衰老性肾病:一种新型肾综合征

衰老性肾病:新型肾综合征

摘要

慢性肾病(CKD)是一种由于肾单位质量减少至少持续三个月而导致肾功能进行性和不可逆性恶化的疾病。慢性肾病在一般人群中的患病率约为10%,但随年龄增长而增加,影响超过三分之一年龄大于65岁的老年人。衰弱是一种通常出现在老年人群中的状态,其特征为虚弱、活动能力下降和平衡问题,抵抗应激源的能力减弱,从而导致跌倒、骨折、住院、机构化照护、残疾、依赖、痴呆、生活质量差和死亡等不良健康结局的风险增加。慢性肾病与正常衰老之间存在相互依赖关系:慢性肾病使衰老过程加速且更加显著(衰老),而衰老又加速慢性肾病的进展。衰弱状态催化了这一恶性循环,带来肾脏和全身性后果,这一现象可称为衰老性肾病。总之,衰老性肾病是一种新的肾综合征,应引起重视,我们不仅需要通过实施肾单位保护措施来应对它的出现和进展,还应在慢性肾病人群中诊断和治疗衰弱。

关键词 :慢性肾病;衰老;衰老;衰弱

1. 引言

慢性肾病(CKD)是一种由于肾单位质量减少,导致肾功能在至少三个月内进行性且不可逆下降的疾病。诊断该疾病需满足以下至少一项指标:肾小球滤过率(GFR)降低、尿液分析异常(持续性肾性血尿和/或白蛋白尿‐蛋白尿),以及通过活检或影像学检查发现的肾脏结构异常[1]。

从四十多岁开始,肾脏质量会逐渐减少,肾小球滤过率(GFR)以每年1 mL的速度下降。这一现象与肾皮质厚度和功能性肾单位数量的减少有关,组织学改变包括轻度肾小球硬化、动脉硬化、小管萎缩和间质纤维化[2]。尽管在衰老和慢性肾脏病(CKD)中GFR均有所降低,但衰老相关的GFR下降程度属于年龄预期范围,且血清尿素、肌酐、红细胞压积、促红细胞生成素、甲状旁腺水平正常,尿液分析和肾脏影像学也正常;而在CKD患者中,至少有一项上述参数发生改变(表1)[3]。

慢性肾脏病在普通人群中的患病率约为10%,并随年龄增长而增加,影响超过三分之一65岁以上的人群。慢性肾病的发病率随年龄稳步上升,因此在高龄老年人(≥80岁)中至少比年轻成年人高出10倍。

示意图0

表1. 区分老化肾脏与慢性损伤肾脏的临床指南

肾脏老化 III期慢性肾病 SN
GFR 低(年龄预期值) 低(任意值) 低(任意值)
血清尿素 正常 high high
血清肌酐 正常 high high
红细胞压积 正常 正常/低 正常/低
甲状旁腺激素 正常 升高 升高
尿液分析 正常 正常/改变 正常/改变
肾脏影像 正常 正常/异常 正常/异常
临床功能状态 健康/虚弱 fit 虚弱

GFR:肾小球滤过率;CKD:慢性肾脏病;SN:衰老性肾病。

衰弱是一种通常出现在老年人中的状况,与健康状态相反(健康状态指老年人能够自由活动并在家中独立生活)。此外,衰弱状态的特征是虚弱、活动能力下降和平衡问题,以及抵抗应激源的能力减弱,从而增加跌倒、骨折、住院、机构化照护、残疾、依赖、痴呆、生活质量差和死亡等不良健康结局的风险[4,6]。这些衰弱并发症说明了努力延缓这一过程及其后果的重要性[7]。

在本文中,我们描述了慢性肾脏病、衰老和衰弱之间的相互关系,以及它们所引发的恶化循环。

2. 衰老与衰弱状态

正常衰老(成功衰老)与病理性衰老(衰老)之间存在显著差异,因为前者以老年期的生理变化为主,而后者则表现为这些变化出现得更早(加速衰老)或程度更为严重(疾病)[3]。此外,衰老个体通常表现出内稳态能力下降,导致身体变得虚弱[8]。衰弱是一个动态过程,但向更差状态转变的情况比向更好状态转变更为常见,因为衰弱通常会引发持续衰退的恶性循环,并增加残疾、跌倒和死亡的风险[9]。

社区居住人群中的衰弱患病率随年龄增长而稳步上升,在老年人中为4‐7%,在高龄老年人中为9‐26%。此外,女性性别和慢性疾病也会增加衰弱表型的患病率[6,9]。

关于衰弱的病理生理学,其特征是复杂性丧失,生理储备减少(<30%),多系统调节改变,进而导致内稳态降低,从而引起脆弱性、发病率和死亡率升高。慢性炎症、免疫激活以及肌肉骨骼和内分泌改变均参与了衰弱的发生;所有这些过程受到代谢、遗传、表观遗传和病理因素的调控[10]。关于衰老相关的炎症过程(“炎症性衰老”),它是对内外影响因素的一种复杂反应,由促炎性细胞因子水平升高所介导。从成功衰老向衰老状态的转变可能与细胞因子产生失调有关,表现为肿瘤坏死因子、白细胞介素‐1和白细胞介素‐6水平过度升高。氧化应激可能是导致“炎症性衰老”的首要因素,不仅通过活性氧(ROS)的产生,还通过诱导参与细胞因子和炎症蛋白生成的基因转录[7]。此外,氧化应激会促进炎症反应,而炎症变化又增加活性氧的生成,形成恶性循环,导致氧化应激和炎症状态进一步加剧[6,11,12]。

肌少症是一种随着年龄增长而发生的进行性、全身性的肌肉骨骼质量和力量丧失,会增加身体残疾、生活质量差和死亡等不良结局的风险。肌少症的诊断基于通过人体成像技术、生物电阻抗分析(瘦体质量)评估肌肉质量,以及通过握力评估肌肉力量。

衰弱比单纯的肌少症更为复杂,因为衰弱不仅涉及身体因素,还包括生理和社会维度。衰弱表型常因社会孤立、抑郁和认知障碍而加剧,这些因素会强化衰弱状态,形成恶性循环[9]。

一些作者将肌少症纳入衰弱表型的诊断标准之一。衰弱表型通常伴有胰岛素抵抗和调节不足的炎症反应,从而导致激活肌肉分解的细胞因子(IL‐6和TNF‐α)大量释放,进而引发肌少症和肌肉力量丧失[4,9]。

慢性肾脏病是可通过营养不良、维生素D缺乏、激素水平下降和代谢性酸中毒等不同机制参与肌少症发生和进展的疾病之一[1,4,9]。

3. 衰弱状态评估

基于两种不同的衰弱概念模型,出现了两种主要的衰弱评估工具:由Fried等人(2001)提出的脆弱表型,以及由Jones等人(2004)提出的脆弱指数(FI)。然而,其他诊断标准,如FRAIL(疲劳、抗阻能力下降、行动不便、疾病、体重减轻)和SHARE‐FI(欧洲健康、老龄化与退休调查初级保健衰弱评估工具)也已被提出[10,13,14]。

衰弱表型通过整合相互关联的多个领域中的紊乱来识别面临残疾、跌倒、机构化照护、住院和过早死亡风险的老年人。Fried等人纳入了以下领域:体重减轻、虚弱、耐力和精力差、迟缓以及体力活动水平低。在五个领域中具有三个或以上异常的人被判定为衰弱,具有一项或两项异常的人为前衰弱,而没有异常的人则被视为健康或强壮的老年人[6,13]。尽管衰弱表型与共病(存在两种或以上的慢性疾病)是相关术语,但不应将二者互换使用。由于虚弱、耐力差和迟缓,衰弱表型可独立于共病导致残疾。从这个意义上讲,在老年人群中,27%的人存在无共病的衰弱表型,而该群体中共病的发生率约为46%[9]。

衰弱指数(FI)基于多维老年综合评估,用于评估缺陷累积情况,包括疾病、躯体和认知改变以及心理社会风险因素。FI是预测不良健康影响的更敏感指标。Rockwood等人还设计了一种基于临床判断的筛查工具:临床衰弱量表(CFS),用于指示患者衰弱的不同阶段。CFS是一种经过验证的诊断衰弱的工具,包含对七到九个项目进行评估,根据老年人在活动能力、能量、体力活动、功能和预后等领域的状态评估其整体临床状况[15,16]。

同样,身体功能可通过多种临床测试进行评估,例如短时身体功能评估量表或定时起立行走测试,但步速(也常称为步行速度)似乎是更推荐的测试方法,因为它与老年人的生存率相关。步速测试要求受试者以平常速度从静止站立状态开始行走,并用秒表记录走过15英尺(4.5米)所需的时间。步速慢于0.6米/秒与不良临床结局相关,而约0.8米/秒的阈值已被提出作为预期寿命的预测指标[17]。

关于慢性肾脏病患者衰弱的诊断,它可作为总结该群体生理功能损害累积负担的有用临床工具。

在调整了合并的慢性疾病后,衰弱表型被证实与需要透析或死亡的风险显著增加相关[9,18]。

由于患有慢性肾脏病的老年患者是一个异质性群体,应根据老年综合评估,并结合其功能状态、心理社会状态及家庭支持系统,将其分为健康、脆弱或衰弱三类,因为这些因素会影响预后。

因此,将老年人分为以下类别之一,对此类人群的临床决策可能具有帮助[19]:

  • 健康状态 :这些患者是透析和移植的最佳候选者。
  • 脆弱(前衰弱) :对于这些患者,可通过老年综合评估及干预计划,例如康复、疼痛管理、认知缺陷和抑郁的治疗、多重用药管理以及预防跌倒等措施,延缓恶化因素的进展,提高生活质量,并改善透析体验。
  • 虚弱 :这些患者存在透析效果不佳的风险,应考虑采用非透析治疗方案(保守治疗)或进行短期透析试验。

由于衰弱在慢性肾脏病患者中对发病率和死亡率具有重要影响,因此必须对其进行评估,以便在此类患者中启动适当的治疗[4]。

在终末期肾病人群中检查衰弱状态至关重要,因为他们在慢性肾脏病患者中风险最高[6]。终末期肾病患者中体力活动水平较低,可能导致对该群体衰弱表型的过度检出,而上述可靠测试有助于避免这一问题[9]。

由于患有终末期肾病的虚弱患者发生不良健康结局的风险高,因此有必要识别出这些可能从干预措施(如营养补充剂或运动计划[6])中获益的终末期肾病虚弱患者。尽管对这些患者进行康复治疗可能具有成本效益并能预防机构化照护,但此类服务在该人群中通常未被充分利用[20–22]。

4. 衰老、慢性肾脏病和“衰老性肾病”

慢性肾脏病在西方社会65岁以上人群中是一种高度普遍的疾病。众所周知,这些患者的肾小球滤过率降低是由于衰老与慢性肾病损伤共同作用的结果[23]。慢性肾脏病是一种与营养不良、慢性炎症、氧化应激增加、蛋白质‐能量消耗、酸血症、激素变化受损、贫血、晚期糖基化终末产物积聚、胰岛素抵抗、血管钙化、骨量减少、肾脏对体内蛋氨酸转甲基化反应调节改变以及体力活动低下相关的疾病,所有这些因素均可直接或间接促进并加剧衰老过程(衰老),从而导致衰弱表型的发展[4,6,9]。此外,研究发现慢性肾脏病在老年人群中显著与抑郁、认知衰退、功能受限以及跌倒及其并发症相关[9,18]。

随着慢性肾脏病患者肾功能的下降,肌少症逐渐加重,这一现象主要归因于受蛋白质周转率改变和线粒体耗竭影响的II型肌纤维萎缩。此外,研究表明慢性肾脏病进展会减少蛋白质摄入,特别是当肾小球滤过率低于25 mL/min/1.73 m²时,会进一步加重患者的肌少症[24,25]。慢性肾脏病相关的肌肉质量丢失解释了该人群中握力低下和行走缓慢的高患病率,因此运动能力低下是该人群死亡率的一个强有力的独立预测因子[9]。尽管慢性肾脏病本身即是不良健康结局的预测因子,但慢性肾脏病与衰弱的共存已被证实会进一步增加跌倒、骨折、住院和死亡率的风险[4,6]。此外,慢性肾脏病合并症(如糖尿病等)也与一般人群的身体残疾相关[9]。肌少症和衰弱的患病率随年龄增长以及肾病分期的进展而上升。据估计,非透析慢性肾脏病老年患者中衰弱的患病率为14%,而在接受透析治疗的患者中可高达40–73%[9,19]。

与保守治疗相比,透析治疗似乎能够延长老年人的寿命,但在病情最重的老年人中则不然。在70岁以上患者中,开始透析后12个月的死亡率超过35%;在80岁以上患者中,该比率超过50%[9,20]。一些作者报告称,高龄慢性肾病患者在开始透析治疗后出现失去独立性的情况,观察到许多患者在开始透析三个月后功能状态恶化,对其日常活动产生负面影响[4,20]。

一项回顾性研究提示,衰弱与开始透析时肾小球滤过率升高之间存在关联。这种关系可以解释为:终末期肾病的体征和症状并不特异,这些患者的衰弱表现可能被误认为是尿毒症的症状,从而导致更早开始透析。此外,考虑到这些患者的肾小球滤过率可能被高估,他们期望透析能缓解其衰弱症状,并减少受透析限制的活动[18]。因此,为了确定开始透析的最佳时机,除肾脏病学因素(肾小球滤过率、电解质水平等)外,还应将衰弱状态纳入评估之中[18]。

慢性肾脏病与衰老之间存在相互依赖关系,其中慢性肾脏病会加速和加重衰老(衰老),而衰老也会加速慢性肾脏病进展,因为衰弱状态是催化这一损害螺旋的共同通路。由于这一特定亚组的衰弱老年慢性肾脏病患者相较于健康老年慢性肾脏病患者具有不同的临床并发症、治疗需求和总体预后,我们建议将这一临床状况命名为一个新术语:“衰老性肾病”。该名称概括了慢性肾脏病与衰老之间负面相互依赖所导致的有害且进行性的肾脏和全身性后果,从而有助于更好地个体化识别此病症,促进其及时诊断和治疗。因此,每位老年慢性肾脏病患者都应接受评估,以排除是否存在衰弱表型,可采用上述任何经过验证的评分工具。若确认存在衰弱表型,则应在慢性肾脏病治疗基础上加用康复治疗。此外,康复治疗应针对导致衰弱的具体机制进行,例如:如果发现肌少症是患者的衰弱诱因,则应给予正常饮食(而非低蛋白饮食)并配合肌肉锻炼。同时,对于传统的慢性肾脏病治疗措施,如抗蛋白尿药物、免疫抑制剂、透析等,应更加谨慎地实施(采用较低剂量并加强监测),因为此类患者对该类治疗的耐受性可能较差(见表2)。

示意图1

表2. 健康老年人慢性肾病(CKD)与衰老性肾病(SN)患者之间的差异

CKD SN
慢性肾脏病诊断 阳性 阳性
衰弱表型评分 阴性 阳性
治疗 相应的慢性肾脏病治疗 根据衰弱程度调整的慢性肾脏病治疗 + 衰弱康复与家庭护理
慢性肾病随访 标准控制率 更严格的控制率
慢性肾病预后 标准 更差

5. 结论

衰老性肾病是一种新的肾脏综合征,应予以重视,其发生和进展不仅需要通过实施肾保护措施来应对,还应在慢性肾脏病患者中诊断和治疗衰弱状态。

57、嗅觉、味觉及头面部疼痛相关知识科普 本博文详细介绍了嗅觉、味觉以及头面部疼痛的相关知识。内容涵盖嗅觉丧失的支持性护理与嗅觉训练的潜在作用,味觉感受器的分布、味觉障碍的病因与评估方法,以及头面部疼痛的分类、诊断流程和治疗原则。同时提供了患者与医疗工作者的实用建议,并通过图表和流程图直观呈现关键信息,帮助读者更好地理解并应对这些问题,从而提高患者的生活质量与健康水平。 阅读详情

相关推荐

体内蛋白质羰基动态监测

本文介绍了一种基于光纤的微创生物传感器,可实时、动态测量活体中蛋白质羰基浓度变化,用于评估氧化应激与氧化还原平衡。该技术无需复杂样品处理,实现皮下及组织内的连续监测,具有高稳定性和可逆性,为慢性病、运动生理和健康机制研究提供新工具。

tgb3456789的博客 1107

【今日第17个世界肾脏日】肾癌/肾病治疗最新研究进展(2022年3月)

《各领域最新研究进展合集》 https://wizard.kuaizhan.com/clubpc/forums/YgxdC1GhqcWmIpIE#!/topics/tags/all/pages/0https://wizard.kuaizhan.com/clubpc/forums/YgxdC1GhqcWmIpIE#!/topics/tags/all/pages/0 【1】人体器官在以不同速率衰老:肠道菌群是延缓肾脏衰老的关键... 2022年03月10日报道,发表在《Cell Reports》上的一项最

Bio12345的博客 1983

手把手教你:基于STM32H7自制飞控,如何从零开始移植PX4固件(附避坑指南)

本文详细介绍了如何基于STM32H7自制飞控板并移植PX4固件的完整流程,包括硬件设计、开发环境搭建、关键配置文件移植、驱动开发与适配等关键步骤。特别针对PX4-AutoPilot的移植过程提供了实用技巧和避坑指南,帮助开发者高效完成飞控系统开发。

weixin_30271335的博客 143

Klotho蛋白:抗衰老的“智慧守护者“,解码慢性病与衰老进程的关键钥匙

Klotho蛋白:抗衰老与疾病治疗的新靶点 Klotho蛋白是一种具有抗衰老和细胞保护功能的关键蛋白,以希腊命运女神命名。研究发现Klotho缺失会导致加速衰老综合征,其在慢性肾脏病、心血管疾病、神经退行性疾病和癌症等多种疾病中发挥核心保护作用。Klotho通过三种分子形式运作:作为FGF23共受体调控矿物质代谢的跨膜型,具有广泛保护功能的分泌型,以及参与代谢调节的β-Klotho。Klotho水平下降与多种重大疾病密切相关,其作为生物标志物和治疗靶点展现出巨大潜力,包括重组蛋白治疗、基因治疗和诱导剂开发等

2503_92131842的博客 709

kmeans聚类分析结果怎么看_【Stata与机器学习】物以类聚-KMeans算法应用案例介绍...

古语有云:物以类聚,人以群分。KMeans是无监督机器学习中的聚类算法中最简单的一种——基于特征对样本进行归为不同的类,很好地阐述了‘物以类聚’这句话的精髓。机器学习又叫统计学习。既然都统计了,所以当然包括了计量经济学。所以一般来说,机器学习的算法类型远多于计量经济学。比如线性回归,这个算是机器学习算法中比较基础的部分。当然,计量经济学在回归分析、因果推断方面的造诣,也是普通机器学算法所不能比的。...

weixin_39857480的博客 1万+

GPS卫星轨道的理论和计算笔记分享

广义相对论预测,对比在时空弯曲度较大的地面上的原子钟,运行于时空弯曲度较小的卫星原子钟在地面上看起来更快,每天快约45us;反过来,当电压施加在晶体上时,晶体形状会扭曲(比如说伸长),而当晶体被施加上反向电压后,它将做相反的变形运动(比如缩短)。X轴:指向参考子午面与地球赤道的一个交点;从北黄极上方观察,地球北极在空间的运动轨迹是一个近似于以北黄极为中心的顺时针方向旋转的圆周,圆周半径等于。从上万年周期看,地球北极绕北黄极做大圆周运动,而从几年的短期来看,北极又在某一点处做局部的小幅椭圆运动。

m0_57139844的博客 2002

机会性病原菌:爱格氏菌属(Eggerthella)和解黄酮菌属(Flavonifractor)的简介

wp:image。

Hangzhou_Guhe的博客 1599

三个原则判定电源环路稳定性

环路稳定性测试接线图如图2所示,将信号电阻(Inserted Resistor )接入电源的环路控制电路中,注入一特定幅度和频率范围的扫频干扰信号(OUT),当干扰信号达到一定的幅度时,环路系统便对干扰信号有所响应,然后使用频率响应分析仪对电源环路输出端(CH2)和电源环路干扰信号注入端(CH1)同时进行比值跟踪测量,则可以得出频率与增益和相位的关系曲线图——波特曲线图(Bode Plot Graph),如图1所示。相位裕度,增益裕度,穿越频率,如图(波特图)所示。相位容限即相位裕度,增益容限即增益裕度。

经营范围: CTA、SRRC、CCC、移动、电信、联通入库 3737

辟谷断食的科学边界:专家揭秘古人养生法的现代适用场景

这种起源于先秦时期的养生术,历经千年演变,如今以 "轻断食"" 间歇性禁食 " 等现代形式风靡全球。当现代医学遇上古老智慧,辟谷断食正在经历从 "玄学养生" 到 "精准医学" 的范式转变。东京大学实验发现,48 小时断食可使细胞自噬活性提升 300%,这种 "细胞大扫除" 机制能有效清除受损线粒体和错误折叠蛋白。哈佛医学院追踪显示,断食 16 小时后酮体水平上升 5 倍,触发 "代谢开关",增强胰岛素敏感性。上海瑞金医院数据显示,结合运动的断食方案可使内脏脂肪减少 15%,甘油三酯下降 28%。

w13582635709的博客 1497

绕过卡巴斯基通过RPC控制lsass注入DLL

参考国外的XPN以及3gstudent大佬的文章: https://blog.youkuaiyun.com/xiangshen1990/article/details/104872566 https://gist.github.com/xpn/93f2b75bf086baf2c388b2ddd50fb5d0 原理:正常的ssp扩展(dll)可以加载到lsass进程中去,比如kerberos验证都是通...

2ed 3524

如何用 Python 实现自动化测试?详细步骤和代码示例

Python自动化测试实战指南 本文系统介绍了使用Python构建自动化测试体系的完整方案。主要内容包括: 环境搭建:Python 3.8+虚拟环境配置,安装pytest、Selenium等核心测试库 分层测试实现: 单元测试:通过计算器示例演示pytest断言和异常测试 API测试:使用requests库进行RESTful接口验证 UI测试:Selenium WebDriver实现网页交互测试 高级特性: 使用fixture管理测试依赖 参数化实现数据驱动测试 生成HTML和Allure测试报告 GitH

m0_64424835的博客 449

AGER/S100A9/S100A6/S100A12/S100A8五因子Panel为无菌性炎症与损伤相关疾病提供“分子指纹”

武汉云克隆推出AGER/S100A9/S100A6/S100A12/S100A8五因子联合检测Panel,通过Luminex液相悬浮芯片技术实现DAMPs信号通路全景定量。该检测可同步分析S100家族蛋白(损伤相关分子模式DAMPs)及其受体AGER(RAGE),为无菌性炎症、自身免疫病、肿瘤微环境等疾病提供"分子指纹特征。S100蛋白家族成员(S100A8/A9钙卫蛋白、S100A12、S100A6)在细胞损伤时释放,通过激活RAGE受体触发炎症反应。

CCC631341的博客 603

25、格式化字符串攻击全解析

本文深入解析了格式化字符串攻击的原理与利用方式,涵盖缓冲区溢出与格式化字符串漏洞的区别,详细介绍了printf函数的工作机制、常见格式化说明符及其安全隐患。文章分析了三类典型编程错误导致的漏洞,并展示了如何通过恶意格式化字符串实现拒绝服务、内存读取和写入攻击。同时,提供了有效的防御措施,包括输入验证、使用安全函数、避免直接使用用户输入作为格式化字符串以及启用编译器安全选项,帮助开发者防范此类高危漏洞。

beer8的博客 83

高半胱氨酸 (HCy):隐匿的血管风险标志物,云克隆 ELISA 试剂盒助力精准检测

高半胱氨酸(HCy)是一碳代谢通路中的含硫氨基酸,其蓄积会引发血管内皮损伤、氧化应激和慢性炎症,与心脑血管疾病、神经退行性疾病等多种慢性病密切相关。HCy检测面临技术挑战,传统方法如高效液相色谱法成本高、操作复杂,而普通ELISA试剂盒存在特异性不足等问题。云克隆HCy ELISA试剂盒(CED984Ge)通过优化抗体特异性和检测范围,兼容多物种样本,为心血管、神经科学、营养代谢等领域研究提供高通量、高重复性的检测方案,助力HCy相关机制研究和药物开发。

CCC631341的博客 231

如何使用Agent框架来模拟群体智能?

Agent 框架作为人工智能领域的重要工具,可以模拟复杂的群体智能行为,广泛应用于社会科学、经济学和行为学等领域。

334

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

五大身体现象表明你老了

我们的身体时时刻刻都在向衰老走去,但对于身体的衰老迹象我们却无法掌握,也就无法提前做好预防的准备工作,现在小编就给大家讲讲人体五脏开始衰弱的五大征兆,看看你是否也中招了!了解日常健康小常识都有哪些? 1.眼睛经常发花,眼角干涩,看不清东西 如果你的眼睛经常干涩、看不清东西的或发花那可要注意了可能是你的肝脏出现衰弱迹象,这时你就应该做好养肝护肝的准备工作,如果想进一步确定的话,你可以按按

suyuwen1的专栏 2043

怀旧版电脑GBC模拟器

再现原版GBC掌机的界面,电脑运行连游戏界面都一样大小,很怀旧,很真实,(英文版)强烈推荐,很小的文件,很难才找到的。

补肾的十大食物是什么?

补肾是人类亘古不变的养生定律,俗话说:男怕伤肝,女怕伤肾。 女性 不仅要滋阴,要补血,更要注意补肾。作为女人,你知道怎样补肾?哪些食物可以补肾吗?今天广府汤老中医为你推荐女人补肾的十大食物。补肾第一个:阿胶  用于血虚经少,冲任不固的崩漏及妊娠下血。含多种氨基酸,治疗贫血优于铁剂,改善体内钙平衡,可用于尿毒症肾性贫血。  阿胶红枣乌鸡汤:采用优质乌鸡、阿胶、黄精、芡实、龙眼肉、红枣、枸杞子等养肝食...

weixin_33913377的博客 369

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序,可边预览边保存视频,音频和图片

基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择(默认选中第一个)2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频,avi可以录制的分辨率和帧数进行选择,wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照,也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能(酌情使用)这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少,这次做完也不敢藏私共享出来,还望大家指正

生长激素铁三角:GH、IGF-1及IGFBP-3

生长激素(GH)、胰岛素样生长因子-1(IGF-1)及胰岛素样生长因子结合蛋白3(IGFBP-3)构成GH-IGF轴的核心,共同调控生长发育、代谢及细胞功能。

2501_91949183的博客 1370

优雅的模式生物 -- 秀丽隐杆线虫-MedChemExpress

提到线虫,大家可能会忍不住皱眉和害怕,别怕别怕,小 M 今天要给大家介绍的线虫可不一样,它是一种无毒无害,以优雅著称的线虫 -- 秀丽隐杆线虫,快来看看这个独特的模式生物吧!

MedChemExpress 1942

快上车!中国学者用NHANES稀有指标UHR发文二区,可作为炎症或代谢新标志物

引言用NHANES指标发文一直都是科研界的热点,这个时候稀有指标的含金量就体现出来了!竞争者少了,发文机会不就来了!今天就给大家介绍一个发文较少的NHANES指标——UHR,中国学者简单分析便发文SCI二区(IF=3.9)!接下来,让我们一起看看这篇文章!α-klotho是一种与抗衰老相关的蛋白质,其主要在肾脏中表达。先前的研究表明,循环中α-klotho水平较低与死亡风险增加相关,但这些研究忽...

weixin_47988917的博客 1169

六味地黄丸的作用

六味地黄丸是滋阴补肾的代表方剂,由熟地黄、山药、山茱萸、泽泻、茯苓、丹皮共六味药组成。传统上应用于治疗肾阴不足、虚火上炎而出现的头晕目眩、腰膝酸软、耳鸣、遗精、手足心热等症。近年来,通过临床观察,发现六味地黄丸还具有多方面的作用。六味地黄丸具有显著的增强免疫、抗衰老、抗疲劳、抗低温、耐缺氧、降血脂、降血压、降血糖、改善肾功能、促进新陈代谢及较强的强壮作用。   1、小儿呼吸道反复感染有人用六

自由程序人(卍) 5045

云克隆十三标志物多因子检测体系落地,依托 Luminex xMAP 液相悬浮芯片实现骨骼生物标志物高通量同步定量

云克隆推出13项骨骼生物标志物一体化检测方案,突破骨科疾病研究瓶颈。该方案覆盖骨代谢全生命周期调控节点,包括骨形成、骨吸收、Wnt通路等关键通路,通过Luminex和CBA流式双技术平台实现多靶标同步检测,解决传统单指标检测的碎片化问题。其核心技术xMAP液相悬浮芯片具有高通量、样本微量等优势,检测灵敏度和准确性达国际水平,成本较进口试剂降低40%-60%。该方案适用于骨科基础研究、临床疾病分层评估及创新药研发,已助力多项高水平研究,推动我国骨骼精准医学发展,实现进口试剂国产化替代。

CCC631341的博客 1666

都市白领们值得收藏-大病之前的先兆,请有心人收藏分享一下!

俗话说,病来如山倒。但其实,很多疾病在突发前都有一些身体上的先兆,只不过没有引起足够重视罢了。为了防微杜渐,让我们现在就来盘点一天当中不同阶段身体的不良感受,看看它们每时每刻都在诉说着什么。      早晨篇:头晕、头昏:早晨醒来后头晕、头昏,可能出现了颈椎骨质增生或血黏度高等疾病。      强烈的心慌饥饿感:凌晨4-5点钟醒来有强烈的心慌饥饿感,且疲乏无力,直到吃早餐后

ymuyou有木有博客 1337

健康日志

<br />俗话说,病来如山倒。但其实,很多疾病在突发前都有一些身体上的先兆,只不过没有引起足够重视罢了。为了防微杜渐,让我们现在就来盘点一天当中不同阶段身体的不良感受,看看它们每时每刻都在诉说着什么。 <br /><br /> 早晨篇:头晕、头昏:早晨醒来后头晕、头昏,可能出现了颈椎骨质增生或血黏度高等疾病。<br /><br />强烈的心慌饥饿感:凌晨4-5点钟醒来有强烈的心慌饥饿感,且疲乏无力,直到吃早餐后不舒适的感觉才逐渐消失,提示可能有糖尿病倾向。 <br /><br />  清晨浮肿:如果在起床

Laong126的专栏 2319

病前先兆

俗话说,病来如山倒。但其实,很多疾病在突发前都有一些身体上的先兆,只不过没有引起足够重视罢了。为了防微杜渐,让我们现在就来盘点一天当中不同阶段身体的不良感受,看看它们每时每刻都在诉说着什么。        早晨篇:头晕、头昏:早晨醒来后头晕、头昏,可能出现了颈椎骨质增生或血黏度高等疾病。        强烈的心慌饥饿感:凌晨4-5点钟醒来有强烈的心慌饥饿感,且疲乏无力,直到吃早餐后不舒适的

pointfish的专栏 1636
上一篇: 9、SAP系统销售与分销管理全解析
下一篇: 10、SAP ERP Financials:全面解析财务会计功能与操作
lambda
博客等级 码龄23年 49粉丝 1303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  | 博主筛选后可见
 
 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