食源性蛋白淀粉样纤维化聚集具有独特的结构特性,蚕豆11S蛋白(fava bean 11S protein,FP)作为一种可持续蛋白资源,表现出巨大的潜力。该研究探究了蚕豆11S蛋白淀粉样纤维化聚集(fibrotic aggregation of 11S protein in fava bean,FPF)...食源性蛋白淀粉样纤维化聚集具有独特的结构特性,蚕豆11S蛋白(fava bean 11S protein,FP)作为一种可持续蛋白资源,表现出巨大的潜力。该研究探究了蚕豆11S蛋白淀粉样纤维化聚集(fibrotic aggregation of 11S protein in fava bean,FPF)在形成过程中的动态演变,包括其结构表征和功能特性。6 g/100 mL的FP通过酸热处理(pH 2,85℃)不同时间(0~24 h)后得到FPF。处理后的样品通过硫黄素T、荧光、二酪氨酸、透射电子显微镜、傅里叶红外光谱等进行结构表征,结果表明FP先在酸热过程中水解成多肽,再自组装成富含β-折叠结构的FPF(由0 h的34.44%增加到24 h的45.89%)。通过起泡性、乳化性和凝胶特性等对FPF功能特性进行表征,与FP相比,反应24 h后的FPF具有更好的起泡性、乳化性和凝胶特性。此外,FPF在体外细胞实验中没有表现出细胞毒性。研究结果为FPF的形成规律提供了理论支撑。展开更多
水下目标检测在海洋资源开发与生态环境监测中至关重要,但水下图像的低对比度、色彩失真及复杂背景干扰为精准检测带来巨大挑战。为克服传统方法在特征提取与小目标识别上的局限,本文提出一种深度融合Swin Transformer与YOLO11架构的新...水下目标检测在海洋资源开发与生态环境监测中至关重要,但水下图像的低对比度、色彩失真及复杂背景干扰为精准检测带来巨大挑战。为克服传统方法在特征提取与小目标识别上的局限,本文提出一种深度融合Swin Transformer与YOLO11架构的新型检测模型(A Novel Detection Model with Deep Integration of Swin Transformer and YOLO11 Architectures, YOLO11-Swin)。该模型以Swin Transformer作为主干特征提取网络,利用其分层设计与滑动窗口自注意力机制,有效捕获图像的全局上下文依赖关系,增强对模糊、遮挡目标的表征能力。在特征融合阶段,本文设计了一种跨层特征聚合机制(Cross-layer Feature Aggregation, CFA),通过全局池化与自适应权重计算,引导不同尺度特征图进行高效信息交互,以解决特征金字塔中的语义间隙与尺度不匹配问题。此外,在各级特征图输出端嵌入卷积注意力模块(Convolutional Block Attention Module, CBAM),通过串行的通道与空间注意力子模块,自适应地优化特征响应,突出目标区域并抑制背景噪声。针对水下数据集正负样本不均衡的问题,模型采用Focal Loss作为分类损失函数,以聚焦困难样本的训练,提升模型收敛速度与稳健性。在URPC数据集上的实验结果表明,YOLO11-Swin的mAP@50达到75.54%,相比基线YOLO11模型显著提升9.42%。特别地,对小目标(如扇贝)的检测平均精度(AP)提升10.16%,召回率(Recall)提高4.55%,充分验证了所提模型在复杂水下环境下的有效性与先进性。展开更多
目的探究纤维蛋白原样蛋白1(fibrinogen-like protein 1,FGL1)和膜联蛋白A11(annexin A11,ANXA11)对肺癌手术患者效用评估价值及与预后的相关性。方法将本院2020年1月至2023年12月接诊的98例肺癌患者纳入肺癌组,另选取98例健康人作为对...目的探究纤维蛋白原样蛋白1(fibrinogen-like protein 1,FGL1)和膜联蛋白A11(annexin A11,ANXA11)对肺癌手术患者效用评估价值及与预后的相关性。方法将本院2020年1月至2023年12月接诊的98例肺癌患者纳入肺癌组,另选取98例健康人作为对照组。受试者入院后分别于空腹状态下采取6 mL肘静脉血,采用ELISA法检测血清ANXA11水平,采用实时荧光定量PCR技术检测ANXA11表达水平。根据术后1个月肿瘤标志物变化、影像学表现和免疫功能指标变化情况分为治疗有效组(n=68)和无效组(n=30)。患者出院后均行12~36个月的随访,根据患者预后情况分为预后良好组(n=63)和预后不良组(n=35)。对比对照组和肺癌组/有效组和无效组/预后FGL1、ANXA11表达差异;ROC分析FGL1、ANXA11单一及联合检测对肺癌手术患者临床效用评估价值;Spearman分析FGL1、ANXA11表达与预后的关系。结果肺癌组FGL1和ANXA11表达水平明显高于对照组(均P<0.05);无效组FGL1和ANXA11表达水平明显高于有效组(均P<0.05);ROC结果显示FGL1、ANXA11单独及联合检测对肺癌手术患者效用评估的曲线线下面积分别为0.928,并且联合检测具有较高的特异性(95.59%)以及敏感度(90.00%),诊断价值显著高于单独检测ROC曲线线下面积(均P<0.05);预后不良组FGL1和ANXA11表达水平明显高于预后良好组(均P<0.05);Spearman相关性结果显示FGL1、ANXA11与肺癌手术患者预后呈显著正相关(r=0.771、0.793,均P<0.05)。结论肺癌患者的FGL1与ANXA11表达水平高于健康人,治疗无效者高于有效者,预后不良者高于良好者,二者单独及联合检测对患者手术治疗效用评估均有价值,且其与预后相关性显著。展开更多
文摘水下目标检测在海洋资源开发与生态环境监测中至关重要,但水下图像的低对比度、色彩失真及复杂背景干扰为精准检测带来巨大挑战。为克服传统方法在特征提取与小目标识别上的局限,本文提出一种深度融合Swin Transformer与YOLO11架构的新型检测模型(A Novel Detection Model with Deep Integration of Swin Transformer and YOLO11 Architectures, YOLO11-Swin)。该模型以Swin Transformer作为主干特征提取网络,利用其分层设计与滑动窗口自注意力机制,有效捕获图像的全局上下文依赖关系,增强对模糊、遮挡目标的表征能力。在特征融合阶段,本文设计了一种跨层特征聚合机制(Cross-layer Feature Aggregation, CFA),通过全局池化与自适应权重计算,引导不同尺度特征图进行高效信息交互,以解决特征金字塔中的语义间隙与尺度不匹配问题。此外,在各级特征图输出端嵌入卷积注意力模块(Convolutional Block Attention Module, CBAM),通过串行的通道与空间注意力子模块,自适应地优化特征响应,突出目标区域并抑制背景噪声。针对水下数据集正负样本不均衡的问题,模型采用Focal Loss作为分类损失函数,以聚焦困难样本的训练,提升模型收敛速度与稳健性。在URPC数据集上的实验结果表明,YOLO11-Swin的mAP@50达到75.54%,相比基线YOLO11模型显著提升9.42%。特别地,对小目标(如扇贝)的检测平均精度(AP)提升10.16%,召回率(Recall)提高4.55%,充分验证了所提模型在复杂水下环境下的有效性与先进性。
文摘目的探究纤维蛋白原样蛋白1(fibrinogen-like protein 1,FGL1)和膜联蛋白A11(annexin A11,ANXA11)对肺癌手术患者效用评估价值及与预后的相关性。方法将本院2020年1月至2023年12月接诊的98例肺癌患者纳入肺癌组,另选取98例健康人作为对照组。受试者入院后分别于空腹状态下采取6 mL肘静脉血,采用ELISA法检测血清ANXA11水平,采用实时荧光定量PCR技术检测ANXA11表达水平。根据术后1个月肿瘤标志物变化、影像学表现和免疫功能指标变化情况分为治疗有效组(n=68)和无效组(n=30)。患者出院后均行12~36个月的随访,根据患者预后情况分为预后良好组(n=63)和预后不良组(n=35)。对比对照组和肺癌组/有效组和无效组/预后FGL1、ANXA11表达差异;ROC分析FGL1、ANXA11单一及联合检测对肺癌手术患者临床效用评估价值;Spearman分析FGL1、ANXA11表达与预后的关系。结果肺癌组FGL1和ANXA11表达水平明显高于对照组(均P<0.05);无效组FGL1和ANXA11表达水平明显高于有效组(均P<0.05);ROC结果显示FGL1、ANXA11单独及联合检测对肺癌手术患者效用评估的曲线线下面积分别为0.928,并且联合检测具有较高的特异性(95.59%)以及敏感度(90.00%),诊断价值显著高于单独检测ROC曲线线下面积(均P<0.05);预后不良组FGL1和ANXA11表达水平明显高于预后良好组(均P<0.05);Spearman相关性结果显示FGL1、ANXA11与肺癌手术患者预后呈显著正相关(r=0.771、0.793,均P<0.05)。结论肺癌患者的FGL1与ANXA11表达水平高于健康人,治疗无效者高于有效者,预后不良者高于良好者,二者单独及联合检测对患者手术治疗效用评估均有价值,且其与预后相关性显著。
