生物学过程,是预防和治疗病原菌感染的重要潜在靶点,在疫苗研发及小分子药物筛选开发领域中具有极大的潜力.本文对近年来PDE分类、结构及生物学功能等方面进行综述,旨在为相关研究人员提供参考. 展开更多
关键词 第二信使 c-di-AMP 磷酸二酯酶 结构与功能
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红花注射液对盆腔炎模型大鼠子宫组织中左氧氟沙星分布的影响 被引量：6
2
作者 孔令希 黄艳 +2 位作者 邱峰 何海霞 罗成 《第三军医大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第4期361-366,共6页
目的探讨红花注射液对盆腔炎模型大鼠子宫组织中左氧氟沙星分布的影响。方法将96只盆腔炎模型大鼠按照完全随机分组法分为实验组(左氧氟沙星和红花注射液联合用药组)和对照组(单用左氧氟沙星组),每组48只,实验组动物连续3 d静注红花注射... 目的探讨红花注射液对盆腔炎模型大鼠子宫组织中左氧氟沙星分布的影响。方法将96只盆腔炎模型大鼠按照完全随机分组法分为实验组(左氧氟沙星和红花注射液联合用药组)和对照组(单用左氧氟沙星组),每组48只,实验组动物连续3 d静注红花注射液(0.8 m L/kg),对照组肌注等容积生理盐水。第4天,两组动物均按80 mg/kg灌服左氧氟沙星,于给药后0.25、0.5、1、1.5、2、4、8、12 h两组分别处死大鼠6只,采集动物血浆,并取子宫组织制作匀浆,用高效液相色谱法测定血浆和子宫组织匀浆中左氧氟沙星浓度,DAS 2软件计算药动学参数,如达峰浓度(Cmax)、达峰时间(tmax)、半衰期(t1/2β)和药-时曲线下面积(AUC0→t)等。结果实验组和对照组血浆及子宫组织的药-时曲线均符合二室模型,其药动学参数如下:血浆Cmax分别为(14.28±0.84)、(14.45±1.93)μg/m L,子宫组织Cmax分别为(15.85±1.32)、(12.65±1.01)μg/m L(P<0.01);血浆药物清除率分别为(1.25±0.18)、(1.35±0.25)L/(kg·h),子宫组织药物清除率分别为(1.08±0.08)、(1.47±0.16)L/(kg·h)(P<0.01);血浆tmax分别为(1.42±0.20)、(1.50±0.01)h,子宫组织tmax分别为(1.25±0.27)、(1.17±0.26)h;血浆t1/2β分别为(7.69±2.61)、(7.32±2.80)h,子宫组织t1/2β分别为(7.95±5.29)、(9.16±3.00)h;血浆AUC0→t分别为(55.13±5.42)、(51.73±5.27)μg·h/m L,子宫组织AUC0→t分别为(63.69±3.95)、(48.95±4.11)μg·h/m L(P<0.01)。结论红花注射液可以明显提高左氧氟沙星在盆腔炎模型大鼠子宫组织中的药物浓度。 展开更多
关键词 红花注射液 左氧氟沙星 盆腔炎 药代动力学
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基于大数据挖掘的立式击弦机磁力自复位水平测试研究
3
作者 陈海霞 《自动化与仪器仪表》 2023年第7期244-248,252,共6页
针对传统立式击弦机微弱信号检测率低,导致磁力自复位水平不高的问题,提出一种基于WT-LSTM的微弱信号检测方法。首先,基于长短时神经网络构建基于LSTM的微弱信号检测模型,以检测立式击弦机的原始信号;然后引入小波分解,得到基于WT-LSTM... 针对传统立式击弦机微弱信号检测率低,导致磁力自复位水平不高的问题,提出一种基于WT-LSTM的微弱信号检测方法。首先,基于长短时神经网络构建基于LSTM的微弱信号检测模型,以检测立式击弦机的原始信号;然后引入小波分解,得到基于WT-LSTM的微弱信号检测模型,通过小波分解提取信号分量的近似系数,去除噪声分量;最后将数据传输至LSTM中进行新特征学习。结果表明,在-13 dB~0 dB的信噪比下,提出的WT-LSTM微弱信号检测方法的检测准确率均保持在85%及以上,其ROC曲线和AUC值明显高于传统的LSTM检测方法和RBF检测方法,虚警概率和漏警概率低于前两种方法。在信噪比为-13 dB时,本方法的检测准确率最高可达99.87%,比另外两种方法分别高出了8.8%和25.8%。由此说明,本方法可实现噪声抑制,提升微弱信号检测准确率,进一步增强立式击弦机磁力自复位水平。 展开更多
关键词 立式击弦机 微弱信号检测 LSTM 小波分解 磁力自复位
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