当古老草药遇上现代药筛,中药里藏着多少治病密码?

一次实时数据链路丢数排查:从 MQTT 队列积压到 SQL 统计开销 本文通过一次实时数据链路压测,排查了从MQTT到ClickHouse的端到端数据丢失问题。核心方法是为每条消息添加序号,建立独立观察点(MQTT订阅端、Kafka消费者),结合转发服务阶段统计与线程栈分析,定位到下游处理速度不足源于Druid SQL合并统计的高开销。优化措施包括关闭SQL合并、扩容代理队列、增强生产侧失败处理,并验证15分钟内实现全链路对账一致,显著缓解积压与丢包。关键收获:数据可对账、明确各阶段“成功”定义、关注客户端队列状态。 阅读详情

【什么是中药单体?】

简单说,就是从中药里找到的“黄金成分”。就像茶叶里的茶多酚、葡萄里的白藜芦醇一样,它们是中药发挥疗效的“核心分子”,可以单独提取出来,也是现代药物研发的宝贵素材——屠呦呦正是从2000余种中草药中筛选出青蒿素,斩获诺贝尔奖!

【那些改变世界的“明星分子”】

1. 青蒿素(屠呦呦诺贝尔奖成果)

来自:黄花蒿(一种传统抗疟草药)

成就:拯救数百万疟疾患者的“东方神药”

一句话科普:能在人体内精准“爆破”疟原虫

2. 小檗碱(天然降糖明星)

来自:黄连(就是那个“哑巴吃黄连”的黄连)

成就:被誉为“植物胰岛素”,帮助调节血糖血脂

有趣事实:虽然黄连极苦,但它的这个成分却让糖尿病人看到甜头

3. 丹参酮IIA(心脑血管守护者)

来自:丹参(红色根茎,常用于活血化瘀)

特点:像给血管做“spa”,帮助改善循环、抗炎抗氧化

【现代科技如何“淘金”?——高通量筛选技术】

中药原料的许多主要单体成分和潜在的治疗机制仍然未知,中药单体化合物库则是对传统中药的单体成分进行整合,再通过高通量筛选技术从海量中药资源中“精准淘金”,使得更多源自天然的中药创新药问世。

高通量筛选技术在中药单体研究中的应用 [4]

【重磅来袭——中药单体库】

中药单体化合物库:2287 种中药单体化合物的集合,具有较高的药用价值,是筛选中药来源药物的有用工具。

中药单体化合物所在信号通路统计

抗病毒中药单体化合物库:144 种具有抗病毒活性的中药单体化合物。

FDA 中药单体化合物库:148 种由 FDA、EMA、NMPA、PMDA 等各国药监局批准上市药物及 USP、BP、EP、JP 等药典收录的中药单体化合物。

抗炎中药单体化合物库:1036 种具有抗炎活性的中药单体化合物。

药食同源化合物库:1348 种药食同源类产品,这些产品都来自于食物,安全性得到保证,具有很高的药用价值

植物来源化合物库:1919 种植物来源的天然产物。

天然产物库:3681 种天然产物小分子,具有丰富的骨架多样性和结构复杂性,在新药发现中展现了巨大的优势。

参考文献:

[1]. Tu, Y. (2011). The discovery of artemisinin (qinghaosu) and gifts from Chinese medicine. Nature Medicine, 17(10), 1217–1220.

[2]. Caliceti, C., et al. (2016). Berberine: new insights from pharmacological aspects to clinical evidences in the management of metabolic disorders. Current Medicinal Chemistry, 23(14), 1460-1476.

[3]. Xu, W., et al. (2018). Tanshinone IIA: A Promising Natural Cardioprotective Agent. Evidence-Based Complementary and Alternative Medicine, 2012, 716459.

[4]. Chen, X., et al. (2024). Guidelines for application of high-content screening in traditional Chinese medicine: concept, equipment, and troubleshooting. Acupuncture and Herbal Medicine, 4(1), 1-15.

来自于公开发表的文献,仅供参考

所有产品仅用于工业应用或者科学研究等非医疗目的,不可用于人类或动物的临床诊断或治疗,非药用,非食用

mall 电商项目完整部署---实战 mall 后端 SpringBoot,mall‑admin‑web 后台管理 Vue 前端,mall‑app‑sc 移动端 uni‑app 前端;修改数据库、redis、minio、logstash 地址,容器之间 link 别名:mysql 容器别名。🔔排坑:登录报跨域 / 接口报错,检查 prod.env.js 地址,确认 8080 后端服务正常运行。能打开页面,接口列表展示出来,后端部署完成。,所以打包的时候会自动构建镜像,很慢而且你暂时不需要。,容器数据持久化,删除容器数据不会丢失。 阅读详情

相关推荐

COLMAP生成MVSNet数据集

COLMAP生成MVSNet数据集

qq_43307074的博客 5637

璧善堂中医馆葫芦上的繁体医与药:千年中医文化的传承密码

而 “藥” 字,繁体写作 “藥”。广袤无垠的大地生长着种类繁多的草药,它们各自具备独特的药性和神奇功效,经过中医的精心调配,成为治病救人的良方妙药。葫芦之上,精心刻着繁体的 “醫” 与 “藥” 字,仿佛在悠悠诉说着古老而神秘的医道传奇。例如,在现代中医研究中,对于 “醫” 字中所蕴含的治疗手段的挖掘和创新,不断为新的治疗方法提供灵感。这些古老的文字,如同璀璨的明灯,照亮着中医前行的道路,让中医文化在新时代焕发出更加耀眼的光芒。又如,对 “藥” 字所代表的草药和音乐疗法的深入研究,为综合治疗开辟了新的途径。

bishantang的博客 441

【HCIP-AI 进阶之路(一)】零成本白嫖算力,7天速通华为人工智能资深开发者认证

《HCIP-AIEIDeveloper认证备考指南》摘要:本文深度解析华为HCIP-AI(H13-331)认证考试要点,涵盖考试大纲、评分标准及备考策略。重点剖析昇腾AI全栈架构,包括达芬奇架构核心计算单元(Cube/Vector/Scalar Unit)和四大层级关系(芯片-CANN-框架-应用)。针对无硬件资源的开发者,提供MindSpore CPU版、ModelArts免费算力和沙箱实验室三种零成本实践方案。文章强调该认证对国企/华为生态企业求职者的价值,并指出多选题是主要失分点。下篇将聚焦计算机视觉

2301_82049134的博客 1187

Flink 学习日志 03:自定义一个SourceFunction,完成对Redis中数据的读取

本文介绍了在Flink中自定义SourceFunction读取Redis数据的完整流程:通过Jedis客户端连接WSL2中的Redis服务,编写RedisSource实现循环读取所有Key-value并逐条输出,结合Thread.sleep()实现每秒一条的流式效果。关键步骤包括环境准备、添加Jedis依赖、配置IDEA运行时加载provided依赖,并注意生产环境中应避免使用阻塞的keys *,改用scan命令。最终实现动态读取、实时打印,验证了Flink与Redis的数据集成能力。

木木的学习笔记 426

《跨界杂谈》华为印象(五):高度集权的矩阵式架构

高度集权的矩阵式架构 “高度集权的矩阵式架构”不是官方术语。是笔者的一位同事非常经典的总结。解释这个句话还是有点困难的,笔者入职华为三年也没彻底搞明白,在这里只能尝试性的解释一下。 矩阵 我们先看一下“矩阵”。华为有两套部门职能体系,华为内部术语,叫实线部门和虚线部门。由实线与虚线部门交叉构成矩阵。大部分(但不是所有)华为员工都由两个部门(两个领导)进行管理。对员工而言,所谓的实线部

《云计算架构技术与实践》 2996

LIS3DHTR三轴加速度计Arduino驱动与嵌入式集成指南

加速度计是嵌入式系统中实现运动感知、姿态解算和振动分析的核心传感器。其工作原理基于MEMS微机械结构在惯性力作用下的电容变化,经片内ADC转换为数字信号;I²C接口因其硬件资源占用少、布线简洁,成为低功耗物联网节点的主流通信方式。技术价值体现在高分辨率(12位)、多量程(±2g~±16g)与低功耗(待机电流仅2µA)的平衡,支撑电池供电设备长期运行。典型应用场景包括可穿戴设备的姿态识别、工业预测性维护中的振动监测,以及智能硬件的敲击/跌落检测。本文围绕LIS3DHTR芯片及其Grove模块,详解Arduin

weixin_42584758的博客 595

京东 Apache Doris 湖仓查询优化实践:从多引擎统一到百万级查询

京东基于 Apache Doris 构建统一湖仓查询引擎,支撑日均百万级查询与 PB 级数据扫描。深入解析 Presto、StarRocks 迁移、分区裁剪、Split 调度、向量化执行及 AI Agent 混合负载优化实践。

SelectDB 408

Mamba-UNet:用于医学图像分割的类似UNet的纯视觉Mamba网络

所提出的Mamba-UNet的架构如图2所示,其灵感来源于UNet [24] 和 Swin-UNet [3]。首先将大小为 H × W × 1 的2D灰度图像分割成类似于ViT和VMamba的块 [5,16],然后转换为维度为 H/4 × W/4 × 16 的1D序列。一个初始的线性嵌入层将特征维度调整为任意大小C。这些块令牌随后通过多个VSS块和块合并层进行处理,以创建分层特征。块合并层负责下采样和维度增加,而VSS块则专注于学习特征表示。

AI浩 7551

Day3 - Flink 窗口与时间语义:从滚动窗口到迟到数据处理

水位线是一个特殊的时间戳,代表"小于这个时间戳的数据都已经到齐了比如水位线推进到 10:00:05,就告诉 Flink:10:00:05 之前的数据应该都到了,如果还有晚于这个时间到达但时间戳小于 10:00:05 的数据,就是"迟到数据"。窗口大小固定,窗口之间不重叠,数据只属于一个窗口。时间线: 0 10 20 30 40 50 60窗口1: [--------)窗口2: [--------)窗口3: [--------)窗口4: [--------)

YEEMOLY的博客 256

【DRAM存储器四】DRAM存储器的架构演进-part1

详述以提升吞吐量为目标的DRAM架构变化

highman110的博客 1251

【Qt】QtCreator远程部署、调试程序

1)QtCreator 工具–> 选项 --> 设备 --> 添加2)设备设置向导选择–> Generic Linux Device --> 开启向导3)填写“标识配置的名称”(随便写)、设备IP、用户名 --> 下一步4)选择配对秘密文件,第一次配对,可以不填写,点击“下一步”5)点击“完成”6)设备添加成功,需要再配置SSH端口号、用户名、密码等7)保存SSH登陆密码:验证类型选择默认“Default”–> “创建新密钥”–> “Test”

郭老二 5194

智能问诊的流程

本文介绍基于FastAPI构建的医疗多Agent系统MediAgent,通过症状分析、诊断推理与治疗建议等模块协同,实现从问诊到报告生成的完整工作流。系统采用前后端分离架构,结合MySQL、RabbitMQ与Docker实现工程化部署,支持异步化验结果接入。虽当前状态暂存于内存,但已具备可扩展性,未来可通过Redis持久化、消息队列联动及医疗安全机制完善,应用于慢病管理、辅助决策等场景,推动AI在医疗流程中的落地应用。

Joey 的工作空间~ 781

【数据集】全球大气空气柱平均甲烷(XCH₄)和一氧化碳(XCO)浓度数据集 TROPOMI/WFMD

全球大气空气柱平均甲烷(XCH₄)和一氧化碳(XCO)浓度数据集 TROPOMI/WFMD

WW、forever的博客 389

行业研究报告采购避坑指南:从需求拆解到机构选型的实操逻辑

先说结论:买行业研究报告这件事,坑不在“哪家便宜”,而在“你拿到的数据能不能回答你的问题”。作为一个经常帮企业做采购决策的顾问,我见过太多花了几万块买回一堆PDF却用不上的案例。这篇文章把采购流程拆成五步,每一步告诉你该看什么、该避什么,尽量帮你少交学费。

2601_96585642的博客 227

温度PID控制PLC程序

温度PID稳定控制程序,适用于欧姆龙PLC,对其他PLC也具有很大参考价值

RU DOS版、EFI版32bit/64bit BIOS常用工具

DOS版、EFI版的RU工具,可用来查看IO、MEM、PCI、SMBIOS等资源。亲测在EFI SHELL下可用。

大数据与审计专业哪些证书企业比较认可?

大数据与审计专业选证书,首先要明确就业方向:是进入会计师事务所做财务审计,还是进入企业从事内部审计、风险控制,或向数据审计、信息系统审计发展。不同岗位看重的专业能力不同,证书的价值也应放在具体招聘要求中判断。面向2027年的求职与备考规划,值得重点考虑的有六类:初级会计专业技术资格、注册会计师、审计专业技术资格、CDA数据分析师、国际注册内部审计师和国际注册信息系统审计师。选择时,宜采用“财审基础+数据能力+岗位专长”的组合,而不是单纯追求持证数量。

YangYang9YangYan的博客 298

IEM模型,地表粗糙度模拟

利用微波反演土壤水分时候,利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟

深入浅出聊聊 Linux 的 PageCache 与系统极致性能

本文深入浅出解析了 Linux PageCache 的核心机制,揭示其如何通过“延迟写、预读读”提升系统性能。以监控告警为切入点,阐明 free -h 中 buff/cache 并非真正占用,真正可用内存由 available 决定。结合 Kafka、Elasticsearch、MySQL 等实战场景,说明中间件如何依赖 PageCache 实现极致性能。强调不可手动清理缓存,并建议合理调优脏页参数,避免卡顿。最终指出:内存满≠危机,而是系统高效运行的体现。

小小默:进无止境 486

LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端

SIP客户端For android:LinePhone3.2.7(最新版本),官网地址:http://www.linphone.org/

CentOS7-Elasticsearch8.15.3-Kibana8.15.3-安装部署笔记

Token 有效期只有 30 分钟,请保存好输出的 base64 字符串并尽快完成 Kibana 对接;本文整理自单机离线部署实践,适用于 CentOS 7 + Elasticsearch/Kibana 8.15.3 场景。只对新登录的会话生效,修改后需重新连接 SSH。结尾,其中包含 elastic 用户初始密码、HTTP 层证书等信息。等字段的集群 JSON 信息,即说明账号、HTTPS、证书均正常。安装成功后,终端会打印安全自动配置结果,以。按交互提示输入两次自定义密码。,保存后重启服务器生效。

遇见bug的博客 153

ubuntu安装hadoop系统

本文详细介绍了基于VMware克隆虚拟机搭建三节点Hadoop分布式集群的全过程:使用同一Ubuntu镜像克隆出master、worker1、worker2三台虚拟机,依次配置主机名、固定IP(如192.168.82.10/11/12)、SSH服务及免密登录,确保节点间网络互通。随后安装Java,下载配置Hadoop并分发至各节点,最终初始化启动集群,验证其存储与计算功能,实现高效的大数据环境部署。

qq_43592674的博客 346

Elasticsearch:稠密向量字段类型

dense_vector字段用于存储稠密向量,支持k近邻搜索(kNN),默认启用索引并使用余弦相似度。可接受浮点数数组或Base64编码字符串输入,支持自动量化(如int8、int4、bbq)以降低内存占用。通过index_options配置索引类型(如hnsw、bbq_disk),并可启用过采样与重新评分提升精度。向量默认不存储于_source中以节省空间,可通过fields或_source.exclude_vectors显式返回。支持bit向量及GPU加速索引,适用于高维向量场景。

Elastic 中国社区官方博客 291

【消息队列】ACK确认了什么:消息队列可靠投递的完整链路

本文剖析消息系统中ACK机制在生产者、Broker、消费者三段链路中的作用,指出即使三段确认均正确配置,系统仍只能提供“至少一次”可靠性。原因在于重试、崩溃、重平衡等场景会导致重复投递,而“恰好一次”需依赖业务侧幂等性保障。关键结论:ACK仅保证不丢,不重复需靠唯一键、去重表或状态机等业务设计实现。

2503_94545876的博客 699

Day2 - Flink DataStream API 与转换算子:从 Source 到 Sink

实现或@Override// 发射数据@Override// 使用用自定义逻辑聚合,比 sum/min/max 更灵活。// 求每个用户的总消费金额reduce 的输入和输出类型必须相同。Flink 会把满足条件的相邻算子合并成一个 Task,在同一个线程里执行,减少线程切换和网络开销。合并条件上下游并行度相同;分区策略是 Forward;没有被用户手动断开。

YEEMOLY的博客 164

kafka指定分区消费

【代码】kafka指定分区消费。

hy_208的博客 68

数据科学与大数据技术专业有哪些比较好考的证书?

如果目前还没有明确方向,建议先完成Python与SQL基础学习,再选择一张与目标岗位最接近的证书。不要为了增加简历条目,在同一阶段同时准备多个不同技术方向。以数据分析方向为例,可以参考2025版CDA证书大纲安排基础学习:先掌握业务数据结构、数据库应用和统计分析,再进入指标体系、看板和用户分析。具备一定项目经验后,再学习二级涉及的统计检验、模型评估及数据治理。2025版教材介绍强调了思维、技术和实践的结合,适合用于组织学习;2027年的具体考试范围、报名条件和安排,则应依据届时发布的信息制定计划。

YangYang9YangYan的博客 333

如何在用户认证系统中使用 ElasticSearch 提升

本文介绍了如何在一个典型的企业级应用——用户认证与权限管理系统内引入并运用 ElasticSearch 技术来提高查找效率并降低数据库负载压力。读者可以通过了解其基础架构原理、正确配置方式以及典型应用场景从而掌握该工具的基本用法。如果你正在寻找一种更灵活高效的检索方案用于自己的项目当中,请考虑从以下几个方面入手实践: 1. 确认是否有必要引入新的全文搜索引擎;2. 设计好适用于该项目的数据模型以及索引规则;3. 持续优化你的 DSL 查询语句并监控运行状态;

wuchangjian的专栏 181

Flink SQL 窗口表值函数实战:滚动、滑动、累计与会话窗口

在 Flink SQL 中,流数据是无限的,要统计“最近一段时间”的数据,就必须把无界流切分成一个个有界窗口。Flink 1.13 之后引入了窗口表值函数(Window TVF),把窗口本身当作一张表来使用,通过TABLE(...)语法把原表转换成带窗口信息的表,再配合GROUP BY完成聚合。相比早期的语义统一:窗口是一张表,可以像普通表一样查询、过滤、关联。结果可读:窗口表会自动带上window_end三个字段,方便直接输出。性能更好:底层基于窗口聚合算子优化,支持切片共享等机制。

2401_83857914的博客 367

IM即时聊天场景中消息队列实现方案对比与选型实践

引言在当今互联网应用中,IM(即时通讯)系统是支撑用户交互的核心模块之一。无论是在社交类App、企业协作平台,还是在线客服系统中,高效、稳定的消息处理能力直接影响用户体验和系统吞吐能力。然而,IM系统在高并发、异步处理、消息持久化等方面面临诸多挑战,其中消息队列(Message Queue)的选型与实现尤为关键。本文将围绕一个典型IM场景,从算法与数据结构的视角出发,结合具体实现方案,深入分析多种消息队列机制在IM场景中的适用性,并给出选型建议。适合具有5年以上经验的工程师和技术负责人参考。

wuchangjian的专栏 221
上一篇: 为什么有些肺癌能被药物精准打击?这要从细胞表面的一类“天线”说起。
下一篇: 大自然才是最好的化学家:那些藏在植物里的“神药”
思科捷
博客等级 码龄1年 0粉丝 45原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值