DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 前言 煤炭是我国主要的消费能源，是我国可持续发展战略实施的资源保证。但长期以来，煤炭的大量开采引发了一系列的环境问题，如地质灾害(加剧滑坡、崩塌、地面塌陷等)、土地资源破坏、植被破坏、煤矸石对水资源的污染、大气污染、噪音污染等 [ 1 ] [ 2 ] 。基于此，大量与矿区环境有关的研究得以展开，并主要集中于污染评估、修复等问题上，如李鹏强等利用导水裂隙带高度计算公式及防水安全煤岩柱的保护层厚度公式对北阳庄矿区的地下水进行了研究，分析了被其贯通的含水层遭到的破坏问题 [ 3 ]；黄繁生通过回填复垦试验对塌陷区的修复进行了研究 [ 4 ] 。 河流是工农业及生活用水的主要来源之一，保护好河流水资源对人类具有重要意义，尤其是对于缺水的煤矿区河流更是如此。因此，保护好河流生态环境对矿区的可持续发展显得尤为重要。在诸多针对河流的研究中，查明河流的污染状态以及污染来源是河流生态环境保护的首要任务，因为只有弄清污染状态及来源，进而采取相应的修复措施，方可“药到病除”。基于此，前人开展了大量与污染评价和来源有关的研究，如薛荔栋等对黄海近岸表层沉积物中多环芳烃来源解析 [ 5 ]、赵洁等对辽河河流水体污染源解析 [ 6 ]、张彩香等采用PCA等方法对大辽河流域进行了分析并确定了潜在污染源 [ 7 ] 等，这些研究为区域水环境保护提供了大量可靠的信息，也为后续相关研究奠定了方法基础。 对于皖北矿区而言，大量的煤矿开采均靠近河流，因此河流的生态环境风险极高。本研究以淮北市濉溪县浍河水为研究对象，通过对38个水样中NH 3 -N含量的多种分析，以期获取：1) 浍河水NH 3 -N含量及分布特征；2) NH 3 -N的环境背景值及污染源。
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user: 2. 方法与材料 2.1. 研究区概况 濉溪县位于安徽省淮北市境内，东经116˚23'~116˚59'，北纬33˚17'~34˚01'。东临宿县，南接蒙城县和怀远县，西连涡阳县和河南省的永城县，北靠淮北市郊区和萧县。总占地面积约2431 km 2 ，其中，陆地面积约2393 km 2 ，占总面积的98.4%；水面面积约38 km 2 ，占总面积的1.56%。 浍河，古名涣水河，又名浍水，原是淮河一条重要支流，曾是漴潼河水系的一部分，现为怀洪新河最大的支流。浍河发源于河南省商丘市夏邑县，是跨省河流，全长约320 km，流经河南夏邑县、永城市、安徽省濉溪县、宿州市、固镇县、五河县等市县，在五河县九湾流入香涧湖与澥河汇流，通过怀洪新河流入洪泽湖。 海孜矿位于安徽省淮北市濉溪县境内，井筒位于祁集镇。北距淮北市约40 km，东距宿县约35 km，交通极为方便(图1)。 图1. 采样区域 2.2. 取样及测试 采样时间为2018年7月，在浍河海孜矿段大约2 km范围内，以海孜矿为中心点进行采样，共采取38个样品(每隔50 m左右使用采水器采取1个样品)。采集样品后立即记录其采样位置，并测试、记录其pH值和TDS值，封装样品后送至实验室进行进一步处理。在实验室中首先利用0.22 μm滤纸进行抽滤，进而测试其NH 3 -N含量。 2.3. 数据分析 数据分析通过以下三个方面进行：1) 将NH 3 -N含量与国家地表水环境质量标准(GB3838-2002)对比，进行水质类型划分；2) 利用空间自相关分析、聚类分析确定NH 3 -N含量异常聚集区；3) 利用多源分析查明浍河NH 3 -N含量环境背景值及污染源。
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user: 3. 结果与讨论 3.1. 水质类型分析 地表水环境质量标准(GB3838-2002)适用于中华人民共和国领域内江河、湖泊、运河、渠道、水库等具有使用功能的地表水水域。根据水中化学组分含量，将水质类型划分为以下五类：I类主要适用于源头水、国家自然保护区；II类主要适用于集中式生活饮用水地表水源地一级保护区、珍稀水生生物栖息地、鱼虾类越冬场、仔稚幼鱼的索饵场等；III类主要适用于集中式生活饮用水、地表水源地二级保护区、渔业水域及游泳区；IV类主要适用于一般工业用水区及人体非直接接触的娱乐用水区；V类主要适用于农业用水及一般景观要求水域。近年来，基于国标GB3838-2002的河流污染评价研究已有大量报道，例如：郑霞指出黄河宁夏段水域中的NH 3 -N含量最大浓度为标准倍数的1.9倍，为IV类水质 [ 8 ]；王保旺对安徽省淮河流域水污染现状进行了分析，查明其50%左右的水为V类水质，污染较严重 [ 9 ] 等。 通过与国标GB3838-2002 (表1)对比发现，绝大部分水样为I类水和II类水，水质较为良好。从图2中可知，38个水样中，I类水有18个(占比47%)，II类水有17个(占比45%)；而III类水仅有3个(占比8%)。此外还可以发现，采样区域上段和中下段水样中的NH 3 -N含量明显比中段高，这种情况表明，采样区域上段和中下段受人为因素影响更为显著。 Table 1 Environmental quality standard of surface water (GB3838-2002， mg/L 分类 I类 II类 III类 IV类 V类 NH 3 -N 0.15 0.5 1.0 1.5 2.0 表1. 地表水环境质量标准(GB3838-2002， mg/L) 图2. 浍河NH 3 -N含量与地表水环境质量标准比较 3.2. NH 3 -N含量特征 由表2可知，水样中的NH 3 -N含量波动范围为0.006~0.513 mg/L，平均值为0.211 mg/L。通过变异系数(CV)可以客观的比较两组及两组以上数据的离散程度大小。在环境科学研究中，变异系数通常用于反映污染物受人为影响的程度，CV值越大，说明受人为影响程度越大(CV < 0.2，代表人为影响较轻；CV > 0.8，代表人为影响较严重)。由表1可知，水样中的NH 3 -N含量CV值逼近0.8 (为0.792)，说明河流中的NH 3 -N含量受到了较为明显的人为污染，此结果恰恰与前文(3.1)推测相互印证。 Table 2 Statistical results of NH₃-N contents of water samples (mg/L 分类 样品数 最小值 最大值 平均值 CV值 P值 NH 3 -N 38 0.006 0.513 0.211 0.792 <0.01 表2. 水样NH 3 -N含量统计表(mg/L) 3.3. 空间自相关分析 莫兰指数可以用来判别样本的全局空间依赖性 [ 10 ] [ 11 ] 。其值域为[−1， 1]，当指数为负数时，空间单元内具有负的自相关关系。当指数为正数时，空间单元内具有正的自相关关系。莫兰指数计算公式(1)如下： Moran's = ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n W i j ( x i − x ¯ ) ( x j − x ¯ ) S 2 S 0 (1) 其中： W i j 为空间权重矩阵， x ¯ 为样本平均值，S 2 为样本方差，S 0 为所有变量的空间权重之和。 经计算，样本莫兰指数值为0.52，表明样本具有正的全局空间自相关性。而空间聚类分析可以对主要水环境污染物的空间相关性进行剖析 [ 12 ] ，根据空间聚类分析结果(图3)，可将采样点分为以下三类： 图3. 空间自相关分析结果 A类：高–高，即为此位置NH 3 -N含量很高，周围含量更高，包含25、26、28、29、30号这五个取样点，基本处于所采集样品水域下段。 B类：低–低，即为此位置NH 3 -N含量低，周围含量更低，包含7、8、10号这三个取样点，主要分布于所采集样品水域中段。 C类：低–高、高–低，分别为此位置NH 3 -N含量低，周围含量高以及此位置NH 3 -N含量高，周围含量低，为水质异常区域。前者包含1、3号这两个取样点，主要分布于所采集样品水域上游段。后者无取样点。 聚类结果表明，浍河水域NH 3 -N含量空间差异性相对来说较大，A类采样点主要集中于水域的中下段，可能受到了人为的影响；B类主要位于水域的中段，由于水流自身的作用，如水的稀释作用才呈现出此种分布；C类主要位于水域的上游，反应水流受到了人为和自然的双重影响。 3.4. 多源分析 河流水环境背景值是水中的各个化学组分未受污染情况下的天然含量 [ 13 ] 。因此，确定NH 3 -N环境背景值是查明浍河氨氮污染来源的首要任务。从图4中可以看出，浍河水质NH 3 -N不符合标准的正态分布，而是呈现出双峰式特征。同时结合上文水质类型及氨氮含量特征分析可知，浍河水质受到了多种因素的影响。 图4. NH 3 -N含量密度图 氨氮含量直方图(图5)表明，浍河水中的氨氮至少存在三种来源，图中标记为1、2、3。同时，NH 3 -N含量正态概率分布图(图6)也可划分为三段(表示为源1、源2、源3)：源1氨氮含量范围为0.006~0.165 mg/L，包括21个水样；源2范围为0.211~0.393 mg/L，包括11个水样；源3范围为0.462~0.513 mg/L，包括6个水样。 图5. NH 3 -N含量直方图 图6. NH 3 -N含量正态概率分布图 目前，确定环境背景值的方法有多种，如正态分布法、迭代标准差法、累计频率法等 [ 14 ] 。本文取正态概率分布图上第一条直线段，将其代表的NH 3 -N范围视为环境背景值。如图6所示，源1即环境背景值范围，其含量为0.006~0.165 mg/L。基于环境背景值分析，17个(占总样品数的44.7%)水样中的NH 3 -N含量要高于环境背景值，表明这些样品均受到了不同程度的污染。
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user: 4. 结论 1) 与国家地表水环境质量标准相比，浍河水质较为良好，38个水样中，I类水有18个(占比47%)，II类水有17个(占比45%)；而III类水仅有3个(占比8%)。 2) NH 3 -N含量特征分析显示，浍河水质受到较强的人为影响，高含量的NH 3 -N主要集中在采样区域的上段和中下段。 3) 空间自相关分析表明，样品之间具有正的全局空间自相关性，NH 3 -N含量空间差异性较大，水质氨氮含量异常聚集区域为河流的上段和中下段，与含量特征分析结果一致。 4) 多源分析确定了浍河水中氨氮的3个来源：源1为环境背景值(0.006~0.165 mg/L)，源2和源3则与人为活动有关。
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user: 摘 要 随着国际化教育工作的不断深入及我国医学教育在国际上的认可度不断提高，来华留学的医学生也不断增多。如何做好医学留学生的教育工作，改进留学生教育模式、加强留学生和中国学生的沟通成为当前各大高校面临的一个崭新又亟待解决的难题。笔者提出将中国学生与留学生的“国际微课”应用于教学中，旨在提高医学实验课的教学质量，加强留学生与中国学生的交流以及培养学生之间的团队协作精神。 关键词 :国际微课，留学生，探索性实验，教学改革 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 近年来随着我国对外交流的日益增多以及综合国力的不断增强，来华留学生教育蓬勃发展，医学本科留学生教育在推进医学教育与国际接轨、提高学校的综合实力和国际影响力方面发挥了积极作用。 医学探索性实验对提高医学生发现问题、解决问题的能力及培养学生的团结协作精神等方面有重要意义。因此，提高探索性实验的教学实效，对留学生和中国学生后续学习的顺利开展，综合素质的全面提高有举足轻重的意义。
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user: 2. 留学生医学探索性实验课的教学现状 目前比较常见的留学生教学模式为“单向灌输式”和“无交流式”。“单项灌输式”：带教老师通过PPT讲解，留学生按照规定步骤进行实验操作。由于老师和学生之间尚存在着交流上的障碍，部分学生跟不上老师的节奏，难以理解实验内容 [ 1 ] 。在这种教学模式下，学生的学习兴致不高、缺乏创新性见解，他们只是为了完成实验任务而操作，而不是带着问题去进行思考与探究；“无交流式”：留学生多以国家地域为划分单元进行交流，与中国学生的合作几乎为零，这使得留学生来华接受教育的环境优势得不到充分地发挥，同时中国学生也失去了对外文化交流的机会。这对双方都是一个巨大的资源损失。 为了激发学生对实验课的兴趣，笔者在保留微课的基础上，提出将中国学生与留学生组成共同学习小组进行国际化教学，增进中国学生与留学生的交流合作，促进多元思想的交流，实现高等教育国际化多元化 [ 2 ] 。
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user: 3. 国际微课的提出及意义 3.1. 国际微课的定义 国际微课是在“微课”的实践下融入中国学生群体的一种新型“国际课堂”。旨在打破传统教育的单项灌输和留学生群体与中国学生零交流的现状，促进留学生与中国学生对自身掌握知识的互补与完善，赋予课堂活力和创造力。 “国际微课”在保留微课的基础上，加入线上评估、互补匹配小组完成线下实验，着重强调学生群体之间的互相学习交流，尤其是运用在留学生和中国学生群体。参与课程的学生运用网络信息技术自主完成线上学习、线上单元知识点评估。基于线上评估数据，带教老师以互补原则对留学生和中国学生进行合理化地线上学习匹配，成立学习小组。线下课程以小组为单位进行交流讨论，共同完成实验操作。 “国际微课”是留学生与中国学生共同进行的课堂，它利用网络信息技术呈现碎片化的学习方式，给留学生和中国学生提供一个有力的交流平台，加快留学生对我国思想教育的理解与吸收，同时将来自世界各地的声音传送给中国学生，促进双方形成宽广的国际化视野和强烈的创新意识。 3.2. 国际微课的特点及意义 国际微课提供线上微课教学，其时长一般控制在10分钟以内，主要针对课堂教学中的某个知识点(如教学过程中的重点、难点、疑点)，其内容更加精简，问题更加集中，主题更加突出，与留学生的认知特点和学习规律相适应，有利于培养留学生发现问题、解决问题的能力。同时，线上课程的录制和观看不受时间和地点的限制，老师和学生可以随时随地录制或者观看微课视频 [ 3 ] 。 基于微课的基础上，国际微课提出在学生完成教学视频后进行单元知识点评估。这种检验性的课后测试，给学生提供实时的学习反馈，加深对内容的理解。基于线上评估数据，带教老师以互补原则对学生进行分组匹配。成立小组的留学生和中国学生可以选择相对熟悉、感兴趣的问题进行研究、探讨，并协作完成线下实验内容，这种学习形式充分调动学生的兴趣 [ 4 ] 。互补原则的分组，合理化地促进小组内部相互学习，加强留学生与中国学生的合作交流，促进双方形成更多纬度的国际化视野。 “国际微课”的开展对于教师和学生都有重要意义。对教师而言，授课场所不再局限于教室，他们可以通过录制视频，让学生随时随地地学习；通过及时的线上评估，了解学生的掌握程度，方便优化教学内容。对于学生而言，简短的微课视频更能让学生集中注意力，把握课程的要点，经过精心的信息化教学设计，方便对课程预习、复，使学习者的自主学习获得最佳效果 [ 5 ] [ 6 ] 。开展的互补式学习小组，充分利用现有资源，打破“无交流式学习”现状，让留学生和中国学生在最大程度上合作学习。
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user: 4.“国际微课”在留学生探索性实验课中的应用 笔者以“探究苹果多酚对大鼠肺动脉高压的作用”这一教学内容为例，探讨基于微课的“国际微课”在医学探索性实验课中的构建与实践。 4.1. 组建国际微课教学团队 课前，笔者制作了与实验课内容相关的教学视频，内容包括：苹果多酚的功效及应用范围、肺动脉高压的研究现状、实验步骤的操作示范与注意事项等。需要注意的是，用于生理学实验的“微课”并不仅仅是对实验操作的简单实录，而是要根据学生的特点、认知规律等设计出合理的教学流程，避免内容的单调、枯燥。在本次实验授课中，笔者通过案例引导、问题启发、循序渐进等方式，吸引学生的注意力，增加了生理实验课的趣味性。例如，在“苹果多酚的功效与应用”这一视频中，笔者先从学生熟悉的、与生活息息相关的方面说起，即苹果多酚因其抗氧化功效在美容养颜、食品保存等方面的应用，让学生对苹果多酚的抗氧化功效有一个初步的认知，进而一步步引导学生探究苹果多酚的药用价值；在“肺动脉高压的现状”这一视频中，笔者罗列了大量有关肺动脉高压发病率与死亡率的数据和肺动脉高压患者的照片，让学生认识到该疾病的严重性，可让其带着一种责任感和使命感投入到对该疾病的探究中，更能激发学生进一步探索的兴趣。 在课前3天，通过QQ群、微信群等方式将“微课”发放给学生，提前设计好教学活动(包括实验课的主要任务、重难点、注意事项、分组机制等)。学生在上课前自主完成对教学视频的观看与单元知识点评估，提前了解本次实验课的内容并记录下自己的疑问与想法，为实验课做好相应的准备。 4.2. 课堂协作交流阶段 完后线上微课教学后，带教老师依托线上评估数据，按照互补原则对学生进行分组。本次生理学实验课共有4个学时。在第1个学时，笔者安排学生们以小组为单位对“微课”视频的内容进行交流讨论。针对“苹果多酚对肺动脉高压的作用”这一课程内容，学生在提前观看“微课”视频后提出了相应的问题，如“苹果多酚是如何提取出来的？”、“微课视频中的实验操作是如何证明苹果多酚对肺动脉高压的作用的？”等等。通过与老师和同学的交流讨论，学生们交换了各自想法，也留下一些疑问，这些疑问以小组为单位进行课后的探讨。在第2、3个学时的时间内，学生根据提前布置的教学任务进行实践操作，学生在观看了“微课”视频及进行了讨论后，他们更有目的性和条理性地完成实验操作。在最后一个学时的时间内，笔者对整个实验进行总结，并对实验前学生提出的问题进行了解答。这种全新的教学模式，小组的探讨，中国学生的协助让留学生更方便获得相关的学习资源和理解老师的教学，同时来自各国的留学生也为当地学生带来多方向的思路。相互的合作更能调动学生的学习兴趣，激发学生的创新性，从而提出更好的实验方法，达到更好的教学效果。 4.3. 课后反馈与改进阶段 课后三天内，学生通过微信群、QQ群、微信公众平台等反馈建议与意见，从而发现教学准备阶段和教学实施阶段的不足，实验带教老师根据情况及时作出调整。同时，完成国际微课的学习小组交换学习心得和体验，对上次实验课的内容及时总结，并将交流结果整理反馈给老师。同时，学习小组依旧可以在课后阶段对于各自的学习状况与疑难问题进行讨论与解答，进一步掌握与巩固专业知识以及加强中国学生与留学生的友谊均有一定意义。
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user: 5.“国际微课”尚存在的问题 5.1. 学生的自主学习能力弱 国际微课教学完全颠覆了传统的教学模式，把老师推向了“幕后”，学生成为了整个学习过程中的主角。只有当每个学生都能自觉观看老师发布的“微课”，初步理解课堂的内容，并记录下自己的疑问，在课堂上与同学和老师交流讨论，才能达到预期的教学效果。倘若学生缺乏自主学习的能力或者缺乏学习的自主性，对“微课”应付了事，不参与课堂的讨论交流，则严重影响了教学的进度与效果。 针对上述问题，笔者认为可以增加一些实时、必要的干预措施。如在每节实验课结束后，老师在微信平台上公开学生的学习进度与活跃度排名，及时表扬学习认真的同学，从而调动学生自主学习的积极性。 5.2. 增大了教师的工作量，带教老师压力大 实验带教老师需要在课前提前搜集各种有用的学习资源，并把各大知识点转化为立体、真实的问题或任务，制作出短小精悍的“微课”，同时设计出合理的学习指导方案，引导学生通过对问题或任务的解决掌握相关知识和技能。在学生完成线上学习，老师需要熟悉每一位学生的知识掌握程度，并对留学生和中国学生进行针对性地互补匹配，在课堂上，教师还要组织、引导学生在讨论中发现问题、解决问题，帮助他们完成对知识的总结和提升，并随时随地都要耐心解释回答学生提出的问题，这大大地增加了实验带教老师的工作量。 针对上述问题，笔者认为可通过以下方式解决：首先，教师可以选择网上的优秀教学资源，如高校精品课程平台等作为微课的视频来源，这样既可以保证微课视频的质量，又能降低教师工作量。其次，学校也可鼓励更多的教师投入到新的教学模式中，如增加实验带教老师的酬劳、发放一定的补贴或者减少每个实验带教老师所带的学生人数等。
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user: 6. 结论 在留学生的探索性实验课教学中，根据来华留学生的特殊性，设计出具有很强针对性的教学模式：基于微课的基础上，国际微课创立互补匹配在留学生课堂融入中国学生，双方共同完成课程内容，打破留学生与中国学生群体无交流的现状，加强彼此思维碰撞和交流学习。同时，笔者利用微课“主题突出、短小精悍、交互性好、应用面广”的特点，继续将微课应用于医学实验教学中。在国际课堂的教学中，强调了学生主导，和匹配小组成员共同探讨学习，真正做到学生是课堂的主人。 “国际微课”作为一种符合信息时代和教育教学规律的全新教学资源，无疑是高效率的教学模式和有效的教学改革途径，打破留学生与中国学生的零交流现状，充分发挥留学生的环境优势，不断提高医学留学生的教学质量，对于推进留学生教育信息化国际化的内涵发展，变革留学生教育的教学方式和留学生的学习方式等都具有非常重要的意义。
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user: 摘 要 大多数植物图片识别的方法，都是聚焦与植物图片的某一特征进行识别，例如叶径，叶长，花，果实，叶片。使用其植物某个器官进行识别，这样得出的结果并不可靠，因为实际自然界有非常多的植物有着极其相似的特征。本文通过选取整个植物图片作为训练样本，即提取植物的所有特征，基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks， CNN)中的AlexNet模型，利用GPU并行计算能力加快模型训练和图片识别速度。通过对潘安湖的5类植物数据集进行训练，训练得到正确精度为87.5%的模型，并且将此训练精度与最近邻(K-NearestNeighbor， KNN)和BP神经网络(Back Propagation， BP)两种分类算法训练得到的训练精度作比较，验证了模型的高可用性。以此模型为基础，应用Python开发了一款基于潘安湖湿地公园植物的植物APP识别软件。 关键词 :深度学习，卷积神经网络，潘安湖湿地公园 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 植物是人类日常生活当中不可缺少的一部分。就刚需而言，它提供人类生活所必需的氧气、食物和药材，以及对空气的净化能力；而植物的观赏性和部分稀缺植物的珍贵则形成了人类对植物的弹需。无论是刚需或者是弹需，植物的作用不言而喻。如何普及人们对世界上已有植物的了解以及对现存海量植物的管理和保护，就是目前人们需要考虑的问题。潘安湖湿地公园地处于江苏徐州市，草本植物丰富。据调查，目前已发现植物97科227属353种 [ 1 ] 。 在植物识别方面，前人也有一些实践。但是，多种植物识别，一般传统意义上的机器学习算法很难支持，并且在识别效率和速度上也很难满足要求。第一款植物识别app由Leafsnap小组 [ 2 ] 研发成功，但其局限性很明显，只是满足其在植物的叶片上的识别。黄婕等 [ 3 ] 提出了尺度不变特征变换(SIFF)的带预处理的算法，此算法针对展示在摄像头之下的植物叶片，可以进行植物叶片的自动分类，达到了识别53中植物叶片的效果。秦风 [ 4 ] 等人提出了基于CNN和SVM算法的图像分析，测试集准确率达到87.48%。目前来说，这些植物识别准确率上差异明显，可识别的植物种类也少。 目前比较成熟的深度卷积网络模型有很多，最出名的包括AlexNet [ 5 ] ，VGGNet [ 6 ] ，GoogleNet [ 7 ] ，ResNet [ 8 ] ，这些网络模型在每年的IamgeNet图像分类竞赛中都有着出色的表现。并且在实际应用中，准确度、内存占用、参数、操作时间、操作次数、推理时间、功耗都体现出了优秀的成绩 [ 9 ] 。本文采用深度学习中卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)的AlexNet模型对潘安湖植物进行植物特征提取和分类建模，与KNN最近邻分类和BP神经网络两种分类算法进行实验结果对比，验证实验可行性。
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user: 2. 相关理论 2.1. 卷积神经网络CNN 卷积神经网络(CNN)，是人工神经网络其中的一种。相较于全连接神经网络的输入层、输出层和隐藏层每一层的所有神经元与相邻的所有神经元全部连接相比，卷积神经网络的权重共享的网络结构，降低了模型的复杂度，减少了权值的数量。同时，卷积神经网络可以直接将图片作为输入对象，自动提取图片特征。卷积神经网络主要由卷积层、池化层和全连接层三个部分组成。 卷积层(Conv Layer)的输出张量(图像大小)计算公式： Putsize = floor ( Insize + 2 * padding-pool_size ) / stride + 1 (1) Putsize——卷积后的图片张量；Insize——输入张量大小；padding——填充数；pool_size——卷积核尺寸大小；stride——采样核移动步长。 池化层(MaxPool Layer)的输出张量(图像大小)计算公式： (2) Oousize——池化后的图片张量；Insize——输入张量大小；Csize——池化层尺寸；stride——采样核移动步长。 全连接层(Full Connected Layer)的输出张量(图像大小)：全连接层输出向量长度等于神经元的数量。 2.2. AlexNet模型 总共有八层网络。前5层是卷积层(convolution)，后3层是全连接层(full-connected)。 Conv1为96个大小为11 × 11 × 3，步长为4个像素的的核对224 × 224 × 3的输入图像进行滤波；conv2为256个大小为5 × 5 × 48的核对第一个卷积层的输出进行滤波；conv3为384个大小为3 × 3 × 256的核连接到第二个卷积层的输出；conv4和conv5分别为384个大小为3 × 3 × 198的核及256个大小为3 × 3 × 192的核。每个全连接层各有4096个神经元。 其中最后的一个全连接层output是具有100个输出的Softmax。在第一层conv1和conv2后是morm1和norm2层，每一个conv层以及全连接层后紧跟的是激活函数(ReLu)。池化(Maxpooling)操作紧跟在norm1和norm2和conv5之后。随机失活(Dropout)操作在最后两个全连接层。AlexNet网络结构如图1。 图1.AlexNet网络结构
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user: 3. 基于CNN潘安湖植物识别流程 3.1. 实验对象 本文使用的植物图像数据集是在潘安湖湿地公园实地采集到植物图片，数据集所包含的植物种类和数量如表1所示。 Table 1 Plant image data se 数据集 含有植物种类 植物图片数量 潘安湖植物数据集 5 3670 表1. 植物图像数据集 数据集训练测试采用二八分，即实验过程中随机选取每种类别的植物图片的前80%样本为训练数据集，剩下的20%样本则构成测试数据集。 3.2. 实验环境 本系统采用的CPU显卡为GTX1050Ti，显存4GB。在Deepin 15.7版本环境下配置Tensorflow，opencv服务，构成以tensorflow为核心的GPU加速卷积神经网络框架。 3.3. 实验步骤 1) 数据集处理：植物的五个类别每个类别约有680张图片，将每个类别对应图片按照二八百分比分成训练集和测试集。 2) 数据预处理：植物图片大小不一，所以通过python语言的图片处理代码将所有图片像素resize，使得每张图片的大小一样。实验采取三种不同输入的图片张量，分别为32 × 32 × 3，64 × 64 × 3，80 × 80 × 3。其中，图片通道数为3。 3) 确立网络流程，建立网络结构：本实验采用AlexNet网络结构，其中4个卷积层，三个全连接层。模型结构如图2。 图2. 模型结构 网络训练流程图如图3。 图3. 网络训练流程图 4) 定义损失函数、激励函数以及学习率和正则化 5) 模型尺寸分析：因为卷积层部分采用了全部补0，所以训练经过卷积层时长和宽不变，深度加深；而池化层全部没有补0，所以训练过程池化层长和宽均减少，深度不变。模型图片大参数变化过程如表2。 Table 2 The change process of model picture parameter Input_size filter kernel_size Pading Pool_size strides Output_size 32 × 32 × 3 32 -> 64 -> 128 -> 128 5 × 5 -> 5 × 5 -> 3 × 3 -> 3 × 3 Same 3 × 3 2 2 × 2 × 128 64 × 64 × 3 32 -> 64 -> 128 -> 128 5 × 5 -> 5 × 5 -> 3 × 3 -> 3 × 3 Same 3 × 3 2 4 × 4 × 128 80 × 80 × 3 32 -> 64 -> 128 -> 128 5 × 5 -> 5 × 5 -> 3 × 3 -> 3 × 3 same 3 × 3 2 5 × 5 × 128 表2. 模型图片参数变化过程 图片尺寸具体变化过程如表3。 Table 3 Specific Change Process of Picture Siz 输入大小 尺寸变化 32 × 32 × 3 32 × 32 × 3 -> 32 × 32 × 32 -> 16 × 16 × 32 -> 16 × 16 × 64 -> 8 × 8 × 64 -> 8 × 8 × 128 -> 4 × 4 × 128 -> 2 × 2 × 128 64 × 64 × 3 64 × 64 × 3 -> 64 × 64 × 32 -> 32 × 32 × 32 -> 32 × 32 × 64 -> 16 × 16 × 64 -> 16 × 16 × 128 -> 8 × 8 × 128 -> 4 × 4 × 128 80 × 80 × 3 80 × 80 × 3 -> 80 × 80 × 32 -> 40 × 40 × 32 -> 40 × 40 × 64 -> 20 × 20 × 64 -> 20 × 20 × 128 -> 10 × 10 × 128 -> 5 × 5 × 128 表3. 图片尺寸具体变化过程 6) 存储模型并调用 在得到训练模型之后，将测试集的图片用于模型测试，检验模型可用性。测试流程如图4。 图4. 测试流程
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user: 4. 实验结果及分析 4.1. 实验过程模拟 可视化工具TensorBoard可以将TensorFlow程序运行过程中输出的日志文件可视化，其中训练模型张量变化过程如图5所示。 图5. 基于tensorboard训练模型 4.2. 各输入图片张量对比 其中横坐标为训练集(测试集)图片数量/每次迭代输入的图片数量，一共迭代50次；纵坐标为正确率。三种不同像素输入张量所得到训练与测试的拟合程度如图6所示。 图6. 像素拟合程度汇总 4.3. 训练模型测试 数据集：训练数据总共有五类植物，其中雏菊(daisy)有633张图片，蒲公英(dandelion)有898张图片，红玫瑰(rose)有641张图片，向日葵(sunflower)有699张图片，郁金香(tulip)有799张图片。分别收集每类植物图片100张，用于模型正确率实测，测试结果如表4。 Table 4 Measurement of model correctness rat Classification Daisy Dandelion Rose Sunflower Tulip Accuracy 88% 89% 95% 85% 78% 表4. 模型正确率实测 为了进一步验证本文采用的AlexNet模型识别的识别率，分别用BP神经网络 [ 10 ] 和KNN最近邻分类 [ 11 ] 这两种分类算法进行对比。验证方法与上面五类植物图片正确率验证一致，均用分类的方法分别对五种植物识别，得到综合识别率。对于识别速率的评价，使用了K交叉验证。该结果表明，本文采用的模型以及识别方法具有更高的识别率，其实验对比如表5所示。 Table 5 Comparison of custom experiments with different classifier 分类算法 识别率 KNN最近邻 0.8409 BP神经网络 0.8581 CNN 0.8748 表5. 不同分类器的自定义实验对比 4.4. 软件开发测试 通过将模型植入到Android项目中，开发app。app识别潘安湖图片效果如图7所示。 图7. 植物识别APP软件 4.5. 实验分析 此实验采用。由图5由图6可知，当输入张量为32 × 32和64 × 64时，训练集得到训练正确率和测试集得到的测试正确率呈稳步上升的趋势，两者在约各自迭代图片数据到三分之二时，正确率几乎重合，随着迭代的进行，正确率被拉开，最终各自稳定在99%和63%左右。图7输入张量为80 × 80时，训练所得到的正确率不可思议的达到了100%，而测试正确率仅为65%，显然训练过拟合造成了训练的正确率稳定在了1。同时，训练正确率和测试正确率的曲线重合率也反映出了收敛的过程。而最好的结果应该是训练正确率和测试正确率数据越接近，得到正确率越高。通过对三种不同的输入张量训练所得到的正确率进行对比，当图片张量为64 × 64时，所得到的训练、测试正确率数据最接近，且上升趋势稳定，因此，64 × 64像素处理应该是此实验最佳的方案，得到了87%的识别正确率。同时，在与KNN最近邻和BP神经网络两种分类算法分别对数据集图片进行实验比较，可知，在采用64 × 64像素处理的情况下，植物图片的识别率在三种图片分类算法上，卷积神经网络算法在植物图像识别上，有着更加优秀的表现。
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user: 5. 结论 本文在介绍了卷积神经网络之后，化理论为实操。通过实验，基于卷积神经网络将潘安湖湿地公园的部分植物用于实验数据，在通过不同参数的反复调整与训练，得到的识别模型的正确率基本稳定，最后将识别模型用于app中。本文目前只是采集了五种不同植物，并且图片数量有限，后期得到了更多的样本，再调整下网络结构，得到的正确率将会大大提高。
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user: 摘 要 随着互联网技术的发展以及大数据时代的来临，复杂网络的社团划分已成为研究的热点，其中大图迭代计算作为其研究的重点，降低划分后子图之间的通信边规模是改善计算性能的关键。Kernighan-Lin算法是图划分问题中最简单、最知名的启发式算法之一，由于传统的Kernighan-Lin算法在图划分问题上很难提高其执行效率，因此，本文基于传统算法的思想与图划分问题研究后，提出了对Kernighan-Lin算法的改进算法。最后，采用空手道俱乐部数据集为实验数据，实验结果证明了改进算法的有效性和可行性。 关键词 :Kernighan-Lin算法，图划分，社交网络 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 在信息时代中，随着互联网的使用规模不断扩大，我们需要面对各种各样的网络数据分析和处理，因此，大规模和复杂的图数据划分成了讨论中的热点，另外图信息隐藏技术 [ 1 ] 作为数据保护的措施之一，也离不开相应的图划分算法。图数据划分问题是经典的NP问题 [ 2 ] ，针对一个复杂的图数据，很难找出图划分的最优算法。从20世纪90年代初期至今，国内外研究者不断对图划分及相关问题进行了深入研究，提出了许多比较好的图划分算法，目前主要有谱方法、几何方法、启发式方法、智能优化算法、多层划分算法、混合方法等 [ 3 ] 。谱方法虽能划分不同类别，但计算量大，H. Simon和S. Barnard于1993年对谱方法进行了改进，具体是使用多层的谱二分(MSB)有效地减少了算法求解特征向量的执行时间。几何方法采用几何最优方式对图信息划分，虽速度快但划分效果不佳，1994年，S. Ranka和C. Ou提出了一种基于多维的空间填充曲线方法。备受关注和广泛使用的智能优化算法近年来一直用来解决图划分问题，例如模拟退火算法 [ 4 ] 、遗传算法 [ 5 ] 等。多层划分法是为了解决规模比较大的图而提出的，在文献 [ 6 ] 和文献 [ 7 ] 中，分别对该算法都进行了不同程度的改进。Kernighan-Lin算法是一种比较典型的基于启发式规则的求解策略 [ 8 ] 。它的主要思想是先将一个图随机化分成两个已知大小群组，然后交换任意两个顶点使得两个群组之间的割集规模最小，从而得到割集规模最小后的两个群组。该算法通常处理一万个顶点以内的图。M. Fiduccia和M. Mattheyses提出的Fiduccia-Mattheyses (FM)算法对Kernighan-Lin算法进行了改进。FM算法采用单点移动，并引入了桶列表数据结构，减少了时间复杂度。该类方法不需要知道节点的坐标信息，而是需要根据节点之间的连接信息进行划分。2000年，S. Dutt和W. Deng从顶点的移动次数对FM算法进行了改进。2002年，S. Dutt和W. Deng又从收益的计算方式进行改进。值得一提的是，Kernighan-Lin算法是一种典型的基于邻域搜索的路径改进算法，近年来，国内外学者以Kernighan-Lin算法为核心操作提出了Chained Kernighan-Lin [ 9 ] 、Kernighan-Lin Helsgaun [ 10 ] 和Multilevel Reduction [ 11 ] [ 12 ] 等多种宏启发式算法，不少学者对Kernighan-Lin算法的初始解构造和边交换策略等方面展开研究，试图提高算法求解性能。然而，目前对基于该启发式 Kernighan-Lin算法并没有系统的分析和评价，本文结合算法分析和实验验证，证明了改进LK算法在运算时间和运算效果方面都有很大的进步，同时根据分析实验结果，选择出最优方案。
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user: 2. 传统Kernighan-Lin算法及分析 Kernighan-Lin算法是由Brian Kernighan和Shen Lin在1970年提出的，是图划分问题中最简单、最知名的启发式算法之一 [ 13 ] 。核心思想是将n个图节点任意划分成指定规模的两个群组，对于任何由分属不同群组的节点i和节点j组成的顶点对(i， j)，交换i和j的位置，并计算交换前后两个群组之间割集规模的变化量。在所有(i， j)对中找到使割集规模减小最多的顶点对，或者若没有使割集规模减小的顶点对，则找到使割集规模增加最小的顶点对，然后交换这个两个顶点。在交换的过程中，两个群组的节点数量都不变，因为一个节点离开某个群组时另一个节点加入该群组。因此，算法能够满足群组的规模与指定规模保持一致。然后重复上述过程，但一个重要的约束条件是群组中的每个节点只能移动一次。一旦某个节点和另一个节点交换过，那它将不会再次被交换(至少不会在本轮算法中再次被交换)。因此，在算法第二步中，考虑除第一步中交换过的两个节点之外的所有顶点对。接着算法继续运行，每一步都交换最大程度减少或最小程度增加群组之间边数的顶点对，直到没有可以交换的顶点对，此时本轮算法停止。若群组规模不相等，那么在较大规模群组中会有未被交换过的节点，其数量等于群组规模的差值。 Kernighan-Lin算法可描述为下面的步骤： Step1：给定N个节点的图，随机划分图节点到两个指定规模大小的 n 1 ， n 2 群组； Step2：分别从 n 1 ， n 2 群组中选择节点i和节点j组成顶点对(i， j)，交换i和j的位置，并计算交换前后群组之间割集规模的变化量并记录该变化量P； Step3：重复上步骤，已交换过的节点不再参与； Step4：直到没有可以交换的顶点对，算法结束。 需要注意的是，在顶点对交换的过程中，P值并不一定是单调增加的。不过，即使某一步的交换会使P值有所下降，仍然可能在其后的步骤中出现一个更大的P值。当交换完毕后，便找到上述交换过程中所记录的最大的P值，这时对应的割集规模达到最优。 在上述Kernighan-Lin算法中，考虑了所有可能的节点对，从选择节点的角度分析，必须要让每个节点交换过，因此执行效率是比较低，其时间复杂度为 O ( n 2 log n ) 。
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user: 3. 改进算法及算法分析 3.1. 改进算法描述 在传统的Kernighan-Lin算法中，选择了所有可能的顶点对进行交换使割集规模达到最小。使得效率降低和时间复杂度变大。在改进算法中，最明显的是选择节点方式发生了改变，若同时分别从群组1和群组2中选择两个节点组成2 × 2轮循环，然后在2 × 2轮循环中选出使割集规模达到最小的顶点对 ( i ， j ) 进行交换，其具体算法思想描述如下： 1) 按照要求随机分成两个群组V 1 和群组V 2 ，其中 | V 1 | = n 1 ， | V 2 | = n 2 ， V = V 1 ∪ V 2 ，对群组V 1 和群组V 2 中的每个节点及其它对于群组V 1 和群组V 2 的度可以用一个三元组 ( v ， Γ 1 ， Γ 2 ) 来表示，V是对应的节点名， Γ 1 表示节点V在群组V 1 中的度， Γ 2 表示节点V在群组V 2 中的度，即 Γ 1 ( v ) = | { v ′ ∈ V 1 | ( v ， v ′ ) ∈ E } | 表示节点V与群组V 1 中的其它节点之间的连接边数； Γ 2 ( v ) = | { v ′ ∈ V 2 | ( v ， v ′ ) ∈ E } | 表示节点V与群组V 2 中的其它节点之间的连接边数；且对于任意的节点V都有 Γ 1 ( v ) + Γ 2 ( v ) = Γ ( v ) ； 2) 当图 G = ( V ， E ) 被划分为两个群组V 1 和群组V 2 后，对应的割集中边的数目为 | C S | = ∑ v i ∈ V 1 Γ 2 ( v i ) + ∑ v i ∈ V 2 Γ 1 ( v i ) ； 3) 目标是使得群组内的节点之间的边数最大，而群组之间的边数最小，即： max ( ∑ v i ∈ V 1 Γ 1 ( v i ) + ∑ v i ∈ V 2 Γ 2 ( v i ) ) 并且 min ( ∑ v i ∈ V 1 Γ 2 ( v i ) + ∑ v i ∈ V 2 Γ 1 ( v i ) ) ，但是由于 ( ∑ v i ∈ V 1 Γ 1 ( v i ) + ∑ v i ∈ V 2 Γ 2 ( v i ) ) + ( ∑ v i ∈ V 1 Γ 2 ( v i ) + ∑ v i ∈ V 2 Γ 1 ( v i ) ) = 2 m 是个常数(m为图的总边数)，因此函数 max ( ∑ v i ∈ V 1 Γ 1 ( v i ) + ∑ v i ∈ V 2 Γ 2 ( v i ) ) 与 min ( ∑ v i ∈ V 1 Γ 2 ( v i ) + ∑ v i ∈ V 2 Γ 1 ( v i ) ) 等价的，故可以选择 min ( ∑ v i ∈ V 1 Γ 2 ( v i ) + ∑ v i ∈ V 2 Γ 1 ( v i ) ) 即割集边数最小化为目标函数； 4) 分别选择每个群组中外边数减去内边数最大的两个节点组成2 × 2个顶点对； 5) 选择四种交换中割集规模减少最大或者割集规模增加最少的作为最终的交换顶点对；即可能的四次变换中 ( ∑ v i ∈ V 1 Γ 2 ( v i ) + ∑ v i ∈ V 2 Γ 1 ( v i ) ) 减少最大或者增加最少； 6) 交换过的节点不再参与，直到无法在某个群组中找到可交换的两个节点，算法结束。 3.2. Kernighan-Lin改进算法节点度变化分析 在进行每一次节点 v i 和 v j ( v i ∈ V 1 ， v j ∈ V 2 )的交换后， V 1 = ( V 1 − { v i } ) ∪ { v j } ， V 2 = ( V 2 − { v j } ) ∪ { v i } ，对应的节点度的变化如下： 1) 对于节点 v i 和 v j ， 〈 v i ， Γ 1 ( v i ) ， Γ 2 ( v i ) 〉 ， 〈 v j ， Γ 1 ( v j ) ， Γ 2 ( v j ) 〉 换成 〈 v i ， Γ 2 ( v i ) ， Γ 1 ( v i ) 〉 和 〈 v j ， Γ 2 ( v j ) ， Γ 1 ( v j ) 〉 ； 2) 对于 V 1 和 V 2 中其他节点 v s 可以分为如下几种情况： 〈 v s ， v i 〉 ∈ E ∧ 〈 v s ， v j 〉 ∈ E ，则节点 v s 的度情况 保持不变； 〈 v s ， v i 〉 ∈ E ∧ 〈 v s ， v j 〉 ∉ E ，则节点 v s 的度情况 〈 v s ， Γ 1 ( v s ) ， Γ 2 ( v s ) 〉 变为 〈 v s ， Γ 1 ( v s ) − 1 ， Γ 2 ( v s ) + 1 〉 ； 〈 v s ， v i 〉 ∉ E ∧ 〈 v s ， v j 〉 ∈ E ，则节点 v s 的度情况 〈 v s ， Γ 1 ( v s ) ， Γ 2 ( v s ) 〉 变为 〈 v s ， Γ 1 ( v s ) + 1 ， Γ 2 ( v s ) − 1 〉 . 3.3. 改进算法分析 本节对所提出算法的复杂度进行分析，本算法的复杂度主要体现在初始划分、节点选取以及选取之后的迭代时间，由于初始划分的随机性，节点选取平均次数为最小规模的群组的一半，即时间复杂度为 O ( n ) ，每轮选取之后的迭代次数为4，总的轮数为节点选取次数。因此，整个算法时间复杂度约为 O ( n 2 ) .而在传统的算法中，其时间复杂度大于 O ( n 2 ) 。改进算法一方面从时间复杂度有所突破，另一方面其执行效率也明显提高。
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user: 4. 实验 4.1. 实验方案与环境 本算法是利用初始划分信息的局部性，来实现划分效果。因此，实验效果与初始划分状态有关，首先在初始划分时是采用节点的随机分配，然后分析图节点的交换轮数和交换前后效果对比。 Zachary是通过对一个美国大学空手道俱乐部 [ 14 ] 进行观测而构建出的一个社交网络关系图 [ 15 ] 。如图1所示，图包含34个节点和78条边，其中个体表示俱乐部中的成员，而边表示成员之间存在的友谊关系，空手道俱乐部网络图已经成为图划分中的一个经典问题。因此本节选择Zachary空手道俱乐部网络图的数据集为实验数据，使得该实验更加具有合理性和充分性。 图1. 空手道俱乐部网络图 4.2. 实验结果与分析 在本文实验中，由于选择交换节点是改进算法的核心问题，不同的节点选择方式决定了算法的执行效率，因此，这里将给出三种选择节点的方法；方法一：分别从两个群组中各选择外边数减去内边数最大的两个节点进行交换；方法二：分别从两个群组中各选择外边数最大的两个节点交换；方法三：分别从两个群组中选择外边与内边比值最大的两个节点进行交换。 如图2所示，我们用了三种不同的寻找2 × 2个节点的方法，在选择2 × 2个节点时，曲线1表示每轮选择外边数减去内边数最大的两个节点进行交换，曲线2表示每轮选择外边最大的两个节点进行交换，而曲线3选择外边与内边比值最大的两个节点进行交换。由此，从图示不难看出，曲线1 (即本文提出的改进算法)比其他两种划分更具有优越性，在曲线1中，我们可以看出最少割集规模可达到10，也就是说，在图划分中，可达到部分聚类算法图划分后的割集规模。从曲线2可看出，它的执行轮数相比曲线1、3轮数为最少。且该选择节点的方法对图划分效果也是具有一定优越性。曲线3使用了节点的外边与内边之比来挑选2个节点。从曲线3上可得到，该方法的执行轮数与1方法差不多，但是效果不佳。 图2. 割集规模变化
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user: 5. 结论 本文首先在Kernighan-Lin传统算法的基础上，提出了一种对传统算法的改进算法，在考虑其执行效率及时间复杂度的同时，综合考虑了改进算法对图划分的作用，并通过节点度变化的分析，验证了该改进算法的合理性，然后在本文提出的改进算法上，选择了Zachary空手道俱乐部网络图作为实验数据，并通过三种不同选择节点的方法进行了比较和分析，发现从两个群组中各选择外边数减去内边数最大的两个节点进行交换的节点选择方式比其他两种方法更加合理，实验结果验证了本文算法的有效性和优越性，为用户针对不同的图划分问题选择合适的划分算法提供了一定的借鉴作用。
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user: 摘 要 目的：检测食管癌组织中膜相关环指蛋白2 (MARCH2)和肿瘤抑制蛋白(DLG1)的蛋白表达水平并分析其与临床病理参数的关系及两者的相关性。方法：用免疫组织化学方法检测50例食管癌及20例正常食管组织中MARCH2和DLG1的蛋白表达水平。结果：MARCH2和DLG1在50例食管癌组织中的阳性表达率分别为84%和18%，而MARCH2和DLG1在非肿瘤肠组织中的阳性表达率分别为25%和85%。MARCH2的阳性表达与更大肿瘤直径、不良分化、深度浸润、淋巴结转移和更高的TNM分期密切相关。DLG1表达的缺失与不良分化、深度浸润、淋巴结转移和更高的TNM分期密切相关。而且，MARCH2和DLG1的表达呈显著负相关。结论：MARCH2的高表达和DLG1表达的缺失可能促进食管癌的发生发展，并且与低分化和预后不良有关。MARCH2拮抗DLG1以促进食管癌的侵袭和转移。 关键词 :食管肿瘤，MARCH2，DLG1，免疫组织化学 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 食管癌是最具侵袭性的癌症之一，是世界范围内癌症致死的第六大原因。全球大约70%的食管癌发生在中国。目前，食管癌的早期诊断和治疗方法有限，导致患者五年生存率只有10% [ 1 ] 。 MARCH2 (Membrane-associated RING-CH protein 2)是MARCH家族成员之一(MARCH1-11)，含有RING结构域、两个跨膜区和PDZ结构域 [ 2 ] 。MARCH2最初被认为是与病毒免疫逃逸蛋白相关的泛素连接酶家族成员之一 [ 2 ] 。功能性研究显示MARCH2能减低细胞表面受体如转铁蛋白受体和共刺激分子B7.2 [ 2 ] 。Nakamura研究团队发现MARCH2可以直接特异性结合STX6，参与内体到高尔基体的运输 [ 3 ] 。Guggino的研究显示MARCH2可以结合CAL和STX6，促进CFTR的泛素化和降解 [ 4 ] 。Shenoy报道MARCH2与β2AR相互结合可以促进β2AR的泛素化，调节β2AR在细胞表面的水平 [ 5 ] 。近来，Xavier课题组证实MARCH2通过PDZ膜序与DLG1相互作用，促进DLG1泛素化并减低DLG1在细胞链接处的表达水平，干扰细胞的极性 [ 6 ] 。另有报道称DLG1在人类肿瘤中发挥重要作用 [ 7 ] 。 DLG1 (Human Discs large tumour suppressor)是膜相关的鸟苷酸激酶家族一员，包含多个PDZ结构域(PSD， DLG1， ZO-1)，每个PDZ由90个氨基酸左右组成，能够通过特异性识别配体蛋白C末端的氨基酸残基介导蛋白质之间的相互作用，属于分子脚手架蛋白。DLG1是Scribble极性复合体的一个组成部分，参与调节细胞极性和增殖，在上皮组织和细胞生长调控之间发挥重要的连接作用 [ 8 ] [ 9 ] 。有文献报道，在几种不同类型肿瘤中，DLG1的表达缺失与恶性进展的晚期时细胞极性和组织架构的完全缺失密切相关，因此定义DLG1为潜在的肿瘤抑制因子 [ 10 ] [ 11 ] 。此外，DLG1在人类发挥肿瘤抑制活性的最令人信服的依据是DLG1被鉴定为几种病毒癌基因蛋白的靶标，如人乳头状瘤病毒(HPV) E6，人T细胞白血病病毒类型1Tax和腺病毒类型9 E4-ORF1 [ 12 ] 。然而，近来的研究显示DLG1在一些特异的环境中可以获得癌基因属性，DLG1表达减低在人类肿瘤生成中发挥重要的作用 [ 9 ] 。 在本研究中，我们应用免疫组织化学染色的方法检测了50例食管癌组织中MARCH2和DLG1的表达情况，并对MARCH2和DLG1表达之间相关性以及二者与临床病理参数之间的相关性进行了分析。
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user: 2. 材料和方法 2.1. 临床食管癌标本 回顾性分析2004年3月~2014年10月在山东医学高等专科学校附属医院进行手术治疗的50例食管癌患者的临床资料，选取癌旁正常食管组织20例作为对照。所有患者均经2名病理医师确诊为食管癌。所选病例临床资料完整。该研究已获得相应的伦理许可。 2.2. 试剂及抗体 多克隆兔抗人MARCH2抗体购自美国Abcam公司；多克隆兔抗人DLG1抗体购自美国Abclonal公司，免疫组织化学染色试剂盒购自北京中杉金桥公司。 2.3. 检测方法 应用免疫组化SP法进行指标检测。所有采集的标本均制成蜡块，连续切片，厚4μm，脱蜡、水化，3%过氧化氢甲醇溶液去除内源性过氧化物酶，PBS缓冲液冲洗，EDTA (pH = 9.0)高压热修复，滴入1:100稀释的一抗MARCH2或1:100稀释的一抗DLG1，4℃过夜，滴入二抗，室温1小时，DAB显色。用已知MARCH2和DLG1阳性切片作阳性对照，以PBS代替一抗作阴性对照。 2.4. 结果评估 每张切片随机选取有代表意义的5个高倍视野，每高倍视野需计数200个细胞，应用IRS免疫反应评分(immunoreactivity score) [ 13 ] ，把着色细胞数的比例和着色的强度结合起来。① 按着色细胞占计数细胞百分比计分：0分(阴性)，1分(<10%)，2分(11%~50%)，3分(51%~80%)，4分(>80%)。② 按着色的强度计分：0分(无着色)，1分(淡黄色)，2分(黄色)，3分(棕黄色)。总分 = ① × ②：0分(阴性，−)；1~3分(弱阳性，+)；4~7分(中等阳性，++)；8~12分(强阳性，+++)。 2.5. 统计学分析 应用SPSS 20.0软件进行统计学分析，组间比较采用χ 2 检验，两变量间的相关性采用Spearman等级相关性分析，P < 0.05的差异具有统计学意义。