基于生物信息学探讨骨质疏松症与2型糖尿病的关系

目的：基于生物信息学探讨骨质疏松症与 2 型糖尿病的关系。方法：通过基因表达汇编（GEO）数据库检索骨质疏松症和2型糖尿病的相关数据集,并筛选骨质疏松症-2型糖尿病共同差异表达基因,将数据导入STRING数据库找寻关键基因,以一个单细胞测序数据集作为检验集验证关键基因细胞层面的表达水平,对筛选结果进行基因本体（GO）功能及京都基因与基因组百科全书（KEGG）通路富集分析,并对关键靶点、相关中药进行频数统计及功效分类。结果：骨质疏松症与 2 型糖尿病相关通路集中在 ErbB信号通路、丝活化蛋白激酶（MAPK）信号通路、神经营养素信号通路、NOD样受体信号通路。频数统计结果显示,与骨质疏松症-2型糖尿病关键基因相关的中药有51味,以功效分类,可分为清热解毒药、止痛药、祛风药、补虚药、止呕药。结论：骨质疏松症和2型糖尿病都是复杂的代谢性疾病,涉及众多基因表达网络和信号通路。尽管两种疾病存在复杂的基因网络背景,但是分析结果表明两种疾病之间仍存在高度重合的差异基因表达和信号通路。这表明两种疾病的分子机制密切相关,可能存在共同调控的靶点,因此这些靶点可能成为药物同时干预两种疾病的治疗靶点。     

南太平洋辐合带(SPCZ)的特征分析

根据热带西太平洋卫星云图资料及流场特征分析,讨论了南太平洋辐合带(SPCZ)的演变特征和形成机理。提出SPCZ是反映西太暖池同东太冷舌海气耦合系统以及暖池大气同相邻陆区大气间相互作用的重要特征。主要表现为在12～2月的热带西太平洋上的NW/SE辐合带,其形成原因主要应归因于西太暖池本身,以及暖池与东太赤道冷水舌强度与相对位置改变引发的Walker环流位置与走向的变动,另外,新几内亚岛及澳洲大陆也有重要影响。     

过渡季节(6—7月)澳大利亚冷高压对赤道辐合带形成的影响

应用车贝雪夫多项式分析过渡季节(6—7月)澳大利亚冷高压与赤道辐合带的关系,得出了对赤道辐合带北移的主要形势以及过程演变特征,最后用合成方法得到它的演变概念模式,为赤道辐合带的北移影响西太平洋及南海地区提供了中期预报的依据。     

多传感器观测下带乘性噪声系统的逆向滤波与反褶积融合算法

针对多传感器观测环境下带乘性噪声系统的逆向最优滤波与反褶积融合估计问题 ,本文提出了 1种基于极大似然准则的最优融合算法。该算法中各单传感器间并行计算 ,并且融合中心与单传感器处理中心间无反向通讯 ,因而执行效率较高。仿真表明 ,该融合算法产生的逆向滤波与反褶积比单传感器处理结果有较明显提高     

东海陆架外缘隆褶带的形成与构造演化

东海陆架外缘隆褶带是菲律宾海板块俯冲带陆侧弧后裂陷盆地(陆架盆地与冲绳海槽)之间的水下残留火山弧.其地球物理特征、地层组成、岩浆活动及地质构造等均具有“东西分带、南北分块”之特征.本隆褶带的形成始于第三纪初,当时为陆缘弧;中新世末以后,由于琉球弧后冲绳海槽的张裂作用,遂成为古琉球弧的残留弧.其形成机理受东海构造格局控制,与菲律宾海板块的俯冲作用及俯冲带的东向迁移有关,东海隆褶带的形成和构造演化大致经历了四个阶段:(1)断隆火山弧(E₁₊₂)、(2)褶隆火山弧(E₃)、(3)褶隆残留弧(N₁)和(4)消亡残留弧(N₂～Q).最后一个阶段隆褶带与陆架盆地整体沉降,接受了厚约1500m的上新世-第四纪浅海相沉积.     

南海沉积岩芯的地球化学研究

本文对南海中部陆坡区和海盆区的5个岩芯中的 Si,Al,Fe,Mn,Ca,Mg 和 CaCO_3成分做了分析,并对其分布特征与有关影响因素进行了讨论。受沉积区环境差异的影响,元素的分布具有区域性特征;受海区特定地理位置的影响,元素的分布呈现出过渡性特征(浅海到大洋的过渡);受沉积过程中环境变化的影响,元素的分布展示了周期性变化或旋回性。根据岩芯中元素的分布特征,并参考有关古地磁,氧碳同位素和钙质超微化石的测试分析结果,将本区岩芯划分为14层地球化学层,并将本区划分为两个沉积地球化学区,揭示了早更新世以来本区沉积环境的变化和存在的两种沉积模式。     

第三章 地磁条带与海底扩张

(一)海洋地磁测量与处理 地球磁场总强度的测量使用G-801/3型质子旋进磁力仪。测量工作与多道地震、重力测量等同步进行。探头电缆长500m,以降低船磁的影响。由于船磁影响与探头至船距离的三次方成反比,目前的措施可将此影响降至1nT以下,故可忽略不计。 为消除区域场的影响,理应使用国际地磁参考场IGRF1985来进行改正,但为节约时间起见,本次采用多项式来逼近IGRF,两者的差在整个测区内不足1nT,其结果是可信赖     

基于近海雷达与AIS探测目标融合算法研究

利用岸基雷达站的雷达传感器以及船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)所获取的目标信息,针对近岸海域目标密集的特点,提出了一种提高雷达与AIS信息融合精度的算法。该算法在将雷达基于站心球坐标系的位置信息转换成AIS基于WGS 84坐标系的位置信息实现空间配准、以及将AIS航迹的时间通过外推法与雷达航迹时间统一起来的基础上,首先采用目标位置及航速的欧氏距离判别法,剔除一部分不符合条件的目标数据,减少参与融合的数据量,然后进一步采用模糊数学中的柯西型隶属度函数及统计加权法对航迹相似度判断。研究结果表明,本文所提出的融合算法适用于目标较密集的近海海域。