DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 智能网关软件设计 智能网关的软件设计主要分三层架构：网络连接层、协议层、应用层。无论是TCP/IP协议软件开发， 图3. 看门狗电路图 图4. SPI FLASH接口电路 还是Modbus协议软件开发，都要基于这三层网络架构进行设计，并在存储器实现数据的交互，完成协议转换传输。在此基础上，在应用层完成自动控制和配置功能软件设计。本文以Lwip协议栈为基础进行TCP/IP开发，以Modbus-RTU协议传输格式开发照明节点与智能网关通信软件，并完成数据的初步存储和处理，依据数据处理结果做出自动控制动作。智能网关软件架构如下图7所示。 4.1. 以太网模块软件设计 LwIP协议是一个基于C语言的TCP/IP协议栈。对代码的精简和C语言指针的使用，使其系统资源占据合理，非常适用于嵌入式平台 [ 7 ] 。在STM32F107VCT6上我们进行基于LwIP协议的无操作系统移植，并进行相应的改进和适配，使智能网关与PC端之间可以建立网络连接。在此基础上，完成应用层的数据传输设计。网关应用层程序可以直接读取底层缓存区存储数据，避免了浪费内存，提高了软硬件的工作效率。 LwIP是TCP/IP协议一种独立、简单的实现，包含网络连接层、网络层、传输层和应用层的所有以太网协议，其设计目的是在保证嵌入式产品完成TCP/IP功能的基础上，减少了协议栈对处理器资源的消 图5. 以太网芯片接口电路 图6. RS485模块电路 图7. 智能网关软件结构 耗，运行空间需要几十KB的RAM和40KB左右的ROM。LwIP协议栈源代码实现的主要功能如下表1所示。 本设计利用LwIP协议栈实现智能网关与上位机之间以太网通信连接，在接收发送数据的过程中，都会将数据提前存储至缓冲区，因此，LwIP的缓冲管理机制非常关键。例如，STM32F107VCT6的MAC层收到MAC数据包的时，把其中的前导字段和帧起始界定符进行过滤处理，而将其中剩余的数据段保存移交到LwIP的数据结构pbuf缓存区 [ 8 ] ，pbuf的存储方式如下图8所示。 协议栈的移植重点是底层网卡驱动的移植。Lwip在STM32F107上的移植工作主要为：配置文件ethernetif.c，该文件是连接STM32F107网络驱动程序和Lwip协议栈的纽带；二是编写STM32F107的网络驱动程序，实现底层的初始化、收发报文功能。 4.2. Modbus485模块软件设计 Modbus通信协议是工业领域通信协议的业界标准，并且是当前工业电子设备间常用的连接标准之一 [ 9 ] 。当在Modbus网络通信时，此协议控制着每个控制器要知道它们的设备地址，识别按地址发来的消息，决定产生何种行为。如果需要回应，控制器将生成反馈信息并通过Modbus协议发送。Modbus协议可以支持多种协议接口，如RS232、RS485等。由于RS485支持一主多从，智能网关可以连接多个照明节点，因此选择485底层接口形式。Modbus应用协议定义了简单的独立于其下面通信层的协议数据单元(PDU)，在不同总线或网络的Modbus协议映射在协议数据单元之外引入了一些附加的域，发起Modbus事务处理的客户端构造Modbus PDU，然后添加附加的域以构造适当的Modbus串行链路层通信ADU，Modbus帧结构如下图9所示。 智能网关和终端照明控制节点之间的通信基于Modbus协议来实现，Modbus协议栈主要由底层硬件驱动、主程序、发送接收数据、功能函数和事件管理五部分组成。Modbus协议通过中断函数接收来自RS485线路的数据包，并将数据缓存在分配好的内存中。定义好的结构体MBFrame_TypeDef用来保存接 Table 1 Protocols and functions of LwIP protocol stac 包含协议 主要功能 ARP协议 以太网地址解析协议 IP协议 支持IP分片和重装，支持多网络接口下数据包转发 ICMP协议 用于网络调试和维护 IGMP协议 用于网络组管理，可以实现多播数据的接收 UDP协议 用户数据报协议 TCP协议 支持TCP拥塞控制、RTT估计、快速恢复与重传等 DNS 域名解析 SNMP协议 简单网络管理协议 DHCP协议 动态主机配置协议 表1. LwIP协议栈所含协议及功能 图8. pbuf结构及存储方式 图9. Modbus帧结构 收Modbus协议传输到数据报文信息，为保证接收和处理报文的效率，避免因为接受和处理异步造成数据冗余，设计了一个上述结构体类型组成的队列MBFrameRxCacheData。 发送数据的步骤相对于接收数据来说复杂程度较小，向照明节点发送数据查询函数报文。这个函数将输入的照明节点地址、功能码和数据进行打包，并对其进行CRC16校验，将2个字节的校验码添加到数据域。发送之前先将发送状态设置为STATE_TX_XMIT。然后调用USART2的发送函数，将Modbus数据帧每一个字节依次写入USART2的发送寄存器发送到RS485总线，发送完成直接再将发送状态设置STATE_TX-IDLE。 4.3. 自动控制模块软件设计 自动控制功能需要实现在某种具体环境条件下实现自动控制照明开关，具体的环境条件需要用户自己在配置环节进行设定。在工业照明系统的智能控制设定中，主要是针对模式、定时、照度检测等实现参数配置。定时设置主要是设定每天的开关灯时间，照度参数主要是设定是否采用照度参数自动控制以及触发等级开关的照度值，模式设置主要是对工作模式和非工作模式进行设定。自动控制的照明模式可以通过现场按键进行选择，其功能设计主要如下表2所示。 4.4. 上位机客户端设计 根据前述的设计思路和智能网关软硬件实现方案要求，采用C#编程语言 [ 10 ] ，基于.NET Framework编程平台，在Visual Studio2010 IDE开发环境下，利用Winform窗口编写方式，将远程监控和控制画面以窗口的形式在远程PC端呈现，通过菜单栏的不同选项操作，分别实现灯组状态显示、照度信息显示、定时设置、远程控制等功能，完成客户端的设计。在监控页面，通过颜色的显示不同来区分不同灯组的亮灭状态，通过点击图标，可以实现对灯组的控制，如下图10所示。 Table 2 Automatic control lighting mod 照明模式 功能介绍 照明优先模式 照明条件设定|定时设定|照度检测 节能优先模式 照明条件设定|照度检测 时间优先模式 照明条件设定|定时设定 表2. 自动控制照明模式 图10. 智能网关客户端主页
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user: 5. 智能网关测试分析 在前述基于STM32的硬件设计和软件设计基础上，通过搭建工业智能照明试验台验证智能网关的可行性并做出具体分析。智能网关测试平台以智能网关为核心，通过485接口向下连接一路终端照明节点，该照明节点连接4组灯具，每组灯具四盏灯，根据设定的不同照明模式，有不同的亮灯效果。另外在终端照明节点连接照度模块，检测实时照度，并上传智能网关存储器。智能网关向上使用以太网连接至PC端，并在客户端实现监控、控制和统计功能。通过在客户端设置照明模式和参考照度值，便可实现照明自动控制。实验连接和监控界面如图11、图12所示。 图11. 智能网关测试实验 图12. PC机客户端监控界面
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user: 6. 结语 本设计针对目前工业照明节点众多、集中控制困难和电能浪费等问题提出了以智能网关为核心的控制方式，从总体概述、硬件设计和软件设计等几个方面阐述分析，并测试验证智能网关的产品效果。智能网关可以较好的实现工业照明系统的智能化控制、监控等功能，通过以太网对Modbus485网络运行参数的获取，实时进行数据的巡检和更新，保证了工业照明网络的高效运作，具有较好的应用价值。
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user: 摘 要 基于旧路加宽改造工程中普遍存在的由于新旧路基不均匀沉降变形引起的加宽路面纵向开裂问题，提出了利用土工布及应力吸收层提高路面结构抗裂性能的缓裂路面结构及相应结构材料，并通过小梁弯曲疲劳试验对各种抗裂结构的抗疲劳开裂性能进行研究。研究表明路基不均匀沉降对路面结构的抗疲劳开裂性能具有明显负面影响，加剧了路面结构的疲劳破坏过程；在沥青混合料下粘接土工布可以在一定程度上提高路面结构的抗开裂性能，而在此基础上加铺应力吸收层组成复合抗裂体系，可以使路面结构的抗开裂能力明显提高。 关键词 :旧路加宽，抗裂性能，缓裂路面结构 Copyright © 2018 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 旧路加宽是指在旧路基础上进行路基、路面结构的加宽扩建，增加路幅宽度或增加车道数，从而达到提高道路通行能力的目的 [ 1 ] 。随着我国道路交通量的迅速增长，近年来越来越多的原有道路无法满足通行能力的需要，旧路加宽改造可以在充分利用原有路基的同时提高道路的通行能力，目前已逐渐得到我国道路行业的普遍认可，相关的工程项目与科技研究也大量开展。 旧路加宽中，由于新旧路基土体本身固结程度不一致，原有路基固结沉降已趋于稳定，而新路基在结构自重及道路交通荷载作用下将不可避免地产生较大附加沉降变形，因此加宽道路在开放交通后的一段时间内，新旧路基顶面将产生不协调变形，对路面结构受力产生不利影响，造成加宽路面产生纵向裂缝等病害，从而降低加宽道路的使用性能，缩短道路使用寿命 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 。据调查，近年来国内进行旧路加宽改造的道路中的大多数加宽路面在使用期内出现了不同程度的纵向裂缝病害 [ 5 ] 。 目前国内针对旧路加宽工程的研究主要集中在新、旧路基不协调变形的预测及控制方面，例如周志刚利用有限单元法分析了自重应力作用下旧路加宽路基的应力应变规律 [ 6 ] 。吴瑞麟通过路面结构仿真计算，得出结论认为新旧路基产生的差异沉降将在新旧拼接面处路面结构中产生较大的附加应力 [ 7 ] 。黄国华等人基于加宽道路结构的研究分析结果，提出了土工格栅加筋与设置预留宽度等旧路加宽设计施工方法，以缓解新旧路基不协调变形的问题 [ 8 ] 。本文通过不同路面结构的疲劳开裂性能试验研究，提出了能够有效缓解加宽路面纵向开裂的路面结构。
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user: 2. 试验方案 2.1. 路面结构方案 选取四种不同的抗裂路面结构形式，如图1所示，并通过试验对比分析四种不同结构的抗开裂性能。四种结构形式分别描述如下，其中用于应力吸收层的AC-5混合料采用橡胶沥青，厚度为20 mm，模拟 图1. 抗裂结构形式示意图 下面层的AC-20混合料采用90#道路石油沥青，厚度为50 mm。 结构I：AC-20； 结构II：AC-20 + 土工布； 结构III：AC-20 + 土工布 + AC-5； 结构IV：AC-20 + AC-5 + 土工布。 2.2. 试件成型方法 试验研究统一采用先成型复合车辙试件，再切割车辙试件制成小梁试件的试件成型方法，两种混合料之间、土工布与沥青混合料之间统一采用热橡胶沥青进行粘接，所有粘接均在复合车辙试件成型过程进行。复合车辙按照《JTG E20-2011公路工程沥青及沥青混合料试验规程》中的标准方法成型，平面尺寸为300 mm × 300 mm；四种抗裂结构的小梁试件尺寸如表1所示。 2.3. 疲劳开裂试验方案 为分析路基纵向不均匀沉降对路面结构层开裂性能的影响，采用如图2所示的两种不同的试验模式。沥青混合料小梁试件下对称粘接两块钢板，模拟半刚性基层对面层的作用，钢板间的缝隙模拟半刚性基层开裂后的作用效果。钢板下采用两点支撑，以跨中加载方式进行疲劳试验，如图2(a)所示。为模拟新旧路基不同压实度及不均匀沉降的作用效果，在试验过程中将面层结构下的一块钢板替换为成橡胶块，通过试件两侧支撑刚度的不同模拟新旧路基的不同压实效应及不均匀沉降的影响，如图2(b)所示。 疲劳试验采用应力控制式，试验前预先对各种抗裂结构小梁试件进行三点加载抗弯强度试验，根据强度试验结果按疲劳试验应力水平计算疲劳试验加载应力大小。详细疲劳试验方案如下。 试验温度：25℃； 加载波形：半正弦波； 加载频率：10 Hz； 应力水平：0.3，0.4，0.5； 破坏准则：试件完全断裂。
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user: 3. 试验结果及分析 3.1. 疲劳试验结果 通过试验得到四种不同抗裂结构在两种不同试验模式下的疲劳寿命，试验过程如图3所示，试验结果汇总于表2。 Table 1 Size of trabecular specime 抗裂结构 I II III IV 小梁试件尺寸 300 mm × 70 mm × 50 mm 300 mm × 70 mm × 52 mm 300 mm × 70 mm × 73 mm 300 mm × 70 mm × 73 mm 表1. 小梁试件尺寸 Table 2 Results of the fatigue tes 应力水平 结构I 结构II 结构III 结构IV 模式1 模式2 模式1 模式2 模式1 模式2 模式1 模式2 0.3 9150 6450 11，300 9550 51，350 38，700 57，850 40，500 0.4 6100 5050 7250 6100 38，400 29，550 43，200 29，900 0.5 3250 2800 4550 3850 22，600 15，350 28，850 13，250 表2. 疲劳试验结果 图2. 疲劳试验模式示意图 图3. 疲劳试验过程 3.2. 不同试验模式的试验结果对比分析 不同抗裂结构在两种不同的试验模式下的疲劳试验结果对比如图4所示。从图中可以看出，试验模式II下抗裂结构的疲劳寿命明显小于试验模式I下的疲劳寿命，相较于试验模式I，在试验模式II下，四种抗裂结构的疲劳寿命最大下降幅度分别为30%、16%、32%、54%。说明在考虑路基支承刚度与支承能力差异的情况下，两侧路基支承刚度与支承能力不均匀对路面结构的疲劳寿命将产生很大负面影响，路基不均匀沉降加剧了路面结构的疲劳破坏过程。 图4. 不同试验模式下疲劳试验结果对比 此外，从试验模式对试验结果的影响角度来看，四种抗裂结构在试验模式II下的疲劳寿命相对于试验模式I的平均下降幅度分别为22%、15%、26%、36%，说明试验模式II对于含应力吸收层的结构III与结构IV的疲劳寿命影响更大，从而说明含应力吸收层的抗裂结构的抗疲劳开裂性能对于路基支承刚度与支承能力更为敏感，新旧路基支承刚度与支承能力不均匀对含应力吸收层的路面结构的抗裂性能将产生更大负面影响。 3.3. 不同抗裂结构的试验结果对比分析 在两种试验模式下，四种不同抗裂结构的疲劳性能对比如图5所示。通过图5可以看出，四种不同结构的疲劳性能的优劣顺序为结构IV > 结构III > 结构II > 结构I。结构III与结构IV的抗疲劳开裂性能较为接近；结构II的抗疲劳开裂性能略优于结构I，而结构III与结构IV的抗疲劳开裂性能明显优于结构I与结构II。 在考虑路基支承刚度与支承能力不均匀的试验模式II下，结构II、结构III与结构IV的最大疲劳寿命分别是结构I疲劳寿命的1.5倍、6.0倍、6.3倍，说明设置土工布与应力吸收层对路面抗疲劳开裂性能均有一定的提高效果，其中单独采用土工布对抗裂性能的提高效果相对较差，而应力吸收层对抗裂性能的提高效果相对较好，综合使用土工布与应力吸收层的结构在抗裂性能方面非常突出。 图5. 不同抗裂结构疲劳试验结果对比
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user: 4. 结论 综合以上研究，得出以下两点结论： 1) 在考虑两侧路基支承刚度与支承能力不均匀的旧路加宽工程实际情况下，路面结构的疲劳寿命相较于均匀支承情况有很大衰减。路基不均匀沉降对路面结构的抗疲劳开裂性能具有明显负面影响，加剧了路面结构的疲劳破坏过程。 2) 在沥青混合料下粘接土工布可以在一定程度上提高路面结构的抗开裂性能，而在此基础上加铺应力吸收层组成复合抗裂体系，可以使结构的抗开裂能力明显提高。建议在旧路加宽改造实际工程中采用土工布与应力吸收层复合的技术手段，有效缓解加宽路面的纵向开裂问题。
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user: 摘 要 针对海外仓库采购管理中，设备需求预测不准确的问题，本文提供了具体的需求预测方法，以机顶盒设备为例，分别采用了移动平均法，指数平滑法，以及ARIMA法的需求情况进行了预测，并将预测结果与真实值进行对比，得到最适合预测机顶盒海外需求的方法。 关键词 :海外仓，需求预测，ARIMA法 Copyright © 2018 by author 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 国内对于海外仓的研究资料，仍仅限于跨境电商方面的研究。对于传统商贸公司的海外仓的研究稀少，而此类海外仓由于运输时间过长和库存管理方法原始等因素，存在严重的库存管理问题。本文通过对仓库的需求预测方法的探索，找到适合各设备的短期需求预测方法。从而达到优化海外仓库存的目的，降低库存成本并满足市场需求。 有关预测的理论已经相对完善，但新的预测技术仍然层出不穷，仅时间序列预测的技术就超过60种，因此决策者面临的是信息过剩的问题，需要考虑的是选择什么样的技术最适合自己的数据。 常见的需求预测，根据预测方法进行分类，可以分为定性预测和定量预测两大类。定性预测是指在数据资料不足且难以获得时，凭借预测者的知识、经验来对未来发展变化的趋势和特点做出主观判断。其优点是简便易行，不需要复杂的公式和工具，但缺点也同样明显，主观性太强，不同预测者差别很大，且无法测试预测的精度。定性预测的方法很多，如集体讨论法、德尔菲法、市场研究法等。定量预测适用于原始数据比较充裕或者数据来源多且稳定的情况，选择和建立适当的模型，并根据模型估计出对象未来的发展变化趋势。定量预测需要大量的历史预测值作为依据，建立适当的数学模型，推断或估计预测目标的未来值。定量预测的优点是预测精度高，缺点是对数据的质量要求高。定量预测的方法很多，如回归分析法、时间序列法等。
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user: 3. 小结 本文主要研究了当前较为常用的三种预测手段：移动平均法、指数平滑法、以及ARIMA法，针对A公司坎帕拉地区2015年5月到2017年9月的实际销售数据进行拟合。结果表明，三种方法均能对历史数据实现较为贴近的拟合。随后，本文引入2017年10月坎帕拉地区T2机顶盒的销售数据，与三种方法预测值进行对比，对比结果为：ARIMA模型对趋势的反应过度，移动平均法对趋势的反应过慢，指数平滑法介于两者之间，能够较好地完成对T2机顶盒销量的预测。
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user: 摘 要 本体技术能更好地以一种结构化的、可计算和可共享的形式表示各种术语、概念所隐含的知识，基于本体的知识表示方法已经在许多领域得到广泛的应用。针对目前工程信息处理中缺乏高效的OWL (Web Ontology Language， OWL)本体知识处理与集成工具的情况，本文在研究OWL本体知识表示框架、语言句法和文档结构基础上，基于面向对象技术，提出和设计了一个面向对象的OWL本体知识库表示模型；提出和实现一个基于XML文档解析平台，对RDF/XML格式的OWL文档实现解析的方法，将OWL本体知识库转换构建为面向对象的本体知识库；为后续的工程语义信息推理和知识检索服务打下基础。 关键词 :本体，OWL，知识表示，知识库，面向对象 Copyright © 2018 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 知识表示是一种机器可解释的真实世界知识的一种描述，或者说是对知识的一组约定，一种计算机可以接受的用于描述知识的数据结构。基于知识表示可以对感兴趣的领域进行推理，因此知识表示是实现人工智能应用的前提和基础。传统的知识表示方法如谓词逻辑表示法、产生式规则表示法、语义网络表示法、框架表示法都只能针对具体的知识类型，无法兼顾知识表示能力和推理能力。因此在知识的共享、重用、维护、扩展方面存在一定的局限性。本体作为一种形式化的，对于共享概念体系的明确而又详细的说明，能更好地以一种结构化的、可计算和可共享的形式表示各种术语、概念所隐含的知识，同时随着语义Web技术的发展，基于本体的知识表示方法已经得到广泛的应用 [ 1 ] 。 OWL (Web Ontology Language， OWL) [ 2 ] 是由国际万维网组织W3C推荐和使用的基于本体的语义Web建模语言，集成语义Web规则语言SWRL (Semantics Web rule language， SWRL) [ 3 ] 构成目前强大的知识表示工具，使得知识表示具有更强大表示能力和推理能力。OWL本体知识表示的基础是建立在语义Web框架上的，包括XML、XML模式、资源描述框架RDF (Resource Description Framework， RDF) [ 4 ] 、RDF模式和一阶描述逻辑等。OWL知识库通常包括本体概念定义库(TBox)、概念标注的知识实例库(ABox)和知识规则库，主要以XML/RDF格式存储。OWL语言是作为通用的本体知识描述语言标准且能够广泛的集成到推理操作中。在语义表达方面比XML、RDF、RDFS具备更强的可供机器理解内容的能力。很多建模工具支持OWL语言，如Protégé、Jena的OWLAPI、Fact++等。随着知识库和本体数量的增长及广泛应用，高效率地表示和处理本体信息非常重要，同时要求OWL本体知识表示与具体工程中智能信息处理融合。
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user: 2. 相关研究现状 目前OWL知识建模方式主要以开源库Protégé [ 5 ] 作为建模工具，OWL API和Apache Jena完成查询和推理，但采用Java语言编写，由不同的模块组成，知识推理和语义查询的效率较低，从其它语言接近Java API比较困难，最近，采用C语言实现的Redland RDF框架 [ 6 ] 提供了对RDF三元组的解析、存储和查询功能，但还缺乏对OWL的支持；文献 [ 7 ] 采用C++开发一个用于存储和查询RDF三元组、解析RDF/XML文档和公理的OWLcpp库；孔静 [ 8 ] 研究OWL在.NET环境下解析。但总体看，还缺乏高效、与目前广泛使用的面向对象技术融合的本体语义查询和知识推理的工具，影响OWL本体知识表示技术的应用。 本文在对OWL本体知识表示架构、知识定义、文档格式和句法研究基础上，采用VisualC++2010编程开发平台，提出和实现了将OWL定义的知识概念、实例和规则映射到C++定义的对象类、对象实例和产生式知识规则，旨在集成本体技术和面向对象知识表示方法的优势，弥补当前主流的本体知识库的表示方法在表示能力、知识共享、知识重用、知识维护等方面的缺点，为后续高效、大规模知识推理打下基础。
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user: 3. OWL本体知识库 3.1. OWL本体 OWL是W3C组织推荐的国际通用的标准本体描述语言。它建立在XML/RDF等已有标准基础上，通过添加大量的基于描述逻辑的语义原语来描述和构建各种本体。所以基于OWL建立的本体有丰富的语义表达能力并具有完善的推理机制，能更清晰完整地表达领域内的概念和概念之间的联系。 OWL提供了三种表达能力递增的子语言 [ 4 ] ：OWL Lite、OWL DL和OWL FULL。OWL Lite表达能力最弱，OWL DL (DL表示描述逻辑)能支持需要最强表达能力的推理，且这个推理系统能够保证计算的一致性和可判定性，它包括了OWL语言的所有成份，但有一定的限制。OWL FULL包括了OWL语言的所有成份，并且取消了OWL DL中的限制。本文研究和讨论是OWL DL。 OWL是建立在RDF和RDF Schema之上，采用基于XML句法。OWL文档通常也称为OWL本体。一个OWL本体由概念类、类的属性和类实例组成的XML文档，因此一个OWL本体可以表示为XML的层次树结构，分解为根元素、不同层次的类元素和属性元素。 一个OWL本体的根元素是一个rdf:RDF元素，根元素规定该本体定义的一组命名空间。 xmlns:OWL =http://www.w3.org/2002/07/OWL# xmlns:rdf =http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns# xmlns:rdfs=http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema# xmlns:xsd =http://www.w3.org/2001/XMLSchema# 此外一个本体还可能从一组断言开始，这些断言包括评述、版本控制和引入其它本体等，成组地放在OWL:Ontology元素下。下面介绍OWL本体的类元素和属性元素 [ 4 ] 。 3.1.1. 类元素 OWL中预先定义了OWL:Thing和OWL:Nothing两个类，OWL:Thing位于类层次结构的最顶端，包含了所有客观存在的事物，OWL:Nothing代表空类，位于类层次结构的最底端。用户自定义的类分别对应于领域种最基本的概念。因此，所有用户自定义的类都隐含地是OWL:Thing的子类。 1) 类的定义 类定义可以通过使用OWL:Class标签来实现，例如定义一个名为associateProfessor的类，同时它属于教职人员academicStaffMember的子类： 2) 类与类之间关系公理 OWL主要定义如下类公理关系： · 不相交关系：用OWL:disjointWith显式定义一个类与另一个类不相交，或者无交集。 · 相等关系：用OWL: equivalentClass显式定义一个类与另一个类是相等或者等价的。 3.1.2. 特性元素 类特性也称关系，要联系一个类与另一个类或数据，需要定义类的特性。 1) 特性分类 OWL包含如下两种类型的特性： · 对象特性：对象特性可以通过使用OWL:ObjectProperty标签来定义。对象特性通常表示两个类的实例之间的关系。 · 数据特性：数据特性可以通过OWL:DatatypeProperty标签来定义。表示类的实例与RDF文字或XML Schema数据类型间的关系。 2) 特性的定义 无论是对象特性还是数据特性，在特性定义时，需要用rdfs:domain定义特性关系的域(domain)，rdfs:range定义关系的范围。 OWL定义了一组特性关系公理，例如相反关系inverseProperties、等价关系equivalentProperty、函数关系FunctionalProperty、对称关系SymmetricProperty、和传递关系TransitiveProperty等关系。此外，特性可以通过OWL:Restriction来进行限制，属性限制的类型包含allValuesFrom、someValuesFrom、OWL:cardinality、hasValue等类型。 3.1.3. 实例元素 实例也称类的个体，OWL通过类标签或者rdf:type来定义。由于实例是类的个体，因此，每一个实例具备所属类的全部特性。 实例与实例之间通过类特性建立关系，大量相互交织的关系构成RDF形式的知识图。客观世界的知识不都是能抽象出知识规则，但是可以表达为实例及其实例之间的关系。 3.2. OWL本体知识库框架 本体以一种结构化的、可计算和可共享的、明确和显式的形式化方法，通过描述领域内的各种术语、概念及关系来表示领域内的知识，本体知识库可以用概念C、特性P、实例I、关系R和公理A组成的如下5元组表示：KB = {C， P， I， R， A}。 更进一步将上述5元组分为如下三个部分： TBox：是该领域的概念术语的集合。Tbox收集领域内的知识概念、公理以及概念与概念之间的关系； ABox：是实例断言的集合。收集由概念标记的一组实例，即操作知识对象的集合；实例与实例之间通过特性关系采用RDF模式联系起来； 规则库：规则库表示推理的知识产生式规则，通常采用SWRL语言定义。 上述三部分构成OWL本体知识库框架，如图1所示。 3.3. OWL领域本体知识库构建 在对领域知识深入分析和大量知识获取基础上，基于上述领域本体知识库框架和OWL语言就可以对领域知识建模。然而完全采用OWL语言去定义十分繁琐，容易出错。一般采用本体建模工具完成本体的形式化描述，目前应用较多的OWL本体建模工具是由斯坦福大学开发的Protégé本体编辑器。 在Protégé本体编辑器中本体结构以属性的层次目标结构显示，用户可以通过点击相应的项目创建或 图1. 本体知识库框架 编辑本体类、子类、属性、实例等，使用户在概念层次上设计领域模型，Protégé支持多重集成，并对新数据进行一致性检查，并且具有很强的可扩展性，可以将Protégé的内部表示转化成多种形式的文本格式，包括：XML，RDF(S)，OIL，DAML，DAML，OWL等系列语言。 本文要转换和处理的OWL本体就是采用Protégé本体编辑器构建的本体，以RDF/XML格式的OWL文档文件。
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user: 4. OWL本体知识的面向对象表示 4.1. 本体知识库面向对象设计 面向对象(Object-Oriented)方法是将客观世界抽象为具有共同属性的对象类及对象个体，对象与对象之间通过关系联系起来。使用面向对象的表示方法，具有封装性、模块性、继承性、易于维护和扩展性的优点，已经广泛应用与各类信息系统的程序开发中。 基于上述OWL本体知识库的各元素分析，可以抽象设计为如下C++类： 1) 概念类 将OWL本体知识库TBox中的定义的所有概念的基本属性抽象，定义为一个C++概念类：CClassObject，即TBox中的定义的所有领域知识概念映射为CClassObject的一个实例对象。 根据上述2.1节介绍的OWL本体类元素特性，主要定义如下类属性： · 类名称。表示概念名称，用一个CString变量表示。 · 命名空间。命名空间表示标识符的上下文或者标识符的作用范围，这里是指定义的本体概念空间。一个概念标识符可在多个命名空间中定义，它在不同命名空间中的含义是互不相干的，一般采用可共享的统一资源描述符定义。 · 父类对象指针，通过该指针实现OWL本体类的子类定义，形成概念的层次结构。 2) 对象特性类 将OWL本体知识库中TBox中的定义的属性类别中的对象属性进行抽象，定义一个C++对象属性类：CProperryObject，即TBox中的定义的对象属性描述映射为面型对象类CProperryObject的属性成员。根据上述2.1节介绍的OWL本体属性元素特性，主要定义如下对象属性： · 定义域(domain)： 定义域指对象特性关系中对象的范围，根据上面定义，只能在CClassObject定义的对象或者其子类定义的对象范围内，因此可以通过定义一个CClassObject指针来表示。 · 值域(range)： 值域是指定义域中所有对象在该特性法则下对应的所有对象所组成的集合。根据上面定义，值域也只能在CClassObject定义的对象或者其子类定义的对象范围内，可以定义一个CClassObject指针来表示。 3) 数据特性类 和对象属性的映射机制类似，不同的是对象属性表示的实例之间的关系，而数据属性则是描述类实例和RDF文字或XML Schema数据类型间的关系。根据上述2.1节介绍的OWL本体属性元素特性，将OWL本体本体中关于数据属性的描述映射为CDataObject中的数据成员。 4) 实例对象类 将OWL本体知识库ABox中的所有个体实例进行抽象，定义一个C++实例对象类：CInstanceObject，即ABox中的定义的所有具体的实例描述都映射为CInstanceObject对象。因此每个实例对象都需要一个所属类的指针变量，以说明该实例的类标识。 部分面向对象表示的类及类关系如图2所示。 4.2. OWL文档面向对象解析 前面已经介绍，OWL文档采用RDF/XML格式，本文采用TinyXml2 [ 9 ] 作为XML解析引擎。TinyXml2是一个基于DOM (Document Object Model，文档对象模型)，自由授权处理XML文档格式的C语言解析器，定义了对保存为XML格式的本体文件数据进行读取、操作的方法。 本文从XML文档对象模型层次树的根节点开始，遍历OWL类节点、特性节点、实例节点和规则节点，逐层对本体文件中相关的数据进行解析，解析过程如图3所示。 通过逐层解析，将OWL中的类、特性、实例和规则转换为C++中类对象、特性对象、实例对象和规则对象，所生成的对象分别保存在各自的容器中，实现OWL知识本体到面向对象的映射和转换，为后续的语义推理打下了基础。
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user: 5. OWL知识库面向对象表示实例 下面以制造特征自动识别知识库为例来说明OWL本体知识库的面向对象表示流程。 图2. 部分OWL知识库面向对象类图 图3. OWL文档解析流程 5.1. OWL制造特征识别语义知识库 制造特征是机械零件上具有制造意义一组形状，制造特征语义隐含丰富的关于形状和产品制造知识。本文作者之前提出一个加工特征自动识别的语义方法 [ 10 ] ，基于OWL本体技术，采用Protégé构建一个OWL制造特征识别语义知识库，主要由如下三大部分组成： · TBox：定义制造特征类(MFeature class)、加工面类(MFace class)、几何类(Geomface class)、对象特性和数据特性。图4给出部分内容和层次结构。 · ABox：在制造特征识别语义知识库中，实例是对实体边界模型几何面自动识别和语义标注动态生成的个体，在后续识别推理过程中，还不断有加工面实例、特征实例生成，ABox是动态变化的，因此该实例不讨论ABox的对象转换。 · 规则库：使用SWRL语义网络规则语言定义的推理规则，和实例一起送入推理引擎完成推理过程。通常SWRL定义的知识规则保存在单独的规则库文件中，也可以保存在OWL文档中，目前制造特征识别语义知识库定义了上百条识别知识规则。 上述三大部分内容保存在一个Feature.OWL文件中，图5给出部分文档。 5.2. 面向对象转换 本文基于Visual C++ 2010开发平台和TinyXml2，编程实现OWL本体知识库的面向对象的转换。转换程序具备加载读取OWL文档文件、解析构造本体知识的面向对象表示、编辑修改、添加知识库、序 图4. 部分制造特征识别语义知识库中本体类和对象特性 图5. OWL制造特征识别语义知识库文档示意 图6. OWL本体知识库到面向对象转换的部分结果 列化保存为OWL兼容的RDF/XML格式文档。 转换系统将本实例的OWL文档“Feature.OWL”打开读入，进行转换后在界面左侧以树结构形式列出解析的概念类对象、对象特性、数据特性；在中间主窗口以图形化方式显示知识库实例对象和关系的RDF图。图6给出笔者采用Visual C++开发的本体知识库系统界面及部分转换的结果。
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user: 6. 结束语 本体技术能更好地以一种结构化的、可计算和可共享的形式表示各种术语、概念所隐含的知识，基于本体的知识表示方法已经得到广泛的应用。在工程信息处理中，高效率地表示和集成本体信息非常重要。本文针对目前缺乏高效的OWL本体知识处理与集成工具的现状，在研究OWL本体知识表示框架、语言句法和文档结构基础上，基于面向对象技术，设计了一个面向对象的OWL本体知识库表示模型；基于XML文档解析平台，对RDF/XML格式的OWL文档实现解析，将OWL本体知识库转换构建为面向对象的本体知识库，和当前针对OWL本体知识库的知识表示相比，采用了统一标准且使用广泛的知识表示方法，提高了解析的效率和可移植性，改善了当前解析技术中对于代码分散、知识层次结构划分不清晰的缺点，使得整个知识表示结构紧凑、逻辑性强，为高效的知识推理和知识检索服务打下了基础。 本文介绍的工作还只是面向对象的本体知识库工作的一部分，下一步还将在SWRL规则转换、本体知识库编辑、面向对象的语义推理和知识服务等方面开展更深入的研究。
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user: 摘 要 随着生活节奏的加快及社会压力的增大，失眠障碍和抑郁障碍的发病率越来越高，且二者相互关系密切，常共同出现。本文从失眠伴抑郁的流行病学、发病机制、神经影像学等三个方面进行综述。 关键词 :失眠，抑郁，神经递质，小胶质细胞，静息态功能磁共振，单光子发射断层扫描，正电子放射断层显像 Copyright © 2018 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 失眠为最常见的睡眠障碍之一，以频繁而持续的入睡困难和(或)睡眠维持困难并导致睡眠感不满意为特征 [ 1 ] ，其可以孤立存在或与精神障碍、其他躯体疾病等共病，并表现出多种觉醒时功能损害 [ 2 ] 。目前我国失眠障碍的现患病率在4%~50%不等 [ 3 ] ，在对我国6座城市市民睡眠状况的调查中显示普通成年人里一年内出现过失眠症状的占57%，其中有53%的症状超过1年，但仅有13%的患者跟医生提及过自己的睡眠问题 [ 4 ] 。 抑郁是一种最常见的精神障碍，可由各种原因引起，以显著而持久的心境低落为主要临床特征，且心境低落与其处境不相称，临床上可以有从闷闷不乐到悲痛欲绝，甚至发生木僵等不同程度的表现。抑郁症的病程可分为单次发作和反复发作，多数病例为复发性抑郁，每次发作部分可有残留症状 [ 5 ] 。根据WHO疾病负担报道，抑郁症所致疾病负担在全球非感染性疾病中列首位，占10%，近似于所有癌症所致疾病负担 [ 6 ] 。 失眠与抑郁在症状和疾病两个层面上均具有密切的联系。据统计抑郁症患者中大约有70%伴有失眠症状 [ 7 ] ，失眠患者抑郁症的患病率也比非失眠患者高3~4倍 [ 8 ] 。很多研究显示失眠是抑郁症明确的独立危险因素 [ 9 ] ，也是延长抑郁症发病持续时间的主要因素，我们可以通过失眠对抑郁症的起病和复发风险进行预测；失眠与抑郁障碍的共病率高，慢性失眠患者中合并中重度抑郁的人群约占整体样本量的31% [ 10 ] ，国内数据显示在慢性失眠患者中合并抑郁症的病人约占42.5%~44.3% [ 11 ] 。失眠导致抑郁症患者症状加重及社会功能恶化，甚至导致自杀风险增加，严重影响患者的生活质量，同时对社会造成巨大负担。研究表明睡眠质量提高后，患者的抑郁症状减轻、炎性因子表达水平下降 [ 12 ] 。因此，研究失眠伴抑郁的发病机制、探索相关脑区功能影像学改变特点，有助于早期诊断失眠障碍并积极干预早期治疗，从而改善抑郁症患者的预后或者预防抑郁症的发作。
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user: 2. 失眠伴抑郁的发病机制 2.1. 神经生化调节机制 研究显示在整个睡眠觉醒周期中有多种神经递质参与了睡眠调节且发挥着不同的作用，而抑郁症患者会出现神经递质和内源性睡眠促进物质的水平异常，因此我们推测这可能是导致失眠的一个重要原因。 2.2. 单胺类神经递质 5-羟色胺与睡眠觉醒系统的关系十分密切，参与睡眠的产生，并与REM期睡眠的发生有关 [ 13 ] ，研究证实抑制5-羟色胺的生物合成及活性可引起完全失眠；而抑郁症患者会出现脑中的5-羟色胺活性降低、传导功能和受体功能异常 [ 14 ] ，外周血中的5-羟色胺水平较正常人降低。因此，5-羟色胺的异常可能是抑郁症引发或加重失眠的主要原因之一。 2.3. 氨基酸类神经递质 抑制性神经递质GABA具有缩短睡眠潜伏期和延长睡眠时间的作用 [ 15 ] ，在睡眠时前下丘脑和基底前脑GABA能神经元的放电会增加 [ 16 ] ；而抑郁症患者会出现GABA水平下降及受体功能障碍 [ 17 ] ，因此GABA能神经系统功能异常可能是抑郁症引发失眠的另一重要原因。兴奋性神经递质谷氨酸在睡眠觉醒的发生和维持中起重要作用，而抑郁症患者脑组织和外周血中的谷氨酸水平明显升高，因此抑郁症相关性失眠可能与谷氨酸水平异常有关。抑郁症患者腺苷、食欲素水平异常也可能与失眠密切相关 [ 18 ] [ 19 ] 。 2.4. 神经免疫机制 对抑郁症患者尸检和抑郁动物模型的研究显示相关脑区均有小胶质细胞的激活。研究发现以自杀方式结束生命的抑郁症患者的大脑内小胶质细胞被激活且密度明显增大 [ 20 ] 。还有研究提示，额叶前部皮质区的小胶质细胞可以在慢性束缚应激下被激活，而米诺环素可以抑制小胶质细胞的激活，缓解应激对神经元和认知功能的影响 [ 21 ] 。而且具有免疫活性的小胶质细胞很可能是脑内炎症细胞因子的储藏场所，当中枢神经系统受到伤害性刺激时，小胶质细胞的突起会发生增粗、缩短，甚至完全回缩的形态学改变以利于吞噬和释放自由基及炎症因子 [ 22 ] 。另外，TSPO会在激活的小胶质细胞中表达上调，发挥抗炎及神经保护等作用 [ 23 ] 。失眠与小胶质细胞的关系目前报道还较少。但有些特殊疾病如朊蛋白感染引起的失眠被证实与胶质细胞有关。我们观察到CJD患者和家族性致死性失眠患者的脑内小胶质细胞表达兴奋性氨基酸转运体 [ 24 ] ，这可能是小胶质细胞的神经保护功能的可能之一。以上研究提示，失眠及抑郁相关脑区都有小胶质细胞的激活，虽然目前小胶质细胞对失眠伴抑郁的作用报道较少，但作为神经系统中重要的组成部分之一，应该起到了一定的作用。
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user: 3. 神经影像学 已经证实有三个系统参与了睡眠觉醒周期的调节，即觉醒系统、睡眠系统和REM系统 [ 25 ] 。其中觉醒系统包括脑干上行网状激活系统、特定脑干系统和前脑(中线丘脑和杏仁核)，睡眠系统在下丘脑，REM系统包括桥脑网状结构的背侧和桥脑被盖的胆碱能神经元，这三个系统受前脑结构调节相互作用 [ 25 ] 。对正常睡眠觉醒周期的影像学研究显示，REM睡眠期边缘系统和旁边缘皮质的代谢较觉醒期活跃，脑干、丘脑、基底前脑和边缘系统、旁边缘皮质的血流量较觉醒期和NREM睡眠期增多 [ 26 ] ；而NREM睡眠期前、背侧丘脑、额顶枕叶联合皮质、初级视觉皮质的代谢减少，脑干、丘脑、基底前脑、边缘叶及旁边缘结构包括基底节和前扣带皮质、额顶叶、楔前叶和颞叶中部的血流量减少 [ 27 ] ，表明丘脑皮质网络的意识觉醒、注意力和执行力功能在NREM睡眠期减弱。目前也有越来越多的神经影像学研究结果显示抑郁障碍的发生可能与大脑结构和功能的改变有密切关系 [ 28 ] [ 29 ] ，且主要集中在前额叶紧密相连的皮质、扣带回、杏仁核、海马及边缘系统。通过神经影像学对正常睡眠觉醒周期及抑郁障碍患者的脑结构和功能改变的了解，有助于帮助我们发现失眠、失眠伴抑郁患者的脑结构和功能的各种变化，下面从静息态脑默认网络磁共振、单光子发射断层扫描及正电子放射断层显像三个方面进行综述。 3.1. 静息态脑默认网络磁共振(fMRI) 抑郁障碍相关性失眠(DRI)患者会出现脑功能区域连接的异常，有研究显示，DRI患者扣带回后部及邻近楔前叶、右侧丘脑、左侧额叶等脑区与后扣带回的功能连接减弱，而颞上回、右侧梭状回、右侧颞中回、右侧额中回等脑区与后扣带回的功能连接增强 [ 30 ] ，这些区域具有提取情景记忆、维持大脑清醒状态、检测外部环境等功能，且与人类的认知及情感活动有关 [ 31 ] 。因此我们推测DRI患者的认知、情感等症状的出现与以上脑功能区域连接异常有关。 3.2. 单光子发射断层扫描(Single-Photon Emission Computed Tomography， SPECT) 失眠患者在NREM期脑血流量减少 [ 32 ] ，且与记忆相关的脑区处于异常激活状态，经8周行为治疗后局部脑血流量有明显的恢复，异常激活也可得到改善 [ 33 ] 。睡眠剥夺治疗有效的抑郁症患者在治疗前海马及旁海马区血流量较对照组明显增多，而治疗后血流量随之减少 [ 34 ] 。失眠患者在睡眠觉醒周期中脑血流量的改变可能在某种程度上影响着抑郁障碍的发生发展。 3.3. 正电子放射断层显像(Positron Emission Tomography， PET) 目前很多研究显示，失眠患者从觉醒到NREM睡眠期边缘系统及下丘脑、脑干等促进觉醒脑区的糖代谢水平较正常者高 [ 35 ] ，且NREM睡眠期脑桥被盖部、前扣带回、丘脑、额颞叶的代谢增强可影响入睡后觉醒时间 [ 36 ] ，以上研究表明失眠患者觉醒性的提高可能与相应脑区的高代谢有关。抑郁障碍患者从清醒期到REM睡眠期顶盖区及左侧大脑半球，包括感觉运动皮质、前颞叶皮质区、钩回及杏仁核等，其葡萄糖代谢水平明显增加 [ 37 ] ，且大多具有高度觉醒性。因此我们推测，失眠对脑结构和功能的影响，尤其是在边缘系统和旁边缘前脑结构，可能是促使抑郁障碍发生发展的重要生物学机制之一。目前对失眠伴抑郁障碍的影像学研究极少，结合前文所述我们可以利用TSPO的放射性配体进行标记，通过正电子发射断层扫描显像(PET)在体显示激活的小胶质细胞，从而较为精确地评估失眠伴抑郁患者脑功能区受损的部位、范围和程度，为治疗提供依据。
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user: 4. 结论 综上所述，随着失眠和抑郁发病率的升高，它们的关系也越来越受到重视，二者并非相互独立，而是互为因果，且常常共同出现。失眠是抑郁症发病的独立危险因素，可以预测抑郁症的发生和复发，且通过治疗失眠症状可改善抑郁症的预后。失眠伴抑郁的发病机制目前尚不明确，我们推测抑郁症患者出现的神经递质和内源性睡眠促进物质的水平异常可能是导致失眠的一个重要原因，而相关脑区小胶质细胞的激活很可能是失眠伴抑郁另一个重要的神经免疫机制。多种神经影像学研究显示失眠和抑郁症患者的脑结构和功能会发生改变，而目前对失眠伴抑郁与不伴抑郁的影像学研究却很少，因此我们可以对失眠伴抑郁与不伴抑郁患者进行脑部PET (示踪TSPO)神经影像学技术研究，通过观察激活小胶质细胞的主要分布，实现脑空间定位和了解脑局部功能的变化，并探讨失眠对抑郁障碍影响中枢神经系统小胶质细胞激活的神经炎性机制，从而达到早期识别、筛查、诊断、治疗和提高预后的目的。
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user: 摘 要 肌萎缩侧索硬化症(ALS)是一种以上运动神经元及下运动神经元及其支配的躯干、四肢和头面部肌肉的一种慢性进行性神经变性疾病。其病因可能涉及到免疫、慢性炎症、中毒、氧化应激、病毒感染或遗传特征等。最近的研究发现内源性大麻素系统(eCBs)可能是一种保护神经元免受伤害性刺激的内源性系统，对神经变性疾病的病程有预防和治疗作用。本文阐述了eCBs对ALS的拮抗效应，对于预防和治疗ALS提供新的理论依据。 关键词 :内源性大麻素(eCBs)，大麻素受体(CB-R)，肌萎缩侧索硬化症(ALS) Copyright © 2018 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 神经变性疾病(Neurodegenerative disease)是一类以神经元变性病变为基础的缓慢进展性疾病的总称，主要包括阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease， AD)、帕金森病(Parkinson’s disease， PD)、亨廷顿病(Huntington disease， HD)及肌萎缩侧索硬化症(amyotrophic lateral sclerosis， ALS)等。成年人运动神经元病中最常见的疾病是ALS，其发病率约5人/10万，通常在罹患该病后于3~5年内死亡，男女患者之比大约为3:1，其中接近10%的ALS患者是常染色体显性或隐性遗传 [ 1 ] [ 2 ]。ALS常累及上运动神经元及下运动神经元及其支配的躯干、四肢和头面部肌肉的一种慢性进行性神经变性疾病 [ 3 ]。临床上常表现为上运动神经元和下运动神经元合并受损的混合性瘫痪。起病虽缓，但病情进展较快，多不伴有感觉功能的异常。ALS患者的自然病程约为3年，却有病情进展迅捷者可于发病1年内死亡，而病程进展慢的ALS患者可持续生存10年以上。究其病因，可能涉及到免疫、中毒、氧化应激、病毒感染或部分病例有遗传特征等 [ 4 ]。越来越多的研究表明活化的eCBs具有抗神经元凋亡、抗氧化应激及抗炎等功效，且eCBs与ALS的病程关系密切，有助于改善ALS患者的运动功能 [ 5 ] [ 6 ]。本文阐述了eCBs对ALS的拮抗效应，对于预防和治疗ALS提供新的理论依据。
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user: 2. 内源性大麻素系统 eCBs系统是二十碳不饱和脂肪酸的内源性代谢产物，包括各种不同的eCBs、大麻素的受体以及促进eCBs合成与降解的各种代谢酶等。迄今为止，发现的eCBs有2-花生四烯酸甘油(2-arachidonoyl-glycerol， 2-AG)、花生四烯酸氨基乙醇(anandamide或Arachidonoyl ethanolamide， AEA)、O-花生四烯酸乙醇胺(O-arachidonoyl-ethanolamine， OAE)、2-花生四烯酸甘油酯(2-arachidonoylglycerol ether，2-AGE)及N-花生四烯酸多巴胺(N-arachidonoyl-dopamine， NADA)等，而2-AG与AEA则是eCBs配体中研究最为广泛和深入的两种。大麻素受体则包括大麻素受体CB1和大麻素受体CB2两种类型，它们均为G-蛋白藕联偶联受体。2-AG与AEA可激活细胞膜上的CB1和CB2受体，从而调节神经细胞的功能。其中CB1受体主要存在于中枢神经系统神经元的突触前膜，被神经元突触后膜释放的eCBs所激活 [ 7 ] [ 8 ] ，CB2受体则主要分布在免疫系统中起免疫调节作用。越来越多的研究发现CB2受体在脑的星型胶质细胞和脑干神经元存在表达，揭示CB2受体也可参与脑的各种生理和不同的病理进程 [ 8 ]。 内源性大麻素2-AG的合成是由二酯酰甘油可转化而来，该酶促化学反应是由二酯酰甘油脂肪酶(diacylglycerol lipase， DGL)所催化，而2-AG的降解是由单酯酰甘油脂肪酶(monoacylglycerol lipase， MAGL)将其水解为花生四烯酸；而AEA的合成则是在磷脂酶D的作用下由N-花生四烯酸磷脂酰乙醇胺转化而来，AEA的降解是由脂肪酰胺水解酶(fatty acid amide hydrolase， FAAH)将其水解为花生四烯酸。 大量的研究表明eCBs可根据细胞需求而合成，内源性大麻素2-AG和AEA通过与CB1和CB2受体的结合，通过调制突触囊泡内神经递质的释放效率和突触的可塑性参与调节中枢神经系统的生理功能和病理进程 [ 7 ] [ 8 ]。
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user: 3. ALS的病理特征 愈来愈多的研究表明ALS并非单一累及运动系统的疾病，主要病理表现为异常蛋白的积聚与神经炎症。TDP-43由414个氨基酸构成，有两个RNA识别域和一个甘氨酸富含域，在ALS中发挥着重要作用。TDP-43主要位于神经元核内，参与mRNA的剪接、运输及稳定等过程。ALS运动神经元胞质含有TDP-43阳性的内含物是其ALS的典型病理特征，且伴随着正常的核蛋白的表达减少 [ 9 ]。TDP-43蛋白聚合物可经由轴桨运输由脑内向周围扩散，进而导致ALS患者症状之扩散。研究表明运动神经元胞质获得性毒性和核功能的丧失可能与ALS的发生有关 [ 10 ]。
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user: 4. eCBs系统对ALS的保护作用 目前有关eCBs对人ALS患者的研究甚少，eCBs系统的变化可反映该病的神经源性炎症的发病机理。迄今为止，尚无动物模型能精确反映ALS的病理特征。研究表明表达人SOD1突变的转基因小鼠(hSOD1G93A， hSOD1G85R， hSOD1G37R)的运动神经元变性在病理和细胞层面与家族遗传性或散发的ALS病例相似 [ 11 ] [ 12 ]。hSOD1G93A小鼠主要用于临床前测试治疗ALS的小鼠种系。罹患该病的动物经历发病起始、进展及其结果均接近模拟人ALS。 在ALS模型大鼠的研究表明，给予大麻素受体激动剂有益于ALS的病情进展 [ 13 ] [ 14 ] ，Bilsland等发现AEA和2-AG在脊髓腰膨大积聚，可能与eCBs的防御机制有关。Rossi等(2010)的研究报道在hSOD1G93A小鼠未见CB2免疫活性的增强，CB1受体的表达在症状前阶段是降低的，但在有症状阶段却是增强的，可能与纹状体CB1受体的上调有关。 在ALS模型小鼠，大麻素的有效成分四氢大麻酚能延长小鼠的生存率和延迟运动损伤 [ 15 ] ，Bilsland等的研究揭示大麻素的激动剂WIN55，212-2可延迟病情的进展，在FAAH基因敲除的ALS小鼠，由于增加细胞内AEA的水平提高了运动神经元的生存率，表明eCBs对ALS小鼠具有神经保护作用。去除CB1受体的ALS小鼠，并不能增加运动神经元的生存率，但可延长其寿命。而Kim等的研究表明在ALS起始以后应用CB2激动剂AM1241可延缓病情进展，在ALS患者的脊髓激活的小胶质细胞提示CB2受体表达的增强，研究表明CB2受体介导了ALS的进展 [ 16 ] [ 17 ]。eCBs对ALS小鼠具有神经保护作用，而且没有四氢大麻酚的精神方面副作用，因此eCBs可有望成为治疗ALS新的治疗靶点。
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user: 5. 小结与展望 eCBs系统治疗神经变性疾病ALS的机制尚不清楚，但eCBs系统在中枢神经系统具有十分广泛的分布及对神经细胞具有精确的调制作用，这为延缓ALS的病程或治疗ALS带来了希望。但eCBs系统和ALS之间的关系还有待进一步的研究来发现和证实，无疑这些新的研究将有助于揭示ALS的发病机制，并为进一步探究ALS的分子靶向干预治疗提供新的理论基础。
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user: 摘 要 迅速、准确识别生物运动是人类生存的一项重要技能。研究发现，自闭症患者识别或辨别生物运动高水平信息时的能力明显受损，但感知生物运动较低水平信息的能力是否受损尚存在争议；其负责生物运动信息加工的脑区活动明显较弱。未来研究应创设更加简洁有效的涉及生物运动低水平信息的任务，验证加工生物运动信息的脑区活动作为预测自闭症患者行为训练效果神经生理指标的可靠性和敏感性，并着眼开发有效的生物运动知觉能力康复干预技术。 关键词 :自闭症，生物运动，行为表现，神经机制，康复训练 Copyright © 2018 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/