气液界面培养的鼻黏膜上皮细胞的纤毛分化

目的 :建立培养人鼻黏膜上皮 (HNE)细胞的纤毛分化模型。方法 :HNE细胞培养在覆盖Ⅰ型胶原凝胶的支持膜上 ,采用无血清培养液 ,行气液界面 (ALI)培养 ,用扫描电镜及图像分析技术对纤毛面积进行定量分析。结果 :液面下培养 2周的HNE细胞纤毛分化很差 (0 .31% ) ,而行ALI培养 2周的HNE细胞纤毛分化数量明显增加 (8.6 2 % ) ,差异有统计学意义 (P <0 .0 1)。 结论 :采用ALI培养 ,提供细胞生长的极性环境 ,可以促进体外培养的鼻黏膜上皮细胞的纤毛分

Mucin genes expression in cultured nasal gland cells

粘液过量分泌是慢性呼吸道疾病的主要特征之一,慢性鼻窦炎的鼻粘液主要来源于鼻腔及鼻窦的粘膜下腺体细胞,而粘蛋白是鼻粘液的主要成分。目的:研究培养的鼻粘膜腺体细胞中粘蛋白基因的表达。方法:采用逆转录PCR(RT-PCR)技术,检测粘蛋白基因MUC2,MUC5AC,MUC5B的表达。结果:三维培养在Ⅰ型胶原蛋白凝胶内的人鼻粘膜腺体细胞(HNG)中,MUC2,MUC5AC和MUC5B均有表达,在培养液中加入大肠杆菌内毒素(LPS)8小时(100ng/ml)后,MUC2,MUC5AC表达明显增强,而MUC5B表达无变化。结论:实验结果提示,体外培养的HNG细胞可以作为探讨慢性呼吸道疾病粘液过量分泌的研究模型,LPS可以促进部分粘蛋白基因的表达。Mucus hypersecretion is a characteristic feature of chronic upper and lower respiratory diseases. In chronic sinusitis (CS), hypersecreted nasal mucus mainly derives from nasal and sinus gland cells and mucins are the major component of nasal mucus. The purpose of the present study was to study mucin genes expression in the cultured human nasal gland (HNG) cells isolated from nasal polyps. The expressions of mucin genes, MUC2, MUC5AC and MUC5B, were detected by RT-PCR. MUC2 is originally found as an intestinal mucin gene and is also expressed in trachea. In the present study, MUC2, MUC4AC and MUC5B were expressed in HNG cells cultured on type I collagen at the confluent stage. Exposure to 100ng/ml lipopolysaccharide (LPS) of Escherichia coli for 8 hours significantly stimulated MUC2 and MUC5AC gene exspressions in HNG cells (P<0. 01)

长江经济带pm25分布格局演变及其影响因素

2000年以来,长江经济带高强度的人类社会经济活动引发了严峻的环境污染问题,灰霾污染尤为严重.研究该区域PM_(2.5)浓度的时空格局与影响因素是落实新发展理念、推进区域大气污染综合防治的迫切需要.本文基于遥感反演数据,研究了2000~ 2016年长江经济带PM_(2.5)浓度分布格局的演变过程,利用地理加权回归模型揭示了自然和社会经济因素对其影响的时空非平稳性.结果表明: ① PM_(2.5)浓度分布总体表现为东高西低,且城市群污染特征明显. ②以2007年为界,2000~ 2016年PM_(2.5)年均浓度经历了逐年上升和波动下降的过程,年均浓度由27.2 μg·m~(-3)上升至44.1 μg·m~(-3)后,2016年降至33.6 μg·m~(-3).污染范围则先由长三角城市群、长江中游城市群和成渝城市群核心区域向四周快速扩展,2007年后开始往回收缩. ③空间自相关分析表明,PM_(2.5)浓度分布有显著的正空间自相关性,热点持续稳定地分布在上海、江苏、安徽中北部、浙江北部和湖北中部,冷点分布在云南、四川西部和南部及贵州西部. ④自然因素与社会经济因素对PM_(2.5)浓度分布的影响具有时空差异性.其中社会经济因素主要呈正向影响;自然因素中,降水量主要呈负向影响,其余因子的影响大小和作用方向均随着时间和空间的变化而变化

基于LSGAN和VMD-MPE-KELM的风机齿轮箱故障诊断

在实际工况中，风机齿轮箱的故障样本多呈现不均衡特征。为克服样本不均衡性给诊断效果带来的影响，提出了一种基于LSGAN（最小二乘对抗网络）和VMD-MPE-KELM的风机齿轮箱故障诊断方法。首先，采用LSGAN算法用于少数类故障样本的生成处理，将具备原始样本特征的生成数据扩充样本集使其分布均衡，采用VMD方法分解样本集中各类故障的振动信号，计算各模态分量的MPE多尺度排列熵值以提取信号特征；再通过KPCA方法降维处理，获得故障样本的特征向量，将其代入KELM模型诊断。实验表明，LSGAN算法克服了GAN在生成故障样本中梯度消失、训练不稳定和数据质量差等问题；VMD-MPE-KPCA方法可有效提取故障特征。该方法有效地提高了非平衡齿轮箱故障样本的诊断精度