深度学习在生物医学知识发现中的应用(IJMSC-V3-N2-1)

I.J.Mathematical Sciences and Computing,2017, 2, 1-10

Published Online April 2017 in MECS (https://www.wendangku.net/doc/4010419148.html,)

DOI: 10.5815/ijmsc.2017.02.01

Available online at https://www.wendangku.net/doc/4010419148.html,/ijmsc

Using Deep Learning Towards Biomedical Knowledge Discovery Nadeem N. Rather a,*, Chintan O. Patel a, Sharib A. Khan a

a Applied Informatics Inc., New York, NY 10001, USA

Abstract

A vast amount of knowledge exists within biomedical literature, publications, clinical notes and online content. Identifying hidden, interesting or previously unknown biomedical knowledge from free text resources using an automated approach remains an important challenge. Towards this problem, we investigate the use of deep learning methods that have shown significant promise in identifying hidden patterns from large corpus of text in an unsupervised manner. For example, it can deduce that …husband? - …man? + 'wom an' = 'wife'. We use the text corpus from MRDEF file in the Unified Medical Language System (UMLS) dataset as training set to discover potential relationships. To evaluate our approach, we cross-verify new relationships against the UMLS MRREL dataset and conduct a manual evaluation from a sample of the non-overlapping set. The algorithm found 32% of new relationships not originally represented in the UMLS. The deep learning methods provide a promising approach in discovering potential new biomedical knowledge from free text.

Index Terms: Biomedical knowledge, Bioinformatics, Deep learning, Machine learning, Unified Medical Language System, UMLS, Word2vec, Word vectors.

? 2017 Published by MECS Publisher. Selection and/or peer review under responsibility of the Research Association of Modern Education and Computer Science

1.Introduction

Biomedical knowledge is growing at an unprecedented rate as evident from growing body of research publications, grants, clinical trials and other scientific endeavors. This knowledge in free-form text can be used to identify new knowledge such as potential new drug candidates, molecular targets, new treatments, side-effects and so on. Ever since the first literature based discovery of fish oil?s therapeutic association with Raynaud?s syndrome [1], several automated approaches [2], [3], [4], [5] have been tried to unlock hidden knowledge from free text. Most often the goal is to identify unknown but potentially interesting relationships that can be then validated by in-vivo medical research or other means. To reduce the cost of the validation efforts, it is important that the algorithms provide results that contain minimum number of false positives. Additionally, if the results can provide insight into the chain of reasoning why a certain fact was marked as * Corresponding author. Tel.: +91-9906650650

E-mail address: nadeem@https://www.wendangku.net/doc/4010419148.html, / nazeer.nadeem@https://www.wendangku.net/doc/4010419148.html,

potentially interesting, then it could enable manual evaluation by a medical expert.

To achieve these goals, we approach the literature based discovery problem with deep learning methods. In recent years, the field of deep learning has re-emerged with advanced computational power and fundamental breakthroughs in neural network based learning methods [13]. Deep learning has been applied for various challenging problems including image labelling, speech recognition and robotics. In text analytics, a neural network based algorithm Word2vec was introduced by Mikolov et al [7],[8],[10] that has produced promising results in generating predictions based on a given context of words. It has a couple of interesting properties that make it desirable for our problem:

1.Unsupervised Approach: The Word2vec algorithm does not require selection of features or labeling of the

dataset. This allows the algorithm to scale to any number of input text documents without requiring any additional effort.

2.Prediction/Outlier Detection: Interesting and novel predictions can be generated by performing arithmetic

operations on the word vectors to results, for example, the algorithm can deduce that vector('husband') - vector('man') + vector('woman') is close to vector ('wife'). Additionally, the algorithm enables detecting outliers from a group of terms, for example, “cereal” is an outlier in the set “breakfast, cereal, dinner, lunch”.

In this paper, we investigate the feasibility of using Word2vec towards literature based knowledge discovery problem. We utilize the Unified Medical Language System (UMLS) resource for training and testing the algorithm and perform a manual evaluation of a sample to investigate its predictive capabilities.

2.Background

In this section we mention brief background related to UMLS [6], [9] and Word2vec [7], [8], [10], [11].

2.1.Word2vec

For Word2vec [7], [8], [10], [11] published by Google in 2013, is a semantic learning framework employing neural network implementation that learns distributed representations for words by deep learning. Word2vec learns swiftly compared to many other modelling tools. Most applications of Word2vec use cosine similarity to quantify closeness. Word2vec is a group of related models that are used to produce so-called word embeddings. These models are shallow, two-layer neural networks that are trained to reconstruct linguistic contexts of words: the network is shown a word, and must guess which words occurred in adjacent positions in an input text. The order of the remaining words is not important (bag-of-words assumption) [8].

After training, Word2vec models can be used to map each word to a vector of typically several hundred elements, which represent that word's relationship to other words. This vector is the neural network's hidden layer [7].

Word2vec can be useful in knowledge discovery applications by identifying terms related to some provided term(s). These relationships captured by word vectors imply that there are some linguistic/semantic regularities between these terms. Some of these relationships may be cross verified from those present in UMLS MRREL dataset, while other relationships are interesting to find, like:

?Which terms are close to meaning.

?How similar are two terms.

?Which term is dissimilar to other terms.

?More interestingly discovering terms by providing terms which are known to be related in some context. So if we have some known terms: term1, term2, term3 and we want to query for unknown termX in relative

context of following relationships:

vector(term1) - vector(term2) + vector(term3) => vector(termX) (1) vector(term1)is to vector(term2)as vector(term3)is to vector(termX) (2) Examples of eq. (1) and (2):

vector(‘prostate’) - vector(‘male’) + vector(‘female’) => vector(‘ovarian’)

vector(‘teeth’) is to vector(‘head’) as vector(‘nose’) is to vector(‘neck’)

Thus in above example concepts related to “prostate” in males are equivalent to concepts related to “ovarian” in females. And likewise if it is known that concept …teeth’is related to concept …head’, then querying word vector for matching concept for …nose’will yield that it is related to …neck’ in the relative context. To observe strong regularities in the word vector space, it is required to train the models on a large data set, with sufficient vector dimensionality.

2.2.Unified Medical Language System (UMLS)

The Unified Medical Language System (UMLS) [6],[9], developed by the US National Library of Medicine (NLM), is perhaps the largest integrated repository of biomedical vocabularies. The 2014AA release of UMLS covers over 2.9 million concepts from more than 150 source vocabularies. Vocabularies integrated in the UMLS Metathesaurus include the Systematized Nomenclature of Medicine Clinical Terms (SNOMED CT), Consumer Health Vocabulary (CHV), National Center for Biotechnology Information (NCBI) taxonomy, the Medical Subject Headings (MeSH), RxNorm, and International Classification of Diseases, Ninth Revision, Clinical Modification (ICD-9-CM). UMLS also provides definition dataset MRDEF, there is exactly one row in this file for each definition in the Metathesaurus.

3.Datasets

In this section, we describe the various datasets we employed in training, verifying and testing our model and results.

3.1.Training dataset (UMLS MRDEF)

To train the algorithm, the MRDEF subset of UMLS Metathesaurus was used. A definition is an attribute of an atom (an occurrence of a string in a source vocabulary). A few approach 3,000 characters in length and it contains more than 180,000 concept definitions from around 28 vocabularies.

3.2.Verification dataset (UMLS MRREL)

The MRREL table in the UMLS contains relationships between concepts/terms. There are more than 30 million such relationships in the UMLS MRREL.

3.3.Test dataset

As a test dataset, we generated a set of 30,000 terms with high frequency (see section 5.2) from a text-corpus of data from PubMed abstracts (https://www.wendangku.net/doc/4010419148.html,/pubmed), Clinical Trials protocols (https://www.wendangku.net/doc/4010419148.html,), NIHR grants summary (https://www.wendangku.net/doc/4010419148.html,).

4.Approach

In this section we mention algorithms and parameters we varied while building our deep learning models. 4.1.Parameters and algorithms for Word2vec

?Architecture(learning algorithm): Architecture options for Word2vec are skip-gram (slower, better for infrequent words, default) or continuous bag of words (CBOW, fast).

?Training algorithm:Hierarchical softmax (better for infrequent words, default) vs negative sampling (better for frequent words, better with low dimensional vectors).

?Downsampling of frequent words: Terms that appear with higher frequency in the training data will be randomly down-sampled; default is 0, this parameter can improve both accuracy and speed for large data sets (Google docs recommends values in range of 1e-3 to 1e-5).

?Word vector dimensionality: Denotes the number of dimensions (roughly equivalent to topics) present in the vectorial forms, more features result in longer runtimes but not necessarily result in better models.

?Context / window size: Denotes terms that occur within a window-neighbourhood of a term, in a sentence, are associated with it during training. Google docs recommend around 10 for skip-gram and around 5 for CBOW.

?Worker threads: Number of parallel processes to run, this is machine specific.

?Minimum word count: This helps limit the size of the vocabulary to meaningful terms. Terms that occur less than this are ignored in the calculations.

5.Methods & Tools

In this section, we describe the steps that were implemented to generate the vector model, and queries that were performed.

5.1.Word vector generation

We used Word2vec [7],[8],[10],[11]and varied values of its following parameters (explained in Approach section above) to generate word vector:

?Architecture (learning algorithm) [LA = skip-gram]

?Training algorithm [TA = softmax]

?Downsampling of frequent words [DFW = le-5]

?Word vector dimensionality[WVD = 200/1000/2000]

?Context / window size [CWS = 5/10/10]

?Minimum word count [MWC = 2]

Fig.1. The Experimental Steps Performed to Generate the Model and Verify New Relationships (The Details for Each Step Are Described in Section 5).

5.2.Term frequency–inverse document frequency(tf-idf) on test dataset

We calculated tf-idf on our test data set, to find frequent terms which we could use to query our model. We took top 30,000 terms and then took unigrams only as we didn?t train the model on phrases and then left out those terms which did not overlap with the terms present in the UMLS.

5.3.Verifying with MRREL

We compared the result set with checking against those relationships present in UMLS MRREL dataset, such that for a given term “x”, if it was found in the model then querying the model for its close/similar list of terms. For example, for a set of terms: [y1,y2,y3,y4,.....y n], we created a list of pairs from it by cross product of “x” and [y1,y2,y3,y4,.....y n ]:

,-,()()()()()- (3) Then

(),()()()()()- (4)

M our matching set will contain those pairs from P (eq. 4) which are related in MRREL:

*()+ (5) And the set “N” w ill contain those pairs from P (eq. 4) which weren't found in MRREL:

*()+ (6) 5.4.Manual cross checking on sample dataset

One of us (SK), a trained physician, evaluated a sample of 100 random pairs in set N (relations not found in MRREL) to group them into …Strongly Related?, …Related under some conditions? and …Seems unrelated?.

5.5.Exploratory Analysis (Vector model querying)

We performed an exploratory analysis of the learnt model by manually looking into the interesting results obtained by performing the following tasks:

?Analogy Prediction: Predicting the current word given the context.

?Outlier Detection: Identifying outlier from a given set of terms.

?Vector Arithmetic: Performing vector additions/subtractions to identify resulting terms.

6.Results

In this section we describe what different types of queries we performed on our models and results we got.

6.1.Overlap Analysis

The results of running the algorithm for overlap analysis are shown in Table 1. We found about 23% overlap with relationships in the MRREL by varying “Word vector dimensionality” and “context/window size”. The results of manual analysis of the set N (relations not found in MRREL) is shown in Table 2 indicating that about 32% strongly related relationships were found that did not existing in the UMLS. Additionally, about 19% of these relationships were related under certain conditions and the rest were deemed to be unrelated.

Table 1. Result Summary of Relations Found and not Found in MRREL after Performing the Overlap Analysis and Varying the Parameters

of the Algorithm

Pair set count(P) Word Vector

Dimensionality(WVD) Context / window

size(CWS)

Relations found in

MRREL(M)(eq. 5)

Relations not found in

MRREL(N)(eq. 6)

19263 200 5 2993 (15.54%) 16270 (84.46%) 13321 1000 10 3122 (23.44%) 10199 (76.56%) 13474 2000 10 3153 (23.40%) 10321 (76.60%)

Table 2. Manual Evaluation Results on Random Sample Set of 100 Pairs from Set N (Relations Not Found in MRREL)

Relationship strength Total(%)

Strongly related 32%

Related under some conditions 19%

Seems unrelated 49%

Table 3. Examples of Pairs Evaluated Manually and Corresponding Relationship Strength.

Term1 Term2 Strength

obesity crohn Strongly related

neoplasms adenomas Strongly related

cholangiocarcinoma adenoma Strongly related

myopathy spastic Strongly related

myocarditis atopic Strongly related

glaucoma music Related under some conditions

neutropenia insomnia Related under some conditions

dengue chancroid Related under some conditions

rhinitis diarrhea Related under some conditions

fibromyalgia dyspnea Related under some conditions

glioblastoma leiomyosarcoma Seems unrelated

hypoglycemia aseptic Seems unrelated

rectum larynx Seems unrelated

amyloidosis prostate Seems unrelated

6.2.Exploratory Analysis

While performing the prediction task we found many interesting results for the context queries like: vector (term1) is to vector (term2) as vector (term3) is to vector (termX):

?Body Part: 'finger' is part of 'hand' as 'toe' is part of 'foot'

?Type: 'acetaminophen' is as type of 'drug' as 'diabetes' is as t ype of ‘disease'

?Form: 'blood' is 'liquid' as 'bone' is 'solid'

?Symptom: 'fever' is symptom of 'diarrhoea' as 'pain' is symptom of 'fatigue'

6.3.Outlier Detection

Querying for outlier detection we found many interesting results like below:

?Outlier from [pain, leg, head] is pain.

?Outlier from [water solid, blood] is solid.

?Outlier from [diabetes, cancer, human] is human.

?Outlier from [nail, hair, head] is head.

6.4.Relationship querying on vectors

Querying model with algebraic operations between vectors e.g.: vector (term1) -vector (term2) +vector (term3) => vector (termX), we got results like:

?Vector('prostate') - vector('male') + vector('female') => vector('ovarian')

?V ector(‘hair’) - vector(‘head’) + vector(‘leg’) => vector(‘nail’)

?V ector(‘body’) - vector(‘salt’) + vector(‘dehydration’) => vector(‘walking’)

?V ector(‘body’) - vector(‘salt’) + vector(‘exercise’) => vector(‘temperature’)

7.Discussion

The deep learning methods provide a strong basis for performing literature based knowledge discovery. In our experiments, the overlap with MRREL(23%) was low, however, the manual analysis of the non-overlapping set found several “strongly related” relationships 32% and 19% “related under condition” results, with these two adding up to be more than the unrelated relationships unearthed . The results are promising as it indicates that the algorithm was able to identify “known” knowledge without any prior knowledge or supervision. Within the scope of the experiment, the relationships identified outside the MRREL can be considered as an addition to the existing and in some cases “new” knowledge as UMLS does model a significant number of relationships in the biomedical domain but did not contain some of the unearthed findings. Secondly, the exploratory analysis revealed very interesting set of medically relevant patterns. We believe that the methods of analogy prediction, outlier detection and vector operations are powerful in performing knowledge discovery tasks as they provide a chain of reasoning that can be exploited to trace hidden knowledge in free text resources. The word vector space implicitly encodes many linguistic regularities among words and deep learning can capture a lot of syntactic and semantic information [11], [12].

Our future work includes comparing the deep learning methods against existing literature based discovery methods and using a larger text corpus to find more meaningful and strong patterns. We also envision an interactive semi-automated system that can enable use of the exploratory analysis methods to discover hidden patterns. One potentially interesting application of vector arithmetic can be used to combine word vectors from different types of text resources e.g. combining word vectors from NIH grants summary text corpus with PubMed research publication word vectors to identify potentially novel associations.

8.Conclusion

The deep learning approach using Word2vec showed promising initial results towards performing literature based knowledge discovery. The exploratory analysis methods provide a powerful set of new tools to extract hidden knowledge from text corpuses. The unsupervised nature of algorithm makes it suitable to be executed on large datasets. We evaluated the algorithm in a limited experimental setting, further work is needed on evaluating the algorithm on a large-scale literature-based knowledge discovery task.

References

[1]Swanson DR., Fish oil, Raynaud's syndrome, and undiscovered public knowledge.

[2]Cohen AM, Hersh WR. A survey of current work in biomedical text mining. Briefings in Bioinformatics.

2005; 6:57–71.

[3]Srinivasan P, Libbus B. Mining MEDLINE for implicit links between dietary substances and diseases.

Bioinformatics. 2004; 20:i290–i296.

[4]Smalheiser NR, Swanson DR. Using ARROWSMITH: a computer-assisted approach to formulating and

assessing scientific hypotheses. Computer Methods and Programs in Biomedicin e 1998; 57: 149-153. [5]Hristovski D, Peterlin B, Mitchell JA, Humphrey SM. Improving literature based discovery support by

genetic knowledge integration. Studies in Health Technology and Informatics. 2003; 95:68–73.

[6]UMLS? Reference Manual, https://www.wendangku.net/doc/4010419148.html,/books/NBK9685/

[7]Tomas Mikolov, Kai Chen, Greg Corrado, and Jeffrey Dean. Efficient Estimation of Word

Representations in Vector Space. In Proceedings of Workshop at ICLR, 2013.

[8]Tomas Mikolov, Ilya Sutskever, Kai Chen, Greg Corrado, and Jeffrey Dean. Distributed Representations

of Words and Phrases and their Compositionalit y. In Proceedings of NIPS, 2013.

[9]Bodenreider O. The Unified Medical Language System (UMLS): integrating biomedical terminology.

Nucleic Acids Res. 2004; 32:D267–D270.

[10]Tomas Mikolov, Wen-tau Yih, and Geoffrey Zweig. Linguistic Regularities in Continuous Space Word

Representation s. In Proceedings of NAACL HLT, 2013.

[11]https://https://www.wendangku.net/doc/4010419148.html,/archive/p/word2vec/

[12]Slides about word vectors from NIPS 2013 Deep Learning Workshop:

https://https://www.wendangku.net/doc/4010419148.html,/file/d/0B7XkCwpI5KDYRWRnd1RzWXQ2TWc

[13]Hinton, Geoffrey E., and Ruslan R. Salakhutdinov. “Reducing the dimensionality of data with neural

networks.”Science 313.5786 (2006): 504-507.

Authors’ Profiles

Nadeem Nazeer Rather:Software & Semantic Data Engineer, Applied Informatics Inc.

Nadeem is a software and semantic data engineer. His areas of expertise include RESTful

APIs, biomedical datasets , healthcare IT, software architecture, population analytics, Unified

Medical Language System (UMLS). A gold medallist, from the University of Kashmir for his

Bachelors in Computer Science. He holds M.Sc. in Information Technology for his masters

from Central University Of Kashmir.

Chintan O. Patel: CTO & Co-founder, Applied Informatics Inc. Chintan is as a computer

scientist and biomedical informatician. His areas of expertise include healthcare IT, software

architecture, semantic technologies, machine learning and natural language processing.

Previously, he worked at IBM?s T.J. Watson Research, on ontology-reasoning and

information extraction that then became the infamous Jeopardy winning AI software

“Watson”. He holds a Ph.D. in Biomedical Informatics from Columbia University

Sharib Ahmad Khan: Co-founder, Product Lead,Sharib has a passion for merging

technology and healthcare that changes the way we approach healthcare. Sharib holds a

Masters in Biomedical Informatics at Columbia University and an MD from University of

Medical Sciences, Delhi University

How to cite this paper: Nadeem N. Rather, Chintan O. Patel, Sharib A. Khan,"Using Deep Learning Towards Biomedical Knowledge Discovery", International Journal of Mathematical Sciences and Computing(IJMSC), Vol.3, No.2, pp.1-10, 2017.DOI: 10.5815/ijmsc.2017.02.01

对生物医学工程的理解

我对生物医学工程的理解 电气工程学院自动化一班 XX XXXXXXXXX 生物医学工程学是综合生物学、医学和工程学的理论和方法而发展起来的边缘性学科，其基本任务是运用工程技术手段，研究和解决生物学和医学中的有关问题。虽然它作为一门独立学科发展的历史尚不足50年，但由于它在保障人类健康和为疾病的预防、诊断、治疗、康复服务等方面所起的巨大作用，它已经成为当前医疗保健性产业的重要基础和支柱。 生物医学工程(Biomedical-Engineering)是一门新兴的边缘学科，它综合工程学、生物学和医学的理论和方法，在各层次上研究人体系统的状态变化，并运用工程技术手段去控制这类变化，其目的是解决医学中的有关问题，保障人类健康，为疾病的预防、诊断、治疗和康复服 它是一门理工医相结合的交叉学科，它是应用工程技术的理论和方法，研究解决医学防病治病，保障人民健康的一门新兴的边缘科学。生物医学工程学研究的学科方向主要有：计算机网络技术和各类大型医疗设备；计算机网络技术包括：数字化医学中心，医学图象处理及多媒体在医学中的应用，生物信息的控制及神经网络生物医学信号检测与处理。随着科学技术的发展，各类大型医疗设备在医院中的应用越来越广泛，大型医疗设备的操作、维修及管理人员是各大医院及公司急需的人才。 生物医学工程学的研究是以应用基础性研究为主，其领域十分广泛，并在不断扩展之中。就现阶段而言，生物医学工程学的研究主要涉及生物力学、生物材料学、人工器官、生物系统的建模与控制、物理因子的生物效应、生物系统的质量和能量传递、生物医学信号的检测与传感器原理、生物医学信号处理方法、医学成像和图像处理方法、治疗与康复的工程方法等。 本专业学生主要学习生命科学、电子技术、计算机技术和信息科学的基本理论和基本知识，受到电子技术、信号检测与处理、计算机技术在医学中的应用的基本训练，具有生物医学工程领域中的研究和开发的基本能力。 1．掌握电子技术的基本原理及设计方法；2．掌握信号检测和信号处理及分析的基本理论； 3．具有生物医学的基础知识； 4．具有微处理器和计算机应用能力； 5．具有生物医学工程研究与开发的初步能力； 6．了解生物医学工程的发展动态。

曝气生物滤池如何深度处理印染废水

曝气生物滤池如何深度处理印染废水 印染废水是色度高、可生化性差、水质水量波动大的一类工业废水. 印染行业废水的80%为纺织废水. 2008年纺织工业废水排放量23亿t，居各工业行业第3位，占全国工业废水排放量的10.60%[1]. 纺织工业排放废水中化学需氧量(COD)排放量31.4万t，居各工业行业第4位，占全国工业废水COD的7.76%. 废水排放标准日趋严格，其污水处理厂排放废水要求由城镇污水厂污染物排放标准(GB 18918-2002) 中的一级B排放标准提升到一级A排放标准，其主要水质问题是该厂出水COD和色度难以达到一级A排放标准，急需一种对其出水可以进行有效处理的工艺. 曝气生物滤池(biological aerated filter,BAF)是一种运行稳定、占地面积小、水力停留时间短，对于深度处理十分有效的污水处理工艺，对于低浓度难降解污水有进一步的去除效果[2,3,4,5,6]. 笔者前期试验采用活性炭以及陶粒处理该厂二级生物处理废水，其中陶粒运行效果不佳，而活性炭应用于处理十分有效，但是活性炭价格昂贵、再生困难[7]. 希望能够用价格低廉、轻型的悬浮填料替代活性炭. 本研究在相同的条件下使用大小和材质有差异的活性炭和悬浮填料两种生物填料BAF对印染废水进行深度处理，对比考察了BAF 在稳定运行时沿程的污染物浓度变化规律，探讨悬浮填料替代活性炭的可行性，以期为降低滤池成本、优化滤池结构提供数据支持. 1 材料与方法 1.1 试验用水 某污水处理厂主要处理数十家以印染企业为主的生产废水. 本研究以污水厂二级生物处理经过石英砂滤池过滤后的出水作为原水，其COD、色度、 TN和氨氮分别为46.3~65.8 mg ·L-1、 54~80倍、 3.6~10.1 mg ·L-1和0.3~0.7 mg ·L-1. 该污水厂水质主要问题是COD和色度不能达到一级A标准，即COD小于50 mg ·L-1，色度小于30倍. 1.2 试验装置与方法 两套曝气生物滤池试验装置如图 1所示，该污水处理厂生化处理采用CASS工艺，CASS 出水经潜水泵打入前端石英砂滤池，去除悬浮物质以方便准确进行沿程试验研究，同时减少后续BAF处理负荷和减缓反冲洗频率. 再经抽滤泵抽吸，均以15 t ·d-1的流量并联流入活性炭BAF和悬浮填料BAF，水力停留时间分别为1 h和2 h，溶解氧均控制在4 mg ·L-1左右. 最后经过两套BAF处理排出. 滤池反冲洗采用“气冲 (气冲+水冲) 水漂洗”的方式. 先气冲10 min，再气水联合冲洗10 min，最后水漂洗5 min的方式. 中试装置从10月下旬至次年1月中旬连续通水运行80 d. 运行前30 d视为挂膜启动阶段. 第31 d开始连续监测出水水质，评估BAF沿高程的净化效果，沿程试验期间水温为15~20℃.

光电技术在生物医学中的应用一现状与发展

论文题目： 光电技术在生物医学中的应用——现状与发展 学院 专业名称 班级学号 学生 2013年12月19日

摘要： 简要介绍光电技术在生物医学应用中的发展概况，从基因表达与蛋白质——蛋白质相互作用研究方面，重点讨论了生物分子光子技术的特点与优势，阐明基于分子光学标记的光学成像技术是重要的实时在体监测手段，最后简要讨论了医学光学成像技术在组织功能成像和脑功能成像中的应用原理。 关键词：光电技术，医学诊断与治疗，分子光子学，医学成像

1.生物医学光子学发展简介 光电技术在生物医学中的应用实质上就是生物医学光子学的研究畴。生物医学光子学是近年来受到国际光学界和生物医学界广泛关注的研究热点。在国际上一般称为生物医学光子学或生物医学光学。 光子学以量子为单位，研究能量的产生、探测、传输与信息处理。光子技术在生物与医学中的应用即定义为生物医学光子学，其相应产业涉及人类疾病的诊断、预防、监护、治疗以及保健、康复等。研究容包括:光子医学与光子生物学，X-射线成像，MRI ，PET等。近年来，生物医学光子学在生物活检、光动力治疗、细胞结构与功能检测、对基因表达规律的在体观测等问题上取得了可喜研究成果，目前正在从宏观到微观多层面上对大脑活动与功能进行研究。美国《科学》杂志在最近儿年已发表相关论文近20篇。随着光子学技术的发展，生物医学光子学将在多层次上对研究生物体特别是人体的结构、功能和其他生命现象产生重要影响。 在国际上已经成立了国际生物医学光学学会(International Biomedical Optics Society)，简称IBOS。IBOS每年与国际光学工程学会(SPIE)联合举办学术会议。国外 学术交流方面，作为生物医学工程和光学工程领域重要国际会议的“生物医学光学国际学术研讨会”(International BiomedicalOptics Symposium，简称BIOS)每年在美国和欧洲各举办一次。在国，国家自然科学基金委员会生命科学部与信息科学部联合发起并承办的全国光子生物学与光子医学学术研讨会已经举办了六届。在第六届学术会议上发表学术论文75篇，论文摘要27篇。 从光电技术(或光子技术)在生物医学中的应用现状可以看到，光子医学与光子生物学的研究和应用围是广泛而且深入的，并正在形成有特色的学科和产业。例如，由于生物超微弱发光与生物体的细胞分裂、细胞死亡、光合作用、生物氧化、解毒作用、肿瘤发生、细胞和细胞间的信息传递与功能调节等重要的生命过程有着密切的联系，基于生物超微弱发光的生物光子技术在肿瘤诊断、农业、环境监测、食品监测和药理研究等方面己经得到应用。 下面主要从生物分子光子技术和医学光学成像技术两个方面介绍当前的研究现状 与发展趋势。

(整理)医学常用全科知识集1.

医学常用全科知识集 1 输液反应有哪些临床表现？应如何处理？ ⑴临床表现：①多发生在输液开始1~2小时内；②先寒战，继而高热，体温可达39~40℃；③血压无变化； ④四肢厥冷。 ⑵处理：①立即减慢输液速度，严重时必须暂停输液或将液体及输液用具全部更换后再补液；②寒战时，肌肉注射异丙嗪25mg，或静脉注射地塞米松5~10mg；③高热时，可用物理降温和使用解热镇痛剂。 机体死亡的重要标志是什么？简述其判定标准。机体死亡的标志是脑死亡，即大脑包括小脑、脑干在内作为一个整体功能永久性丧失。其判定标准有： ⑴不可逆性昏迷和大脑无反应状态 ⑵自主呼吸停止 ⑶瞳孔散大 ⑷颅神经反射消失 ⑸脑电消失 ⑹脑血循环完全停止。 心正常的起博点在何处？它的位置和结果如何？ 心正常的起博点在窦房结，所以正常心率称为窦性

心率。窦房结于上腔静脉与右心房交界处的心外膜深面，称长椭圆形结构。在显微镜下可见到窦房结内有两种细胞：P细胞，是起博细胞（pacemakercell）；另一种是过渡细胞，即T细胞，起传导冲动的作用。窦房结中还有窦房结动脉贯穿。 重度贫血患者为何一般不出现紫绀？ 紫绀一般是在毛细血管血液中的还原血红蛋白量超过50克/升，亦即血氧未饱和度超过6.7VOL/100ml时才出现。重度贫血患者，血红蛋白低于40～50克/升，即使全部血红蛋白都处于还原状态，也不足以引起紫绀。 简述急性肾衰竭多尿期发生多尿的机制 ⑴肾血流量和肾小球滤过功能逐渐恢复。 ⑵新生肾小管上皮细胞功能尚不成熟，钠水重吸收功能低下。 ⑶在少尿期滞留在血中的尿素等代谢产物经肾小球大量滤出，从而引起渗透性利尿。 ⑷间质水肿消退，肾小管内管型被冲走，阻塞被解除。 骨折的急救措施有哪些？

中水回用与节能减排_图文.

中水处理(循环再利用发展史及工艺介绍 中水处理(循环再利用介绍介绍: :中水处理是个老百姓听起来还有些陌生的词,中水就是指循环再利用的水。其实中水处理离我们的生活并不遥远, 许多家庭都习惯把洗衣服和洗菜的水收集起来,用于冲厕所和拖地板,其实这就是最原始、最简单的中水处理办法。 中水一词最早起源于日本,是不同于给水(日本称上水、排水(日本称下水的一种水处理方法。中水是把水质较好的生活污水经过比较简单的技术处理后, 作为非饮用水使用。中水主要用于洗车、喷洒绿地、冲洗厕所、冷却用水等, 这样做充分利用了水资源、减少污水直接排放对环境造成的污染。对于淡水资源缺乏、供水严重不足的城市来说,中水系统是缓解水资源不足,防治水污染, 保 护环境的重要途径。

对于小区居民来讲, 中水处理系统可以提供很大的实惠。首先是降低水费支 出。像绿化用水、洗车用水等公共用水,一般小区都是直接引用自来水,这笔水费最终还会摊到每户业主身上。如果使用循环再利用后的中水, 就等于一水二用, 一个小区,一年算下来就是不小的费用。现在居民冲洗厕所一般使用自来水, 如果用中水,一次可以省 9升自来水,全家一个月,算下来有多少吨?不过,由于消费心理的原因, 很多设计师不打算将中水用于户内的清洁用水。当然, 自来水、中水会走两趟管路,可能会占点面积。 中水处理系统成本很低, 不会增加买房者的负担。说简单点, 就是要加几个池子的问题。中水处理后的水质也较有保证,比城市地区一般河水的水质要好。中水系统的水净化过程也很简单, 一般有三级。一级阶段, 主要是靠格栅将水中体积较大的杂质与水分离。由于生活中, 用水量时高时低, 所以需要专备个蓄水池调节水量。水中的污染物 90%以上是通过二级处理去除的。主要有生物处理法、物理化学法和膜法。所有的处理方式都不需要专门投入人力、物力。以前, 中水系统多用在宾馆、饭店、大型文化体育等水费较贵而用水量又很大的公共建筑中。但是,

生物医学综合考试大纲

生物医学综合考试大纲 2017年9月修订 Ⅰ.考试范围 包括细胞生物学、生理学、生物化学、微生物学等学科的基本理论和专业知识。Ⅱ.考试目标要求 要求考生系统掌握基础医学科目中的细胞生物学、生理学、生物化学、微生物学等的基础理论和专业知识，并能运用所学理论分析问题、解决问题，具备攻读硕士学位研究生的专业知识和素质，达到研究生入学水平。 Ⅲ.答题方式及时间闭卷考试，180 分钟 Ⅳ.试题分值300 分 Ⅴ.题型结构及比例 1.比例： 生理学约27% 生物化学约27% 细胞生物学约23% 微生物学约23% 2、题型 单选题140分，2分/题 (5个备选答案；生理学、生物化学各20题，细胞生物学、微生物学各15题） 名词解释60分，5分/题，共12题（每个学科3题） 问答题100分，25分/题（每个学科各2题，选答其中1题） 细胞生物学 一、细胞膜与物质的穿膜运输 1. 细胞膜的化学组成与生物学特性 2.细胞膜的分子结构模型，流动镶嵌模型和脂筏模型 3.细胞膜的物质运输，简单扩散、易化扩散，被动运输与主动运输，胞吞与胞吐作用。 二、内膜系统与囊泡转运 1.膜蛋白和分泌蛋白的合成、加工及转运的过程 2．内膜系统对新合成蛋白质的糖基化过程 3. 内膜系统内细胞器之间的膜流，信号肽及信号假说，分子伴侣及标志酶的概念。

4. 溶酶体的形成、结构与功能，以及与疾病的关系。 5. 囊泡与囊泡转运概念，囊泡类型，囊泡定向转运机制。 三、线粒体与细胞的能量转换 1. 线粒体的超微结构，线粒体的遗传体系 2. 细胞呼吸与能量转换过程 3. ATP合成的结合变构机制 四、细胞骨架与细胞运动 1. 微管、微丝的分子组成，装配和生物学功能 2. 中间纤维的组成及类型、装配和生物学功能 3. 微管、微丝在细胞运动中的作用 五、细胞核 1. 核膜和核孔复合体的结构与功能 2. 染色质和染色体的组成，染色质的多级螺旋模型及放射环模型 3. 核仁的结构与功能 六、细胞连接与细胞粘附 1. 细胞连接类型，紧密连接、黏着连接和间隙连接的特征和分布 2. 细胞粘附分子的种类及介导细胞识别和黏附的方式 七、细胞外基质 1. 细胞外基质主要大分子种类及功能 2. 胶原的合成、组装与功能 3. 基膜的组成成分，基膜的分布与作用 八、细胞的信号转导 1. 信号分子和受体的种类，G蛋白与G蛋白耦联受体 2. 细胞内信使，cAMP信使体系组成及信息传递过程，二酯酰甘油/三磷酸肌醇信使体系组成及信息传递过程 3. 蛋白激酶在信号转导中的作用特点 九、细胞分裂与细胞周期 1. 有丝分裂的过程及其生物学意义 2. 减数分裂的过程及其生物学意义 3. 细胞周期及各时相的主要变化 4. 细胞周期的调控的方式，主要调控分子及调控机制 5. 蛋白质磷酸化和泛素化水解对细胞周期的调控 6. 细胞周期中的各类检测点与作用

生物技术在医学领域的应用

微生物制药技术 工业微生物技术是可持续发展的一个重要支撑，是解决资源危机、生态环境危机和改造传统产业的根本技术依托。工业微生物的发展使现代生物技术渗透到包括医药、农业、能源、化工、环保等几乎所有的工业领域，并扮演着重要角色。欧美日等国已不同程度地制定了今后几十年内用生物过程取代化学过程的战略计划，可以看出工业微生物技术在未来社会发展过程中重要地位。 微生物制药技术是工业微生物技术的最主要组成部分。微生物药物的利用是从人们熟知的抗生素开始的，抗生素一般定义为：是一种在低浓度下有选择地抑制或影响其他生物机能的微生物产物及其衍生物。(有人曾建议将动植物来源的具有同样生理活性的这类物质如鱼素、蒜素、黄连素等也归于抗生素的范畴，但多数学者认为传统概念的抗生素仍应只限于微生物的次级代谢产物。)近年来，由于基础生命科学的发展和各种新的生物技术的应用，报道的微生物产生的除了抗感染、抗肿瘤以外的其他生物活性物质日益增多，如特异性的酶抑制剂、免疫调节剂、受体拮抗剂和抗氧化剂等，其活性已超出了抑制某些微生物生命活动的范围。但这些物质均为微生物次级代谢产物，其在生物

合成机制、筛选研究程序及生产工艺等方面和抗生素都有共同的特点，但把它们通称为抗生素显然是不恰当的，于是不少学者就把微生物产生的这些具有生理活性（或称药理活性）的次级代谢产物统称为微生物药物。微生物药物的生产技术就是微生物制药技术。可以认为包括五个方面的内容： 第一方面菌种的获得 根据资料直接向有科研单位、高等院校、工厂或菌种保藏部门索取或购买；从大自然中分离筛选新的微生物菌种。 分离思路新菌种的分离是要从混杂的各类微生物中依照生产的要求、菌种的特性，采用各种筛选方法，快速、准确地把所需要的菌种挑选出来。实验室或生产用菌种若不慎污染了杂菌，也必须重新进行分离纯化。具体分离操作从以下几个方面展开。 定方案：首先要查阅资料，了解所需菌种的生长培养特性。

医学基础知识300考点

医学基础知识500考点 1产后心脏负担最重的时期就是:产后72 小时 2原发性肝癌最常见的主要体征就是:肝不规则肿大 3 血管玻璃样变性常见于:良性高血压病的细动脉 4 微血检的土要成分就是:纤维素 5 淤血常见的原因中没有:动脉栓塞 6 炎症渗出病变错误的就是:所有渗出的白细胞都具有吞噬作用 7 急性炎症局部组织变红的主要原因就是:血管扩张,血流加快 8 畸胎瘤不就是恶性肿瘤 9 高血压心脏病的病变特征:左心室向心性肥大 10慢性支气管炎鼓主要病因就是:长期吸烟 11 诊断慢支急性发作伴细菌感染主要依据就是:痰量较多旱脓性 12 我国引起肺心病鼓常见的病因:慢性阻塞性肺疾病 13导致哮喘反复发作的系要原因:气道高反应

14医院内获得性肺炎,最常见的致病菌就是:革兰阴性杆菌 15 不能做支气管造影:病变较重累及双侧肺 16 细胞内结核无效的杀菌药就是:乙胺丁醇 17 II型呼吸衰竭时氧疗吸氧浓度:25 -34 % 18 支气管扩张症咳嗽往往于清晨或夜间就动体位时加重,并伴有咳嗽 19 与呼吸困难无明显关系的疾病包括:急性胃炎 20 BP170 / 100mmhg 伴心肌梗死患者,诊断为高BP 病:2 级(极高危) 21 直接引起心脏容最负荷加重的疾病为:主A瓣关闭不全 22 冠心病的危险因素,除了:HB 异常 23 可引起低血钾的药物就是:呋塞米别名:速尿 24 动脉粥样硬化病变最常见累及哪一支冠状动脉:左冠状动脉前降支 25 急性心肌梗死鼓常见的心律失常就是:室性期前收缩 26 震颤常见于:动脉导管未闭 27 三尖瓣狭窄最严重的并发症就是:急性肺水肿 28 最容易引起心绞痛的就是:主A 狭窄

医学生物学习知识重点

医学生物学知识点 第一章生命的特征与起源 1.生命的基本特征★★★(9条p7-p9) ①生命是以核酸与蛋白质为主导的自然物质体系 ②生命是以细胞为基本单位的功能结构体系 ③生命是以新陈代谢为基本运动形式的自我更新体系 ④生命是以精密的信号转导通路网络维持的自主调节体系 ⑤生命是以生长发育为表现形式的“质”“量”转换体系 ⑥生命是通过生殖繁衍实现的物质能量守恒体系 ⑦生命是以遗传变异规律为枢纽的综合决定体系 ⑧生命是具有高度时空顺序性的物质运动演化体系 ⑨生命是与自然环境的协同共存体系 第二章生命的基本单位-细胞 1.细胞的发现(时间、人物)（P10） 1665年，英国物理科学家胡克。 2.细胞学说的基本内容(4条)p13 ①一切生物都是由细胞组成的 ②所有细胞都具有共同的基本结构 ③生物体通过细胞活动反映其生命特征 ④细胞来自原有细胞的分裂

3.细胞的基本定义(4条)p14 ①细胞是构成生物有机体的基本结构单位。一切有机体均由细胞构成（病毒为非细胞形态的生命体除外）； ②细胞是代谢与功能的基本单位。在有机体的一切代谢活动与执行功能过程中，细胞呈现为一个独立的、有序的、自动控制性很强的独立代谢体系； ③细胞是生物有机体生长发育的基本单位。生物有机体的生长与发育是依靠细胞的分裂、细胞体积的增长与细胞的分化来实现的。绝大多数多细胞生物的个体最初都是由一个细胞——受精卵，经过一系列过程发育而来的; ④细胞是遗传的基本单位，具有遗传的全能性。人体内各种不同类型的细胞，所含的遗传信息都是相同的，都是由一个受精卵发育来的，他们之所以表现功能不同是有于基因选择性开放和表达的结果。4.细胞体积守恒定律(p14) 器官的大小与细胞的数量成正比，而与细胞的大小无关，这种关系有人称为“细胞体积守恒定律”。 5.细胞的主要共性(3条) ①所有细胞都具有选择透性的膜结构 ②细胞都具有遗传物质 ③细胞都具有核糖体 6.真核细胞和原核细胞的主要区别★★★(表2-1)

日常生活常见病预防小常识

四季常见疾病与预防 内容提要：据世界卫生组织50多个国家医学专家研究发现，对各种疾病最好 的治疗还是预防。因为，很多病不从预防着手，到了晚期一点办法都没有。任何高科技都不可能使病人恢复到得病以前的状态。就像一件衣服破了一个口子，找世界上最好的裁缝来，还会留下疤痕一样。所以，最好的医生是不让病人得病的医生。在我们的生活中，一年四季中，应该注重一些常见疾病与预防。本文涉及四季中一些常见疾病与预防，在我们日常生活的点点滴滴中加强对疾病的预防。 关键字：季节、常见疾病、预防、 前言：卫生部曾对10个城市的上班族进行了调查，发现处于亚健康状态的人 占48％，其中沿海城市高于内地城市，脑力劳动者高于体力劳动者，中年人高于青年人。我国每年因疾病导致的经济损失高达14000多亿元，相当于每年消耗我国GDP总量的14%还多。 2004年初，世界卫生组织总干事李钟郁博士访华时曾说，大量被称为现代文明病的慢性疾病，已经对中国人构成巨大威胁。当今社会，提前衰老，提前得病，提前死亡成为普遍现象。 德国哲学家叔本华说过：“健康的乞丐比有病的国王更幸福，我的幸福十分之九建立在健康的基础上,健康就是一切。”当一个人拥有财富的时候，他需要一个健康的身体来充分享受人生的快乐；当没有钱的时候，他更需要健康的身体，因为健康的身体是他唯一的本钱。如今，很多健康意识较强的人都会去做定期体检。但是，目前各种医院的检查只能对已经产生的疾病进行诊断，一旦确认有病，往往又会因发现太晚而束手无策。 春季常见疾病与预防 临床实践证实：温差较大的春季，是各类疾病多发的季节，急性病患者的就诊率明显高于其它季节。 一、急性肠道传染病（痢疾） 痢疾是由痢疾杆菌引起的传染病，多发生在春季和夏天。春天和夏天由于气候炎热，各种细菌和霉菌繁殖迅速，食物如果储存不科学极易被细菌和微生物所侵蚀，将食物污染。人如果不注意误吃了这种食品，就会引发肠胃疾病，轻者会出现胃部不适和拉肚子，食欲减退，重者会出现脱水和高热。 发病特征：通常有潜伏期，1—2 天，根据人的体质和感染细菌的情况不同可把急性痢疾分为普通型、轻型和中毒型三种。普通型的主要症状是：恶心、呕吐、发热、乏力、食欲减退、腹痛、腹泻、大便中带有脓血。病程为6—8 天。轻型的主要症状是：基本不发热，有轻微的腹痛，便中的粘液、脓血不明显。病程3—5 天。中毒型的主要症状是：起病急，持续高热在39—41 度，精神萎靡不振，面色苍白，嗜睡烦躁，严重时出现昏迷，尿量减少，血压下降。 其预防和治疗办法： 1、控制传染源。当发现痢疾病人时，应该及时的隔绝，对于病人曾经使用过的餐具和生活用品，及其经常接触的用品要彻底消毒。 2、把住病从口入这一关，改变不良的生活习惯。健康的人要坚持饭前便后把手

中水回用的必要性以及回用的途径

中水回用的必要性以及回用的途径 伴随着经济以及各方面条件的提升，用水量节节攀升，人民生活水平的不断提高也带来了居民用水大幅上升，水资源供应已远远不能适应国情需要。而中国水资源现状是地表水资源大量污染，地下水资源不断萎缩，用水日趋紧张。在加强对现有水资源有效保护、设备管理以及使用的基础上，必须提高水资源重复利用率和开发新水源。中水回用在减轻对现有水源污染的同时，还能作为新水源，应用于农业灌溉、工业发展、城市建设等领域。 中水回用的概念“中水”一词是相对于给水排水而言的。 生活污水(或城市污水)回用是指将生活中的废(污)水(沐浴、盥洗、洗衣、厨房、厕所)集中处理后，达到一定标准回用于小区绿化浇灌、车辆冲洗、道路冲洗等，从而达到省水的目的。废水回用是指工业废水经深度处理工艺回用到生产线，循环使用，非用于绿化浇灌、车辆冲洗、道路冲洗以及卫生间马桶用水等。 据烟台金正环保科技有限公司介绍以上两种都可称作回用水，中水回用就是把工业废水或生活污水经污水深度处理后，去除水体中各种有

毒、有害污染物，使其无色、无味、无害，达到国家相关规定或标准后，应用于企业生产或居民生活的技术。 中水回用的必要性提高水资源利用率的需要中国可开发利用的水 资源大部分已开发利用，新增水源不是开发难度大，就是开发成本高，水资源紧缺形势日趋严峻。而每年大量工业废水和生活污水排放，不仅污染了环境，也浪费了宝贵水资源。因此，实施中水回用是提高中国水资源利用率的必要措施之一。 突破经济发展瓶颈的需要近年，中国经济发展速度减缓，根本原因是能源、资源供应无法满足经济发展要求，企业在能源、资源上的成本越来越高。水资源作为一种重要资源，在工业生产过程的使用量和消耗

中水处理系统及工艺流程.

中水处理系统及工艺流程 中水回用水处理系统概述 将生活污水作为水源，经过适当处理后作杂用水，其水质指标间于上水和下水之间，称为中水，相应的技术称为中水技术。经处理后的中水可用到厕所冲洗、园林灌溉、道路保洁、城市喷泉等。对于淡水资源缺乏，城市供水严重不足的缺水地区，采用中水技术既能节约水源，又能使污水无害化，是防治水污染的重要途径，也是我国目前及将来长时间内重点推广的新技术、新工艺。 中水回用水质要求 中水水质必须要满足以下条件： 1．满足卫生要求。其指标主要有大肠菌群数、细菌总数、余氯量、悬浮物、BOD5等。 2．满足人们感观要求，即无不快的感觉。其衡量指标主要有浊度、色度、臭味等。 3．满足设备构造方面的要求，即水质不易引起设备、管道的严重腐蚀和结垢。其衡量指标有pH值、硬度、蒸发残渣、溶解性物质等。 近年来，我国对中水研究越来越深入，为保证中水作为生活杂用水的安全可靠和合理利用，于一九八九年正式颁布了(生活杂用水水质标准)(CJ25*t一89)。 中水回用系统按其供应的范围大小和规模，一般有下面四大类： 1．排水设施完善地区的单位建筑中水回用系统

该系统中水水源取自本系统内杂用水和优质杂排水。该排水经集流处理后供建筑内冲洗便器、清洗车、绿化等。其处理设施根据条件可设于本建筑内部或临近外部。如北京新万寿宾馆中水处理设备设于地下室中。 2．排水设施不完善地区的单位建筑中水回用系统 城市排水体系不健全的地区，其水处理设施达不到二级处理标准，通过中水回用可以减轻污水对当地河流再污染。该系统中水水源取自该建筑物的排水净化池(如沉淀池、化粪池、除油池等)，该池内的水为总的生活污水。该系统处理设施根据条件可设于室内或室外。 3．小区域建筑群中水回用系统 该系统的中水水源取自建筑小区内各建筑物所产生的杂排水。这种系统可用于建筑住宅小区、学校以及机关团体大院。其处理设施放置小区内。 4．区域性建筑群中水回用系统 本系统特点是小区域具有二级污水处理设施，区域中水水源可取城市污水处理厂处理后的水或利用工业废水，将这些水运至区域中水处理站，经进一步深度处理后供建筑内冲洗便器、绿化等用。 方案简介： 1. 细格栅：自己制作为细网状或直接向厂家定做 2. 调节池一般设计为1.5-2.0h的水力停留时间，并向其内曝气（为了减轻调节池发生厌氧反应而产生的异味），一般采用水下曝气机。池底设有放空管，池顶设有溢流孔。

护理常用知识要点

护理常用知识 一、护理常用知识点1、三短六洁：三短：头发、胡须、指甲；六洁：头发、口腔、皮肤、四肢、会阴、肛门。 2、血压测量四定：定时间、定体位、定手臂、定血压计。 3、毒麻药“五专”：专柜加锁，专人保管，专用账册，专册登记，专用处方。 4、急救物品五定一保持：定人保管、定时核对、定点放置、定量供应、定期消毒、保持良好的备用状态。 5、病人病情十知道：姓名、诊断、病情、治疗、护理措施、并发症、饮食、宣教知识、心理状态、主要化验结果阳性检查结果。 6、输液“三查八对”：三查：备药前、备药中、备药后；八对：床号、姓名、药名、浓度、剂量、用法、时间药物有效期。 7、输血“三查八对”：三查：血液的有效期、血液的质量、输血装置是否完好；八对：床号、姓名、住院号、血瓶（袋）号、血型、交叉配血试验结果、血液种类和剂量。 8、常见输血潜在并发症：发热反应、过敏反应、溶血反应、循环负荷过重（肺水肿）、大量输血后反应（出血倾向和枸橼酸钠中毒）。 9、交接班四看五查四交接：四看：交班本、医嘱本、体温本、各项护理记录是否完整准确；五查：新入院病人、危重瘫痪病人、术前准备病人、大小便失禁病人、术后病人；四交接：床边交接特殊重危病人、床边交接分娩或大手术前后病人、床边交接特殊检查治疗病人、床边交接病情有特殊变化的病人。 10、危重患者安全护理的基本要求：

（1）对特殊病人有安全预防措施，防护用具功能良好；（2）病人使用的抢救用具、器械运作良好；（3）危重病人、大手术病人有运转交接程序和记录：（4）护理标记清晰；（5）三查七对制度落实，药疗医嘱床边执行签字；（6）护士掌握应急预案；（7）病情、护理、仪器、药品、文书交接清楚。

国内外城市中水回用经验启示

国内外城市中水回用经验启示 关键词：城市建设中水回用水资源 引子 随着社会的进步和经济的发展，人民的生活水平日益提高，各种用水量亦随之增长。水是有限的资源，受到人类活动不断地开采与污染，使得水资源的供需矛盾也越来越尖锐。 我国是一个水资源严重匮乏的国家，人均水资源占有量仅为世界人均占有量的1/ 4，而且时空分布相当不均衡，开发利用难度极大，致使很多地区和城市严重缺水。在全国300多个大中城市中有180多个城市缺水，其中50多个严重缺水，这在很大程度上制约了我国社会经济的可持续发展。解决城市缺水的问题，直接关系到人民群众的生活，关系到和谐社会的稳定，关系到国家的可持续发展大业。这既是我国当前经济社会发展的一项紧迫任务，也是关系现代化建设长远发展的重大问题。 一、国外成功的中水回用经验 （一）日本中水处理技术 日本是中水回用最典型的代表。日本早在1962年就开始回用污水，70年代已初见规模。随着回用技术的不断更新和发展，再生成本不断下降、水质不断提高，逐渐成为缓解水资源短缺的重要措施之一。90年代初日本在全国范围内进行了废水再生回用的调查研究与工艺设计，在1991年日本的“造水计划”中明确将污水再生回用技术作为最主要的开发研究内容加以资助，开发了很多污水深度处理工艺，在新型脱氮脱磷技术、膜分离技术、膜生物反应器技术等方面取得很大进展的同时，对传统的活性污泥法、生物膜法也进行了不同水体的工艺实验，建立起了许多“水再生工厂”。 日本60年代起就开始使用中水，至今已有50余年。到如今，日本的中水回用系统已很完善，形成了三大类基本系统：建筑中水系统、建筑小区中水系统、城市中水系统。 （二）美国中水回用的战略目标 美国也是世界上采用污水再生利用最早的国家之一，60年代末就将膜生物反应器用于废水处理，70年代初开始进行大规模污水处理。在美国，有300余座城市实现了污水处理后的再利用。特别值得一提是，美国已从水回用(Water Reuse)发展到水再利用(WaterReclamation)又发展到水循环(Water Recycling)，从

公务员常识 生物医学常识

课外补充资料 知识点：生物医学（2）——营养 1、蛋白质 蛋白质，是生命的物质基础，是有机大分子，是构成细胞的基本有机物，是生命活动的主要承担者。一般说，蛋白质约占人体全部质量的18%。 氨基酸是蛋白质的基本组成单位，一定含有碳、氢、氧、氮元素。 组成食物蛋白质的氨基酸有20 余种：①必需氨基酸：不能在人体与动物体内合成，而必须从食物中获取的氨基酸，即蛋氨酸、赖氨酸、色氨酸、苏氨酸、缬氨酸、苯丙氨酸、亮氨酸和异亮氨酸。②非必需氨基酸，是指除此外的、能在机体内合成的氨基酸。 2、脂质 人体内的脂类，分成两部分，即：脂肪与类脂。 （1）脂肪，是由一分子的甘油和三分子的脂肪酸结合而成。脂肪包括不饱和与饱和两种：动物脂肪以含饱和脂肪酸为多，在室温中呈固态；植物油则以含不饱和脂肪酸较多， 在室温下呈液态。脂肪是细胞内良好的储能物质，主要提供热能。（2）类脂，包括胆固醇、脑磷脂、卵磷脂等。功能：保护内脏，维持体温；协助脂溶性维生素的吸收；参与机体各方面的代谢活动等。 3、糖类物质 糖类物质俗称“碳水化合物”，因为其在化学上由碳、氢、氧元素构成，在化学式的表现上类似于“碳”与“水”聚合。 糖的功能： ①糖的主要功能是提供热能，人体所需要的70%左右的能量由糖提供。 ②糖还是构成组织和保护肝脏功能的重要物质。 食物中的碳水化合物分成两类： ①人可以吸收利用的有效碳水化合物，如：单糖（葡萄糖等）、双糖（麦芽糖等）、多糖（淀粉等）； ②人不能消化的无效碳水化合物，如：纤维素 （纤维素仅在具有纤维素酶的生物体内才能被降解和利用——草食动物即以此为能量来源）。 【知识拓展】 （1）热量：蛋白质、脂质和碳水化合物都属于产生热能的营养素，在迚行一切生物反应时必须要有足够的热能。热量的摄入与消耗，在正常情况下，应处于平衡状态，即摄入量与消耗量相等，是为能量平衡——摄入量超过需要时，即以脂质的形式存于体内导致长胖。 与此相反，在摄入量低于需要时，将消耗自身的物质导致消瘦。

浅谈免疫学在生物学、医学、药学等领域的应用

浅谈免疫学在生物学、医学、药学等领域的应用 摘要：免疫学技术在国内外的应用已是日趋广泛。近年来，由于任何有关抗原抗体的研究均可使用免疫技术，使免疫学技术早已超越了医学领域，广泛应用于植物学、动物学、药学、生物学等其他科学领域，免疫学技术本身也在迅速发展。免疫学是生命科学及医学领域中的前沿学科,本文仅就免疫学在某些领域的具体应用做简要的评述。 关键词：免疫酶；免疫检测；免疫和中医药 一、免疫学在分子生物学中的应用 免疫学技术已从早年应用于微生物学发展到应用于分子生物医学研究的许多方面。目前，它已成为兴学科生物学研究的重要工具之一。在此次免疫技术涉及的分子生物学应用中，我们所涉及到免疫电泳技术、放射免疫技术、免疫酶技术、免疫荧光定位技术等等，我们就免疫酶技术做一概述。 免疫酶技术是一项定位，定性和定量的综合性技术，已是将一定的酶通过共价桥而标记抗体，在抗原抗体结合时，酶与底物作用，产生有色物质，对后者可进行定位或定量检测。现已有酶免疫测定法，酶联免疫吸附试验和均向酶免疫测定等方法。后一种方法是利用游离抗原与标记抗原竞争结合抗体，如果游离抗原浓度高，就会抢去抗体，使供氢体得以接触酶而使酶的活性增加。用分光光度记可测出反应前后酶活性的变化。免疫酶技术如与新技术进一步结合，可提高其灵敏度和可靠性。

二、免疫学在医学中的应用 免疫学在医学中广泛应用于传染病预防，疾病治疗，免疫诊断。现代免疫学认为，机体的免疫功能是对抗原刺激的应答，而免疫应答又表现为免疫系统识别自己和排除非己的能力。免疫功能根据免疫识别发挥作用。这种功能大致有对外源性异物(主要是传染性因子)的免疫防御；去除衰退或损伤细胞的免疫，以保持自身稳定；消除突变细胞的免疫监视，即免疫防御，免疫自稳，免疫监视。 免疫学细胞免疫测定。 近代免疫学广泛采用了细胞生物学、免疫血清学、免疫标记、免疫组化等多方面技术，不断发展和完善了一系列细胞免疫检测技术，用于检测各类免疫细胞的表面标志(包括抗原及受体)、细胞的活化、增殖、吞噬、杀伤功能、各种细胞因子的活性或含量等方面。这些技术为深入研究和认识机体免疫系统的生理、病理改变，阐明某些疾病的发病机制和临床诊治提供了有用的手段。随着细胞免疫学的迅猛发展，时有新的细胞免疫检测技术出现。近年来，新发展的项目集中在对有关细胞因子以及细胞受体方面的检测。我们以此为例简述淋巴细胞转化试验。 淋巴细胞转化试验：人类淋巴细胞在体外与特异性抗原(如结核菌素)或非特异性有丝分裂原(如植物血凝素，PHA)等一起孵育，T细胞即被激活而向淋巴母细胞转化。T细胞转化过程可伴随有DNA、RNA、蛋白质的合成增加，最后导致细胞分裂。在光学显微镜下可计数转化后

重症医学常见学习知识重点

1、气管插管的目的有哪些？ 答：（1）通过人工手段建立呼吸通道，解除上呼吸道阻塞。（2）迅速建立有效呼吸通道，为心跳呼吸骤停者进行人工呼吸。（3）便于清除气管及支气管内的分泌物和给氧。 2、CVP测压管刻度上“0”的位置如何调节？ 答：测压管刻度上的“0”调到与有形方向平行（相当于平卧时腋中线第四肋间）水平处，或者用水平仪标定右心房水平在测压管上的读数，该读数就是零点。 3、中心静脉置管术的并发症。 答：(1)气胸；(2)血胸；(3)血肿；(4)液胸；(5)空气栓塞；(6)折管；(7)感染。 4、周围动脉穿刺置管多选用哪些动脉？首选哪条动脉？ 答：多选用桡动脉、肱动脉、股动脉和足背动脉。首选桡动脉。 5、负压吸痰的压力应是多少？ 答：成人吸痰时压力<250mmHg，小儿压力<100mmHg，压力过大易损伤粘膜，压力过小则达不到吸痰效果。 6、心肺脑复苏有哪三个阶段? 答：第一阶段：基础生命支持；第二阶段：高级生命支持；第三阶段：持续生命支持。 7、心肺脑复苏的基本步骤。 答：C：人工循环；A：开放气道；B：人工呼吸；D：药物治疗。 8、胸外心脏按压的部位、时间比及频率。 答：按压部位：胸骨中1/3与下1/3交界处。 按压时间与放松时间比为1︰1。

按压频率为：成人80～100次/min，儿童100～120次/min。 9、心肺复苏有效指征。 答：（1）大动脉搏动能触到；（2）收缩压≥60mmHg；（3）自主呼吸恢复；（4）皮肤颜色好转，发绀减退；（5）瞳孔缩小，有对光反应。 10、呼吸机使用时，如何调节吸入氧浓度及触发灵敏度的正常值？ 答：吸入氧浓度（FiO2）通常设置为30%～50%，一般以40%左右为宜。触发灵敏度通常为0～500pxH2O，越接近0值，灵敏度越高。 11、使用呼吸机时，常见的人—机对抗原因有哪些？ 答：常见的人—机对抗原因有：（1）病人不习惯；（2）呼吸机轻微漏气或压力调节太高；（3）通气量不足；（4）严重缺氧；（5）疼痛；（6）存在其他引起用力呼吸的因素，如气胸、心力衰竭等；（7）气管内有痰液集聚；（8）呼吸参数和通气模式选择不当。 12、停用呼吸机的指征？ 答：病人全身情况好转：（1）循环稳定，如肤色红润，肢暖；不用升压药时血压、脉率正常，无心律失常发生；末梢红润，尿量足等。（2）呼吸平顺，自主呼吸强，能保证满意的通气，呼吸频率<25次>6mL/kg。（3）病人安静，无出汗等。 13、长期进行机械通气产生呼吸道感染的常见原因有哪些？ 答：（1）人工气道的建立，如气管插管或气管切开为感染的门户； （2）呼吸道自然防御保护机制减弱，如气道过滤器失去作用，纤毛活动减退； （3）气道加温、湿化作用降低，痰液等分泌物易聚积，阻塞气道； （4）医源性操作不规范，各类管道、湿化器消毒不严，为感染的主要原因； （5）病人原有疾病，营养不良，机体抵抗力低下等。 14、临时心脏起搏器的适应证。

分析污水处理中水回用工艺指标

中水回用设备可采用工业废水回收方法 城市污水或工业废水可采用中水回用系统进行深度处理技术，可有效的去除各种杂质、净化有毒、有害物质的污水，和一些重金属离子消毒。主要用于污水和医院污水处理、工业污水和废水处理(含重金属污水除外),洗涤废水重用、填埋、堆肥、渗滤液处理。 下面简要介绍污水厂中水回用系统方案： 1、工艺指标： 城市污水处理厂再生水回用工程用水主要用于工业冷却用水，市区景观用水以及城市杂用水等。对水质的最高要求如下： PH: 6.0_9.0，色度<30mg/L, 浊度(NTU)<5mg/L, SS<5mg/L, COD<50mg/L, BOD<10mg/L,氨氮<5mg/L，总大肠杆菌<3个/L。 2、膜集成技术在污水的深度处理 对于污水的深度处理过程中，MBR,RO膜集成系统代替复杂的传统预处理方法，去除污水中大部分细菌和悬浮物，对COD、BOD也有一定的去除效率，出水水质优于传统的三级处理工艺。 3、MBR工艺特点 在MBR中，活性微生物与污水充分接触氧化，不断氧化污水中能被微生物降解的有机物，而不能被微生物降解的有机物和无机物及活性污泥、悬浮物、各类胶体、大部分细菌则被MBR中的膜组件截留，活性污泥浓度大大提高，实现了水力停留时间和泥龄的完全分离。 MBR中由于膜的截流作用使SRT延长，营造了有利于世代时间较长的微生物。处理负荷高，占地面积小。膜的机械截流作用避免了微生物的流失，生物反应器内可保持高的污泥浓度，处理负荷高，污泥负荷低。 4、工艺流程： 中水回用系统的污水收集、调整、预处理单元、生物处理单元、深度处理单元、再生水储存、再生水分布组件。在深度处理单元中，如过滤、臭氧氧化、活性炭吸附和膜分离集成系统。 探索污水厂中水回用系统可再利用方案为生活污水和工业废水回收方法和方式提供了一种可行的方法是广泛应用于污水处理企业生产或生活。

哈佛大学生物医学信息学专业详解

哈佛大学生物医学信息学专业详解 哈佛大学生物医学信息学硕士专业由哈佛医学院生物医学信息学系提供，它提供给有志于从事对数据科学技能有很高要求的生物医学行业的学生。学生有机会向整个哈佛大学的专家们学习。毕业生对生物医学信息学领域的基础知识和原理有充分的理解，有能力将众多方法和技能运用于选定的行业。 1.学位要求 哈佛医学院的生物医学信息学专业提供两条入学的路径。对于持有学士学位(48个学分)的学生，它要求具备优秀的定量分析能力。 对于持有博士学位或者注册医学博士(MD)项目(36个学分)的学生，它要求： a.持有生物医学学位，并认可信息学与数据科学在个人研究中的相关性。 b.有意向拿到临床信息学进修资格。 c.有意向在医学实践中挖掘信息学的重要意义。 针对以上两类学生的课程都提供知识框架，便于将系统的定量方法熟练地运用到自己的领域。项目包含实践拓展训练营、一系列设计定量合生物医学学科的基础课程，以及精准施药、数据科学、数据可视化等新兴领域的课程。 所有学生都需要完成一个顶石研究项目，参与纵向的系列研讨会。 2.入学要求 生物医学信息学硕士新生必须具备相关专业的本科知识，比如生物信息学、数学、计算机科学、统计学、物理学、机械工程、化学工程。必须具备一定的生物统计学基础，比如假设检验、线性回归、分类。必须了解分类器(classifier)，分类器的检测及诊断。 此外，必须具备一定的程序设计和计算机科学知识，至少有一门程序语言经历(包括算法、变量、控制结构相关知识)，对R编程语言有基本的认识，了解文件管理、数据解析、基础数据库原理等数据处理知识。

3.课程 第一年：秋 第一年秋季学期学习生物医学信息学基础I(4个学分)、生物医学信息学计算能力(2个学分)、生物医学科学计算机统计学(2个学分)、生物医学信息学主题(4个学分)、定量基因组学(4个学分)。 第一年：春 学习生物生物医学信息学基础II(4个学分)、计算生物学与生物信息学导论(4个学分)、数据科学I：环境暴露原-基因组-表型组连接分析方法(2个学分)、数据科学II：生物医学应用的数据可视化(2个学分)、深度学习(2个学分)。 第二年：秋 第二年秋季学期学习精准施药I：基因组医学(2个学分)、精准施药II：综合临床与基因组数据(2个学分)、顶石项目(6个学分)。 请注意，这个课程体系表示的是生物医学信息学硕士专业常见的课程，实际上每年的课程可能有不同。 4.顶石项目 顶石项目(capstoneproject)是生物医学信息学硕士课程的补充，它根据每位学生的专业知识和兴趣来设定，由导师指导，提供实践体验。参与项目的学生可匹配到一名善于将定量分析方法和工程应用于生物医学的教员。学生将同导师合作，参与生物医学信息学研究。在同兴趣领域的生物医学信息学精英协作的过程中，将课堂所学应用，从而获得实用而真切的理解。 顶石项目通常涉及新方法新工具的开发、数据资源的创建以及生物医学数据的分析。