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分紅合同范文第1篇

分紅險(xiǎn)：指保險(xiǎn)公司在每個會計(jì)年度結(jié)束后，將上一會計(jì)年度該類分紅保險(xiǎn)的可分配盈余，按一定的比例、以現(xiàn)金紅利或增值紅利的方式，分配給客戶的一種人壽保險(xiǎn)。分紅收益不固定，保單主要還是以保障為主。

教育險(xiǎn)：又稱教育金保險(xiǎn)、子女教育保險(xiǎn)、孩子教育保險(xiǎn)，是以為孩子準(zhǔn)備教育基金為目的的保險(xiǎn)。教育保險(xiǎn)是儲蓄性的險(xiǎn)種，既具有強(qiáng)制儲蓄的作用又有一定的保障功能。目前主要有單純教育金、無保障，存一定期限后附加少兒意外險(xiǎn)，以及支持微信端隨時(shí)存入等，但取出年限均為子女成年。

（來源：文章屋網(wǎng) ）

分紅合同范文第2篇

    原告某洪波訴稱,2013年度,被告某黎明承包建房工程,雇傭原告為其做工,除平時(shí)支付生活費(fèi)以外。2014年2月27日經(jīng)雙方結(jié)算,被告欠原告工資3400元。后被告歸還1000元,剩余2400元至今未歸還。現(xiàn)請求判令被告支付原告工資2400元,該案訴訟費(fèi)用由被告承擔(dān)。

    被告某黎明未作答辯,亦未提供與該案相關(guān)的證據(jù)。

    經(jīng)審理查明,2014年2月27日,被告某黎明向原告某洪波出具欠據(jù)一份,載明:“欠徐紅波2013年工資叁仟肆佰元正,3400元”。原告某洪波認(rèn)可被告在出具欠據(jù)后給付1000元,剩余2400元尚未給付。

    上述事實(shí),有當(dāng)事人的陳述、欠據(jù)在卷佐證。

分紅合同范文第3篇

[關(guān)鍵詞] 系統(tǒng)性紅斑狼瘡；紅細(xì)胞分布寬度；中性粒細(xì)胞/淋巴細(xì)胞比值；疾病活動度；免疫功能

[中圖分類號] R593.241 [文獻(xiàn)標(biāo)識碼] A [文章編號] 1673-9701（2016）33-0022-03

[Abstract] Objective To evaluate the diagnosis value of red cell distribution width（RDW） and neutrophil to lymphocyte ratio（NLR） in the systemic lupus erythematosus（SLE）. Methods The medical records of 127 SLE patients and 103 healthy individuals were retrospectively reviewed. Correlations of RDW and NLR with the clinical indexes of SLE were evaluated. Results NLR and RDW were increased significantly in SLE patients. NLR was significantly positively correlated with C-reactive protein（CRP）， complement C3 and C4， but there was negative correlation between NLR and CD4+CD25+FOXP3+ regulatory T cells （Tregs）. While RDW was positively correlated with erythrocyte sedimentation rate （ESR） and SLEDAI. Conclusion Both RDW and NLR values may prove to be potential indices for SLE disease-activity and immunity assessment.

[Key words] Systemic lupus erythematosus； Red blood cell distribution width； Neutrophil-to-lymphocyte ratio； Disease activity； Immunity

系統(tǒng)性紅斑狼瘡（systemic lupus erythematosus，SLE）是一種多系統(tǒng)損害的慢性自身免疫性疾病，目前病因不明，多數(shù)認(rèn)為與免疫功能紊亂以及炎癥反應(yīng)有關(guān)[1]。紅細(xì)胞分布寬度（red cell distribution width，RDW）是反映紅細(xì)胞體積異質(zhì)性的參數(shù)，過去常作為貧血及引起血細(xì)胞破壞的相關(guān)性疾病的診斷和鑒別診斷指標(biāo)。近期多項(xiàng)研究指出RDW 與心血管疾病[2]、肝臟疾病[3，4]等非血液系統(tǒng)疾病以及炎性腸病[5，6]、干燥綜合征[7]、原發(fā)性膽汁性肝硬化[8]等自身免疫性疾病的嚴(yán)重程度相關(guān)。同樣，中性粒細(xì)胞數(shù)/淋巴細(xì)胞數(shù)比值（neutrophil to lymphocyte ratio，NLR）作為一項(xiàng)新型的生物學(xué)炎癥指標(biāo)，在肝臟疾病[9]、強(qiáng)直性脊柱炎[10]、類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎[11]和癌癥[12]的炎性反應(yīng)中具有重要的參考價(jià)值。

然而，RDW及NLR在系統(tǒng)性紅斑狼瘡中的應(yīng)用價(jià)值較少報(bào)道。本研究以127例SLE患者及103例健康人為研究對象，分析RDW、NLR與SLE患者炎癥反應(yīng)、疾病活動度及免疫功能狀態(tài)的相關(guān)性，以期發(fā)現(xiàn)RDW及NLR對SLE患者的臨床應(yīng)用價(jià)值。

1 資料與方法

1.1 一般資料

選擇2015年6月～2016年6月于山西醫(yī)科大學(xué)第二醫(yī)院風(fēng)濕科確診為SLE的127例住院患者為SLE組，其中男14例，女113例，年齡16～71歲，臨床表現(xiàn)和輔助檢查均符合國際診斷標(biāo)準(zhǔn)[13]。排除標(biāo)準(zhǔn)：（1）患有其他自身免疫性疾?。喝珙愶L(fēng)濕關(guān)節(jié)炎、強(qiáng)直性脊柱炎等；（2）合并感染性疾病或貧血；（3）患有血液學(xué)疾病或近期輸血者；（4）肝腎功能損害；（5）患有心腦血管疾病；（6）患有惡性腫瘤。此外，選取同時(shí)期山西醫(yī)科大學(xué)第二醫(yī)院體檢中心的103例健康體檢者為健康對照組（HC組），男16例，女87例，年齡20～66歲。

1.2 方法

人口學(xué)資料、臨床表現(xiàn)及實(shí)驗(yàn)室資料均來自患者病歷記錄。收集每位患者的白細(xì)胞計(jì)數(shù)、中性粒細(xì)胞計(jì)數(shù)、淋巴細(xì)胞計(jì)數(shù)、紅細(xì)胞分布寬度、血沉（erythrocyte sedimentation rate，ESR）、C反應(yīng)蛋白（C-reactive protein，CRP）、a體C3、補(bǔ)體C4、CD4+CD25+FOXP3+ regulatory T cells（Tregs）、Th17細(xì)胞計(jì)數(shù)。由以上資料計(jì)算得出NLR（NLR計(jì)算公式：NLR=中性粒細(xì)胞數(shù)/淋巴細(xì)胞數(shù)），并根據(jù)臨床癥狀、體征及實(shí)驗(yàn)室檢查，采用SLEDAI評分系統(tǒng)[14]評估患者疾病活動度。

1.3統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

采用SPSS19.0統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行分析，呈正態(tài)分布的計(jì)量資料采用t檢驗(yàn)，用均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差（x±s）表示；非正態(tài)分布資料用中位數(shù)（四分位間距）表示，并采用 Mann-Whitney U 檢驗(yàn)；連續(xù)性變量相關(guān)性用 Spearman相關(guān)性分析；計(jì)數(shù)資料以率表示，組間比較采用χ2檢驗(yàn)；P

2 結(jié)果

2.1 兩組受試者的一般情況

SLE組與健康對照組（HC組）的一般臨床資料見表1。兩組受試者在年齡、性別、白細(xì)胞計(jì)數(shù)、中性粒細(xì)胞計(jì)數(shù)、Th17細(xì)胞計(jì)數(shù)方面比較，差異均無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P>0.05）。SLE組淋巴細(xì)胞計(jì)數(shù)、Tregs均明顯低于HC組，血沉明顯高于對照組（P

2.2 兩組受試者NLR與RDW比較

HC組NLR明顯低于SLE組（1.63±0.50 vs 3.08±2.46，t=-6.506，P

2.3 NLR及RDW與SLE臨床指標(biāo)的相關(guān)性

Spearman 相關(guān)性分析顯示，NLR分別與CRP（r=0.439，P

3 討論

系統(tǒng)性紅斑狼瘡是一種復(fù)雜的自身免疫性疾病，其臨床表現(xiàn)變化無常，起病方式多變，可幾個臟器同時(shí)起病，也可相繼出現(xiàn)幾個臟器受損的表現(xiàn)。因此對系統(tǒng)性紅斑狼瘡的治療強(qiáng)調(diào)因人而異。針對不同疾病活動度及免疫功能狀態(tài)下的SLE患者采取的治療方式也不盡相同[15，16]。因此早期、快速、簡便評估SLE患者的疾病活動度及免疫功能狀態(tài)，從而對患者進(jìn)行積極的關(guān)注和治療，可能會使更多的患者受益。

白細(xì)胞數(shù)量及其亞型是經(jīng)典的反映炎癥的指標(biāo)，近年來，中性粒細(xì)胞數(shù)/淋巴細(xì)胞數(shù)比值逐漸被發(fā)現(xiàn)是一個潛在的反映炎癥的新指標(biāo)。本研究主要目的是觀察NLR及RDW對SLE患者病情評估的臨床應(yīng)用價(jià)值，結(jié)果表明，SLE組較正常對照組NLR及RDW均顯著升高，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，說明NLR及RDW對SLE有一定的預(yù)測價(jià)值，與 Oehadian A等[17]研究一致。然而，他們的研究并未明確闡明NLR及RDW與臨床特征及免疫功能狀態(tài)的相關(guān)性。本研究發(fā)現(xiàn)RDW與ESR、SLEDAI評分均呈正相關(guān)，表明其可以很好地反映SLE患者的疾病活動狀態(tài)。大多數(shù)系統(tǒng)性紅斑狼瘡患者血清補(bǔ)體的降低和病情惡化有關(guān)[18]。本研究亦發(fā)現(xiàn)SLE組患者NLR與CRP、C3、C4均呈正相關(guān)，因此，NLR作為整合中性粒細(xì)胞和淋巴細(xì)胞的復(fù)合炎性指標(biāo)，往往能夠便捷、快速地對患者病情做出有效評估，甚至比其他單一指標(biāo)具有更好的炎癥預(yù)測價(jià)值[19]。此外，本研究首次發(fā)現(xiàn)NLR與Treg細(xì)胞呈負(fù)相關(guān)，因此，應(yīng)用NLR可以簡便地評估SLE患者的免疫功能狀態(tài)，針對性調(diào)節(jié)自身免疫性疾病中Th17與Treg細(xì)胞的平衡，充分調(diào)控Th17促炎效應(yīng)及Treg的抗炎、免疫耐受作用[20]，對系統(tǒng)性紅斑狼瘡患者疾病預(yù)后有很大益處。

系統(tǒng)性紅斑狼瘡患者病情評估更依賴于臨床癥狀、體征、影像學(xué)檢查、免疫功能及自身抗體的檢測，SLEDAI評分系統(tǒng)復(fù)雜，實(shí)驗(yàn)室檢查費(fèi)用較高、技術(shù)難度大，部分醫(yī)院缺乏相應(yīng)檢查條件。本研究中SLE患者NLR、RDW明顯升高，且與炎性指標(biāo)、疾病活動度及免疫狀態(tài)明顯相關(guān)，表明NLR及RDW可以作為一種快速、簡便、易行的生物學(xué)指標(biāo)，對系統(tǒng)性紅斑狼瘡患者具有重要的臨床應(yīng)用價(jià)值。

本研究有一定的局限性。它是一個以小樣本為研究對象的回顧性研究，缺乏長期的臨床觀察。同時(shí)，由于收集資料不充分，未探討臨床治療對NLR及RDW的影響。NLR及RDW的臨床應(yīng)用價(jià)值需要大樣本、多中心以及前瞻性的研究進(jìn)一步確定和驗(yàn)證。

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分紅合同范文第4篇

關(guān)鍵詞 校正模型； 均質(zhì)樣本； 不同物理狀態(tài)； 模型轉(zhuǎn)移； 混合模型

1引 言

近紅外光譜（NIR）技術(shù)是一種簡單、快速、無損的分析方法，已廣泛應(yīng)用于石油、化工、煙草、食品、醫(yī)藥等領(lǐng)域＼[1～5＼]。漫反射測量是NIR最常用的測量模式，樣本狀態(tài)對測量過程的影響較大。研究表明，非均勻樣本的物理狀態(tài)將會導(dǎo)致光譜散射及吸收系數(shù)的變化，從而可能降低模型的準(zhǔn)確性和魯棒性＼[6，7＼]。因此，NIR校正模型多建立在粉末或均質(zhì)樣本的基礎(chǔ)上。而在許多應(yīng)用中，如在線生產(chǎn)、質(zhì)量控制、原位分析等＼[8～10＼]，樣品都是非均勻狀態(tài)的，所以為了保證模型長期的可靠性和準(zhǔn)確性，可采用模型轉(zhuǎn)移和混合建模的策略修正樣品狀態(tài)變化造成的影響。

目前，研究樣品不同物理狀態(tài)模型轉(zhuǎn)移的文獻(xiàn)較少＼[11，12＼]，主要集中于采用單一均質(zhì)模型預(yù)測非均質(zhì)樣本，沒有考慮模型包容性的問題。鑒于此，本研究以煙葉為研究對象，進(jìn)行了煙片、煙絲和煙粉3種物理狀態(tài)樣品之間的模型轉(zhuǎn)移和混合建模研究，采用模型轉(zhuǎn)移方法與混合建模技術(shù)相結(jié)合的方式建立了基于均質(zhì)煙粉模型的混合模型，增強(qiáng)了模型的包容性，并成功應(yīng)用于非均勻煙絲樣本和煙片樣本中煙堿含量的預(yù)測。通過樣本不同物理狀態(tài)間的模型共享研究，以期能提高模型的利用效率，為在線分析、實(shí)時(shí)檢測等提供技術(shù)參考。

2實(shí)驗(yàn)部分

21實(shí)驗(yàn)材料

煙葉樣本收集自云南省騰沖縣，選取大小、形狀較一致的完整煙葉樣本85個。煙堿含量根據(jù)《YC/1602002煙草及煙草制品總植物堿的測定》行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)＼[11＼]使用PULE 3000連續(xù)流動注射分析儀（意大利ystea公司）進(jìn)行測定。

22光譜采集及樣本劃分

選用ipec BW004光柵掃描型近紅外光譜儀（美國B&W ek OptoElectronics公司）進(jìn)行光譜采集，采用儀器自帶的標(biāo)準(zhǔn)漫反射探頭垂直緊貼樣品進(jìn)行測量，光譜采集范圍為5881～11111 cm

ymbolm@@ 1，平均分辨率為35 nm，掃描次數(shù)為32次。進(jìn)行光譜采集前，先對煙葉進(jìn)行手工撕葉處理去除煙梗，然后將煙葉剪成500～800 mm2的煙片，用于光譜采集；將煙片用微型切絲機(jī)制成寬1 mm的煙絲，待煙絲樣測量完畢后將其用旋風(fēng)粉碎機(jī)粉碎，并過60目篩，得到煙葉的粉末狀樣，煙片、煙絲和煙粉樣品均測量6次取平均值，3種不同物理形態(tài)的煙葉樣品在光譜采集前均置于相對濕度16%、溫度25℃的恒溫恒濕箱中平衡含水率48 h，所有的光譜采集操作均在室溫25℃下進(jìn)行。

利用Kennardtone法＼[14＼]對光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行樣本劃分：65個樣本作為訓(xùn)練集，20個樣本作為測試集，由于一般標(biāo)樣都取自訓(xùn)練集，故使用Kennardtone方法從訓(xùn)練集中選擇15個樣本作為備選標(biāo)樣集。

23模型轉(zhuǎn)移方法

模型轉(zhuǎn)移＼[15＼]是指通過數(shù)學(xué)方法建立源機(jī)光譜與目標(biāo)機(jī)光譜之間的函數(shù)關(guān)系，由確定的函數(shù)關(guān)系對光譜或預(yù)測結(jié)果進(jìn)行轉(zhuǎn)換，實(shí)現(xiàn)模型的共享和有效利用，常見的光譜模型轉(zhuǎn)移方法有斜率截距算法（BC）＼[16＼]、專利算法（henk′s）＼[17＼]、直接標(biāo)準(zhǔn)化（D）＼[18＼]、分段直接標(biāo)準(zhǔn)化（PD）＼[19，20＼]和基于典型相關(guān)分析的模型轉(zhuǎn)移法（CCCA）＼[21＼]等。本研究采用henk′s、PD和CCCA對煙葉NIR模型進(jìn)行轉(zhuǎn)移研究。

231henk′s算法henk′s是一種對光譜波長和吸光度都進(jìn)行校正的方法。首先進(jìn)行波長校正，對應(yīng)于源機(jī)所測的標(biāo)樣光譜矩陣的第i個波長點(diǎn)mj，在目標(biāo)機(jī)標(biāo)樣光譜上選擇窗口為（k+j+1）大小的光譜段s，k+j+1，分別計(jì)算mj與該光譜段每個波長點(diǎn)的相關(guān)系數(shù)，得到目標(biāo)機(jī)上波長l與源機(jī)光譜波長i相關(guān)系數(shù)ri最大，為使結(jié)果更加精確，選取波長l-1、l、l+1與對應(yīng)的相關(guān)系數(shù)rl-1、 rl＼， rl+1建立一元二次拋物線模型：

由該模型得到目標(biāo)機(jī)上與源機(jī)波長i對應(yīng)的波長i′，待求出所有對應(yīng)的i′后，用求得的i和i′建立一元二次拋物線波長校正模型：

波L校正后進(jìn)行吸光度的校正，用插值方法計(jì)算目標(biāo)波長i′的吸光度矩陣s，j，

然后可由最小二乘法計(jì)算出saj和sbj。對于未知光譜Ps，un，先用波長校正公式（2）對其波長校正，然后用插值計(jì)算s，un， 最后由式（3）得到轉(zhuǎn)移的結(jié)果。

232PD算法PD方法是基于D的改進(jìn)算法，在光譜的模型轉(zhuǎn)移中有廣泛的應(yīng)用，在目標(biāo)機(jī)光譜中取寬度為2k+1窗口的吸光度矩陣Zi：

然后將源機(jī)光譜的第i個波長點(diǎn)的吸光度矢量am，j與Zi建立數(shù)學(xué)模型關(guān)系：

用PCR或PL對上式進(jìn)行求解，將回歸系數(shù)bi置于矩陣的對角線上，同時(shí)將其他元素設(shè)為0，則轉(zhuǎn)換矩陣F為：

待轉(zhuǎn)換矩陣F求出后，則目標(biāo)機(jī)上的未知光譜Ps轉(zhuǎn)換成匹配源機(jī)上的光譜Pm。

233CCCA算法CCCA是基于典型相關(guān)分析（CCA）原理而研發(fā)的模型轉(zhuǎn)移算法，由于兩組光譜之間反映被測物信息的部分是一致的，且相互之間具有一定的線性相關(guān)性，而噪聲和干擾信息則是隨機(jī)的，不具有相關(guān)性，因此，通過CCA可以提取兩組光譜之間的線性相互依賴關(guān)系，并濾除噪聲和干擾信息。

假設(shè)選擇N個光譜作為模型轉(zhuǎn)移的標(biāo)準(zhǔn)光譜，令源機(jī)和目標(biāo)機(jī)的標(biāo)準(zhǔn)光譜矩陣分別為m和s，執(zhí)行CCA后得到的典型向量分別為Wm和Ws，則典型變量Lm和Ls可以分別表示為：

則轉(zhuǎn)換矩陣F1可通過最小二乘法計(jì)算得到：

同理，轉(zhuǎn)換矩陣F2為：

將目標(biāo)機(jī)的預(yù)測集Ps與典型變量Ws相乘可得到典型變量Ks：

最后利用轉(zhuǎn)換矩陣F1和F2可將Ks轉(zhuǎn)換為能直接在源機(jī)模型上進(jìn)行預(yù)測的數(shù)據(jù)集Pm：

從而實(shí)現(xiàn)基于典型相關(guān)分析的光譜轉(zhuǎn)移。

24模型評價(jià)和軟件

文章采用偏最小二乘法（PL）建立回歸模型，通過10折交互檢驗(yàn)選擇最佳潛變量數(shù)，將訓(xùn)練均方誤差（RMEC）和預(yù)測均方誤差（RMEP）作為模型性能評價(jià)的標(biāo)準(zhǔn)。所有數(shù)據(jù)處理和計(jì)算都采用MALAB 2015a（美國Mathwork公司）完成。

3結(jié)果與討論

31光譜差異分析

在建模前，需對光譜進(jìn)行相關(guān)預(yù)處理以消除儀器噪聲和其它背景的影響，提高光譜分辨率和靈敏度。經(jīng)試算，選擇avitskyGolay二階導(dǎo)數(shù)與光譜平滑組合預(yù)處理的方式，可有效扣除不同儀器間的光譜差異，求導(dǎo)窗口設(shè)置為15，平滑窗口為13。

從圖1A可知，3種物理狀態(tài)的樣本光譜均發(fā)生了漂移，煙粉和煙絲光譜差異較小，三者吸光度的總體變化趨勢一致，但是光譜差異不明顯。從圖1B可知，雖然適當(dāng)?shù)念A(yù)處理方法可以減少光譜基線漂移的影響，但不能消除樣品狀態(tài)造成的光譜偏差，經(jīng)過預(yù)處理后，三者光譜之間的差異更加明顯，如在8300 cm

ymbolm@@ 1附近，煙片樣光譜波谷變寬、高度變小，而在7100和6900 cm

ymbolm@@ 1處，三者波峰波谷高度都不一致。因此，不同物理狀態(tài)樣本的光譜存在一定的偏差和變化，且不能通過預(yù)處理消除。

圖2為煙草3種物理狀態(tài)光譜的主成分分析（PCA）得分圖，盡管三者主成分得分有一定交集，但不同物理狀態(tài)之間的差異非常明顯，煙粉樣的波動范圍最小、煙絲樣次之、煙片樣最大，說明樣本物理狀態(tài)的改變會導(dǎo)致光譜的變化，不同物理狀態(tài)的樣品光譜建模可能會導(dǎo)致模型根本無法使用或預(yù)測結(jié)果偏差較大。

32PL建模

通過PL建立的煙葉不同物理狀態(tài)的煙堿預(yù)測模型的性能見表1，煙粉模型的整體性能優(yōu)于煙絲和煙片模型，煙粉模型煙堿的RMEP僅為01490，表明煙粉模型性能較優(yōu)。煙粉校正模型分別預(yù)測煙絲和煙片樣中煙堿的RMEP較煙絲和煙片模型的自身預(yù)測結(jié)果分別增大了3294%和2887%，這主要是由于煙絲和煙片光譜與煙粉光譜差異較大所致。因此，在簡單的模型套用效果不佳的情況下， 可以使用模型轉(zhuǎn)移技術(shù)對不同物理狀態(tài)的光譜進(jìn)行校正，提高煙絲和煙片樣本的預(yù)測效果。

33模型轉(zhuǎn)移分析

由于henk′s、PD和CCCA都是有標(biāo)算法，故而在進(jìn)行模型轉(zhuǎn)移分析時(shí)需先對標(biāo)樣數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。標(biāo)樣數(shù)太少，會導(dǎo)致校正系數(shù)中包含的轉(zhuǎn)換信息不充分；標(biāo)樣數(shù)太多，則不方便實(shí)際應(yīng)用，且會增加計(jì)算量，甚至還會出現(xiàn)過校正。圖3為3種模型轉(zhuǎn)移方法執(zhí)行光譜轉(zhuǎn)移時(shí)最佳標(biāo)樣數(shù)的選擇。從圖3可知，標(biāo)樣數(shù)量并非越多越好，隨著樣本量增加，RMEP值呈先降低后升高的趨勢，綜合考慮，3個模型的標(biāo)樣數(shù)選擇14較好。

選擇最佳標(biāo)樣數(shù)后，利用henk′s、PD和CCCA將煙片和煙絲光譜分別轉(zhuǎn)移到煙粉模型上，并對其中的煙堿含量進(jìn)行預(yù)測，從表2可知，經(jīng)henk′s、CCCA轉(zhuǎn)移后的煙絲、煙片光譜預(yù)測結(jié)果分別優(yōu)于其它方法轉(zhuǎn)移后的光譜預(yù)測結(jié)果，PD的效果最差，且隨著窗口增大，效果越差，窗口選擇3較好。對表1和表2的結(jié)果進(jìn)行對比可知，將煙絲光譜轉(zhuǎn)移到煙粉模型的預(yù)測精度優(yōu)于將煙片光譜轉(zhuǎn)移到煙粉模型與使用煙粉模型對煙片、煙絲樣本直接進(jìn)行預(yù)測的結(jié)果相比較，煙片和煙絲的煙堿RMEP最大分別降低了657%和476%，預(yù)測結(jié)果有所改善，但是較實(shí)際應(yīng)用還有一定差距。因此，單純采用模型轉(zhuǎn)移方法無法實(shí)現(xiàn)煙粉模型對非均質(zhì)煙絲、煙片樣本的準(zhǔn)確預(yù)測，需要綜合考慮樣本、模型和模型轉(zhuǎn)移技術(shù)的有機(jī)結(jié)合，以提高非均質(zhì)樣本的預(yù)測精度。

34混合模型的建立

混合建模的策略是指通過在基礎(chǔ)模型中增加變異樣本的信息建立一個精確和健壯的模型，獲得更好的預(yù)測能力和更廣的預(yù)測范圍。本實(shí)驗(yàn)將煙粉模型作為基礎(chǔ)模型，以煙葉樣本的不同物理狀態(tài)為變異，分別添加一定數(shù)量的煙絲和煙片樣本到煙粉模型中，建立混合模型，表3和表4分別為煙粉+煙絲、煙粉+煙片的混合模型分別對煙絲和煙片樣本的預(yù)測結(jié)果。從表3可知，直接添加預(yù)處理的煙絲樣本到煙粉樣本中，建立的混合模型，其預(yù)測能力沒有明顯提高，與直接使用煙粉模型預(yù)測經(jīng)轉(zhuǎn)移的煙絲樣本的預(yù)測誤差接近。而通過對煙粉模型添加一定數(shù)量的經(jīng)模型轉(zhuǎn)移后的煙絲樣品建立的混合模型， 可使模型的穩(wěn)定性和預(yù)測能力提高，其中添加30條CCCA轉(zhuǎn)移后的煙絲樣本光譜比直接使用煙粉模型預(yù)測煙絲樣本的RMEP降低了139%，模型的穩(wěn)健性增強(qiáng)＼[22＼]。3種方法預(yù)測效果的對比中，CCCA的結(jié)果優(yōu)于henk′s和PD方法。

由表4可知，3種方法的對比分析中，增加20個CCCA轉(zhuǎn)移的煙絲樣品建立的混合模型能得到最佳的預(yù)測結(jié)果。與煙粉模型預(yù)測轉(zhuǎn)移后的煙片樣本結(jié)果相比，混合模型預(yù)測性能明顯提升，RMEP從02559降低到02028，添加20個CCCA轉(zhuǎn)移的煙絲樣品的混合模型預(yù)測煙片樣本的RMEP較煙片模型預(yù)測煙片樣本的RMEP降低了273%。因此，增加約20%的煙片樣本可以較好地提高混合模型對煙片的預(yù)測能力，同時(shí)也進(jìn)一步證明了混合模型的有效性，在基A模型中添加經(jīng)模型轉(zhuǎn)移后的樣本基本可實(shí)現(xiàn)無信息的丟失，達(dá)到了良好的預(yù)測效果。綜上所述，通過向煙粉模型中增加一定量的經(jīng)轉(zhuǎn)移后的煙絲和煙片樣本作為建模集，可以提高模型的穩(wěn)健性，進(jìn)而提高對煙絲和煙片樣本中煙堿的預(yù)測精度。

4結(jié) 論

針對非均質(zhì)樣品的近紅外漫反射光譜校正模型準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性不高的問題，提出了一種基于均質(zhì)樣品結(jié)合模型轉(zhuǎn)移方法建立混合模型的解決方案。以煙葉為研究對象，采用煙粉模型與CCCA算法相結(jié)合建立的混合模型準(zhǔn)確測定煙絲和煙片樣品中煙堿的含量。這種混合模型的優(yōu)化策略不僅可以簡化樣品的預(yù)處理過程、節(jié)約時(shí)間和工作量，還有利于在線近紅外光譜分析技術(shù)的發(fā)展，為近紅外光譜的網(wǎng)絡(luò)化、模型的共享提供參考，具有較大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值和應(yīng)用前景。

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分紅合同范文第5篇

【關(guān)鍵詞】丹紅注射液；低分子肝素；不穩(wěn)定型心絞痛

不穩(wěn)定型心絞痛(UAP)是臨床常見的心血管急癥之一,極易發(fā)生心肌梗死或心源性猝死[1]。如何降低心血管事件的發(fā)生率及其死亡率一直是目前研究的熱點(diǎn)。本院自2005年1月至2007年12月采用丹紅注射液聯(lián)合低分子肝素治療UAP取得滿意效果,現(xiàn)報(bào)告如下。

1 資料與方法

1．1 病例選擇 住院UAP患者79例,其中男47例,女32例。年齡41~83歲,平均(57．3±8．5)歲。所有患者的診斷均符合中華醫(yī)學(xué)會心血管學(xué)分會制定的標(biāo)準(zhǔn)[1],其中初發(fā)勞力型心絞痛17例、惡化勞力型心絞痛36例、靜息心絞痛8例、梗死后心絞痛11例、變異型心絞痛7例。參考1989年Braunwald UAP分類,不穩(wěn)定性心絞痛臨床危險(xiǎn)度分層,低危險(xiǎn)組23例,中危險(xiǎn)組37例,高危險(xiǎn)組19例。合并原發(fā)性高血壓31例,糖尿病20例,高脂血癥41例,心律失常11例,缺血性腦血管病5例。排除標(biāo)準(zhǔn):①1個月內(nèi)有出血史、活動性消化性潰瘍;②半年內(nèi)有腦出血者;③有出血傾向者;④血小板180/ 110 mm Hg(1 mm Hg=0．133 kPa);⑥重度心力衰竭、心源性休克;⑦嚴(yán)重肝、腎功能損害;⑧1個月內(nèi)用過肝素或其他抗凝藥物。入選的79例患者隨機(jī)分為兩組,治療組40例,對照組39例。兩組患者年齡、性別、心絞痛的危險(xiǎn)分層、伴發(fā)疾病等差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P>0．05)。

1．2 治療方法 對照組給予常規(guī)治療,即包括休息、吸氧、靜脈注射硝酸甘油、極化液、口服阿司匹林或噻氯匹定、β受體阻滯劑、鈣離子拮抗劑,必要時(shí)調(diào)脂、降壓,控制血糖等。治療組在常規(guī)治療的基礎(chǔ)上加用丹紅注射液(步長倍通，步長集團(tuán)制造)20 ml加生理鹽水250 ml靜脈滴注,并皮下注射低分子肝素鈣0．4 ml，2次/d,連用7 d。觀察療程4周。

1．3 觀察指標(biāo) ①心電圖(ECG):治療期間每日做1次常規(guī)12導(dǎo)聯(lián)ECG檢查,心絞痛發(fā)作時(shí)即刻行ECG檢查。治療結(jié)束后每周行ECG檢查1次;②凝血功能檢測:治療前及治療后進(jìn)行血小板、PT、APTT;③心絞痛發(fā)作情況;④出血情況:觀察顱內(nèi)、皮膚、黏膜、消化系統(tǒng)、泌尿系統(tǒng)有無出血。

1．4 療效判定標(biāo)準(zhǔn)

1．4．1 心絞痛療效評定標(biāo)準(zhǔn) ①顯效:心絞痛發(fā)作減少80%以上;②有效:心絞痛發(fā)作減少50%~80%;③無效:心絞痛發(fā)作減少50%以下。

1．4．2 ECG療效評定標(biāo)準(zhǔn)[2]①顯效:靜息ECG缺血性改變恢復(fù)正常,次極量運(yùn)動試驗(yàn)陽性轉(zhuǎn)陰性;②有效:ECG缺血性ST段下降治療后回升1．0 mm以上,但未達(dá)到正常水平,或主要導(dǎo)聯(lián)倒置T波轉(zhuǎn)為平坦或直立;③無效:達(dá)不到上述指標(biāo)者。

1．5 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 數(shù)據(jù)用均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差表示,兩組間及組內(nèi)不同時(shí)間點(diǎn)的比較采用t檢驗(yàn)。療效判定用χ2檢驗(yàn)。所有數(shù)據(jù)均用SPSS 11．0統(tǒng)計(jì)軟件處理,P

2 結(jié)果

2．1 丹紅注射液聯(lián)合低分子肝素對心絞痛療效的影響見表1。

治療組對心絞痛的療效為:顯效26例,有效8例,無效6例?？傆行蕿?5．0%。對照組對心絞痛的療效為:顯效17例,有效6例,無效16例,總有效率為58．9%。兩組比較,差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(χ2=6．65,P

2．2 丹紅注射液聯(lián)合低分子肝素對患者心電圖改變的影響治療組的療效為:顯效18例,有效15例,無效7例,總有效率為82．5%。對照組的療效為:顯效9例,有效11例,無效19例,總有效率為51．2%。兩組比較,差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(χ2=8．71,P

2．3 丹紅注射液聯(lián)合低分子肝素對凝血功能的影響見表2。

2．4 不良反應(yīng)發(fā)生情況 治療組有7例出現(xiàn)注射部位的皮下出血,未行特殊處理后自行消退。兩組均未出現(xiàn)其他部位的出血,未見其他不良反應(yīng)。

3 討論

UAP是介于穩(wěn)定心絞痛和心肌梗死之間的一種不穩(wěn)定心肌缺血綜合征,易發(fā)生心肌梗死和猝死,是急診常見的心血管急癥之一。其病理基礎(chǔ)是冠狀動脈粥樣硬化斑塊的纖維帽出現(xiàn)潰瘍或破裂,膠原纖維和脂質(zhì)核暴露,引發(fā)血小板聚集、凝血系統(tǒng)激活等一系列反應(yīng),導(dǎo)致冠狀動脈內(nèi)血栓形成,引起冠脈次全阻塞,同時(shí)伴有血栓素A、5-羥色胺等縮血管物質(zhì)大量釋放,導(dǎo)致冠狀動脈痙攣,進(jìn)一步加重冠脈阻塞[3]。因此如何正確地處理UAP發(fā)作是降低不良心血管事件發(fā)生的關(guān)鍵。

低分子肝素由普通肝素解聚而成,其抗Xa因子活性高,而抗凝血酶活性低,主要通過抑制各凝血因子活性,增強(qiáng)血管內(nèi)皮細(xì)胞抗血栓作用,改變血液黏度,促進(jìn)血液流動,從而發(fā)揮抗凝聚和抗血栓作用,較普通肝素具抗血栓作用強(qiáng)而出血作用低等優(yōu)點(diǎn)。丹紅注射液是植物丹參、紅花經(jīng)過現(xiàn)代工藝提取而成，主要成分有丹參酮、丹參酸、丹參酚酸、紅花紅色素、紅花酚甙等成分[4]。有研究報(bào)道 ，丹參具有擴(kuò)張冠狀動脈，降低血管阻力及血液黏度，增強(qiáng)紅細(xì)胞變形能力，改善微循環(huán)，并能清除氧自由基，抗脂質(zhì)過氧化損傷 ，拮抗鈣離子內(nèi)流，改善三磷酸腺苷(ATP)酶活性，同時(shí)也可提高心肌組織耐缺氧能力，對心肌具有明顯的保護(hù)作用。紅花具有活血通絡(luò)、祛瘀止痛的作用，紅花提取物在體內(nèi)、體外均能明顯抑制血小板聚集，對內(nèi)源性凝血系統(tǒng)的激活有一定的抑制作用，并有增加冠狀動脈血流量及營養(yǎng)心肌細(xì)胞的作用，使心肌缺血程度明顯減輕，缺血心肌組織氧的供求關(guān)系得到改善。丹紅注射液可以促進(jìn)血管內(nèi)皮細(xì)胞生長因子的表達(dá)，顯著延長內(nèi)皮細(xì)胞的壽命，促進(jìn)血管內(nèi)皮細(xì)胞的良好生長，抑制凝血酶活性，并能刺激血管內(nèi)皮細(xì)胞釋放組織型纖溶酶原激活物(t-PA)，具有阻止血栓形成和促進(jìn)血栓溶解的作用[5]。而冠心病多以瘀血阻滯為主要病機(jī)，因此活血化瘀是治療的根本。丹紅注射液中丹參和紅花作用相加，是治療冠心病明確有效的藥物。本研究應(yīng)用丹紅注射液合用低分子肝素治療不穩(wěn)定型心絞痛,發(fā)現(xiàn)其能顯著減少心絞痛的發(fā)作,明顯改善心電圖心肌缺血的程度,總有效率分別為85．0%和82．5%,與對照組比較差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。在合用丹紅注射液與低分子肝素治療UAP中,發(fā)現(xiàn)血小板、PT、APTT均無顯著改變,且未見其他明顯不良反應(yīng)。因此丹紅注射液聯(lián)合低分子肝素治療UAP是一種安全、療效確切的方法,值得臨床推廣應(yīng)用。

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