9、新型细胞模型检测多环芳烃致癌潜力

新型细胞模型检测多环芳烃致癌潜力

1. 研究背景

化学致癌物可根据致癌的两阶段模型分为引发剂和促进剂两类。大多数引发剂可通过各种遗传毒性测试检测出来,而对于肿瘤促进剂,虽有多种检测方法被提出,但都未常规用于监管目的。因此,开发一种检测遗传毒性和非遗传毒性致癌物的方法是化学品安全评估的一大挑战。

传统的BALB/c 3T3细胞转化试验可模拟两阶段致癌过程,但因操作繁琐、耗时且灵敏度和有效性不足,未被广泛接受作为常规筛查方法。而新型细胞模型(使用Balb - E6E7细胞的改进细胞转化试验)应运而生,旨在检测多环芳烃(PAHs)的致癌潜力。

2. 材料与方法
2.1 化学品

使用的化学品包括苯并[a]蒽(B[a]A)、芘(Pyr)、苯并[ghi]苝(B[ghi]P)、3 - 甲基胆蒽(MCA)、12 - O - 十四酰佛波醇 - 13 - 乙酸酯(TPA)、二甲基亚砜(DMSO)和ITES(由牛胰腺胰岛素、人转铁蛋白、乙醇胺和亚硒酸钠组成),均购自Sigma Chemical Co.,化学品溶解于DMSO,培养基中DMSO终浓度调整为0.5% v/v。

2.2 细胞培养

Balb/c 3T3克隆A31细胞和Balb - E6E7细胞在添加10%胎牛血清(FBS)、4 mM L - 谷氨酰胺和1%抗生素混合物的DMEM培养基中,于标准培养条件(95%空气/5% CO₂,37°C,湿润环境)下培养。

2.3 利用Balb - E6E7细胞检测PAHs的引发活性
  • 引发试验 :将指数生长期的Balb - E
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现智能体系统在复杂境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真境,对智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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