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    冠狀動脈不同病變程度患者中醫(yī)脈圖特征參數(shù)分析

    2020-04-29 12:27:04劉璐陳瑞張春柯王憶勤燕海霞郭睿
    中國中醫(yī)藥信息雜志 2020年4期

    劉璐 陳瑞 張春柯 王憶勤 燕海霞 郭睿

    摘要:目的? 通過分析冠心病疑似患者冠狀動脈不同病變程度的脈圖特征參數(shù),探討冠狀動脈病變程度與脈圖特征的相關(guān)性,挖掘脈診的臨床價值。方法? 采用ZBOX-Ⅰ型脈象數(shù)字化采集分析儀采集脈象樣本,依據(jù)冠狀動脈病變程度評分分為冠脈正常組、冠脈非嚴(yán)重病變組、冠脈嚴(yán)重病變組。采用非參數(shù)檢驗分析3組脈圖時域特征參數(shù)差異。結(jié)果? 與冠脈正常組及冠脈非嚴(yán)重病變組比較,冠脈嚴(yán)重病變組脈圖時域參數(shù)t1、t1/T、t1/t4顯著增大(P<0.01),h5/h1顯著減小(P<0.05);與冠脈非嚴(yán)重病變組比較,冠脈嚴(yán)重病變組t5/t4、h4/h1顯著增大(P<0.05),T、h5/h1顯著減?。≒<0.01),t4顯著減?。≒<0.05)。基于脈圖時域特征參數(shù),運用隨機森林的模式識別方法,建立冠狀動脈不同病變程度的評估模型,該模型對3組不同冠狀動脈病變程度的平均識別率為77.94%。結(jié)論? 冠狀動脈不同病變程度患者的脈圖時域特征存在顯著差異,其參數(shù)變化可反映不同分組患者的心血管特征。脈診的無創(chuàng)檢測技術(shù)可作為現(xiàn)有心血管病變檢查技術(shù)的輔助工具,在心血管疾病篩查和監(jiān)測中發(fā)揮作用。

    關(guān)鍵詞:冠狀動脈病變程度;Gensini評分;脈圖;時域參數(shù)

    中圖分類號:R241.1? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A? ? 文章編號:1005-5304(2020)04-0013-05

    DOI:10.3969/j.issn.1005-5304.201907249

    Analysis on Characteristic Parameters of TCM Pulse Patterns in Patients with Different Degrees of Coronary Artery Disease

    LIU Lu1,2, CHEN Rui1,2, ZHANG Chunke1,2, WANG Yiqin1,2, YAN Haixia1,2, GUO Rui1,2

    1. School of Basic Medical Sciences, Shanghai University of Traditional Chinese Medicine, Shanghai 201203, China; 2. Key Laboratory of Health Identification and Assessment of Shanghai, Shanghai 201203, China

    Abstract: Objective To discuss the correlation between the degree of coronary artery disease and the characteristics of pulse patterns by analyzing the characteristic parameters of different degrees of coronary artery in patients with coronary heart disease; To explore the clinical value of pulse diagnosis. Methods Pulse samples were collected by ZBOX-Ⅰ pulse digital acquisition analyzer, and they were divided into three groups according to the severity of coronary artery disease (normal coronary artery group, non-severe coronary artery disease group, severe coronary artery disease group). The non-parametric test method was used to analyze the difference of the time-domain characteristic parameters of the three groups of pulse patterns. Results Compared with the normal coronary artery group and the non-severe coronary artery disease group, the time-domain parameters t1, t1/T and t1/t4 of the severe coronary artery disease group significantly increased (P<0.01), and h5/h1 significantly decreased (P<0.05); Compared with non-severe coronary artery disease group, t5/t4 and h4/h1 significantly increased in severe coronary artery disease group (P<0.05), and T and h5/h1 significantly decreased (P<0.01) and t4 decreased significantly (P<0.05). Based on the time-domain characteristic parameters of the pulse map, the pattern recognition method of random forest was used to establish an evaluation model of different degrees of coronary artery stenosis. The average recognition rate of the?three groups of coronary artery disease was 77.94%. Conclusion There are significant differences in the time-domain characteristics of the patients with different degrees of coronary artery disease. The parameter changes can reflect the cardiovascular characteristics of different groups of patients. The non-invasive detection technique of pulse diagnosis is expected to be an auxiliary tool for the existing cardiovascular disease examination technology, which plays a certain role in the screening and monitoring of cardiovascular diseases.

    Keywords: degree of coronary artery disease; Gensini score; pulse map; time-domain parameters

    冠心病是在冠狀動脈粥樣硬化改變下,血管腔阻塞、狹窄后心肌缺氧缺血、壞死導(dǎo)致的心臟病。動脈功能和結(jié)構(gòu)改變是導(dǎo)致臨床心血管事件的主要原因,識別血管病變對于逆轉(zhuǎn)和預(yù)防冠心病等心血管事件極為重要[1]。目前冠狀動脈造影(CAG)是明確冠狀動脈病變位置、病情嚴(yán)重程度最直接準(zhǔn)確的方法,血管內(nèi)超聲、高分辨率核磁共振成像等也可明確顯示血管病變,但上述檢測方法常因有創(chuàng)性、費用高昂或操作繁瑣等限制了應(yīng)用。因此,尋找無創(chuàng)、便捷且有效的血管病變狀態(tài)檢測方法是研究者們努力的方向?!端貑枴ち?jié)臟象論篇》有“心者,生之本,其充在血脈”,表明脈象產(chǎn)生與心臟搏動、心氣盛衰、脈道通利和氣血盈虧直接相關(guān)。心臟節(jié)律性收縮和舒張引起血管壁搏動,這種搏動沿著動脈樹傳播,受到流經(jīng)各級動脈及分支中各種生理因素如血流、血壓、血管壁彈性等的影響,使動脈波中包含極豐富的心血管系統(tǒng)生理病理信息[2]。中醫(yī)脈診寸口診法即是獲取心臟搏動產(chǎn)生的脈搏波在橈動脈處顯現(xiàn)的部位、速度、振幅、節(jié)律和形態(tài)等。通過檢測脈圖可獲得臟腑病變信息,尤其是血管結(jié)構(gòu)與功能變化。本研究以冠心病疑似患者為研究對象,根據(jù)冠狀動脈造影情況,計算冠狀動脈Gensini積分,將其作為冠狀動脈病變不同嚴(yán)重程度的分組依據(jù),研究脈象時域特征與冠狀動脈病變嚴(yán)重程度相關(guān)性。

    1? 資料與方法

    1.1? 一般資料

    選擇2018年4月-2019年4月上海中醫(yī)藥大學(xué)附屬曙光醫(yī)院(110例)、上海市中醫(yī)醫(yī)院(10例)、上海市中西醫(yī)結(jié)合醫(yī)院(46例)心內(nèi)科行CAG的冠心病疑似患者166例。記錄患者基本信息及CAG報告。全部資料的獲取均經(jīng)患者本人知情同意,并對患者信息嚴(yán)格保密,資料僅用于本研究。本研究經(jīng)上海中醫(yī)藥大學(xué)倫理委員會審查批準(zhǔn)(2016年3月)。

    1.2? 納入標(biāo)準(zhǔn)

    ①行CAG檢查;②能配合完成中醫(yī)癥狀、體征及有關(guān)病史資料的完整采集者;③能配合采集脈象者。

    1.3? 排除標(biāo)準(zhǔn)

    ①經(jīng)檢查證實為其他心臟疾病、重度神經(jīng)官能癥、圍絕經(jīng)期綜合征、頸椎病所致胸痛者;②合并重度心肺功能不全,重度心律失常,肝、腎、造血系統(tǒng)等嚴(yán)重原發(fā)性疾病;③精神病患者;④既往接受冠狀動脈旁路移植術(shù)、經(jīng)皮冠狀動脈介入治療術(shù)者。

    1.4? 冠狀動脈病變程度評定方法

    Gensini積分法為國內(nèi)外大多數(shù)學(xué)者公認(rèn)的評價冠狀動脈病變嚴(yán)重程度的指標(biāo)[3-4]。對患者行CAG,主要觀察左主干,前降支,第一、第二對角支,回旋支及分支,右冠脈等冠狀動脈血管病變程度。采用Genisni積分法計算總積分,即對冠狀動脈不同血管進(jìn)行分段,并根據(jù)其病變程度乘以不同權(quán)值[5]。

    狹窄程度≤25%計1分,26%~50%計2分,51%~75%計4分,76%~90%計8分,91%~99%計16分,100%計32分;左主干×5,左前降支近段×2.5、中段×1.5、遠(yuǎn)段×l,第一對角支×l,第二對角支×0.5,左回旋支近段×2.5、遠(yuǎn)段和后降支、鈍緣支均×1,后側(cè)支×0.5,右冠近、中、遠(yuǎn)段和后降支均×1。多處病變時計算各病變處的積分之和為Gensini總積分。

    根據(jù)積分將研究對象分3組:冠脈正常組(0分),冠脈非嚴(yán)重病變組(0<積分≤30分),冠脈嚴(yán)重病變組(>30分)。

    1.5? 脈象采集方法

    于冠狀動脈造影術(shù)前采集脈象樣本。保持室內(nèi)安靜,采集前向患者介紹相關(guān)流程及注意事項,囑患者保持平靜狀態(tài)?;颊呷《俗?,取脈部位為左手手腕內(nèi)側(cè)、腕后高骨(橈骨莖突)旁橈動脈搏動處,即寸口關(guān)部,此處脈搏搏動最明顯,易于檢測。操作者將上海中醫(yī)藥大學(xué)研制的ZBOX-Ⅰ型脈象數(shù)字化采集分析儀壓力傳感器探頭置于受試者左寸口關(guān)部60 s,采集最佳脈圖,用于參數(shù)提取與分析。該脈象儀可調(diào)節(jié)壓力,實時顯示波形,引導(dǎo)智能采集,判斷數(shù)據(jù)優(yōu)劣,對人體脈象進(jìn)行數(shù)字化及自動化智能分析,可得出客觀化脈象指標(biāo)如時域參數(shù)。該方法已廣泛應(yīng)用于臨床研究[6-8]。

    1.6? 脈圖時域分析法

    脈圖時域分析法主要分析脈搏波波幅的高度與脈動時相的關(guān)系[9]。脈圖可反映心臟射血活動和脈搏波沿血管傳播途徑中攜帶的各種信息。脈圖上的曲線和每個拐點都具有獨特的生理意義,通過時域分析方法可提取中醫(yī)脈圖信號特征參數(shù),進(jìn)而探尋脈象與生理、病理的內(nèi)在聯(lián)系。時域分析法較為常用,其研究也相對成熟,主要內(nèi)容是提取脈圖的波、峽的高度(h)、相應(yīng)時值(t)、脈圖面積(As、Ad)等多項參數(shù)。為更好地反映脈圖特征,本研究計算各項參數(shù)的比值作為脈圖特征參數(shù),包括h3/h1、h4/h1、h5/h1、t1/T、W/T、As/Ad、t5/t4、t1/t4。其中,h1為主波幅度,為主波峰頂?shù)矫}搏波圖基線的高度(基線與時間軸平行時);h3為重搏前波幅度,為重搏前波峰頂?shù)矫}搏波圖基線的高度(基線與時間軸平行時);h4為降中峽幅度,為降中峽谷底到脈搏波圖基線的高度;h5為重搏波波幅,指從降中峽到重搏波波峰的垂直距離,主要反映大動脈的順應(yīng)性;t1反映左心室快速射血所用時間;t4為脈圖起始點到降中峽間的時值,對應(yīng)心臟的收縮期;t5反映降中峽到脈圖終止點間的時值,對應(yīng)心臟的舒張期;T為脈圖起始點到終止點的時值;w反映動脈內(nèi)高壓力水平所維持的時間;As為收縮期脈圖面積,即t4時間段內(nèi)脈圖曲線與橫軸圍成的面積;Ad為舒張期脈圖面積,即t5時間段內(nèi)脈圖曲線與橫軸圍成的面積。脈圖具體信息見圖1。

    1.7? 統(tǒng)計學(xué)方法

    采用SPSS21.0統(tǒng)計軟件進(jìn)行分析。定量資料采用參數(shù)法和非參數(shù)法,符合正態(tài)分布且組間方差齊的資料以—x±s表示,選用參數(shù)法;否則選用非參數(shù)法,統(tǒng)計描述指標(biāo)選用中位數(shù),以M(Q1,Q3)表示。P<0.05表示差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

    1.8? 模式識別方法

    本研究采用隨機森林分類算法對冠狀動脈不同病變程度進(jìn)行分類識別。隨機森林是基于估計與統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的組合分類算法,它在決策樹算法基礎(chǔ)上利用bootstrap重抽樣的方法從原始樣本中抽取多個樣本,對每個bootstrap樣本進(jìn)行決策樹建模,然后將多個單決策樹集成,最后通過投票得出最終預(yù)測結(jié)果[10]。與傳統(tǒng)分類算法比較,隨機森林具有很高的預(yù)測、對異常值和噪聲具有很好的容忍度、不易出現(xiàn)過擬和等優(yōu)點,在醫(yī)學(xué)、生物信息等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。

    MATLAB是美國MathWorks公司出品的商業(yè)數(shù)學(xué)軟件,可以用于算法開發(fā)、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)分析等。本研究在MATLAB2015進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與建模。

    2? 結(jié)果

    2.1? 各組一般資料比較

    對冠脈正常組、冠脈非嚴(yán)重病變組、冠脈嚴(yán)重病變組患者的基本信息(性別、年齡、體質(zhì)量指數(shù))進(jìn)行比較,3組差異無統(tǒng)計學(xué)意義(P>0.05)。見表1。

    2.2? 各組脈圖時域特征比較

    與冠脈正常組及冠脈非嚴(yán)重病變組比較,冠脈嚴(yán)重病變組參數(shù)t1、t1/T、t1/t4顯著增大(P<0.01),參數(shù)h5/h1顯著減?。≒<0.05);與冠脈非嚴(yán)重病變組比較,冠脈嚴(yán)重病變組參數(shù)t5/t4、h4/h1顯著增大(P<0.05),參數(shù)T、h5/h1顯著減?。≒<0.01),參數(shù)t4顯著減?。≒<0.05);余參數(shù)差異無統(tǒng)計學(xué)意義;見表2。提示脈象時域特征能反映冠狀動脈不同病變程度。

    2.3? 基于脈圖時域參數(shù)的冠狀動脈不同病變程度評估模型的建立

    本研究采用MATLAB2015,基于隨機森林分類算法來建立冠狀動脈病變程度評估模型,模型輸入為患者一般資料和脈圖時域參數(shù),模型輸出為冠脈正常組、冠脈非嚴(yán)重病變組、冠脈嚴(yán)重病變組?;?66例冠心病疑似患者的一般資料和脈圖參數(shù),運用隨機森林算法,采用3倍交叉驗證方式,對評估模型進(jìn)行訓(xùn)練與預(yù)測,從而確定模型的輸出類別。建立的冠脈病變程度評估模型對3組不同的冠脈病變程度進(jìn)行分類識別,其平均識別率為77.94%。見表3。

    3? 討論

    冠心病屬中醫(yī)學(xué)“胸痹”“真心痛”等范疇?!额愖C治裁》曰:“胸痹之脈,陽微陰弦,陽微知在上焦,陰弦則為心痛。”冠心病的病機為陽微陰弦,“陽微”指上焦陽氣不足、胸陽不振之象,“陰弦”是陰邪之盛,即指血瘀、痰濁、寒凝等一類病邪致病的病因。陽氣不足,無力推動血行,在陰寒之氣作用下,易生痰、瘀,痰瘀凝聚,則氣血運行不暢,導(dǎo)致脈道不利,心失所養(yǎng),最終發(fā)展為胸痹。現(xiàn)代研究表明,中醫(yī)的“痰”多與脂質(zhì)代謝異常相關(guān),脂質(zhì)代謝異常造成內(nèi)皮細(xì)胞損傷,促進(jìn)動脈硬化及動脈粥樣硬化,導(dǎo)致大、小動脈順應(yīng)性下降[11-12]?!梆觥迸c血管內(nèi)皮損傷相關(guān),血瘀引起血液黏滯、血管外周阻力增大。脂代謝異常與內(nèi)皮損傷是動脈粥樣硬化的病變機制。中醫(yī)認(rèn)為,脈象的產(chǎn)生與心臟搏動、心氣盛衰、脈道通利和氣血盈虧直接相關(guān)。當(dāng)心氣不足、心血不盈、脈道不利時,脈象必然會出現(xiàn)異常變化。

    脈診客觀化研究為挖掘脈診的臨床價值提供了工具和方法。經(jīng)典的時域分析法是一種較為直觀的脈圖分析方法,主要通過對脈圖上能反映生理意義的部分進(jìn)行定量化,如主波高度、重搏前波高度、降中峽高度、心臟射血時間、心動周期時值等,從而得到脈動頻率和節(jié)律、脈勢虛實、脈力強弱和脈象形態(tài)等特征[13]。一個典型周期的脈圖包括主波、重搏前波、降中峽、重搏波4個主要的特征點及相對應(yīng)的時值,是能反映血管動脈硬化、血管外周阻力、心臟功能的主要特征。h4/h1反映血管的外周阻力,其值越大,血管外周阻力越大;h5/h1反映血管順應(yīng)性和主動脈瓣功能,其值越小表明血管順應(yīng)性越差。張偉妃等[14]研究發(fā)現(xiàn),學(xué)生體質(zhì)愈健康,血管功能狀態(tài)愈好,脈圖參數(shù)h5/h1上升,h4/h1呈下降趨勢。t1、t4、t1/T、t1/t4、t5/t4為時值參數(shù),其中t1、t1/T、t1/t4值越大,反映心臟急性射血期速度越慢,左心收縮功能減弱,t4為左心室收縮期所需時值,T、t5/t4與心率相關(guān)。

    因此,本研究采用經(jīng)典的時域分析法,提取患者的脈圖時域特征并進(jìn)行分析,研究顯示:①與冠脈正常組及冠脈非嚴(yán)重病變組比較,冠脈嚴(yán)重病變組t1、t1/T、t1/t4均顯著延長(P<0.01),反映了冠脈嚴(yán)重病變組患者心臟急性射血期速度減慢,左心收縮功能減弱。②與冠脈正常組及冠脈非嚴(yán)重病變組比較,冠脈嚴(yán)重病變組h5/h1顯著減?。≒<0.05),反映冠脈嚴(yán)重病變組患者的血管硬化更嚴(yán)重,血管順應(yīng)性更差。③與冠脈非嚴(yán)重病變組比較,冠脈嚴(yán)重病變組h4/h1顯著增大(P<0.05),是其血管外周阻力更高的表現(xiàn)。④與冠脈非嚴(yán)重病變組比較,冠脈嚴(yán)重病變組t5/t4顯著增大(P<0.05),t4、T顯著減小(P<0.05)。冠脈嚴(yán)重病變組t4、T減小,反映心率增快,心率的快與慢直接影響心肌供血時間,冠脈嚴(yán)重病變組患者可能因冠狀動脈病變嚴(yán)重、心肌供血嚴(yán)重不足,則通過增加心率提高心肌供血量;冠脈嚴(yán)重病變組t5/t4增大,反映出舒張期相對延長,這可能與冠狀動脈循環(huán)血流動力學(xué)的外周代償機制有關(guān),機體為了提高冠狀動脈灌注量而相對延長舒張期。本研究采用隨機森林算法建立了冠狀動脈病變程度評估模型,采用3倍交叉驗證的方式確定樣本輸出類別,該模型識別冠脈正常組脈、冠脈非嚴(yán)重病變組、冠脈嚴(yán)重病變組脈象的準(zhǔn)確率分別為83.72%、70.44%、79.67%,平均識別率為77.94%。

    上述結(jié)果提示,脈圖時域特征參數(shù)在一定程度上能反映患者的心血管功能狀態(tài)。動脈粥樣硬化性疾病的發(fā)展是一個漫長過程,這就為血管病變的早期發(fā)現(xiàn)及心血管事件的預(yù)警提供了機會。動脈順應(yīng)性的降低、外周阻力增大是冠狀動脈病變發(fā)生與發(fā)展的病理過程,病理變化必然引起心血管參數(shù)的改變,并會在脈象中得到展現(xiàn)。當(dāng)血管功能性病變時,血管彈性降低、血管順應(yīng)性降低、血液黏度增大、外周阻力增大,當(dāng)血管功能性病變進(jìn)展到動脈壁內(nèi)膜增厚或產(chǎn)生斑塊時,引起結(jié)構(gòu)性病變;當(dāng)結(jié)構(gòu)性病變持續(xù)惡化,血管病變甚至閉塞時,加重功能性病變,導(dǎo)致心血管事件發(fā)生。因此,盡早發(fā)現(xiàn)動脈功能改變并及時干預(yù)其進(jìn)展是延緩和控制心血管事件發(fā)生的重要手段。中醫(yī)脈診工程技術(shù)是一種無創(chuàng)、便捷的獲取心血管信息的方法,可望作為現(xiàn)有的心血管病變檢查技術(shù)的輔助工具,在心血管疾病的篩查、監(jiān)測中發(fā)揮一定的作用。

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    (收稿日期:2019-07-16)

    (修回日期:2019-11-08;編輯:季巍?。?/p>

    基金項目:國家自然科學(xué)基金面上項目(81673880);國家自然科學(xué)基金青年基金(81302913);上海市科學(xué)技術(shù)委員會科研計劃項目(19441901100);上海市中醫(yī)藥標(biāo)準(zhǔn)化培育項目(ZY3-GJHZ-1-1001-12)

    通訊作者:郭睿,E-mail:guoruier@sina.com

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