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目的探究蛋白激酶D1(PKD1)对β淀粉样蛋白(Aβ)诱导的阿尔茨海默病(AD细胞模型的调节作用和分子机制。方法分别以0、10、20、30、40、50μmol·L~(-1)的Aβ25-35处理SHSY5Y细胞24 h,流式细胞术检测细胞凋亡,MTT检测细胞活力,蛋白印迹法(Western blotting)检测PKD1蛋白水平变化。在AD细胞模型中分别过表达和干扰PKD1,流式细胞术检测细胞凋亡和活性氧(ROS),Western blotting检测凋亡相关蛋白(B细胞淋巴瘤/白血病-2(Bcl-2)和B细胞淋巴瘤/白血病-xl(Bcl-x L))、磷酸化c-Jun氨基末端激酶(P-JNK)、磷酸化细胞外调节蛋白激酶(p-ERK 1/2)、磷酸化JAK激酶2(p-JAK2)、磷酸化信号传导及转录激活蛋白3(p-STAT3)及其下游靶基因c-Myc的蛋白水平变化。过表达PKD1同时添加10μmol·L~(-1) FLLL32(JAK2/STAT3通路抑制剂)处理AD细胞模型,流式细胞术检测细胞凋亡和ROS,Western blotting检测Bcl-2、Bcl-x L、P-JNK和P-ERK 1/2蛋白水平变化。结果 30μmol·L~(-1) Aβ25-35处理SH-SY5Y细胞,细胞存活率和凋亡率分别约为70%和20%(P0.05),为构建AD模型的最适浓度。过表达PKD1抑制Aβ25-35诱导的细胞凋亡增加、ROS升高、Bcl-2和Bcl-x L蛋白表达下调、P-JNK和P-ERK1/2蛋白表达上调;干扰PKD1,加剧Aβ25-35对细胞的毒性作用。过表达PKD1,P-JAK2、P-STAT3和C-Myc蛋白表达上调;干扰PKD1,p-JAK2、p-STAT3和c-Myc蛋白表达下调。FLLL32处理抑制PKD1对AD细胞模型的作用。结论 Aβ诱导SH-SY5Y神经细胞中P-JAK2、P-STAT3表达下调和P-JNK和P-ERK 1/2表达上调。过表达PKD1可通过上调p-JAK2、p-STAT3的表达抑制P-JNK和P-ERK 1/2表达,缓解Aβ对细胞的毒性作用。 相似文献
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机采血小板的特点是高纯度、长时保存、高安全性、低疾病传播率、低输注无效率等优点,临床疗效优于手工采集[1]。随着越来越多的人积极主动的参与到公益事业中来,献血者不断增加,许多血站和医院又大力招募血小板捐献队伍,对机采血小板的相关研究也逐渐增多[2]。但是,献血者在多次机采血小板后机体内血小板有所降低,这样是否会影响到长期献血者体内血小板数目和功能,目前仍存在争议。本文对800人次机采血小板献血者进行调查研究,监测献血后1个月献血者血小板数量及功能的变化,旨在为相关研究提供经验与实证资料。 相似文献
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目的通过直方图法分析磁共振动态对比增强(dynamic contrast enhanced magnetic resonance imaging,DCE-MRI)定量评估脑胶质瘤分级的价值。材料与方法 120例脑胶质瘤患者中,低级别(Ⅰ、Ⅱ级)28例,高级别(Ⅲ、Ⅳ级)92例。采用改良的extended Toft双室模型,获得DCE渗透性参数K~(trans)、K_(ep)、V_e、V_p和灌注参数时间浓度曲线对比剂首过的曲线下面积(initial area under gadolinium concentration time curve,IAUGC)、脑血流量(cerebral blood flow,CBF)、平均通过时间(mean transit time,MTT)。应用非配对t检验和Mann-Whitney U检验比较不同级别胶质瘤DCE直方图参数的差异,应用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线对比分析各不同参数的诊断效能、敏感度和特异度及相应的诊断阈值。结果高、低级别胶质瘤K~(trans)、K_(ep)、V_e和IAUGC、MTT的差异有统计学意义(P0.05)。ROC曲线分析显示,IAUGC和V_e的诊断效果最佳(P0.05)。与平均值相比,K~(trans)的第75百分位数诊断效能升高最明显,IAUGC的第95百分位数的诊断效能最高。结论基于直方图分析法的DCE参数对定量评估脑胶质瘤的分级具有重要的临床参考价值。 相似文献
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目的探讨不同纹理模型和灰阶对基于动态对比增强磁共振图像(dynamic contrast enhancement magnetic resonance imaging,DCE-MRI)的支持向量机的胶质瘤自动分级影响。材料与方法收集经磁共振扫描且经病理证实为胶质瘤Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ级的患者共117例,计算DCE-MRI图像血流动力学参数(NordicICE 4.0),利用不同纹理模型和灰阶提取参数图肿瘤区域相应纹理特征。支持向量机递归特征消除算法选择特征后,输入线性SVM对胶质瘤级别进行分类并使用留一法交叉验证。分类结果使用Graphpad Prism 6统计软件分析。结果灰阶对分类效能的影响差异无统计学意义(P=0.1589),纹理模型对分类效能的影响差异存在统计学意义(P0.0001)。在使用灰度共生矩阵(gray-level cooccurrence matrix,GLCM)提取纹理特征并且灰阶为32和256时,分别选取前22个和前17个特征所得分类正确率最高(正确率=0.79)。结论基于DCE图像纹理对支持向量机胶质瘤分级中,纹理模型GLCM结合特征选择是胶质瘤分级的最优方案,并推荐在后期研究中使用。 相似文献
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