新疆欧夜鹰繁殖生态初报

欧夜鹰(Caprimulgus europaeus)属夜行性鸟类。广泛分布于新疆荒漠地区,如乌鲁木齐、阿勒泰、克拉玛依、昌吉州、吐鲁番、哈密、阿克苏、库尔勒、喀什等地区(Ma,2001)。因其繁殖行为

术前中性粒细胞与淋巴细胞比在食管鳞癌中的预后意义

目的探讨中性粒细胞与淋巴细胞比（NLR）与食管鳞癌患者临床病理特征及预后的关系。方法回顾性分析中国科学技术大学附属第一医院2013年1月至2015年11月接受食管癌根治术的313例食管鳞癌患者的临床病理资料，根据术前中性粒细胞计数和淋巴细胞计数比计算出NLR。根据ROC曲线得出NLR最佳Cut-off值，根据最佳Cut-off值分为高NLR组和低NLR组，使用χ2检验比较两组患者临床病理特征。使用Kaplan Meier生存曲线和Cox比例风险模型研究NLR对食管癌预后的影响。结果ROC曲线下面积为0.74，最佳Cut-off值为2.50时Youden指数最大，灵敏度为56.00%，特异度79.70%。两组患者淋巴结转移、pTNM分期及术后有无辅助治疗有统计学差异（P<0.05）。低NLR组中位生存期和第5年生存率分别为（61.20月、53.20%），高NLR组中位生存期和第5年生存率分别为（34.80月、34.10%），两组比较有统计学差异（P<0.05）。多因素分析显示TNM分期和NLR水平是影响患者生存率的独立预后因素（P<0.05）。结论术前NLR水平与食管鳞癌患者远期预后显著相关，可结合TNM分期作为判断食管癌预后的指标

树木年轮揭示的东灵山主要树种间干旱耐受性差异

近年来北京地区的森林随极端干旱加剧表现出脆弱性特征,为了解气候变化下不同树种的干旱耐受性,选择北京东灵山森林内3个乔木树种(华北落叶松、油松和辽东栎),利用树木年轮生态学方法分析了径向生长与气候的关系,以及对极端干旱事件的抵抗力和弹性。结果表明:华北落叶松和油松与5—6月气温呈显著负相关,辽东栎与5月气温呈显著负相关;华北落叶松与6月降水量、5—6月和8—9月相对湿度呈显著正相关,油松与6—8月降水量和相对湿度呈显著正相关,辽东栎与2月和5月降水量、5月相对湿度呈显著正相关;所有树种均与当年5—7月标准化降水蒸散指数(SPEI)呈显著正相关。华北落叶松是干旱耐受性最弱的树种,径向生长在所选极端干旱事件中(1994年、2001—2002年和2007年)下降幅度最大(46.6%～69.6%),抵抗力(0.534、0.304、0.530)和弹性(0.686、0.570、0.753)显著低于辽东栎和油松,辽东栎在2007年抵抗力显著高于油松,弹性无显著差异。生长季持续的高温或降水减少引起的极端干旱是树木径向生长下降的主要原因,树种间各异的生理生态策略是干旱耐受性差异的可能原因。研究结果可为未来造林树种选择和森林管护措施制定提供新依据,以在气候压力持续增加背景下维持森林生态系统功能和服务

胸骨后重建路径联合术后辅助放疗在微创Mckeown食管癌切除术近期并发症与安全性分析

目的分析管状胃经胸骨后路径和后纵隔路径联合术后辅助放疗对微创Mckeown食管癌切除术患者的近期并发症与安全性的影响。方法回顾性分析2020年1月至2021年6月期间在中国科学技术大学附属第一医院胸外科行微创Mckeown食管癌切除术89例，部分患者接受术后辅助放疗，根据管状胃上提途径分为胸骨后路径及后纵隔路径两组，其中胸骨后路径组39例，后纵隔路径组50例，比较两组患者临床特征及围手术期并发症情况。结果两组患者临床特征差异无统计学意义（P＞0.05）；两组患者在手术时间，术中出血，术后引流情况，术后住院时间等方面差异无统计学意义（P＞0.05）。胸骨后路径组吻合口瘘及吻合口狭窄发生率高于后纵隔路径组，但是差异无统计学意义（P＞0.05）。另外，后纵隔路径组较胸骨后路径组肺部感染发生率更高，同样差异无统计学意义（P＞0.05）。后纵隔路径组较胸骨后路径组胃食管反流发生率更高，差异有统计学意义（P＜0.05）。术后共30例患者接受辅助放疗（其中胸骨后路径组10例，后纵隔路径组20例），胸骨后路径组患者出现放射性胃炎发生率低于后纵隔路径患者（胸骨后路径组：1例患者出现急性放射性食管（胃）炎，为1级；后纵隔路径组： 6例患者出现急性放射性食管（胃）炎，其中1、2级分别为2例、4例）。结论微创Mckeown食管癌切除术管状胃经胸骨后路径与经后纵隔路径的近期疗效及安全性一致，但经胸骨后路径术后胃食管反流发生率更低

kineticmodelstudyonenzymatichydrolysisofcelluloseusingartificialneuralnetworks

Enzymatic hydrolysis of cellulose was highly complex because of the unclear enzymatic mechanism and many factors that affect the heterogeneous system. Therefore, it is difficult to build a theoretical model to study cellulose hydrolysis by cellulase. Artificial neural network (ANN) was used to simulate and predict this enzymatic reaction and compared with the response surface model (RSM). The independent variables were cellulase amount X-1, substrate concentration X-2, and reaction time X-3, and the response variables were reducing sugar concentration Y-1 and transformation rate of the raw material Y-2. The experimental results showed that ANN was much more suitable for studying the kinetics of the enzymatic hydrolysis than RSM. During the simulation process, relative errors produced by the ANN model were apparently smaller than that by RSM except one and the central experimental points. During the prediction process, values produced by the ANN model were much closer to the experimental values than that produced by RSM. These showed that ANN is a persuasive tool that can be used for studying the kinetics of cellulose hydrolysis catalyzed by cellulase