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关键词： FAERS数据库   多靶点抗血管生成酪氨酸激酶抑制剂   心脏不良事件  

摘要： 目的：分析多靶点抗血管生成酪氨酸激酶抑制剂（multi-target anti-angiogenic tyrosine kinase inhibitors,mTKI）致心脏不良事件（adverse events,AEs）特点，为临床安全用药提供有价值的参考。方法：收集美国食品和药物管理局不良事件报告系统（Food and Drug Administration Adverse Event Reporting System,FAERS）数据库2014年1月至2023年6月期间与9种mTKI相关的心脏AEs报告，使用比例失衡法中的报告比值比（reporting odds ratio,ROR）法分析mTKI与心脏AEs的关联性。结果：共获得5 200例与9种mTKI相关的心脏AEs报告，涉及4 191名患者，其中大多数是男性（2 555∶1 636），年龄超过65岁患者2 409例，死亡率为27.0%(1 132/4 191)。心力衰竭和心肌病是最常见的心脏AEs。在特定药物分析中，普纳替尼显示出最广泛的心脏AEs信号，凡得他尼与QT间期延长的关联性最强（ROR05=16.06），舒尼替尼与心包疾病相关（ROR05=1.14）。除了冠状动脉疾病没有显示出明确的时间平台期，大多数心脏AEs主要发生在mTKI治疗的前六个月内。此外，特定心脏AEs的风险似乎因所治疗的潜在癌症类型而异。结论：不同mTKI可能导致不同类型的心脏AEs，在65岁以上的男性中更常见。因此，对使用mTKI治疗的患者需个体化心脏风险评估和长期监测。为临床医生管理mTKI相关的心脏AEs提供了有价值的参考。

关键词： 胰腺癌   预后   长链非编码RNA   免疫反应  

摘要： 目的 筛选TCGA数据库胰腺癌数据集中与免疫相关的长链非编码RNA（LncRNA），构建与免疫相关LncRNA的胰腺癌预后风险评估模型，探索预后相关潜在分子机制。方法 首先通过TCGA获取171例胰腺癌样本RNA-seq数据及其临床信息，并利用两个经典的免疫相关基因数据集GO0006955/IMMUNE RESPONSE和GO0002376/IMMUNE SYSTERM PROCESS以及基因注释信息识别免疫相关LncRNA；其次利用单因素Cox回归分析筛选与胰腺癌预后相关免疫LncRNA，并用多因素Cox回归分析和进行模型优化，以建立基于免疫相关LncRNA的胰腺癌预后风险的评估模型；最后使用风险模型进行生存分析、临床相关性分析、预后列线图模型绘制、免疫细胞浸润分析以及通路富集分析。结果 筛选出119个胰腺癌中与免疫相关的LncRNA，鉴定出5个免疫相关LncRNA（AC064836.3、LINC00941、ZNF236-DT、TMEM161B-AS1和AC068580.2）用于建立胰腺癌预后风险评估模型。根据预后风险评估模型将胰腺癌患者分为低风险组（n=86例）和高风险组（n=85例），相较于低风险组，高风险组表现出对免疫相关信号通路的明显负向富集趋势，发现低风险组胰腺癌患者5年总生存期较高风险组显著增加。低风险免疫相关LncRNA（AC064836.3、ZNF236-DT和TMEM161B-AS1）的表达量随着胰腺癌患者的临床分期的升高而逐渐降低。患者年龄（P=0.031，风险比及95%置信区间为1.025/1.002-1.048）和预后风险评分（P <0.001，风险比及95%置信区间为1.801/1.465-2.215）可作为胰腺癌总生存期的独立预后危险因素。此外，相较于常见临床特征的疾病预测能力，预后风险评估模型具有更好的预测效率（曲线下面积=0.695）。类固醇的生物合成、磷酸戊糖途径、细胞间连接、细胞骨架重排等与胰腺癌细胞能量代谢及侵袭迁移相关通路在高风险组中被显著激活；同时，高风险组胰腺癌患者肿瘤组织中有更低水平的抗肿瘤活性的幼稚B细胞、浆细胞和中性粒细胞，而其巨噬细胞浸润水平显著高于低风险组。结论 基于5个免疫相关LncRNA构建的预后风险评估模型可以有效预测胰腺癌患者的生存状态、临床特征、分子通路与免疫细胞浸润差异情况；同时，依托该模型，可前瞻性预测胰腺癌患者预后情况，增强了风险预测模型的实用性。

关键词： 中国钢铁行业   生命周期评价   产品碳足迹   背景数据库   数据库开发方法   数据库开发实践   透明可追溯   国际交互性  

摘要： 在“碳达峰碳中和”背景下，碳足迹是生命周期评价（Life Cycle Assessment， LCA）体系中最受关注的指标。LCA背景数据库是开展碳足迹计算的必要前提，中国数据的缺失对全球碳足迹计算影响巨大。基于此，首次提出了建设中国钢铁行业本土化LCA背景数据库的方法。背景数据库采用的LCA方法学体系是建设数据库的核心，通过分析不同方法对钢铁产品碳足迹计算结果的差异性，提出了分别采用归因法、归果法和EN15804标准建设中国钢铁行业背景数据库，以适用不同应用场景。采用欧盟提出的ILCD数据库格式，对数据全过程的处理进行记录和审核，确保数据质量，保证了背景数据库的透明可追溯和国际交互性。依据所提出的方法实践开发了钢铁行业生命周期背景数据库HiQLCD，采用3种方法各生成1套数据，每套数据包含5 815条数据集，共计17 445条。对比了采用本土数据库和国外某数据库计算铁水碳足迹的结果，结果显示本土化数据库更符合中国产品生产工艺特点，在技术代表性、地理代表性、时间代表性、准确性等反映背景数据质量的指标上都有显著提升，计算结果更准确，更能反映实际情况，以更真实的数据科学支撑企业算碳、减碳。同时规则的透明性为实现碳足迹计算结果的国际互认奠定了基础。后续研究将致力于持续拓展钢铁产品数据库的覆盖范围，高频次迭代，逐步提升国内高质量数据在背景数据中的比例，同时开展复杂度更高的供应链数据库建设的研究。

关键词： 有机肥   茶叶   产量和品质   CiteSpace   文献计量分析  

摘要： 有机肥施用作为提升茶叶产量和品质及改良土壤的关键农艺措施，系统梳理其研究进展对指导茶园可持续发展具有重要意义。研究运用CiteSpace文献计量工具，对CNKI数据库1976—2024年收录的该领域相关文献进行可视化分析。结果表明，《中国茶叶》和《福建茶叶》两本期刊是主要发文期刊，中国农业科学院茶叶研究所、福建农林大学等是主要发文机构，同时在发文作者中形成了以马立锋、吴志丹等研究人员为核心的局部合作集群。根据年均发文量，可将该领域研究划分为3个阶段：1976—1999年为缓慢探索期，聚焦有机肥基础特性；2000—2015年为增长期，研究热点转向土壤肥力与品质关联机制；2016年后受政策推动进入爆发期，年均发文量达36篇，重点构建绿色技术体系，以“品质-产量”为双核心框架，形成有机肥调控效应、施肥技术优化及茶园生态响应三大方向。施肥模式、技术模式、替代和生态茶园等是当前的研究热点，有机-无机配施技术全生命周期评估、精准施肥模型构建及茶园生态服务价值核算等是当前茶园有机肥应用领域的研究前沿。

关键词： 水泥生产   碳减排   石灰石加氢   热力学模拟   能耗   ?分析  

摘要： 水泥生产是全球CO2排放的主要来源之一，目前广泛研究的碳捕集利用与封存技术面临高能耗的问题。在传统水泥生产过程中，大量CO2的排放主要来自石灰石的分解。通过将绿氢引入分解炉，不仅可以还原石灰石制备CaO，还能显著降低分解炉温度，并把CO2转化为高附加值化工原料CO，从而实现低碳和低能耗的水泥生产。为了探究用石灰石中温加氢分解替代石灰石高温煅烧分解对水泥生产系统能耗、CO2排放量、?效率及成本的影响，采用Aspen Plus软件对基于石灰石加氢制备CaO的低碳水泥生产系统进行模拟，并与采用单乙醇胺捕集CO2的传统水泥生产系统进行对比分析。结果表明，与采用单乙醇胺碳捕集技术的传统水泥生产系统相比，基于石灰石加氢制备CaO的水泥生产系统通过将生料源CO2转化为CO，显著减少了后续单乙醇胺碳捕集单元处理的CO2量，从而在能耗、CO2排放量和CO2生成量(包括封存的CO2)方面分别降低了19.42%、52.91%和37.55%。?分析表明，由于发生热力学不可逆的化学反应，系统?损主要集中在预热分解单元和回转窑；换热器的?损则主要源于冷热两侧的大温差。此外，基于石灰石加氢制备CaO的水泥生产系统不仅能够生产水泥熟料还可以产出合成气，从而提升了系统的有效输出?，使?效率从传统系统的31.11%增加到75.63%。成本分析表明，与采用单乙醇胺碳捕集技术的传统水泥生产系统相比，绿氢使基于石灰石加氢制备CaO的低碳水泥生产系统成本增加了122.66%。然而合成气的高利润抵消了这部分成本，并实现了430.15元/t熟料的净利润。基于石灰石加氢制备CaO的水泥生产系统在能耗、CO2排放量、?效率和成本等方面具有显著优势，展现出良好的工业应用前景。

关键词： 绿色交通   可持续发展   运输经济  

摘要： 经济高速发展往往伴随着大量能源的消耗,在资源约束和生态环境的双重压力下,绿色交通理念成为破局之道。本文将研究聚焦于绿色交通理念,结合交通运输业的发展现状提出创新路径,为交通运输经济的健康可持续发展提供扎实的理论支撑。

关键词： 立体仓库   货位分配   多目标优化   鲸鱼优化算法(WOA)  

摘要： 针对自动化立体仓库货位分配问题，基于堆垛机运行路径、加速度以及产品类别等因素，建立了以降低堆垛机能耗、加强相关产品空间聚合、提高货架整体稳定性为优化目标的多目标优化模型。使用标准多目标鲸鱼优化算法(NSWOA)和改进的多目标鲸鱼优化算法(INSWOA)求解模型，借助Matlab对实际货物储位分配实例进行仿真验证，得出货位分配结果，对比分析结果证明了在解决货位优化问题时，所提出的模型及算法能够更好地改善自动化立体仓库作业过程能耗高、同类产品相关性低、货物摆放混乱的现状，有效解决自动化立体仓库货位分配问题。

关键词： 骨坏死   羧肽酶M   表达数量性状位点   孟德尔随机化   全基因组关联研究   治疗靶点   可用药基因   共定位分析  

摘要： 背景：骨坏死是一种以骨组织缺血性坏死为特征的慢性骨科疾病，现有治疗手段虽能延缓疾病进展，但无法彻底治愈，亟需探索新的治疗靶点。基于此背景，组学技术的发展为解析复杂疾病的遗传机制提供了有效工具，其中表达数量性状位点数据和全基因组关联研究数据能够揭示遗传变异对基因表达的影响。目的：探索羧肽酶M基因在骨坏死中的潜在保护作用，评估其作为新的治疗靶点的可能性，并为骨坏死的精准治疗提供理论依据。方法：采用双样本孟德尔随机化分析，整合了2个国际数据库：eQTLGen和FinnGen GWAS。eQTLGen由荷兰格罗宁根大学和爱沙尼亚塔图尔大学联合建设，涵盖31 684名欧洲人群，专注于揭示遗传变异对基因表达的调控作用；FinnGen GWAS数据库由芬兰生物银行联合多家科研机构构建，包含1 788例骨坏死患者与429 826名对照，致力于疾病表型和基因型的深度关联研究。对表达数量性状位点数据库中2 534个可成药基因进行系统筛选，发现了羧肽酶M基因的表达数量性状位点信号与骨坏死全基因组关联研究信号共享因果变异。结合敏感性分析(包括异质性检测、水平多效应评估和留一法分析)、共定位分析进一步验证结果的可靠性和稳健性。结果与结论：研究发现羧肽酶M基因与骨坏死显著相关，羧肽酶M高表达可显著降低骨坏死风险(OR <1，错误发现率<0.05)。共定位分析证实，羧肽酶M的表达数量性状位点信号与骨坏死的全基因组关联研究信号共享因果变异(PP.H4=98.03%)。首次揭示了羧肽酶M基因在骨坏死中的保护作用，明确它作为潜在治疗靶点的价值，为骨坏死的精准治疗提供了坚实依据，对中国基础医学和临床医学研究具有重要的借鉴意义。