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多光谱遥感影像在长江水位监测中的应用 被引量:3
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作者 魏翔 田程硕 +1 位作者 秦思娴 段梦梦 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第3期113-117,共5页
人类社会生活、生产活动与江河水位变化密切相关。河道水位监测系统可以实时掌握河道水位的变化情况,是科学预警水情隐患、保障港口及航运安全、提升防汛抗旱能力的重要手段。本文对长江局部水域面积与水位观测值之间的相关性进行了研究... 人类社会生活、生产活动与江河水位变化密切相关。河道水位监测系统可以实时掌握河道水位的变化情况,是科学预警水情隐患、保障港口及航运安全、提升防汛抗旱能力的重要手段。本文对长江局部水域面积与水位观测值之间的相关性进行了研究,并建立了回归方程;最终利用多光谱遥感影像提取出长江水域面积,并应用该回归方程进行长江水位的推算。结果表明,该方法能够为江河、湖泊、水库等水体的水位监测提供一种简便可行的估算方法。 展开更多
关键词 水位监测 多光谱影像 水域面积 归一化差值水体指数
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ATF4介导基底硬度调控破骨细胞融合的力学生物学机制
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作者 涂莎莎 刘思君 +3 位作者 段梦梦 张德茂 谢静 刘肖珩 《医用生物力学》 CAS CSCD 北大核心 2024年第S01期239-239,共1页
目的骨质疏松是一种以骨量减少,骨密度降低为特征的全身性疾病,常伴有细胞外基质硬度的改变。破骨细胞在疾病的发生发展过程中至关重要。与正常骨组织(硬基底)相比,骨质疏松组织(软基底)表现出破骨形成缺陷。大数据筛查表明,软基底组中... 目的骨质疏松是一种以骨量减少,骨密度降低为特征的全身性疾病,常伴有细胞外基质硬度的改变。破骨细胞在疾病的发生发展过程中至关重要。与正常骨组织(硬基底)相比,骨质疏松组织(软基底)表现出破骨形成缺陷。大数据筛查表明,软基底组中转录激活因子4(ATF4)的表达减少。本研究旨在探讨ATF4在两种基底硬度下调控破骨细胞融合及其力学生物学机制。方法使用PDMS制备两种硬度的基底,提取小鼠原代BMMs细胞进行ATF4过表达处理和敲低处理后,给予M-CSF和RANKL诱导破骨细胞发生。采用细胞定时监测、TRAP染色、吖啶橙染色检测破骨细胞生成情况。通过WB、Q-PCR和免疫荧光共定位观测ATF4和破骨分化标志物的表达。采用Co-ip明确ATF4的蛋白互作。结果大数据筛查找到ATF4的变化,并在体外实验数据中证实其力学敏感性;ATF4过表达促进硬基底上成熟破骨细胞的形成,表现为融合时间早,形成数量多,破骨形成面积大,侵袭能力强,且相关破骨分化标志物表达增加。ATF4过表达能挽救软基底上破骨形成缺陷,且达到与硬基底对照组破骨形成较一致的水平。ATF4绑定FAK蛋白,调控细胞内微管微丝的重新分布,进而影响破骨细胞的融合。结论ATF4通过FAK响应细胞外基质硬度变化调节破骨细胞骨架重组以促进成熟破骨细胞形成。 展开更多
关键词 力学生物学 破骨细胞 细胞外基质 骨质疏松 全身性疾病 软基底 大数据 硬度变化
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KLF2在不同基底硬度上抑制破骨细胞融合中的作用及机制研究
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作者 刘思君 涂莎莎 +2 位作者 段梦梦 谢静 刘肖珩 《医用生物力学》 CAS CSCD 北大核心 2024年第S01期305-305,共1页
目的骨质疏松症是一种以骨量减少、骨组织微结构恶化和骨折为特征的慢性疾病,是老年人发病和死亡的主要原因。骨组织的硬度可因衰老和影响矿物质成分结构的疾病如骨质疏松而改变,继而影响机械敏感性骨细胞。破骨细胞作为唯一的骨吸收细... 目的骨质疏松症是一种以骨量减少、骨组织微结构恶化和骨折为特征的慢性疾病,是老年人发病和死亡的主要原因。骨组织的硬度可因衰老和影响矿物质成分结构的疾病如骨质疏松而改变,继而影响机械敏感性骨细胞。破骨细胞作为唯一的骨吸收细胞,在维持骨平衡中发挥着重要作用。本文拟研究KLF2在细胞外基质刚度调节破骨细胞分化和功能的力学生物学机制中发挥的作用。方法通过改变固化剂与液体低聚物碱的质量比来调节PDMS的刚度,采用1∶5和1∶45分别作为stiff和soft组。不同硬度PDMS模拟体内细胞外基质刚度的变化,正常硬度为1∶5,骨质疏松硬度则为1∶45。过表达和敲除不同硬度组BMMs中KLF2表达。通过TRAP染色、实时细胞监测和吖啶橙染色观察破骨细胞的形态、融合性以及活性。WB和IF检测破骨细胞特应性标志物和观察破骨细胞形态。结果在stiff和soft组中均观察到KLF2过表达抑制了破骨细胞的融合,同时KLF2显著抑制了破骨细胞的大小和数量。过表达KLF2抑制了破骨细胞经典标志物蛋白如Nfatc1、Ctsk、Mmp9等。同样地、在stiff和soft组中敲除KLF2的表达后发现破骨细胞融合增强。结论KLF2在stiff和soft组中均可抑制破骨细胞的融合和功能。 展开更多
关键词 力学生物学 破骨细胞 细胞外基质 骨质疏松 矿物质成分 骨吸收 骨组织 慢性疾病
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基于Transformer特征融合的时间序列分类网络 被引量:3
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作者 段梦梦 金城 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第12期97-103,共7页
在时间序列分类任务中,模型集成方法通过训练多个基础模型并利用一定的规则来聚合基础模型的输出,从而得到比单一基础模型更准确的结果。目前模型集成方法主要关注基础模型的选择以及如何提高基础模型的差异性和多样性,忽视了对聚合规... 在时间序列分类任务中,模型集成方法通过训练多个基础模型并利用一定的规则来聚合基础模型的输出,从而得到比单一基础模型更准确的结果。目前模型集成方法主要关注基础模型的选择以及如何提高基础模型的差异性和多样性,忽视了对聚合规则的探索。针对这一问题,提出了基于Transformer特征融合的时间序列分类网络(Transformer Feature Fusion Network,TFFN)。该网络包含二重Transformer编解码器(Dual Transformer Encoder Decoder,Dual TED)和基于Transformer的具有样本分布感知特性的分类模块(Transformer Encoder Head,TEH)两个核心组件。Dual TED利用Transformer的注意力模块对基础特征进行提取和融合,得到具有更强辨别性的融合特征。具有样本分布感知特性的分类模块根据融合特征对时间序列进行更准确的分类,从而弥补现有集成模型方法忽视特征融合、集成规则过于简单的不足。实验结果表明,TFFN在多个主流时间序列分类数据集上取得了最好的成绩。 展开更多
关键词 时间序列分类 模型集成 TRANSFORMER 特征融合 深度学习
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