纳米药物非临床药代动力学的研究策略及关注要点

随着纳米技术的迅速发展，纳米药物的研发已成为目前药物创新的发展方向之一。纳米药物具有基于纳米结构的尺度效应，其药代动力学特征与普通药物相比存在明显差异，其药代动力学研究与普通药物相比也有其特殊性。本文着重探讨纳米药物的非临床药代动力学的研究策略及关注要点，包括受试物、体内/外试验、生物样本分析、数据评价分析等，期望为研发者提供参考。     

BIM在高校基建管理实践中的应用与思考

基建管理具有功能综合、管理复杂、单位众多、资源分散和信息共享困难等特点,以复旦大学基建管理BIM应用为基础,通过阐述基于BIM的建筑全生命周期管理实施过程,总结实际应用效果和亟待解决的问题,并对BIM技术发展方向做探讨,以期为推进更为先进科学的建筑协同化施工、信息化建设、集成性运维和智慧化管理提供方向和思考。     

基于宋词生成的大容量构造式信息隐藏算法

在基于文本生成的信息隐藏算法研究中，如何在保证生成文本质量的同时提高隐藏容量是主要存在的挑战.为此本文提出一种基于宋词生成的构造式信息隐藏算法.首先对宋词文本数据进行预训练，然后基于自回归语言模型搭建宋词生成模型；其次根据宋词词牌固有的格式信息设计格律模块，在宋词生成阶段，需要向生成模型输入该格律模块，并通过符号集设计、编码等综合作用，生成宋词诗句.在利用宋词生成模型进行秘密信息隐藏的过程中，对格律模块进行重构，通过平仄韵词牌、词牌格式模板、关键字、韵律及押韵字符的不同选择，有效实现秘密信息的隐藏.信息提取是隐藏的逆过程，且提取过程不需要利用宋词生成模型，仅需根据模板和词典库来进行索引即可，提高了信息提取的效率.实验结果表明，本文提出的算法能够生成格式严格、韵律清晰、句子完整性高的宋词，且生成的宋词文本的信息隐藏容量均值可达21比特/句、安全性高，整体性能优于已报道的主流算法.     

基于人性化用户特征的在线酒店推荐技术研究

近年来,人们对于酒店的需求与日俱增。但面对形形色色的酒店服务,如何选择的问题日益突出,精准合理的个性化酒店推荐拥有极大市场。已有的传统推荐技术及其推荐系统,没有从内生性参数分析和解释用户行为,在用户兴趣点发掘的精确性以及数据稀疏情况下的推荐存在局限。对此提出一种面向酒店的人性化用户建模与推荐方法。根据所在实验室提出的数字灵魂模型,将其映射到酒店领域,得到人性化酒店用户模型。计算用户偏好与酒店特征间的相似度,并结合基于协同过滤的推荐技术,得出推荐候选集。以"酒店管理营运博弈沙盘"为实验平台,该沙盘是由所在实验室研发并已被数十家酒店管理院校使用的电子学习软件。实验结果表明,相比于单纯的特征参数匹配和普通的协同过滤,该方法拥有更高的准确率、召回率和运行效率,并在一定程度上解决冷启动和数据稀疏的问题。     

卷积深度神经网络在基于文档的自动问答任务中的应用与改进

基于文档的自动问答,尤其是语义匹配,其目标是计算两个文本之间的相似度。这是自然语言处理中的典型任务,并且用以衡量对自然语言的理解程度。深度学习方法得益于可以自动化地学习到给定任务的最优特征表示,在许多研究中取得成功,也包括文本匹配。针对基于文档的自动问答,提出一个基于卷积深度神经网络的语义匹配模型,以便对每一对问题和文档提取特征,并据此计算它们的得分。通过问题和文档之间的交互计算,利用重叠词等文本特征,在中文开放域上的自动问答任务中取得的实际效果证明了该模型的有效性。     

K-means聚类算法在肿瘤基因变异识别中的应用

二代测序NGS(Next-generation sequencing)数据的迅速发展加快人们对于基因的探索,同时也给测序数据分析任务带来更大的挑战。癌细胞特异变异的识别是测序数据分析的一项重要基础性工作。当前的变异识别工具大多采用贝叶斯模型方法,特异度、灵敏度和速度都远远满足不了需求。K-means是一种简洁高效的无监督聚类算法,基于此将位点信息映射成多维的特征,再进行类别个数为2的聚类过程。该算法明显提高了准确度和召回率,实验结果验证了算法的有效性。     

富硒长双歧杆菌DD98菌株对伊立替康所致小鼠腹泻及肠道菌群的影响

本研究建立伊立替康所致腹泻小鼠模型,通过长期灌胃富硒DD98(Selenium-enriched Bifidobacterium longum Se-DD98)菌株(一株新的长双歧杆菌菌株),评价其对伊立替康所致腹泻及肠道菌群的影响。正常对照组和伊立替康组小鼠每天灌胃无菌蒸馏水,实验组小鼠每天灌胃低剂量(活菌数1×108 CFU/kg)、高剂量(活菌数1×109 CFU/kg)Se-DD98菌液,除正常对照组外其他各组在第17 d腹腔注射伊立替康,实验周期为24 d。测定小鼠体重,小鼠腹泻等级,免疫指标,肠道菌群以及回肠组织结构。结果表明:与伊立替康组比较,Se-DD98低、高剂量组小鼠体重显著增加(P<0.05);腹泻等级显著降低(P<0.05);高剂量组白细胞数目显著增加(P<0.05),低、高剂量组脾脏指数和中性粒细胞数目均显著增加(P<0.05),说明Se-DD98具有调节免疫功能的作用。同时,低、高剂量组大肠杆菌、梭菌和拟杆菌含量均比正常组和伊立替康组显著减少(P<0.05),而双歧杆菌含量显著增加(P<0.01)。此外Se-DD98低、高剂量均能减轻伊立替康导致的肠道粘膜、细胞和腺体损伤。上述结果表明Se-DD98可能通过调节肠道菌群和保护肠道粘膜发挥缓解伊立替康导致的腹泻的作用。提示Se-DD98在辅助治疗伊立替康所致的腹泻等方面具有潜在应用前景。     

抗新型冠状病毒2019-nCoV新药的研发

2019年底，湖北武汉暴发了2019新型冠状病毒感染疾病（COVID-19），并快速在全国蔓延，且在多个国家发现病例。其感染病例和死亡病例在短时间内快速超过重症急性呼吸综合征（SARS），给中国带来了不可估量的损失。中国科研人员在短时间内，快速锁定病原体为2019-nCoV（或hCoV-19或SARS-CoV-2)，并且在不同层面开展了相关抗病毒药物的研发工作。本文介绍了抗2019-nCoV新药研发的现状。同时，鉴于突发病原体的药物研发过程相对迟缓，我们建议对于潜在流行可能性的病原体，其药物研发要具有前瞻性，国家层面要推进广谱药物的研发和临床试验，以应对可能出现的疫情风险。