(+)-儿茶素缓解大鼠低氧性肺动脉高压的作用和机制

研究了(+)-儿茶素对SD大鼠低氧性肺动脉高压(PAH)的影响及其机制。采用27只SD雄性大鼠按随机数字表法分为3组(对照组、缺氧模型组、(+)-儿茶素干预组)。通过检测大鼠平均肺动脉压(Mean pulmonary arterialpressure,mPAP)和肺血管阻力(Pulmonaryvascularresistance,PVR)反应体内肺血流动力学变化;处死大鼠后测算右心室肥厚指数(Rightventriclehypertrophyindex,RVHI)及肺动脉血管壁厚度和外周血管直径的比值(Vascular wall thickness of outer circumference ratio,WT%);WB检测肺动脉内皮细胞一氧化氮合酶(eNOS),用NO试剂盒检测NO表达量;用CCK-8法检测肺动脉平滑肌细胞增殖以确定细胞活力,利用WB检测分析肺动脉平滑肌细胞钙敏感受体(CaSR)、荧光探针法检测细胞内总Ca²⁺的浓度。研究结果表明,与缺氧模型组相比,(+)-儿茶素能够显著减缓肺缺氧诱导的肺动脉压力升高(n=9,P<0.05;);通过逆转缺氧引起的肺内皮细胞一氧化氮合酶(eNOS)显著减少(n=3,P<0.05)和NO合成显著减少(n=5,P<0.05),达到抑制肺动脉内皮血管收缩作用;通过下调缺氧诱导的平滑肌细胞内CaSR表达(n=3,P<0.05),逆转缺氧的升钙效应(n=27,P<0.05),达到抑制平滑肌细胞增殖的作用(n=30,P<0.05)。综上可见,(+)-儿茶素通过抑制肺血管收缩和血管平滑肌细胞增殖来缓解缺氧诱导的PAH,为PAH的治疗方法提供了新思路。     

基于EKF的多传感器融合定位算法研究

针对室外移动机器人定位系统精度依靠传感器融合存在累计误差的问题,提出一种基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的多传感器融合的室外移动机器人定位方法。通过实时差分定位（Real-Time Kinematic,RTK）和里程计信息、IMU信息对室外移动机器人进行扩展卡尔曼滤波融合定位,在真实室外环境中进行实验。实验结果表明：该算法能消除累计误差,提高机器人的定位精度,动态定位精度可达2.5 cm以内,相较于里程计-IMU融合定位,误差减少了92.4%左右,相较于传统的RTK算法,定位精度提高了55.4%。多次实验表明,该算法具有较好的鲁棒性。