DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 基于不同拌合工艺的沥青混合料性能评价 3.1. 高温性能 按我国标准车辙试验对不同拌合工艺生产的沥青混合料进行车辙试验，试验结果如图2所示。 图2. 不同拌和技术沥青混合料动稳定度 由图2分析可知，两种拌合工艺生产的沥青混合料动稳定度均 > 2800 Mpa，均满足《公路沥青路面施工技术规范》(JTC F40-2004)要求的对于改性沥青混合料动稳定度不小于2800 Mpa的技术指标要求；分步拌合技术生产的混合料动稳定度为5943 Mpa是常规拌和技术生产的5556 Mpa的1.07倍，分步拌和技术生产的沥青混合料表现出的高温性能略高于常规拌合技术生产，表明分步拌和技术在降低0.2%沥青含量后，使得沥青混合料的高温稳定性升高。 3.2. 水稳定性 对不同拌合工艺生产的沥青混合料进行冻融劈裂试验，对混合料的水稳定性进行分析，试验结果如图3所示。 图3. 不同拌和技术沥青混合料冻融劈裂残留强度比 规范 [ 10 ] 中对于改性沥青混合料要求其冻融劈裂强度比不小于80%，对以上试验数据分析可知，分步拌合与常规拌合技术生产的沥青混合料冻融劈裂强度比均 > 80%，满足性能指标要求；常规拌合的AC-20沥青混合料冻融劈裂强度比为86.7%，分步拌合技术生产的沥青混合料冻融劈裂强度比为86.9%，两者比值为1，表明混合料的水稳定性相当，分步拌合拌合技术在降低沥青含量后，与常规拌合方法相比仍不失优势。 3.3. 低温抗裂性 对不同拌合工艺生产的沥青混合料进行小梁低温弯曲试验，对混合料的低温性能分析评价，试验结果如图4所示。 图4. 不同拌和技术沥青混合料最大弯拉应变 在我国设计规范中，常以混合料低温时的最大弯拉应变来表征其低温性能，最大弯拉应变越大，则混合料抗低温开裂的能力越好，由图4可知，常规拌合技术生产的沥青混合料最大弯拉应变为3044.61 με，而分步拌合技术生产的沥青混合料最大弯拉应变为2935.57 με，不同拌合工艺生产的沥青混合料最大弯拉应变均 ≥ 2500 με，混合料低温性能均满足规范要求；常规拌合与分步拌合技术生产的沥青混合料最大弯拉应变比为1.04:1，比值接近1，表明分步拌合工艺在降低0.2%的沥青用量后，其混合料低温时仍能保持较好的变形能力。 3.4. 疲劳性能 按照四点弯曲疲劳试验要求对不同拌合工艺生产的沥青混合料疲劳寿命分析，试验结果如图5所示。 图5. 不同拌合技术沥青混合料疲劳曲线 通过拟合的疲劳曲线及疲劳方程可以看出，在试验条件相同的情况下，两种拌合工艺生产的沥青混合料疲劳寿命相差较小，且混合料的疲劳曲线变化趋势相同，混合料劳寿命均随着应变水平的提高而降低； 在应变水平一定的条件下，混合料疲劳寿命常规拌合的要优于分步拌合工艺的，表明常规拌合工艺的混合料抗疲劳性能更佳，虽然疲劳寿命存在一定差别，但差别较小，表明分步拌合技术在降低混合料沥青含量后，与常规拌合方法相比，混合料的疲劳性能仍不失优势。 3.5. 劲度模量 对不同拌合技术的AC-20型沥青混合料在不同的加载频率和温度下进行SPT单轴压缩动态模量试验，为了更好地模拟实际路面状况，对不同温度、20 Hz条件下的沥青混合料动态模量及相位角分析，结果如图6所示。 图6. 不同拌合技术沥青混合料动态模量、相位角关系图 由图6分析可知，在不同试验温度、20 Hz条件下，不同拌合工艺(常规拌合/推荐分步拌合工艺)生产的沥青混合料动态模量及相位角有差别，但差别较小；分步拌合工艺在降低0.2%的沥青用量后，其混合料动态模量略高于常规拌合沥青混合料，且相位角还偏小，表明分步拌合工艺在降低混合料沥青用料后，提高了混合料的动态模量，对混合料的模量指标有一定的促进作用。
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user: 4. 结论 通过对分步拌合技术与传统常规拌合技术生产的沥青混合料路用、力学性能对比分析研究，得出以下结论： 1) 分步拌合工艺在降低0.2%的沥青含量后，混合料的高温性能、低温性能、水稳定性、疲劳寿命及劲度模量仍能满足性能评价指标要求； 2) 两种拌合工艺的沥青混合料路用、力学性能随各有优异，但差别较小，分步拌合技术生产的沥青混合料其高温性能、劲度模量更好；常规拌和技术生产的沥青混合料其低温性能、疲劳寿命表现更佳；而两种拌和技术生产的沥青混合料水稳定性相当。
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user: 摘要 目的：探讨心电图(ECG)在急性肺栓塞(APE)危险分层中的应用。方法：收集自2016年1月至2019年12月于我院就诊的APE患者167例，根据危险度分为低危(n = 48)、中低危(n = 57)、中高危(n = 41)、高危组(n = 21)，并根据急诊诊疗需要将高危、中高危归为高风险(n = 62)，其他归为低风险(n = 105)，入院完成ECG并记录，ECG观察指标有窦性心动过速、房性心律失常、右胸导联T波倒置、碎裂QRS波(fQRS)、S I Q III T III 、aVR导联ST段抬高(STEaVR)、右束支传导阻滞(RBBB)、顺钟向转位，QRS波电交替，肢体导联低电压。探讨ECG在APE危险分层中的应用。结果：窦性心动过速、房性心律失常、右胸导联T波倒置，STEaVR、fQRS的患者中，低危组与高危组之间，低风险与高风险之间均存在差异(P < 0.05)，其中房性心律失常，右胸导联T波倒置，fQRS及STEaVR呈正相关(r = 0.227， 0.358， 0.202， 0.267， P < 0.05)。结论：常规ECG可为APE的诊断和危险度分层提供一定的参考价值。
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user: 1. 引言 急性肺栓塞(Acute pulmonary embolism， APE)是临床常见急危重症疾病，主要临床表现有胸痛、咯血及呼吸困难等，其疾病本身进展较快且随时间呈进行性加重 [ 1 ]。快速诊断并进行危险度分层，对后续的治疗及患者的预后至关重要。APE诊断及危险度分层需进行如螺旋CT肺动脉造影(spiral computer tomography pulmonary angiography， CTPA)、心脏超声、D-二聚体及心肌标志物等多项检测，耗时长，难以快速诊断及进行危险度分层。十二通道常规心电图(Electrocardiography， ECG)作为一种便利快捷的临床检查，既可排除急性心肌梗死(AMI)等致命性疾病，又可为APE的诊断提供相应的依据 [ 2 ]。本文一方面总结APE患者的ECG表现，同时探索ECG在APE危险分层中的应用。
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user: 2. 资料与方法 1) 研究对象：收集2016年1月至2019年12月于我院就诊，经CTPA明确诊断为APE的患者167例。所有患者均符合2018年APE诊治与治疗指南 [ 1 ]。排除标准：合并其他严重肺源性、心源性疾病、甲状腺功能亢进、电解质紊乱、贫血，以及服用抗心律失常药物等可能对ECG检测产生影响的因素。 2) ECG检测所有患者于入院后1小时内行ECG检测，检测设备为日本光电心电图机。同时记录以下ECG数据：① 窦性心动过速：心率 > 100次/分；② 房性心律失常：房早、房速、房颤及房扑；③右胸导联T波倒置：胸前导联(V1~V4) T波深度 > 0.5 mm；④ 碎裂QRS (Fragmented QRS， fQRS)：QRS波呈三相波或多相波：典型者呈RSR’型，但也有多种变异，伴有或不伴有Q波，Q波可能存在单个或多个切迹或顿挫，QRS波时限多数 < 120 ms；⑤ S I Q III T III ：I导联S波及III导联Q波振幅 ≥ 1.5 mm，III导联出现T波倒置；⑥ aVR导联ST段抬高(ST-segment elevation in lead aVR， STEaVR) > 1 mm；⑦ 右束支传导阻滞(Right bundle branch block， RBBB)；⑧ QRS波电交替：任何导联上QRS波电压差距 > 0.1 mv，持续时间 > 10秒；⑨ 肢体导联低电压：肢体导联中，每个导联R + S波电压之和 < 0.5 mV。 3) 临床危险度分层：入组患者依据2018年肺血栓栓塞与诊治指南进行危险度分层 [ 1 ]，分为低危组(n = 48)、中低危组(n = 57)、中高危组(n = 41)、高危组(n = 21)。各组间年龄[(60.17 ± 15.716)、(59.90 ± 13.039)、(66.02 ± 13.778)、(65.14 ± 13.588); F 1.327， P 0.110]、性别[男/女：(24/24)、(31/26)、(18/23)、(6/15); X 2 4.433，P 0.218]均无差异。入组患者中死亡4例，余均好转出院。 4) 急诊风险度分层：依据急诊科诊疗需要及是否需要密切监护等情况，将高危组、中高危组归为高风险组(n = 62)，中低危及低位组归于低风险组(n = 105)。各组间年龄[(61.78 ± 13.373)、(65.73 ± 13.609); F 0.156， P 0.069]、性别[(55/50)、(24/38); X 2 2.923， P 0.087]均无差异。 5) 统计学方法：采用SPSS23软件进行χ 2 检验、F检验、Spearman等级相关分析、多元线性逐步回归分析。
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user: 3. 结果 3.1. APE的ECG数据分析 APE作为常见急危重症，我们将分别从指南推荐的危险度和急诊科首诊处理时风险度分别分析 Table 1 ECG manifestations of different risk stratification in patients with AP 危险 分层 合计 窦性心 动过速 房性心 律失常 右胸导联T波倒置 fQRS S I Q III T III STEaVR RBBB 顺钟向转位 QRS电交替 肢体导联低电压 低 48 6.25% b 2.08% b 22.92% ab 29.17% a 14.58% 2.08% ab 4.17% 2.08% 10.42% 0.00% 中低 57 12.28% b 1.75% b 28.07% ab 35.09% 29.82% 10.45% b 14.04% 7.02% 21.05% 5.26% 中高 41 17.07% 12.20% 68.29% 58.54% 21.95% 17.07% 14.63% 9.76% 24.39% 2.44% 高 21 33.33% 19.05% 61.90% 47.62% 38.10% 33.33% 4.76% 9.52% 33.33% 9.52% 合计 167 14.37% 6.59% 40.72% 40.72% 24.55% 13.17% 10.18% 6.59% 20.36% 3.59% 表1. APE患者不同危险分层的心电图表现 a与中高危比较；b与高危比较。 Table 2 Electrocardiographic manifestations of different risk layer in patients with AP 风险 分层 合计 窦性心 动过速 房性心 律失常 右胸导联T波倒置 fQRS S I Q III T III STEaVR RBBB 顺钟向转位 QRS电交替 肢体导联低电压 低 105 9.5% 1.9% 25.7% 32.4% 22.9% 7.6% 9.5% 4.8% 16.2% 2.9% 高 62 22.6% 14.5% 66.1% 54.8% 27.4% 22.6% 11.3% 9.7% 27.4% 4.8% χ 2 5.4 8.131 26.377 8.154 0.438 7.629 0.133 0.836 3.031 0.055 P值 0.02 0.004 0 0.004 0.508 0.006 0.715 0.361 0.082 0.815 表2. APE患者不同风险分层的心电图表现 3.1.1. APE患者不同危险度ECG 由表1可见，APE常见ECG表现中，① 窦性心动过速：低位及中低危与高危之间存在差异(P < 0.05)，余各组内无差异；② 房性心律失常：低危及中低危与高危之间存在差异(P < 0.05)，余各组内无差异；③右胸导联T波倒置：低危及中低危与中高危之间，低危与中低危与高危之间有差异(P < 0.05)，余各组内无差异；④ fQRS：波低危与中高危之间存在差异(P < 0.05)，余各组内无差异；⑤ STEaVR低危与中高危之间，低危及中低危与高危之间存在差异(P < 0.05)，余各组内无差异；⑥ 余S I Q III T III 、RBBB、顺钟向转位、QRS波电交替及肢体导联低电压各组内无差异。 3.1.2. APE患者不同风险度ECG 由表2可见，窦性心动过速、房性心律失常、右胸导联T波倒置，STEaVR、fQRS在低风险组与高风险组之间有差异(P < 0.05)。 3.2. APE患者ECG异常分布与危险度分层 Spearman等级相关性分析显示危险度分层与患者ECG中房性心律失常，右胸导联T波倒置，fQRS及STEaVR呈正相关(r = 0.227， 0.358， 0.202， 0.267， P < 0.05)，余无意义。危险度分层Y = 1.718 + 0.758房性心律失常 + 0.546右胸导联T波倒置 + 0.351 fQRS + 0.579 STEaVR，经F检验，该方程有意义(F = 11.837， P < 0.01)。
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user: 4. 讨论 ECG作为临床上常用的辅助检查，在很多疾病的诊断中具有重要的价值，尤其在APE、AMI、主动脉夹层等危及生命的疾病中，可为临床医生提供重要的诊断依据。APE是临床上常见急重症疾病之一，因肺动脉阻塞，依次引起右心室、右心房压力负荷的变化，改变整个心脏电生理活动，进而在ECG中体现 [ 3 ]。ECG作为APE患者首选的辅助检查，一方面可排除一些类似症状的其他急危重症，比如AMI。另一方面，可为APE的诊断及治疗提供依据。 本研究回顾了167例APE患者ECG表现，分析异常ECG表现在APE危险度/风险度分层中的分布情况，并初步探索哪些ECG表现与APE的危险度/风险度分层有关，为临床上APE的诊断及治疗提供依据。 对APE异常ECG分析发现(见表1)，在这些异常ECG表现中，其中窦性心动过速与房性心律失常，低位组及中低位组与高危之间存在差异；右导联T波倒置患者中，低危、中低危组与中高危、高危组均存在差异；出现碎裂QRS波群患者中，低危与中高危组间存在差异；STEaVR患者中，低危与中高危、高危之间均存在差异，中低危与高危间亦存在差异。余S I Q III T III 、RBBB、顺钟向转位、QRS波电交替及肢体导联低电压各组内无差异。同时我们根据急诊诊治需要，将低危和中低危归为低风险组，把中高危和高危归为高风险组 [ 4 ] 进一步分析(如表2所示)发现，窦性心动过速、房性心律失常、右胸导联T波倒置，STEaVR，以及出现fQRS的患者中，低危组与高危组之间均存在差异(P < 0.05)，余无统计学意义。虽然很多研究发现新发RBBB以及S I Q III T III 与急性肺栓塞预后有关。但在我们的研究中，RBBB及S I Q III T III 与APE的危险度分层并无关联。这与Karsten Keller的研究结果相似 [ 5 ]。进一步用Spearman等级相关性分析，显示APE患者危险度分层与患者ECG中房性心律失常，右胸导联T波倒置，fQRS及STEaVR呈正相关。其中，房性心律失常、右胸导联T波倒置、STEaVR均为肺动脉栓塞后右室张力增高有关，右室张力增高往往提示严重的肺动脉高压，同时也意味着更容易合并呼吸衰竭及右心衰竭，而这些因素往往提示着较高的猝死风险及不乐观的预后。有研究表明，右胸导联T波倒置与预测APE患者心肌损伤及预后有关 [ 6 ] [ 7 ]。Janata、Pourafkari等发现STEaVR的APE患者有更为严重的临床表现，且多合并血流动力学不稳定，死亡率更高，预后更差 [ 8 ] [ 9 ]。fQRS的出现考虑与心肌缺氧所致心室肌的不均匀激活有关，严重的心肌缺氧及心室肌的不均匀激活往往容易引发恶性心律失常。Cetin等发现fQRS预示APE患者院内不良事件发生风险较高 [ 10 ]。因此，根据研究我们发现房性心律失常、fQRS、STEaVR、右胸导联T波倒置可作为APE患者危险度分层/风险度的参考指标。
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user: 摘要 随着我国乳业监管和品牌建设力度的加强，产生了如伊利、蒙牛等多个乳制品品牌，但消费者对国内乳制品依旧缺乏信任，进口液态奶的需求逐年递增，因此，找出影响消费者信任的因素，对于重建国内乳制品消费信心有着重要的意义。通过对广东省600份调研数据的整理，采用TAM/TPB模型综合分析消费者的品牌感知与消费者信任的内在影响。结果表明：消费者感知和认知是影响消费者满意度和信任的重要变量，其中，感知价值起到了主要的作用，特别是感知风险还直接负向影响到消费者信任，导致消费者的品牌信任程度降低，解释了食品安全危机事件后，消费者对国产乳制品的感知风险更加敏感的原因。
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user: 1. 引言 乳制品可以提供人类健康必不可少的营养素。2008年食品安全事件过后，国内多家知名品牌如蒙牛、伊利、雅士利等均受到波及，乳制品的安全问题成为了全民共议的话题。中国消费者对国内奶制品依旧支付意愿不高，进口液态奶需求逐年攀升。如何重建消费者对国产乳品的信任，提高其支付意愿，增加乳品企业的市场竞争力，是本文试图探讨的问题。 广东是中国最发达的省份之一，毗邻香港，收入水平和消费水平较高，自2004年开始率先进入品牌消费阶段，领先全国4年。广东，特别是广州消费者对于乳制品的质量安全关注度高，品质品牌消费倾向明显。笔者选择广东作为消费者调研的典型区域，基于技术接受模型(TAM)和社会心理学模型(TPB)建立整合模型，重点研究广东地区青年消费者对乳制品信任的相关因素，梳理消费者对国内乳制品的信任程度，为政府和企业决策提供参考。
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user: 2. 文献综述 消费者行为理论以消费支付意愿核心，围绕感知价值与支付意愿的交互关系，基于消费者满意度、信任度等视角，系统地解释了消费者选择与购买的影响因素。消费者感知价值与支付溢价之间呈正相关关系，因此，消费者更加偏向购买感知价值高的产品。有研究表明消费者对于品牌的信任在消费者感知价值与消费者重复购买此商品的意愿之间起到一定程度的中介作用 [ 1 ]。消费者的感知和个人特征等方面能够影响消费者对于奶制品的信任程度 [ 2 ] [ 3 ]。还有研究把乳制品的风险分成了三个类别，分别从物理、化学和生物角度划分的乳制品的风险 [ 4 ]。感知风险和感知价值之间哪一个因素能最大程度的影响消费者的支付意愿，在现有的研究成果中并未达成定论。 信任是消费者对产品和商家可靠度的信心，对于形成顾客忠诚有着重要的意义 [ 5 ]。是顾客对品牌效果达到既定目标所具备能力的信任程度 [ 6 ]，同时消费者的信任倾向受到消费者自身的发展经历影响 [ 7 ]。因此，本研究在已有的对国内乳制品消费者信任的影响因素的研究基础上，将消费者满意度作为感知价值的后置变量，选取年龄、文化程度及家庭月收入三个变量作为体现消费者特征的个人因素。
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user: 3. 模型与假设 3.1. 理论模型构建 乳制品购买行为涉及消费者品牌认知和消费者个人特征两个方面，因此，笔者结合技术接受模型(TAM)和计划行为理论(TPB)模型，分析品牌感知与消费者信任对乳制品购买行为的影响。消费者的使用行为主要受消费意向的影响，由消费者的态度和感知有用性决定，因此，将消费者主观规范、行为态度、感知行为控制作为前导变量，分析乳制品购买行为。 消费者信任与感知风险是显著负相关的两个变量 [ 8 ]。陈传红基于消费者网络购买数据，发现感知风险和信任存在负相关 [ 9 ]。Frewer认为信任是消费者食品安全风险认知的重要决定因素 [ 10 ]。据此，提出H1：感知风险负向影响消费者信任。 消费者在产生信任时受到产品口味和外观等方面的影响 [ 11 ]。Sultan的研究发现当消费者感知到产品或服务有价值时，即便是对较低价值的产品或服务也会产生较高的信任 [ 12 ]。问卷中通过有关口味和可追溯等问项，测量消费者的感知价值，并提出H2：感知价值正向影响消费者信任。 当存在心理风险时，消费者会选择购买过往满意度较高的产品。随着当心理风险的提高，消费者会选择更高满意度的产品，降低心理风险，而且倾向于购买国外的知名品牌 [ 13 ]。因此，我们提出H3：感知风险负向影响消费者满意。 感知价值是消费者对其支付成本的相对测度，是消费者满意度的重要组成部分 [ 14 ]。因此，提出H4：感知价值正向影响消费者满意度。 消费者满意度是消费者信任的前提条件，反映消费者对相关产品所感受到的愉悦程度 [ 15 ]。顾客对过去的经验越是满意，顾客就越容易信任服务提供者 [ 16 ]。因此，提出H5：消费者满意正向影响消费者信任。 性别影响了消费者的社会分工和家庭职责，女性在家庭生活中多承担采购和照料工作，通常是家庭食品采购的主要决策者。在《女性生活白皮书》中提到一般一个家庭的总消费的大约75%是女方决策的 [ 17 ]。Shankar (2003)提出相对于男性消费者，女性消费者对购物平台及商家满意度将更大程度地影响其对商家信任水平的提高或降低 [ 18 ]。因此，提出H6：性别对消费者信任显著相关。 消费者受教育程度直接影响其对产品的认知能力，进而可能影响乳制品的购买行为。基于消费者本身的知识水平与认知能力的差异，不同的消费者对商家信息的获取与判断都会有所区别。这种由于知识经验和认知能力不同造成的信任态度的差异，并不是商家的原因，而是受到消费者主观能力的影响 [ 19 ]。因此，提出H7：受教育程度和消费者信任显著相关。 收入水平直接影响消费者信任 [ 20 ]，个体的收入水平越高，信任度则越高 [ 21 ]。有研究得出收入少、女性、教育程度低、少数族裔的信任水平则更低，在性别差异上，男性比女性拥有更高的信任水平 [ 22 ]。故，提出H8：家庭月收入与消费者信任显著相关。 综上所述，感知风险、感知价值、消费者满意和消费者个人特征对消费者信任有影响，从而得出如下理论模型，如图1所示。 3.2. 问卷设计及数据收集 本研究对于广州消费者的调查采用的是线上和线下相结合的方式，选取广州市区人流量较为集中的大型超市随机发放问卷现场调查，详细询问对乳制品的信任态度、感知得利、感知风险和满意度等情况。先通过小范围试调查，获取25份问卷，经过分析讨论，重新调整部分问卷题项，再进行正式调查，与2019年9~11月完成问卷数据采集，获得有效问卷600份。 图1. 乳制品消费者信任影响因素模型 3.3. 描述性统计 除以上变量外，研究过程中还考虑了其他可能影响消费者对乳制品信任的变量。如表1所示，受访者中中青年人占据85.2%；女性比例略高于男性；受访者多为本科或以上学历；就业情况多数为在职且收入水平在4000~12000元之间。 Table 1 Statistical descriptio 项目 分类 样本数 百分比 性别 男 266 44.3 女 334 55.7 年龄 16~25岁 277 46.2 26~35岁 234 39 36~65岁 86 14.3 66岁以上 3 0.5 文化程度 初中及以下 16 2.7 高中或中专 68 11.3 大专 84 14 本科 409 68.2 研究生及以上 23 3.8 家庭平均月收入 4000元以下 84 14 4001~8000元 199 33.2 8001~12000元 204 34 12000元以上 113 18.8 表1. 统计性描述
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user: 4. 数据分析 4.1. 问卷信度效度检验 由表2可知，整体信度检验中Cronbach’s α系数为0.808，说明问卷信度质量较高。感知风险、感知价值、消费者满意和消费者信任的Cronbach’s α系数均大于0.6，说明问卷内部一致性较好。 Table 2 Table of reliabilit 变量名称 题项个数 α系数 感知风险 7 0.886 感知价值 8 0.779 消费者满意 4 0.757 消费者信任 3 0.695 整体信度 22 0.808 表2. 信度检验表 采用KMO测度检验指标因子分析的效果。表3结果表明样本整体效度、感知风险、感知价值、消费者满意和消费者信任的KMO值均大于0.6，说明各个指标适合做因子分析。 Table 3 Table of validit 效度检验 维度 KMO值 Sig 感知风险 0.899 0.000 感知价值 0.821 0.000 消费者满意 0.767 0.000 消费者信任 0.665 0.000 整体效度 0.888 0.000 表3. 效度检验表 4.2. 消费者信任结构方程模型检验 根据问卷数据和假设模型，利用Amos软件构建方程模型进行假设检验，模型如图2。 根据图2所示，感知价值与消费者满意对消费者信任存在正向影响效应，直接作用系数分别为0.476和0.332；感知风险对消费者信任存在负向影响，路径系数为−0.225；感知价值对消费者满意有正向作用，路径系数为0.734；感知风险对消费者满意有负面作用，其路径系数为−0.169；从路径系数可以分析出，感知价值对消费者满意的影响最大，其次是对消费者信任。在表现显著的因素中，消费者信任与年龄、文化、程度的关系都较小，系数分别0.018、0.086和0.097；感知风险与R6的影响关系最大，系数达到0.841，然后是R5和R7，系数分别达到0.821和0.803。感知价值与B1~B8的关系都较大，系数在0.517至0.618。 4.3. 模型拟合优度检验 拟合优度是结构方程模型检验中最重要的参考之一，一般选取拟合指数对模型进行检验。表4为各个指标可接受的临界值。经过MI模型修正后，本文拟合度可以接受，能进行下一步分析，指示值如表5所示： 图2. 结构方程模型图 Table 4 Critical index of goodness of fi 指标 非常好 可以接受 不可接受 X2/df X2/df < 2 2 < X2/df < 5 X2/df > 5 GFI 近似1 GFI > 0.8 GFI < 0.8 AGFI 近似1 AGFI > 0.8 AGFI < 0.8 RMSEA RMSEA < 0.05 RMSEA < 0.08 RMSEA > 0.8 NFI 近似0.9 NFI > 0.8 NFI < 0.8 IFI 近似1 IFI > 0.8 IFI < 0.8 CFI 近似1 CFI > 0.8 CFI < 0.8 表4. 拟合优度临界指标 Table 5 Research on Influencing Factors of consumer trust of dairy products in Guangzho X2/df GFI AGFI RMSEA NFI IFI CFI 3.739 0.875 0.849 0.068 0.808 0.852 0.851 表5. 广州乳制品消费者信任度影响因素研究模型拟合优度指标 表5中个路径系数均在可接受范围内，表示此模型的拟合优度好，模型成立。 4.4. 模型路径系数分析 由表6可知，感知风险、感知价值、消费者满意、消费者信任、文化程度和家庭月收入的P值均通过显著性检验，因此，H1、H2、H3、H4、H5、H7、H8均得证。年龄的P值大于0.05，假设H6被拒绝，但考虑到样本的系统误差，可能导致个别变量不显著的情况出现。 Table 6 Path coefficient table of structural equation mode 假设 路径关系 标准化系数 S.E. C.R. P H1 感知风险→消费者信任 −0.225 0.050 −4.729 *** H2 感知价值→消费者信任 0.476 0.079 5.252 *** H3 感知风险→消费者满意 −0.169 0.047 −3.950 *** H4 感知价值→消费者满意 0.734 0.066 10.175 *** H5 消费者满意→消费者信任 0.332 0.084 3.752 *** H6 年龄→消费者信任 0.018 0.025 0.473 0.661 H7 文化程度→消费者信任 0.086 0.022 2.231 0.023 H8 家庭月收入→消费者信任 0.097 0.020 2.526 0.010 表6. 结构方程模型路径系数表 注：***表示0.01水平上显著。 4.5. 结构方程验证结果 根据假设、问卷调查、结构方程模型检验，得到乳制品消费者满意度影响因素假设检验结果如表7所示：8个假设内容中有7个成立，表明本检验结果验证性吻合度好；本研究只有H6的假设内容不成立，表明年龄对消费者信任无显著相关。 Table 7 Results of hypothesis tes 假设内容 检验结果 H1：感知风险负向影响消费者信任 成立 H2：感知价值正向影响消费者信任 成立 H3：感知风险负向影响消费者满意 成立 H4：感知价值正向影响消费者满意度 成立 H5：消费者满意正向影响消费者信任 成立 H6：年龄对消费者信任显著相关 不成立 H7：受教育程度和消费者信任显著相关 成立 H8：家庭月收入与消费者信任显著相关 成立 表7. 假设检验研究结果
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user: 5. 结论与对策 根据上面的分析结果，且通过从消费者的个人特征(年龄、文化程度和家庭月收入三个方面)的调查，可以得出：消费者感知和消费者满意度对消费者信任具有重大影响。感知价值起到了主要的作用，但是，由于感知风险的影响因素也比较大，特别是感知风险还直接抑制消费者信任，导致消费者对品牌信任的下降，品牌偏好的转移，解释了食品安全危机事件后，消费者对国产乳制品的感知风险更加敏感。从方差分析结果看出：消费者的个人特征的差异，其在进行乳制品购买时的主观感受也会不同，因为会导致最终的消费者信任有所差异。消费者文化程度对消费者信任具有显著性影响，消费者文化程度越高，其消费者信任会随之提升；家庭月收入在消费者信任这个因素上有显著差异，表明受访者的收入越高，其在购买乳制品时的感知价值、消费者满意和消费者信任越高。 根据理论模型和实证研究的结论，本研究提出相对应的政策建议如下： 第一， 消费者的感知价值对于其满意度和信任度的提升作用最大，因此，需要全面提升顾客的感知价值。消费者感知价值的提升需要社会各界多方面的共同努力，商家要尽可能提供更优质的产品和服务等，此外，它还受到社会环境和制度环境等更高层面因素的影响。所以，为了全面提升消费者对乳制品的感知价值，需要政府相关职能部门、行业、各个渠道商家系全民的努力与支持。对于商家而言，不同特征的消费者对乳制品的购买行为存在差异，可以对乳制品分不同等级，采取不同的销售渠道和营销策略进行市场销售。随着全球疫情的频发，中国消费者对自身的健康关注度也达到了一个新的高度。提振消费者对中国乳制品品牌的信心，有助于完善我国关于食品监管的相关政策；有助于我国乳制品企业审视自身不足，针对消费者信任问题，提高完善产品品质，完善产品溯源机制，顺应时势采取有效的营销策略，积极做好品牌建设，要让消费者信任国产品牌。 第二，继续加大乳制品品牌建设的力度，增加乳制品品牌信任度。中国乳制品品牌化程度应继续加大，小的乳制品企业应该重塑自身品牌形象和影响力，积极提高消费者对于乳制品品牌的认知度和信任度，从而有效地提高消费者对于国内乳制品的购买积极性。 第三，完善乳制品的安全监管评估。随着中国乳制品产业的不断革新与进步，中国消费者对乳制品的安全性有了更高的要求和企盼。国内相关职能部门应对乳制品安全做出及时的安全预警，加大科技力量的研发和市场运用，减轻人们的担忧，避免有毒乳制品再次出现在消费者的餐桌上。
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user: 摘要 线纹海马(Hippocampus erectus)是如今海马养殖业热门品种，因其具有高抗病性、繁殖能力强等优势，线纹海马逐渐变成了海马养殖业的首选种。线纹海马在未性成熟前较难分辨雌雄，为了解线纹海马雌雄个体间形态性状的差异，本研究测量及分析了80尾线纹海马5项计量性状及5项标准化性状。对这5项标准化性状进行主成分分析、R-聚类分析，分析得出线纹海马雌雄外部形态差异主要集中在头部和形体特征方面。利用逐步判别分析，从5个标准化性状中筛选出体长：头长、体长：体宽、体长：尾长3个标准化性状并建立了雌雄判别方程式，并将测得样品数据代入方程式重新鉴定，综合准确率为86.25%，经t检验发现，雌雄个体在体长：头长、体长：体宽和体长：尾长上的差异极显著，雄性的体宽、尾长相较于雌性更宽、更长，而雄性的头长相较于雌性则更短。综合此性状差异，可对实现线纹海马快速简便雌雄判别提供一定的方法及理论依据。
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user: 1. 引言 线纹海马(Hippocampus erectus)属刺鱼目(Gasterosteiformes)海龙亚目(Syngnathoidei)海龙科(Syngnathidae)海马属(Hippocampus)，又名灰海马、直立海马，体侧具不规则或呈纹状的斑点及线纹 [ 1 ]，是原产于美洲地区的一个海马品种。线纹海马最大全体长可达27 cm，寿命在3~4年左右，成体线纹海马适应温度在16℃~30℃，最适温度26℃，幼体海马的适应温度则在26℃左右。我国学者于2009年从美国引入此种，由于其生长速度快，抗病能力强以及成活率高等优势，相比国内传统养殖的大海马和三斑海马其更适合作为人工养殖的品种。在人工喂养环境下长到5公分只需3个月的时间，成长到8公分也仅需6个月的时间。当每立方水体100条以上的高密度养殖环境下，线斑海马的成活率仍能达到90%以上，而且线纹海马即使染病，多会在单体间发生，很少蔓延到整个海马群体，这在一定程度上可提高成活率 [ 2 ]。除此之外，只要5~6个月的时间其即可达到性成熟并且只要控制好温度、盐度等要素，线纹海马全年都可繁殖，在6~8个月的时间内就可达成体，所以线纹海马是可以在短时间内就将种群规模扩大并且全年都可稳定供应的商品海马。另外，在光线减弱时，线纹海马基本就停止进食进入休息状态不再活跃，线纹海马幼体出生期一般在阳光较为微弱的清晨，单次繁殖幼体海马在几十尾到几百尾之间，晚上也并不需要人员看护守夜，极大程度上减少了人工，这也是线纹海马之所以能成为海马养殖种首选的一大重要原因。线纹海马现如今主要销售渠道是药材厂，根据海马养殖场工作人员介绍，线纹海马干体现在在药材市场供不应求，往往几家海马养殖场所产出的成体海马干体都不够一家药材厂要收购的目标量。现如今很多养殖户看到了海马养殖的商机，但是繁殖后小海马从幼体到性成熟存活率在50%~60%之间，真正繁殖的一些技术也只掌握在大型养殖场手中，小型养殖户一般做不到繁殖这一项，只能通过购买5公分左右苗种来饲养，现在的苗种市场也是很大一个市场。线纹海马在性成熟之后，某些个体体色和花纹会随之而变化。一般的线纹海马体色发黑，但有的个体达到性成熟后体色会变为黄色或灰白色，体侧白色斑纹也会变得更加明显，这也使得线纹海马具有一定的观赏性(图1)，加上它的适应能力强，也被很多水族馆和海水观赏生物的玩家作为展示观赏种海马。线纹海马在被作为观赏水族生物从养殖场出售时价格会偏高一点，但是观赏水族市场较小，需求量少，主要有几个原因：一是因为大部分海马属于保护物种，并且难饲养；二是现如今水族市场需求量少，海马养殖户宁愿卖给需求量大的药材厂；三是国内海水水族方面才兴起不久，海水水族市场有很大一部分的空缺，海水水族方面花费资金也多，很多人就会望而却步。所以未来在水族方面，随着人们生活水平的提高，海水水族玩家的增多，线纹海马甚至包括其它种的具有观赏性的海马会有很大的发展前景。 图1. 线纹海马 海马是地球上唯一一种靠雄性生育后代的物种，雄性海马的尾部腹侧具有育儿囊，所以最简单区分海马雌雄的方法就是看尾部腹侧是否具有育儿囊，但此方法只适合性成熟后的海马，性成熟之前的海马的育儿囊只能通过解剖观察性腺来判断。在海马人工繁殖育种整个过程中，要实现幼体海马的雌雄个体分类养殖、保证性成熟后海马催产的合理性别分配、提高人工繁殖数量及选育成效等都需要对性别的准确鉴别 [ 3 ] [ 4 ]。近年来伴随着分子育种技术的升高，雌雄个体的鉴别也可通过分子遗传标记来准确区分 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]，此方法虽然准确率高，但所用资金较多，而且不方便，不易用于日常管理养殖，因此寻求更简便易行、实用有效的方法，将对线纹海马养殖业有着更重要的意义。为了减少对于资金、仪器和时间的需求，通过对大量的实验样本进行测量可量性状，分析标准化比例性状指标，并筛选出一定的特殊指标，利用这些指标建立一个性别鉴定方程，在日后鉴定工作中只需要测量相应的数据并带入性别判定方程即可。对于日本鳗鲡(Anguilla japonica)，曾有人用此方法做过统计测量分析实验，得出的结果用于日本鳗鲡的雌雄鉴别发现其准确率可高达85%以上 [ 8 ]。本研究测量了线纹海马40尾雄鱼以及40尾雌鱼的5个可量性状，计算出5个标准化性状，通过对所得实验数据的分析和比较，找出雌雄个体形态方面的差异，从外形特征上为线纹海马幼体的性别鉴别提供一套可简便操作的判别方法，为今后线纹海马幼体的选育、分养过程中雌雄形态特征判别提供方法和后续单性育苗研究提供理论上的依据。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 实验材料 试验用线纹海马取自文登南海海马养殖场(威海银泽生物科技股份有限公司)，未进行实验前，试验选取海马均已达到性成熟，并作为种海马进行配对饲养于1 m × 1 m × 1 m的网箱内，每个网箱内饲养10对左右，控制水温在26℃~28℃，盐度28~30，水经过过滤棉、陶瓷环和蛋白分离器过滤以及紫外消毒灯杀毒。每天保证充足的光照、氧气和食物，每天换水5%~10%。每个网箱内只要有小海马出生，就需要人工捞出并计数。之所以使用网箱饲养主要有以下四个原因：第一，小网箱水体小，海马摄食方便，节约饲料；第二，小网箱可以保证海马种质的优良性，比如花纹，体色等观赏性性状；第三，海马属于比较懒的鱼类，只要找到附着物缠绕上就基本不会再游动，需要的活动范围和空间较小，所以只需要小空间就可以，这样就可以做到节约水体和空间；第四，小网箱养殖种马，当海马繁殖之后也便于收集和计数。小体积网箱养殖可以使养殖方式变为高密度集约化，网箱内饲养鱼种要求质量要高，而且管理人员的管理水平要高，要不时监测网箱内鱼种的状态，属于投入高，但产出也高的技术，是当前发展海马养殖业的一大非常有潜力和市场的养殖模式，而本试验的结果也可为这一新的养殖模式提供部分的基础数据参考。本实验从多个网箱内随机共捞取80尾性成熟后的线纹海马，其中雄性海马40尾，雌性海马40尾。实验所测线纹海马体长为8.20~15.45 cm，生长期基本相同，雌雄判别依靠育儿囊的有无来确定。 2.2. 数据测量 用刻度尺测量海马的可量性状，包括躯干长(trunk length， Tr L)、尾长(tail length， Ta L)、体宽(body width， BW)、头长(head length， HL)、吻长(snout length， SnL)五项指标(图2)，精确到0.01 cm。由于海马是活体，而且身体通常是蜷曲着的，躯干长和尾长的测量需要将海马身体完全伸直，只用直尺肯定不方便测量，所以需要用细线来辅助测量，测量时用细线紧贴着海马的躯干或尾部并进行标记相应位点，最后再用直尺去测量细线相应的长度 [ 9 ] 即可得到海马的躯干长或尾长。而对于体宽则可用两脚规去辅助测量以达到减小误差，使实验数据和最后结果更加准确的目的。 2.3. 数据处理 实验采集线纹海马共计80尾，其中雄性海马为40尾，雌性海马为40尾。为消除因采集线纹海马的大小差异而产生的对实际测量参数数据的影响，将体长除以躯干部形态性状测量值、头长除以头部形态性状测量值，共计转化为5项标准化性状，包括体长/头长、体长/躯干长、体长/尾长、体长/体宽。通过采用Excel 365和SPSS25.0软件将这5项标准化性状取均值、主成分分析、R-聚类分析和逐步判别分析对线纹海马雌雄个体进行外观形态分析，筛选出雌雄海马之间具有显著差异的性状并依次建立线纹海马雌雄个体判别方程式。
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user: 3. 结果 3.1. 线纹海马的雌雄个体形态性状分析 试验共测定了80尾线纹海马的躯干长、尾长、头长、吻长、体宽这5项可量性状，其中包括雄性海马40尾，雌性海马40尾，所测得的线纹海马体长在9.20~15.45 cm之间。将测量所得的数据转化为5项标准化性状数据，计算这5项数据的均值及变异系数，结果见表1~表3。由表可得雌雄线纹海马之间头长：吻长之间的变异系数最大，为15.44%，其次是体长：体宽，其变异系数为11.46%，再其次是体长：尾长，变异系数为11.02%，体长：头长的变异系数较小，为9.78%，最小的为体长：躯干长，变异系数为6.59%。 图2. 海马体型特征示意图 Table 1 Standardized traits of male Hippocampus erectus (Mean ± SD 性状 均值 ± 标准差 变异系数(%) 体长：体宽 4.85 ± 0.48 9.90 体长：躯干长 1.60 ± 0.09 5.63 体长：尾长 2.71 ± 0.26 9.59 体长：头长 4.69 ± 0.38 8.10 头长：吻长 2.72 ± 0.37 13.60 表1. 雄性线纹海马标准化性状(均值 ± 标准差) Table 2 Standardized traits of female Hippocampus erectus (Mean ± SD 性状 均值 ± 标准差 变异系数(%) 体长：体宽 5.27 ± 0.61 11.57 体长：躯干长 1.74 ± 0.08 4.60 体长：尾长 2.37 ± 0.16 6.75 体长：头长 4.31 ± 0.42 9.74 头长：吻长 2.72 ± 0.47 17.28 表2. 雌性线纹海马标准化性状(均值 ± 标准差) Table 3 Standardized traits of male and female Hippocampus erectus (Mean ± SD 性状 均值 ± 标准差 变异系数(%) 体长：体宽 5.06 ± 0.58 11.46 体长：躯干长 1.67 ± 0.11 6.59 体长：尾长 2.54 ± 0.28 11.02 体长：头长 4.50 ± 0.44 9.78 头长：吻长 2.72 ± 0.42 15.44 表3. 雌雄线纹海马标准化性状(均值 ± 标准差) 3.2. 主成分分析 对线纹海马的5项标准化性状进行主成分分析，筛选出前三个贡献率以及各指标在这三个主成分上的负荷量，分析结果见表4。由于前三个主成分累积贡献率达87.127%，所以可舍掉其余主成分。 从表4可以看出，主成分1、2和3的贡献率分别为42.355%、23.646%、21.127%，其中主成分Ⅰ的贡献率最大，主成分Ⅰ负荷量较大的主要是体长：尾长，反映的主要是尾部特征，主成分Ⅱ负荷量较大的主要是体长：头长、体长：体宽2个性状，反映的主要是体型特征，主成分Ⅲ负荷量较大的主要是头长：吻长，反映的是头部特征。 Table 4 Contribution rate of the first three principal components and load quantity of indicator 性状 负荷量 主成分I 主成分II 主成分III 体长：体宽 −0.231 0.625 0.639 体长：躯干长 −0.968 0.038 −0.019 体长：尾长 0.958 −0.068 0.011 体长：头长 0.427 0.755 −0.032 头长：吻长 0.165 −0.465 0.804 贡献率(%) 42.355 23.646 21.127 累计贡献率(%) 42.355 66.000 87.127 表4. 前三个主成分的贡献率和各指标的负荷量 3.3. R-聚类分析 由图3分析可知，这5项标准化形态指标可分为两大类，第I类为体长：尾长、体长：躯干长、头长：吻长，反映的是体型及头部的特征参数，第II类为体长：体宽、体长：头长，反映的是体型的特征参数。 R-聚类分析所得出的第I类标准化性状与主成分分析得出的第I、III主成分的组分相对应，反映的是线纹海马体型及头部的特征，第II类标准化性状与第II主成分的组分相对应，反映的是线纹海马的体型特征。两者对比所得出的结果大体一致。 图3. 线纹海马标准化形态指标R-聚类分析图 3.4. 雌雄线纹海马判别分析 对测量的80尾线纹海马个体的5项标准化性状进行逐步判别分析，根据各个变量对模型的贡献大小，逐步去剔除不相关的变量，最终筛选出3个变量体长：体宽(X 1 )、体长：尾长(X 2 )、体长：头长(X 3 )，这三个指标分别反映了雌雄线纹海马在尾部(X 2 )和身体形态(X 1 、X 3 )方面的差异，所建立的判别模型方程为 雄：F 1 = 12.508X 1 + 227.692X 2 + 24.502X 3 − 270.108 雌：F 2 = 15.194X 1 + 247.685X 2 + 20.868X 3 − 300.656 通过对判别函数的显著性检验显示，P < 0.01，这表明判别函数达到了极显著水平。通过计算，得到每尾线纹海马个体的判别分数值，得到频布图。由图4、图5可看出，所建立的该判别模型可用于区分线纹海马的性别。 利用所建立的判别模型方程，对测量的80尾线纹海马个体进行性别判别。将每尾个体的三个性状参数值带入判别模式方程中，分别计算F 1 、F 2 。若F 1 > F 2 ，则判定为雄性线纹海马，反之则判定为雌性线纹海马。判定结果见表5，结果显示，雄性线纹海马判别准确率为87.5%，雌性线纹海马判别准确率为85.0%，综合判别准确率为86.25%，在80尾线纹海马中仅有11尾被误判为其它性别。 图4. 线纹海马雄性个体判别分数的频步图 图5. 线纹海马雌性个体判别分数的频步图 Table 5 The results of sexual discriminant of Hippocampus erectu 判别结果 性别 个数 雄 雌 判别准确率(%) 综合判别率(%) 雄 40 35 5 87.5% 86.25% 雌 40 34 6 85.0% 表5. 线纹海马雌雄判别验证结果 对筛选出的用于建立性别判定函数的三个性状进行t检验(表6)，结果显示体长：体宽、体长：尾长、体长：头长的差异极显著(P < 0.01)。以上数据表明，雄性的体宽、尾长相较于雌性更宽、更长，而雄性的头长相较于雌性则更短。
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user: 4. 讨论 4.1. 多元统计分析在雌雄个体差异分析上的应用 随着科学技术的进步、计算机技术的不断成熟以及各类统计软件的开发完善，多元统计分析在水产统计分析领域应用越来越广泛。主成分分析是在较少的损失或是不损失原有信息基础上，将测得的多个实际变量简化成几个较少的变量，能更好的去反映事物本质的一种分析方法。聚类分析和判别分析是两类研究事物分类的基本方法，但是聚类分析是一种由事物本身的特性再研究个体分类的方法，而判别分析是要根据先求的判别函数再去对所属类别不明的事物进行分类的一类分析方法 [ 10 ]。许多鱼类在雌雄个体间存在着或多或少的差异，这些差异包括有生长率、体型、丰满度、体色、性腺成熟时间等生物学性状。近年来，越来越多的学者将多元统计分析应用于水生动物的雌雄个体外观形态差异上的分析。安丽等 [ 11 ] 对67尾翘嘴红鮊(Erythroculter ilishaeformis)的10项标准化比例性状进行主成分分析、R-聚类分析，并且建立了雌雄判别公式，对翘嘴红鮊的雌雄判别提供了一定的依据。岳亮等 [ 12 ] 采用主成分分析、逐步判别分析和t检验的方法对红鳍东方鲀(Takifugu rubripes) 雌雄个体的形态差异进行了分析研究，研究结果表明红旗东方鲀雌雄之间形态方面存在着较明显的差异，雄性的体型和体周长要比雌性的更宽，更长。 Table 6 T-test for traits of Hippocampus erectus in equatio 性别 性别 均值 ± 标准差 P值 体长：体宽 雄性 4.85 ± 0.48 0.001 雌性 5.27 ± 0.61 体长：尾长 雄性 1.60 ± 0.09 0.000 雌性 1.74 ± 0.08 体长：头长 雄性 4.69 ± 0.38 0.000 雌性 4.31 ± 0.42 表6. 线纹海马性状的t检验及雌雄形态差异 4.2. 雌雄个体差异分析 鱼类的形态学特征会受到遗传因子和环境因子的共同作用影响 [ 13 ]，但在本实验中，所有样本均在同一环境中长大，环境因素对其形态学特征影响较小，由于其亲本不确定，所以无法排除遗传因子对其形态学特征的影响，不过此影响对形态学特征比例影响较小，可忽略此因素影响。 对于鱼类的雌雄鉴别是鱼类生物学研究的一大重要内容，也是诸多保护性珍稀鱼类的人工繁养殖、增殖的关键技术之一。通过对某些鱼类的外部特征测量及多元统计分析，可找到一些典型的外形特征以来鉴别鱼类雌雄个体的方法，这类技术已经在一些由于性腺发育而造成身体外部形态特征有不同程度改变的两性异形硬骨鱼类中得到应用 [ 14 ]。 本研究测量了80尾线纹海马的5项可量性状，并计算得出了5项标准化性状。通过对这5项标准化性状进行多元统计分析，得到了三个主成分，三个主成分贡献率达到了87.127%，三个主成分分别代表了线纹海马尾部特征、体型特征、头部特征，通过这些指标的测定及分析基本可以反映出线纹海马的外部形态。聚类分析中，第I类标准化性状与主成分分析得出的第I、III主成分的组分相对应，反映的是线纹海马体型及头部的特征，第II类标准化性状与第II主成分的组分相对应，反映的是线纹海马的体型特征，两者对比所得出的结果大体一致。运用逐步判别法，最终筛选出三个标准化性状分别是体长：尾长、体长：体宽、体长：头长，以这三个标准化性状为变量建立线纹海马雌雄判别方程式，综合判别准确率达86.25%，这说明判别方程具有一定的鉴别效果，利用线纹海马的一部分外形形态数据建立雌雄判别方程对线纹海马的雌雄快速判别具有一定可行性。本研究测量样本均为人工养殖的线纹海马，其与野生群体的生长环境以及摄食模式等有着较大的差别，因此野生群体和人工养殖群体可能存在一定的差别，需要进一步研究比较。
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user: 5. 结论 线纹海马在幼体阶段育儿囊未发育成熟，因此很难辨别雌雄，只能通过解剖观察性腺得知性别，而此方法在实际应用中根本不实际，通过本次实验，我们得出，只需测量线纹海马的某些外观指标，套入雌雄判别公式，即可得知海马的雌雄性别，较为方便简单，但是仍会存在误判的结果。但是此方法对于线纹海马幼体时期雌雄分养殖、养殖场出苗时雌雄分类等有一定的借鉴作用。
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user: 摘要 目的：探讨原发性硬脑膜低级别B细胞边缘区淋巴瘤的临床及影像学表现。方法：回顾性分析5例经手术与病理证实的原发性硬脑膜低级别B细胞边缘区淋巴瘤的临床表现及影像学特征。结果：共5例患者，其中男性1例，女性4例。年龄45~69岁，平均年龄54岁，中位年龄54岁。5例(100%)患者均有头痛，2例(40%)癫痫，2例(40%)肢体无力，1例(20%)恶心，1例(20%)言语不能，1例(20%)视野缺损。5例患者病变均位于颅板下硬脑膜。3例(60%)呈新月形，1例(20%)呈双凸透镜形，1例(20%)呈匍匐形。5例(100%)与脑实质呈等密度，边界不清。病变最大者最大截面约75 mm × 12 mm，最小者病变最大截面约17 mm × 4 mm。4例(80%)可见邻近颅骨不同程度骨质破坏。T1WI稍低信号3例(60%)，等信号2例(40%)；T2WI稍高信号5例(100%)；T2-FLAIR稍高信号5例(100%)；DWI稍高信号4例(80%)，等信号1例(20%)；5例(100%)均明显强化，脑实质呈受压推移改变。结论：原发性硬脑膜淋巴结较为罕见，在影像上容易被误诊为硬膜下血肿等。接受正确的诊断与治疗，病人预后较好，所以当临床与影像表现不符时，将其纳入鉴别诊断是及其重要的。
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user: 1. 引言 原发性中枢神经系统淋巴瘤(Primary central nervous system lymphoma， PCNSL)是一种少见的中枢神经系统肿瘤。它们是一组结外非霍奇金淋巴瘤(NHL)，主要起源于B细胞 [ 1 ]。而原发性硬脑膜低级别B细胞边缘区(粘膜相关淋巴组织，MALT)淋巴瘤是一种罕见的原发性中枢神经系统淋巴瘤亚型，其影像学表现可以与硬膜下血肿、脑膜瘤相似，容易对诊断造成困扰，绝大多数需要根据术后病理检查结果才能够明确诊断 [ 2 ]。正确的影像学诊断，可以指导临床治疗，为患者争取一个良好预后。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 一般资料 收集自2014年1月至2020年4月确诊为原发性硬脑膜低级别B细胞边缘区(粘膜相关淋巴组织，MALT)淋巴瘤患者共5例。其中男性1例，女性4例，年龄45~69岁，平均年龄54岁，中位年龄54岁。 2.2. 检查方法 MRI检查应用GE 1.5T或GE 3.0T超导型磁共振仪。应用头线圈，FSE T 2 WI (TR 4000 ms， TE 104 ms)、T l WI (TR 2250 ms， TE 7.5 ms， TI 750 ms)、T2-FLAIR (TR 8000 ms， TE 133 ms， TI 2000 ms)及DWI (b = 1000)序列扫描。矩阵320 × 256，FOV：240 mm × 180 mm，层厚5 mm，间隔1.5 mm。5例进行轴、冠状、矢状面MRI增强扫描。 2.3. 影像分析 由3名具有5年以上工作经验的神经影像方向的影像科医师及2名具有5年以上工作经验的神经科医师对病人的影像学资料及临床资料进行综合分析，如有分歧协商达成一致。分析要点包括：肿瘤的位置(额部、顶部、颞部、枕部、颅底)，大小(最大截面测量肿块的长度、宽度)，形态(匍匐生长呈新月形、双面凸起呈凸透镜形)，密度及信号特点，硬脑膜及软脑膜累及情况，脑实质受累情况，颅骨骨质改变及增强扫描后肿块强化程度。