红外光谱数据融合对栽培滇重楼产地鉴别*

目的 多样的环境因素使得不同产地栽培滇重楼的化学成分也丰富多样，不同居群栽培滇重楼的甾体皂苷类成分具有很大的差异，多源数据融合分析能更全面的表征药材化学信息，建立一个高效而准确的产地鉴别模型，为其资源合理开发利用提供依据。方法 以来自云南和四川的8个产地（保山、楚雄、大理、红河、丽江、成都、文山、玉溪）共366份栽培滇重楼根茎为实验材料，采集其傅里叶变换近红外光谱（FT-NIR）和衰减全反射-傅里叶变换中红外光谱（ATR-FTMIR）数据。采用Kennard-Stone算法将不同产地的样品分为2/3的训练集和1/3的预测集，基于4种特征变量提取方法（CARS、VIP、SPA、SO-Covsel）结合2种数据融合策略（低级数据融合和中级数据融合），建立偏最小二乘产地判别分析模型。根据模型参数交叉验证均方根误差（RMSECV）和预测均方根误差（RMSEP）评估模型的稳定性，模型训练集和预测集准确率（ACC）评估模型分类性能。结果 近红外光谱和中红外光谱均能反应不同产地栽培滇重楼的化学成分差异，在中级数据融合中，基于VIP和SPA提取的特征变量建立的模型正确率均大于94%。相较于中级数据融合，低级数据融合模型得到了最为满意的结果，其预测集分类正确率达到100%。结论 根据近红外和中红外数据建立的低级数据融合PLS-DA模型，能够用于栽培滇重楼的产地鉴别分析。     

不同机种军事飞行员运动心肺功能研究

目的了解不同机种军事飞行员运动心肺功能有无差异。方法飞行员分为高性能战斗机和普通战斗机两组,采用意大利COSMED运动心肺功能测试仪,选择自行车功率计运动方式,以25 W/min功率递增速率极量运动方案,进行运动心肺功能测试,比较两组运动心肺功能数据的主要指标。结果两组飞行员各207例完成运动心肺功能测试,两组的年龄、身高、体质量和体质量指数差异均无统计学意义(P均>0.05)。两组数据的主要指标中,除了峰值氧脉搏[高性能战斗机组(15.36±2.43)mL/bpm,普通战斗机组(14.95±2.13)mL/bpm]差异有统计学意义(P=0.038),其他差异均无统计学意义,而且各指标差异幅度均较小,高性能战斗机飞行员组的峰值氧脉搏高于普通战斗机组2.74%。结论综合比较,高性能战斗机和普通战斗机飞行员的运动心肺功能无明显差异,提示两组飞行员日常有氧运动训练效果一致,在转换飞行机种时,可以不受运动心肺功能的限制。