【摘 要】
:
<正> 人和动物摄入或分泌超生理剂量的糖皮质激素(GC)时,都有效地抑制其身高生长。虽然这种抑制作用的发病学可能是多因性的,但最主要的是减少了生长激素(GH)的分泌。不过,体内外有关GC对垂体分泌GH影响的研究结果常相反。有几个研究曾显示,给正常人摄入药理剂量的GC可抑制GH对各类刺激,包括对生长激素释放激素(GH-RH)的反应。有报告,内原性高皮质醇症的病人GH对GHRH的反应迟钝;有一项临床研
论文部分内容阅读
<正> 人和动物摄入或分泌超生理剂量的糖皮质激素(GC)时,都有效地抑制其身高生长。虽然这种抑制作用的发病学可能是多因性的,但最主要的是减少了生长激素(GH)的分泌。不过,体内外有关GC对垂体分泌GH影响的研究结果常相反。有几个研究曾显示,给正常人摄入药理剂量的GC可抑制GH对各类刺激,包括对生长激素释放激素(GH-RH)的反应。有报告,内原性高皮质醇症的病人GH对GHRH的反应迟钝;有一项临床研究证实,在低肾上腺机能症的病人GH对GHRH反应也呈现抑制,但可通过GC补充治疗而恢复。 由于体内外实验结果常有差别,作者为了了解其差别机制,研究了下丘脑生长抑素(SS)在体内介
其他文献
"文化+科技"已经成为当今数字经济发展的主力军,"十三五"期间,我国数字经济实现跨越式发展。以数字经济为引擎建设沈阳老工业基地的新经济,催生数字影视技术新动能,拓展沈阳一体化共享经济发展生态园区成为时代发展的新课题。
<正>新入园的幼儿一般都会出现分离焦虑,这也是小班幼儿最初适应幼儿园生活遇到的最大问题。分离焦虑是幼儿从家庭生活走向幼儿园集体生活的过程中产生的低落情绪。第一次离开家庭,走向集体,在这个过程中难免会出现入园焦虑,也就是我们常说的入园哭闹。如何引导幼儿早日消除
随着化工行业的发展,有机化学材料方面取得不断进步。其中化学结构中含有F的链式烷烃化合物正应用于工业生产生活各个领域。聚四氟乙烯材料化学性质极其稳定。目前,聚四氟乙烯材料主要应用于电力、冶金、化工等行业的余热回收换热器的制作。
交换机作为变电站内信息交换的核心设备,对于变电站自动化系统尤为重要。如何实时监控这些设备,确保变电站通信网络稳定可靠运行,是自动化工作者面临的重要问题。针对这种情况,采用C++和Qt混合编程的方式,基于SNMP通信协议,开发了一套变电站交换机管理系统。该系统包含配置工具、数据平台、服务进程、告警模块、统计分析、画面展示等模块,可以实现变电站交换机的配置、通信、数据采集存储、告警、统计分析和画面展示
目的 调查橱柜家具厂职业性肌肉骨骼疾患(work-related musculoskeletal disorders,WMSDs)患病现状,探讨多部位WMSDs患病影响因素。方法 采用方便抽样方法,于2019年12月—2020年4月选择清远市3家橱柜家具厂的923名工人为研究对象,采用《肌肉骨骼疾患调查问卷》调查工人WMSDs的患病情况,运用多因素logistic回归模型分析多部位WMSDs的影响
近年来,共享经济发展局势日渐猛烈,在传统酒店行业面临着多元化和融合化发展趋势的当下,为了更好地满足房客的个性化需求,推动能够实现共享住宿的共享酒店的发展具有重要意义。本文首先论述了共享经济的概念,并基于共享经济的视角,分析了传统酒店行业发展现状及转型的机遇,以期为相关从业者提供参考。
面对世界能源危机的挑战,我国在近几年大力发展新能源电动汽车,随着使用时间的增长、动力电池充放电次数的增多,动力电池的可用容量减少,性能老化,将不能满足电动汽车的动力需求,产生了许多老化的电动汽车动力电池。这些退役电池如果不经过适当处理直接丢弃,将导致资源浪费、环境污染,甚至还有安全隐患。如果随意匹配后直接再利用,将降低电池的性能,进一步损伤电池。所以需要研究如何对退役电池进行二次利用。为了使利用达
目的 应用Logistic回归和BP神经网络模型对口腔医生工作相关肌肉骨骼疾患(WMSDs)进行预测研究,评估两种模型的预测效果。方法 采用网络问卷方式调查福州市口腔医生WMSDs的患病情况及影响因素,建立Logistic回归和BP神经网络两种预测模型,绘制ROC曲线比较两者的预测效能。结果 回收有效问卷627份,口腔医生WMSDs发生率前四位的部位分别为颈部(43.1%)、肩部(32.2%)、下
“真实电影”是根源于1960年代法国纪录片的一种写实主义电影类型,该流派电影理论主张拍摄真实生活、排斥虚构,并鼓励导演和摄影机主动“介入”和“干预”拍摄,与拍摄对象进行互动交流,通过这种办法来刺激拍摄对象习惯镜头,不自觉地真情流露,以达到拍摄真实的目的。影视作品自诞生以来就有着不同类型、不同主题的分类。每个类型的影片都有着独特的风格和形式。而专题片作为我国影视作品的一种类型形式,它是运用现在时或过
本文基于我国在公开市场发行过信用类债券的违约数据, 利用了基于Wasserstein距离的生成对抗网络模型和SMOTE抽样技术对违约样本进行过抽样以提高非平衡样本下违约风险模型的预测效果. 为检验过抽样技术对分类模型的改进效果, 实证分析对不同的重抽样样本类别比例下分类模型的预测结果进行比较. 研究结果表明过抽样技术能够显著地分类模型的预测精度, 而且预测效果随着样本类别比例达到平衡而不断提高.