通过综述栀子花中化学成分和药理作用研究进展，以期为栀子花的研究提供参考.通过查阅国内外相关文献和书籍，总结归纳栀子花的化学成分及药理作用研究.结果表明，栀子花主要含有环烯醚萜类、黄酮类、三萜类等化学成分，具有保护神经、保护肝脏、降糖、抗类风湿关节炎等作用，随着药理作用和相关靶点及通路的深入研究，栀子花的药理作用机制将不断被阐明.现将栀子花化学成分及药理作用的研究进展进行综述，以期为栀子花的进一步研究提供参考.
考察了超声辅助低共熔溶剂（Deep eutectic solvents-based ultrasound-assisted extraction，DES－UAE）提取银杏叶多酚化合物的效果，在制备的7种低共熔溶剂（Deep eutectic solvent，DES）中，氯化胆碱－乳酸因其优异的提取性能被认为是多酚提取的良好提取溶液.以多酚提取量为响应值，采用响应面法探究工艺参数对提取率的影响，而且根据提取的效果不断优化提取的工艺条件.结果表明，在40 kHz频率的超声中，使用氯化胆碱∶DL－乳酸的物质的量比为1∶3、DES中水体积分数为32.32%，提取时间50.5 min、液固比27.30 mL/g的条件下，从银杏叶提取得到13.73%的多酚物质.上述结果为银杏叶多酚化合物的提取提供了新思路，体现出了DES提取多酚化合物的优势.
研究水提法中提取时间、提取液倍数和提取次数以及不同提取方式对不同种类石斛多糖质量浓度的影响.结果表明，未经处理过的人工大棚种植的紫皮石斛多糖质量浓度最高，仿野生种植紫皮石斛次之.在相同条件下，使用Sevag试剂进行脱蛋白处理后，3种石斛中多糖的质量浓度均显著下降，其中仿野生种植紫皮石斛的损耗率最大，高达17.7%.此外，紫皮石斛和铁皮石斛中多糖对羟基自由基的清除效果较好，粗多糖及其纯化后的多糖对自由基和DPPH自由基也具有一定的清除能力.不同石斛种类和种植方式导致了3种石斛样品在粗多糖和纯化多糖质量浓度及活性方面存在差异.
为探讨铁基生物炭配施甲壳素对三七连作土壤理化性质及酶活性的影响，试验共设4个处理（T1 ~ T4）和1个对照（CK）.结果表明，T3和T4处理土壤电导率分别比CK提高了71.42%和78.57%.T4处理土壤总氮质量分数明显提高.培养第15天后，T4处理土壤蔗糖酶活性较CK提高了6.17%；T1、T4处理土壤蛋白酶与脲酶活性分别较CK提高了11.33%和19.08%；T3处理三七叶片超氧化物歧化酶和过氧化物酶活性最高.培养第30天后，土壤中3种酶活性较第15天均有不同程度降低.相关性分析发现，蔗糖酶与硝态氮之间呈极显著正相关，脲酶与pH之间呈显著负相关，蔗糖酶和超氧化物歧化酶与土壤有机碳之间显著负相关，超氧化物歧化酶与土壤全氮呈显著负相关.PCA分析表明，T3处理土壤理化性质与酶活性的关系与其他处理有所差异.
应用超声辅助水酶法对燕窝中活性物质的提取工艺进行研究，并对提取物进行抗氧化活性评价及成分分析.以印度尼西亚粗加工后的燕窝为研究对象，通过粉碎处理制得燕窝试样，在单因素实验筛选的基础上，进行中心复合设计（CCD）实验，以ABTS自由基的清除率作为响应值进行响应面优化.实验结果表明，燕窝抗氧化物质的最佳提取工艺为碱性蛋白酶质量分数5.36%、酶解时间2.5 h、酶解温度55 ℃、料液比为1∶39.51 g/mL、超声时间25 min、超声功率180 W.实验预测最优清除率为89.708 4%.实验结果的清除率接近预期值，达到89.70％，二者几乎无差异.通过气相色谱－质谱法（GC－MS）、二级质谱法（LC－MS－MS）对加胃蛋白酶和碱性蛋白酶的燕窝总提物进行分析显示碱性蛋白酶的总提取物提取成分最多，抗氧化能力最强.研究表明，引入超声技术对水酶法提取燕窝中抗氧化物质具有促进作用，能够高效提取燕窝中抗氧化成分，且碱性蛋白酶的优异提取效果可为提高燕窝食用效果提供新思路，为燕窝的开发利用提供了理论基础.
传统索氏提取法测定油脂的质量分数周期长、有机溶剂消耗大.为此，选取7个典型的烟草种子样品，包括烤烟、晾晒烟、白肋烟和香料烟，建立了基于串联石油醚索氏提取的快速测定方法.该方法通过将多种样品分别置于不同重叠串联的样品筒内，利用1套索氏提取器同时提取10种以上样品.随后，通过提取前后的样品质量差计算油脂的质量分数.该方法的建立为烟草种子中油脂质量分数的测定提供了快速、准确的新分析途径.对于火龙果籽、芝麻、油菜籽和紫苏籽等油料同样适用，表明该方法具备良好的普遍适应性.
在文献计量的基础上通过中国知网（CNKI）与Web of Science（WOS）数据库，借助文献信息可视化分析软件VOSviewer及CiteSpace系统分析1991—2021年植物腺毛的研究概况、前沿趋势以及研究合作情况，以期为植物腺毛领域相关研究提供科学支撑与理论参考.结果显示，近年中文文献发文量呈现整体下降的趋势，而英文文献发文量则逐年增加；中文文献的热点主要集中于烟草等农业作物以及黄花蒿等药用植物的腺毛分泌物化学成分研究，英文文献更偏向于植物腺毛的次生代谢产物的生物合成与腺毛发育相关的基因表达研究；在研究合作方面，英文文献发文机构之间的合作较为紧密，但研究主题独立性较高；而中文文献发文团队主题关联性较强，交叉合作多.未来，国内植物腺毛研究或将聚焦于通过基因编辑等技术培育新品种，提高目标代谢物产量，为生产应用提供指导.
近年来随着我国居民经济水平的不断提高，高尿酸血症的发病率逐年增高，并且发病人群逐渐趋于年轻化.长期的血清尿酸高不仅极大的增加了痛风发作的风险，还会导致尿酸性肾病等疾病的发生，给人们的正常生活和身体健康带来了极大的负担.尿酸在体内的排泄大部分是通过肾脏完成，小部分由肠道排泄.随着肠道生态系统理论的成熟和肠道工程菌出现，肠道生态系统也被称为了人体健康的“晴雨表”.人体肠道内环境稳态与人体尿酸代谢的相互调控作用也逐渐明朗.因此，综述肠道菌群对高尿酸血症以及尿酸性肾病的双向通道作用，为高尿酸血症以及尿酸性肾病的防治提供新的参考.
基于网络药理学技术，探索维生素C（VC）和甘草酸（GA）联合防治新型冠状病毒感染（COVID-19）的作用机制.通过中药系统药理学数据库与分析平台（TCMSP）、SuperPred、SEA Search Server（SEA）、DrugBank、Comparative Toxicogenomics Database（CTD）和SwissTargetPrediction数据库综合相关文献获得VC和GA功能靶标，以及Genecards等数据库获取COVID-19治疗靶点；构建“药物-疾病-靶点”网络，并进行基因本体论（GO）富集分析、京都基因与基因组百科全书（KEGG）通路分析和蛋白互作网络分析（PPI）；运用Autodock Vina软件进行分子对接.筛选出VC功能靶标667个、GA功能靶标154个、COVID-19靶点1 586个，VC与GA共有45个靶标与COVID-19致病靶点相关.关键靶点包括ALB、MAPK3、EGFR、IL2、MAPK1和CTLA4等.GO分析显示靶点富集于肽基丝氨酸磷酸化、蛋白结合等生物过程，KEGG分析提示靶点主要作用于5-羟色胺能突触通路.分子对接表明，VC和GA与SARS-CoV-2 3CL水解酶、ACE2等靶点具有较强结合能力.研究表明，VC和GA可能通过调节免疫系统的激活，在COVID-19预防和治疗中发挥协同作用.
心血管疾病一直是威胁人类生命健康的重大因素，如果能将人类心音信号中蕴含的病理信息精准分类，则对疾病的诊断和控制会有很大的帮助.首先，采用粒子群优化算法对传统的支持向量机算法进行优化，提出1个二分类器模型，初级分类器是由基于Stacking方法融合3个算法Adaboost、RF和PSOA-SVM构成的分类器，次级分类器为LR模型；其次，利用改进后的灰狼优化算法寻找SVM最优参数组合得到新分类器模型；最后，利用心音数据集对两个分类器模型进行实验分析，通过实验证明这2种模型都表现出优秀的分类效果.
语言交流效率得分是量化口吃严重程度的方法，该方法需要获得口吃发生的时间，但目前相关研究仅能判断语音段中是否存在口吃，无法精确定位口吃的发生位置，不利于对口吃严重程度的判别.针对目前深度学习检测口吃类型无法可视化定位目标的问题，首先使用短时傅里叶变换将语音转化为语谱图，然后对其进行口吃类型标记，最后使用YOLOv5对口吃类型进行检测.在YOLOv5的基础框架下尝试YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x 4种不同深度和宽度的模型，实现口吃类型的分类和定位，并选择在其性能最优的模型YOLOv5l中引入高效通道注意力机制和CIOU目标框损失函数对基础模型进行改进.实验结果表明，改进的YOLOv5l模型在训练损失值有明显降低，在准确率、召回率和mAP_0.5上分别提升了1.2、0.6和0.4个百分点，较原模型漏检情况有所改善.
为快速、准确识别田间环境下的三七叶片病害，提出1种基于改进YOLOv5s算法的三七叶片病害识别方法.以三七的六种典型病害圆斑病、灰霉病、黄锈病、白粉病、炭疽病和病毒病为对象，通过引入SE-Attention（spatial excitation attention）注意力机制，增强了YOLOv5s模型对病害部位关键信息的捕捉能力，提高模型对不同通道特征信息的敏感性.此外，模型采用加权双向特征金字塔网络（bidirectional feature pyramid network， BiFPN），提升特征融合的有效性，实现高层次的特征表达，从而提高模型的泛化能力.试验结果表明，改进后的YOLOv5s模型准确率和召回率分别为86.8%和85.3%，mAP0.5和mAP0.5：0.95分别为87.4%和76.4%，相较于原始YOLOv5s模型，准确率、召回率、mAP0.5和mAP0.5：0.95分别提升10.4、13.0、11.0和18.6个百分点，最后通过对比不同深度学习目标检测模型对三七病害进行检测，结果表明本试验所提出的算法可以在保证精度与速度的前提下，实现田间三七病害的智能化检测，为实际应用场景下三七病害自动检测提供理论依据.
提出一种基于混合遗传蚁群算法（GA－ACO）改进BP神经网络的预测模型.通过皮尔逊相关系数公式求出与光伏发电输出功率相关性强的气象特征作为训练模型的输入，减少无关气象特征量对光伏输出功率的预测影响.运用遗传算法（GA）产生寻找最优参数问题的信息素分布，蚁群算法（ACO）在有初始信息素分布的条件下输出最优权阈值，让BP神经网络二次训练，输出预测值.分析结果表明，以晴天为例，GA－ACO－BP神经网络模型比传统BP神经网络模型、ACO－BP神经网络模型、GA－BP神经网络模型的预测结果相对误差分别减少了9.47、4.83和3.27个百分点，因此GA－ACO－BP神经网络模型用于光伏发电功率预测时具有更好的预测精度.
介绍了医院运营管理的基本内容，在成本核算方面，提出资本化成本核算和费用化成本核算模型.建立运营管理成本控制体系，设定在不同阶段的控制任务和目标成本.具体包括后勤物资管理、运营成本优化和供应商资质驱动的成本控制等方面，为医院提供了全面而系统的成本控制框架.最后，验证医用耗材a和b在成本控制方面的显著成果.耗材a的成本降低了41 178元，降幅达到3.46%，而耗材b的成本降低了4 939元，降幅为4.07%.上述研究为医院管理层提供了科学的决策依据，为提升运营效益和降低成本提供了实际可行的方法.
从生产力角度出发，探讨林业碳汇新质生产力在高质量发展阶段面临的问题.研究结果表明，新质生产力赋能林业碳汇生产力的优化组合跃升，需要从劳动者、劳动资料和劳动对象3方面进行优化升级.从而提出培养专业理论人才、标准化收集和处理数据、科学管理森林生态系统，培育高效固碳树种等对策，以期促进林业碳汇的发展.
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