16:25-16:45(G02-16) 通过 DFT 计算和机器学习方法设计碱金属离子电池负极材料(特邀) 陈海元,电子科技大学,中国
1 广东省农产品质量安全检测中心有限公司,广州市天河区粤垦路桥园街 20 号 2 楼,邮编 510507 2 广东省农商热带农业研究所,广州市增城区中信镇学院南路农商研究院科技大楼,邮编 511365 3 仲恺农业工程学院,广州市海珠区仲恺路 501 号,邮编 510225 * E-mail: dundou91369@163.com 收稿日期:2019 年 12 月 2 日 / 接受日期:2020 年 1 月 15 日 / 发表日期:2020 年 4 月 10 日 由于基于适体的生物传感器制备简单、易于修改,同时具有良好的稳定性和广泛的结合靶标,因此引起了众多研究者的关注。本文基于适体的基本原理和电化学适体生物传感器领域的最新研究成果,对电化学技术在兽药残留检测适体生物传感器领域的最新发展进行了综述,并展望了未来发展前景。关键词:适体;电化学传感器;兽药残留;β-激动剂;硝基呋喃;氟喹诺酮类 1.引言
陈教授已发表 160 篇期刊论文,并著有三本著作。他的 2019 年教科书《金融数学、衍生品和结构性产品》在 SpringerLink 上的付费下载量达 102,000 次,是 Springer 在 2019 年出版的访问量最高的数学教科书。自 2019 年排名开始以来,陈教授一直名列 ISI 科学引文榜单“全球被引次数最高的数学家”(2001 年榜单)中,并被列入斯坦福大学关于全球前 2% 科学家(数值和计算数学领域前 1%)的研究。他以首席研究员身份成功获得超过 1,300 万港元的外部资助,其中包括一项来自香港研究资助局的合作研究基金,这是首位获得该奖项的数学家。
774 生态学院办公室 陈 19875271239 sysuecoky@mail.sysu.edu.cn 中国广东省深圳市光明区公昌路66号中山大学深圳校区 510006 http://eco.sysu.edu.cn/
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摘要 目的 本研究旨在评估体质指数 (BMI) 和体脂百分比 (BFP) 是否可用于预测妊娠期糖尿病 (GDM) 患者的妊娠结局。设计回顾性队列研究。地点温州医科大学附属第二医院(中国浙江省)。临床数据通过电子病历收集。参与者回顾性分析了 2019 年 1 月至 2021 年 12 月期间温州医科大学附属第二医院收治的 683 名 GDM 患者的数据。结果测量妊娠结局。结果结果显示,BFP ≥33% 的孕妇更容易出现羊水量异常、血压异常和贫血(p<0.05)。此外,这些患者更容易出现产后出血和巨大儿,以及与分娩时剖宫产相关的危险因素(p<0.05)。 BMI 对血压异常(OR 1.170;95% CI 1.090 至 1.275)、贫血(OR 1.073;95% CI 1.016 至 1.134)、剖腹产(OR 1.150;95% CI 1.096 至 1.208)和巨大儿(OR 1.169;95% CI 1.063 至 1.285)具有很强的预测价值。此外,分类的 BFP 对羊水量异常(OR 3.196;95% CI 1.294 至 7.894)、血压异常(OR 2.321;95% CI 1.186 至 4.545)、贫血(OR 1.817;95% CI 1.216 至 2.714)和剖宫产(OR 1.734;95% CI 1.270 至 2.367)具有预测价值。结论结果表明,BFP ≥33% 的 GDM 患者更容易出现不良妊娠结局、接受剖宫产和患巨大儿。BMI 和分类的 BFP 相结合可以更好地预测 GDM 患者在妊娠中晚期的血压异常和剖宫产。
P. F. Jiang a , X. R. Li a , X. M. Zong b , X.B. 王 c 、Z. K. 陈 b 、 H. X. 杨 d 1 、 C. Z. 刘 e 、 N .K.高a,Z.Z 。