DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 数值算例 例1 方程系数和区域如下所示： ， ， ，边界条件 ，精确解为： . 现在我们应用上述的算法求解算例1，确定其在时间和空间方面的收敛精度。空间步长为 的均匀网格，表1显示了在时间方面的收敛精度。表2给出了在固定的时间步长 ，单步算法在空间方面的收敛精度。从表中我们可以清晰的看到单步算法在时间方面是一阶收敛精度，而在空间有二阶的收敛精度。在此说明，本节所示的所有误差是L 2 范数在终端时刻 的误差，除非另有说明。 从表1中可以看到，当取 时，这对保持包含在对流步的显示时间推进的稳定性是很大的时间步长，但只运用单步算法我们就得到收敛的计算结果，其结果如图1所示。同理，在表2中确定了该算例在空间方面的收敛精度，在 取 时网格的剖分是很粗的，但是运用上述的单步算法计算结果是收敛的，如图2所示。上述表中的计算的收敛结果说明了单步算法的可行性和实用性。 例2 方程参数如下所示： ， ， ， ，边界条件 ，精确解有如下的形式： 为了确定在空间方面单步格式的实际收敛阶，我们选择了很小的时间步长，观察当空间步长减半的情况下误差的变化。表3显示了当时间步长固定，数值算例在不同网格大小的L 2 的误差，可以清楚的看到单步格式在空间是二阶收敛精度。 现在我们取 的均匀网格，在如下的时间步长序列运行单步格式，寻找数值格式的稳定区域。数值结果如表4所示，可以观察到 时单步算法是不收敛的，而且虽然 时算法收敛，但计算结果有很大的振荡。因此要得到满意的计算结果，必须采用合适的较小的时间步长。限制这样时间步长是自然的，因为这是我们使用的显示时间推进的稳定性条件所要求的。在下面的部分，可以看到多步格式可以从根本上提高稳定性条件。 从上面可以看到，单步格式可以得到期望的收敛性，而且当它收敛时可以保持精确的收敛精度。然 Table 1 Error estimation and convergence order of single method wit order 0.1 0.318725 - 0.1/2 0.147547 1.1112 0.1/2 2 0.070784 1.0597 0.1/2 3 0.034646 1.0308 0.1/2 4 0.017137 1.0156 0.1/2 5 0.0085221 1.0078 0.1/2 6 0.00424952 1.0039 表1. 取 ，单步法计算的误差估计及其收敛阶 Table 2 Error estimation and convergence order of single method wit order 1/4 0.041588 - 1/8 0.00897586 2.2120 1/16 0.00203951 2.1378 1/32 0.000483367 2.0770 1/64 0.000123786 1.9652 表2. 取 ，单步法计算的误差估计及其收敛阶 Table 3 Error estimation and convergence order of single method wit order 1/4 0.362638 - 1/8 0.0817792 2.1487 1/16 0.0196814 2.0549 1/32 0.00493634 1.9953 1/64 0.00123852 1.9948 1/128 0.000312747 1.9855 表3. 取 ，单步法计算的误差估计及其收敛阶 Table 4 Error estimation and convergence order of single method wit order 0.1 1.11024e+35 - 0.1/2 0.121862 - 0.1/2 2 0.0455624 1.4193 0.1/2 3 0.0223644 1.0267 0.1/2 4 0.0111191 1.0081 0.1/2 5 0.00556048 0.9998 表4. 取 ，单步法计算的误差估计及其收敛阶 图1. ， 图2. ， 而，这个格式要求合适的较小的时间步长，限制了其在实际应用。多步格式的提出是为了提高单步格式的稳定性，下面是多步格式提高算法稳定性的测试。 在下面的数值实验中，对确定的 ，取 为多步数，运行多步格式直到观察算法收敛并记录相关的多步数。表5显示了计算的数值结果，从表中可以看到，当我们取 时，这对保持对流步的显示时间推进的稳定性是很大的时间步长，但是在 我们仍然得到多步格式的计算结果是收敛的。计算结果已表明对于给定的单步格式可 能不收敛，但当取多步数 合适的大，多步格式计算的结果总是收敛的。因此我们可以总结到，如果给定一个合适的大的 ，多步格式可以被认为是无条件稳定的格式。 我们也计算了在固定的步数 和空间步长 下，多步格式的收敛精度，计算结果如表6所示。将表6结果与利用单步格式计算的表4对比，可以清晰的观察到数值算例收敛的时间序列，多步法的计算结果明显优于单步格式的结果，图3所示了取 ， 的条件下，单步和多步算法数值结果的比较。 Table 5 Numerical results of multistep method wit order 0.1/2 5 2 0.00557061 - 0.1/2 4 4 0.0111357 0.9993 0.1/2 3 8 0.022311 1.0026 0.1/2 2 16 0.044746 1.0040 0.1/2 32 0.0897277 1.0038 0.1 64 0.179769 1.0025 0.2 128 0.361168 1.0065 表5. 取 ，多步法的计算的数值结果 Table 6 Numerical results of multistep method with an order 0.1 0.179769 - 0.1/2 0.0897229 1.0026 0.1/2 2 0.0447486 1.0036 0.1/2 3 0.0223207 1.0035 0.1/2 4 0.0111494 1.0014 0.1/2 5 0.00558507 0.9973 表6. 取 ， ，多步法的计算结果 图3. 取 ， ，左边 右边
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user: 4. 结论 本文探讨了一种新的算子分裂算法求解二维粘性Burgers方程。在每一步迭代过程中，先后求解一个纯对流和一个纯扩散的问题。提出了对流问题时间推进的显示格式，但时间推进的显示化可能会引起对时间步长严格的限制，因此提出了在较小的时间步长下显示的多步格式以至于这个方法的结果表现的像无条件稳定的方法。扩散问题在每一步迭代过程中总是自伴的和强制的，以便使用许多存在的最优预条件的迭代求解器可以有效的解决它。通过数值算例呈现了新格式单步和多步方法求解的稳定性、收敛性，以及已经验证了其最优的收敛阶。
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user: 摘 要 本文主要研究磁流作用下改进的Chay神经元模型，以及神经元在外界磁流作用下电活动的模式转迁。结果表明，通过对Chay模型中膜电位上添加忆阻电流，发现在不同参数条件下，系统呈现静息、峰放电和簇放电等丰富的放电模式。特别地，我们发现了磁流作用下神经元表现出复杂混合振荡模式。 关键词 :Chay模型，磁流，放电模式 Copyright © 2017 by authors 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 生物神经系统是由数量巨大的神经细胞(神经元)相互联结组成的，具有极其复杂的多层次结构的信息网络系统，具有复杂的动力学行为。基于神经元的电生理实验，Hodgkin和Huxley在理论上提出了关于神经元放电的著名的HH模型(Hodgkin-Huxley) [ 1 ] ，揭示了神经生理活动的电化学机制。此后，人们在HH模型基础上，为了更好的描述不同神经元丰富的放电模式，相继改进或提出一些著名的神经电生理模型，如FHN (FitzHugh-Nagumo)模型、HR (Hindmarsh-Rose)模型、ML (Morris-Lecar)模型、Chay模型等。神经元Chay模型是描述胰腺 细胞的电生理模型 [ 2 ] ，它由经典的HH模型改进而得到，在原有Na + ，K + 离子通道的基础上增加Ca 2+ 离子通道。Chay模型具有丰富的放电模式和动力学行为. 裴利军等人研究了神经元Chay模型的动力学行为 [ 3 ] ；周毅研究神经元Chay模型簇放电活动的动力学行为和模式划分 [ 4 ] 。随着对神经系统生物电的进一步研究，神经元系统中可以检测到复杂的电磁场分布。马军等人研究了磁流对神经元放电模式的影响 [ 5 ] ；李佳佳等人研究电磁辐射引起神经元放电节律转迁的动力学行为 [ 6 ] 。在本文中，研究Chay模型中磁流对神经元放电模式的影响，主要通过增加磁通量以及忆阻器对Chay模型进行改进，改进的Chay神经元模型能产生丰富的放电模式，特别是产生了复杂的混合簇放电模式。就作者的知识面来讲，这是以往研究中少见的现象。本文主要研究了磁流对单个神经元放电行为的影响，为深入研究电磁辐射对人体神经元的影响提供有益的探讨。
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user: 2. 改进的Chay神经元模型 经典的三变量Chay模型最初是用来模拟胰腺β-细胞的放电行为，也可以用来描述其他神经元的峰、簇放电行为。在磁流作用下，改进后的Chay模型表示如下 [ 2 ] [ 5 ] ： (1) (2) (3) (4) (5) 其中(1)表示细胞膜 电位的变化， 和 分别是混合Na + -Ca 2+ 离子通道、K + 通道和漏电离子通道的可逆电位； 和 分别代表混合离子通道、依赖电位的K + 通道、依赖细胞膜内Ca 2+ 浓度的K + 通道和漏电流的最大电导。(2)表示细胞膜内Ca 2+ 浓度的变化规律，右边两项分别表示进出膜的Ca 2+ ；(3)表示依赖于电位的K + 通道打开的概率的变化规律，其中 弛豫时间。 是细胞内Ca 2+ 流出的比率常数， 是比例性常数， 是Ca 2+ 通道的可逆电位， 是与K + 通道打开的时间常数相关的参数。 和 分别是混合Na + -Ca 2+ 通道激活和失活的概率， 是K + 通道打开概率n的稳定值，具体表达式： 其中： ， ， ， ， ， ， 。变量 描述的是跨膜磁通量， 表示磁通控制忆阻器(记忆电阻)。 ，其中 是给定的参数值。参数 是描述膜电位和磁通量之间的联系。 是指对膜电位的抑制调节，它主要取决于 的变化。根据电磁定律可以把 描述为感应电流，表达式如下： (6) 方程中由于离子的跨膜运动会增加膜电位，所以在方程中引入负反馈 。模型中用到的参数值见附录。
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user: 3. 主要结果 以改进的Chay模型为基础，研究参数 ， ，r，I分别对神经元的膜电位产生的影响。固定参数 ， ， ， ，当 变化时神经元呈现不同的放电模式：由静息态、簇放电到周期簇放电的转迁，如图1所示。当 时，簇大体形态一致但每一组簇中所包含的峰放电状态并不相同，即混合模式。当 时，簇放电的振幅约为15 mV。当 时，神经元的簇放电的振幅约为5 mV。也即是说，参数 不仅可以影响神经元放电模式的频率，还可以影响放电模式的振幅，也即影响膜电位的大小。 和 都是用来描述膜电位和磁通量之间关系的参数。接下来，我们研究负反馈 中的 对神经元膜电位的影响。 时，膜电位振荡的幅度很小，表现为静息态，如图2所示。在 增加到0.6 图1. ， ， ， 。参数 变化时神经元膜电位的时间序列。(a) ，(b) ，(c) ，(d) 图2. ， ， ， 。参数 变化时神经元膜电位的时间序列图。(a) ，(b) ，(c) ，(d) 图3. ， ， ， 。参数r变化时神经元膜电位的时间序列图。(a) ，(b) ，(c) ，(d) ，(e) ，(f) 图4. ， ， ， 。参数I变化时神经元膜电位的时间序列图。(a) ，(b) ，(c) 时，神经元的放电模式呈现出无规律非周期性峰放电节律。继续增大 的值，当 时，神经元呈现复杂的混合簇放电模式。 时，神经元表现为稳定的簇放电模式。说明参数 变化时，神经元经由静息、峰放电到混合簇放电到簇放电的转迁。参数 对膜电位的频率影响较大，但对振幅的影响不是很大。 对于改进的Chay模型，磁通控制忆阻器(记忆电阻)起到了关键性的作用，它可以用来记忆跨膜磁通量的大小，其中 。下面我们研究参数r，b对神经元膜电位产生的影响，如图3所示。神经元由静息、混合放电、无规律峰放电到低振幅周期簇放电的转迁。参数r对神经元膜电位的振幅及频率都有重要的影响。 外部刺激电流对神经元的放电模式也有重要的影响。外部刺激I变化时神经元的放电模式如图4所示。神经元表现为静息态，混合簇放电、峰放电到低振幅簇放电的转迁。
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user: 4. 结语 基于经典Chay模型，我们研究了神经系统中电磁场对神经元膜电位的影响。通过增加跨膜磁通量及忆阻器，给出了磁流作用下改进的Chay模型。我们主要研究了参数 和外部刺激电流I对神经元放电模式的影响。在磁流作用下，我们发现，Chay神经元会表现出复杂的混合模式，实验中也观察到类似的混合模式现象 [ 7 ] 。选取适当的参数，神经元就可以呈现：静息、峰放电、簇放电和混合簇放电等多样的放电模式。经典的Chay模型中，神经元常见的放电状态为静息、峰放电和簇放电。电磁场引起的复杂的神经节律变化可以使我们进一步认识了磁辐射对大脑神经活动的影响，另一方面，该结果对于节律动力学与电磁辐射的相关性的研究也有一定的参考价值。
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user: 摘 要 在承载于WDM的IP网中，波长电路通常具备备用电路，在多数时间内该备用电路处于空闲状态，造成了资源浪费。日益增长的带宽需求对传输网造成了巨大的压力，增大空闲备用电路的利用率十分必要。本文提出了一种IP网络与波长业务共享容量的可生存网络设计，通过使用一种高效的启发式算法，在保证IP网络可生存性的状况下，将波长电路的空闲备用电路合理分配给IP网络。实验结果表明，通过波长电路与IP网络共享空闲备用电路，能够实现更高的资源利用率，在保证其生存性的同时降低网络成本。 关键词 :波长电路，IP over WDM，资源优化，可生存网络 Copyright © 2017 by authors 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. 背景介绍 随着网络的发展，各种服务层被引入，未来的光纤骨干网中预计普遍存在两种服务，分别是是IP服务和波长服务，其中IP服务在运营商网络中成功建立起来，波长服务占当今载波业务的一小部分，但预计将随着一些应用(如电子科学)的出现而增长。当前传送IP业务最主流的技术包括IP over ATM， IP over SDH和IP over WDM三种。相比其他两种技术，IP over WDM充分利用了WDM拥有的巨大带宽和路由交换机强大的交换能力，通过优化IP层和光层的结构，对流量工程、QoS和保护恢复功能进行配置，最终简化了网络管理，使层次结构合理而高效 [ 1 ] 。IP层通过恒定比特率(CBR)电路仿真或者基于分组的虚拟专用线路(例如，以太网专用线路)承载具有等于或低于10 Gbps速率的不同粒度的专线服务，而40 Gbps乃至100 Gbps的专线业务作为波长业务承载在光层之上。近年来光网络朝着高速率、大带宽的方向迅猛发展，设备数目快速增加导致网络能耗急剧增长 [ 2 ] [ 3 ] ，用户对带宽需求与日俱增，特别是诸如视频流技术、宽带无线接入技术，以及三网融合等的飞速发展，使得有线和无线的接入带宽不断增长，导致运营商的骨干网络的业务流量持续增长，长途骨干网正在承受着流量爆炸式增长带来的巨大压力 [ 4 ] [ 5 ] 。 保证网络可生存性也是当下网络设计必须考虑的因素。网络的生存性又可称为网络的抗毁性，指的是在网络发生故障的时候，网络能保证业务正常运行的能力，最佳的网络生存性技术便是在保证业务能够正常运行的前提下，最小化网络的维护运营成本 [ 6 ] [ 7 ] 。 因此，在提高网络资源利用率的前提下，开发有效的机制以确保在多种粒度、敏捷性、恢复要求和保护等级等因素下的可生存IP和波长服务稳定运行是非常重要的。 若选择将波长电路的空闲备用电路共享给IP业务需要考虑到以下问题：在备用电路故障的情况下，备用电路上的IP流量将被抢占；而当主电路故障时，需要使用其备用电路以恢复波长业务，此时IP业务也将被抢占。要通过备用路径重新路由被抢占的IP流量，IP拓扑必须始终保持连接 [ 8 ] [ 9 ] ，因此，只有那些在故障情况下不断开IP拓扑的备用电路可以被共享。 本文的目标是设计可生存的IP拓扑结构，有效地重复使用空闲波长备份容量，提出一种启发式算法，选择并共享能够保持IP拓扑的生存性的备用电路。本文首先简要介绍了相关的背景知识，接着提出一种快速且有效的启发式算法以选择合理的波长备用电路，然后通过一个网络的示例验证算法效率，最后总结全文。
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user: 2. IP和波长业务共享容量的启发式算法 2.1. 问题约束 本算法默认已经预先设置了波长服务请求，即网络中已经为波长服务请求分配了主电路以及其备用电路。一旦IP服务发出请求则该请求必须被响应，并且在响应IP请求时，允许重新使用一些空闲备用电路，但是必须确保IP拓扑保持连接以应对所有单个物理链路故障。正式的问题说明如下：给定网络拓扑，背景波长业务，每个链路上的可用波长和IP层需求，我们需要为IP请求分配光路，使得总成本(根据所使用的波长信道的总数来测量)最小化。所需约束如下： · 对于每个IP层需求，可以使用现有的空闲备用电路或者建立新的光路。 · 每个链路上的光路数必须小于或等于其支持的波长通道数。 · 对于所有单个物理链路故障，IP拓扑必须始终保持连接 2.2. 涉及算法的重要概念 首先介绍涉及到本算法的一些重要概念，图1中的IP拓扑需要图2中7个节点的物理拓扑支持，IP拓扑中每条边代表IP请求，该请求需要在物理拓扑的光路中传输。如图2所示，此时物理拓扑中有三个波长服务请求，分别为(1-2)、(1-6)和(6-5)，图2中分别用P 1 、P 2 和P 3 表示，其备用电路分别用B 1 、B 2 和B 3 。由图1和图2可知，图1的IP拓扑中IP请求(1-5)和(1-2)可以直接使用用于传递波长服务请求(1-2)、(1-6)和(6-5)的备用电路的，而不用去建立新的光路。 图1. 简单IP拓扑 图2. 简单物理拓扑 例如，波长服务请求(1-2)的备用电路可用于支持IP请求(1-2)，波长服务请求(1-6)和(6-5)的备用电路可联合用于支持IP请求(1-5)。图3和图4是两种不同的解决方案。在图3中，所有的备用电路都用于支持IP请求，这样做可以避免额外新建光路，最大程度的节约了资源，然而一旦链路(1-6)因出现故障而断开，那么备用电路B 1 和B 2 将变得不可用，B 2 之所以对IP请求不可用是因为其主电路P 2 因断开而不可用，因此P 2 上的波长服务请求将抢占备用电路B 2 。由此可知备用电路不可用的情况有两种，一种是备用电路所在的链路断开(如上述情况的B 2 )，另一种是备用电路所支持的主电路所在的链路断开(如上述情况的B 2 )，因而上述情况中(1-2)和(1-5)的传输电路皆变得不可用，导致IP拓扑断开连接。因此图3中的解决方案并未提供一个可生存性的IP映射。而图4中的解决方案使用了备用电路B 2 和B 3 而未使用B 1 ，该方案是可生存的。由此可知，对于备用电路的合理选择可以保证IP拓扑的可生存性。 接下来介绍冲突指数(index of conflict， IC)的概念，该指数可帮助下文介绍的启发式算法为IP请求选择适合的波长服务请求的备用电路。 冲突指数(index of conflict， IC)：对每个备用电路(B i )计算冲突指数。该值表示一旦本备用电路出现故障会导致最多几条其他备用电路被抢占，可通过观察该备用电路与几条其他主电路相交而得出。若IC值高于预先所定的阈值，该备用电路将不可用于承载IP请求，若IC值小于阈值，则可将该备用电路添加入候选电路。 2.3. 可生存容量共享算法 可生存容量共享算法：在本算法中，IP拓扑被划分为多个独立的子图，并且每个子图以可生存的方式映射在物理拓扑上。可生存容量共享算法如下： 图3. 不具有生存性的IP-WDM共享路由选择 图4. 具有生存性的IP-WDM共享路由选择 1. 选择嵌入在IP拓扑中的k连接子图。子图中的每个边是IP请求。这些IP请求具有单位波长容量。k连通意味着子图中任一节点连接到其他k个节点。若无法找到这样的子图，则返回映射不具有可生存性。此处选择尽量选择k值小的子图。 2. 对于子图中的每个IP请求，检查是否存在用于支持其业务的空闲备用波长电路。如果存在这样的备用电路，计算其冲突指数(IC)，并检查IC值是否小于k − 1。若IC值大于或等于k − 1，则子图可能成为断开的单链路故障，导致IP拓扑某些业务中断；若IC值小于k − 1，则接受备用电路作为支持IP请求的候选光路径。对子图中的所有IP请求重复此过程。 3. 以链路不相交的方式为所选子图中的每个IP请求分配光路。对于子图中的每个IP请求，检查备用电路是否存在于候选光路径集合中。如果存在备用电路，则尝试以链路不相交的方式设置该备用电路，使得新的光路与已完成分配的IP请求子图的所有光路是链路不相交的，否则，以链路不相交的方式为IP请求建立新的光路径，注意此处的链路不相交仅代表当前子图内分配的光路。我们对子图中的所有IP请求重复此过程。如果整个子图的光路分配不成功，则返回到步骤1并选择不同的子图。 4. 如果分配成功，将该子图合并为IP拓扑中的单个节点，并转到步骤1。成功分配意味着子图已经以可生存的方式映射到物理拓扑上，并且在单链路故障事件中仍能保持连接。子图的收缩确保映射的子图与IP拓扑的剩余部分之间的连接也是可生存的。当收缩子图时，子图中所有边的端点被合并成一个单点。将新边添加到IP拓扑以下情况的边中：未出现在子图，同时在子图中边的端点之间或者在子图中边的端点与IP拓扑剩余部分之间的边，子图收缩可能使得新的IP拓扑中产生自循环和多重边。 5. 最后，经过若干次收缩，若IP拓扑仅由一个点组成，则映射成功，否则映射不成功。 2.4. 应用实例 在实例的实现中，将在可生存容量共享算法的第一步中选择k = 2的连接子图。本文将用下面的例子来讨论可生存的容量共享算法。如图5展示了一个IP拓扑示例，该样例需要得到图6中所示的带有背景波长流量(背景波长流量指的是已经在网络中分配了电路的波长服务请求)的物理拓扑的支持。该IP拓扑的每个边缘都是一个单位波长容量IP请求。可以注意到，图5中的一些IP请求可以被图6中的备用电路所支持，这些请求是(1-14)、(5-8)和(2-6)，其中(1-14)和(2-6)的备用电路B1和B2都没有与任何主电路链路相交，因此它们的IC值皆为0，备用电路B3其中一段链路与主电路P1相交，其IC值为1，等于阈值(k − 1 = 1)，所以不能够支持IP业务。在启发式算法第一次运行期间，我们选择图5中的三个节点组成的子图(1-5-8)。该子图的映射如图7所示。在该子图中针对所有IP需求建立新的光路，并且所有这些光路是链路不相交的。新建的光路分别是为IP请求(1-5)所建立的IP 1 ，为IP请求(5-8)所建立的IP 2 和 图5. 一种简单的IP拓扑 为IP请求(1-8)所建立的IP 3 。注意，不能利用备用电路B3来支持IP请求(5-8)，因为它的IC值大于阈值。 在第一次运行之后，节点5和8被合并到节点1中，如图8所示。 在启发式算法第二次运行期间，选择具有IP请求(8-14)和(1-14)的多重边子图(1-14)(即图8中加粗部分)，其映射如图9所示。为IP需求(8-14)建立新的光路IP 4 ，并且现有波长备用电路B 1 用于IP需求(1-14)。第二次运行后收缩的IP拓扑如图10所示。可发现节点1处有一新的自循环。 在启发式算法的第三次运行期间，映射自循环。下文将不再演示第三次以及第四次运行时光路的映射。 第三次运行后的收缩的IP拓扑将去掉自循环边5，当前剩下一个子图(1-2-6)。第四次运行后，IP拓扑收缩到单点，映射成功。在可生存容量共享算法每次运行期间，循环映射以及所得到的收缩后的IP拓扑都是可生存的。 图6. 具有背景波长流量的物理拓扑 图7. 第一次执行算法后得到的光路映射 图8. 第二次算法执行前的IP拓扑
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user: 3. 实验结果分析及讨论 本章节考虑一组8个节点车轮网络，即存在从k等于3到7的四个不同k连接网络(k连接意味着IP拓扑中的每个节点都连接到k个其他节点)，拓扑图因形似车轮所以称作车轮网络。随着车轮网络的连接数增加，IP请求的数量增加，需要满足这些请求所需的资源量。本文对背景波长流量占IP流量50%情况进行了实验。50%的背景业务意味着多达50%的IP业务可以由在物理层中路由的现有备用波长电路支持。在每个方法中使用的波长信道的确切数目在表1中给出，第一种方案不允许为IP业务分配备份波长容量，它直接为每个IP请求建立新的光路径，在这种方案中，IP和波长服务之间的容量划分是固定的。第二种方案就是本文所提出的启发式算法构建可生存性拓扑，他与第一种方案的区别在于是否使用波长业务的空闲波长信道来传输IP服务，前者不使用，若发现两点间无光路连接则新建光路，后者根据本文提出算法合理的选择空闲波长备用电路并使用。通过观察表1可知，在k等于3、4、5和7时(即在k连接数为3、4、5和7的车轮网络中)，不共享空闲电路的方案需要新建大量的新光路，造成了资源的浪费，而本文使用启发式算法且使用了空闲备用电路共享的方案大约能节约30%~40%的光路资源。通过该仿真实验，可以观察到启发式方法执行得很好，并且在计算上开销更低。 图9. 第二次算法执行后的光路映射 图10. 第三次算法执行前的IP拓扑 Table 1 Wavelength channels needed to support IP traffic of two case 使用方法 3 4 5 7 不共享方案 25 30 43 59 启发式算法 16 20 32 35 表1. 两种方案所用波长信道数目
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user: 4. 结论 本文提出并研究了用于可生存IP拓扑设计的高效启发式算法的特性，总体的思路是通过在电信主干网中使用的IP-over-WDM网络中重新使用备用波长电路。本方法实现了在IP层和光层的请求之间的动态资源共享，同时确保在光纤骨干网络中的IP和波长服务的100%可生存性。研究结果表明，通过重新使用波长服务的备份容量，我们可以在网络中为IP服务节省大量的使用容量，同时不会影响IP和波长服务的可生存性。该研究可以使运营商通过同时支持IP和波长业务来设计具有成本效益的网络。未来将考虑IP和波长服务的进一步集成。
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user: 摘 要 在计算机与互联网高速发展的今天，视频播放器已经成为每台计算机终端必不可少的应用。现在的视频播放器通常指能播放以数字信号形式存储的视频的软件，种类繁多，功能强大，能够支持主流的多媒体格式，具有多种强大的解码方式，播放效果清晰流畅。但是大多数视频播放器并不开源，不支持深层的用户自定义操作，功能仅仅局限于播放，并且播放效果单一，对于视频处理并未有涉及，部分播放器在音视频同步问题和进度条跳转问题上还存在缺陷。本文基于Qt平台设计出一款既能满足普通播放需求，又可以加载用户自定义图像算法以实现不同的播放效果的播放器控件，具有单帧跳转、加载图像算法播放等视频播放功能，同时具有保存帧序、视频算法处理等视频处理功能。 关键词 :视频播放，加载图像算法，保存帧序，视频算法 Copyright © 2017 by authors 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. 研究背景 在计算机与互联网高速发展的今天，视频播放器已经成为每台计算机终端必不可少的应用。现在的视频播放器通常指能播放以数字信号形式存储的视频的软件。在不同的领域，视频播放器发挥的作用不尽相同，起到的作用也或大或小。现有的大多数视频播放器，都携带相应的第三方解码器来还原经过压缩后的媒体文件，并且还要内置一套转换频率以及缓冲的算法。当然，大多数的视频播放器都支持音频播放。这些播放器都将重点集中在提高播放效果和播放效率，而无法体现多媒体丰富的可扩展性。 机器视觉作为近几年新兴并迅速发展的测量方式，已经开始逐渐取代传统人眼测量方式。在很多行业中也已经有了比较成熟的机器视觉的应用，如基于仪表板总成智能集成检测系统、金属板表面自动控伤系统、汽车车身检测系统、纸币印刷质量检测系统、智能交通管理系统、金相分析、医疗图像分析、瓶装啤酒生产流水线检测系统、大型工件平行垂直度测量仪螺纹钢外形轮廓尺寸检测系统、轴承实时监控系统、金属表面的裂纹测量等。 在这些现有的机器视觉监测系统中，现有的系统实现方式大多是通过对静态的图像进行捕捉并进行处理，这样不仅效率不高，在某些需要大量的上下文相关的图像序列中，非常难以实现图像的检测。如：气象业中对云层的运动监测系统则是需要对动态的图像数据进行分析处理。因此，视频处理算法已经逐渐走上这些行业的舞台，视频播放器中增加视频处理功能也显得十分的重要。
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user: 2. 音视频同步 由于多媒体音视频文件中数据源是以包的形式进行组织。大部分文件分为三个轨道：视频轨道、音频轨道和字幕轨道，这里重点讨论前两种轨道。对于不同的文件格式，甚至对于同一种文件格式的不同编码标准，音视频包的排列方式不尽相同。用v代表视频包，a代表音频包，部分媒体格式文件的音视频包排列方式如图1所示。 程序在对解码后的音视频数据进行播放的时候，若是采用根据时钟的方式来限制解码速度，并将解码后的音视频包立即播放的方式，视频是可以正常播放，而音频数据由于不连续，在播放音频的时候会出现卡顿的现象。因此，仅仅使用对音视频包进行编号并计算播放时间后进行同步播放的方式并不可行，这就需要使用线程间通信的方式或者时间戳的方式来进行音视频同步。常见的音视频同步技术有基于缓冲区数据控制的同步 [ 1 ] ，基于播放时间的同步，多路复用同步技术，时间戳同步技术，同步信道技术， 图1. 音视频包排列方式 同步标记技术，基于反馈的同步技术，时间戳同步信道技术，基于RTP的同步技术，音频跟随视频的同步技术等等 [ 2 ] 。在此，这些技术的具体实现方式和优缺点不再熬述。 使用时间戳同步音视频的方式主要有三种：音频同步于视频，视频同步于音频，音频视频同步于系统时钟 [ 3 ] 。这三种方式各有优劣，下面分别介绍这三种方式的优缺点。 音频同步于视频同步方式不会出现由于视频同步问题而导致的丢帧或视频帧无限制播放的情况，但是由于这种方式需要视频给定标准始终，而视频的时钟是根据视频文件头的fps (帧率)来确定的，对于某些不按照视频编码标准进行编码的视频流，会出现fps值不准确的情况，甚至出现fps值不存在的情况。并且，若音频不断的进行与视频进行同步操作，导致音频播放忽快忽慢，甚至出现卡顿现象，对播放效果造成很大的影响 [ 4 ] 。因此，这种方式并不能作为普遍的音视频同步方案。 音频视频同步于系统时钟的同步方式是音视频数据本身并不互相干涉，音频与视频的各自的时间戳只需要与系统地始终进行对比决定是否立即播放即可。这种方式对于大多数的音视频文件可行，但若出现极端情况，由于时间戳是线性增长的，一段数据流中，若大量的只出现音频流或大量的只出现视频流，会出现视频卡顿或者音频卡顿的情况。而且，假若音频时间戳与视频时间戳的时间基并不标准，会出现视频音频无法同步的现象。因此，大多数媒体播放器并不采取这种同步方式。 视频同步于音频方式是音频数据直接交给声卡播放，视频数据则根据其时间戳与正在播放的音频的时间戳进行对比，根据对比结果决定视频帧是否立即播放。由于这种方式不会出现音频卡顿的现象，而且无需调用系统时间而浪费资源，因此是比较好的音视频同步方案。
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user: 3. 非关键帧跳转 对于大多数的多媒体文件，为了减小视频文件占用空间的大小，在它们的视频流中，并不是每一个视频包中包含的帧数据都是一整幅的图像，而是只有一部分视频包中包含的是一整幅图像，另一部分视频包中只是相对于前一帧或者相对于附近几帧图像的变化信息，根据变化信息才计算出当前帧的完整图像。这些包含完整图像数据的帧称为关键帧，不包含图像完整信息而只包含图像变化信息的帧称为非关键帧。对于某些背景变化非常小的视频，整个视频文件中只包含一个关键帧，后面的帧都是根据前一帧计算得来的 [ 5 ] 。 在视频正常播放的时候，并不用关心这个问题。因为在解码的时候，只需向其提供一个全局变量，这个全局变量保存的就是当前帧的完整图像信息，而在解码下一帧视频的时候会自动根据上一次帧的信息来计算出当前帧的完整图像。 在具有视频进度跳转功能的视频播放器中，用户会随机的跳转到整个视频文件的某一帧图像，而当这一帧图像为非关键帧时，继续利用上一次的解码结果进行计算当前帧的完整图像时，便会出现图像“花屏”现象，甚至出现图像数据错误的情况。 因此，在设计视频播放器跳转功能的时候，需要考虑如何计算非关键帧完整图像的问题。 现在大多数的本地视频播放器和网络播放器基本上都拥有进度条转功能，经过使用后发现，它们在处理非关键帧跳转的问题上解决方式不尽相同。主要分为以下三种： (1) 无论跳转至关键帧还是跳转到非关键帧，都继续使用上一帧的图像信息作为背景信息继续进行解码。这种方式的缺点很明显，就是在跳转到非关键帧时，由于跳转之前的图像信息与跳转之后非关键帧所对应的关键帧的图像信息很有可能不相同，因此会出现短暂的“花屏”问题，直至播放到下一个关键帧为止视频播放才能恢复正常。 这种解决方案由于会出现“花屏”问题，在现有的视频播放器中比较少见。 (2) 跳转到分关键帧时，读取该视频包的信息，判断是否为关键帧。若为关键帧，则只需将进度时间与读取到的视频包的时间戳信息进行同步就可以继续正常播放；若为非关键帧，则向前遍历或向后遍历视频流中的视频包，若遍历到包含有完整信息的关键帧的视频包时停止遍历，并从遍历后的位置继续播放。 这种解决方案不能完美解决视频进度条转为非关键帧问题，会给用户带来不良体验。这就是为什么在使用某些视频播放器的时候进度始终跳转不到想要跳转的地方的原因。 (3) 当跳转到非关键帧时，首先记录当前跳转的位置，然后在视频流中向前遍历。当遍历到一个关键帧时，将此关键帧保存，并让解码器对该帧与该帧之后的帧进行逐一解码，直至解码到刚开始记录跳转的地方。然后把视频时间戳信息与时钟进行同步并继续播放视频。 这种解决方案完美结局了非关键帧跳转的问题，用户跳转到整个视频的任意位置都可以正常加载该位置的图像并进行正常的播放。当然，这个过程在某些视频文件中关键帧较少的情况下，从关键帧计算到非关键帧的位置的时间比较长，会出现短暂的跳转后的卡顿现象，而随着处理器性能的不断提升，这种现象也逐渐被忽略。
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user: 4. 播放器设计 本文设计的视频播放器的功能共两部分：视频播放功能和视频处理功能。视频文件由于其一般占用空间较大，在处理的过程中不会将整个视频文件的数据加载至内存中，而且处理后的视频文件也不会将整个视频文件的数据放置至内存中。因此，若要对视频源文件进行处理，并尽量减少线程间的交互，需要有视频算法的插件自行解码视频文件并处理，然后将处理后的结果自行保存在硬盘中，只将保存后的文件路径作为算法处理的结果返回至主程序中。其功能结构图如图2。 对于播放器的视频播放页面，应包含功能区、绘图区、进度控制区。功能区的作用就是向用户提供一系列的功能按钮，方便使用视频播放的功能(包括铺满窗口显示功能、原始比例显示功能、原始大小显示功能、正常播放功能、超级播放功能、按秒跳转进度功能、保存帧序列功能、按帧跳转进度功能等)。绘图区的作用就是用来显示解码后的图片，也就是播放视频。进度控制区主要包括播放暂停按钮，进度条拉动框，以及播放时间显示。 在播放器将音视频数据文件解码后，音频数据交给声卡进行播放，而图像数据则交给Qt的控件进行绘制显示。而在显示之前，加入了图像处理模块，在这里，用户可以选择加载自定义的图像处理算法，将图片进行实时处理，由于使用了之前提到的音视频同步机制，不会因为图像处理导致的显示速率降低而导致音视频不同步，从而视频播放模块便可以随时动态的加载图像算法并将算法处理的结果以视频播放的形式展示。
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user: 5. 解码流程设计 Ffmpeg是一套可将音视频数据转换为流数据的开源编解码器 [ 6 ] ，包含了先进的解码库libavcodec，具有音视频采集、格式转换视频截图甚至是添加水印等功能 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] 。本文使用ffmpeg作为解码库， 图2. 功能结构 图3. ffmeng解码流程图 在Qt平台下完成整个解码过程 [ 11 ] ，从注册解码库到打开文件再到视频解码，最后再关闭文件，详细的ffmpeg的解码流程如下： 1.注册ffmpeg库中所有支持的文件格式和解码器。 图4. 播放器运行图 图5. 加载图像旋转算法的播放器运行图 2.打开视频文件。 3.从视频文件中读取视频流与音频流。 4.判断音频流和视频流各自的ID。 5.根据文件格式查找相应的解码器。 6.打开解码器。 7.为临时帧分配内存，用于保存处理中间过程。 8.循环读取视频数据中的信息。 9.对读取的数据进行解码。 10.关闭解码器。 11.关闭视频文件。 相应的流程图如图3所示。
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user: 6. 播放效果展示 使用本文设计的播放器控件嵌入到某平台的运行效果如图4所示。 除此之外，播放器还支持对图像算法的动态加载，即播放过程中同时对每一帧对象进行相应的处理，图5为动态加载了图像旋转算法的播放效果。 这里使用图像旋转算法仅作为测试使用，播放器使用者可以加载自定义的各类图像算法并实时进行播放。
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user: 7. 结束语 本文详细阐述了视频播放器的设计实现思路，并拓展为可动态加载图像算法的视频播放器。视频播放效果清晰流畅，视频播放功能方便于查看对比图像算法的处理效果，视频处理框架方便于算法编写人员进行图像算法的编写。具有良好的可扩展性，稳定性和可操作性。
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user: 摘 要 目的：探讨中国北方汉族人群Tefrs738499基因多态性与帕金森病不同亚型合并抑郁的相关性。方法：采用病例对照研究方法，选取230例帕金森病患者(PD组)和250例同期健康查体者(对照组)，按运动症状及UPDRS评分将PD组分为震颤型、姿势障碍型、不确定型3种亚型，并根据HAMD评分将PD患者分为抑郁组(PDD组，n = 116)和非抑郁组(non-PDD， n = 114)。应用聚合酶链反应-限制性内切酶多态性(PCR-RFLP)方法检测Tef rs738499等位基因和基因型分布，并进行测序验证。结果：(1) 与对照组相比，该位点T等位基因在PD组中差别无统计学意义(OR: 0.983 95%CI: 0.720~1.342 P = 0.913)，野生型基因型即TT基因型在PD组中差别无统计学意义(OR: 0.931 95%CI: 0.646~1.340 P = 0.699)；(2) 将PD患者分为PDD与n-PDD组后，T等位基因在两组之间比较差别有统计学意义，T等位基因发生PDD的风险较n-PDD组是G等位基因的3.0倍(OR: 2.975 95%CI: 1.838~4.815 P < 0.01)，野生型基因型在两组之间比较差别有统计学意义，TT基因型发生PDD的风险是TG + GG型的4.6倍(OR: 4.646 95%CI: 2.637~8.186 P < 0.01)；(3) 该位点TT基因型在三种亚型分析中PDD组与n-PDD组均存在显著差异；(4) 病程、UPDRS-III评分、Tef rs738499的TT基因型是PDD的独立危险因素。结论：中国北方汉族人中，Tefrs738499 TT基因型及T等位基因与帕金森病不同亚型合并抑郁相关。 关键词 :帕金森病，亚型，抑郁，Tef rs738499基因多态性 Copyright © 2017 by authors 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 帕金森病(Parkinson disease， PD)，是一种中老年人常见的神经系统变性疾病，临床表现除具有静止性震颤、肌强直、运动迟缓和姿势步态异常等运动症状外，还常伴发许多非运动症状，如抑郁、焦虑、睡眠障碍、便秘等。抑郁是PD最常见的非运动症状，约有35%的PD患者会出现抑郁症状 [ 1 ] ，严重地影响了患者的生活质量 [ 2 ] 。PD患者伴发抑郁障碍的识别率及治疗率较低，愿意干预治疗的比率不足11% [ 3 ] 。明确帕金森病合并抑郁(Parkinson Disease Depression， PDD)的相关因素并对抑郁症进行早期干预治疗，对提高患者的生活质量及防止病情进展具有非常重要的意义，但PDD的发病机制尚不明确。 近年来，有研究报道，Tef rs738499位点多态性与PD合并睡眠障碍等非运动症状相关 [ 4 ] 。Tef表达产物是胚胎促甲状腺因子(Thyrotroph embryonic factor， TEF)，它是富含脯氨酸和酸性氨基酸的亮氨酸拉链(PAR bZip)转录因子家族成员之一，并影响储如睡眠、觉醒、体温、激素分泌、神经活动等生物节律，被称为生物钟相关基因 [ 5 ] 。本研究旨在探讨中国北方汉族人群该位点基因多态性与帕金森病不同亚型合并抑郁的相关性。
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user: 2. 对象与方法 2.1. 研究对象及分组 病例组均是2010年8月~2012年12月青岛大学附属医院崂山院区神经内科就诊帕金森病患者。全部230例患者均符合英国帕金森病脑库临床诊断标准 [ 6 ] 。经头颅CT或MRI检查，排除帕金森综合征、帕金森叠加综合征、恶性肿瘤、罹患严重躯体疾病和精神疾病及家族史者。根据24项版本的汉密顿抑郁量表(HAMD) [ 7 ] 的评分，将PD分成非抑郁组(HAMD ≤ 8分)和抑郁组(HAMD > 8分)，其中PD合并抑郁共116例，年龄44-82岁，其中男性58人(50.0%)，PD非抑郁共114例，年龄45~81岁，其中男性58人(50.9%)。根据PD患者运动症状及UPDRS评分 [ 8 ] ，将PD组进一步分为震颤型(n = 102)、姿势障碍型(n = 105)、不确定型(n = 23)三种类型，三种类型再进一步分为抑郁组与非抑郁组。对照组选取与PD患者年龄、性别等相匹配的健康查体者，排除抑郁患者共250例，年龄34~89岁，其中男性134人(53.6%)。 本研究通过青岛大学附属医院伦理委员会批准，所有受试者均签署知情同意书。 注：研究对象原为病例组238例，对照组260例，而后成功获取基因型的为病例组230例，对照组250例。 2.2.1. DNA提取 所有受试者均于清晨空腹抽取前臂静脉血(病例组于入院后次日凌晨采血) 5ml置于EDTA抗凝管，室温固定2h，常温下2700 r/min离心10 min，收集上清液和白细胞层分别置于2个Eppendof管中，−80℃冻存待测。应用血液基因组DNA提取试剂盒(非离心柱型)提取白细胞内DNA (Tiangen Biotech Co.， Ltd.， Beijing， China)。操作步骤均严格按照说明书进行。对提取的DNA进行鉴定：1%琼脂糖凝胶电泳检测DNA条带的完整性。 2.2.2. PCR扩增 引物均由上海生物技术工程有限公司设计并合成，使用德国Eppendorf公司生产PCR仪扩增目的基因片段。PCR总反应体系50 µL：DNA模板10 µL，Premix Ex TaqDNA聚合酶25 µL (含buffer，dNTP，MgCl 2+ )，上、下游引物各4 µL (10 µmol／L)，加双蒸水至50 µL。PCR反应条件：95℃预变性5 min，95℃变性10 s，62℃退火30 s，72℃延伸50 s，进行32个循环，最后在72℃终末延伸5 min。扩增的PCR产物在2%琼脂糖凝胶电泳检测，观察扩增效果。PCR扩增产物酶切(New England Biolabs， Beijing， BclI)后经2%琼脂糖凝胶电泳及凝胶成像分析系统，观察结果确定基因型。为检测PCR-RFLP的准确度，随机选择该位点的三种基因型各3个标本进行测序。引物序列和内切酶相关参数见表1。
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user: 3. 数据分析 以Hardy-Weinberg平衡检验观察样本是否具有群体代表性。采用SPSS 17.0 (SPSS 18.0， Chicago， USA)统计软件进行基础分析：符合正态分布的计量资料以 表示，组间计量资料比较采用以t检验或完全随机设计的单因素方差分析；计数资料比较采用χ 2 检验或者Fisher’s精确检验对组间计量资料、基因型和等位基因频率分布进行分析。多因素logistic回归分析平衡年龄、病程、UPDRS-Ⅲ评分影响因素。基 因型和等位基因风险率采用相对危险度(odds ratio， OR)表示。P < 0.05定义为差异有统计学意义。
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user: 4. 结果 4.1. 一般临床资料 PDD组和n-PDD组在年龄、病程、UPDRS-Ⅲ评分上均存在显著差异(均P < 0.05)，而在性别无显著差异(均P > 0.05)。见表2。 4.2. Tef rs738499基因 PCR-RFLP结果 扩增产物经BclI内切酶酶切后琼脂糖凝胶电泳，后经测序验证呈现3种基因型：TT型片段大小124 bp；TG型片段大小124 bp、108 bp、16 bp；GG型片段大小108 bp、16 bp。如图1。 4.3. Tef rs738499等位基因和基因型频率比较 对照组基因型分布经检验均符合Hardy-Weinberg平衡(P > 0.05)。说明样本具有人群代表性。(1)与对照组相比，该位点T等位基因在PD组中差别无统计学意义(OR: 0.983 95%CI: 0.720~1.342 P = 0.913)，野生型基因型即TT基因型在PD组中差别无统计学意义(OR: 0.931 95%CI: 0.646~1.340 P = 0.699)；(2)将PD患者分为PDD与n-PDD组后，T等位基因在两组之间比较差别有统计学意义，T等位基因发生PDD的风险较n-PDD组是G等位基因的3.0倍(OR：2.975 95%CI：1.838~4.815 P<0.01)，野生型基因型在两组之间比较差别有统计学意义，TT基因型发生PDD的风险是TG+GG型的4.6倍(OR: 4.646 95%CI: 2.637~8.186 P < 0.01)。见表3。 4.4. 多因素Logistic回归分析 将年龄、病程、UPDRS-Ⅲ评分、Tef rs738499同时纳入回归方程，病程、UPDRS-Ⅲ评分、Tef rs738499的TT基因型是PDD的独立危险因素。见表4。 4.5. 该位点在PD组3种亚型中比较分析 进一步将PD组分为震颤型、姿势障碍型、不确定型三种亚型后，各亚型中PDD组与n-PDD组患者 Table 1 PCR relative parameter SNP 引物(5’-3’) 限制性内切酶 退火温度 酶切产物 rs738499 F：GGTTGCCCACGCATCCTGAT BclI 62℃ TT(124bp) TG(124bp + 108bp + 16bp) R：GGACTTTCCCAAGGTCATAAGCTAG GG(108bp + 16bp) 表1. PCR反应相关参数 Table 2 General clinical dat PD组 PDD组 n-PDD组 对照组 (n = 230) (n = 116) (n = 114) (n = 250) 年龄(岁) 64.9 ± 9.51 63.3 ± 9.96 * 66.5 ± 8.78 66.8 ± 9.81 性别(男，%) 116 (50.4) 58 (50.0) 58 (50.9) 134 (53.6) 病程(年) 5.07 5.72 * 4.40 --------- UPDRS-Ⅲ(分) 28.3 ± 12.61 32.4 ± 12.38 * 24.2 ± 11.51 --------- 表2. 一般临床资料 注：与n-PDD组比， * p < 0.05。 图1. 1：道为DL600 Markers，2：TT型，3：TG型，4：GG型(16bp未显示) Table 3 Genotype and allele frequenc T G P值 OR 95%CI TT TG+GG P值 OR 95%CI PD 363 (78.9%) 97 (21.1%) 0.913 0.983 0.720~1.342 134 (58.3%) 96 (41.7%) 0.699 0.931 0.646~1.340 PDD 203 (87.5%) 29 (12.5%) <0.01 * 2.975 1.838~4.815 88 (75.9%) 28 (24.1%) <0.01 * 4.646 2.637~8.186 n-PDD 160 (70.2%) 68 (29.8%) 46 (40.4%) 68 (59.6%) 对照 396 (79.2%) 104 (20.8%) 150 (60.0%) 100 (40.0%) 表3. 基因型和等位基因频率比较 注：与n-PDD组比， * p < 0.05。 Table 4 PDD’s risk factor 变量 回归系数 标准误 OR (95%CI) P值 年龄 -0.206 0.033 0.813 (0.763-0.868) <0.01 病程 1.084 0.176 2.957 (2.094-4.175) <0.01 UPDRS-Ⅲ评分 0.062 0.016 1.064 (1.030-1.099) <0.01 Tef 1.716 0.387 5.562 (2.604-11.877) <0.01 表4. PDD的危险因素 进行比较，结果显示：该位点TT基因型在三种亚型分析中PDD组与n-PDD组均存在显著差异。在震颤组中，TT基因型发生PDD的风险是TG + GG型的4.2倍(OR: 4.242 95%CI: 1.807~9.958 P = 0.001)；在姿势障碍组中，TT基因型发生PDD的风险是TG + GG型的4.1倍(OR: 4.082 95%CI: 1.788~9.318 P = 0.001)；在不确定型组中，TT基因型发生PDD的风险是TG + GG型的13.3倍(OR: 13.333 95%CI: 1.775~100.142 P = 0.012)。见表5。
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user: 5. 讨论 帕金森病是中老年人常见疾病之一，并呈现逐年递增的趋势。抑郁作为帕金森病最常见的非运动症 Table 5 The allele at tremor type， postural disorder type and uncertainty type’s compariso 分型 分组 基因型分布 P值 OR 95%CI TT TG + GG 震颤 PDD 40 (76.9%) 12 (23.1%) n-PDD 22 (44.0%) 28 (56.0%) 0.001 4.242 1.807~9.958 姿势障碍 PDD 40 (74.1%) 14 (25.9%) n-PDD 21 (41.2%) 30 (58.8%) 0.001 4.082 1.788~9.318 不确定型 PDD 8 (80.0%) 2 (20.0%) n-PDD 3 (23.1%) 10 (76.9%) 0.012 13.333 1.775~100.142 表5. 该位点在震颤、姿势障碍及不确定型三种分型比较 状，其发病机制尚不明确。多数人认为可能是遗传因素与环境因素的共同作用的结果。 Tef作为一种生物钟基因，它的表达产物是胚胎促甲状腺因子，TEF是亮氨酸拉链(PAR bZip)转录因子家族成员之一。Tef的表达产物TEF与神经递质内稳态、氨基酸代谢、凋亡调节蛋白有关，miR-125b可调节其表达 [ 9 ] 。PAR bZip缺失的小鼠会出现神经递质代谢紊乱，如脑内5-羟色胺和多巴胺水平降低 [ 10 ] 。多数人认为脑内单胺类神经递质如5-羟色胺、去甲肾上腺素和多巴胺含量下降或功能不足是重度抑郁发病机制之一 [ 11 ] ，但与PD的关系尚不明确。PD最显著的生化改变是纹状体内多巴胺含量降低，同时脑内5-羟色胺和去甲肾上腺素的含量有不同程度的下降，尤其是在PDD患者 [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] 。由此推断Tef基因突变可能通过引起神经递质代谢紊乱而参与到PDD的发病机制中。 本研究显示，在中国北方汉族人群中，Tef rs738499位点与PD合并抑郁的发生相关，TT基因型是发生PDD的独立危险因素。Kripke等 [ 15 ] 研究发现，Tef rs738499基因多态性与抑郁有着密切联系。Hua等 [ 4 ] [ 16 ] 研究发现，Tef rs738499位点与PD合并睡眠障碍、抑郁等非运动症状相关，这与我们的研究结果基本一致。但本研究根据UPDRS评分将PD患者分为震颤型、姿势障碍型、不确定型三种亚型，且在三种亚型中TT基因型在PDD组与n-PDD组之间均存在显著差异，携带TT基因型的PD患者更容易合并抑郁，进一步证实了该位点的TT基因型与PDD相关。除此之外，我们还发现PD病程越长和UPDRS-III评分越高，罹患PDD的可能性就越大。 总之，我们发现中国北方汉族人群中Tef rs738499基因多态性与帕金森病合并抑郁的发病相关，并首次证实该位点与PD不同亚型合并抑郁也相关。Tef rs738499基因多态性的发现对于帕金森病合并抑郁的早期诊断和治疗具有重要的意义。但由于PD是多种基因与环境共同作用的结果，单基因研究常很难阐明基因间的相互作用，以及多基因对表型的共同影响效应 。因此，有必要在后续研究中进行深入的多基因突变位点联合分析。
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user: 摘 要 外海潮波传播到近海河口海湾过程中，由于地形作用而发生变形，表现为潮汐潮流涨落潮的不对称。本文利用海州湾附近18天连续高频观测资料，分析了潮汐和潮流的不对称性，潮波向海州湾传播过程中，潮波变形较小，潮流变形较大，4个站位均为涨潮占优，本研究可为海州湾的泥沙输运、污染物迁移等研究提供参考。 关键词 :潮波变形，潮不对称，海州湾 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/