背景:H型血管(CD31hiEmcnhi)因独特的功能为深入理解血管介导的骨代谢调控机制提供了新的视角和切入点,引发了骨科学研究范式从“骨本位”向“骨-血管整合”的重要转变。目的:基于H型血管领域的文献数据进行可视化分析,探讨该领域的研...背景:H型血管(CD31hiEmcnhi)因独特的功能为深入理解血管介导的骨代谢调控机制提供了新的视角和切入点,引发了骨科学研究范式从“骨本位”向“骨-血管整合”的重要转变。目的:基于H型血管领域的文献数据进行可视化分析,探讨该领域的研究热点和前沿趋势。方法:系统检索CNKI和Web of Science核心合集中与H型血管相关的中英文文献,文献检索时限为2014-2024年。采用CiteSpace 6.2.R4信息可视化软件对文献的发表国家、作者、机构、关键词、时间线视图等进行可视化分析。结果与结论:①共纳入中文文献59篇、英文文献185篇。自2014年提出H型血管概念以来,相关研究文献数量逐年增加,中国在该领域的研究处于领先地位,主要研究机构包括南方医科大学、四川大学和上海交通大学等。关键词分析揭示,当前研究热点主要集中在H型血管的生成与调控机制、H型血管在骨生成和骨重塑过程中的作用以及H型血管与骨质代谢相关疾病的关系;此外,出现“诱导膜”“软骨修复”“中医药”等新兴关键词,表明研究正在向多样化和多学科交叉的方向发展。②H型血管在骨骼疾病的发生发展中发挥着关键作用,相关研究对深入理解骨组织的生理与病理过程具有重要意义。未来应进一步探讨H型血管在不同疾病背景下的具体作用机制,推动基础研究成果的临床转化,为骨骼疾病的预防和治疗提供新的思路与策略。展开更多
背景:H型血管因其独特的功能为深入理解血管介导的骨代谢调控机制提供了新的视角和切入点。目的:探讨H型血管在不同骨骼疾病动物模型中的生成机制及对骨代谢的影响。方法:系统检索CNKI、维普、万方、PubMed、Scopus和Web of Science数...背景:H型血管因其独特的功能为深入理解血管介导的骨代谢调控机制提供了新的视角和切入点。目的:探讨H型血管在不同骨骼疾病动物模型中的生成机制及对骨代谢的影响。方法:系统检索CNKI、维普、万方、PubMed、Scopus和Web of Science数据库中2014年1月至2025年2月收录的H型血管相关中英文文献。剔除重复及不符合纳入标准的文献,对141篇涉及不同骨骼疾病动物模型中H型血管生成的文献进行系统分析。结果与结论:研究表明,H型血管在不同的骨骼疾病模型中表现出特定的生成机制和生物学功能。H型血管不仅在骨内血管生成中发挥重要作用,还与骨代谢密切相关,能够作为评估骨量水平的早期标志物。不同骨骼疾病动物模型中H型血管生成及作用不尽相同。在骨质疏松症、骨折、骨坏死等骨骼疾病中,通过促进H型血管表达,可显著改善血管重塑与骨再生能力;而在骨关节炎、骨肿瘤等恶性骨骼疾病中,选择性抑制H型血管表达则成为潜在的治疗干预策略。研究还揭示了多条关键信号通路在H型血管生成中的重要作用,如缺氧诱导因子1α/血管内皮生长因子、血小板源性生长因子BB、Wnt/β-catenin等,为理解血管介导的骨代谢调控机制提供了新的科学视角,同时为H型血管作为潜在治疗靶点的临床应用价值提供了重要理论基础。通过分析不同骨骼疾病动物模型中H型血管生成的作用,将为进一步深入探究人类骨关节疾病机制及治疗靶点提供重要依据。展开更多
目的:通过系统综述和Meta分析,评估专项运动者身体姿势异常及脊柱曲度紊乱与运动训练之间的关系,为专项运动者脊柱健康管理提供科学依据。方法:系统检索了CNKI、维普、万方、CBM、PubMed、Embase、Cochrane Library和Web of Science数...目的:通过系统综述和Meta分析,评估专项运动者身体姿势异常及脊柱曲度紊乱与运动训练之间的关系,为专项运动者脊柱健康管理提供科学依据。方法:系统检索了CNKI、维普、万方、CBM、PubMed、Embase、Cochrane Library和Web of Science数据库自2000年至今有关专项运动者脊柱健康与运动训练相关的中英文文献。3名独立研究者根据预先设定的纳入和排除标准,对文献进行筛选、数据提取和质量评估。采用Review Manager 5.4软件进行数据分析,评估脊柱侧弯发生率、胸椎后凸角度、腰椎前凸角度等结局指标的差异。结果:共纳入17篇文献,涵盖18项研究,总计48234名参与者。研究发现,专项运动者群体中脊柱侧弯发生率的比值比为3.52(95%CI:2.18-5.69)。专项运动者的胸椎后凸角度平均升高0.93°(95%CI:0.23-1.62),而腰椎前凸角度平均降低1.95°(95%CI:-2.71至-1.18);此外,躯干倾角平均增加1.57°(95%CI:0.96-2.17),躯干倾斜偏移距离增加10.64 mm(95%CI:3.21-18.06)。结论:长期专项训练运动者可能面临更高的脊柱疾病风险。应重视不同运动项目、训练方式和个体差异对脊柱健康的影响,制定针对性的预防和干预策略,以降低脊柱疾病的发生率,提高运动者的运动表现和生活质量。展开更多
The prediction of sea surface partial pressure of carbon dioxide(pCO_(2))in the South China Sea is crucial for understanding the region’s contribution to the global carbon budget and its interactions with climate cha...The prediction of sea surface partial pressure of carbon dioxide(pCO_(2))in the South China Sea is crucial for understanding the region’s contribution to the global carbon budget and its interactions with climate change.We applied the Spatiotemporal Convolutional Long Short-Term Memory(STConvLSTM)model,integrating key environmental factors including sea surface temperature(SST),sea surface salinity(SSS),and chlorophyll a(Chl a),to predict and analyze sea surface pCO_(2)in the South China Sea.The model demonstrated high accuracy in short-term predictions(1 month),with a mean absolute error(MAE)of 0.394,a root mean square error(RMSE)of 0.659,and a coefficient of determination(R^(2))of 0.998.For long-term predictions(12 months),the model maintained its predictive capability,with an MAE of 0.667,RMSE of 1.255,and R^(2)of 0.994.Feature importance analysis revealed that sea surface pCO_(2)and SST were the main drivers of the model’s predictions,whereas Chl a and SSS had relatively minor impacts.The model’s generalization ability was further validated in the northwest Pacific Ocean and tropical Pacific Ocean,where it successfully captured the spatiotemporal variation in pCO_(2)with small prediction errors.The ST-ConvLSTM model provides an efficient and accurate tool for forecasting and analyzing sea surface pCO_(2)in the South China Sea,offering new insights into global carbon cycling and climate change.This study demonstrates the potential of deep learning in marine science and provides a significant technical support for global changes and marine ecosystem research.展开更多
文摘背景:H型血管(CD31hiEmcnhi)因独特的功能为深入理解血管介导的骨代谢调控机制提供了新的视角和切入点,引发了骨科学研究范式从“骨本位”向“骨-血管整合”的重要转变。目的:基于H型血管领域的文献数据进行可视化分析,探讨该领域的研究热点和前沿趋势。方法:系统检索CNKI和Web of Science核心合集中与H型血管相关的中英文文献,文献检索时限为2014-2024年。采用CiteSpace 6.2.R4信息可视化软件对文献的发表国家、作者、机构、关键词、时间线视图等进行可视化分析。结果与结论:①共纳入中文文献59篇、英文文献185篇。自2014年提出H型血管概念以来,相关研究文献数量逐年增加,中国在该领域的研究处于领先地位,主要研究机构包括南方医科大学、四川大学和上海交通大学等。关键词分析揭示,当前研究热点主要集中在H型血管的生成与调控机制、H型血管在骨生成和骨重塑过程中的作用以及H型血管与骨质代谢相关疾病的关系;此外,出现“诱导膜”“软骨修复”“中医药”等新兴关键词,表明研究正在向多样化和多学科交叉的方向发展。②H型血管在骨骼疾病的发生发展中发挥着关键作用,相关研究对深入理解骨组织的生理与病理过程具有重要意义。未来应进一步探讨H型血管在不同疾病背景下的具体作用机制,推动基础研究成果的临床转化,为骨骼疾病的预防和治疗提供新的思路与策略。
文摘背景:H型血管因其独特的功能为深入理解血管介导的骨代谢调控机制提供了新的视角和切入点。目的:探讨H型血管在不同骨骼疾病动物模型中的生成机制及对骨代谢的影响。方法:系统检索CNKI、维普、万方、PubMed、Scopus和Web of Science数据库中2014年1月至2025年2月收录的H型血管相关中英文文献。剔除重复及不符合纳入标准的文献,对141篇涉及不同骨骼疾病动物模型中H型血管生成的文献进行系统分析。结果与结论:研究表明,H型血管在不同的骨骼疾病模型中表现出特定的生成机制和生物学功能。H型血管不仅在骨内血管生成中发挥重要作用,还与骨代谢密切相关,能够作为评估骨量水平的早期标志物。不同骨骼疾病动物模型中H型血管生成及作用不尽相同。在骨质疏松症、骨折、骨坏死等骨骼疾病中,通过促进H型血管表达,可显著改善血管重塑与骨再生能力;而在骨关节炎、骨肿瘤等恶性骨骼疾病中,选择性抑制H型血管表达则成为潜在的治疗干预策略。研究还揭示了多条关键信号通路在H型血管生成中的重要作用,如缺氧诱导因子1α/血管内皮生长因子、血小板源性生长因子BB、Wnt/β-catenin等,为理解血管介导的骨代谢调控机制提供了新的科学视角,同时为H型血管作为潜在治疗靶点的临床应用价值提供了重要理论基础。通过分析不同骨骼疾病动物模型中H型血管生成的作用,将为进一步深入探究人类骨关节疾病机制及治疗靶点提供重要依据。
基金Supported by the National Key Research and Development Program of China(No.2023YFC3008202)the National Natural Science Foundation of China(No.42406019)the Scientific Research Fund of Zhejiang Provincial Education Department(No.Y202353066)。
文摘The prediction of sea surface partial pressure of carbon dioxide(pCO_(2))in the South China Sea is crucial for understanding the region’s contribution to the global carbon budget and its interactions with climate change.We applied the Spatiotemporal Convolutional Long Short-Term Memory(STConvLSTM)model,integrating key environmental factors including sea surface temperature(SST),sea surface salinity(SSS),and chlorophyll a(Chl a),to predict and analyze sea surface pCO_(2)in the South China Sea.The model demonstrated high accuracy in short-term predictions(1 month),with a mean absolute error(MAE)of 0.394,a root mean square error(RMSE)of 0.659,and a coefficient of determination(R^(2))of 0.998.For long-term predictions(12 months),the model maintained its predictive capability,with an MAE of 0.667,RMSE of 1.255,and R^(2)of 0.994.Feature importance analysis revealed that sea surface pCO_(2)and SST were the main drivers of the model’s predictions,whereas Chl a and SSS had relatively minor impacts.The model’s generalization ability was further validated in the northwest Pacific Ocean and tropical Pacific Ocean,where it successfully captured the spatiotemporal variation in pCO_(2)with small prediction errors.The ST-ConvLSTM model provides an efficient and accurate tool for forecasting and analyzing sea surface pCO_(2)in the South China Sea,offering new insights into global carbon cycling and climate change.This study demonstrates the potential of deep learning in marine science and provides a significant technical support for global changes and marine ecosystem research.
