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共价有机框架的合成及其在肿瘤治疗中的应用研究进展
被引量：
8
1
作者
王涛
赵璐
+2 位作者
王科伟
白云峰
冯锋
《化学学报》
SCIE
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期600-613,共14页
共价有机框架(covalent organic frameworks,COFs)是近年来开发的一种由有机单元连接而成的高结晶性多孔聚合物,由于具有良好的孔隙率、模块性、结晶性和生物相容性等特点在肿瘤治疗中显示出了良好的应用前景.本综述总结了已报道的COFs...
共价有机框架(covalent organic frameworks,COFs)是近年来开发的一种由有机单元连接而成的高结晶性多孔聚合物,由于具有良好的孔隙率、模块性、结晶性和生物相容性等特点在肿瘤治疗中显示出了良好的应用前景.本综述总结了已报道的COFs制备方法,包括溶剂热合成法、机械化学合成法、微波合成法、离子热合成法、界面合成法、室温合成法和纳米尺度COFs的合成方法,并根据对肿瘤作用机理的差异,将用于肿瘤治疗的COFs纳米载药系统归纳为药物化疗、光热治疗、光动力学治疗和联合治疗.此外还讨论了COFs在肿瘤治疗领域所面临的主要挑战和发展趋势.
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关键词
共价有机框架
纳米材料
肿瘤治疗
药物载体
原文传递
基于改进BP神经网络模型的阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征发病率预测
被引量：
1
2
作者
刘麟
占顺堂
+3 位作者
王克伟
陈裕光
胡晔
肖社平
《国际感染病学（电子版）》
CAS
2019年第4期1-3,共3页
目的建立用于阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征(OSAHS)发病率预测的人工神经网络模型,预测OSAHS疫情发生发展趋势,为OSAHS的预防和控制提供理论依据.方法选取OSAHS 2002-2017年疾病的相关数据,以改进BP神经网络模型为基础,对OSAHS未来的...
目的建立用于阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征(OSAHS)发病率预测的人工神经网络模型,预测OSAHS疫情发生发展趋势,为OSAHS的预防和控制提供理论依据.方法选取OSAHS 2002-2017年疾病的相关数据,以改进BP神经网络模型为基础,对OSAHS未来的发病率进行预测.其中以2002-2016年的发病率数据作为训练样本,以2017年的发病率数据检验模型的有效率.并对2018-2021年OSAHS的发病率进行预测.结果采用单隐层神经网络模型,输入层节点数为3,隐含层节点数为7输出层节点数为1,误差0.7597%,相对误差0.2649%.经预测,2018-2021年OSAHS的发病率分别为2.16%、19.9%、19.4%和21.2%.结论采用改进的BP神经网络算法建立的OSAHS发病预测模型具有较高的预测精度及较低的预测相对误差,为OSAHS疫情预测提供一种新的预测模型.
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关键词
OSAHS
神经网络
模型
预测
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职称材料
题名
共价有机框架的合成及其在肿瘤治疗中的应用研究进展
被引量：
8
1
作者
王涛
赵璐
王科伟
白云峰
冯锋
机构
山西大同大学化学与化工学院化学生物传感山西省重点实验室
出处
《化学学报》
SCIE
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期600-613,共14页
基金
国家自然科学基金(No.21975146)
山西省自然科学基金(No.201801D121035)
+1 种基金
山西省高等学校科学研究优秀成果培育项目(No.2020KJ023)
山西省省筹资金资助回国留学人员科研项目(No.2020-133)资助.
文摘
共价有机框架(covalent organic frameworks,COFs)是近年来开发的一种由有机单元连接而成的高结晶性多孔聚合物,由于具有良好的孔隙率、模块性、结晶性和生物相容性等特点在肿瘤治疗中显示出了良好的应用前景.本综述总结了已报道的COFs制备方法,包括溶剂热合成法、机械化学合成法、微波合成法、离子热合成法、界面合成法、室温合成法和纳米尺度COFs的合成方法,并根据对肿瘤作用机理的差异,将用于肿瘤治疗的COFs纳米载药系统归纳为药物化疗、光热治疗、光动力学治疗和联合治疗.此外还讨论了COFs在肿瘤治疗领域所面临的主要挑战和发展趋势.
关键词
共价有机框架
纳米材料
肿瘤治疗
药物载体
Keywords
covalent organic framework
nanomaterial
tumor therapy
drug carrier
分类号
TQ317 [化学工程—高聚物工业]
R730.5 [医药卫生—肿瘤]
原文传递
题名
基于改进BP神经网络模型的阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征发病率预测
被引量：
1
2
作者
刘麟
占顺堂
王克伟
陈裕光
胡晔
肖社平
机构
广州医科大学附属顺德医院耳鼻喉科
出处
《国际感染病学（电子版）》
CAS
2019年第4期1-3,共3页
基金
佛山市卫生和计生局医学科研课题（编号：20170336)
文摘
目的建立用于阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征(OSAHS)发病率预测的人工神经网络模型,预测OSAHS疫情发生发展趋势,为OSAHS的预防和控制提供理论依据.方法选取OSAHS 2002-2017年疾病的相关数据,以改进BP神经网络模型为基础,对OSAHS未来的发病率进行预测.其中以2002-2016年的发病率数据作为训练样本,以2017年的发病率数据检验模型的有效率.并对2018-2021年OSAHS的发病率进行预测.结果采用单隐层神经网络模型,输入层节点数为3,隐含层节点数为7输出层节点数为1,误差0.7597%,相对误差0.2649%.经预测,2018-2021年OSAHS的发病率分别为2.16%、19.9%、19.4%和21.2%.结论采用改进的BP神经网络算法建立的OSAHS发病预测模型具有较高的预测精度及较低的预测相对误差,为OSAHS疫情预测提供一种新的预测模型.
关键词
OSAHS
神经网络
模型
预测
Keywords
OSAHS
Neural network
Model
Prediction
分类号
R76 [医药卫生—耳鼻咽喉科]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
共价有机框架的合成及其在肿瘤治疗中的应用研究进展
王涛
赵璐
王科伟
白云峰
冯锋
《化学学报》
SCIE
CAS
CSCD
北大核心
2021
8
原文传递
2
基于改进BP神经网络模型的阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征发病率预测
刘麟
占顺堂
王克伟
陈裕光
胡晔
肖社平
《国际感染病学（电子版）》
CAS
2019
1
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职称材料
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