基于网络药理学与分子对接探讨“卷柏-猕猴桃根”治疗肺结节的物质基础及作用机制

目的：通过网络药理学方法和分子对接技术,寻找“卷柏-猕猴桃根”药对的主要活性成分,探讨其在肺结节治疗中的作用机制。方法：在TCMSP网站中检索草药卷柏和猕猴桃根,获得两药所含化合物。经过ADME筛选与文献检索,确定药对主要活性化合物。利用PubChem、ChEMBL寻找该药对化合物的预测靶点。利用GeneCard、DisGeNET寻找肺结节的相关基因。利用Venny 2.1在线工具进行韦恩分析,寻找药对与肺结节共有的基因靶点。在OmicShare tools中进行基因本体（GO）功能、京都基因与基因组百科全书（KEGG）通路富集分析。在KEGG ORTHOLOGY数据库中进行基因靶点KO映射。利用分子对接技术验证化合物与预测靶点的对接能力,并进行筛选。在Cytoscape 3.7.1软件中,构建对接成功的“药物-关键化合物-关键靶点-关键通路”网络。结果：本研究共获得9种关键化合物、21个关键靶点。卷柏和猕猴桃根的关键化合物为苏铁黄酮、穗花杉双黄酮、秦皮素、儿茶素、芹菜素、表儿茶素、芦荟大黄素、香草酸、原儿茶酸。关键靶点为磷脂酰肌醇-4,5-二磷酸3-激酶催化亚单位δ（PIK3CD）、磷酸二酯酶4D（PDE4D）、热休克蛋白90α家族A类成员1（HSP90AA1）、醛酮还原酶家族1成员B10（AKR1B10）、囊性纤维化跨膜转导调节因子（CFTR）、原癌基因酪氨酸蛋白激酶（ROS1）、髓样细胞白血病蛋白1（MCL1）等,关键作用通路为磷脂酰肌醇-3-激酶-蛋白激酶B（PI3K-Akt）信号通路、叉头框蛋白O（FoxO）信号通路、凋亡（Apoptosis）、环磷酸腺苷（cAMP）信号通路等。结论：“卷柏-猕猴桃根”的多种活性化合物通过作用于多通路的靶点蛋白而发挥治疗肺结节的作用。     

基于贝叶斯网络分类的遥感影像变化检测

遥感成像过程中,地面、大气等诸多要素的不确定性和波段之间的相关性等原因影响了分类精度,导致变化检测的不准确性。为了提高分类精度往往需要引入先验知识。贝叶斯网络是一种新的数据表达和推理模型,对数据没有严格的正态分布前提要求,通过动态地调整先验概率密度,能有效提高分类精度。以北京通州地区1996-05-29和2001-05-19两个时相的陆地卫星Landsat TM遥感影像为例,介绍了基于贝叶斯网络的分类算法,并在此基础上实现了两个时相遥感影像的变化检测。实验结果表明:基于贝叶斯网络分类算法的后分类比较变化检测方法是遥感影像变化检测的一种新的有效方法。     

昌马水库右岸山体稳定性研究

昌马水库导流排砂洞塌方导致右岸山体发生松动 ,本文在大量地质资料的基础上 ,对右岸岩体裂隙网络进行模拟 ,同时 ,采用极限分析能量法和有限元数值模拟方法等对右岸山体的稳定性进行分析研究 ,并提出相应的加固方案。     

基于ISM法的大气专题人教版教材结构研究

本文以人教版高中地理教材的大气专题内容为例,采用ISM法对其结构进行分析,得到新教材相关内容的知识结构模型,将该知识结构模型与课标要求及学生应达到的学业质量水平进行联系,从核心要素、起始要素、结点要素和要素间形成关系进行分析,得出新教材在重新构建后的教材结构特征,并在此基础上对地理教师使用教材提出几点建议与参考.     

中国创业投资城市网络空间结构演变研究——基于四大投资阶段的分析视角

利用2007年和2017年创业投资事件数据和社会网络分析法构建中国地级及以上城市网络关系,分析种子期、初创期、扩张期和成熟期4个投资阶段创业投资城市网络的空间结构演变特征并对其影响因素进行计量分析。研究发现:4个阶段的创业投资城市网络均形成以三大城市群为核心联系区域的网络结构,并且均具有明显的高行政级别城市指向性;城市网络密度和中心化趋势均不断增强,且中后期阶段的紧密程度和协同化发展趋势领先于早期阶段;京沪深在4个阶段均演变为集聚力和辐射力前三甲城市;4个阶段的城市创业投资集聚力均呈现出向网络核心城市进一步集中的态势,而创业投资辐射力则呈现出显著的分异性;市场规模、创业企业发展基础和政府支持是影响创业投资城市网络空间结构演变的主要因素。     

基于时间卷积网络的地震波阻抗反演

近些年来,深度学习网络的兴起极大地推动了人工智能技术在地震数据处理、反演以及解译等领域的应用.地震波阻抗反演是石油地震勘探领域的一项关键技术,其反演精度在圈定油气储层构造中起到非常重要的作用.提出了一种基于数据驱动时间卷积网络（temporal convolution network,TCN）模型的地震波阻抗反演方法,旨在无需建立初始反演模型,直接利用工区的少量测井标签数据,以地震振幅数据为输入,将波阻抗反演转化为时间序列建模任务,最终输出地下模型的阻抗信息.采用Marmousi2数据集对基于TCN的波阻抗反演模型进行训练、验证和测试,结果显示,在测试集上该模型预测结果的皮尔逊系数和决定系数分别达到97.92%和95.95%,并对远离训练区域的波阻抗信息预测有着良好的泛化性,且在预测时间和预测精度等方面都要明显优于前人的相关研究工作.上述结果表明,TCN时间序列深度学习模型在复杂地层波阻抗反演中具有一定优越性和应用前景,为地震波阻抗反演提供了新思路.      

基于时间链的公交网络数据模型研究

该文基于实际公交出行过程考察公交网络的特点,指出传统公交网络的局限性,并从公交出行时间链角度提出一种新的公交网络数据模型。该模型综合考虑公交出行中相对时间和绝对时间问题,将影响公众出行决策的所有因素折换成时间因素统一进行考虑和计算,给出基于XML的数据交换格式,并实现基于时间链的城市公交换乘信息的查询。     

基于数字孪生理论的济南四维地质环境信息系统研发

将数字孪生理论应用到城市建设的地质工作中,并基于此打造一套四维地质环境信息系统。以济南泉域为例,根据已有的海量、多源、多比例尺、实时的城市地质数据,结合数字孪生理论,建立四维地质环境数据库和数字孪生模型,搭建地质环境实时监测网络,研发四维地质环境信息系统,从而实现城市地质数据挖掘分析,辅助政府在信息化、智慧化建设中的科学决策,推动创新技术支撑智慧城市建设。应用数字孪生理论,研发海量异构数据的全空间融合展示分析系统具有很好的发展前景。     

基于随机森林模型的农业电子商务浅析——洛川苹果网络销售问题与对策

随着互联网产业的飞速发展,电子商务开始进入农业领域。以电子商务起步较早的"洛川苹果"作为研究对象进行调研。基于随机森林模型的决策树集成算法,对农业网络销售体系整体进行数据分析,模型构建,从问题表象出发挖掘其在不同部分的影响因子,最终基于影响因素解决问题,提出合理化建议:加强农村基础设施建设、健全农村公共服务体系以及完善农村电子商务培训制度等,因地制宜,推进农业电子商务的健康发展。     

基于网络和图的时空智能——概念、方法和应用

当前时空智能(SpaceTimeAI)和地理空间智能(GeoAI)已是热门的话题,该研究领域旨在将计算机科学的最新方法(如深度学习)应用于地理空间问题。虽然深度学习方法因其对栅格数据的自然适用性而在图像处理中取得了巨大成功,但仍未广泛应用于其他空间和时空数据类型。本文提出使用网络和图作为SpaceTimeAI或GeoAI的基本结构的倡议,并将其应用于城市研究中。相比于基于网格的表达,基于网络的结构更加精确和实用。图能实现对点、线、面/多边形/网格和网络等多种空间结构的表达。本文通过时空预测、聚类和时空优化等常用时空分析方法展示基于网络和图的时空智能分析的优势,并介绍其在交通出行、警务和公共卫生等领域的应用。