DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 槲皮素是一种天然黄酮类化合物，存在于多种药食同源的植物中，可从多种植物中提取获得，已有的研究报道了槲皮素具有多重生物活性，包括抗炎、抗氧化、抗病毒、抗癌活性，并对心脏、肾和骨关节等具有一定的保护作用 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。也有研究报道了槲皮素对肝细胞的保护作用。Hongmei Zeng等研究发现槲皮素通过改善脂肪消耗缓解酒精诱导的肝脏脂质沉积 [ 4 ] ，改善肝脏氧化应激 [ 5 ] ，槲皮素还能通过抑制炎症小体NLRP3的激活缓解酒精诱导的急性肝损伤 [ 6 ] 。另外有研究表明在链霉素诱导的糖尿病大鼠模型中，槲皮素能够改善其肝脏的氧化应激水平和组织学表现，槲皮素干预后肝脏水泡样液化和纤维化面积都减少 [ 7 ] [ 8 ] 。Nikitin等发现饮食中添加0.1%槲皮素在高果糖饮食能够减轻肝脏的脂质沉积但对炎症和纤维化没有显著的改善作用 [ 9 ] 。 现有研究槲皮素药效作用多是在机体疾病状态时下观察其能否改善相关异常指标来纠正疾病状态，从而评估药效作用，对其在正常机体状态下的作用研究的相对较少。本研究通过对比正常机体状态(小鼠正常饮食)和炎性状态(小鼠高脂饮食)时槲皮素调控肝脏基因的异同来阐释槲皮素发挥药效与机体状态的关系。以期为槲皮素预防给药提供依据。
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user: 2. 方法 2.1. GEO数据库数据整理 在NIH-Geo数据库(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/gds/)中输入关键词“quercetin”和“liver”找到槲皮素干预小鼠肝组织基因表达的两个微阵列数据库，选择特定样本作为槲皮素给药组和未给药平行对照组，样本量均大于3，定义槲皮素给药组为M，未给药平行对照组为C。将所有的基因数据用Excel软件进行分析。将微阵列数据库中的基因与管家基因(Gapdh， Actb)进行比对，选择有显著性变化(p < 0.05)的基因。改变倍数(Fold change)大于2的基因视为上调基因，小于0.5的基因视为下调基因。 2.2. 运用韦恩图和R语言分析对表达趋势一致的差异基因整理 将两个数据库中槲皮素干预后表达趋势一致(都表现为上调或都表现为下调)的基因进行整理(见图1，表1，表2)，将表1、表2中Fold change这列数据分别整理成两列，一列为ND和一列为HFD，并分别将表1和表2整理Fold change 数值的Excel导入到R语言包： 图1. 在正常饮食和高脂饮食条件下槲皮素干预后小鼠肝脏表达上调基因和下调基因共同性比较 Table 1 The expression of upregulated genes in Normal Diet (ND) and High Fat Diet (HFD) GEO Dataset Gene Fold change P-value Fold change P-value (ND) (ND) (HFD) (HFD) 1700072H12Rik 2.37 0.0064 4.14 0.0254 3110054G05Rik 2.19 0.0178 3.41 0.0120 4933424H11Rik 5.20 0.0069 2.98 0.0095 4933431M02Rik 5.13 0.0151 3.44 0.0243 Adgrl3 2.97 0.0110 2.01 0.0342 BB236558 3.49 0.0152 2.66 0.0101 Bmpr1b 2.22 0.0159 3.93 0.0405 C78115 2.84 0.0407 3.14 0.0102 Clip4 2.73 0.0413 2.89 0.0086 Dtna 3.55 0.0487 4.20 0.0081 Foxn4 2.49 0.0277 2.53 0.0432 Gm14781 3.44 0.0410 2.40 0.0384 Gm16055 2.73 0.0319 3.10 0.0108 Mbd4 2.60 0.0108 2.77 0.0133 Nefh 3.63 0.0033 2.64 0.0430 Ntrk2 2.41 0.0430 2.84 0.0046 Oas1h 3.61 0.0121 2.29 0.0236 Phka2 2.27 0.0165 2.22 0.0059 Prdx6b 3.59 0.0030 2.31 0.0254 Rgs7bp 2.90 0.0103 2.44 0.0498 Sgip1 3.20 0.0101 2.89 0.0425 Slc5a9 2.47 0.0448 4.45 0.0045 Sncaip 4.80 0.0173 2.69 0.0279 Syt6 2.72 0.0319 3.58 0.0203 Tcaf1 3.51 0.0099 3.23 0.0315 Timp4 4.82 0.0002 2.42 0.0380 Txlnb 4.86 0.0152 3.83 0.0439 Zfp804a 3.57 0.0254 3.66 0.0107 表1. 正常饮食和高脂饮食条件下均表现为上调的基因表达 红色标记为上调(Fold change > 2)基因。 Table 2 The expression of downregulated genes in Normal Diet (ND) and High Fat Diet (HFD) GEO Dataset Gene Fold change P-value Fold change P-value (ND) (ND) (HFD) (HFD) 5033428C03Rik 0.47 0.0273 0.43 0.4251 Agbl4 0.41 0.0417 0.27 0.2661 Arpp21 0.34 0.0487 0.27 0.2697 Cend1 0.39 0.0265 0.27 0.2693 Gabrb2 0.21 0.0066 0.16 0.1595 Lrp8 0.40 0.0393 0.41 0.4131 Plekhh2 0.35 0.0154 0.41 0.4073 Prph 0.26 0.0026 0.48 0.4774 Spag16 0.31 0.0140 0.39 0.3911 Tm4sf20 0.21 0.0355 0.45 0.4508 Trim9 0.42 0.0989 0.25 0.2535 Zp3r 0.29 0.0373 0.40 0.3975 表2. 正常饮食和高脂饮食条件下都表现为下调的基因表达 绿色标记的为下调(Fold change < 0.5)基因。 用R语言对其分别做热图分析(见图2)，比较各基因表达水平在两种饮食条件下的差异。 图2. 槲皮素在两种饮食条件下干预后对小鼠肝脏表达趋势相同的基因调节程度 2.3. 运用韦恩图对表达趋势相反的差异基因整理 将两个数据库中槲皮素干预后表达相反(在一个数据库表现为上调，在另一个数据库中表现为下调)的基因进行整理(见图3，表3，表4)。 2.4. GO富集分析 用David数据库对两个数据库中槲皮素干预后差异基因表达趋势相同(都表现为上调或都表现为下调)以及表达趋势相反的基因进行GO富集分析，整理有显著性差异(P < 0.05)的通路。
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user: 4. 讨论 随着生活水平的提高，人们对于食物的选择范围也逐渐变大，整体饮食结构随之改变。有些人喜食 图4. 两种饮食条件下表达趋势相同的基因参与的通路(A)和表达趋势相反的基因参与的通路(B) 红肉、加工肉类及甜品，其中含有高糖、高脂和高胆固醇，与之相反，有些人坚持清淡饮食，喜食蔬菜、水果和谷类。有研究表明，前一种饮食偏好能够增加2 型糖尿病和心血管疾病的风险，后者则可以降低这一风险 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] 。2014年，Shivappa等提出“食物炎性系数”的概念，将蔬菜、水果、粗纤维、谷类和某些豆制品归类为抗炎食物，而饱和脂肪酸、反式脂肪酸则被认为是促炎食物 [ 13 ] 。基于食物炎性系数这一概念，其研究团队发现促炎饮食能够诱发代谢综合征 [ 14 ] ，还发现在爱荷华州女性人群中促炎食物的摄入与代谢综合征时C-反应蛋白的升高和葡萄糖耐受相关 [ 15 ] ，在意大利男性人群中促炎饮食是前列腺癌的一个风险因素 [ 16 ] 。以上这些研究结果都表明不同的饮食结构塑造了不同的机体炎性状态。 槲皮素是一种天然黄酮类化合物，已有大量研究发现其具有肝脏保护作用 [ 4 ] - [ 9 ] ，但Aksenov等则发现槲皮素对高果糖诱导的大鼠肥胖的初始阶段并没有表现出显著的肝脏保护作用 [ 17 ] ，考虑槲皮素给药剂量不足以纠正高果糖诱导的大鼠肥胖初期的炎性状态。由此，本研究提出科学问题：槲皮素小剂量预防给药在不同的机体状态下的对肝脏基因表达谱的调节是否也存在差异。本研究中正常饮食小鼠组模拟了清淡饮食人群，高脂饮食(饮食中含高脂、高胆固醇和高蔗糖)小鼠组模拟促炎饮食人群。由分析结果可以看出两组小鼠肝脏被调节的基因存在差异，相同的给药剂量由于机体炎性状态不同产生了不同的药效结果。 本研究结果提示在制定给药剂量时可以按照饮食偏好将人群划分为不同的群体，根据人群饮食的炎性系数调整给药剂量，从而实现预期的药效结果。这一研究也为槲皮素的个体化预防给药提供了指导意义。
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user: 摘 要 目的：建立HPLC法同时测定川芎茶调丸中升麻素苷和5-O-甲基维斯阿米醇苷含量的方法。方法：采用HPLC法，色谱柱为Agilent Eclipse XDB-C 18 ；水为流动相A，乙腈为流动相B，梯度洗脱；流速为1 mL/min；检测波长为302 nm。结果：升麻素苷、5-O-甲基维斯阿米醇苷分别在0.0996~0.996 µg (r = 0.9999)和0.1428~1.428 µg (r = 0.9998)之间线性关系良好。升麻素苷、5-O-甲基维斯阿米醇苷平均回收率分别为97.89% (RSD = 2.33%)和97.40% (RSD = 1.43)。结论：该法稳定、准确，重现性好，阴性对照无干扰，可用于川芎茶调丸中色原酮类成分的含量测定。 关键词 :川芎茶调丸，升麻素苷，5-O-甲基维斯阿米醇苷，高效液相色谱法 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 川芎茶调丸为常用中成药，主要由川芎、白芷、羌活、细辛、防风等八味中药组成，具有疏风止痛的功能，临床用于风邪头痛，或有恶寒，发热，鼻塞等症具有很好的疗效。川芎茶调丸的质量控制常以阿魏酸、欧前胡素和异欧前胡素 [ 1 ] [ 2 ] 为指标，难以真正反映该药的量效关系。方中防风具有祛风解表，胜湿止痛，止痉的功效，所含有效成份升麻素苷与5-O-甲基维斯阿米醇苷等色原酮类化合物具有明显的止痛、抗炎、解热等药理作用，这与川芎茶调丸的功能主治相一致。本文采用高效液相色谱法建立了川芎茶调丸中升麻素苷、5-O-甲基维斯阿米醇苷的含量测定方法，为进一步控制该制剂质量提供可靠的科学依据。
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user: 2. 仪器与试药 2.1. 仪器 Agilent 1200型高效液相色谱仪(美国Agilent公司)；“XS205”电子天平(Mettler toledo公司)。B3200S-T型超声波清洗器(上海必能信超声有限公司)，MILLI Q超纯水纯化系统。 2.2. 试药 升麻素苷对照品(中国药品生物制品检定院，批号：111522-201511)；5-O-甲基维斯阿米醇苷(中国药品生物制品检定院，批号111523-201509)；川芎茶调丸(兰州佛慈制药股份有限公司，批号：17F7、17C3、17D9；兰州太宝制药有限公司，批号：53140101、53140207、53140301)。甲醇为色谱纯，其他试剂均为分析纯。
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user: 3. 方法与结果 3.1. 色谱条件 色谱柱：Agilent Eclipse XDB-C18 (250 × 4.6 mm， 5 μm)；梯度洗脱条件：0~8 min，乙腈–水 (12:88)；8~10 min，乙腈–水(30:70)；流速：1.0 mL/min；检测波长：302 nm。 3.2. 对照品溶液的制备 精密称取升麻素苷、5-O-甲基维斯阿米醇苷对照品适量，分别加甲醇制成每1 mL中含99.6 µg、142.8 µg的溶液，即得。 3.3. 供试品溶液制备 取本品细粉约5 g，精密称定，置索氏提取器中，加甲醇约50 mL，回流提取4小时，回收溶剂至干，残渣加甲醇溶解并定容至10 mL，用0.46 µm的微孔滤膜过滤，取续滤液，即得。 3.4. 阴性对照溶液的制备 依《中国药典2015年版一部》川芎茶调丸项下，取1/10处方量，按制备工艺配制不含防风的阴性供试品，再按照供试品溶液制备方法制成阴性对照溶液，即得。 3.5. 方法学研究 3.5.1. 系统适用性实验 精密吸取供试品溶液、对照品溶液和阴性对照溶液各10 µl，按照“2.1”项下色谱条件测定，结果表明阴性对照溶液在各对照品色谱峰相应的位置处无杂质峰干扰。供试品色谱图中升麻素苷，5-O-甲基维斯阿米醇苷与其他组分分离度均大于1.5，分离良好，理论塔板数按升麻素苷和5-O-甲基维斯阿米醇苷峰计均大于5000，符合《中国药典》2015年版一部附录的有关要求。见图1。 3.5.2. 线性关系 取升麻素苷对照品溶液(99.6 µg/mL)、5-O-甲基维斯阿米醇苷对照品溶液(浓度142.8 µg/mL)，分别精密吸取1.0、2.0、4.0、6.0、8.0、10.0 μL，注入液相色谱仪，按照“2.1”项下色谱条件进行测定，以峰面积(Y)对进样量(X)进行线性回归，计算回归方程，结果见表1。 图1. 高效液相色谱图。(A对照品；B供试品；C阴性对照。(1. 升麻素苷；2. 5-O-甲基维斯阿米醇苷)) Table 1 Results of working curv 成分 回归方程 线性范围，µg 相关系数 升麻素苷 Y = 2261.23X + 22.53 0.0996~0.996 0.9999 5-O-甲基维斯阿米醇苷 Y = 1751.47X + 36.76 0.1428~1.428 0.9998 表1. 工作曲线考察结果 3.5.3. 精密度试验 分别精密吸取升麻素苷对照品溶液、5-O-甲基维斯阿米醇苷对照品溶液各5.0 μL，按“2.1”项下色谱条件重复进样6次，测定升麻素苷，5-O-甲基维斯阿米醇苷峰面积，峰面积的RSD分别为0.61%、0.82%。表明仪器精密度良好。 3.5.4. 稳定性试验 取供试品溶液，按“2.1”项下色谱条件，分别在0、2、4、8、12、24 h进样，测定升麻素苷、5-O-甲基维斯阿米醇苷峰面积，结果各成分峰面积的RSD分别为0.93%和1.07%，表明供试品溶液在24小时内稳定。 3.5.5. 重复性试验 取同一批样品(兰州佛慈制药股份有限公司 批号：17C3) 6份，按“2.3”项下供试品溶液制备方法制备溶液，按“2.1”项下色谱条件，进样测定，计算平均含量，结果升麻素苷为0.0931 mg/g，RSD为2.27%；5-O-甲基维斯阿米醇苷为0.1224 mg/g，RSD为1.31%。表明方法重现性好，符合定量标准要求。 3.5.6. 加样回收率试验 取同一批样品(兰州佛慈制药股份有限公司，批号：17C3) 6份，分别加入升麻素苷、5-O-甲基维斯阿米醇苷各适量，按“2.3”项下供试品溶液制备方法处理并测定，计算各成分平均回收率，结果见表2，表明本方法准确可靠。 Table 2 Results of recovery test 成分 样品原有量，mg 加入对照品量，mg 测得量，mg 回收率，% 平均回收率，% RSD， % 升麻素苷 0.2338 0.1992 0.4277 97.34 97.89 2.33 0.2349 0.1992 0.4375 101.71 0.2329 0.1992 0.4272 97.54 0.2350 0.1992 0.4266 96.18 0.2332 0.1992 0.4308 99.20 0.2352 0.1992 0.4252 95.38 5-O-甲基维斯阿米醇苷 0.3074 0.2856 0.5915 99.47 97.40 1.43 0.3088 0.2856 0.5823 95.76 0.3062 0.2856 0.5876 98.53 0.3089 0.2856 0.5871 97.41 0.3066 0.2856 0.5816 96.29 0.3092 0.2856 0.5861 96.95 表2. 加样回收率测定结果 3.5.7. 样品测定 按“2.3”项下方法，对2个厂家6批样品依法制备供试品溶液，进样测定，计算各成分含量，结果见表3。 Table 3 Results of contents determination of samples (n = 2 生产厂家 批号 升麻素苷，mg/g 5-O-甲基维斯阿米醇苷，mg/g 兰州佛慈制药股份有限公司 17F7 0.1043 0.1326 17C3 0.0931 0.1224 17D9 0.1128 0.1428 兰州太宝制药有限公司 53140101 0.0827 0.1196 53140207 0.0935 0.1233 53140301 0.0874 0.1205 表3. 样品含量测定结果(n = 2)
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user: 4. 讨论 4.1. 检测波长的选择 《中国药典》2015年版一部中升麻素苷和5-O-甲基维斯阿米醇苷的测定，检测波长多采用254 nm和290 nm，实验中发现供试品溶液在这两个波长处杂质峰较多，且对主峰测定有干扰，经过紫外光谱测定，升麻素苷和5-O-甲基维斯阿米醇苷均在302 nm处有次最大吸收，以302 nm为测定波长，峰形较好，杂质干扰小，因此选择302 nm作为测定波长。 4.2. 流动相的选择 文献报导升麻素苷和5-O-甲基维斯阿米醇苷的含量测定流动相多采用不同比例的甲醇–水、乙腈−0.05%磷酸、乙腈–甲醇–水 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] ，实验发现采用乙腈–水为溶剂进行梯度洗脱，在本文条件下升麻素苷和5-O-甲基维斯阿米醇苷能与其它成分峰达到基线分离，且峰形对称良好。
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user: 5. 结论 本实验采用HPLC法同时测定川芎茶调丸中升麻素苷和5-O-甲基维斯阿米醇苷的含量。实验结果表明该法准确、灵敏，重现性好，结果可靠，为有效控制川芎茶调丸的质量供了方法依据。
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user: 摘 要 在数字音乐快速发展的同时，人们也从音乐匮乏的时代走向音乐过载的时代，越来越多的用户在使用数字音乐时，希望从种类繁多的音乐中得到其当前喜欢的推荐。不同于其他商品推荐，音乐的消费使用与用户的情绪高度关联。针对这些问题，提出了一种融合面部表情和社交网络的音乐推荐方法。该方法利用社交网络历史行为分析建立用户知识模型，再利用目前的面部识别技术，结合用户的面部表情去判断用户当前的情绪。在现有的音乐推荐方法基础上，加入或过滤出情绪分类以及与用户情绪符合的推荐结果。实验结果证明了情绪因素会对音乐偏好产生影响，提出的融合面部表情和社交网络的音乐情境推荐方法，比其他不考虑用户情绪单单基于内容推荐或者协同过滤推荐的推荐方法略好且稳定，具有较好的实际应用效果。 关键词 :面部表情，社交网络，情境推荐，用户情绪，音乐 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 随着互联网和数字多媒体的快速发展，数字音乐服务受到了人们的广泛欢迎，如何帮助用户在海量的音乐中快速而准确的找到想要的音乐，成为了音乐推荐研究领域的热点。目前音乐心理学研究领域表明，音乐在其听众中引起了明显的情绪反应，证明了音乐偏好与用户情绪高度相关，例如用户当前心情很失落、伤心，很想听一些轻音乐舒缓一下心情。 在音乐个性化推荐领域主要有三类不同的推荐算法：基于内容的推荐算法 [ 1 ] ，该方法主要是通过获取用户的最近收听记录和音乐的音频特征和网络标签，并计算历史音乐与待预测音乐的相似度和用户与待预测音乐的匹配度，即为用户推荐最近播放音乐的相似音乐；协同过滤推荐算法 [ 2 ] ，该方法主要是利用用户之间的相似偏好，来挖掘用户的潜在偏好。主要包括启发式和基于模型两种类型，其中启发式方法是通过用户的历史偏好差异计算用户之间的相似度，然后依据用户的历史偏好和用户之间的相似度计算用户对于待预测音乐的偏好度；基于模型的协同过滤方法是在用户所使用的偏好信息基础上，构建一个有效的预测模型，然后依据用户的实时数据来预测用户对于音乐的潜在偏好，最后把预测的结果生成给目标用户。构建一个优秀的用户偏好预测模型是算法应用过程中的重要部分，目前许多的优秀模型如矩阵分解模型、聚类模型、贝叶斯网络模型等被应用在基于模型的协同过滤推荐算法中。协同过滤推荐算法善于挖掘用户新的兴趣点、可处理复杂的非结构化对象，缺点就是存在数据稀疏性和冷启动问题；混合推荐算法，即使用不同的混合方式将基于内容的推荐算法和协同过滤推荐算法混合，再将预测音乐推荐给目标用户。 本文提出了一种融合面部表情和社交网络行为分析的音乐推荐方法，将用户情境信息融合到推荐算法中去 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 。本方法通过在用户的自适应音乐推荐系统中结合情绪情境的推理能力，将面部表情融合到音乐推荐中去，结合用户的社交网络状态建立用户情绪与音乐类型的关联，计算用户在某种情绪下对音乐类型的偏好程度，最后根据用户的实时情绪推荐其当前可能喜欢的音乐。
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user: 2. 相关工作 传统的音乐推荐引擎大多单单使用基于内容或协同过滤方法，而不考虑用户的情绪状态，忽略了音乐是用户精神消费品的本质。如用户处于情绪高涨、心情愉悦的时期，却向其推荐伤感的音乐，显然是不合适的。 与传统的音乐推荐相比，近年来，很多学者提出了融入用户情绪因素的音乐推荐方法。如Shin等 [ 6 ] 提出来一种自动缓解压力的音乐推荐系统，系统使用无线和便携式手指型PPG传感器来检测用户的情绪。Deger等 [ 7 ] 提出来一种基于情感的可穿戴式生理传感器音乐推荐系统，主要是通过测量用户的心率、皮肤电流来反映用户的情绪，将情绪信息作为补充数据被馈送给任何基于内容或协作的推荐引擎。shan等 [ 8 ] 提出了基于影视音乐的特性来实现为用户不同情绪状态下推荐不同的音乐，但从影视剧音乐学系得来的情绪特性与用户的实际情绪有较大的差别。Yoon等 [ 9 ] 提出通过用户的收听历史 [ 10 ] [ 11 ] 、上下文信息 [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] 等选定的特征来实现个性化音乐推荐 [ 17 ] [ 18 ] 。琚老师等 [ 19 ] 提出了融入音乐子人格和社交网络行为分析的音乐推荐方法，但是音乐子人格是文化沉淀的结果，不具有个性化和代表性。而且实时情感分析是通过分析用户的社交媒体状态，实时性和准确性不强。
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user: 4. 结果分析 4.1. 数据集描述 在本文中，我们使用了两个数据集，数据集一是我们用于训练人脸表情识别模型，是来自Kaggle面部表情识别挑战，该数据由面部的48 * 48像素灰度图像组成，每个面孔被归类为“愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶，中立”7种情绪中的一种。数据集二是来从”酷我音乐”网站获取的信息，“酷我音乐”里的推荐分类有一个心情分类，就爬取了情绪、歌曲列表、播放次数、音乐标签等。 4.2. 实验分析 本次实验主要是对面部表情进行分析以及对加入情绪的推荐结果进行对比。 1) 由图4和图5所知，面部表情分析相比2013年Kaggle面部表情识别挑战赛最高准确率为34%有较高的正确率，可以较为准确的分析用户的情绪。 图4. 模型准确率效果图 图5. 模型损失函数效果图 2) 利用已被标记偏好度的音乐m，计算用户u对未被标记音乐n的偏好度。首先计算音乐m与音乐n之间的相似度，如式(5)所示。 s i m ( m ， n ) = m → ∗ n → ‖ m → ‖ ‖ n → ‖ (5) 设置相似度阈值s，取相似度值大于s的音乐作为音乐n的最近邻， s n 表示音乐n的最近邻音乐集。利用式(6)来预测音乐n的偏好度p。 P u ， n = ∑ m ∈ s n s i m ( m ， n ) ∗ P u ， n ∑ m ∈ s n s i m ( m ， n ) (6) 本文采用MAE和P@N作为加入情绪后的推荐结果。MAE值是被用来比较预测的用户偏好度和用户的实际偏好度，具体定义如式(7)所示。 MAE = ∑ i = 1 N | ρ i − q i | N (7) 由图6可知，本文基于协同过滤推荐算法分别使用余弦、Pearson和基于项目的相似度计算方法比较，融入情绪的推荐算法具有较小的MAE值。 图6. 融入情绪的推荐算法MAE比较 P@N是根据推荐集中TopN的音乐与目标用户实际偏好度前TopN的音乐做比较，计算其准确度。本实验与传统协同过滤算法作比较，由图7可知，融入用户情绪的推荐算法相对于未融入用户情绪的推荐算法准确率较高。 P@N = 推荐列表中TopN音乐包含用户实际偏好TopN的音乐数量/N。 图7. 融入用户情绪的推荐算法P@N比较
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user: 5. 结束语 本文针对目前许多音乐推荐忽略用户情绪的情况，提出了一种融合社交网络行为分析和面部表情的音乐推荐方法。首先根据用户历史数据建立<用户、情绪、音乐类型、偏好度>四元组，然后充分利用目前时兴的面部识别技术判断用户的情绪，最后为用户实时推荐其当时可能感兴趣的音乐。 但是，本文工作还存在许多改进的地方，比如用户没有历史数据的冷启动问题，面部表情分析的准确性问题。未来，这将作为工作的一部分，进一步提高音乐推荐的性能。
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user: 摘 要 为提高煤矿井下局部网络抗破坏能力和自修复能力，本文研究了一种煤矿井下移动无线传感器网络(MWSN)的局部节点部署方法，通过采用提高区域节点部署密度和节点分级的方法提高局部网络的抗破坏能力，并对该部署方法下局部网络的初始覆盖率和灾后覆盖率和网络连通性进行了分析，结果表明该方法具有较好的抗破坏能力。同时本文还设计了一种针对局部网络的受损检测和修复算法，充分利用网络区间内的移动机器人节点实现网络检测和自修复，通过对一段连续模拟空间的仿真实验，验证了该算法具有较好的网络连通修复能力。 关键词 :移动无线传感器网络，局部网络，节点部署，自修复 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 目前应用于煤矿井下的无线传感器网络大部分的仍是缺少移动节点的普通无线传感器网络(WSN)，这种网络存在对环境变化的适应性差，网络扩展性差以及不具备网络自修复能力的问题。此外，受煤矿井下长距离的巷道环境限制，井下构建的网络中往往存在许多长距离的线状网络，这些部分自然成为了整个网络中极为脆弱的环节，极易在灾害情况下造成网络中断。移动无线传感器网络(MWSN)由于配备了一定量的移动机器人节点，所以具备一定的自修复能力并且网络的布置和扩展也相对灵活，在煤矿井下监测网络的构建中有较好的应用前景。 目前，针对带状区域无线传感网络节点部署已有许多学者进行了研究，文献 [ 1 ] 提出了一种等腰三角形覆盖，文献 [ 2 ] [ 3 ] 提出了一等分覆盖的方法，文献 [ 4 ] 基于区域的二重完全覆盖提出了一种等腰梯形覆盖的方法，并且详细证明了节点感知半径r和带状区域宽度w的比值满足一定条件时，可以获得最大的节点利用效率。同时，在关于网络节点故障监测方面，文献 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] 等提出了很多种关于网络覆盖空洞的检测方法。文献 [ 8 ] 针对可充电无线传感网络提出了一种基于扇区的替换方法，用来检测故障节点以及使用Air-Robot投放新节点的方式进行网络修复。文献 [ 9 ] 针对无线传感器网络部署区域由于通信障碍和其他一些因素产生的某些节点无法与网络通信的情况，给出了一种使用节点代理解决监测区域内节点通信不可达的方案，并基于一般意义的网络系统模型提出了一种探测覆盖区域内节点连通性的算法。 在本文中研究对象是煤矿井下移动无线传感器网络，它不仅担负日常的井下环境监测任务，而且必须在矿井发生事故时，仍能够及时有效地传回井下环境数据，为煤矿搜救工作提供依据。由于本文对无线传感器网络的要求主要是抗破坏能力，与文献 [ 2 ] 完全覆盖和最大节点利用率的目标有所不同，所以在节点部署方面兼顾了多重覆盖度、节点利用率以及网络连通性等多个方面，同时还引入了一定量的移动机器人节点和随机布置的随机节点，作为特殊情况下的网络修复节点和应急替换节点。此外，为实现灾后的网络修复，提出了基于网络连通性的网络节点故障检测方法，然后按照受损节点优先级使用移动机器人进行修复。由于煤矿井下环境复杂多样，网络部署方法并不完全相同，本文主要结合井下环境特点将井下MWSN划分成多个局部加强的子网络。以其中一个子网络中的节点部署策略为研究对象，研究提高网络的抗破坏能力和受损后的网络自修复能力的具体方法。
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user: 2. 无线传感器网络的构成 2.1. 煤矿车场区环境特点 煤矿井下移动无线传感器网络中的节点布置必须适应煤矿井下环境特点。网络中固定节点位置除了需满足遮挡少覆盖范围广之外，还必须考虑节点不和井下作业发生干扰，所以网络中的固定节点一般布置在巷道顶部和底部的侧壁区域。网络中的移动机器人节点通常为地面移动机器人，其只能布置在空间有限的地面区域，如果将机器人部署在地面侧壁区域时，机器人的灾后生存率和利用网络定位机器人位置的性能都会降低，所以通常希望将机器人布置在相对较好的中间区域。考虑到不能和正常的井下作业发生干扰，机器人节点的部署就必须选择在相对开阔的位置。 煤矿车场区是井下运输的枢纽，由多种功用的巷道组合而成。其主要运输巷道与一般巷道并无太大区别，但是车场区存在许多巷道的交叉口，是一个较大的开阔区域，且通常各交叉口相隔不会太远，所以非常适合布置局部加强网络。为了便于研究，本文将巷道交叉口的开阔区域用10 m × 10 m × 5 m的立方体区域代替，由于巷道结构，设备布置等因素影响，区域内的抗破坏能力并不相同，在本研究中根据区域抗破坏能力将区域划分为巷道顶部区域、巷道侧壁区域和巷道中心区域三部分，分别用T、S、C表示，示意图如图1所示。不同区域内的节点覆盖情况以及移动机器人节点配置情况均有不同，重点通过研究节点初始布置优化方法，提高网络整体的生存率和修复率。 图1. 车场区交叉口区域划分示意图 2.2. 移动无线传感器网络中的节点简介 作为无线传感器网络的节点必须具有三个部分，分别为感知部分——传感器、处理与存储部分——微处理器、无线通信部分——通信模块。无线传感网路的传感器通常有许多种类型，这些传感器可实现诸如温度、湿度、运动、压力、声音、气体成分等等的监测，微处理器则主要用于对一些数据的简单处理和存储，通信模块则负责节点间的通信，该模块也是网络节点能量消耗最大的部分。一个完整的移动无线传感器网络除了各种监测节点外，通常还包含被感知对象与网络用户等要素。 无线传感器网络根据空间布置方式的不同可分为平面结构和分级结构两种 [ 10 ] 。在平面结构的无线传感器网络中，各个节点具有同等的地位，也正是由于这一特点，源节点和目标节点间一般存在多条路径，网络的负荷可以由这些路径共同分担，通常情况下不存在瓶颈，网络健壮性较好。但是，由于平面结构网络是自组织网络，且节点众多，密度较大，所以在节点的组织、定位以及节点与基站之间的路由建立、控制与维持的报文开销都较大，除了影响传输速率外，网络的能源消耗控制以及网络的可靠性都难以保证。所以平面型结构通常用于节点数目相对较少，网络规模不大的情况，具有易于部署，实现网络功能的优点。分级结构通常是将网络划分为多个簇(Cluster)，每个簇由一个簇头(Cluster Head)和若干簇成员(Cluster Member)组成，这些簇头形成高一级的网络，并负责簇间的数据传输，而簇成员只负责数据的采集。这样可以大大减小网络中路由控制信息的数量，网络具有较好的扩充能力。簇头可以预先确定，也可以通过选举算法自动产生。由于簇头可以随时选举产生，因此网络也具有较好的抗破坏性。分级网络结构存在一个明显的问题是簇头能量消耗过大，由于簇头的数据流通量高出普通节点几倍或几十倍，在发送和接收报文的过程中将消耗更多的能量。在无法保证簇头能量能及时补充的情况下，通常采用簇头轮换算法使网络中节点能量消耗基本相同，以延长网络寿命。 本文在局部网络的构建过程中采用的是分级结构网络，节点包括锚节点，随机节点和移动节点三类。其中锚节点作为一级节点，具有最佳的抗破坏能力，充当网络中的簇头节点。随机节点为二级节点，主要为随机布置的监测节点。移动节点为三级节点，在网络正常运行时停留在相对安全的巷道中心区域，当网络异常变化时，通过节点的自主移动修补网络。网络拓扑结构如图2所示。 图2. 区域节点拓扑结构
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user: 3. 节点部署研究 3.1. 节点初始部署方法 在选定的立方体区域内，根据三级节点的网络拓扑结构，按先部署锚节点构建网络骨架，再部署随机节点增强网络，最后部署移动机器人节点的方法进行。锚节点的部署情况如图3中红色五角星所示，这些节点的位置都是既定已知的，由这些锚节点可基本实现区域全覆盖。再布置一定量的冗余随机节点如图3中绿色圆点所示，其位置是未知的。可移动的节点如图3中紫色五角星所示，通常布置在空间的中心域，但是其具体位置也是未知的。启动网络后，先通过锚节点对随机节点和移动节点进行定位，定位完成后向控制中心发送所有二、三级节点的位置信息。由于区域内通过锚节点已经基本实现区域覆盖，为节省能量，二、三级节点在确定位置后进入休眠状态。 图3. 区域节点初始部署 3.2. 节点假设与初始覆盖率 实际环境中的节点覆盖范围常常因自身状态和所处环境的不同而有一定的出入，在本文中为便于研究，假设所有节点均符合布尔感知模型 [ 11 ] ，即所有传感器节点的感知范围均是一个以节点为圆心，感知半径为R的球形区域，发生在节点感知半径内的事件被节点感知的概率为1，否则设为0；考虑到网络可能需要应对极端环境，所以安全的感知半径均乘一个极端条件系数n (n < 1)，在本实验中，结合节点情况取安全感知半径R n 取为5 m，远小于理论感知半径，且本文假定节点的通信半径与感知半径相同。假设节点O坐标为(x o ， y o )，对于平面上任意一点S(x s ， y s )，节点检测到S发生某一事件的概率为： P ( o ， s ) = { 1 d ( o ， s ) ≤ R n 0 else 其中， d ( o ， s ) = ( x o − x s ) 2 + ( y o − y s ) 2 为节点O与点S间的欧氏距离。 为简化覆盖率研究，将巷道前后截面、上顶面，下底面和左右壁面分别定义为1~6号截面，研究各面内的区域覆盖情况，用各个面内的覆盖率代替整个空间的覆盖水平。由于初始状态随机节点和移动机器人节点都是随机部署的，需要定位后才能发挥作用，且网络正常的情况下这些节点都处于休眠状态，所以初始覆盖率仅考虑锚节点的情况。由于锚节点布置的对称关系，我们仅研究1号、3号和5号面的覆盖情况，分别如图4(a)~(c)所示，颜色越深表示能覆盖到该区域的节点越多。各面的初始覆盖率情况如表1所示： 由以上结果可知，在1号面和三号面上初始覆盖率达到100%，且2重覆盖率均在80%以上，覆盖效果好，其中5号面存在无法覆盖的区域，其整体覆盖率为95.66%，但其2重覆盖率也达到了60%以上，综合来看整体的覆盖冗余度较大，主要是为保证后续极端条件下遭到破坏后的网络仍具备一定的覆盖以完成最后的网络自修复。 3.3. 网络其他性能分析与优化 在3.2节中已经讨论了网络覆盖率和多重覆盖这两个重要的基本网络性能，在本节中将从网络覆盖 图4. 第1，3，5面初始覆盖图示 Table 1 Initial fraction of coverage of each surfac 面编号 1重覆盖率 2重覆盖率 3重覆盖率 4重覆盖率 整体覆盖率 1号面 13.02% 4.34% 51.13% 31.51% 100% 3号面 8.68% 47.03% 44.30% 0% 100% 5号面 34.24% 61.42% 0% 0% 95.66% 表1. 各面初始覆盖率 密度、网络覆盖效率和网络连通性三个方面进行分析。由于在本文中，随机节点和移动节点都是作为紧急情况下的应急节点，所以在衡量网络静态性能的过程中先不加以考虑。 定义1覆盖密度：覆盖密度定义为所有节点覆盖的面积之和与实际需要监测区域面积的比值 [ 4 ] ，用ρ表示，用来衡量节点覆盖的利用效率。表达式如下： ρ = N π r 2 A 式中N表示与监测区相关的节点个数，A表示需要监测区域的面积。我们一般只考虑区域完全覆盖的情况，所以ρ总是一个大于等于1的数，显然ρ越小节点覆盖的利用率越高，当ρ等于1时，节点覆盖面积恰好完全覆盖需要监测的区域，利用率最高。 在本文提出的节点初始布置方案中，由3.2节提到的平面分析方法，依次计算得到1号、3号面的覆盖密度，其中由于5号6号面监测区域没有完全覆盖，所以该参数没有参考意义。 定义2覆盖效率：覆盖效率定义为所有节点在监测区域内覆盖面积的并集与所有节点在监测区域内覆盖面积之和的比值 [ 4 ] ，用η表示，用来衡量区域覆盖效率。表达式如下： η = ∪ i = 1 N S i ∑ i = 1 N S i 式中S i 表示第i个节点在监测区所覆盖的面积。显然η是一个小于等于1的数，当所有节点在监测区覆盖的面积无重合部分时，η等于1，此时节点在监测区域的覆盖得到了最大程度的利用。但是由3.2节可知，适当的多重覆盖可以提高网络的抗破坏能力，同时在信息传递链路的选择上也有较大的选择空间，所以我们必须针对实际需要，在这两个性能设计之间权衡。 在现有的高抗破坏网络节点布置方案下，我们可以分别计算得到1面、3面、5面的覆盖效率，从计算的结果来看，覆盖效率的降低也是在可以接受的范围内。 定义3节点连通：两个节点间的欧氏距离小于等于节点通信半径，那么这两个节点相互连通。在本文的环境模型中，网络连通性主要考察巷道截面间的信息连通以及截面内节点间的信息连通，一个是为了实现信息沿巷道的内外交流，另一个是为了实现截面内的信息交流。首先考察1面内节点的连通情况，根据定义3，每个节点都至少与两个节点相互连通，且靠近巷道中心线的两个节点可同时与三个节点相互连通，网络的连通度较高。然后我们考察1面和2面间的连通情况，显然1、2面要实现连通只能通过3、4号面的中心节点中继，不过依然满足存在两条独立的连通通道，巷道截面间的连通度仍较高。不过这些靠近巷道中心线的节点在网络连通中担负的任务较大，一方面会造成节点能耗加大，另一方面也会导致网络的连通情况受这些节点的影响较大。
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user: 4. 模拟受灾结果及分析 4.1. 模拟受灾假设与灾后网络覆盖分析 根据本文2.1的区域划分情况，不同的区域设定了不同的灾后节点损坏率。在本研究中，巷道顶部节点遭受破坏的概率最大，其次是巷道侧壁区域，节点生存率最高的是巷道中心区域。为方便研究，本文中按3.1所示的区域节点初始布置方法布置节点，通过确定损坏节点数目的方法来确定区域的节点损坏率，具体数值如表2所示： Table 2 Setting of damages in each are 区域范围 锚节点 损坏数 损坏率 随机节点 损坏数 损坏率 顶部区域 7 5 71.4% 4 3 75.0% 侧壁区域 4 2 50.0% 2 1 50.0% 中心区域 3 1 33.3% 2 1 50.0% 表2. 各区域损坏情况设定 从表2中数据可以看出，网络破坏情况较严重。在灾后发生后，所有休眠的节点进入工作状态，为网络自修复做准备。由于只假定了区域节点损坏数目，具体是哪些节点受损具有随机性，而节点的位置对受损后的区域覆盖率和后续的网络修复具有很大的影响。所以本文采用随机抽取10组不同的损坏情况进行灾后网络覆盖分析和后续修复条件判定，具体结果如表3所示： Table 3 Simulated post-disaster coverage and network connectivit 次数 1面 2面 3面 4面 5面 6面 连通性 1 97.8% 97.8% 74.9% 95.2% 78.5% 78.5% 中断 2 100% 0% 89.4% 99.6% 39.3% 39.3% 中断 3 39.3% 97.8% 95.3% 99.7% 78.5% 39.3% 连通 4 97.8% 89.3% 89.8% 99.8% 39.3% 39.3% 中断 5 100% 78.5% 59.9% 98.9% 78.5% 78.5% 中断 6 47.8% 97.8% 87.1% 94.6% 39.3% 87.1% 中断 7 97.8% 47.8% 74.9% 100% 87.1% 39.3% 连通 8 89.3% 87.1% 89.4% 98.9% 39.3% 39.3% 连通 9 78.5% 100% 89.8% 95.4% 39.3% 39.3% 中断 10 100% 78.5% 59.9% 100% 47.8% 47.8% 连通 表3. 模拟受灾后的覆盖率和网络连通性 由表3可以发现，灾后网络覆盖率与被破坏节点分布有较大关系，十组随机情况中网络发生中断的占6组，虽然从灾后覆盖率来看，十组中仅第二组出现了2号面覆盖率为零的情况，其他情况下各面覆盖率最低都在30%以上，但是网络中断率却达到了60%，所以灾后网络修复中网络连通恢复仍需重点研究。 4.2. 模拟受灾网络修复分析 4.2.1 . 网络受损检测及修复算法的实现 由于网络修复的目的是使巷道内端传感器节点能够和外端节点实现连通，所以本文采用内部节点的连通性判定方法。在前面构建的区域网络模型中，即对1号截面内的节点进行连通性判定，然后由内向外检测网络连通性，直到到达2号截面。算法执行过程如下： 第一步：1号截面内节点发布所有与其相连的节点广播信息，然后利用内层移动机器人巡视和接收1号截面节点信息，如果机器人接收不到任何1号截面节点信息，则判定1号截面节点损坏，若机器人接收到1号截面节点信息但是均不包含外层节点的连通信息，则认为区间中点的节点损坏。 第二步：2号截面内节点发布所有与其相连的节点广播信心，然后利用外层移动机器人巡视和接收2号截面节点信息，如果机器人接收不到任何2号截面节点信息，则判定2号截面节点损坏，若机器人接收到2号截面节点信息但是均不包含内层节点的连通信息，则认为区间中点的节点损坏。 第三步：内外层机器人共享第一步和第二步收集到的信息，对网络连通情况进行判定并制定修复方案。 第四步：若存在1号截面内节点P 1j ，2号截面内节点P 2k ，且二者对应有共同的中间层节点P 1s ，则认为该区间的网络处于连通状态，释放该区间机器人到下一网络区间； 第五步：若存在1号截面内节点P 1j ，2号截面内节点P 2k ，但无共同对应的中间层节点，此时判定j与k是否相等，若相等则指定一个机器人充当中间节点实现P 1j 和P 2k 的连接，释放区间内其他机器人到下一网络区间； 第六步：若1号(或2号)截面内节点均损坏，仅有2号(或1号)截面节点及与其对应连通的中间层节点，则指定一个机器人充当1号(或2号)截面内的节点实现区间的网络连通，释放区间内其他机器人到下一网络区间； 第七步：若1号(或2号)截面内节点均损坏，仅有2号(或1号)截面节点且无与其对应连通的中间层节点，则指定一个机器人充当1号(或2号)截面内的节点，指定另一个机器人充当中间层节点实现区间的网络连通，释放区间内其他机器人到下一网络区间； 第八步：若1号和2号截面内节点均损坏，则指定一个机器人充当1号截面内节点，指定另一个机器人充当2号截面内节点，并搜寻可以使两截面内机器人相连通的中间层节点，若存在则以此节点实现区间网络连通，若不存在则考虑采用前面区间释放的机器人充当中间节点，若无前面空间释放的机器人则判定网络连通修复失败。 4.2.2 . 网络连通修复的仿真与分析 在本研究中，灾后修复的重点不在于恢复网络的覆盖率，而在于恢复网络的连通性，以保证基本的信息流通。在MATLAB环境下搭建了一个由10个图3所示的空间区域组成的长巷道模拟环境，截面内节点分别用P ij 表示， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， 11 ； j = 1 ， 2 ， ⋯ ， 6 ，每段空间区域中间的节点用P ik 表示，其中 k = 0 ， 1 ， 2 ， ⋯ 。仿真中各段的损坏率以及损坏节点的具体位置均为随选定，实验一共进行了10组，每次均按照4.2.1中的网络受损检测及修复算法进行网络连通的修复，具体结果如图5所示： 图5. 修复仿真结果 从图中结果可以看出，由于前面节点布置的优化，在10组模拟实验中各区间的模拟灾后连通率都在50%以上，十次实验中经修复后的总体的连通率为90%，其中的一次修复失败发生在区间6，由于网络的串联性质导致整体的网络连通修复失败。在另外几次仿真中各区间的修复率均达到了100%，验证了修复算法的可行性。
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user: 5. 结论及展望 通过对煤矿井下一段区间内的节点部署设计，提高了无线传感器网络的局部抗破坏能力，从区间的初始节点覆盖率和模拟灾后节点覆盖率分析了节点部署方案的优势；另外通过利用区间段内的移动机器人，设计了单个区间段的网络受损检测和修复方案，通过多区间段组成的连续模拟空间对该修复算法进行了仿真，仿真结果显示该方法具有较好的网络修复率，能够大大提高灾后无线传感器网络的自修复能力。但是该方法也存在一些问题，比如节点布置密度较大，移动机器人节点也布置得较多，所以不适宜于大范围应用，只使用与局部区段的网络加强。后续还应当对实际的井下受灾数据进行深入分析，合理选择不同位置的锚节点密度及移动机器人部署数量，争取在投入成本和网络修复率方面取得平衡。
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user: 摘 要 通过采用Hoagland营养液培养的方法，研究Cu污染对玉米幼苗生理生化的影响，对玉米的产量品质有重要意义。结果表明：随着铜溶液浓度的升高，叶绿素a的含量和叶绿素总含量呈先下降后微上升的趋势，叶绿素b的含量相对稳定；可溶性糖含量增加；蛋白质的含量先增加后下降，总体呈下降趋势；POD的含量先快速上升后有所下降，总体呈现上升趋势；CAT的含量是先下降后上升再下降。 关键词 :玉米幼苗，Cu污染，生理生化 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. 前言 重金属铜作为一种微量元素，是高等生物包括人类生长发育必不可缺少的元素，但过量就会产生副作用，同时铜也是环境污染的重金属元素之一 [ 1 ] [ 2 ] 。本文研究重金属铜污染对玉米幼苗生理生化特性的影响。玉米一般在浇铜溶液的第三天就会出现明显的不同。在铜等重金属污染条件下，植物体明显停止生长，植株体内叶绿体、线粒体、细胞核等细胞器的超微结构被破坏，抑制其根系、地上部和根瘤生长 [ 3 ] [ 4 ] 。植物细胞内具有多种抗氧化酶可以降低或消除活性氧的伤害。重金属Cu处理后，玉米幼苗体内活性氧清除系统遭到破坏 [ 5 ] 。由于济丰96号杂交玉米具有抗病、抗倒、品质优良、产量高等优点，深受广大农民欢迎，本实验以济丰96号杂交玉米为材料，研究不同浓度的铜对玉米各项生理指标的影响。
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user: 2. 实验材料及方法 2.1. 实验仪器 容量瓶(100 ml， 100 ml， 25 ml)、烧杯、锥形瓶、研钵、玻璃棒、试管架、10 ml离心管、移液枪、蓝色枪头、量筒、培养皿(多个)、纱布、纱窗、剪刀、记号笔、比色皿、擦镜纸、试管、药匙、称量纸、直尺、标签、冰块、漏斗、滤纸、胶头滴管。 低速多管架自动平衡离心机、UV-5500紫外可见分光光度计、电子天平、数显鼓风干燥箱、电冰箱、电磁炉、高速冷冻离心机、JB-2型恒温磁力搅拌器。 2.2. 实验试剂与材料 考马斯亮蓝、碳酸钙、二氧化硅、95%无水乙醇、95%酒精、磷酸、蒸馏水、三氯乙酸、氢氧化钠、十二水磷酸氢二钠、磷酸二氢钠、聚乙烯吡咯烷酮(PVP)、四水硝酸钙、硝酸钾、七水硫酸镁、磷酸二氢钾、乙二胺四乙酸铁钠、微量元素、甲硫氨酸(MET)、乙二胺四乙酸钠(EDTA)、四唑氮蓝(NBT)、核黄素、30%过氧化氢、愈创木酚、硫代巴比妥酸(TBA)、济丰96杂交品种的玉米种子。 2.3. 实验材料处理 选取籽粒饱满，大小一致的种子，用2%高锰酸钾溶液消毒，然后清洗、浸种，发芽后分盘。每盘用等量的营养液在光下培养，每天早晚各换一次营养液。 2.4. 铜溶液处理 对照组用Hoagland营养液处理(Cu ++ 0 mg/L)，实验组中的每五盘分别用不同浓度的铜溶液(400 mg/L， 600 mg/L， 800 mg/L)处理，每盘浇12 ml的营养液和12 ml的铜溶液，连续处理两到三天，早晚各一次，观察叶片、株高、茎、根等生长情况。 2.5. 指标测定 2.5.1. 叶绿素的测定方法 采用丙酮乙醇混合液法测定叶绿素含量 [ 6 ] 。分别取相同部位的叶(0 mg/L， 400 mg/L， 600 mg/L， 800 mg/L)，去主脉称量0.2 g，按一般方法提取叶绿素，将匀浆转入25 ml容量瓶中，并用适量95%无水乙醇洗涤研钵定容到25 ml。从容量瓶中取8 ml于离心管中，离心后取上清，每个浓度测三个吸光值，再取平均值。计算公式： C a = 13.95A 665 − 6.88A 649 C b = 24.96A 649 − 7.32A 665 C 总叶绿素 = C a + C b 叶绿素含量(mg/g) = (C × V × 稀释倍数)/m 2.5.2. 蛋白质的测定方法 采用考马斯亮蓝染色法测定蛋白质含量 [ 7 ] 。对照组：1 ml蒸馏水加5 ml配好的考马斯亮蓝溶液。 实验组：取样0.1 ml (0 mg/L， 400 mg/L， 600 mg/L， 800 mg/L)加蒸馏水0.9 ml加5 ml配好的考马斯亮蓝溶液，摇匀3 min后在595 nm处测OD值。 计算公式：蛋白质含量(mg/g) = (OD − 0.0044)/2 ÷ 0.0056。 2.5.3. 酶液的提取 分别取相同部位的叶(0 mg/L， 400 mg/L， 600 mg/L， 800 mg/L)，去主脉称取0.2 g剪碎再加1 ml PH = 7.8 PBS在冰上研磨成匀浆，在研磨过程中依次加入四次1 ml PH = 7.8 PBS缓冲液使研磨充分。装入离心管中，离心管需等量对称放入高速冷冻离心机中(离心管在放入高速离心机前必须确认离心管的盖已扣紧)，温度4℃，10，500 r/min，离心20 min后取上清液，转移至试管中塞上塞子，注意做好标记，放入冰箱冷藏待用。注意酶液提取的整个过程要在冰上进行。 2.5.4. 可溶性糖的测定方法 TBA和酶液各取2 ml加到试管中混合均匀，沸水浴15 min后转移到离心管中。3000 r/min离心15 min，取上清。 对照组：TBA溶液。 实验组：上清液(0 mg/L， 400 mg/L， 600 mg/L， 800 mg/L)。 对照组和实验组加相同的量，分别532 nm、450 nm处测吸光值。 计算公式：可溶性糖(mmol/L) = 11.71 OD 450 。 2.5.5. POD的测定方法 采用愈创木酚法测定POD含量 [ 6 ] 。 对照组：0.2%过氧化氢2 ml加愈创木酚1 ml再加7.0 PBS 1 ml。 实验组：0.2%过氧化氢2 ml加愈创木酚0.95 ml加7.0 PBS 1 ml加0.05 ml酶液。 用对照组调零，在470 nm处测吸光度值。 计算公式：POD μ/(gmin) = (ΔA 470 × V t )/(w × V S × 0.01 t)。 2.5.6. CAT的测定方法 对照组：0.2%过氧化氢1 ml加水2 ml。 实验组：0.2%过氧化氢1 ml加水1.9 ml再加酶液0.1 ml。 用对照组进行调零，在240 nm处测吸光值。 计算公式：CAT μ/(gmin) =ΔA 240 × V T /W × V S × 0.01 × t。