基于均匀设计、有限元法、人工神经网络和免疫遗传算法建立了新的岩质边坡结构面参数的反演方法.按照均匀设计要求,确定数值模拟方案;用有限元程序计算出相应的神经网络训练样本,建立边坡变形的神经网络预测模型,再利用免疫遗传算法进行反演分析,其中反演过程适应度的计算则采用已训练好的神经网络预测来替代有限元数值仿真,大大缩短了计算时间.通过实际工程的算例分析,反演结果比较理想.

盐度胁迫对三疣梭子蟹血清非特异性免疫因子的影响，郑萍萍，吴丹华，采用紫外分光光度法和酶学分析方法研究了盐度（14和36）胁迫下12h内经溶藻弧菌（Vibrio alginolyticus）筛选过的三疣梭子蟹（Portunus trituberc

酶联免疫吸附测定（ELISA）通常用于测试牛白血病病毒（BLV）感染。 但是，在南美的市售试剂盒测试仅检测到针对gp51蛋白的抗体。 为了提高测试的灵敏度，我们在这里开发了一个两步间接双重ELISA测试，包括分别在大肠杆菌和杆状病毒表达系统中表达和产生的蛋白p24和gp51。 用我们的内部双重rp24 / rgp51 ELISA测试了通过商业琼脂凝胶免疫扩散（AGID）分析和gp51-ELISA试验相结合表示为双阳性或双阴性的210个BLV血清。 首先，我们通过棋盘技术检查了纯化，优化和标准化的蛋白质作为抗原，并建立了我们的内部ELISA测试。 板内一致性相关系数（CCC）和变异系数（CV）板内重复性水平在国际标准确定的范围内。 统计分析表明，血清值正确排名最高（93.48％），对于0.3截止值，敏感性为95.65％，特异性为91.30％。 总之，此处开发和标准化的rp24 / rgp51 ELISA具有良好的分析特性，可用于筛选BLV。

随着医疗技术的不断进步，对医学图像分析的需求也日益增长，特别是在微观层面的组织学图像分析中。血管作为人体内重要的生命系统之一，其结构、形态、分布等信息对于疾病的诊断和治疗具有关键意义。尤其是在肿瘤学中，血管的生成（血管新生）与肿瘤的生长、转移密切相关。因此，精确地检测和量化组织中的血管结构成为了医学研究和临床应用的重要环节。 基于此，一个专门针对血管检测的软件工具应运而生。该工具利用MATLAB这一强大的编程语言平台，为研究者提供了一套完整的解决方案，旨在自动化地处理和分析免疫组织化学（IHC）图像中的血管。MATLAB不仅拥有强大的数学计算能力，其图像处理工具箱还提供了丰富的函数库，从基本的图像操作到高级的图像分析算法一应俱全，从而使得该血管检测应用程序能够高效地完成复杂的医学图像分析任务。 该软件的核心功能包括图像预处理、血管结构的自动识别与分割，以及对血管大小和分布的精确量化。通过这些步骤，研究人员可以得到关于血管形态特征的定量数据，有助于评估血管生成的状态，预测疾病的预后，以及监测治疗的效果。 对于该软件工具的细节，尽管部分提到应用尚未完全上传，但我们可以合理推断，它可能包括一系列用于优化图像质量的预处理步骤，如去噪、对比度增强等；血管检测和分割的算法，例如基于阈值的分割、边缘检测或更先进的机器学习方法；以及量化分析功能，能够统计血管的长度、宽度、面积、密度等参数。 由于完整的应用程序尚未发布，用户可能需要通过开发者获取完整版本或等待进一步更新。考虑到这一点，对于希望利用这一工具进行研究的用户来说，及时与开发者建立联系是非常必要的。这不仅可以确保获取到最新的软件版本，还可以获得必要的技术指导和支持。 同时，【概要内容】中提及的“BVD_V33.zip”文件说明了软件的分发方式。这种文件通常包含了该软件的所有必要组件，如源代码、可执行文件、用户文档等，方便用户下载并安装使用。文件名中的"BVD"可能是软件的名称缩写，代表“Blood Vessel Detection”，而"V33"则很可能表示软件的版本号，这个数字越大，表示软件的版本越新，可能包含了更多的功能改进和错误修复。 总而言之，基于MATLAB开发的血管检测应用程序为生物医学研究和临床实践提供了一种重要的工具。它可以大幅简化和加速血管检测的过程，为医学图像分析提供精确的数据支持。虽然目前该应用程序的完整内容尚未完全公开，但它无疑具有广阔的前景和应用价值。随着后续版本的不断更新和完善，该工具必将更好地服务于医学领域，特别是在血管相关疾病的诊断和治疗中发挥重要作用。

基于中美大学教学差异的免疫学课堂教学探讨，常海艳，方芳，生物专业的免疫学课程，跟医学专业的学习有本质的区别。如何提高该专业的免疫学教学质量，激发学生学习的积极性，成为生物专业的

在本项目"matlab开发-HeartVi131阻滞免疫研究"中，重点是利用MATLAB进行心脏生理系统的建模与仿真，特别是关注心律失常中的阻滞免疫现象。MATLAB是一款强大的数学计算软件，它广泛应用于工程计算、数据分析、算法开发以及图形可视化等领域。在这个特定的案例中，它被用来模拟心脏的生理过程，帮助理解并研究心脏的电生理行为。 HeartVI131模型可能是基于心脏的电生理模型，如Aliev-Panfilov模型或Beeler-Reuter模型等，这些模型通过对心肌细胞膜离子通道的描述，来模拟心脏细胞的电活动。Simulink是MATLAB的一个附加模块，专门用于系统级的动态仿真，它可以将复杂的数学模型可视化为由各种模块组成的流程图，便于理解和调试。 在提供的文件列表中，`HEARTVI131.mdl`是一个Simulink模型文件，它包含了心脏阻滞免疫研究的具体模型结构和参数设置。这个模型可能由多个子系统组成，每个子系统代表心脏的不同部分，如窦房结、心房、房室结、心室等。通过连接和配置这些子系统，可以模拟整个心脏的电生理信号传播过程。 `license.txt`文件通常包含软件许可协议，它规定了用户对MATLAB模型文件的使用权限和条件，比如是否允许修改、分发或用于商业目的。在使用和分享此模型时，必须遵守该文件中列出的条款。 在心脏阻滞免疫的研究中，可能涉及到心电图（ECG）的分析，通过观察和解析ECG波形，研究者可以识别出心脏的异常节律，如房室阻滞或束支阻滞。这些阻滞可能是由于心脏疾病或病变导致的，对它们的理解有助于诊断和治疗策略的制定。 为了实现这个研究，MATLAB可能还使用了额外的工具箱，如Signal Processing Toolbox用于处理和分析ECG信号，Simulink Extras可能用于增加自定义功能或与外部设备交互。此外，模型的验证可能涉及实际心电图数据的比较，通过调整模型参数使模拟结果尽可能接近真实生理情况。 这个项目结合了数学建模、数值仿真和生物医学知识，旨在通过MATLAB平台深入探究心脏阻滞免疫的机制，为心脏病学研究和临床实践提供有价值的理论支持。

（遗传算法、粒子群算法、模拟退火、蚁群算法、免疫优化算法、鱼群算法，旅行商问题）Heuristic Algorithms(Genetic Algorithm, Particle Swarm Optimization, Simulated Annealing, Ant Colony Algorithm,Immune Algorithm, Artificial Fish Swarm Algorithm and TSP in Python

Toll样受体与抗病毒免疫，周红光，吴勉华，Toll样受体(Toll-like receptors，TLRs)在天然免疫中发挥重要作用。研究表明TLRs也参与了天然免疫系统对病毒的识别，同时它在病毒感染及其转

针对无线传感器网络入侵检测技术面临的挑战,利用了人工免疫技术的基本原理,提出一种基于危险理论的入侵检测模型。模型采用了分布式合作机制,与采用混杂模式监听获取全局知识的方法相比,在检测性能和能耗上都具有优势。仿真结果表明,相比于传统的单一阈值Watchdog算法和自我非我(SNS)模型,基于危险理论的检测模型能够提供较高的检测率和较低的误检率,并且有效降低了系统的能耗。

自身免疫性疾病与1型糖尿病的治疗，孟巧红，金勇丰，自身免疫性疾病是危害人类健康的疾病之一，1型糖尿病是其中一种器官特异性疾病, 其发病是基因和环境因素综合作用的结果，主要与抗