修车大队一品楼qm论坛51一品茶楼论坛,栖凤楼品茶全国楼凤app软件 ,栖凤阁全国论坛入口,广州百花丛bhc论坛杭州百花坊妃子阁

oe1(光电查) - 科学论文

4 条数据
?? 中文（中国） ▾

  • 小颗粒高密度脂蛋白亚类与冠状动脉斑块稳定性相关：一项冠心病患者的光学相干断层扫描研究

    摘要： 背景：高密度脂蛋白（HDL）亚类在动脉粥样硬化疾病中的作用仍不明确。既往临床试验曾尝试探究HDL亚型对心血管风险的预测作用，但尚无研究评估这些亚类与斑块微观结构特征之间的关联。 目的：通过光学相干断层扫描（OCT）分析HDL亚类与冠状动脉斑块稳定性的关系。 方法：采用OCT评估85例冠心病患者160处非靶病变的形态学特征，运用非变性聚丙烯酰胺凝胶电泳分析HDL亚类谱。 结果：血浆小颗粒HDL亚类（占比或浓度）水平与纤维帽厚度呈正相关（r=0.232，P=0.007；r=0.243，P=0.005），与最大脂质弧度（r=-0.240，P=0.005；r=-0.252，P=0.003）及脂核长度（r=-0.350，P<0.001；r=-0.367，P<0.001）呈负相关。多因素logistic回归分析显示，小颗粒HDL亚类（占比或浓度）是预测非靶病变OCT检出薄纤维帽粥样斑块的独立因素（比值比[OR]：0.457，95%置信区间[CI]：0.214-0.974，P=0.043；OR：0.438，95%CI：0.204-0.938，P=0.034）。 结论：高水平小颗粒HDL与冠状动脉非靶病变斑块稳定性相关。本研究表明小颗粒HDL亚型可能体现HDL的抗动脉粥样硬化活性。

    关键词： 动脉粥样硬化、高密度脂蛋白、光学相干断层扫描、斑块稳定性

    更新于2025-09-23 15:23:52

  • [2018年第二届生物医学工程国际会议（IBIOMED）- 印度尼西亚巴厘岛（2018.7.24-2018.7.26）] 2018年第二届生物医学工程国际会议（IBIOMED）- 生物医学应用质量敏感传感器阵列设计：脂蛋白检测

    摘要： 本文报道了一种基于分子印迹聚合物（MIP）的新型传感器阵列的设计，用于低密度脂蛋白（LDL）和高密度脂蛋白（HDL）的测定。通过筛选以甲基丙烯酸（MAA）和乙烯基吡咯烷酮（NVP）为共聚单体（比例分别为3:2和2:3）的各类脂蛋白MIP，将其作为选择性元件分别修饰在三电极石英晶体微天平（QCM）上，实现对LDL和HDL的特异性识别。该传感器阵列对不同浓度的标准LDL和HDL溶液均呈现浓度依赖性响应，线性相关系数分别为R2=0.89和0.99。HDL-MIP对LDL表现出9-19%的交叉反应性（相对于LDL-MIP信号），而LDL-MIP对HDL的交叉反应性仅为0-3%（相对于LDL-MIP响应）。所有传感器信号均完全可逆，且该传感器阵列可重复使用。

    关键词： 分子印迹聚合物、低密度脂蛋白、高密度脂蛋白、QCM传感器阵列

    更新于2025-09-23 15:21:01

  • [2019年IEEE第46届光伏专家会议(PVSC) - 美国伊利诺伊州芝加哥(2019.6.16-2019.6.21)] 2019年IEEE第46届光伏专家会议(PVSC) - 双面光伏辐照度模型的基准测试与验证

    摘要： 血清高密度脂蛋白（HDL）和低密度脂蛋白（LDL）胆固醇水平与多种疾病的风险因素相关，并与人体测量指标有关。然而，关于HDL和LDL胆固醇水平的最佳人体测量指标仍存在争议。本研究旨在通过统计分析和两种机器学习算法，确定HDL和LDL胆固醇的最佳预测因子，并比较韩国成年人联合人体测量指标的预测能力。共有13,014名受试者参与研究。采用二元逻辑回归（LR）评估人体测量指标，分析正常与高LDL胆固醇水平、正常与低HDL胆固醇水平受试者之间的统计学显著差异。在分析单项及联合测量指标的预测能力时，使用LR和提供更合理可靠结果的朴素贝叶斯算法（NB）。女性HDL的最佳预测因子是肋骨至髋部比率（p=<0.0001；比值比（OR）=1.895；曲线下面积（AUC）=0.681），男性则是腰臀比（WHR）（p=<0.0001；OR=1.624；AUC=0.633）。女性中，LDL的最强指标是年龄（p=<0.0001；OR=1.662；NB的AUC=0.653；LR的AUC=0.636）。在人体测量指标中，体重指数（BMI）、WHR、额至腰比率、额至肋比率及额至胸比率是LDL的最强预测因子，这些指标具有相似的预测能力。男性中最强预测因子是BMI（p=<0.0001；OR=1.369；NB的AUC=0.594；LR的AUC=0.595）。几乎所有人体单项测量指标对HDL的预测能力均高于LDL，且女性对HDL和LDL的预测能力均高于男性。联合人体测量指标略微提高了对HDL和LDL胆固醇的预测能力。HDL和LDL的最佳指标可能因胆固醇类型和性别而异。在女性（而非男性）中，年龄是强烈预测HDL和LDL胆固醇水平的变量。本研究发现为开发更好的HDL和LDL胆固醇初步筛查工具提供了新信息。

    关键词： 低密度脂蛋白（LDLs）、分类、机器学习、预测因子、数据挖掘、统计数据分析、人体测量学、高密度脂蛋白（HDLs）

    更新于2025-09-19 17:13:59

  • [2019年IEEE第46届光伏专家会议(PVSC) - 美国伊利诺伊州芝加哥市 (2019.6.16-2019.6.21)] 2019年IEEE第46届光伏专家会议(PVSC) - 基于单板计算机从现场光伏I-V曲线提取单二极管参数

    摘要： 血清高密度脂蛋白（HDL）和低密度脂蛋白（LDL）胆固醇水平与多种疾病的风险因素相关，并与人体测量指标有关。然而，关于HDL和LDL胆固醇水平的最佳人体测量指标仍存在争议。本研究旨在通过统计分析和两种机器学习算法，确定HDL和LDL胆固醇的最佳预测因子，并比较韩国成年人联合人体测量指标的预测能力。共有13,014名受试者参与研究。采用二元逻辑回归（LR）评估人体测量指标，分析正常与高LDL胆固醇水平、正常与低HDL胆固醇水平受试者之间的统计学显著差异。在分析单项及联合测量指标的预测能力时，采用LR和提供更合理可靠结果的朴素贝叶斯算法（NB）。女性HDL的最佳预测因子是肋骨至髋部比率（p=<0.0001；比值比（OR）=1.895；曲线下面积（AUC）=0.681），男性则是腰臀比（WHR）（p=<0.0001；OR=1.624；AUC=0.633）。女性中LDL的最强指标是年龄（p=<0.0001；OR=1.662；NB的AUC=0.653；LR的AUC=0.636）。在人体测量指标中，体重指数（BMI）、WHR、额至腰比率、额至肋比率及额至胸比率是LDL的最强预测因子，这些指标具有相似的预测能力。男性中最强预测因子是BMI（p=<0.0001；OR=1.369；NB的AUC=0.594；LR的AUC=0.595）。几乎所有单项人体测量指标对HDL的预测能力均高于LDL，且女性对HDL和LDL的预测能力均高于男性。联合人体测量指标对HDL和LDL胆固醇的预测能力略有提升。HDL和LDL的最佳指标可能因胆固醇类型和性别而异。在女性（而非男性）中，年龄是强预测HDL和LDL胆固醇水平的变量。本研究发现为开发更优的HDL和LDL胆固醇初步筛查工具提供了新信息。

    关键词： 高密度脂蛋白（HDLs）、机器学习、人体测量学、分类、低密度脂蛋白（LDLs）、统计数据分析、预测因子、数据挖掘

    更新于2025-09-19 17:13:59