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1.
为了探究辣椒素和辣椒水提物的抗氧化特性及其对肠道微生物的影响,本研究测定了辣椒水提物的主要营养成分,以辣椒素标品为阳性对照,测定了辣椒水提物的抗氧化活性,并以健康大学生粪便为菌源,采用24 h体外厌氧发酵模式探究其对肠道微生物的影响。结果显示,在微辣(0.028 g/L)到特辣(0.112 g/L)范围内,辣椒水提物对DPPH自由基、超氧阴离子自由基、羟自由基的清除率分别为75.25%、12.87%、19.45%,均低于标准辣椒素。在特辣(0.0924~0.2918 g/L)范围内,辣椒水提物与辣椒素能增加培养体系的短链脂肪酸含量,在培养6 h时,其对乳酸菌、双歧杆菌、梭状芽孢杆菌、肠杆菌和总厌氧菌的生长具有抑制作用,对拟杆菌无明显抑菌效果;培养12 h时,其对肠杆菌的生长具有抑制作用,对其余菌均为促进作用;培养24 h时,其对总厌氧菌、梭状芽孢杆菌、肠杆菌的生长具有抑制作用,对双歧杆菌、乳酸菌、拟杆菌的生长具有促进作用。在培养24 h的发酵体系中益生元指数PI值最大,分别为0.11、0.04;B/E值在培养12 h时最大,分别为1.60、1.61。本研究为辣椒营养价值与保健功能研究提...  相似文献   
2.
以牛皮为原料,优化超声波辅助酶提取牛皮中胶原蛋白的工艺。在单因素实验的基础上设计响应面试验,以牛皮胶原蛋白提取率为响应值,优化得到胶原蛋白的最佳提取工艺,并对其进行结构表征。结果表明:牛皮中胶原蛋白的最佳提取工艺条件为超声波功率161 W、超声波处理时间64 min、胃蛋白酶添加量109 U/g、料液比1:16 g/mL,在此条件下胶原蛋白的提取率为63.77%。十二烷基硫酸钠-聚丙烯酰胺凝胶电泳(SDS-PAGE)、紫外光谱(UV)和傅立叶红外光谱(FTIR)分析表明,超声波辅助酶提取的胶原蛋白符合Ⅰ型胶原蛋白的特征,保持了其完整的三螺旋结构,氨基酸组成和扫描电镜(SEM)分析得到超声波辅助酶提取的胶原蛋白三螺旋稳定程度略微下降。本研究为牛皮中胶原蛋白的提取优化了一种有效的工艺,且很大程度上缩短了胶原蛋白的提取时间,并且具有较高的应用价值。  相似文献   
3.
目的:本研究基于网络药理学和分子对接技术预测和验证辣木叶活性成分抗肥胖的分子靶点和途径,探索辣木叶活性成分的抗肥胖作用及潜在机制。方法:利用PubChem、DisGeNET数据库和SwissADME、Swiss Target Prediction在线预测平台获取辣木叶活性成分靶点和肥胖相关靶点;利用Venny 2.0.1平台对活性成分靶点和肥胖相关靶点取交集,筛选出关键靶点,并利用STRING 11.0数据库进行PPI网络的核心靶点分析;采用Cytoscape3.8.2软件,构建“成分-靶点”相互作用网络,筛选出核心活性成分;基于David数据库进行GO功能富集和KEGG通路分析;最后,运用Auto Dock 4.2软件对通路富集靶点与核心成分进行分子对接。结果:筛选出辣木叶活性成分50个,共确定了126个辣木叶抗肥胖的核心靶点,其中主要活性成分为鼠李黄素、胆甾-5烯-3醇、杨梅素、木犀草素等。GO及KEGG分析结果显示,辣木叶活性成分通过RNA聚合酶Ⅱ启动子转录的正调控、信号传导、基因表达的正调控、蛋白质磷酸化及凋亡表达的负调控等生物过程,通过HIF-1、胰岛素抵抗、二型糖尿病、胰岛...  相似文献   
4.
目前,司机在全球定位系统(GPS)信号较弱的地区会出现不能及时发现视觉盲区的行人的问题。针对这一问题,设计了一套基于UM4B0的车载变道辅助系统。系统通过供电模块、主处理器模块、高精度定位模块、三轴传感器模块等硬件设备得到车辆和行人的高精度位置信息,并通过数据处理得到车辆和行人的精准位置以实现高精度变道辅助。该系统可使司机在信号差的路段及时发现并避让行人和车辆,避免本车辆和行人或其他车辆碰撞。  相似文献   
5.
近年来,深度学习模型已在医疗领域的预测任务上得到广泛应用,并取得了不错的效果.然而,深度学习模型常会面临带标签训练数据不足、整体数据分布偏移和类别之间数据分布偏移的问题,导致模型预测的准确度下降.为解决上述问题,提出一种基于域对抗和加性余弦间隔损失的无监督域适应方法(additive margin softmax based adversarial domain adaptation,AMS-ADA).首先,该方法使用带有注意力机制的双向长短程记忆网络来提取特征.其次,该方法引入了生成对抗网络的思想,以域对抗的形式减少了整体数据之间数据分布偏移.然后,该方法引入了度量学习的思想,以最大化角度空间内决策边界的方式进一步减少了类别之间的数据分布偏移.该方法能够提升域适应的效果与模型预测的准确度.在真实世界的医疗数据集上进行了重症监护病人死亡风险预测任务,实验结果表明:由于该方法相较于其他5种基线模型能够更好地解决数据分布偏移的问题,取得比其他基线模型更好的分类效果.  相似文献   
6.
自动驾驶汽车是人工智能与车联网相结合的产物.近年来,因自动驾驶汽车能极大地解放双手、提高交通效率和安全使其得到了工业界和学术界的广泛关注.然而,指令消息及车辆身份的隐私泄露问题严重阻碍了自动驾驶汽车的应用落地.解决该问题的最直接的方法是扩展使用车联网中基于假名的通信方案.但是,大多数此类方案不仅对车辆造成了较大的存储负担,也无法完全保护车辆身份隐私不被泄露.为此,提出了一个面向自动驾驶的高效可追踪的车联网匿名通信方案.在该方案中,车辆由一个多辆车共享的属性集合表示.由于属性集与车辆之间的一对多的关系,车辆的匿名性能自然地得到实现.该方案还能实现指令消息的保密性以及对恶意车辆的追踪.该方案在属性基加密方案中融合了认证加密,设计出了一种签密方案.该签密方案作为底层技术用来支持提出的匿名通信方案.该签密方案相较于现存的属性基签密方案是高效的,更适用于自动驾驶场景.最后,通过形式化的安全性分析和性能评估证明该通信方案是安全且高效的.  相似文献   
7.
现有级联非线性加性噪声模型可解决隐藏中间变量的因果方向推断问题,然而对于包含隐变量和级联传递因果关系的因果网络学习存在全局结构搜索、等价类无法识别等问题。设计一种面向非时序观测数据的两阶段因果结构学习算法,第一阶段根据观测数据变量间的条件独立性,构建基本的因果网络骨架,第二阶段基于级联非线性加性噪声模型,通过比较骨架中每个相邻因果对在不同因果方向假设下的边缘似然度进行因果方向推断。实验结果表明,该算法在虚拟因果结构数据集的不同隐变量数量、平均入度、结构维度、样本数量下均表现突出,且在真实因果结构数据集中的F1值相比主流因果结构学习算法平均提升了51%,具有更高的准确率和更强的鲁棒性。  相似文献   
8.
问题生成任务是指根据给定的文本段落和答案来自动生成对应的问题。针对现有问题生成方法存在的误差累积现象以及问题生成任务固有的“一对多”情况,提出一种带有关键词感知功能的问题生成方法。在预训练语言模型的基础上,实现关键词分类模型与问题生成模型的网络结构设计。输入文本段落中蕴含关键词,为使所生成的问题中包含同样的关键词以保证问题与段落的语义一致性,利用关键词分类模型提取出文本段落中的关键词,将关键词与非关键词的区分特征融入问题生成模型的输入中,该特征作为问题生成过程的全局信息,用以消除问题生成模型仅依赖局部最优解的弊端,减少误差累积与“一对多”情况的发生。在SQuAD数据集上的实验结果表明,该方法能够提升问题生成的质量,其BLEU-4指标值可达24,优于带有复制机制、带有语义监督的问题生成模型,目前已经借助百度百科数据平台实现了大规模工业应用。  相似文献   
9.
知识图谱采用RDF三元组的形式描述现实世界中的关系和头、尾实体,即(头实体,关系,尾实体)或(主语,谓语,宾语)。为补全知识图谱中缺失的事实三元组,将四元数融入胶囊神经网络模型预测缺失的知识,并构建一种新的知识图谱补全模型。采用超复数嵌入取代传统的实值嵌入来编码三元组结构信息,以尽可能全面捕获三元组全局特性,将实体、关系的四元数嵌入作为胶囊网络的输入,四元数结合优化的胶囊网络模型可以有效补全知识图谱中丢失的三元组,提高预测精度。链接预测实验结果表明,与CapsE模型相比,在数据集WN18RR中,该知识图谱补全模型的Hit@10与正确实体的倒数平均排名分别提高3.2个百分点和5.5%,在数据集FB15K-237中,Hit@10与正确实体的倒数平均排名分别提高2.5个百分点和4.4%,能够有效预测知识图谱中缺失的事实三元组。  相似文献   
10.
在院前急救领域中,急救反应时间是指患者拨打急救电话后,急救车到达现场的时间。传统急救车调度算法未全面考虑急救环境的动态性和复杂性因素,导致模型优化的急救反应时间与实际情况存在偏差。将急救车调度问题建模成马尔科夫决策过程,构建基于深度强化学习的急救车调度算法。以多层感知机作为评分网络结构,通过将急救站的动态信息映射为各个急救站的得分,确定急救车被调往各急救站的概率。同时,结合急救车调度的动态决策特点,利用强化学习中演员-评论家框架下的近端策略优化算法改进评分网络参数。在深圳市急救中心真实急救数据集上的实验结果表明,相比Fixed、DSM、MEXCLP等算法,该算法在每个急救事件中的急救反应时间平均缩短约80 s,并且在10 min内急救车的平均到达比例为36.5%,能够实时地将急救车调度到合适的急救站。  相似文献   
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