基于ARCH类模型的当归价格指数波动影响因素分析及趋势预测

目的 以2013年1月—2023年7月我国中药材市场当归价格指数数据为基础,采用自回归条件异方差模型（autoregressive conditional heteroscedasticity,ARCH）类模型分析当归价格指数波动阶段性特征,并结合实地调研结果探讨造成当归价格指数出现非周期性异动的影响因素,为引导当归市场价格回归合理区间提供对策建议。方法 利用Eviews 10.0软件对127个当归价格指数原始样本数据进行平稳序列处理,构建ARCH类模型,检验数据的聚集效应和杠杆效应,分析风险收益特点,并完成价格指数拟合和趋势预测。结果 当归价格指数波动呈现波动集簇并具有“长期记忆性”,且存在不对称性和杠杆效应,“利空消息”的影响程度大于“利好消息”,价格指数拟合结果预测未来仍将呈上涨趋势,不排除非周期性异动可能。基于实证结果和调研数据分析可知,产业外部环境、政策配套机制的完善程度、外部资本进入以及供应端集约化水平成为现阶段对当归价格指数波动造成影响的主要因素。结论 当归价格指数在中长期仍会震荡,可通过建立价格监测和预警机制;加快中药集采政策配套机制落地;建设产业大数据平台,发挥市场调...     

土壤矿质元素与当归药材质量的相关性分析

目的：探讨产地土壤中的矿质元素与当归药材质量的相关性。方法测定12个产地的56批当归药材中5种指标成分、挥发油及醇浸出物含量,以及相应的产地土壤中15种矿质元素含量,采用Pearson相关分析、偏相关分析以及多元逐步回归分析进行研究。结果产地土壤中多种矿质元素与当归的相关质量指标存在显著（P＜0.05）或极显著（P＜0.01）的相关性;阿魏酸的主导因子是Mg、Na、Cr及Hg,正丁基苯酞的主导因子是K、Zn、Ni、Mn、Na、Pb、Cu及Sb,正丁烯基苯酞的主导因子是K、Zn、Ni、Na、Cd、Cr及Hg,Z-藁本内酯的主导因子是Fe、Ca、Zn、Ni、Mn、Pb及Cu,亚油酸的主导因子是Zn、Mn、As及Cu,挥发油的主导因子是Fe、K、Ca、Zn、Mn、Na、Pb、Cd、Cr、Cu、Sb及Hg,醇浸出物的主导因子是Fe、K、Mg、Ni、Mn、Pb、As、Cu及Sb。结论土壤矿质元素对当归药材质量的形成具有重要影响且影响较稳定,K、Zn、Ni、Mn、Pb、Cu、Hg、Fe、Sb、Cr及Na同时是多种当归质量指标的主导因子,在当归种植基地的选择及栽培过程中应选择性地加以考察。     

甘肃道地药材红芪与炙红芪指纹图谱对比研究

目的：建立红芪与炙红芪指纹图谱,比较红芪蜜炙前后指纹图谱差异。方法：采用HPLC色谱技术绘制红芪与炙红芪醇提液指纹图谱,利用相似度软件分析红芪与炙红芪指纹图谱差异。HPLC色谱条件如下：色谱柱：Agilent HC-C₁₈色谱柱（4.6 mm×250 mm,5 μm）;流动相为乙腈-0.01%磷酸水溶液。流速：1.0 mL·min^-1;检测波长：280 nm;柱温：30 ℃;进样量10 μL。梯度洗脱程序：0~5 min,乙腈2%~5%;5~20 min,乙腈5%~16%;20~35 min,乙腈16%~18%;35~36 min,乙腈18%~30%;36~66 min,乙腈30%~60%;66~80 min,乙腈60%~90%。结果：红芪与炙红芪甲醇提取液指纹图谱中有19个共有峰,除1,4,6,18,19号峰外,其余共有峰峰面积具有显著性差异。与红芪组相比,炙红芪组9号和2,3,8,10,11,16,17号共有峰峰面积均显著增加,P<0.05和P<0.01。5,7,12,13,14,15号共有峰峰面积显著减少,P<0.01。其中16号峰为毛蕊异黄酮,17号峰为芒柄花素;20号和21号峰为炙红芪组新出现的色谱峰。结论：红芪与炙红芪醇提液指纹图谱存在差异,红芪蜜炙前后化学成分存在量与质的差异,表明蜜炙过程对红芪中化学成分影响显著,可以采用指纹图谱对红芪与炙红芪做鉴别和质量控制。     

山茱萸炮制前后血清中移行成分差异分析

目的：分析山茱萸炮制前后血清中移行成分的差异,从血清药物化学的角度揭示山茱萸炮制机理。方法：将山茱萸与制山茱萸水提液动物口服给药后制备含药血清,建立并分析比较空白组、山茱萸组和制山茱萸组大鼠血清HPLC特征图谱,确定山茱萸炮制前后血清移行成分差异,并进行主成分分析（PCA）和偏最小二乘判别分析（PLS-DA）分析。结果：与空白组相比,山茱萸组新增6个色谱峰,制山茱萸组新增5个色谱峰,两给药组共有色谱峰为11号、12号、13号色谱峰,其中11号和12号色谱峰峰面积存在显著性差异;S-1、S-2和S-3号色谱峰为山茱萸组特有,Z-1和Z-2号色谱峰为制山茱萸组特有。PCA和PLS-DA分析结果显示,山茱萸和制山茱萸组均出现明显的聚类,且两组间分离明显。结论：山茱萸炮制前后血清移行成分存在量与质的显著差异。     

红芪与炙红芪对脾气虚大鼠免疫功能的干预作用

目的： 研究红芪与炙红芪对脾气虚大鼠免疫功能的干预作用。方法： 将90只雄性大鼠随机分为空白组、模型组、炙黄芪组、红芪和炙红芪低、中、高剂量组,每组10只。空白组大鼠正常饲养,其他各组大鼠均施加饮食失节、泻下加疲劳复合因素,复制脾气虚大鼠模型。模型复制成功后,炙黄芪组大鼠灌胃给予10.8 g·kg^-1的炙黄芪水煎液,红芪和炙红芪高、中、低剂量组分别灌胃给予16.2,10.8,5.4 g·kg^-1的对应剂量红芪与炙红芪水煎液。各药物组大鼠每天早晨以10 mL·kg^-1灌胃给予相应药物,空白组和模型组大鼠灌胃给予等剂量蒸馏水。每天一次,连续给药15 d。药物干预完成后,经眼眦静脉采血1 mL置于EDTA抗凝采血管中,直接用血细胞分析仪进行大鼠血液常规分析,经腹主动脉采血,检测各组大鼠血清IL-2和TNF-2含量,并计算各组大鼠脾脏指数和胸腺指数。结果： 与空白组相比,模型组大鼠血清白细胞和淋巴细胞数均显著降低（P<0.01）;与模型组相比,药物干预后,各给药组大鼠血清白细胞和淋巴细胞计数均有不同程度的恢复（P<0.01）;与红芪中剂量组相比,炙红芪中剂量组大鼠血清白细胞和淋巴细胞计数均显著增高（P<0.01）。与空白组相比,模型组大鼠胸腺指数和脾脏指数均显著降低,（P<0.01）;与模型组相比,各药物组大鼠胸腺指数和脾脏指数均不同程度升高。与红芪中剂量组相比,炙红芪中剂量组大鼠胸腺指数和脾脏指数均较高（P<0.01和P<0.05）。与空白组相比,模型组大鼠血清IL-2和TNF-α含量均显著升高（P<0.01）;与模型组相比,各药物组大鼠血清IL-2和TNF-α含量均不同程度降低（P<0.05或P<0.01）;与红芪中剂量组相比,炙红芪中剂量组大鼠血清IL-2和TNF-α含量均明显降低（P<0.01和P<0.05）。结论： 红芪与炙红芪均能不同程度提高脾气虚大鼠免疫功能,且炙红芪的干预作用强于红芪。     

提高低压低氧环境下红细胞氧亲和力的策略及潜在药物

目的 归纳和总结目前研究中能够在低压低氧环境下提高红细胞氧亲和力的策略及潜在的药物。方法 通过查阅CNKI数据库、Web of Science数据库及Pubmed数据库中有关低压低氧环境与红细胞氧亲和力关系的文献,对其进行筛选、提取和归纳总结。结果 低压低氧环境下,机体摄氧能力、氧气利用效率下降,导致机体处于缺氧状态。提高红细胞氧亲和力可帮助机体适应与习服低压低氧环境,且较多提高方式已在其他疾病中得到应用。结论 通过提高低压低氧环境下红细胞氧亲和力来提高氧气的利用率是目前预防高原低压低氧环境对人体损伤研究的起点与重点。     

Semi-supervised Long-tail Endoscopic Image Classification

ObjectiveTo explore the semi-supervised learning (SSL) algorithm for long-tail endoscopic image classification with limited annotations.MethodWe explored semi-supervised long-tail endoscopic image classification in HyperKvasir, the largest gastrointestinal public dataset with 23 diverse classes. Semi-supervised learning algorithm FixMatch was applied based on consistency regularization and pseudo-labeling. After splitting the training dataset and the test dataset at a ratio of 4:1, we sampled 20%, 50%, and 100% labeled training data to test the classification with limited annotations.ResultsThe classification performance was evaluated by micro-average and macro-average evaluation metrics, with the Mathews correlation coefficient (MCC) as the overall evaluation. SSL algorithm improved the classification performance, with MCC increasing from 0.8761 to 0.8850, from 0.8983 to 0.8994, and from 0.9075 to 0.9095 with 20%, 50%, and 100% ratio of labeled training data, respectively. With a 20% ratio of labeled training data, SSL improved both the micro-average and macro-average classification performance; while for the ratio of 50% and 100%, SSL improved the micro-average performance but hurt macro-average performance. Through analyzing the confusion matrix and labeling bias in each class, we found that the pseudo-based SSL algorithm exacerbated the classifier's preference for the head class, resulting in improved performance in the head class and degenerated performance in the tail class.ConclusionSSL can improve the classification performance for semi-supervised long-tail endoscopic image classification, especially when the labeled data is extremely limited, which may benefit the building of assisted diagnosis systems for low-volume hospitals. However, the pseudo-labeling strategy may amplify the effect of class imbalance, which hurts the classification performance for the tail class.