姬松茸1

姬松茸的抗 肿瘤成分主要有 核酸外源凝集素甾醇脂肪酸多糖
核酸:在用亲和色层析法精制所得到的FA-2-b-β为酸性RNA-蛋白复合物。经ICR/JCL雌性小鼠 肿瘤移植后腹腔注射试验,3周对移植肉瘤180的肿瘤抑制率达85.8%,6周肿瘤完全消失率为33.3%,有明显的抗肿瘤活性。
外源凝集素:从姬松茸子实体中分离的 红血球凝集素有2种外源凝集素NA-aff-ABL和N-aff-ABL。这2种外源凝集素被认为有宿主中介的抗肿瘤活性。
甾醇类:从姬松茸子实体的丙酮提取物中单独分离出6种 醇,已发现其中3种对 子宫颈癌(Hela)细胞有抑制细胞增殖的作用。
脂质:用Folch等人的方法取出来的姬松茸子实体的脂质组分( 亚油酸油酸硬脂酸)为主的 脂肪酸,通过腹腔注射已证明对 小白鼠艾氏腹水癌有完全消失的效果。
多糖:目前为止研究最多的还是多糖。从新鲜的或干的姬松茸子实体中都可提取到有明显抗肿瘤活性的多糖物质。
 
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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