【摘 要】
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背景:安全、有效、质量可控是药物应用于临床的重要要求。参芪降糖颗粒(Shenqi Jiangtang Granule,SJG)包含11味中药材,现行标准中仅对人参皂苷Rg_1/Re/Rd进行定量测定,薄层鉴别仅包括人参茎叶总皂苷、黄芪和五味子这三味药材,难以全面表征产品质量。为保证临床用药的安全有效,本研究从指纹图谱、多成分含量测定、大类成分含量测定、薄层色谱、金属元素检测这几个方面入手,全面提升
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背景:安全、有效、质量可控是药物应用于临床的重要要求。参芪降糖颗粒(Shenqi Jiangtang Granule,SJG)包含11味中药材,现行标准中仅对人参皂苷Rg_1/Re/Rd进行定量测定,薄层鉴别仅包括人参茎叶总皂苷、黄芪和五味子这三味药材,难以全面表征产品质量。为保证临床用药的安全有效,本研究从指纹图谱、多成分含量测定、大类成分含量测定、薄层色谱、金属元素检测这几个方面入手,全面提升SJG质量标准。目的:1.建立SJG指纹图谱,并提出12种成分含量测定方法。2.建立SJG中黄芪、茯苓、
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城市固体废物飞灰(简称MSWI FA)是垃圾经过高温焚烧后生成的产物,其主要成分为Ca O、Si O_2和Al_2O_3。由于飞灰中含有Cr、Cu、Ni、Pb和Zn等有毒元素的重金属,如何正确处理飞灰避免污染尤为关键。本文研究主要采用机械粉磨与加入纳米材料两种手段来改性飞灰固化重金属。机械粉磨的目的在于将原材料之一的底灰粒径减小,通过增大比表面积的方式使其能够更好的参与反应。纳米材料相较与传统的建
重金属在土壤中的富集正日益受到我们的关注。为了预防土壤重金属污染对公共健康造成威胁,土壤重金属污染监测成为一项十分重要的工作,而土壤重金属含量预测是其中的重要一环。机器学习是数据预测的重要方法,单一机器学习模型的预测误差往往较大,机器学习和群智能优化算法的组合模型更有利于数据的学习训练。为了更好的优化机器学习模型,本文提出了一种改进的粒子群优化算法(C-PSO),改进策略旨在不断生成更多或更好的变
土壤中重金属空间分布特征的预测是土壤污染修复治理过程中必不可少的环节,但常用的空间预测算法在复杂环境中的预测精度不理想。针对这一问题,本文提出了一种基于深度强化学习的空间预测模型,该空间模型的主要研究内容如下:本文针对常见深度强化学习模型在一些情况下收敛速率较慢且收敛之后状态不稳定的问题,提出了自适应深度Q网络模型。为了加强状态与动作的内在联系,加速模型的收敛速率,将Q网络中价值函数部分的输出值与
随着工业化、城市化工作的推进,我国农田土壤中重金属污染风险逐年增加。重金属污染不仅导致农田土壤种植的农产品品质下降,而且增大了附近居民的患病风险。农田土壤重金属的污染风险评价及管控工作迫在眉睫。目前,土壤中重金属污染风险的评价工作大都是由领域内专家估算完成。该方法得出的评价结果易受主观因素影响且存在效率低下等问题。为了使土壤重金属污染风险的评价工作更具效率的开展,本文采用了机器学习技术来实现污染风
随着人类社会工业化和现代农业的快速发展,导致在农作物种植过程中,会对土壤造成一定程度上的污染,尤其在重金属积累问题上,对农田土壤造成不可修复的危害。由于重金属的不可降解性和容易被植物吸收的特点,其对地球生态存在长期的威胁。被重金属污染的农产品在经过其他生物吸收后,最终可能会与食物链最顶端的人类接触,甚至流入人体内,对人体健康造成巨大伤害。因此注重于土壤重金属含量预测上的研究,能为未来地球的生态和人
背景:糖脂代谢病(Glucolipid Metabolic Disorders,GLMD)这一创新理论是由郭姣教授首创,它是一种以糖、脂代谢紊乱为特征,由遗传、环境、精神等多种因素参与的复杂性疾病。参芪降糖颗粒作为一种中药复方制剂,具有“多成分-多靶点-多途径”的作用特点,前期研究发现参芪降糖颗粒具有改善糖脂代谢紊乱作用,然而其药效物质基础及作用机制尚未得到深入研究。本研究拟开展参芪降糖颗粒的化学
背景:肥胖症是一种慢性代谢性疾病,肥胖能增加高血压、糖尿病、冠心病、肿瘤等多种疾病的发生,严重威胁着人们的生活质量,也给医疗和社会经济等造成了巨大的负担。中药泽泻对肥胖、高脂血症、脂肪性肝病具有良好的治疗作用,其提取物能通过改变肠道菌群的丰度、多样性和功能类群等靶标进行脂质代谢调节。23-乙酰泽泻醇B具有降糖降脂、保护肝脏、抗菌抑癌等多种作用,有治疗炎症和代谢疾病方面的应用,但关于其对肥胖所致的糖