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含β-D-糖苷的5-氟尿嘧啶类抗肿瘤药物的合成
被引量：
4
1
作者
於海情
魏佳
+1 位作者
刘漪
石德清
《华中师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2004年第4期459-461,共3页
以糖为原料,经过乙酰化、溴化得到溴代糖.以所得的溴代糖与5-氟尿嘧啶-1-基-乙酸及N1-(2-呋喃烷基)-5-氟尿嘧啶通过酯化、N-烷基化反应,合成了8个新型含糖苷的5-氟尿嘧啶类衍生物,采用IR、MS和1HNMR表征了目标化合物的结构.
关键词
5-氟尿嘧啶
糖苷
抗肿瘤药物
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职称材料
语音处理的神经电生理学基础研究进展
2
作者
于海情
许敏鹏
+1 位作者
万柏坤
明东
《生物化学与生物物理进展》
SCIE
CAS
CSCD
北大核心
2020年第10期1056-1068,共13页
解码大脑在语音处理过程中涉及的信息加工层级结构、皮质响应机制及功能连接模式,是神经语言学领域的研究重点.以语音信息加工时序为依据,可将该认知过程划分为:初级声学信号时频编码(spectrotemporal analysis of primary acoustic sig...
解码大脑在语音处理过程中涉及的信息加工层级结构、皮质响应机制及功能连接模式,是神经语言学领域的研究重点.以语音信息加工时序为依据,可将该认知过程划分为:初级声学信号时频编码(spectrotemporal analysis of primary acoustic signals)、音素处理(phonemic processing)以及词汇-语义加工(lexical-semantic processing)3个处理阶段.目前,研究者已对各阶段的神经机制进行了广泛且深入的研究,但不同模型理论/假说难以整合互补,有必要进行梳理与总结.本文将以大脑处理语音信息的3个阶段为主线,以电生理学方法为侧重范式,对各阶段下的皮质映射、神经振荡模式以及事件相关响应机制等神经基础研究现状进行总结评述,以期为进一步了解语音信号如何在人脑中进行处理和表达等相关研究提供一定的参考.
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关键词
语音处理
神经电生理学
初级声学信号时频编码
音素处理
词汇-语义加工
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职称材料
基于脑电信号的癫痫发作预测特征及识别
被引量：
6
3
作者
单宝莲
张力新
+4 位作者
徐舫舟
许敏鹏
于海情
魏斯文
明东
《生物化学与生物物理进展》
SCIE
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期322-333,共12页
解码癫痫发作前脑电信号的神经元集群异常痫样放电活动,对癫痫发作进行有效预测并实施病前干预,可显著减少疾病病损,是癫痫防治的研究热点之一。基于脑电信号的癫痫发作预测研究关键在于发作间期和前期的异常状态识别,研究上述两状态间...
解码癫痫发作前脑电信号的神经元集群异常痫样放电活动,对癫痫发作进行有效预测并实施病前干预,可显著减少疾病病损,是癫痫防治的研究热点之一。基于脑电信号的癫痫发作预测研究关键在于发作间期和前期的异常状态识别,研究上述两状态间的神经动力学特征差异对明确癫痫发病机制、选取高分辨特征,进而有效识别该渐进性疾病所处的发作阶段具有重要价值。目前,研究者已对当前主流特征提取及模式识别方法进行了充分的调研梳理,但忽视了神经动态特征变化对于癫痫发作预测的重要意义。基于此,本文归纳总结了5类典型的发作预测特征分析方法及其优缺点,重点剖析了发作间期至前期神经生理特征的动态变化及其动力学特性,类比分析了当前该领域主流的机器学习和深度学习特征识别方法,以期为进一步建立精准、高效的癫痫发作预测技术提供新思路。
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关键词
癫痫
发作预测
脑电信号
神经动力学特征
机器学习
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职称材料
题名
含β-D-糖苷的5-氟尿嘧啶类抗肿瘤药物的合成
被引量：
4
1
作者
於海情
魏佳
刘漪
石德清
机构
华中师范大学化学学院
出处
《华中师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2004年第4期459-461,共3页
基金
教育部重点资助项目(02140)
武汉市青年晨光计划(20025001024).
文摘
以糖为原料,经过乙酰化、溴化得到溴代糖.以所得的溴代糖与5-氟尿嘧啶-1-基-乙酸及N1-(2-呋喃烷基)-5-氟尿嘧啶通过酯化、N-烷基化反应,合成了8个新型含糖苷的5-氟尿嘧啶类衍生物,采用IR、MS和1HNMR表征了目标化合物的结构.
关键词
5-氟尿嘧啶
糖苷
抗肿瘤药物
Keywords
5-fluorouracil
glucoside
anticancer drug
分类号
O629.11 [理学—有机化学]
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职称材料
题名
语音处理的神经电生理学基础研究进展
2
作者
于海情
许敏鹏
万柏坤
明东
机构
天津大学精密仪器与光电子工程学院
天津大学医学工程与转化医学研究院
出处
《生物化学与生物物理进展》
SCIE
CAS
CSCD
北大核心
2020年第10期1056-1068,共13页
基金
国家自然科学基金(81601565,81630051)资助项目。
文摘
解码大脑在语音处理过程中涉及的信息加工层级结构、皮质响应机制及功能连接模式,是神经语言学领域的研究重点.以语音信息加工时序为依据,可将该认知过程划分为:初级声学信号时频编码(spectrotemporal analysis of primary acoustic signals)、音素处理(phonemic processing)以及词汇-语义加工(lexical-semantic processing)3个处理阶段.目前,研究者已对各阶段的神经机制进行了广泛且深入的研究,但不同模型理论/假说难以整合互补,有必要进行梳理与总结.本文将以大脑处理语音信息的3个阶段为主线,以电生理学方法为侧重范式,对各阶段下的皮质映射、神经振荡模式以及事件相关响应机制等神经基础研究现状进行总结评述,以期为进一步了解语音信号如何在人脑中进行处理和表达等相关研究提供一定的参考.
关键词
语音处理
神经电生理学
初级声学信号时频编码
音素处理
词汇-语义加工
Keywords
peech processing
neuroelectrophysiology
spectrotemporal analysis of primary acoustic signals
phonemic processing
lexical-semantic processing
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
Q189 [生物学—神经生物学]
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职称材料
题名
基于脑电信号的癫痫发作预测特征及识别
被引量：
6
3
作者
单宝莲
张力新
徐舫舟
许敏鹏
于海情
魏斯文
明东
机构
天津大学医学工程与转化医学研究院
天津大学精密仪器与光电子工程学院
齐鲁工业大学电子信息工程学院
出处
《生物化学与生物物理进展》
SCIE
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期322-333,共12页
基金
国家自然科学基金(81925020,62122059,61976152)
济南市“新高校20条”引进创新团队项目(2021GXRC071)资助。
文摘
解码癫痫发作前脑电信号的神经元集群异常痫样放电活动,对癫痫发作进行有效预测并实施病前干预,可显著减少疾病病损,是癫痫防治的研究热点之一。基于脑电信号的癫痫发作预测研究关键在于发作间期和前期的异常状态识别,研究上述两状态间的神经动力学特征差异对明确癫痫发病机制、选取高分辨特征,进而有效识别该渐进性疾病所处的发作阶段具有重要价值。目前,研究者已对当前主流特征提取及模式识别方法进行了充分的调研梳理,但忽视了神经动态特征变化对于癫痫发作预测的重要意义。基于此,本文归纳总结了5类典型的发作预测特征分析方法及其优缺点,重点剖析了发作间期至前期神经生理特征的动态变化及其动力学特性,类比分析了当前该领域主流的机器学习和深度学习特征识别方法,以期为进一步建立精准、高效的癫痫发作预测技术提供新思路。
关键词
癫痫
发作预测
脑电信号
神经动力学特征
机器学习
Keywords
epilepsy
seizure prediction
EEG signals
neurodynamic characteristics
machine learning
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
Q189 [生物学—神经生物学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
含β-D-糖苷的5-氟尿嘧啶类抗肿瘤药物的合成
於海情
魏佳
刘漪
石德清
《华中师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2004
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
语音处理的神经电生理学基础研究进展
于海情
许敏鹏
万柏坤
明东
《生物化学与生物物理进展》
SCIE
CAS
CSCD
北大核心
2020
0
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下载PDF
职称材料
3
基于脑电信号的癫痫发作预测特征及识别
单宝莲
张力新
徐舫舟
许敏鹏
于海情
魏斯文
明东
《生物化学与生物物理进展》
SCIE
CAS
CSCD
北大核心
2023
6
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职称材料
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