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冯国瑞
《中国工程科学》 2002年 第4卷 第8期 页码 74-80
文章从当代世界科学文化的大背景出发,通过比较,阐明了钱学森在现代科学技术特别是系统科学研究方面,在国内独领风骚,在国际屹立群伦;探讨了钱学森取得这一成就的深刻原因,论述了由此获得的思想启示。
现代化建设理论与决策管理机制的创新——学习钱学森《创建系统学》的思考
赵少奎
《中国工程科学》 2002年 第4卷 第8期 页码 26-33
在初步学习钱学森著《创建系统学》的基础上,对如何正确地面对客观世界,科学地认识客观世界, 积极地迎接21世纪的挑战,以及用科学的理论与决策管理机制推进我国社会主义现代化建设事业进行了思考。
周利华
《中国工程科学》 2003年 第5卷 第7期 页码 90-94
矿山灾害学是一门综合性强并需不断扩充的矿山安全减灾科学。它与以往单一矿山灾害防治理论研究相比,具有综合性、预测性和经济性三大特征;它的安全减灾原理包含了安全哲学、安全经济学等八大原理;它的研究模型体现了宏观与微观相统一的原则。因此,矿山灾害学的研究,应以科学的系统论思想为指导,采用逻辑与历史相统一法,既要从微观上研究矿山灾害中单一灾种事故的防治技术和方法,又要在宏观上从不同学科、不同层次、不同的方位切入,对矿山灾害进行系统的研究
沈珠江
《中国工程科学》 2006年 第8卷 第3期 页码 18-21
讨论了技术科学与工程科学之间的关系,认为技术科学就是应用科学,其内容属于应用基础研究的范围,而工程科学则是综合运用技术手段和管理手段解决工程问题的学科,其内容属于应用研究范围;提出了建立自然工程学的建议,并对已有和尚不存在的自然工程学科进行了分类,并讨论了系统科学与工程科学之间的关系。
陈学勤,吴慧中,朱耀琴
《中国工程科学》 2009年 第11卷 第8期 页码 72-78
随着分布式仿真系统与Web服务技术的结合日益紧密,以及功能与资源分离的愈加明显,导致大量仿真资源暴露于网络中,传统、单一的访问控制模型已无法应对详细描述了该模型的访问控制流程,目前已应用到虚拟采办系统中。通过对性能的分析和测试,证明了该双重访问控制模型的可用性和有效性。
钟先信,余文革,李晓毅,巫正中,刘积学,陈帅,邵小良
《中国工程科学》 2004年 第6卷 第7期 页码 21-25
微光机电一体化系统简称微系统,是当今技术发展的前沿领域之一。微系统技术的发展将大大地促进许多产品或装置微型化、集成化和智能化,成倍地提高器件和系统的功能密度、信息密度与互连密度,大幅度地节能降耗,有广阔的应用领域和市场。文章阐述了微系统研究的意义以及微系统基础研究的重要性,概述了用于无线通信设备的MEMS器件的性能,指出了MEMS技术是最终实现单芯片机电一体化无线收发系统的根本途径之一,介绍了用于无线通信网络的单芯片机电一体化的微系统研究进展情况
陈其慎,张艳飞,邢佳韵,龙涛,郑国栋,王琨,任鑫,李振清,李强
《中国工程科学》 2023年 第25卷 第6期 页码 191-201 doi: 10.15302/J-SSCAE-2023.10.001
苗东升
《中国工程科学》 2005年 第7卷 第8期 页码 1-8
发展观指人们对社会发展的目标、动力、模式、规律等的根本看法,其复杂性涉及四个层面:在对象层面上,发展观的复杂性源于社会是特殊的开放复杂巨系统;在认知层面上,认知过程的复杂性源于思维巨系统的复杂性与习以为常的还原论和非系统思维带来的曲解
戴汝为
《中国工程科学》 2005年 第7卷 第1期 页码 17-20
思维科学及思维系统工程的研究,可为科学决策和咨询提供理论基础与技术支持。建立和启动一个开放的思维巨系统——思维系统工程,是一项崭新的工程技术。
代谢组扩展生物学的“旁中心法则”——对理解基因组学-糖组学-代谢组学-表观基因组学互作的意义
Albert Stuart Reece
《工程(英文)》 2023年 第26卷 第7期 页码 16-16 doi: 10.1016/j.eng.2022.07.011
The central dogma of biology holds that the transcription of DNA into RNA and the translation of RNA into proteins forms the primary axis of biological activity [1]. Following major advances in the description of the complex glycan and lipid chains that are added onto these basic building blocks, the glycome and lipidome have recently been added to this doctrine as an exciting new extension named the ‘‘paracentral dogma” [2]. However, it has been pointed out that biological systems can include many layers, which are described in modern omics technology platforms relating to both cell-intrinsic and cell-extrinsic layers of control, including metabolomic, microbiomic, immunological, epigenomic, epitranscriptomic, proteomic and phosphoproteomic layers [3].
It is well known that stem and progenitor cells have a metabolism that is based on glycolysis and glutaminolysis [4]. Although this provides less energy to the cell than oxidative phosphorylation, it suffices for these cells’ needs, since such cells are generally relatively quiescent and normally suppress energy-intensive processes such as genome duplication and transcription. Moreover, it has been shown that the high intracellular lactate levels involved in such states not only inhibits the key gatekeeper enzymes of oxidative phosphorylation (i.e., pyruvate dehydrogenase and carnitine palmitoyl acyltransferase) but also actually covalently modifies them by lactylation in order to maintain this inhibited metabolic–epigenomic state [5]. In addition, intermediate metabolism and nutrients are the source of the very extensive library of post-translational modifications to DNA, RNA, and proteins, as well as supplying cellular energy for many of the required reactions. Hence, the metabolic state locks in and reinforces the epigenomic state, and the metabolome and epigenome thereby play mutually reinforcing roles. This self-reinforcing coordination explains why it is so difficult to generate induced pluripotent cells and is a contributory explanation for why the described protocols typically have such low cellular yields.
These concepts become even more important when it is considered that cancer cells are de-differentiated, similarly rely on glycolysis and glutaminolysis, and are similarly metabolically–epigenomically–genomically synchronized. The disruption of this metabolic system is a key focus of mechanistic cancer research.
These important considerations imply that the descriptive and predictive power of the newly described ‘‘paracentral dogma” of biology may be usefully and meaningfully extended by including the metabolome, along with the genome, transcriptome, proteome, glycome, and lipidome, to describe cell-intrinsic regulation—not only in terms of another omics analytical layer but also as a fully predictive and interactive partner in the symphonic-like multilayer coordination that evidently comprises cellular regulatory layering.
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