AMPK抑制剂Compound C作为制备治疗囊型包虫病药物的应用

    公开(公告)号:CN114209703A

    公开(公告)日:2022-03-22

    申请号:CN202111601641.9

    申请日:2021-12-24

    Abstract: 本发明涉及包虫病药物技术领域,是一种AMPK抑制剂Compound C作为制备治疗囊型包虫病药物的应用;本发明首次公开了Compound C作为制备治疗囊型包虫病药物的应用;体内和体外两方面的药效学实验数据,均表明AMPK抑制剂Compound C是一种高效的抗包虫病药物分子,对于囊型包虫病的治疗效果尤为显著,效果优于阿苯达唑代谢产物阿苯达唑亚砜,达到了很好的治疗效果。本发明所述AMPK抑制剂Compound C的新应用,可作为现有抗包虫病药物阿苯达唑的有效替代,为囊型包虫病的治疗提了一种新的药物治疗策略。

    一种泡球蚴感染动物中肝细胞与肝星状细胞的分离方法

    公开(公告)号:CN110331128A

    公开(公告)日:2019-10-15

    申请号:CN201910642236.8

    申请日:2019-07-16

    Abstract: 本发明为一种泡球蚴感染动物中肝细胞与肝星状细胞的分离方法。一种泡球蚴感染动物中肝细胞与肝星状细胞的分离方法,包括:(1)原位灌注:在泡球蚴感染动物肝脏中,经门静脉,依次用前灌注液、后灌注液1和后灌注液2原位灌注肝脏后,取下肝脏制成肝内细胞悬液;(2)梯度离心:将肝内细胞悬液离心后,得上清液1和下层的沉淀物1;用D-Hanks液离心洗涤沉淀物1,得肝细胞;将上清液1离心后,收集下层的沉淀物2;向沉淀物2中依次加入GBSS-B、Nycodenz分离液、GBSS-B,离心,收集白色的环状层,用GBSS-B离心洗涤,弃上清液,得肝星状细胞。本发明所述的一种泡球蚴感染动物中肝细胞与肝星状细胞的分离方法,可同时提取分离出泡球蚴感染动物中的肝细胞与肝星状细胞。

    一种高肾素性高血压模型及其建立方法

    公开(公告)号:CN109243613A

    公开(公告)日:2019-01-18

    申请号:CN201810910036.1

    申请日:2018-08-10

    Abstract: 本发明为一种高肾素性高血压模型及其建立方法。一种高肾素性高血压模型的建立方法,包括:(1)收集高肾素性高血压患者和非高肾素性高血压患者的新鲜血液,提取血清,得血清样本;(2)采用Horiba共聚焦拉曼光谱仪检测血清样品,获得血清拉曼光谱;(3)拟合所有血清自体荧光背景后,校正基线,再在对校正后的光谱数据进行积分面积归一化处理,得处理后的光谱数据;(4)采用PCA法对处理后的光谱数据进行降维和特征提取后,采用SVM算法建立模型,即所述的高肾素性高血压模型。本发明所述的一种高肾素性高血压模型及其建立方法,该方法建立了高肾素性高血压模型,该模型可用于高肾素高血压患者的普查与诊断。

    染噪红外光谱信号的去噪方法

    公开(公告)号:CN105260990B

    公开(公告)日:2018-10-09

    申请号:CN201510597101.6

    申请日:2015-09-18

    Abstract: 本发明涉及红外光谱信号的去噪方法技术领域,是一种染噪红外光谱信号的去噪方法,按下述步骤进行:第一步,将加入高斯白噪声后的染噪红外光谱信号进行经验模态分解后得到j个本征模态分量,将j个本征模态分量加权平均后得到加权平均本征模态分量和残余量;第二步,对染噪红外光谱信号进行信号重构后得到重构信号。本发明所述的染噪红外光谱信号的去噪方法对染噪红外光谱信号的降噪效果更佳,并且根据本发明所述的染噪红外光谱信号的去噪方法降噪后的红外光谱信号更加贴近未染噪的红外光谱信号,为乳腺癌等疾病的诊断和治疗,能够提供更好的依据。

    视觉显著性与SIFT特征的棘球绦虫原头蚴存活率检测方法

    公开(公告)号:CN108960042B

    公开(公告)日:2021-06-08

    申请号:CN201810476337.8

    申请日:2018-05-17

    Abstract: 本发明涉及检测方法技术领域,是一种视觉显著性与SIFT特征的棘球绦虫原头蚴存活率检测方法;本发明基于视觉显著性与SIFT特征的识别方法是对图像局部进行计算,仅考虑由显著图得到的疑似原头蚴区域,从SIFT特征提取节省了大量时间,在样本图像的SIFT特征向量的获得上,本发明采用k‑means算法对其进行聚类改变了SIFT特征向量存在高维的特征描述,解决了计算过于复杂,耗时过长等问题,提高了使用SIFT特征进行目标搜索的计算效率,显著区域内的SIFT特征更加稳定,改变了由人工计数造成的人为误差,人工计数时间较长,造成的工作效率低、工作量大的问题,同时也保证了识别的正确率。

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