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991.
目的:探讨针刺治疗脑梗死介入时机及脑缺血再灌注损伤与炎性细胞因子受体的关系.方法:采用雄性健康Wistar大鼠110只,随机分为正常组10只、假手术组10只、模型组10只、非穴位针刺组40只及醒脑开窍针刺组40只.其中两个针刺组内再设缺血1h再灌注1h组、3h组、6h组、12h组4个亚组,每个亚组10只大鼠.两个针刺组分别于缺血再灌注1h、3h、6h、12h 4个时间点进行针刺干预,醒脑开窍针刺组穴取“水沟”“内关”;非穴位针刺组取双胁下非穴点.在相应时间点断头取脑,采用实时定量聚合酶链反应及免疫印迹法检测白细胞介素-1受体(IL-1RⅠ)与肿瘤坏死因子-α受体(TNFR-Ⅰ )mRNA和蛋白变化.结果:模型组大鼠IL-1RⅠ、TNFR-Ⅰ mRNA和蛋白较正常组、假手术组、醒脑开窍针刺组、非穴位针刺组明显上升(P<0.01,P<0.05);醒脑开窍针刺组内IL-1RⅠ、TNFR-Ⅰ mRNA和蛋白在缺血1h再灌注3h表达最弱,其次为6h、1h、12 h;非穴位针刺组内IL-1RⅠ、TNFR-Ⅰ mRNA和蛋白各时间点间表达无显著差异,但各时间点与模型组比较有所下降(均P<0.05).结论:针刺可降低脑缺血再灌注IL-1RⅠ和TNFR-Ⅰ的mRNA和蛋白的表达,抑制致炎因子受体过表达而阻断凋亡信号的传导,延长脑缺血时间治疗窗,从而起到脑保护作用.在缺血超早期3h介入针刺治疗为最佳时间. 相似文献
992.
目的 应用非线性动力学方法探讨不同频率针刺手法诱发脊髓背角广动力范围(wide dynamic range,WDR)神经元放电信号的编码特征。方法 采用玻璃微电极细胞外记录技术判定SD大鼠脊髓背角WDR神经元;不同频率(0.5、1、2、3 Hz)均匀提插手法针刺大鼠足三里穴;利用非线性动力学方法提取并分析脊髓背角WDR神经元放电信号中所包含的与针刺频率相关的特征性信息,通过计算放电频率、峰峰间期、嵌入维数、最大Lyapunov指数以及Lempel Ziv复杂度,得到不同频率针刺手法诱发WDR神经元放电信号的编码特征。结果 4种不同频率针刺手法表现出不同的特征,WDR神经元放电频率的变化与针刺手法频率的改变并非呈简单的线性相关;针刺作用下WDR神经元的放电信号具有混沌特性。结论 采用非线性动力学的相关术语描述和归纳针刺电信号的放电节律形式是适用可行的,不同频率针刺手法能够在脊髓背角水平干预神经电信息的传导、编码和加工过程。 相似文献
993.
目的:研究注射用益气复脉(冻干)Yi Qi Fu Mai Injection(YQFM)(Lyophilized)对大鼠肝微粒体CYP1A2、CYP3A的诱导作用。方法:将wistar大鼠分为生理盐水对照组,苯巴比妥钠诱导组,YQFM组,连续给药7天后处死,制备肝微粒体。采用Cocktail法,将特异性探针底物非那西丁(CYP1A2)、睾酮(CYP3A)与肝微粒体共孵育,采用高效液相色谱测定孵育所得代谢产物对乙酰氨基酚和6β-羟基睾酮的生成速率,来评价YQFM对CYP1A2、CYP3A的诱导作用。结果:空白对照组、诱导组和YQFM组的对乙酰氨基酚的生成速率分别为(18.04±1.00)、(43.07±2.90)、(27.6±4.5)ng.(mg pro-tein)-1.min-1,6β-羟基睾酮的生成速率分别为(15.79±1.43)、(40.86±3.32)、(32.8±3.67)ng.(mg protein)-1.min-1。结论:YQFM对大鼠肝微粒体CYP1A2、CYP3A有诱导作用。 相似文献
994.
酪氨酸激酶抑制剂伊马替尼对于断裂点集中区/艾贝尔森( Bcr-Abl)阳性白血病有着显著的治疗效果,但由于抗药性的原因影响了其在临床上的应用.作为第二代Bcr-Abl酪氨酸激酶抑制剂巴氟替尼在一系列临床前和临床后研究中表现出了良好的应用前景. 相似文献
995.
996.
997.
998.
患,男性,57岁,因右下腹隐痛不适半个月入院。患半个月前不明原因出现右下腹隐痛不适持续存在,但程度较轻,不向他处放射,可自行缓解,不伴发热、畏寒,亦无尿频、尿急、尿痛,无大便次数增多及粘液脓血便等,于2006年10月23日入院收住治疗。患一般情况尚可,查体:腹平软,右下腹轻压痛,无反跳痛及肌紧张;全腹未触及包块,肝脾未触及;全腹叩鼓音,移动性浊音阴性,肠呜音3次/min。CT检查:右下腹及脐下肠间包裹积液,性质不明(图1);B超检查:肝囊肿,左肾囊肿,阑尾炎?右下腹低回声含液性病变、性质待查(以阑尾粘液性囊肿首为考虑),脐下方囊实性回声区、考虑包裹性积液(图2)。肿瘤三项:CEA:[第一段] 相似文献
999.
1000.
目的:全面总结机器学习预测自杀行为的算法特点、应用场景和模型效能。方法:系统搜索三个数据库中(PubMed、EMBASE、Web of Science)截至2022年11月应用机器学习算法预测自杀意念、自杀尝试和自杀死亡的文献。结果:研究共纳入71篇文献,提取81个模型。机器学习预测自杀行为的模型效果良好(自杀意念AUC区间0.70~0.97;自杀尝试AUC区间:0.63~0.96;自杀死亡AUC区间:0.69~0.93),但阳性预测值偏低。当前研究多采用临床或社区样本,缺少学校样本。模型纳入的特征多为人口统计学和精神病理学变量,缺乏心理、生理和社会变量。结论:机器学习提升了自杀预测能力,有望作为辅助筛查工具应用于临床实践。 相似文献