中国博士后科学基金(20100471003)

作品数：8被引量：30H指数：3
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相关作者：陈同俊崔若飞张亚兵曾凡盛王兴春更多>>
相关机构：中国矿业大学中国地质科学院济宁二号煤矿教育部更多>>
相关期刊：《矿业安全与环保》《煤炭学报》《International Journal of Mining Science and Technology》《现代生物医学进展》更多>>
相关主题：煤层小断层谱分解岩浆岩侵入P波更多>>
相关领域：天文地球医药卫生矿业工程理学更多>>
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幽门螺杆菌感染与血浆obestatin水平的关系研究
《现代生物医学进展》2013年第29期5735-5738,共4页高昕媛 匡洪宇 刘晓民 郝明 王立君 
黑龙江省卫生厅科研课题(2007-188);中国博士后科学基金项目(20100471003)
目的:obestatin是新发现的与肥胖相关的多肽,本研究探讨幽门螺杆菌(H.pylori)对体重指数(BMI)及血浆obestatin水平的影响。方法:于我院体检中心入选健康体检者205例,所有入选者无明确的胃肠疾病史,无心脏、肾脏、肝脏、甲状腺等疾病病史...
关键词：OBESTATIN 幽门螺杆菌 体重指数 
电感耦合等离子体质谱法分析小鼠组织中以及和DNA结合的贫铀浓度与^(235)U/^(238)U
《分析化学》2012年第12期1865-1870,共6页郭志英 梁月琴 崔晓磊 于水 
国家科技部创新方法研究项目(No.2008IM021500);国家自然科学基金项目(No.81102072);第47批博士后基金项目(No.20100471003)资助
在DU染毒动物模型基础上,采用ICP-MS技术同时测定各组织中铀浓度和235U/238U比值,分析DU在体内的分布和代谢规律;提取纯化肝肾组织中的基因组DNA,ICP-MS检测与DNA结合的DU浓度和235U/238U。以Pt为内标元素,补偿基体效应,组织中铀的检出...
关键词：电感耦合等离子体质谱 贫铀 235U 238U DNA 
Spectral decomposition method for predicting magmatic intrusion into a coal bed被引量：3
《International Journal of Mining Science and Technology》2012年第4期447-452,共6页Wang Xin Chen Tongjun Cui Ruofei Xu Yongzhong 
provided by the National Natural Science Foundation of China (Nos. 40804026 and 40874054);the Postdoctoral Science Foundation of China (No. 20100471003);the Postdoctoral Science Foundation of Jiangsu Province (No.1002023B);the Open Projects of State Key Laboratory of Coal Resources and Mine Safety (No. 10KF05);the Youth Foundation of CUMT,are gratefully acknowledged
Accurate prediction of magmatic intrusion into a coal bed is illustrated using the method of seismic spectral decomposition.The characteristics of coal seismic reflections are first analyzed and the effect of variable...
关键词：Coal bed reflection Spectral decomposition Influence factors Magmatic intrusion predicting 
应用人工神经网络预测个体血脂异常患病危险度被引量：2
《卫生研究》2011年第1期43-45,共3页王重建 李玉倩 胡东生 张卫东 杨少伟 郗园林 薛源 李文杰 
国家"十一五"科技支撑计划项目(No.2006BAI01A01);中国博士后科学基金资助项目(No.20100471003)
目的建立个体血脂异常患病危险度的预测模型,探讨并评价预测个体血脂异常的新方法。方法选择8914例社区居民流行病学调查资料,按3∶1分为训练集(6686例)与检验集(2228例),分别用于筛选变量、建立预测模型及对模型的检测和评价。应用人...
关键词：血脂异常 人工神经网络 LOGISTIC回归 预测模型 
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