DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 随着茶叶及其衍生产品消费市场的扩大，生产过程和消费后留下的茶渣不仅成为了企业的负担，也对环境造成了污染，因此对茶渣进行更深层次的研究不仅有利于发挥茶渣的经济价值，而且对改善人民生活环境提高人民的生活水平都有重要意义。 茶渣多肽是茶渣蛋白水解的产物，与茶渣蛋白相比，茶渣多肽更易于吸收和利用并且具有一定的抗氧化性。可作为天然抗氧化剂替代传统的化学合成的抗氧化剂应用于食品工业、化妆品工业以及医药工业等 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。现阶段茶渣中具有抗氧化活性的多肽的研究较少 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]，主要是由于大规模生产过程存在工艺复杂问题，而且长时间的提取容易造成多肽的变性失活等 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]。相较而言，酶解法的制备条件相对温和，制备过程较为安全，制备成本低，因而成为当下抗氧化肽制备的普遍方法。 本次实验是以探究酶解法制茶渣多肽，并研究其抗氧化性能。
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user: 2. 实验部分 2.1. 实验药品和仪器 无水乙醇，氢氧化钠，丙酮(AR，西陇化工股份有限公司)；磷酸二氢钾，磷酸氢二钠，(AR，国药集团化学试剂有限公司)；盐酸(AR，上海三鹰化学试剂有限公司)；邻二氮菲，氯化钠，氯化钾(AR，天津市福晨化学试剂)；KQ-250DE型数控超声波清洗器，昆山市超声仪器有限公司；UV-2100型双光束紫外可见分光光度计，北京瑞利分析仪器公司；RE-52A型旋转蒸发仪，上海亚荣生化仪器厂；GF06型多功能粉碎机，上海霸辉工具有限公司。 2.2. 茶渣多肽的提取工艺流程 茶渣多肽样液的制备流程如图1所示。 图1. 茶渣多肽的制备工艺流程 [ 3 ] 2.3. 酶的筛选 探究不同种类的酶对茶叶蛋白质水解的影响。实验过程中，控制加酶量为1000 U/g，粗蛋白水溶液的质量分数为0.5%，pH值为7，水解温度45℃，水解1 h，测吸光度。 2.4. 单因素试验 按照2.2工艺流程考察了加酶量、水解温度、pH值、粗蛋白水溶液的质量分数和水解时间五种因素对多肽提取率的影响。 2.5. 正交试验法 在单因素的基础上，选择其中的4个主要影响因素，采用L9(3 4 )表，进行正交试验，以茶渣中多肽对羟自由基的清除率为总指标，优化茶渣多肽的提取工艺。 2.6. 茶渣多肽的抗氧化活性 茶渣多肽的抗氧化性可通过对多肽对羟自由基和DPPH·(二苯代苦味肼基自由基)的清除能力进行表示 [ 10 ] [ 11 ]。 2.7. 茶渣多肽的抗氧化活性 2.7.1. 茶渣多肽对羟自由基的清除试验 采用邻二氮菲法 [ 10 ] 测定多肽对羟自由基的清除率。并按公式1计算茶渣多肽对羟基自由基(·OH)的清除率。 清 除 率 ( % ) = A 样 品 − A 损 伤 A 空 白 − A 损 伤 × 100 (1) 2.7.2. 茶渣多肽对DPPH·自由基的清除试验 准确称取0.0197 gDPPH·，用无水乙醇定容于250 mL容量瓶，得到浓度为2 ×10 −4 mol/L的DPPH·标准溶液。分别取0、2、4、6、8、10 mL标准溶液，用无水乙醇定容至10 mL。在波长为516 nm波长处测定上述标准溶液的吸光度，制作标准曲线。另取一比色管加入0.4 mL 0.166 mg/mL的乙醇溶液，2 mL DPPH·溶液做对比，混合均匀后反应30 min [ 12 ]，用无水乙醇定容至10 mL，测定516 nm波长下吸光值的变化。按照公式2计算抗氧化物质的抑制率。 抑 制 率 ( % ) = ( 1 − [ DPPH ⋅ ] t [ DPPH ⋅ ] t = 0 ) × 100 % (2) 式中： [ DPPH ⋅ ] t = 0 —0时刻体系中DPPH·的浓度， [ DPPH ⋅ ] t —t时刻体系中DPPH·的浓度。
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user: 3. 结果与分析 3.1. 酶的筛选结果 探究果胶酶、纤维素酶、中性复合酶(果胶酶:纤维素酶 = 1:1)、碱性果胶酶、高碱性纤维素酶、碱性复合酶(果胶酶:纤维素酶 = 1:1)对茶渣蛋白制备多肽含量的影响，其中碱性复合酶(果胶酶:纤维素酶 = 1:1)水解的多肽对羟自由基的清除率最高。 不同比例的碱性复合酶水解蛋白质产生的茶渣多肽对羟基自由基的清除率不同。其中碱性果胶酶与高碱性纤维素酶的比例为1:1时的碱性复合酶水解产生的多肽对羟基自由基的清除能力最强。因此可以认为碱性复合酶(果胶酶:纤维素酶 = 1:1)为最适的酶的比例的选择。 3.2. 加酶量的选择 由图2可以发现，随着加酶量的增加茶渣多肽对羟基自由基的清除能力逐渐提高最后趋于平缓。试验中，加酶量为1200 U/g、1600 U/g、2000 U/g时，清除率相差不大，考虑节约药品，因此可认为加酶量为1200 U/g即为最适加酶量。 图2. 加酶量对羟基自由基清除能力的影响 3.3. 水解温度的选择 由图3可以看出，在35℃到55℃温度之间，随着温度的升高多肽对羟基自由基的清除率升高。在超过55℃以后，随着温度的上升清除率急速下降。这是由于温度较低时，酶活性会随着温度上升而增强，当温度超过一定范围时，会使酶活性下降，较高的温度也会引起蛋白水解，此外高温会使多肽变性失活 [ 5 ]。可以确定水解最佳温度为55℃。 图3. 水解温度对羟基自由基清除能力的影响 3.4. pH值的选择结果与分析 由图4可以看出，茶渣多肽对羟基自由基的清除能力随pH增加先增强后减弱。当pH值为10时，多肽的清除能力为76.70%，较为突出。因此，试验确定碱性复合酶最佳水解pH值为10。 图4. pH对羟基自由基清除能力的影响 3.5. 粗蛋白溶液质量分数的选择结果与分析 由图5可知，实验中随着粗蛋白液质量分数增加，清除率变化较小。说明蛋白液质量分数对羟基自由基的清除影响较小。当质量分数为0.8%时，多肽对羟基自由基的清除率相对较高，因此可以确定粗蛋白液的质量分数为0.8%时即是最佳选择。 图5. 粗蛋白质量分数对羟基自由基清除能力的影响 3.6. 水解时间的选择 由图6可知，随着酶水解时间的增长，多肽的清除能力先增强再减弱。随着时间的增长，酶解程度加深，因此水解产生的多肽对羟基自由基的清除能力先上升，当时间进一步延长，其对羟自由基清除能力下降。在水解时间为1 h时，清除率达77.46%即为最佳酶解时间。 图6. 水解时间对羟基自由基清除能力的影响 3.7. 正交试验 综合单因素试验的结果对酶法制茶渣多肽的工艺进行优化。因素水平如表1所示，按照表进行4因素3水平的正交实验。实验结果如表2所示。 Table 1 Orthogonal table of experimental factors L9(34 水平 因素 A加酶量(U/g 粗蛋白 ) B水解温度(℃) C pH D酶解时间(h) 1 1000 50 9 0.5 2 1200 55 10 1 3 1600 60 11 1.5 表1. 实验因素水平正交表L 9 (3 4 ) Table 2 The results of orthogonal test of enzymatic hydrolysi 试验号 因素 清除率(%) A B C D 1 1 1 1 1 70.83 2 1 2 2 2 72.54 3 1 3 3 3 67.05 4 2 1 2 3 72.73 5 2 2 3 1 70.64 6 2 3 1 2 69.89 7 3 1 3 2 72.16 8 3 2 1 3 74.62 9 3 3 2 1 70.45 K 1 0.70 0.72 0.72 0.71 K 2 0.71 0.73 0.72 0.72 K 3 0.72 0.69 0.70 0.71 k 1 0.234 0.240 0.239 0.235 k 2 0.237 0.242 0.240 0.238 k 3 0.241 0.230 0.233 0.238 极差R 0.023 0.035 0.020 0.009 表2. 酶法水解正交试验结果 从表2可知：综合酶法水解制多肽的影响因素中，各因素的影响次序为水解温度(℃) > 加酶量(U/g) > pH > 水解时间(h)。其中水解温度对清除率的影响较大。因此碱性复合酶(果胶酶:纤维素酶=1:1)水解蛋白质制茶渣多肽的最佳工艺参数如下：A 3 B 2 C 2 D 2 。即加酶量为1600 U/g，水解温度为55℃，pH为10，水解时间为1 h。在此最佳工艺下进行验证实验，得到的清除率为77.51%，比预测值74.62%高。对比文献 [ 7 ] 对羟基自由基的清除率56.7%，本实验获得的清除率是其1.37倍，结果显示以A 3 B 2 C 2 D 2 为条件的工艺是可行的。 3.8. 茶渣多肽抗氧化活性 3.8.1. 茶渣多肽对羟基自由基的清除能力 由图7可知，茶渣多肽对羟基自由基的清除能力随着茶渣粗蛋白的浓度的升高而增强，最后趋于平缓。在粗蛋白浓度为0.8 mg/mL时，清除率最高，达到77.46%。 图7. 粗蛋白浓度对羟基自由基清除率的影响 3.8.2. 茶渣多肽对DPPH·自由基的清除试验 由图8可得，茶渣多肽对DPPH·具有清除作用，且随着粗蛋白浓度的升高，茶渣多肽对DPPH·的抑制作用增强。在粗蛋白浓度为0.8 mg/mL时抑制率最强，达到82%。 图8. 粗蛋白浓度对DPPH·的抑制作用
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user: 4. 结论 通过碱液法对茶渣中进行提取可以得到粗蛋白粉。通过多种方法探究酶法水解茶渣蛋白制备茶渣多肽的工艺的实验过程。可以得出以下结论： 酶法水解茶渣蛋白制备茶渣多肽的最优工艺是：粗蛋白水溶液的质量分数为0.8%，加酶量为1600 U/g，水解温度为55℃，pH为10，水解时间1 h。 茶渣多肽对羟基自由基具有清除作用，表现为随粗蛋白浓度的升高，茶渣多肽对羟基自由基的清除作用增强。在粗蛋白浓度为0.8 mg/mL时，清除率最高，达到77.46%。茶渣多肽对DPPH·具有清除作用，表现为随着粗蛋白浓度的升高，茶渣多肽对DPPH·的清除作用增强。当粗蛋白浓度为0.8 mg/mL时，茶渣多肽对DPPH·的抑制率达82%。
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user: 摘要 针对瓯江口的复杂地形和强潮条件，建立了正交曲线坐标系下的3D、非恒定瓯江口潮流水动力学模型，研究了瓯江口在径流与潮汐共同作用下的水动力学特点。模型区域梅岱至洞头长约80 Km，计算网格8693个。模型应用2010年大、中和小潮条件，对8个站点潮位及6个站点的流场进行了验证，模拟了不同潮汐和径流条件下的潮位及水动力场变化。模型值与实测值吻合较好，模型有较好适应性，能满足波流作用下的瓯江口水动力研究，并可用于模拟建筑物对水动力场的影响。
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user: 1. 研究背景 瓯江口位于浙江东南部、北纬27˚~28˚、东经119˚~121˚之间，是浙江第二大河流瓯江的入海口，也是重要的沿海经济带(如图1)。近年来，随着地区经济发展和航运业发展，研究瓯江口水动力条件和波流特征对开展航运基础设施建设具有十分重要的意义，并取得了一些研究成果 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。影响瓯江河口水动力场的因素很多，主要包括：1) 河口区域的复杂地形。口门往上形成了灵昆岛、江心屿、七都岛等江心洲，河道分汊呈藕节状。2) 潮汐条件和径流变化。受瓯江干流、楠溪江径流及潮流耦合叠加影响。3) 盐度变化和风应力因素。受台风及咸水入侵作用，对泥沙絮凝淤积有一定影响。4) 人工建筑物对水动力场的影响，沿江分布有众多码头、船厂、丁顺坝、桥梁等水工建筑物 [ 4 ]。本文针对瓯江口复杂地形和强潮条件，建立了瓯江口3D、非恒定水动力模型，模型基于正交曲线网格，研究瓯江口在径流与潮汐共同作用下的水动力学特点，并研究了不同潮汐和径流条件下水动力场分布。 图1. 瓯江口地形图(a)和站点分布图(b)
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user: 2. 数学模型的建立 2.1. 模型方程 垂向σ坐标变化有： z = ( z * + h ) / ( ζ + h ) (1) 这里：*代表原始物理坐标，h和 ζ 是河底高程和水位。 在静水压、Boussinesq、垂向正压条件下，基本方程由不可压、变密度流的动量方程、连续方程和温度、盐度输运方程组成 [ 5 ] [ 6 ]： ∂ t ( m x m y H ) + ∂ x ( m y H u ) + ∂ y ( m x H v ) + ∂ z ( m x m y w ) = Q H (2) ∂ t ( m x m y H v ) + ∂ x ( m y H u v ) + ∂ y ( m x H v v ) + ∂ z ( m x m y w v ) + m x m y f e H u = − m x H ∂ y ( p + g η ) − m x ( ∂ y h − z ∂ y H ) ∂ z p + ∂ z ( m x m y H − 1 A v ∂ z u ) + Q v (3) ∂ t ( m x m y H u ) + ∂ x ( m y H u u ) + ∂ y ( m x H v u ) + ∂ z ( m x m y w u ) − m x m y f e H v = − m y H ∂ x ( p + g η ) − m y ( ∂ x h − z ∂ x H ) ∂ z p + ∂ z ( m x m y H − 1 A v ∂ z u ) + Q u (4) ∂ z p = − g H b = − g H ( ρ − ρ o ) ρ o − 1 (5) ∂ t ( m ξ ) + ∂ x ( m y H ∫ 0 1 u d z ) + ∂ y ( m x H ∫ 0 1 v d z ) = 0 (6) ρ = ρ ( S ， T ) (7) ∂ t ( m H S ) + ∂ x ( m y H u S ) + ∂ y ( m x H v S ) + ∂ z ( m w S ) = ∂ z ( m H − 1 A b ∂ z S ) + Q S (8) ∂ t ( m H T ) + ∂ x ( m y H u T ) + ∂ y ( m x H v T ) + ∂ z ( m w T ) = ∂ z ( m H − 1 A b ∂ z T ) + Q T (9) 式中，u，v，w是三个方向流速， H = ζ + h 是水深， m x ， m y 是坐标变化张量， m = m x m y ，f是Coriolis系数， m x m y f e ≡ m x m y f − u ∂ y m x + v ∂ x m y ，压力 p = ρ 0 g H ( 1 − z ) ， ρ 0 是参考密度；密度 ρ 是温度T和盐度S的函数，在不可压、滞弹性假定下(Mellor，1991， Clark和Hall，1991)，也可以是压力的弱函数；浮力b定义为垂向密度与参考密度 ρ 0 的相对偏离。A v ，A b 是垂向紊动粘度和扩散率，联立求解(2)~(8)式可得变量u，v，w，P， ζ ， ρ ，S，T。 垂向紊动动量扩散率(A v )和质量传输系数(A b )，可采用M-Y (1982)方程求解。方程定义湍流强度 q 2 、湍流尺度l和Richardson数 R q 。 A v = ϕ v q l = 0.4 ( 1 + 36 R q ) − 1 ( 1 + 6 R q ) − 1 ( 1 + 8 R q ) q l (10) A b = ϕ b q l = 0.5 ( 1 + 36 R q ) − 1 q l (11) R q = g H ∂ z b q 2 l H 2 (12) ϕ b ， ϕ v 称为稳定函数，用于在稳定和非稳定密度分层下，减小或增强垂向混合和输运。 正交曲线坐标系下，垂向无量纲化，采用σ坐标： ∂ t ( m H q 2 ) + ∂ x ( m y H u q 2 ) + ∂ y ( m x H v q 2 ) + ∂ z ( m w q 2 ) = ∂ z ( m H − 1 A q ∂ z q 2 ) − 2 m H ( B 1 l ) − 1 q 3         + 2 m ( H − 1 A v ( ( ∂ z u ) 2 + ( ∂ z v ) 2 ) + η p c p D p ( u 2 + v 2 ) 3 / 2 + g K v ∂ z b ) + Q q (13) ∂ t ( m H q 2 l ) + ∂ x ( m y H u q 2 l ) + ∂ y ( m x H v q 2 l ) + ∂ z ( m w q 2 l ) = ∂ z ( m H − 1 A q ∂ z q 2 l ) − m H B 1 − 1 q 3 ( 1 + E 2 ( l κ H z ) 2 + E 3 ( I κ H ( 1 − Z ) ) 2 )         + 2 m H − 1 E 1 l A v ( ( ∂ z u ) 2 + ( ∂ z v ) 2 + η p c p D p ( u 2 + v 2 ) 3 / 2 + g K v ∂ z b ) + Q l (14) 式中，经验常数 ( E 1 ， E 2 ， E 3 ) = ( 1.8 ， 1.33 ， 0.25 ) 。 2.2. 边界条件 平面边界条件：进出边界采用开边界，河岸及固定建筑物采用固壁边界。 风剪应力有下式： ( τ x z ， τ y z ) = ( τ s x ， τ s y ) = c s U W 2 + V W 2 ( U W ， V W ) (15) 剪切系数 c s = 0.001 ρ a ρ w ( 0.8 + 0.065 U W 2 + V W 2 ) (16) U W 和V W 是水面风速，ρ a ，ρ w 是大气和水的密度。 河床底部的剪切力： ( τ x z ， τ y z ) = ( τ b x ， τ b y ) = c b u 1 2 + v 1 2 ( u 1 ， v 1 ) (17) 下标1表示底层水体流速，假定近床流场剖面满足对数分布，则 c b = ( κ ln ( Δ 1 / 2 z o ) ) 2 (18) 式中κ是von Karman常数，Δ 1 是底层厚度， z o = z o * / H 是无量纲糙度高度。 2.3. 计算网格 模型区域如图1，上起瓯江梅岱，下至洞头岛，全长约80 km。模型计算网格采用正交贴体网格，i×j为233 × 97，共采用了8693个格点，如图2。 图2. 计算网格(I × J = 233 × 97)
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user: 3. 模型验证 模型验证采用2010年大、中、小潮条件下，以温州、状元、龙湾、乌牛、海思、黄华、洞头和坎门等8个站点潮位与1#~6#共6个站点的流场观测值与模拟值对比得出。站点位置见图1(b)。 潮位校准采用了温州、状元、龙湾、乌牛、海思、黄华、洞头和坎门等8个站点潮位进行比较。如下图3~5，圆点代表观测值，实线代表模拟值。大潮条件下，潮位观测值与模拟值之差平均值最大为0.1 m，最小为0.01 m，均方根误差RSME最大为0.15 m，最小为0.03 m；中潮条件下，潮位观测值与模拟值之差平均值最大为0.08 m，最小为0.01 m，均方根误差RSME最大为0.11 m，最小为0.04 m；小潮条件下，潮位观测值与模拟值之差平均值最大为0.1 m，最小为0.01 m，均方根误差RSME最大为0.15 m，最小为0.03 m。 流速观测值与模拟值之差平均值最大为0.12 m/s，最小为0.03 m/s，计算结果与观察值吻合良好。 图3. 大潮下的各站点观测值和模拟值比较图 图4. 中潮下的各站点观测值和模拟值比较图 图5. 小潮下的各站点观测值和模拟值比较图
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user: 4. 模型应用 4.1. 潮差 对模型结果进行分析，可以得出瓯江口河段在不同径流和潮汐状态下的潮差，如下表1，潮位和潮差是研究河口水动力的基础，对于认识其河口水动力状况具有重要意义。 Table 1 Statistics on tidal range of each station (unit: m 站名 大潮 中潮 小潮 最低潮位 最高潮位 潮差 最低潮位 最高潮位 潮差 最低潮位 最高潮位 潮差 江心寺 −2.87 3.26 6.12 −2.56 3.38 5.94 −2.18 2.66 4.85 状元 −2.78 3.16 5.94 −2.50 2.93 5.43 −2.15 2.56 4.72 龙湾 −2.66 2.94 5.60 −2.38 2.74 5.12 −2.04 2.36 4.40 乌牛 −2.60 2.86 5.46 −2.31 2.77 5.08 −1.94 2.28 4.23 黄华 −2.65 2.96 5.62 −2.38 2.72 5.10 −2.03 2.40 4.43 海思 −2.62 2.70 5.32 −2.31 2.76 5.07 −1.95 2.12 4.08 洞头 −2.54 2.72 5.26 −2.27 2.76 5.03 −1.87 2.11 3.98 坎门 −2.47 2.47 4.93 −2.18 2.42 4.60 −1.78 1.96 3.74 表1. 各站点潮差统计表(单位：m) 4.2. 潮流场特征 大潮涨急、落急工况下流速场分布见图6、图7。根据计算结果，工程海域流场特征表现为，瓯江河段潮流受河道深槽地形控制，基本上作往复运动。涨潮流向为W~NW向，落潮流向为SE~E向。瓯江河口处在为强潮海区，涨落潮流速较大，且总体呈现落潮大于涨潮特点。七都岛段水域，大潮情况下涨潮平均流速约介于0.7~1.0 m/s，涨潮最大流速约介于1.1~1.6 m/s，落潮平均流速约介于0.9~1.3 m/s，落潮最大流速约介于1.2~1.9 m/s。七都岛北汊水域在大潮期间其平均流速约介于0.8~1.2 m/s之间，最大流速约介于1.1~1.7 m/s之间。七都南汊水域在大潮期间其平均流速约介于0.7~1.0 m/s之间，最大流速约介于1.0~1.5 m/s之间。从平面分布来看，七都岛北汊水域流速强度较大于南汊水域流速，北汊水流流速更强劲些。从垂向分布来看，表层流速最大，0.6 H层流速其次，底层流速最小。表层流速与底层流速的倍数关系多介于1.5~1.8倍。 图6. 大潮涨急流速场分布 图7. 大潮落急流速场分布
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user: 5. 结论 瓯江口属于强潮河口，并具有复杂地形条件，为研究该河口的水动力特点，生成了正交曲线坐标网格，并建立了3D、非恒定瓯江口水动力学模型，研究了瓯江口在径流与潮汐共同作用下的水动力学特点。模拟了梅岱至洞头河段，采用2010年的大、中和小潮条件对8个站点潮位进行了验证，模拟值与实测值吻合较好，表明模型有较好适应性，能满足波流作用下的瓯江口水动力研究。应用于该河口段的水动力场的流场和潮差研究，结果表明：从上游至下游潮差逐渐减小，上游江心寺大潮潮差6.12 m，小潮潮差4.85 m；坎门大潮潮差4.93 m，小潮潮差3.74 m。瓯江河口涨落潮流速较大，且总体呈现落潮大于涨潮特点。涨潮平均流速约0.7~1.0 m/s，落潮平均流速约介于0.9~1.3 m/s。七都岛北汊水域流速强度较大于南汊水域流速。
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user: 摘要 通货膨胀会计中的一般物价水平方法是通货膨胀国家应对通货膨胀的有力会计计量工具，也是跨国公司在通货膨胀国家进行会计计量的主要手段。本文通过对通用公司外国公司在通货膨胀国家会计计量的示例，分别对一般物价水平法调整、现行成本法调整和一般物价水平调整后的现行成本法三种方法进行调整和计量。预期为具有相同或相似情形公司的通货膨胀会计的相关会计处理提供借鉴。
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user: 1. 引言 货币波动和商品和服务货币价格的变化是国际商业的不可或缺的特征。全球经济由于疫情等因素影响，目前正经历着自20世纪30年代以来最严重的经济衰退之一。在这样的时期，各国政府往往倾向于采取扩张性的财政刺激措施和货币措施，以使经济摆脱衰退。然而，不成比例的刺激措施肯定会引发通胀的火焰，因为太多的刺激资金会追逐同样的商品和劳动力。现在判断受当前衰退影响的政府将走什么道路，或者经济复苏多久将显现出来，还为时太早。然而，最近的报告表明，通胀担忧正在升温。发展中经济体在上世纪80和90年代为抑制通货膨胀进行了激烈的斗争，在一些大型新兴市场，如印度、印度尼西亚、菲律宾、俄罗斯、土耳其和南非，高通胀早已到来。鉴于价格变化对财务报表及其解释的扭曲影响，财务报表读者必须了解这些影响是什么，以及如何应对这一难题 [ 1 ]。 通货膨胀会计中一般价格水平法是衡量通货膨胀国家通货膨胀的有力会计指标，也是跨国公司衡量通货膨胀国家会计的主要手段。调整通货膨胀影响通常有三种常用的会计方法，即1) 一般价格水平调整；2) 现行成本法调整；3) 一般价格水平调整后现行成本法 [ 1 ]。 一般价格水平调整。必须根据货币一般购买力的变化调整名义金额，以适当地与当前交易相匹配。 当前成本法调整。首先，资产的价值按其当前成本而不是历史成本计算。当前成本倡导者认为，当前价值为报表读者提供了更好地衡量公司未来收益和现金流潜力的指标。其次，收入被定义为公司的可支配财富——公司在一段时间内可以分配的资源量。 一般价格水平调整后的现行成本法。第三种方法用于考虑价格变化，结合了一般价格水平模型的特点和前几段讨论的当前成本框架。 在进行合并位于通胀环境中的子公司账户时，在美国，FASB试图通过要求大型报告实体尝试使用历史成本保持其非货币资产的价值，或将非货币资产重述为其当前成本等价物。其次，选择为外国业务提供补充经常成本数据的公司可以选择两种以美元兑换和再交易外国账户的方法 [ 2 ] - [ 10 ]。 以下案例研究强调了美国领先的跨国公司——通用电气公司(GE)如何解释外国通胀。我们讨论的主要部分将仅限于库存和销售成本，以及货币损益。当使用当前费率转换这些科目时，库存和销售成本的程序也适用于固定资产及其相关成本到期。预期为相同或类似情况的公司通货膨胀会计的相关会计处理提供参考。
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user: 2. 通货膨胀会计的案例 美国跨国公司——通用电气公司(General Electric Company，简称GE，创立于1892年，又称奇异公司，NYSE：GE)，是世界上最大的提供技术和服务业务的跨国公司，总部位于美国波士顿。自从托马斯•爱迪生创建了通用电气公司以来，GE在公司多元化发展当中逐步成长为出色的跨国公司，业务遍及世界上100多个国家，拥有员工315，000人。2020年7月，福布斯2020全球品牌价值100强发布，通用电气公司排名第20位。 通用电气公司拥有很多国外子公司，当涉及到合并会计报表尤其是高通货膨胀国家子公司与母公司的合并会计报表时，如何处理外国通胀对会计计量的影响就变得十分重要。这里讨论的主要部分仅限于库存和销售成本，以及货币损益这些最关键的科目处理。当使用当前费率转换这些科目时，库存和销售成本的程序也适用于固定资产及其相关成本到期。通用电气使用外币兑换的时态方法，因为美元是大多数外国业务的功能货币。库存通常以当前汇率进行转换，以表明它们面临汇率风险。通用电气管理层认为，它需要采用通胀的重述转换方法，使用固定资产和库存的特定当地价格指数，在通胀调整的基础上适当衡量其对外业务。因此，通用电气根据当地特定价格变化调整外国固定资产和库存的本币成本，然后以当前汇率进行转换。重新陈述固定资产(从其中推导出的折旧费用)使用一般理解的做法(即重述当前成本，然后转换为美元)，此处不重复。但是，对于库存，销售通货膨胀调整的成本不能从重述资产负债表库存值派生。因此，我们会分别解释这两项通胀调整。
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user: 3. 当前成本库存调整 对于数量不是实质性库存或经常上交的FIFO (先进先出)库存，GE假定当前成本和FIFO账面成本基本上相等。因此，历史账面成本报告为当前成本。 由于LIFO (后进先出)库存和FIFO库存未被以前的标准所排除，通用电气将最终库存重新终止到其当前成本等价物，使用本地特定价格指数，然后按当前汇率折算为美元。如果库存投入率相对恒定，则通过应用库存积累期间当地通货膨胀率的一半来近似当前成本库存调整。因此，假设四个月的积累期、30%的年通货膨胀率、1，000，000 LC (本地货币)的期末库存余额和LC1 = 0.40美元的期末汇率，以当前成本为基础重新表示的美元FIFO库存价值为： [(2.5% per mo. * 4 mos.)/2] * LC 1，000，000 = LC 50，000 LC 1，000，000 + LC 50，000 = LC 1，050，000 * $0.40 = $420，000 如果外国子公司以LIFO方式进行库存，则其所更新的FIFO值的计算方式相同，使用其LIFO成本指数作为通货膨胀率。
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user: 4. 当前销售成本调整：模拟LIFO 当外国公司经营使用LIFO核算其“报告”结果时，销售成本接近市场。因此，不进行销售通胀调整的成本。对于使用FIFO会计的外国业务，GE的通货膨胀调整模拟了在FIFO会计下对销售成本收取的费用。然而，为了避免双底效应，公司还考虑到“如报告”结果中已经反映的任何库存转换损失。为了说明，假设12月31日FIFO库存余额为LC 5000，该年度的通货膨胀率为30% (1月1日 = 指数100，12月31日指数 = 130)，并且货币在1月1日从LC1 = LC1 = 0.40美元贬值20%。在12月31日，该1月1美元 = LC1 = 0.40美元。 以下顺序分析显示了如何最小化重复计数现象。步骤1到3说明了当前销售调整成本如何以当地货币得出。步骤4以母公司货币(即美元)表示通货膨胀调整。第5步确定了由于将库存转换为美元而已预订的折算损失，该损失的当前速度为该年度下降。最后，步骤6减去当前销售成本调整中“如报告”结果中已反映的折算损失。 1) 12月31日FIFO库存受模拟LIFO费用影响 LC 5000 2) 重述第1行至1月1日成本水平(LC 5000 * 100/130) LC 3846 3) 第1行和第2行库存值之间的差值表示本年度当地货币FIFO库存通胀 LC 1154 4) 以1月1日的汇率(LC1 = 0.50 美元)将行3转换为美元。LIFO费用$577 5) 计算FIFO库存(第1行)折算损失： a) 以1月1日的汇率折算行1 (LC 5000 * $0.50) $2500 b) 以12月31日的汇率折算行1 (LC 5000 * $0.40) $2000 c) 差额是库存折算损失，已经反映在“报告”结果 $(500) 6) 第4行和第5行的净额是美元销售调整成本： a) 第4行的LIFO费用 $577 b) 减：已反映在“报告”结果的库存折算损失(从第5c行) $(500) c) 差额是销售调整的净美元当前成本 $77 通常，当通货膨胀超过贬值时，美元当前的销售调整成本将为正值(即从“报告”收益中扣除)。但是，如果贬值超过通货膨胀，调整将是负数。 最终通货膨胀调整中债务人通常以购买力下降的货币偿还固定货币债务。因此，如果外国子公司使用债务来为部分固定资产和库存融资，其经通货膨胀调整的数据包括货币调整(即购买力收益)。然而，由于通用电气将其通胀调整限制在库存、固定资产及其相关成本到期，因此将货币调整限制在用于为固定资产和库存融资的负债部分，以下简称应用负债。作为债务人的收益，货币调整承认，所偿债务的利息支出包括向贷款人支付的贷款购买力下降的赔偿。它还部分抵消了由于通货膨胀对固定资产和库存重置成本的影响而对折旧费用和销售成本进行的收入减少通货膨胀调整。 当地通货膨胀影响用于将当地货币负债转换为美元等价物的汇率。因此，在通货膨胀期间用于为固定资产和库存融资的本币负债的购买力收益被如所报告结果中已经反映的这些负债的任何折算收益(或损失)的冲销部分或完全抵消。这些收益来自于该期间汇率下降的汇率转换了货币负债。 在下面示例中，假设外国子公司的固定资产和FIFO库存的当地货币成本加起来为LC 10，600，其净资产为LC 7500，母公司和东道国之间的差值通货膨胀率为30%，本地货币在1月1日的LC1 = 0.50美元贬值20%至12月31日的LC1 = 0.40美元。调整的计算方法如下。 步骤1至5确定用于为价值已按通货膨胀调整的资产融资的货币负债部分。步骤6和7以当地货币计算这些应用负债的货币收益。步骤8以美元重新表达此收益。第9步确定按该年度贬值的汇率(当前汇率)将货币负债转换为美元所产生的折算收益。最后，步骤10从同一科目的购买力收益中减去货币负债的转换收益，以从价格变化中产生(在此示例中为)净货币收益。 1) 当地货币成本固定资产12月31日 LC 5600 2) 12月31日FIFO库存 LC 5000 3) 第1行和2行的总和 LC 10，600 4) 减去12月31日的净值 LC (7500) 5) 余额为“适用负债” LC 3100 6) 重述12月31日适用的负债对1月1日购买力等价物(即乘以LC 3100乘以100/130) LC 2385 7) 第5行和第6行之间的差值是适用负债的购买力增益 LC 715 8) 按照1月1日的汇率将第7行转换为美元。债务人从美元通货膨胀中获得收益(LC 715 * 0.50美元) $358 9) 计算已反映在“报告”结果中的应用LC负债的年折算收益(损失)： a) 第5行乘1月1日汇率(LC 3100 * 0.50)$1550 b) 第5行乘12月31日汇率(3100 * 0.40) $1240 c) 差额是折算增益 $310 d) 第8行和行9c之间的差值是美元当前成本货币调整 10) a) 第8行(债务人从通货膨胀中获得收益) $358 b) 减去：已反映在报告结果中的折算收益(第9行) $(310) c) 差额是使用债务为非金融资产融资的净购买力收益 $48
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user: 5. 结论 结合以上案例，得出以下国外合并会计报表中通货膨胀会计调整程序： 1) 重述所有国内外子公司的财务报表以及母公司的报表，以反映特定价格的变化(例如当前成本)。 2) 使用常数(例如当前或基准年汇率)将所有外国子公司的账户转换为国内货币等价物。 3) 在计算货币损益时使用与公司消费相关的特定价格指数。 以上信息为投资者提供了尽可能多的有关未来股息的信息。现阶段，比较和评估所有公司的合并结果会容易得多。
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user: 摘要 尿酸是嘌呤代谢的终产物，血浓度超过一定阈值会导致躯体疼痛、功能受损。目前认为高尿酸血症与心血管疾病、代谢综合征、卒中、肾脏疾病等密切相关，然而尿酸与各类疾病的关系、尿酸是否是这些疾病的独立危险因素的结论尚未达成共识。本文就尿酸与心血管疾病、肾脏疾病、癌症、糖尿病、神经系统疾病的关系进行综述。
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user: 1. 引言 尿酸(C 5 H 4 N 4 O 3 )是嘌呤代谢的终产物，由于人类和高级灵长类尿酸酶的缺失，体内尿酸盐浓度高于其他哺乳动物 [ 1 ]。血尿酸浓度超过一定阈值会导致尿酸单钠结晶沉积，引起继发尿酸性痛风，导致躯体疼痛、功能受损。高尿酸血症推荐为血尿酸水平 > 420 μmol/L (7.0 mg/dL) [ 2 ]，我国一项长达5年的调查显示，高尿酸血症人群总患病率为13.0% [ 3 ]。目前认为高尿酸血症与心血管疾病、代谢综合征、卒中、肾脏疾病等密切相关 [ 2 ]。有些学者指出，血尿酸对血压维持有重要意义，且是人类重要的抗氧化剂，并非单纯造成不利影响 [ 4 ] [ 5 ]。血尿酸水平 < 2.0 mg/dL定义为低尿酸血症，病因一方面如重症肝病、黄嘌呤尿症(黄嘌呤氧化酶缺陷)等导致的尿酸合成障碍，另一方面是各原因导致尿酸排泄增加，如家族性低尿酸血症、Fanconi综合征、癌症、药物等 [ 6 ]。日本一项调查显示，低尿酸血症患病率为0.19%~0.58% [ 7 ]，我国一项纳入2680例患者的单中心研究数据表明，低尿酸血症患病率9.66%，与疾病发生密切相关 [ 8 ]。关于尿酸与各类疾病的关系、尿酸是否是这些疾病的独立危险因素的结论尚未达成共识。本文对尿酸与心血管疾病、肾脏疾病、癌症、糖尿病、神经系统疾病的关系进行分别论述。
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user: 2. 尿酸与心血管疾病 Olivetti心脏研究表明，调整年龄、体质指数(BMI)、甘油三酯、胆固醇后，血尿酸仍是高血压发展的独立危险因素(RR = 1.23， 95% CI = 1.07~1.39; P = 0.011) [ 9 ]。薛桂君等 [ 10 ] 的研究表明，高血压组BMI、空腹血糖、低密度脂蛋白胆固醇、甘油三酯、血清总胆固醇及血尿酸水平均明显高于非高血压组，多因素logistic回归分析表明，以上指标均为高血压的独立危险因素，提示血压升高与尿酸水平具有密切关联，早期控制尿酸水平对预防高血压发生具有重要意义。我国另一项调查显示，高血压组高尿酸血症患病率显著高于非高血压组，而且不同性别的亚组也有阳性结论，表明血清尿酸水平与高血压患病率呈正相关 [ 3 ]。高尿酸水平是高血压的独立危险因素这一结论较明确，然而尿酸水平与心脏疾病的因果关系尚存在争议。在经典Framingham心脏研究中，女性调整年龄后，尿酸水平可预测冠心病发生，然而经调整其他因素后，尿酸水平不再有相关性，得出结论：尿酸水平和心脏病发生并没有因果关系，而是尿酸水平和其他危险因素的关联导致尿酸水平和心脏病不良风险的相关性 [ 11 ]。之后的一些研究有不同的结论，台湾一项研究表明，尿酸水平 ≥ 8 mg/dL或<4 mg/dL独立预测老年人群全因死亡和心血管相关死亡，特别是在营养不良人群中 [ 12 ]。两项研究的结论不一致可能有多种原因，如纳入对象的年龄、人种不一致，试验设计不一致。未来还需要多中心的前瞻性研究来明确尿酸与冠心病及其他心血管疾病不良结局的关系。 尿酸与心血管疾病相关的可能机制探讨如下。John Kanellis等 [ 13 ] 学者发现尿酸可通过抑制内皮型一氧化氮、介导血管平滑肌的促炎通路和激活肾素–血管紧张素–醛固酮系统的病理生理过程而引起高血压。也有数据表明男性高尿酸血症倾向于血管内斑块形成，进而引起心血管疾病 [ 14 ]。Xu等 [ 15 ] 学者建立大鼠高尿酸血症模型的实验表明，升高的血尿酸通过激活上皮钠通道和影响上皮钠通道调节复合物的表达，进而诱发高血压。李俊等 [ 16 ] 的一项回顾性病例对照研究表明，较健康对照组相比，急性冠脉综合征患者的血尿酸、肿瘤坏死因子-α、C反应蛋白与内皮素-1水平明显升高，差异有统计学意义(P < 0.05)。且尿酸水平与病情进展程度、肿瘤坏死因子-α、C反应蛋白及内皮素-1水平呈正相关(r分别为0.416，0.440，0.337和0.361，P < 0.05)，与一氧化氮水平呈负相关(r = −0.304， P < 0.05)。认为尿酸与机体炎症、血管内皮功能有关，代谢过程中黄嘌呤氧化酶活性增强，促使脂质过氧化反应，增强氧化应激，对细胞内皮产生毒性作用，导致血管内皮功能障碍。一项通过慢性盐负荷观察成年人尿酸变化的试验表明，与空白对照组相比，低盐期血清尿酸水平明显升高，尿液尿酸排泄量明显降低；与低盐试验组比较，高盐期血清尿酸水平显著下降，而尿液尿酸排泄量明显增加。直线相关分析显示，24小时尿钠排泄量与血清尿酸水平呈显著负相关(r = −0.258， P < 0.001)，而与尿中尿酸排泄量呈正相关(r = 0.176， P = 0.019)，低盐饮食可显著减少尿中尿酸排泄量，而高盐饮食则明显增加了其排泄量。推测高盐饮食会增加血管内容积，可稀释性降低血尿酸浓度。钠盐摄入可能通过影响肾小球滤过率，进而导致尿酸排泄量或重吸收发生改变 [ 17 ]。该研究进一步证实了尿酸激活钠通道的理论。
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user: 3. 尿酸与肾脏疾病 尿酸1/3通过肠道排泄，2/3经肾脏代谢，并且其中90%进行净重吸收 [ 18 ]。尿酸的肾脏排泄包括四个步骤：即肾小球滤过、近端肾小管的主动重吸收、分泌和髓袢降支被动重吸收 [ 6 ]。几乎所有的尿酸盐通过肾小球滤过，99%滤过的尿酸盐在近端小管的S1段重新吸收，随后在S2段分泌，约50%滤过的尿酸盐返回到肾小管管腔，40%在S3段分泌后再重吸收 [ 6 ]。似乎尿酸水平越高对肾损伤越严重。一项行核素肾动态显像的慢性肾脏病患者的研究提示，尿酸水平与实测肾小球滤过率呈负相关，经校正其他因素后仍呈负相关，且与慢性肾脏病分期呈正相关，随着分期进展，高尿酸血症的风险也相应增高 [ 19 ]。其他的一些研究则有不同观点。日本一项观察9年的调查第一次表明，低水平(<5 mg/dL)、高水平(>6.5 mg/dL)尿酸都与肾小球滤过率降低相关 [ 20 ]。台湾的研究则表明和全因死亡相关的尿酸水平是<4 mg/dL和≥8 mg/dL [ 12 ]。台湾另一项研究结果表明血钾水平和血尿酸水平呈正线性相关(r = 0.33， P < 0.001)，经调整糖尿病、年龄、性别后，每降低一单位血钾×血尿酸，增加2%死亡风险，然而经调整清蛋白因素后，该乘积失去了预测长期预后的能力 [ 21 ]。韩国一项评估了血清尿酸水平对慢性透析患者死亡率的影响的研究，得出结论：较低的血尿酸水平(<5.5 mg/dL)可预测慢性透析患者的全因死亡率 [ 22 ]。美国一项研究表明，经调整标准蛋白质分解代谢率后，<5.0 mg/dL的尿酸水平与死亡率显著相关，而高尿酸水平无相关性 [ 23 ]。尿酸水平与肾损伤、肾小球滤过率、不良结局的相关性目前尚无定论，在这些尿酸水平与不良结局显著相关的研究中预测的界值也未达成共识。尿酸由食物摄取及肝脏合成，有学者提出低水平尿酸可能是营养不足的表现，同时缺乏维生素C和维生素D，致使抗氧化、抗炎物质不足相关的死亡风险增高。支持高尿酸血症与肾脏疾病相关的学者认为，高水平尿酸形成结晶可直接损伤肾小管，且同尿酸参与心血管疾病发展的生理机制类似，尿酸参与促炎通路、氧化应激、激活肾素-血管紧张素-醛固酮系统、促使内皮功能障碍，造成肾小管间接损伤 [ 24 ]。
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user: 4. 尿酸与癌症 Bruce N. Ames等 [ 4 ] 1981年提出假设：血尿酸作为有效抗氧化的保护因素降低年龄特定癌症发病率。之后的研究结论多数不支持上述提出的假设。Bo Petersson等 [ 25 ] 的研究结论表明，血尿酸水平和癌症致死亡显著相关。Levine等 [ 26 ] 学者的研究也表明，在55岁~64岁组尿酸水平和癌症死亡率密切相关。Alexander M. Strasak等 [ 27 ] 的研究进一步表明>6.71 mg/dL的血尿酸水平是所有癌症相关死亡的独立危险因素，和消化系统、呼吸系统恶性肿瘤相关性更强，高水平尿酸患者病死率风险是低水平的1.41倍。其团队之后的研究首次证明男性血尿酸水平与癌症发病率之间存在剂量反应关系 [ 28 ]。与Alexander M. Strasak的研究一致，Boffetta等 [ 29 ] 学者的研究未发现尿酸的保护作用，并推测高尿酸血症可能是致癌病理过程的早期临床表现。我国的一项回顾性研究发现，高尿酸血症的男性研究对象较尿酸正常的对象预后差，高尿酸血症与胃癌预后关联，且是其独立危险因素 [ 30 ]。这些研究都倾向尿酸在正常水平时(尽管阈值尚未一致)的保护效应最佳，而在高水平或低水平时都可能与癌症发生、死亡风险相关。如前文所述，尿酸的促炎作用可能也是肿瘤发生的机制 [ 31 ]。
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user: 5. 尿酸与糖尿病 尿酸和糖尿病的关系也存在不同的意见。一方面，有些研究报道尿酸和糖尿病无相关性。如Sluijs等 [ 32 ] 学者发现，调整混杂因素后高尿酸血症和糖尿病风险无因果关系。LiXue等 [ 33 ] 学者的研究显示，是升高的黄嘌呤氧化酶活性而不是尿酸浓度与2型糖尿病发生风险相关。另一方面，更多的研究证明尿酸浓度与糖尿病有显著相关。Herman等 [ 34 ] 学者1982年发表在Lancet杂志上的论文发现尿酸水平在血糖受损人群中更高，且随糖尿病患病时间增加而下降。Nakanishi等 [ 35 ] 学者的研究表明血尿酸水平和空腹血糖受损或2型糖尿病风险相关。Michel Daudon等 [ 36 ] 学者的研究首次显示2型糖尿病结石形成者中尿酸石比例更高，2型糖尿病是尿酸肾结石症的独立危险因素，尿酸石结石患者2型糖尿病患病率是钙型结石者的3倍。猜测2型糖尿病患者尿酸pH值持续降低、胰岛素使尿酸排泄减少、改变尿酸的肾小管转运的可能解释。有研究表明，调整年龄、性别、BMI、腰围、血压、高密度脂蛋白胆固醇等因素后，血尿酸水平仍是2型糖尿病的独立危险因素 [ 37 ]。Anothaisintawee等 [ 38 ] 学者的一项研究表明，升高的血尿酸水平与空腹血糖显著相关，通过腰围而和糖化血红蛋白相关。通过以上两方面的论述，可知尿酸水平和糖尿病的关系尚无定论，相关机制尚不明确。
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user: 6. 尿酸与神经系统疾病 Seppo Lehto等 [ 39 ] 学者发现，尿酸水平(>295 μmol/L)与死亡风险和非致死卒中显著相关(HR = 1.93， CI: 1.30~2.86， P = 0.001)，调整其他心血管危险因素后仍有统计学意义(HR = 1.91， CI: 1.24~2.94， P = 0.003)。日本的学者也进行了健康人群的前瞻性队列研究，利用Cox模型得出结论，血清尿酸水平升高是女性总卒中的独立预测因子。女性中的正向关联主要归因于缺血性中风，并且在未使用降压药的人群中更为明显 [ 40 ]。尿酸水平与脑血管疾病的关系应与心血管疾病的关系相似，尿酸使内皮功能障碍、促进炎症反应，并倾向血管内斑块形成。关于尿酸是神经保护剂还是神经毒性剂，仍存在大量争论。为了阐明这一主题，Giovambattista Desideri等 [ 41 ] 学者使用与淀粉样蛋白β一起孵育分化的SHSY5Y神经母细胞瘤细胞，复制了阿尔兹海默症的体外模型，测试了尿酸水平对神经元细胞生物学的影响。尿酸增强了4-羟基壬烯醛的生成，淀粉样蛋白β促进了PPARβ/δ的表达，表明有促氧化作用。尿酸可能对神经元生物学产生有害影响，伴随暴露于神经毒性刺激会进一步增强这种影响。这种作用对于尿酸浓度接近于轻度高尿酸血症时在脑脊液中可达到的浓度是显而易见的，因此表明了尿酸在认知功能障碍的病理生理中的潜在作用。这些影响受到尿酸浓度和神经退行性疾病以及大脑老化中常见的有利条件的影响，包括增加的氧化应激和暴露于淀粉样蛋白β。Church等 [ 42 ] 学者观察到帕金森病患者黑质中的尿酸和多巴胺水平分别显著降低了54%和85%，黑质纹状体多巴胺神经元中尿酸水平降低，推测这有助于形成易受氧化应激影响的环境，特别是通过多巴胺氧化反应。Lonneke M. L. de Lau等 [ 43 ] 学者在一项年龄在55岁及以上的4695名参与者前瞻性队列研究中进行了平均9.4年的随访，观察到血清尿酸水平升高与帕金森病风险下降显著相关，并证明存在剂量效应关系。该发现支持氧化应激会导致帕金森病风险的假设，并暗示了尿酸的潜在保护作用。Elisabeth Andreadou等 [ 44 ] 学者的试验也验证了帕金森病患者尿酸水平降低，性别是尿酸的影响因素，且尿酸水平和疾病病程、日左旋多巴剂量呈负相关。由此，较高水平尿酸对阿尔兹海默症有有害影响，而对帕金森病有保护作用，但该结论尚未达成共识，相关病理机制仍需进一步研究。
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user: 7. 讨论与展望 目前达成共识的结论有，血清尿酸水平与高血压有正相关，且高尿酸水平是高血压发生的独立危险因素，尚未明确的是尿酸水平与其他心血管疾病、肾脏疾病、癌症、糖尿病、神经系统疾病等的关系。尿酸在参与疾病发生的可能机制有抑制内皮型一氧化氮、介导血管平滑肌的促炎通路、激活肾素–血管紧张素–醛固酮系统、促进血管内斑块形成、激活上皮钠通道和影响上皮钠通道调节复合物的表达。今后仍需进行有关研究，明确尿酸对机体的病理生理机制，参与各类疾病的作用，对改善患者生活质量、临床不利结局至关重要。未来期望能通过调节尿酸参与相关疾病发展的病理生理过程，来影响相关疾病的发生、进展及预后。
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user: 摘要 多模式匹配算法是许多网络安全应用中的一种关键核心技术，被应用于检测网络内容中的有害信息。在当前网络中，HTTP压缩技术被广泛应用于网页内容压缩，以提升网络的传输速度。对于压缩HTTP流量的检测，传统方法一般是先对其进行解压，然后利用多模式匹配算法对解压后的内容进行检测过滤。这种传统的方法效率不高，且未能充分利用压缩数据的特性。本文提出了一种针对压缩的HTTP流量的基于跳跃的多模式匹配算法SMCH，SMCH可直接在压缩的HTTP流量上执行多模式匹配操作，而无需额外的解压操作。SMCH可以显著提高针对压缩HTTP流量的匹配速度。实验结果显示，SMCH可直接跳过91.9%的字符，而无需进行字符串匹配操作，其匹配性能比原始的匹配算法相比，提高了将近441%。此外，SMCH算法也更简单，比其它压缩HTTP流量匹配算法具有更高的跳变率和加速比。同时，SMCH具有良好的可扩展性，可以简便地与不同的字符串匹配算法结合使用。在本文中，我们在SMCH上实现了Wu-Manber算法。
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user: 1. 引言 模式串匹配技术是入侵检测系统与网络应用防火墙等网络安全应用的关键技术之一，但是随着信息时代的发展，模式匹配技术面临新的问题：数据量急剧增加，网络流复杂多变，匹配的实时性不能满足等。如图1所示，展示了自2010年以来中国国际出口带宽。所以面对复杂多变的网络数据，模式匹配技术的性能需要进一步提升。 为了不断提升网络带宽，除了提高硬件传输能力以外，压缩数据传输逐渐被重视起来。HTTP压缩是指将Web文本数据在服务器压缩后发送给浏览器的传输方式。目前，Yahoo!、Google、YouTube、Baidu、腾讯等知名网站都使用HTTP压缩传输的传输方式。在2017年，根据Alexa网站 [ 1 ] 的前1000万网址的流量统计，有71.4%的网站使用了HTTP压缩传输，目前仍然呈现上升趋势 [ 2 ] 。 在网页内容中存在着大量相同的标签信息以及声明信息等(如HTML、CSS、JavaScript等)，所以HTTP网页能被有效压缩。根据统计测试，压缩之后的HTTP页面可节省将近70%的存储空间。在HTTP 1.1协议中选用的压缩算法包括GZIP、DEFLATE等，其中根据‎ [ 2 ] 可以看出，GZIP压缩算法是HTTP压缩的常用算法，占到了98.9%左右。 现有的多模式匹配算法过滤压缩数据是比较困难的。针对HTTP压缩数据，不做处理和拒绝接受都会带来安全隐患或者性能损耗。目前网络安全应用基本采用“解压 + 扫描”的方式对压缩数据进行扫描过滤，当收到一个HTTP数据包之后，首先将其解压得到明文内容，然后利用模式串匹配算法对解压后的明文进行扫描过滤。这种方式的处理性能不够高效，且存在着一定的安全风险： 1) 处理性能不够高效：这种方式将扫描过滤的过程分解成了数据解压和数据扫描两个彼此独立的阶段，而忽视了压缩数据本身的特性，从而降低了扫描过滤的实时性； 2) 存在着“解压炸弹”的风险：攻击者可故意构造恶意数据来攻击网络安全应用，比如构造10 GB内容全为数字1的明文数据，但是压缩之后大小仅为1 MB，甚至更小。当处理这种类型的HTTP压缩数据时，解压过程中将会占用大量的内存空间和CPU运算，出现“解压炸弹”的风险。 图1. 自2010年以来中国国际出口带宽 压缩匹配是解决这一问题的有效途径，压缩匹配是指针对压缩数据进行模式匹配时，通过不解压或者局部解压的方式，对压缩数据进行模式串匹配。压缩匹配算法通过利用压缩匹配的特点提高对压缩数据的匹配效率。如图2是针对HTTP压缩流量整体过滤流程，首先获取HTTP报文，根据HTTP头部的Content-Encoding字段判断是否使用GZIP或者Deflate编码；如果否，使用正常系统过滤，否则将数据进行哈夫曼解码，获取LZ77数据，最后对LZ77数据进行过滤，产生过滤结果。 图2. HTTP压缩流量过滤流程 通过对压缩HTTP数据的特点进行分析，本文提出了一种针对压缩HTTP数据的基于跳跃的多模式串匹配算法SMCH。SMCH算法不依赖于任何具体的多模式匹配算法，而可以基于SMCH实现不同的支持压缩匹配的多模式匹配算法。在本文中，我们在SMCH上实现的是Wu-Manber算法。实验结果显示，SMCH可直接跳过91.9%的字符而无需进行字符串匹配操作，其匹配性能比原始的匹配算法相比提高了将近441%。