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关键词： 乳腺癌   NSD家族   预后   免疫微环境   生物信息学  

摘要： 目的 探究核受体结合SET结构域蛋白家族成员(NSD1、NSD2、NSD3)在乳腺癌中的表达差异、功能作用及临床预后价值。方法 利用Sangerbox、GEPIA 2.0、HPA、Kaplan-Meier Plotter数据库分析NSD家族在乳腺癌中的表达水平及预后价值,使用cBioPortal数据库分析NSD家族的基因变异情况及生存差异,通过TIMER3数据库分析NSD家族与免疫评分的相关性,使用STRING数据库及TCGA数据集分析NSD蛋白互作网络及与肿瘤信号通路的关联性。结果 乳腺癌中NSD1、NSD2、NSD3的mRNA和蛋白表达均显著上调,且家族成员间存在表达相关性。NSD1高表达与无远处转移生存期缩短相关,NSD2高表达与乳腺癌患者无进展生存期(RFS)、总生存期(OS)、无远处转移生存期(DMFS)缩短显著相关,NSD3高表达患者无进展生存期略长,但总生存期和无远处转移生存期更短,预后更差。NSD家族各成员基因变异率为1.3%~12.4%,变异者总生存期更短。NSD家族表达与多种免疫评分指标显著相关,其中与IFNG、CD274、免疫排斥评分呈正相关,与免疫评分、ESTIMATE综合评分呈负相关,并调控DNA修复、G2M检查点、炎症反应、P53通路等多条信号通路,其中与活性氧上调基因通路和P53通路呈负相关。结论 NSD家族在乳腺癌中高表达且存在基因变异,通过调控肿瘤信号通路和免疫微环境影响患者预后,有望成为乳腺癌潜在的生物标志物及治疗靶点。

关键词： 车轮踏面几何参数   多线结构光   相机标定   中心线提取   自适应阈值  

摘要： 为解决传统车轮踏面检测方法效率低、精度不足及现有光学测量技术在工业现场鲁棒性差等问题,提出一种基于多线结构光视觉成像的高精度非接触式测量方法,旨在攻克多相机系统在有限视场下的精确标定、不均匀光照成像及含噪光条稳健提取等关键技术瓶颈。该方法构建了一套由3个独立测量单元构成的多线结构光系统,并通过集成三项关键算法实现高精度测量:首先,提出基于非完整标定板的相机相对位姿估计算法,通过两次PnP求解与单应性矩阵映射,精确解算各相机间的相对位姿,解决了多相机视场受限下的标定难题;其次,采用基于区域特征的自适应局部阈值化技术,通过双级判别阈值对不同区域采取差异化分割策略,有效抑制了车轮金属表面的不均匀反射与杂散光干扰;最后,引入基于区域细化的Steger中心线提取算法,利用形态学预处理约束亚像素定位的计算范围,显著提升了光条中心提取的精度与鲁棒性。获取三维点云后,通过RANSAC算法鲁棒拟合基准面与中心轴,并将点云降维至二维轮廓,利用局部二次曲线拟合精确定位关键点以解算各项几何参数。实验结果表明,与高精度人工测量基准值相比,所提方法对轮径、轮缘高度、轮缘厚度和轮辋宽度的测量平均偏差分别为0.225mm、0.075mm、-0.092mm和-0.299mm,均满足行业标准要求;对同一位置的重复测量标准差均小于0.04mm,显示出极高的稳定性。研究成功研发的这套测量方法有效解决了工业应用中的核心技术难题,实现了对车轮踏面几何参数的快速、准确、稳定测量,为铁路车轮的自动化高精度检测提供了一种实用可靠的技术解决方案,对保障列车运行安全具有重要的应用价值。

关键词： 淡紫紫孢菌   丝氨酸蛋白酶   生物信息学   保守结构域  

摘要： 为了揭示淡紫紫孢菌丝氨酸蛋白酶PRB1在感染线虫过程中的功能及关键氨基酸残基,利用生物信息学方法对PRB1进行系统鉴定与催化机制分析,预测保守结构域,构建蛋白质结构模型,定位活性位点,解析底物-酶相互作用。结果显示:PRB1具有枯草杆菌丝氨酸蛋白酶所特有的Inhibitor I9及Peptidase S8保守结构域;催化三联体由Asp202、His234和Ser400组成;结构中存在2个二硫键Cys157-Cys465、Cys341-Cys372,对结构的稳定性具有重要作用。在PRB1的三维结构中,Gly445、Pro451、Ala452位点与底物分子形成氢键相互作用,Ile450、Pro455位点与底物形成烷基相互作用,成为PRB1的关键氨基酸残基,是淡紫紫孢菌丝氨酸蛋白酶的理性设计的理论靶点。

关键词： 生成式AI   交互质量   信息质量   感知价值   付费意愿  

摘要： 在算法与算力的双重驱动下,生成式AI正在深刻重塑人智交互的体验范式。诸多企业试图以差异化服务构建竞争优势,然而,功能同质化日益加剧,加之竞品免费模式削弱用户付费意愿,导致付费转化陷入瓶颈。为破解此困局,本文基于“刺激—机体—反应”(stimulus-organism-response,S-O-R)理论,运用偏最小二乘结构方程模型(partial least squaresstructural equation modeling,PLS-SEM)对329份问卷数据展开分析,将生成式AI的交互质量与信息质量作为刺激因素,用户感知价值(实用价值、享乐价值)作为机体状态,以探究付费意愿的形成机制。结果表明:交互质量与信息质量均能显著提升用户的实用价值与享乐价值;感知价值的两个维度均对付费意愿具有显著正向影响,且分别在交互质量与付费意愿、信息质量与付费意愿之间发挥中介作用;网络口碑正向调节实用价值对付费意愿的影响,但在享乐价值与付费意愿之间的调节作用不显著;免费心理则负向调节实用价值对付费意愿的影响,而在享乐价值和付费意愿之间未呈现显著调节效应。

关键词： 人工智能   用户信息行为研究   赋能   机器学习   边界   伦理风险  

摘要： 人工智能(Artificial Intelligence,AI)如何为用户信息行为研究赋能,是信息行为领域亟待阐明的核心议题。本研究旨在厘清AI对用户信息行为研究的赋能逻辑,为该领域的进一步发展提供分析框架和方法论指导。首先,从技术与应用层面解构AI的概念,界定本研究中AI的内涵与范畴;其次,从研究主体、研究内容和研究方法3个维度,系统剖析AI的技术赋能路径与作用机制;最后,遵循“核心构成-运行机制-约束条件”的递进逻辑,构建AI赋能用户信息行为研究的分析框架,并从赋能维度、维度互动、边界与伦理风险3个层面揭示赋能的动态过程与相关结果。

关键词： 量子科技   创新生态系统   量子信息产业   培育模式   案例研究  

摘要： 当前,量子信息技术已成为全球科技竞争的前沿领域,主要国家正加速推进前沿技术研发与产业布局,我国亦将其列为国家未来产业战略重点。在此背景下,我国量子信息技术领域正处于从关键技术突破向应用转化的关键阶段。本文基于创新生态系统理论,采用嵌入式多案例研究方法,选取五家代表性量子科技企业,结合访谈、企业年报等数据,构建“制度供给—平台协同—场景驱动”三维分析框架。案例研究发现,制度供给通过战略规划、标准体系与重大项目支持塑造了相对稳定的创新环境;平台协同依托国家实验室、园区与产业联盟实现知识共创与要素整合;场景驱动则通过示范应用、评估机制与复购激励,推动中试成果向市场扩散。据此,本文初步构建了我国量子信息产业生态化培育模式,并提出优化顶层治理、健全耐心资本机制、强化可控开放与场景驱动的政策建议。

关键词： 锚固系统   YOLOv5n   Res-UNet   图像增强   风险预测  

摘要： 锚杆支护通过托盘与围岩作用施加预紧力,托盘与围岩破损结构发育特征是锚杆支护锚空失效预测的关键,基于此,提出了一种融合Res-UNet与YOLOv5n的锚杆托盘与围岩破损结构关键信息识别及锚空失效预测方法。首先现场采集煤矿井下巷道锚杆支护图像,图像实际涉及锚杆1579个,其中人为判定锚空失效锚杆79个、存在锚空失效可能锚杆147个,其余为正常支护锚杆;然后构建锚杆托盘与围岩破损结构联合标签体系,利用Albumentations算法进行图像增强扩展,创建适用于检测与分割双任务的训练集;再采用YOLOv5n模型实现锚杆托盘空间的自动定位,引入带残差结构的U-Net模型实现围岩破损区域自动识别和分割;最后判定围岩破损区域与锚杆托盘及作用范围的空间几何关系,划定锚杆锚空失效风险等级。试验表明,基于Res-UNet-YOLO的锚杆锚固区关键信息识别模型,对锚杆托盘检测精确率为0.993、召回率为0.932;对围岩破损结构分割精确率为0.895、召回率为0.893、F1分数为0.915、准确率为0.988、平均交并比是0.918。以托盘中心至围岩破损结构边界的最小欧氏距离Dmin与托盘半径R、单根锚杆(锚杆半径r)有效作用范围6r间的关系作为判定标准,Dmin小于R判为锚空失效(Ⅰ级失稳风险),Dmin大于R且小于6r时判为存在锚空失效可能(Ⅱ级失稳风险),Dmin大于6r时判为无锚空失效(Ⅲ级稳定),得到对Ⅰ级失稳风险锚杆的预测判定结果为72个,对Ⅱ级失稳风险锚杆的预测判定结果为135个,Ⅲ级稳定预测判定结果为1372个,预测判定的整体准确率达97.72%。分等级来看,锚空失效的锚杆预测精确率为0.847;存在锚空失效可能的锚杆预测精确率0.867;无锚空失效的锚杆预测精确率0.995。该方法在锚杆支护质量检测与围岩稳定性评估中展现出重要应用价值,为煤矿支护系统智能化监测与风险等级辅助决策提供了新思路与技术支撑。

关键词： 土壤光谱   衰减全反射   激光诱导击穿   土壤养分   自适应模型   信息系统  

摘要： 现代农业生产中,养分高效利用与耕地资源保护需要海量的土壤信息,而传统的土壤检测方法效率低且成本高,难以满足现代农业生产的需求。因此,亟须快速高效获取土壤信息的技术与方法,而现代光谱技术则为满足这一需求提供了新的方法手段。光谱技术能够快速获取土壤信息,结合应用化学计量学方法和多元数据融合算法研发的自适应智能预测模型,可实现土壤属性的快速评估。本研究采集了南京市典型农田土壤样本,应用土壤中红外光谱(分子光谱)和激光诱导击穿光谱(原子光谱),结合自适应模型,构建了南京市土壤光谱信息系统,在土壤数字化管理中表现出了广阔的应用潜力,为现代农业可持续发展提供了新的技术支撑。

关键词： 代理式数字反哺   网络健康信息   替代搜索   信息寻求综合模型   代际支持   农村家庭  

摘要： 作为代理式数字反哺的核心形式,子女替代父母搜索健康信息是弥合农村老年人健康数字鸿沟的重要途径。当前互联网资源与子女照护需求的供需失衡制约了该途径的实效,亟需厘清子女替代搜索行为的影响机制,以优化其数字照护实践。基于孝道文化情境,本研究对信息寻求综合模型加以拓展,通过细化双主体视角的变量测量,增加变量间的直接路径,运用结构方程模型进行数据分析,结果显示:效用、评估父母健康的直接经验及信念对子女的替代搜索行为产生直接影响;评估自身健康的直接经验、信念及风险感知通过效用的中介作用,对子女的替代搜索行为产生间接影响。基于此,本研究揭示了效用的差异化中介作用,挑战了原模型的完全中介假设;进而阐明了孝道文化对子女信息行为机制的塑造作用,及其在替代搜索行为中呈现的四种典型特征;为农村家庭代际信息支持提供了文化嵌入的理论解释与现实启示。

关键词： 复杂疾病风险预测   多源PRS   SNP特征   非线性建模  

摘要： 复杂疾病由多基因遗传与环境因素共同作用,致病机制高度异质,且具有高流行率和高致死率,构成重大公共卫生挑战。传统单疾病多基因风险评分(PRS)仅整合单一性状的遗传变异,忽视跨性状遗传相关性,预测效能受限;同时,多数方法依赖线性建模,难以刻画单核苷酸多态性(SNP)间及SNP与PRS之间的非线性交互,也未充分挖掘多类疾病PRS所蕴含的共享遗传信息。针对上述不足,该文提出一种基于统计学习的多源PRS疾病预测模型mtSNPPRS_XGB,创新性地构建SNP-PRS融合架构,利用XGBoost捕捉多源遗传特征的非线性交互。该模型联合整合原始SNP数据与多源PRS信息,在UK Biobank的18种疾病中取得平均AUC 66.70%(95%置信区间:66.46%-66.95%),较传统UniPRS提升4.39%,较基于弹性网络的模型提升1.04%。研究为复杂疾病个体化遗传风险预测提供了新思路。