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关键词： 右美托咪定   星形胶质细胞   极化   GDNF   缺血性卒中  

摘要： 目的 探究右美托咪定(Dex)发挥抗缺血性卒中作用时对胶质细胞源性神经营养因子(GDNF)释放的影响。方法 将SD大鼠随机分为假手术组(Sham组),假手术+右美托咪定组(Sham+Dex组),缺血性卒中组(IS组),缺血性卒中+右美托咪定组(IS+Dex组),缺血性卒中+右美托咪定组+anti-GDNF(IS+Dex+anti-GDNF组),每组15只。采用Longa线栓法构建IS模型，24 h后各组取大鼠开展神经功能评分，将大鼠处死，取脑脊液和外周血检测GDNF含量，取全脑进行氯化三苯基四氮唑(TTC)染色评估脑缺血梗死区域面积，取全脑组织包埋、切片，通过免疫荧光检测星形胶质细胞活化，取缺血核心区组织通过qRT-PCR检测星形胶质细胞活化表型。结果 与Sham组相比，Sham+Dex组各项指标没有明显变化，IS组大鼠神经功能评分增加(P<0.05),出现了明显的局部梗死区域，外周与中枢系统中GDNF释放增加(P<0.05),且IS造成小胶质细胞活化，神经毒性和神经保护性表型基因表达都明显升高(P<0.05);与IS组相比，IS+Dex组大鼠神经功能评分明显减少(P<0.05),局部梗死区域面积明显降低(P<0.05),且GDNF释放进一步增加(P<0.05),神经毒性星形胶质细胞表型基因表达明显减少(P<0.05),而神经保护性星形胶质细胞表型基因表达进一步升高(P<0.05)。然而，与IS+Dex组相比，anti-GDNF抗体的干预明显逆转了Dex的治疗作用。结论 Dex通过抑制神经毒性星形胶质细胞表型，提高神经保护性星形胶质细胞表型占比，进一步促进GDNF释放，发挥抗IS作用。

关键词： 超级微波消解仪   电感耦合等离子体发射光谱   钯   铑   车载催化剂  

摘要： 为了准确、快速分析车载催化剂中Pd、Rh的含量，结合超级微波消解和ICP-AES测定，针对车载催化剂消解难、消解不充分、消解效率低等问题，探究了在超级微波消解仪中消解体系、消解温度以及消解时间对样品消解的影响，在此基础上考察了消解液在ICP-AES测定中共存元素的干扰情况，建立了一种高效、快速消解车载催化剂并直接进行ICP-AES测定的方法。研究结果表明：在HCl+H2O2的消解体系中，以250 ℃的加热条件高速搅拌消解45 min，样品中的Pd、Rh元素能够完全消解，同时有效控制共存元素的溶出，削弱对待测元素的ICP-AES测定干扰，测定方法的RSD分别为Pd 1.50%和Rh 1.60%，加标回收率分别为Pd 98.93%和Rh 101.85%，测定结果与标准样品的认定值一致，满足可靠性评估标准。该方法相较于碱熔融、常压酸溶、密闭消解、微波消解结合碲共沉淀等常用测定方法，极大缩短了消解时间，同时削减了碲共沉淀分离富集贵金属的过程，提高了车载催化剂的测定效率。该方法的建立，实现了对车载催化剂的更高效、快速消解并通过ICP-AES准确测定和评估Pd、Rh含量，为车载催化剂及相关样品中Pd、Rh的评估提供参考。

关键词： 短期电力负荷预测   经验模态分解   长短期记忆神经网络   改进麻雀搜寻算法   预测精度  

摘要： 针对电力负荷本身固有的的不稳定性和非线性，导致短期电力负荷预测精度难以提升问题。本文提出一种基于经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）和长短期记忆神经网络（Long Short-Term Memory，LSTM）相结合的短期电力负荷预测方法。首先，利用EMD将原始信号分解为一系列本征模态函数和一个残差量。随后，将所有分量输入LSTM中。为进一步提升负荷预测精度，对大分量信号引入改进麻雀搜寻算法（Improved Sparrow Search Algorithm，ISSA）优化LSTM超参数。最终形成EMD-ISSA-LSTM的短期电力负荷预测方法。最后，采用第九届电工数学建模竞赛负荷数据进行效果验证，结果表明该模型的平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error，MAPE）为2.16%，与单独的LSTM模型相比MAPE减少3.77%。验证了该方法的有效性。

关键词： 胎盘植入   超声   核磁共振  

摘要： 胎盘植入（PAS）是指胎盘绒毛不同程度异常黏附或侵入子宫肌层的疾病，可导致严重产科并发症，包括产后出血、子宫切除、围产期感染等。超声是目前诊断PAS最常用的影像学检查手段，尽管其已被广泛使用，但准确性存在争议；因此，近期涌现出新的影像产前诊断指标。本文旨在从超声征象和磁共振成像（MRI）等方面回顾分析PAS的产前诊断指标，并讨论联合诊断方法及其研究进展。