DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 氢氧化细菌 1.1. 研究背景 根瘤菌可以侵入豆科植物形成共生体–根瘤，根瘤通过一系列的生化反应将大气中游离态氮分子还原成结合态的氨分子 [ 1 ]，氨分子作为可吸收的氮元素被作物吸收利用，这样不但减少化肥的使用，还可以提高作物的产量。非豆科作物与豆科作物的增产效益被认为是土壤中残留的氮造成的，但研究表明大约75%的增产效益不能用现有的理论解释 [ 2 ] 。生物每固定1 mol N 2 可释放1.5 mol H 2 ，在总的固氮反应中能量消耗占到总反应的35%。虽然固氮作用产生了大量的H 2 ，但是在豆科作物根际土壤附近很少监测到有H 2 释放出，产生这种现象的原因：1) 有些植物根瘤中含有能氧化氢气的吸氢酶，此类作物的H 2 会在根瘤内部被氧化，从而回收部分损失的能量；2) 而大部分与豆科作物共生的根瘤菌并没有吸氢酶，这就会导致固氮产生的大量H 2 被释放到根际土壤中，此时H 2 的消失可能是根际周围与植物生长发育关系密切的大量的微生物的作用。Mclearn等人对此进行了研究，将H 2 处理的土壤样品经高温高压灭菌后，发现氧化氢气的能力消失了，这就说明H 2 的氧化是由微生物造成的；土壤中加入苯来特后氧化效率没有明显降低，但是加入链霉素后氧化效率明显降低，说明根瘤附近氧化H 2 的是细菌 [ 3 ] 。董忠民等通过对豆科植物根瘤固氮过程中放氢作用的研究和根际微生物的分析，提出了不含吸氢酶的根瘤菌在固氮过程中释放的H 2 能够促进根际氢氧化细菌的生长并进一步促进植物生长的理论，即“氢肥理论” [ 4 ] 。对根际氢氧化细菌进行研究，可以丰富根际微生物的种质资源，揭示与豆科作物的轮作、间作效益的分子基础，为开拓农业可持续发展提供新思路。 1.2. 氢氧化细菌定义 氢氧化细菌是根际促生菌的一类 [ 5 ]，它利用根瘤固氮过程中释放的氢气获得能量和还原力，同化大气中的二氧化碳，进行自养或兼性自养生长，合成细胞物质进行化能自养生活 [ 1 ] 。 1.3. 氢氧化细菌特征 在含有H 2 的条件下氢氧化细菌能够生长和繁殖，多分布于豆科地、沼泽，稻田。最适生长温度一般在28℃~32℃，高于40℃生长受到阻抑；最适生长pH一般为6.3~7.7。大部分氢氧化细菌属于革兰氏阴性菌，但也发现一些属于革兰氏阳性菌，如脂肪杆菌、芽孢杆菌 [ 6 ] 。氢氧化细菌能以H 2 为能量，将CO、 HCO 3 − 、CO 2 等无机碳源转化成菌体细胞所需的碳源物质，例如胞外多糖，卵磷脂，胞内多糖等 [ 7 ] 。有些氢氧化细菌还可以还原 NO 2 − 、 NO 3 − ，具有反硝化能力。
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user: 2. 研究现状 2.1. 氢氧化细菌的分离与培养 由于氢氧化细菌进行自养、异养或兼性异养生长，对培养基的要求比较简单。在培养时采用MSA培养基，铵盐、磷酸盐对氢氧化细菌的影响较大 [ 8 ] ；微量元素对氢氧化细菌影响不大；有研究表明有些氢氧化细菌的氢化酶与微量元素镍存在特异性关系，因而它们的生长需要微量的镍 [ 9 ] 。对氢氧化细菌进行分离时，传统采用配气法，即在密闭容器中按照85:5:10的比例通入H 2 ，O 2 ，CO 2 ，此方法存在一定的局限性：① 当氢气浓度 ≥ 5%时易爆炸，而配气法提供的氢气浓度较高，因此存在一定的安全风险。② 氢氧化细菌分离培养时间较长，所以当氢气耗尽后需要重新配气，操作繁琐。③ 实验室的筛选条件与自然环境有很大的差异，对于分离与研究自然状态下氢氧化菌群造成一定的影响 [ 10 ] [ 11 ] 。针对存在的问题进行改进，将电解磷酸缓冲液产生的气体，与空气泵通入的空气进行混合，再将混合气体通入串联的并装有土壤与石英砂混合物的试管 [ 4 ] 。此方法操作简单，无安全隐患；分离条件与自然环境接近，便于筛选出自然条件下的氢氧化细菌，这对于研究自然状态下土壤中氢氧化细菌种群的生理生化特性具有重要的意义。研究表明，改变通入培养基的三种气体的比例，对氢氧化细菌的分离有很大的影响。 2.2. 氢氧化细菌检测与鉴定 2.2.1. 氢氧化细菌的检测 (一) 化能自养生长实验 检测菌株是否能在以H 2 作为唯一能源的无机盐培养基上自养生长，这种方法比较可靠 [ 12 ] 。 (二) 菌株氧化氢能力测定 利用气相色谱法检测菌株的氧化氢能力，根据氢气的减少量确定是否有吸氢酶的存在。实验过程中要注意密封，防止氢气的泄露，否则会造成实验误差大。 (三) 氢化酶能力检测 采用氯化三苯基四氮唑法(TTC)试验来检测吸氢酶的活性 [ 13 ]，是常用的一种检测方法，但易出现假阳性 [ 14 ] 。分离出的单菌落约有65%~90%能够降低TTC的合成，显示阳性结果，但只有30%~65%的单菌显示有氧化氢气的能力。 (四) 基因杂交实验 基因杂交检测是否含有吸氢酶基因，只可以测得一小部分的基因。可能的原因：DNA探针仅包含了全部可能的氢化酶基因的一小部分，分离菌的基因多样化不能被DNA探针检测到。但对于自养生长的细菌效果较好 [ 15 ] 。 在对氢氧化细菌的检测过程中应将几种方法结合起来使用，以确保实验结果的可靠性。 2.2.2. 氢氧化细菌的鉴定 对检测得到的细菌进行鉴定，传统的生理生化特性测定要求测试项目多，费时费力，不适合做大量细菌的分类鉴定，可是作为细菌鉴定的经典方法仍不可忽视。高通量细菌鉴定因其具有稳定性高，成本低以及检测周期短等的优势已经成为目前的主流方法。现在的研究并未对已经发现的氢氧化细菌进行系统分类，它们分属于不同的种属，目前已知的氢氧化细菌分属于副球菌属，芽孢杆菌属，假单胞菌属，分支杆菌属，产喊菌属，诺卡氏菌属，氢噬胞菌属，棒杆菌属，黄单胞属，螺旋状菌属，勒米诺氏菌属，邻单胞菌属，脂肪杆菌属，伯克霍德菌，地杆菌属等 [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ] 。 2.3. 菌株促进植物生长的机制的探讨 根际促生菌(plant growth-promoting rhizobacteria PGPR)定殖于植物根系，通常产生抗生素、ACC脱氨酶、铁载体和HCN等物质 [ 20 ]，直接促生吲哚乙酸(IAA)或是抑制拮抗根际的病原菌，调整作物根际有益微生物数量，从而实现农作物的稳产、高产。 氢氧化细菌作为根际促生菌的一种，合成的吲哚乙酸可以吸附在种子和根的表面被植物所利用，同时也可以和植物内生的吲哚乙酸共同作用刺激细胞增殖和生长，或诱导ACC合成酶的活性，导致植物中ACC的增加 [ 21 ] 。植物中ACC是乙烯合成的前体物质，从种子或根部渗出的ACC会被细菌利用，并在ACC脱氨酶的作用下能将ACC分解成为α–酮丁酸和氨。ACC水平的降低导致了植物中乙烯含量的减少，从而延缓果实的成熟、促进幼苗的生长。 微生物经过长期的进化，可以通过分泌铁载体获取Fe 3+ ，或者通过其他多种机制从极低浓度环境中获得Fe 3+ 。铁元素常以二价或三价的形式存在于含铁的化合物中，铁元素也是生命体的必需元素。细胞最佳的生长条件需要1 µM的Fe 3+ ，而生物体生存的环境多是氧化环境，Fe 2+ 极易被氧化成Fe 3+ 并以氧化铁或氢氧化铁不溶性的多聚体的形式存在，因此很难被微生物利用。PGPR通过分泌各种对Fe 3+ 具有较高亲和力的铁载体，结合根周围可被利用的大多数的Fe 3+ ，有效阻止病原微生物在植物根际的繁殖 [ 22 ] [ 23 ] 。 2.4. 对分离菌株进行序列分析 rDNA分子具有高度保守性，在所有细胞生物中都存在，在长期的进化中，16SrDNA的总碱基数有所不同，保守的部分使不同序列很容易相互对齐进行比较。基因序列分析技术是建立系统分类的主要技术，有人建议DNA相关性 ≥ 70%，16SrDNA序列差异 ≤ 1%~1.5%的细菌属于同一种，这使细菌的种有一个稳定和统一的标准 [ 24 ] 。利用菌株与某种菌的同源性以及在系统发育树上的置信度对细菌进行分类。序列同源性分析法具有准确快速的优越性，可以准确鉴定细菌到属，但对属下种间遗传距离非常近的细菌却不能将分类地位确定到种的水平。
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user: 3. 实验方案 在微生物的研究领域中，99%以上的微生物都是目前未(难)被纯培养的 [ 25 ]，可以采用分子学方法对其进行检测。依据国内外目前研究的进展，可进行如下方面的实验：采集豆科植物在固氮过程中能释放氢气的根际土壤，采样时取0~10 cm处的表层土在4℃条件下并在一周之内处理，土壤在实验室中风干48小时，并在制备土壤微生物之前通过振动筛摇床AS 200 R过筛(2 mm筛目大小)，测定土壤的土质，pH，全碳和全氮 [ 26 ] 。将电解磷酸缓冲液产生的气体，与空气泵通入的空气进行混合，再将混合气体通入装有土壤与石英砂混合物的试管，调节产生的氢气量为525 ppmv，接近固氮植物释放的氢气量，处理时间约20天。处理之后进行细菌的筛选培养并测量土壤的土质，pH，全碳和全氮，分析氢气处理后的土壤的理化性质是否有明显的变化；之后对细菌进行分离，纯化后的细菌进行气相色谱分析，筛选具有明显吸氢能力的细菌。将细菌16SrRNA基因的V4区PCR扩增，对筛选的细菌通过qPCR进行细菌的16SrRNA和hhyL基因的定量。通过测定土壤理化性质的变化与16SrRNA和hhyL基因的定量，以此为依据判断在经过处理后土壤微生物含量是否发生变化。 或者通过改变氢气的浓度来进行实验，从而判断不同氢气浓度对于土壤中微生物的核型的影响。并进行核糖体DNA扩增片段限制性内切酶分析(ARDRA)，通过部分克隆序列测定构建细菌克隆文库的系统发育树。通过实验分析在哪个氢气浓度时氢氧化细菌含量多，从而在该氢气浓度下筛选具有较强吸氢能力的氢氧化细菌，进行细菌对作物的促生实验。促生实验可采用盆栽的方法，具有操作简单，实验条件易于控制的优点。取大田土壤一份用于对照组，一份用于试验组。试验组将筛选到的具有较强吸氢活性的细菌制备菌液添加在土壤中。每个试验设置3个对照，且设置一定的浓度梯度。可以通过测量植物的根茎等生理指标来判断筛选到的细菌对植物是否有明显的促生长机制，以便将氢氧化细菌制成菌剂，将实验室结果应用于实际农业生产中。 或将已经筛选到的对氢气有较强氧化能力的细菌，测定此细菌的全基因组，通过一定的实验操作，合成氢氧化细菌的特异的引物，对氢气处理前后的土壤进行筛选具有较强吸氢能力的细菌。
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user: 4. 展望 将含有氧化细菌的根际豆科植物引入农业生产，不仅可以保持土壤肥力，保证现代农业的可持续发展，还可以增加效益，增加满足人类对食物的需求。然而，国内外关于氢氧化细菌特性的研究尚未进行深入的学术研究。主要原因是培养条件不能满足微生物对营养和环境条件的要求。由于氢氧化细菌的独特特性和大多数土壤细菌不能耕种土壤，氢氧化细菌的分离是困难的，到目前为止没有太多的结果。对于少数实验室来说，氢氧化细菌的分离、培养和鉴定只是世界上研究的少数几个实验室，虽然氢氧化细菌的研究尚处于起步阶段，但有充分的理由相信，氢氧化工程菌的未来通过筛选和改造将广泛应用于农业，大大提高作物的产量和质量。同时还可以从根本上解决土壤、水和食物污染，人类生存和健康问题，具有非常重要的研究价值。
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user: 摘 要 在机器学习的诸多实际问题中，数据有多个视图，多个视图优势互补，分类效果更好。本文主要针对多视图双支持向量机的半监督方法进行了研究，根据不同的特征将数据分成多个视图，分别给每个视图找两个非平行超平面，构建模型，求解对偶问题。实验结果表明，本文的算法可以对数据进行降维，有很好的分类精确度，该算法较双支持向量机算法缩短了运行时间，减少了计算复杂度，预测性能较好。 关键词 :半监督学习，分类问题，支持向量机，多视图 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 多视图学习(MVL)可用于表示多个不同特征的数据集 [ 1 ]，不同的特征经常互相补充信息，与传统的单视图学习相反，MVL分别为每个特征视图构造一个学习函数，然后通过利用相同输入数据的冗余视图共同优化学习函数。到目前为止，已经提出了许多MVL算法，可以分为两组：协同训练 [ 2 ] 和协同正则化算法 [ 3 ]。协同训练算法通过迭代，最大化多个不同视图上的学习函数，以确保在相同数据的一致性。在协同正则化算法中，需要最小化不同视图学习目标函数中的正则项，典型的方法包括稀疏多视图SVMs [ 4 ]，multiview Laplacian SVMs [ 5 ]，多视图矢量值多重正则化方法 [ 6 ]。 半监督学习是一种综合学习方法，它使用少量标记数据来训练初始分类器，并使用大量未标记数据来进一步提高初始分类器的性能，最终实现准确学习。在学习过程中，学习机在训练过程中使用的样本是一个混合样本集，标签样本较少，未标记样本较多。它不仅利用标记样本的优点来精确描述单个样本，而且还可以发现未标记样本在整个样本集中的重要作用 [ 7 ]。 支持向量机(SVM)是一种机器学习方法，主要针对小样本分类问题，遵守结构风险极小化原则，获取全局最优解。1982年Vapnik首次提出支持向量机 [ 8 ]，他将支持向量机归结为一个二次型方程求解问题。其学习的基本想法是求解能够正确划分训练数据集并且使得几何间隔最大的分离超平面。在近几年的研究中，支持向量机在人脸检测、语音识别、文字识别、手写识别、图像处理等研究方面取得了很多研究成果并受到了许多领域学者的关注。因此，研究也从最初的简单模式发展到各种互补应用。研究人员通过添加函数、变量或系数来对公式进行变形，以生成具有独特优势或一系列应用的新算法，例如：B. Schlkopf等人提出的γ-SVM算法 [ 9 ]，主要通过γ参数控制支持向量的个数和误差；Lee等人通过引入光滑函数来近似正类样本标签从而提出一种光滑支持向量机(Smooth SVM， SSVM) [ 10 ]，Mangasarian等人提出的一种拉格朗日支持向量机(Lagrangian SVM， LSVM) [ 11 ]，Fung等人提出的近似支持向量机(Proximal SVM， PSVM) [ 12 ]，以及Lee等人提出的约简支持向量机(Reduced SVM， RSVM)等 [ 13 ]。 半监督支持向量机 [ 14 ] 是一种能够同时兼顾标签与无标签样本的学习方法，因而半监督支持向量机的学习方法在处理大规模数据识别与分类的过程中处理良好。半监督支持向量机最初应用于文本分类 [ 15 ]，研究人员之后提出了用于解决半监督支持向量机目标函数非凸问题的一系列方法，主要的研究方法有：梯度下降法(Gradient descent) [ 16 ]；凹凸法(Convex-Concave Procedure) [ 17 ]；确定性煺火方法(Deterministic annealing) [ 18 ] 等。 本文提出了一种基于多视图的双支持向量机的半监督学习方法，此方法将双支持向量机 [ 19 ] 与半监督多视图 [ 20 ] 学习相结合。给定训练集，将训练集分成两个视图，分别给视图一和视图二找两个非平行的超平面，构造两个二次规划模型，求解相应对偶问题，每个视图分别得到一个超平面，并可以求出决策函数。事实上，基于多视图双支持向量机半监督学习方法是对数据集进行降维。数据表明，与双支持向量机相比，多视图双支持向量机半监督学习方法训练的耗时更少，缩短了运行时间，减少了计算复杂度，有较高的准确率。 本文结构如下：第2节介绍了支持向量机及半监督多视图学习的基本思想；第3节介绍了基于多视图双支持向量机半监督学习的优化模型推导及算法；第4节对基于多视图双支持向量机半监督学习方法进行人工数据和UCI数据的数值实验，并与其它的分类算法进行比较；第5节给出一些结论及展望。
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user: 2. 相关工作 2.1. 支持向量机 对于训练集 T = { ( x 1 ， y 1 ) ， ( x 2 ， y 2 ) ， ⋯ ， ( x l ， y l ) } ，其中， x i ∈ R n 是输入的样本点， y i ∈ Y = { − 1 ， 1 } 是输出的标签。线性的标准支持向量机要寻找一个超平面f(x)将两类点分开。 f ( x ) = w T x + b = 0 ， (1) 其中， w ∈ R n ， b ∈ R 分别是超平面的法向量和截距。引入松弛变量 ξ ，标准支持向量机的矩阵形式可以表示为： min w ， b ， ξ   1 2 ( ‖ A w + e 1 b ‖ 2 + c e 2 T ξ ， s .t .   − ( B w + e 2 b ) ≥ e 2 − ξ ， ξ ≥ 0 ， (2) 其中， A ∈ ( m × n ) ， c ≥ 0 是惩罚参数， e 1 和 e 2 是相应的维数为的1向量。我们通过求解(2)式的对偶问题可以得到使得 w 和 b ，从而可以得到两个平行的支持超平面 w T x + b = 1 和 w T x + b = − 1 。 2.2. 线性可分的双支持向量机 对于训练集 T = { ( x 1 ， y 1 ) ， ( x 2 ， y 2 ) ， ⋯ ， ( x l ， y l ) } ，其中 x i ∈ R n 是输入的样本点， y i ∈ Y = { − 1 ， 1 } 是输出的标签。 双支持向量机 [ 19 ] 寻找两个非平行的超平面 f 1 ( x ) 和 f 2 ( x ) 使得其中的一个超平面离一类样本点尽可能近，而离另一类样本点尽可能远，反之亦然。 f 1 ( x ) = w 1 T x + b 1 = 0 ， f 2 ( x ) = w 2 T x + b 2 = 0 ， (3) 其中， w 1 ， w 2 ∈ R n 和 b 1 ， b 2 ∈ R 分别是两个非平行超平面的法向量和截距。引入松弛变量 ξ ，线性双支持向量机的模型为： TWSVMM 1 : min w 1 ， b 1 ， ξ 1 2 ( ‖ A w 1 + e 1 b 1 ‖ 2 + c 1 e 2 T ξ ， s .t .   − ( B w 1 + e 2 b 1 ) ≥ e 2 − ξ ξ ≥ 0 ， (4) 和 TWSVMM 2 : min w 2 ， b 2 ， ξ 1 2 ( ‖ B w 2 + e 2 b 2 ‖ 2 + c 2 e 1 T ξ ， s .t .   A w 2 + e 1 b 2 ≥ e 1 − ξ ， ξ ≥ 0 ， (5) 其中， A ∈ ( m 1 × n ) ， B ∈ ( m 2 × n ) ， c 1 > 0， c 2 > 0 是惩罚参数， e 1 和 e 2 > 0 是相应维数的单位向量。 简单的说，双支持向量机是一对二次规划问题，对每个小的二次规划问题构造拉格朗日函数，求解对偶问题，可以得到 w 1 ， w 2 ， b 1 ， b 2 ，进而可得到双支持向量机的决策函数： f ( x ) = arg min k = 1 ， 2 | w k T x + b k | ‖ w k ‖ ， (6) 其中， k = 1 ， 2 分别对应正负类标签 { + 1 ， − 1 } 。 2.3. 线性不可分的双支持向量机 显然，并不是所有问题都是线性可分的，对于非线性分划问题，我们可以选择一个适当的内核 K ，用曲面 g 1 ( x ) 和 g 2 ( x ) 代替平面 f 1 ( x ) 和 f 2 ( x ) 。 g 1 ( x ) = K ( x T ， C T ) u 1 + b 1 = 0 ， g 2 ( x ) = K ( x T ， C T ) u 2 + b 2 = 0 ， (7) 其中 C T = [ A   B ] T ，定义 w 1 = C T u 1 和 w 2 = C T u 2 ，根据2.2节可构造优化问题如下： KTWSVM 1 : min u 1 ， b 1 ， ξ 1 2 ( ‖ K ( A ， C T ) u 1 + e 1 b 1 ‖ ) 2 + c 1 e 2 T ξ ， s .t .   − [ K ( B ， C T ) u 1 + e 2 b 1 ] ≥ e 2 − ξ ， ξ ≥ 0 ， (8) 和 TWSVM 2 : min u 2 ， b 2 ， ξ 1 2 ( ‖ K ( B ， C T ) u 2 + e 2 b 2 ‖ 2 + c 2 e 1 T ξ ， s .t .   K ( A ， C T ) u 2 + e 1 b 2 ≥ e 1 − ξ ， ξ ≥ 0 ， (9) 其中 c 1 > 0， c 2 > 0 是惩罚参数， e 1 和 e 2 > 0 是相应维数的单位向量。构造拉格朗日函数求解对偶问题，便可得到其决策函数。 2.4. 半监督多视图学习 多视图用于表示数据的不同特征集，本文研究的均为双视图。在多视图学习算法中，给定有标签数据集 { ( x i ， y i ) } i = 1 l 和无标签数据 { x i } i = l + 1 l + u ，任意一个数据点 x 我们都可以分成两个视图 x ( 1 ) 和 x ( 2 ) ，即 x = ( x ( 1 ) ， x ( 2 ) ) ，其中 x i ∈ R n ， y i ∈ Y = { − 1 ， 1 } ，则目标函数可以表示为 f = ( f ( 1 ) ， f ( 2 ) ) ， f ( 1 ) 和 f ( 2 ) 分别为两个视图下的目标函数。半监督多视图学习方法中，在协同正则化最小二乘方法下的目标函数为： f = arg min ∑ i = 1 l [ y i − f ( 1 ) ( x i ( 1 ) ) ] 2 + μ ∑ i = 1 l [ y i − f ( 2 ) ( x i ( 2 ) ) ] 2 + γ 1 ‖ f ( 1 ) ‖ 2 + γ 2 ‖ f ( 2 ) ‖ 2 + γ C l + u ∑ i = 1 l + u [ f ( 1 ) ( x i ( 1 ) ) − f ( 2 ) ( x i ( 2 ) ) ] 2 ， (10) 其中， μ 是平衡两个视图的参数， γ 1 ， γ 2 是正则化参数， γ C 是耦合参数，用于调节无标签数据的兼容性。 根据表示定理(10)式可表示为： f = min [ ∑ i = 1 l + u α i K ( 1 ) ( x ( 1 ) ， x i ( 1 ) ) ， ∑ i = 1 l + u β i K ( 2 ) ( x ( 2 ) ， x i ( 2 ) ) ] ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， l + u (11) 其中， K ( 1 ) 和 K ( 2 ) 是核函数。 α 和 β 可以通过下列线性方程组求出： [ 1 l J K 1 + γ 1 I + γ C l + u K 1 ] α − γ C l + u K 2 β = 1 l Y ] ， [ u l J K 2 + γ 2 I + γ C l + u K 2 ] [ β − γ C l + u K 1 α = u l Y ] ， (12) 其中， J 和 Y 构成的对角矩阵， K 1 和 K 2 是核函数 K ( 1 ) 和 K ( 2 ) 的格拉姆矩阵。
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user: 5. 结论与展望 本文将双支持向量机应用到多视图半监督学习中，将数据分成两个视图进行描述，降低了数据的维数，减少了计算的复杂度，有效地缩短了运行时间。对于不同的数据，多视图双支持向量机半监督学习方法取得了较好的正确率。 进一步，我们将研究如何选择不同的核函数将线性划分推广到非线性划分。另外，现有的多视图学习方法实际上是双视图，如何推广到更多视图上的研究也是一个需要考虑的问题。
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user: 摘 要 随着生态文明时代到来，生态利益成为人们众多利益需求中的首要需求，满足人们的生态利益需求在制度建构上首先是给予其法律确认，并通过相关的制度使生态利益和人类需求的其他利益之间达到平衡，最终实现人与自然和谐的终极目标。文章首先界定了生态利益的内涵，认为其是环境利益的下位概念，在生态不断恶化的当下应受到法律的确认、调整；在此基础上，分析了生态利益法治化的价值追求及当前法治化过程中存在的困境；最后，通过生态利益的立法确认，生态利益实现的政府引导、市场激励、公共参与等综合机制来实现生态利益的法治化路径。 关键词 :生态利益，和谐，衡平，法治化 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 近代以来，随着机器化大生产的工业文明到来，一方面经济社会进入了高速发展时期，人类享受了前所未有的物质文明，另一方面，环境污染、生态破坏等现象也带来可持续发展的困境，阻碍着人类享有生态文明。发展的矛盾源于利益的失衡，马克思认为，“人们为之奋斗争取的一切，都同他们的利益有关。” [ 1 ] 随着生态文明成为中国特色社会主义的重要内容，生态利益的界定及其法律保障被日益提上生态文明建设的日程。
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user: 2. 生态利益的法律确认 纵观人类历史，人与自然关系贯穿了整个人类发展过程，从原始文明到农耕文明，历经工业文明至生态文明，人与自然始终相互作用，相互制约。在生态危机频发呼唤生态文明的时代，人与自然关系紧张的实质是人与人关系的冲突。而人与自然关系的实质即生态利益关系，生态利益在人与人之间分布不均导致利益矛盾。建设生态文明的基础是要树立生态利益观。根据马克思主义观点，利益实质是需要主体和需要对象之间的对立统一关系的体现。当生态文明时代环境问题不断成为可持续发展的阻碍时，生态利益成为最低限度的共识。“人们产生了对法律、制度、规范等社会结构联结方式的需要。” [ 2 ] (一) 生态利益是环境利益的下位概念 对于环境，我国《环境保护法》规定：“本法所称环境，是指影响人类生存和发展的各种天然的和经过人工改造的自然因素的总体，包括大气、水、海洋、土地、矿藏、森林、草原、野生生物、自然遗迹、人文遗迹、自然保护区、风景名胜区、城市和乡村等。”由此可见环境法上的环境包括天然的环境要素和人工改造的环境要素。周珂教授也认为，环境按照对人类生存的意义分为生活环境和生态环境两类 [ 3 ] 。由此环境利益分化为生活环境利益和生态(环境)利益。生态利益是环境利益的下位概念。人类在利用两类环境中都体现了人与自然的关系和人与人的关系，这两者互为中介，构成人的现实存在的基础。由于生态具有一定的承载力，超出承载力的环境利用会导致生态破坏和恶化，进而影响人与人之间的关系。当前由于生态利益的法治化确认及相关制度模糊定位，人与自然的关系同人与人的关系存在非建设性互动，导致人与自然的和谐遇到阻碍。 利益是主体需要和满足主体需要的资源在主体行为作用下的有机统一，这种统一表现为现实的社会关系 [ 4 ] 。利益来源于需要，只有需要的满足才产生利益。生态利益体现了生态文明时代人类对良好生态的需求，来维持社会成员维持生存和发展的各种需求，这种需求体现了生态的经济价值、生态价值和精神价值，在发展水平不同地区，人对生态利益的需求或偏重经济价值，或偏重生态价值，这带来了利益冲突和平衡的需求，也体现了生态资源的有限性和稀缺性。利益是主体行为的内在动力，是人类生存发展的前提，人类利益需求的满足程度是衡量社会发展水平的标志之一。正确界定生态利益含义，为生态利益的保障与协调、促进社会公平正义、人与自然和谐做好基础。 (二) 生态利益的法律确认 随着社会的发展，作为利益主体的人，需求不断扩展、上升，需求的层次性决定了利益的层次性。利益的发展影响并制约法律的发展方向和法律内容，法律为了顺应时代需要有必要做出调整，否则就会导致利益失衡，损坏人类的利益。利益选择是社会文明进行的方式，当生态问题被建构起来，生态利益作为一种利益形态达成最低限度的共识，生态文明时代生态利益进入法律程序是社会文明进程的最新表达，因为法律是价值需求的最一般和最权威的表达。生态利益的法律确认是环境法治的基础，正如博登海默所言“任何值得被称为法律制度的制度，必须关注……基本价值，一个完全忽视上述基本价值的一个价值或多个价值的社会秩序，不能被认为是一个真正的法律秩序。” [ 5 ] 生态利益是生态系统对人们需要的满足，以及人们对生态系统享有的其他收益如精神、社会方面的收益。而生态利益的法律确认是生态利益进入强制规范通道利益衡量的起点，进而反映至生态利益的保护与限制、生态利益的救济与增进。生态利益法律确认是生态利益法治化的逻辑起点，美国现实主义法学派庞德认为，法律的任务在于确认利益，保障利益以及判断在任何特定场合下怎样权衡对有效法律行为的各种实际限制。可见法律影响着利益的实现程度和发展方向。对过去来说，法律是文明的产物；对现在来说，法律是维系文明的工具；对未来来说，法律是增进文明的手段。生态利益正是依托于自然环境资源变化承载的人与自然关系，最终表现为人与人之间利益关系的总和。 马克思恩格斯认为人类在不断地与外界进行物质、能量、信息交换、维持生命的过程中创造了环境，人类对生态平衡的影响比其他生物都大，而生态系统破坏也直接影响了人类自身的生存和发展。生态利益的法律确认就是实现对生态利益的调整，确认利益名目，界定利益范围，分配利益数量和质量。在生态利益的法律确认中，需明确的是，首先，人类基于生态系统享受的生态服务是人类利益的组成部分，人类是生态利益的主体。其次，作为客体的生态系统，一方面除了满足人类的生态需要，同时还为地球上其他生命提供了满足生存的需要，对整个生态结构和功能具有不可替代的价值。最后，最为内容的是生态系统服务，随着社会发展变迁，人类需求的变化与生态资源的有限性会发生冲突，在利益差距明晰化、利益结构多层次化情况下，需要法律对生态利益进行确认、调整，法律对资源的稀缺和环境利益在人与人之间的合理化分配起到了均衡调节器作用。法律通过调节不同利益群体之间的利益冲突，增进正环境行为，减少负环境行为，协调人与自然的关系，满足生态系统对人类的服务功能，提升社会运行效率，促进社会进步。
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user: 3. 生态利益法律实现的困境 在生态利益实现过程中，由于生态系统的复杂性及当前我国转型期各个地区自然生态系统的多样性，导致了生态利益构成要素的不同和人类需求层次的不同，这决定了生态利益的实现存在矛盾性。法律是对社会中的多重利益进行甄别、选择，根据正义确定利益的排序，对特定利益给予承认、保护及救济，对不符正义之维的利益进行限制。国家通过制定法律规范来调整各种利益关系，使各主体在获取利益的过程中，权利的行使和义务的履行达到规范化和制度化，从而使各种正当利益在秩序基础上顺利实现。立法是利益分配的基础社会行为，法律实现是通过权利义务的互动，建构起法律秩序。 (一) 生态利益法治化的追求价值是人与自然和谐 以生态系统服务为内容的生态利益法治化是通过调整人与自然之间利益的衡平，达到人与人之间利益的衡平、最终实现的价值目标是人与自然的和谐，促成人与自然和人与人之间积极互动的关系。这种利益衡平通过权利安排给各方带来最大的利益，体现了法律价值的实现程度。法律价值是主体需求在法律上的表达，法律价值的大小决定于主体需求法律化程度，“任何立法，只要是为了达成某种目标，解决一定问题，无论是民间立法还是国家立法，无论是议会立法还是行政立法，司法立法，都会涉及立法价值问题。” [ 6 ] 法律价值是评价法律良善的标准，法律价值的变化促成法律的修改与完善，是法律发展的动力。 人具有多种利益需求，当多种利益不能同时满足人类需求时就会产生客体不能满足主体需求的利益矛盾问题。生态利益法治化是在生态文明时代，人类反思工业文明带来的环境危机时对人与自然关系反思及如何摆脱发展困境寻求解决途径的结果。在后工业时代，生态系统服务不仅是人类经济利益、政治利益、文化利益、社会利益的基础，由于生态系统的承载力和有限性，更成为人类在满足物质需求后迫切追求的更高级别的目标。在生态不断恶化、成为发展瓶颈的当下，法律通过对生态利益的确认、保护，通过制度的安排解决生态利益与其他利益之间的衡平问题，通过人与人之间利益的衡平最终实现人与自然的和谐，这是生态利益法治化追求的价值目标，进而实现生态利益谱系中人对生态系统的享用及合理的利用资源，实现可持续发展。 (二) 生态利益法治化实现存在的困境 生态利益法治化包括法律对生态利益的保护及法律对生态利益和其他利益的衡平。两者在法治化进程中都存在一些发展困境。 第一，立法方面生态利益保障的缺位。我国环境立法的价值追求是人与自然的和谐，这是环境立法的基本要求。然而在很多资源保护立法中，经济利益至上、短期利益优先仍然是法律制度设计中的指导思想。我国《宪法》中有关生态保护的条款也注重生态要素的经济价值，忽略其生态价值和精神价值，对生态系统服务功能鲜有提及。在数量上，目前只有野生植物、自然保护区、风景名胜区等重要的保护立法仅有国务院制定的条例。自然资源法中存在的生态保护条款也重在资源的开发、利用，生态保护条款的保护力度受到一定限制。 生态利益的法律缺位导致环境法律领域利益格局失衡，受计划经济色彩影响，人们在立法中片面强调效率有限，忽视了公平的法律价值第一取向。相应的，在权利与义务分配上也出现失衡状况，影响了法律的权威性。 第二，生态利益相关利益冲突解决方面，政府与市场失灵问题。由于生态环境存在外部不经济性问题，要使其内部化，即生产者和消费者产生的外部成本自己承担，其方法对应国家制度和市场制度，就是国家管制方法和市场方法。生态系统具有多重服务功能，其既能给人类带来经济利益，又能带来生态利益；既能给人类带来物质利益，又能带来精神利益；既能带来私人利益，又能带来公共利益 [ 7 ] 。生态系统带来的公共利益保护主要来源于公法规范，行政法规，而行政法规在维护生态公益时以秩序为价值，重行政管理，难以囊括生态利益的其他效益，如跨界污染难以有效控制，生态利益损害重经济轻措施补救。因此政府对生态公共物品的管理由于人认识的有限性决定了政府的理性是有限的，政府部门作为独立的主体，在进行决策时也会考虑自身的利益，导致决策未必完全符合公共利益，导致政府失灵。生态利益带来的经济效益往往依赖市场，而市场固有的缺陷导致生态问题频发。生态系统的有限性决定了市场也难以解决生态的生产和有效利用，因为生态资源产权属于国家和集体，市场体制难以使生态资源的生产、利用达到最佳资源配置状态，出现市场失灵问题。 我国当前生态利益法律调整以行政强制为主忽略经济激励机制，随着社会经济、文化、环境的变化及社会结构的重构变迁，这种方式以难以有效发挥协调人与人之间利益的冲突，生态利益的保障急需在法律确认的前提下，寻求综合法律机制调整。
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user: 4. 生态利益法治化实现的路径探析 生态利益作为新型正当的利益，是人们满足物质需求、生态恶化的当前最迫切的高层次的需求，应当受到法律的调整，通过立法的方式在法律中体现。生态利益带来的生态效益、经济效益、精神效益都是人类的正当利益，法律只能对正当利益给予确认、维护，不能否认和排除。 第一，生态利益应给予必要的法律地位。生态利益法治化首先需要对能满足人类各种需求的基础性利益——生态利益进行界定、分析，通过立法者对社会上各种利益和将来可能的利益进行综合平衡形成法律条文。生态利益融入《环境保护法》及相关法律主要源于立法中利益分析和利益调整具有局限性，由于随着文明进程的丰富发展，人类需求的多样化、层次性与立法的稳定性、保守性形成矛盾，因此赋予生态利益保障的法律地位具有合理性，有利于保障制度创新和新的利益诉求。 生态服务系统的多重利益中，立法首要是保障和增进生态公共利益。环境立法应以生态公益的维护和增进为归依，当公益和私益有冲突时，法也必须以公平公正为准则对其进行评价。公益的易受损性决定了法应偏重强调公益的维护和增进，才能实现自身使命。德国法学家耶林认为，法律的目标实现在个人原则与社会原则之间形成一种平衡，公共利益是法律的创造者，是法律的唯一根源，所有法律都是为了社会利益的目的而产生。生态利益的公益品行非常明显，因此法律确认的主要出发点和落脚点都是其公益性。公益本位并不是要否定私益的达成或个体选择的权利，追求私益的差异性及其带来的法律机制的配合互补也是立法需要考虑的重要内容，如生态补偿机制、自然资源产权界定机制等。 第二，协调政府和市场手段，完善生态利益的综合实现机制。建立社会主义市场经济意味着生态利益资源主要由社会掌握并通过市场经济的价值规律来配置资源。法律的重要功能之一是保障和促进利益的实现，当合法利益受损时可通过法律救济和恢复。现代环境立法一般趋向多采用鼓励性和自愿性规则来激发被管理者配合和参与的动力。在当前生态恶化状况下，行政指导、经济激励及公共参与等机制体现在法律制度中，成为生态利益保障的综合选择。 首先，政府是生态系统公共物品的管理者。生态系统服务的公共性决定了生态利益的公共物品性，在超过一定水平后，对其公共物品的使用可能导致极大的社会损失，结果是恶化人类的生存环境。因此，政府有义务提供、管理公共物品，配合国家生态法治完善行政法规和环境标志，对生态系统的管理应以法治为后盾进行严格管理，明晰不同地区的资源承载空间、生态质量和资源存量标准，这样能付出较小的成本得到较大的社会收益。 其次，通过市场机制优化生态资源配置，实现外部不经济性内部化。市场配置生态资源首先需要明晰资源产权，这样把人类对生态资源的需求量和利用量不超过适当的环境容量，维持生态系统的正常服务功能，避免生态危机的出现，实现人与自然的和谐。现代经济逐渐走向混合经济，而且政府的调节效率离不开市场机制的作用。市场经济条件下，政府进行行政指导必然在尊重自然规律和市场规律前提下，调节不同法律主体利用生态的行为模式和生态利益关系，通过生态利益形成不同主体相互联系与制约、相互推动的保护生态环境的过程。同时，恰当的市场激励是节约资源和生态保护的内在动力。政府通过经济上的增益与损抑，强化市场作用的发挥，调节不同主体利用生态的行为模式和生态利益关系。人类对生态利益的需求及生态带来的其他利益的需求都是正当的，公益和私益并不是绝对的对抗关系，在市场经济条件下，两者甚至还具有一致性。像亚当斯密所说，市场机制这只“看不见的手”将许多人自利行为合为成促进共同繁荣的公益行为。 最后，生态利益法律关系中，人是主体。生态利益法治化是现实生活中人对生态需求的体现，而法律要在社会中发挥影响，必须以社会的整体性和相对均衡性为前提。生态利益法治化就是要使生态利益从生态文明建设的观念困境走向人与自然的和谐，在法治运行中，开放性的社会互动机制，公共参与制度的完善既能提高生态文明立法的针对性，又能减少法律实施的阻力。在维护生态利益进程中，政府不是唯一主体，企业、个人、公众团体均可参与其中增进生态利益，进而维持自身的利益。通过建立有限政府及政府的市场化改革，将政府直接生产和提供的服务交由市场提供，政府的职能只限于规则的制定和实施，营造良好的市场环境，保障市场竞争合理有序运行 [ 8 ] 。这使得公民、社会团体参与生态利益保护有了空间，成为增进公共利益和生态利益的当然主体。
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user: 摘 要 目的：探讨2型糖尿病(T2DM)大血管病变患者颈动脉内中膜厚度(CIMT)与血清C反应蛋白(CRP)、胱抑素C (Cys-C)水平的相关性。方法：选择本院2016年3月~2018年3月收治的T2DM大血管病变患者52例、单纯T2DM患者60例及同期体检正常人员50例，分别纳入病变组、T2DM组、对照组。测定比较各组血糖、血脂、CIMT、血清CRP、Cys-C水平，CIMT与血清CRP、Cys-C之间行Pearson相关性分析，大血管病变的危险因素行Logistic回归分析。结果：病变组空腹血糖(FPG)、餐后2小时血糖(2 hPG)、糖化血红蛋白(HbAlc)、总胆固醇(TC)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)、CIMT、CRP及Cys-C水平水平均显著大于T2DM组、对照组，且T2DM组均显著大于对照组，差异有统计学意义(P < 0.05)；CIMT与血清CRP、Cys-C水平均正相关(P < 0.01)；Logistic多元逐步回归分析T2DM患者大血管病变的独立危险因素包括高HbAlc、LDL-C、CRP及Cys-C水平(P < 0.05)。结论：T2DM大血管病变患者CIMT与血清CRP、Cys-C正相关。 关键词 :2型糖尿病，大血管病变，颈动脉内中膜厚度，C反应蛋白，胱抑素C 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 2型糖尿病(T2DM)大血管病变与动脉粥样硬化密切相关，是导致患者死亡的重要原因 [ 1 ] 。颈动脉内膜中层厚度(CIMT)是评价早期动脉粥样硬化的重要指标，有报道发现CIMT增厚可预测T2DM患者心血管事件发生 [ 2 ] 。炎症被公认为是T2DM、大血管病变发病机制之一，C反应蛋白(CRP)为炎症标志物，被发现参与动脉粥样硬化发生、进展过程 [ 3 ] 。胱抑素C (Cys-C)临床上多用于早期肾功能损害评价，近年来有研究发现血清Cys-C水平与冠心病等心血管疾病密切相关 [ 4 ] ，但关于Cys-C与T2DM大血管病变的相关性报道较少。本研究主要分析T2DM大血管病变患者CIMT与血清CRP、Cys-C水平的相关性。报告如下。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 一般资料 抽取本院2016年3月~2018年3月收治的T2DM患者112例，其中大血管病变52例纳入病变组，单纯T2DM患者60例纳入T2DM组。选择同期健康体检50例正常人员为对照组。对比三组基线资料差异无统计学意义(P > 0.05)，见表1。 Table 1 Comparison of three groups of baseline dat 组别 n 男/女 年龄(岁) 糖尿病病程(年) 体重指数(kg/m 2 ) 病变组 52 30/22 57.63 ± 7.20 4.84 ± 0.59 24.40 ± 1.68 T2DM组 60 33/27 58.00 ± 6.96 5.01 ± 0.61 23.96 ± 2.02 对照组 50 27/23 56.85 ± 6.64 - 24.00 ± 1.85 F或t 0.153 0.383 1.493 0.910 P 0.926 0.683 0.138 0.404 表1. 三组基线资料比较 2.2. 纳入及排除标准 纳入标准：1) 符合T2DM诊断标准 [ 5 ] ；2) 大血管病变指的是冠心病、脑血管疾病或外周血管病中的1种或以上，经冠脉造影或外周血管彩色多普勒超声检查等确诊；3) 无糖尿病急性并发症；4) 相关资料完整。排除标准：1) 肝、肾、心、肺异常；2) 妊娠、母乳喂养者；3) 糖尿病肾病等微血管病变；4) 合并恶性肿瘤、慢性肝病等全身代谢异常疾病；5) 近期有激素类药物使用史；6) 自身免疫相关疾病。 2.3. 方法 1) 血清指标检测 病变组、T2DM组患者入院次日清晨空腹采集外周静脉血，对照组人员则空腹12小时后清晨采集外周静脉血，以3000转/分钟离心10分钟，血清分离后低温保存。通过乳胶增强免疫比浊法测定各组对象血清CRP水平，试剂盒购自上海奥普生物医药有限公司；通过乳胶免疫比浊法测定Cys-C水平，试剂盒购自天津中成佳益生物科技有限公司。另外，对各组对象空腹血糖(FPG)、餐后2小时血糖(2 hPG)、糖化血红蛋白(HbAlc)、总胆固醇(TC)、甘油三酯(TG)、高密度值蛋白胆固醇(HDL-C)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)水平测定，仪器为贝克曼5800生化仪与BIO-RAD D-10糖化血红蛋白分析仪。 2) CIMT检测 仪器为日本HITACHI HI VISION Preirus彩色多普勒超声诊断仪。仰卧位，肩垫高，检查侧颈部显露，头偏一侧，先对颈总动脉探查，随后顺着走向往头移动，前、侧、后不同方向对颈总动脉横轴、纵轴二维图像观察。颈动脉窦下1 cm左右颈总动脉后壁内膜–管腔分界线与中外膜分界线之间的距离即IMT。多次测量，取均值，即CIMT。CIMT 0.9 mm或以上判断为增厚，0.9 mm以下判断为正常 [ 6 ] 。 2.4. 统计学处理 SPSS17.0软件处理数据。计量资料以 x ¯ ± s 表示，多组间行单因素方差分析，两两行LSD-t检验；Pearson相关性分析CIMT与CRP、CysC的关系；Logistic回归分析大血管病变的相关因素，P < 0.05为差异有统计学意义。
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user: 3. 结果 3.1. 血糖、血脂指标 病变组FPG、2 hPG、HbAlc、TC、LDL-C水平均明显高于T2DM组、对照组，差异有统计学意义(P < 0.05)；T2DM组患者FPG、2 hPG、HbAlc、TC、TG、LDL-C水平均明显高于对照组(P < 0.05)；病变组与T2DM组TG、HDL-C水平比较差异均无统计学意义(P > 0.05)。见表2。 Table 2 Comparison of blood glucose and blood lipids in three groups of subjects ( x ¯ ± s 组别 n 血糖指标 血脂指标 FPG (mmol/L) 2 hPG (mmol/L) HbAlc (%) TC (mmol/L) TG (mmol/L) HDL-C (mmol/L) LDL-C (mmol/L) 病变组 52 11.28 ± 1.53 *# 14.19 ± 1.94 *# 8.93 ± 1.15 *# 5.70 ± 0.80 *# 1.86 ± 0.25 * 1.02 ± 0.14 * 4.15 ± 0.53 *# T2DM组 60 9.34 ± 1.26 * 12.28 ± 1.72 * 8.52 ± 1.16 * 5.15 ± 0.69 * 1.82 ± 0.23 * 1.07 ± 0.15 * 3.51 ± 0.44 * 对照组 50 5.01 ± 0.63 6.47 ± 0.85 5.14 ± 0.67 4.30 ± 0.58 1.14 ± 0.16 1.38 ± 0.20 2.49 ± 0.31 F 359.245 326.768 209.698 52.163 177.793 72.466 186.320 P <0.001 <0.001 <0.001 <0.001 <0.001 <0.001 <0.001 表2. 三组对象血糖、血脂指标比较( x ¯ ± s ) 注：与对照组比较， * P < 0.05；与T2DM组比较， # P < 0.05。 3.2. CIMT、血清CRP、Cys-C水平 病变组CIMT、CRP、Cys-C水平均明显大于T2DM组、对照组，且T2DM组均明显大于对照组，差异有统计学意义(P < 0.05)。见表3。 Table 3 Comparison of CIMT， serum CRP， and Cys-C levels in three groups of subjects ( x ¯ ± s 组别 n CIMT (mm) CRP (mg/L) Cys-C (mg/L) 病变组 52 1.45 ± 0.21 *# 4.34 ± 0.59 *# 2.60 ± 0.58 *# T2DM组 60 1.05 ± 0.23 * 2.75 ± 0.37 * 1.26 ± 0.32 * 对照组 50 0.67 ± 0.10 1.23 ± 0.16 0.85 ± 0.14 F 210.546 724.142 285.792 P <0.001 <0.001 <0.001 表3. 三组对象CIMT、血清CRP、Cys-C水平比较( x ¯ ± s ) 注：与对照组比较， * P < 0.05；与T2DM组比较， # P < 0.05。 3.3. 相关性分析 Pearson相关性分析发现CIMT与血清CRP、Cys-C水平均正相关(r = 0.700、0.742，P < 0.01)。 3.4. 大血管病变危险因素分析 以T2DM患者大血管病变为因变量，以糖尿病病程、HbAlc、TG、TC、LDL-C、HDL-C、CRP、Cys-C为自变量，对大血管病变的危险因素行多元逐步回归分析，显示高HbAlc、LDL-C、CRP、Cys-C水平是大血管病变发生的独立危险因素(P < 0.05)。见表4。 Table 4 Logistic regression analysis of T2DM macroangiopath 变量 回归系数 SE Wald值 OR值 (95% CI) P HbAlc 3.214 1.105 8.460 24.878 2.853~216.979 0.004 LDL-C 1.780 0.853 4.355 5.930 1.114~31.560 0.037 CRP 2.547 1.005 6.423 12.769 1.781~91.542 0.012 Cys-C 2.200 1.007 4.773 9.025 1.254~64.957 0.029 表4. 影响T2DM大血管病变的Logistic回归分析
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user: 4. 讨论 有报道称，T2DM大血管病变相比单纯糖尿病明显增加心血管事件风险(3到4倍)，其致残率、病死率均较高 [ 7 ] [ 8 ] 。为此早期防治大血管病变，对改善T2DM患者预后至关重要，其中发现大血管病变相关危险因素被认为是预防其病变的关键。 炎症学说一直是T2DM及其大血管病变研究的重点。CRP产生与肝脏有关，属于急性时相蛋白，为炎症反映常见敏感指标。Karen等 [ 9 ] 研究发现T2DM病人血清CRP水平明显上升。认为CRP水平为糖尿病有效预测因子。杨茜等 [ 10 ] 研究发现，T2DM患者血清超敏CRP水平比正常人员显著高，比大血管病变者显著低。提示血清超敏CRP水平参与T2DM及其大血管病变发生，本研究结果与之相符。认为炎症介导的急性时相反应介导T2DM大血管病变发生，血清CRP水平显著上升。同时本研究发现CIMT与血清CRP显著正相关，与卢薇等 [ 11 ] 结果一致。表明炎症与T2DM大血管病变发生密切相关。这可能与CDP结合脂蛋白将补体系统激活，促使终末复合物大量产生，导致血管内皮损伤，同时T2DM患者血管硬化时，CRP还能对单核细胞、补体激活，促使黏附因子产生，最终损伤内皮细胞功能，引发大血管病变。另外，本研究还行Logistic回归分析，发现CRP是T2DM大血管病变发生的独立危险因素。认为CRP可作为T2DM患者大血管病变发生预测因子。 Cys-C属于内源性半胱氨酸蛋白酶抑制剂，其产生与有核细胞有关，且炎症、性别、年龄等对其无影响，具有产生率恒定特点，被公认为是肾功能损伤评价敏感指标。近年来有研究发现Cys-C水平上升与动脉粥样硬化、炎症或心血管事件发生有关 [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] 。陈广树等 [ 15 ] 研究发现T2DM患者、单纯T2DM患者、健康体检者血清Cys-C水平依次下降，且Cys-C (1.35 mg/L以上)与超氧化物歧化酶(126 U/mL以下)联合诊断T2DM大血管病变的敏感度、特异度分别为85.6%、89.2%。本研究结果显示，T2DM患者血清Cys-C水平均显著高于单纯T2DM患者、健康体检人员，与相关报道结果相符 [ 16 ] 。同时本研究发现CIMT与血清Cys-c水平正相关，与卢薇等结果不一致，而与黄漓莉等 [ 17 ] 结果一致。出现上述差异可能与Cys-C与慢性炎症是否相关有关。Cys-C有抗炎作用，对中性粒细胞迁移有所影响，参与冠心病动脉粥样硬化炎症过程 [ 18 ] 。本研究未对CysC与CRP相关性分析，关于CysC与慢性炎症的明确关系有待日后进一步分析。 另外，本研究还对T2DM大血管病变发生相关因素行Logistic回归分析。发现HbAlc、LDL-C、CRP、Cys-C是T2DM患者大血管病变发生的独立危险因素。血脂被公认为是颈动脉粥样硬化发生的独立危险因素，而炎症对T2DM、动脉粥样硬化发生、进展有促进作用。认为早期检测T2DM患者CRP、Cys-C、CIMI，对大血管病变有一定的预测价值，可及时发现病变并治疗，以延缓病情，改善患者预后。 综上，T2DM大血管病变相比单纯T2DM患者血清CRP、Cys-C水平明显上升，其水平与CIMT正相关。CRP、Cys-C是T2DM大血管病变发生的独立危险因素。
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user: 摘 要 2012、2013年11月分别在洋山风电场附近水域进行单个航次的浮游动物及相关因子调查，根据采集的浮游动物样品的分析鉴定及其它环境因子测试结果，对调查海域的浮游动物群落进行研究。结果表明，2012年航次共鉴定出现浮游动物12种(含1种浮游幼虫)，分为7大类，其中桡足类种数最多，为5种；其次为水母类、糠虾类、涟虫类、端足类、十足类、毛颚类各1种。2013年航次共鉴定出现浮游动物11种，分为5大类，其中桡足类种数最多，为5种；其次为水母类3种，糠虾类、涟虫类、毛颚类各1种。本区域内群落结构比较脆弱，物种丰富度较低，个体分布比较均匀，水体属于中度污染。 关键词 :浮游动物，生态结构，洋山 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 洋山港区位于距离上海市南汇区芦潮港32公里的浙江省崎岖列岛海区的小洋山岛上，距国际远洋航道104公里，港区航道全长67公里。是离上海最近的具备15米以上水深的天然港址；通过东海跨海大桥与上海综合交通运输网络连接，可充分发挥上海经济腹地广阔、箱源充足的优势，将成为世界最大规模集装箱港区之一。 本文根据东海大桥风电场海域的浮游动物及环境因子进行采样调查的结果，应用相关方法，研究比较分析了两个夏季浮游动物群落的变化，通过对浮游动物群落结构的分析，探讨了东海大桥风电场建设对海域生态环境的影响。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 采样及样品处理 2013年5月在洋山风电场附近水域进行的单个航次的生态环境随机调查。共设5个监测点，各监测点的位置如图1所示。其中F1~F4为风电场海域站位，F6为对照站位。 浮游动物采样使用带流量计的浅水Ⅰ型浮游生物网(网长145 cm，网口内径50 cm，网口面积0.2 m 2 ，筛绢孔径为505 μm)自江底至江面进行垂直拖网，并记录流量计读数。样品采集后用5%的福尔马林溶液固定保存，带回实验室进行鉴定分析。采样及数据计算均按《海洋调查规范》要求执行 [ 1 ] ，参照相关文献 [ 2 ] 进行种属鉴定及计数。 2.2. 分析方法和计算公式 根据滤水量，将浮游动物计数的结果计算成浮游动物的丰度(ind./m³)，定量描述浮游动物群落特征的参数采用Shannon-Wiener多样性指数( H ′ )、Pielou均匀度指数( J ′ ) 和优势度指数( Y )， Y 大于0.02的种类为优势种。计算公式分别为： H ′ = − ∑ i = 1 s ( P i ) × log 2 ( P i ) (1) J ′ = H ′ / log 2 S (2) Y = ( n i / N ) × f i (3) 图1. 东海大桥风电场海域调查站位图(▲F1~6表示站位点) 式中， H ′ 为多样性指数， S 为该站位的物种数， P i 为第 种的个数占与该站位总个数的比值， d 为丰富度指数， J ′ 为均匀度指数。 n i 为某个站位第 种的个体数， f i 为该种在各站位出现的频率， N 为所有种的总个体数 [ 3 ] 。使用Surfer8.0软件作图，R统计软件进行数据与相关性分析 [ 4 ] 。