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1.
Deposition of amyloid β (Aβ) fibrils in the brain is a key pathologic hallmark of Alzheimer’s disease. A class of polyphenolic biflavonoids is known to have anti-amyloidogenic effects by inhibiting aggregation of Aβ and promoting disaggregation of Aβ fibrils. In the present study, we further sought to investigate the structural basis of the Aβ disaggregating activity of biflavonoids and their interactions at the atomic level. A thioflavin T (ThT) fluorescence assay revealed that amentoflavone-type biflavonoids promote disaggregation of Aβ fibrils with varying potency due to specific structural differences. The computational analysis herein provides the first atomistic details for the mechanism of Aβ disaggregation by biflavonoids. Molecular docking analysis showed that biflavonoids preferentially bind to the aromatic-rich, partially ordered N-termini of Aβ fibril via the π–π interactions. Moreover, docking scores correlate well with the ThT EC50 values. Molecular dynamic simulations revealed that biflavonoids decrease the content of β-sheet in Aβ fibril in a structure-dependent manner. Hydrogen bond analysis further supported that the substitution of hydroxyl groups capable of hydrogen bond formation at two positions on the biflavonoid scaffold leads to significantly disaggregation of Aβ fibrils. Taken together, our data indicate that biflavonoids promote disaggregation of Aβ fibrils due to their ability to disrupt the fibril structure, suggesting biflavonoids as a lead class of compounds to develop a therapeutic agent for Alzheimer’s disease.  相似文献   
2.
为提高超声相干平面波复合(CPWC)成像质量,本文提出了基于环形统计矢量(CSV)的加权算法。该算法以延时信号相位为环形统计样本,通过样本平均合矢量建立反映相位分布一致性程度的相干因子。进一步地,根据波束形成及相干因子构建数量的不同,提出了全孔径环形统计矢量(tCSV)加权算法。结果表明,相比于CPWC,CSV和tCSV的散射靶点分辨率和囊肿的对比度分别提高了至少23.67%和27.69%,CNR值降低至多39.37%。与相干因子(CF)和符号相干因子(SCF)相比,虽然CSV和tCSV算法在分辨率和对比度上最大分别比之减小约12.83%和88.31%,但抑制背景噪声和保留目标靶点回波幅值的能力较强,且CNR值比之提高了约20%,其成像质量具有更好地鲁棒性。  相似文献   
3.
4.
电力企业智能招聘系统对电力企业招贤纳才,提高电力企业市场竞争力具有至关重要的作用。本文将卷积神经网络作用于智能招聘系统原始图像,采用K均值聚类算法对图像进行识别,同时对招聘系统的用户管理模块、信息检索模块、求职管理模块以及安全验证模块进行了设计与实现。将深度学习的经典算法卷积神经网络应用于智能招聘系统中使得智能招聘系统的安全性、智能性得到了很大程度的提升,对智能招聘系统的设计具有一定的实用价值。  相似文献   
5.
针对单一彩色相机对低辨识度目标识别准确率低的问题,提出了一种利用彩色相机和红外热成像仪同时检测自动驾驶目标的方案。为了同时提取彩色图像的颜色特征与红外图像的温度特征,在单模态YOLOv3网络基础上改进网络结构得到双模态YOLOv3神经网络,并设计四种特征融合对比实验以确定最佳融合方案;建立双模态数据集同步采集系统,采集彩色图像与红外图像对并用于双模态网络的训练与测试;使用未经网络训练的验证集得到4种双模态特征融合模型的平均精度值与损失值。实验结果表明,在训练30次后,该双模态网络模型的平均精度值最高可达59.42%。  相似文献   
6.
逆变型分布式电源(IBDG)的输出由其控制策略决定而具有很强的非线性,使传统配电网的短路电流计算方法不再适用,而配电网的不对称更是进一步增加了其短路计算的难度。根据对称分量法推导出不平衡配电网的故障点各序电流,提出一种基于序网络迭代修正的不平衡配电网短路电流计算方法,在每一次迭代中,根据当前节点各序电压分别修正IBDG的输出电流和各不对称元件补偿电流源的输出电流,利用节点电压方程得到新的节点各序电压和故障点各序电流,直到满足收敛条件。最后,基于PSCAD/EMTDC对含IBDG不平衡配电网的进行了仿真计算,验证了所提方法的准确性和有效性。  相似文献   
7.
张涛    霍然  刘景  李逸鸿  霍黎明 《陕西电力》2021,(9):1-7,55
智能软开关(SOP)可控制潮流、提供无功补偿,进而改善配电网电压、降低网损。因此,针对可再生能源大规模接入配电网后电能质量下降问题,采用K-means算法构建风-光典型场景,同时建立了基于SOP、可投切电容器的含高渗透率分布式电源的主动配电网优化运行模型。该模型以电压偏差、系统网损最小以及系统运行成本最低为目标,综合考虑了能源利用率及系统运行稳定性。最后利用基于参考点的非支配排序方法的多目标优化算法(NSGA-III)进行求解,输出Pareto最优解集,并采用改进的IEEE 33节点系统对所建立模型的有效性进行了验证。  相似文献   
8.
针对中性点不接地系统单相接地故障选线困难的问题,通过母线故障相接地故障转移与中性点接入小电阻的方式来增强故障信息从而选出故障线路。建立了故障转移阶段、并联电阻投入前后各个阶段的零序网络模型,分析了健全线路和故障线路各自的零序电流幅值的变化特征。在中性点小电阻投入、母线开关分闸前后各馈线零序电流幅值变化明显,健全线路零序电流在母线开关分闸后显著减小而故障线路零序电流增大。利用故障线路与健全线路的零序电流变化特征构建了不接地系统故障选线判据。大量的仿真计算验证了该方法对于不接地系统单相接地故障良好的适应性,有助于进一步提高故障选线准确率。  相似文献   
9.
针对直流配电网母线电压稳定性问题,设计了一种变增益线性扩张状态观测器(variable gain linear extended state observer,VGLESO),有效地解决了传统高增益线性扩张状态观测器(linear extended state observer extended state observer,LESO)在运行初始阶段输出存在峰值的问题。在此基础上进一步提出了一种变增益滑模自抗扰控制策略,将其应用到直流配电网AC-DC双向变流器控制系统中的电压外环。变增益滑模自抗扰控制策略在不需要增加额外电流传感器的情况下,就能够实现对系统总扰动的快速跟踪和补偿,有效地抑制了母线电压波动,提高了系统的动态响应。从理论上证明了VGLESO和变增益滑模自抗扰控制策略的稳定性。最后通过MATLAB/Simulink验证了该控制策略的可行性与正确性。  相似文献   
10.
风电出力的随机性以及电动汽车(electric vehicle,EV)充电需求的不确定性给电力系统调度带来了挑战。在传统确定性机组组合模型的基础上,针对电力系统日前调度面临的不确定问题,提出了充分考虑风电与电动汽车双重不确定性的随机优化调度及备用计算模型。首先,对于风电出力不确定性,采用基于场景分析的两阶段随机优化方法,并使用生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)来生成风电场景。其次,对于电动汽车充电需求的不确定性,将其分为可调度与不可调度两类。可调度电动汽车根据其出行规律采用随机模拟的方法,并建立了EV充电聚集商模型;不可调度电动汽车通过K-means聚类分析得到其典型负荷曲线,并将其并入系统常规负荷中。最终建立了基于多场景分析考虑EV充电聚集商的两阶段随机机组组合模型,并通过算例分析证明了所提模型的有效性。  相似文献   
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