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1.
2.
目的 构建miRNA-mRNA调控网络,为探索精神分裂症的分子遗传学发病机制研究提供新的思路。方法 于2021年7月在GEO数据库下载精神分裂症外周血miRNA(GSE54578)和死后大脑扣带回mRNA(GSE145554)微阵列数据集,利用GEO2R获取差异表达的miRNA和mRNA,筛选具有靶向mRNA的差异表达miRNA并预测其上游潜在的转录因子;然后,将差异表达miRNA所靶向mRNA与GSE145554数据集所获取的差异表达mRNA取交集基因;最后,对交集基因实施GO和KEGG通路富集分析以揭示它们的生物学功能,构建交集基因PPI网络和miRNA-mRNA调控网络。结果 GSE54578共识别出8个上调且具有靶向mRNA的差异表达miRNA,差异表达miRNA共预测出转录因子10个;GSE145554识别出247个下调的差异表达mRNA,取交集基因后筛选出17个目标mRNA;GO分析显示,目标mRNA主要参与星形胶质细胞的分化与发育等,KEGG通路富集分析显示,目标mRNA主要参与Rap1和Ras信号传导通路等,PPI网络分析显示,mRNA(KRAS和CD28)可能是精神分裂症的关键基因。结论 基于GEO数据库并整合生物信息学不仅能识别精神分裂症的潜在易感基因,并有助于构建精神分裂症miRNA-mRNA调控网络。  相似文献   
3.
目的基于UHPLC-Q-Exactive-Orbitrap-MS技术阐明树舌灵芝主要成分,结合网络药理学探讨其防治新型冠状病毒肺炎的作用机制。方法采用UHPLC-Q-Exactive-Orbitrap-MS技术鉴定树舌灵芝的主要成分;采用Swiss Target Prediction数据平台对鉴定成分进行靶点预测,对核心靶基因进行GO和KEGG富集分析,运用Cytoscape 3.8.0绘制关联网络图,同时通过分子对接评价树舌灵芝核心成分与血管紧张素转化酶Ⅱ(ACE2)及3种新型冠状病毒(SARS-CoV-2)蛋白的结合作用。结果该研究从树舌灵芝中鉴定化合物62个;30个活性化合物主要作用在IL-6、PTGS2和MAPK1等32个核心靶点,通过PI3K/Akt、TNF及肺结核等多条与肺损伤保护相关通路,发挥防治COVID-19的作用;分子对接显示小白菊内酯、1,4-二羟基-2-萘甲酸和瑞香素等核心成分与ACE2及3种SARS-CoV-2蛋白的亲和作用较好。结论该研究初步阐明树舌灵芝的化学成分及潜在作用机制,为筛选树舌灵芝防治COVID-19的药效成分及深入阐明作用机制提供了科学的理论依据。  相似文献   
4.
针对日常使用中遇到的Brilliance 16排螺旋CT高压系统、机架以及控制器局域网络(CAN)通讯等故障现象进行分析与维修,最终通过更换滤波电容、机架数据采集控制器(DMC)电源以及信号刷等配件得以排除故障。通过对故障准确判断以及合理运用厂家Service模式下的维修工具软件快速解决故障,保障了影像科检查工作的顺利进行,从而提高设备的稳定性。  相似文献   
5.
目的:应用关联规则、聚类分析等数据挖掘技术,分析中药专利复方治疗腹泻型肠易激综合征的用药规律。方法:检索治疗腹泻型肠易激综合征的中药专利复方,根据纳排标准进行筛选。建立Excel表,对入选的复方进行术语规范化处理,应用数据挖掘软件对数据进行频次统计、频繁项集分析、关联规则分析、聚类分析、复杂网络分析。结果:共得到96首专利复方,频次统计发现用药多温、平,以甘、辛、苦味药为主,使用频次较高的中药包括白芍、陈皮、白术、防风、茯苓、甘草、木香、黄连、麸炒白术、柴胡等;频繁项集分析显示药物配伍以调和肝脾、燥湿止泻为主;关联规则分析显示常见药对包括防风-白芍、柴胡-白芍、炙甘草-陈皮、山药-茯苓等;聚类分析发现3个中药功能模块,即补脾柔肝、祛湿止泻;理气止痛,燥湿止泻;温中散寒、涩肠止泻;复杂网络分析发现核心药物33味,核心配伍的功效为补脾柔肝、祛湿止泻。结论:数据挖掘为临床治疗腹泻型肠易激综合征提供了参考依据,应以调肝、健脾、温肾为基本大法,兼顾涩肠止泻、养心安神、调和寒热等,根据患者症状辨证论治。  相似文献   
6.
目的 基于网络药理学方法和分子对接技术探究冬虫夏草抗肿瘤的作用机制。方法 利用TCMSP、CNKI、PubMed、Drugbank、Stitch和Swiss target prediction等平台检索冬虫夏草的化学成分和作用靶点;通过GeneCards、OMIM等数据库筛选肿瘤相关基因,运用Cytoscape 3.7.2构建冬虫夏草活性成分-靶点网络,通过String数据库对关键靶点构建网络互作(PPI)网络,并进行基因本体(GO)基因和京都基因和基因组百科全书(KEGG)通路富集分析,最后利用AutoDock Vina软件和Pymol软件对药物有效活性成分和关键靶点进行分子对接验证。结果 共得到冬虫夏草22个化合物,86个抗肿瘤共同靶点,主要包括环加氧酶(PTGS)2、丝裂原活化蛋白激酶3(MAPK3)、过氧化物酶体增生激活受体γ(PPARG)、胱天蛋白酶3(CASP3)、JUN基因等关键靶点。GO分析与KEGG通路结果显示,冬虫夏草抗肿瘤涉及到多种生物学过程以及PPAR、花生四烯代谢、5-羟色胺信号通路等多种信号通路。将关键化合物和靶点进行分子对接,提示冬虫夏草抗肿瘤可能的前5个主要活性成分11,14-二十碳二烯酸、花生四烯酸、黄豆黄素、胆甾醇和豆甾醇与关键靶点PTGS2、PTGS1、PGR、HMGCR和CNR1均能自发结合。结论 初步探讨了冬虫夏草抗肿瘤的主要活性成分、相关靶点及相关通路,发现冬虫夏草可以通过多成分、多靶点、多通路抗肿瘤,为后期实验验证提供了参考依据。  相似文献   
7.
提出一种面向医院患者的视觉监控跌倒检测算法,解决患者由于意外跌倒不能被及时发现的问题,为医护人员快速处理患者跌倒等异常行为提供必要的技术保障。方法:首先,基于深度神经网络模型检测监控图像中人体关节点(如肩部、肘部、腕部、胯部、膝关节等)在图像中的位置,再根据亲和度向量场模型提取人体骨架,最后计算患者躯干、腿部与地面的夹角作为判别性特征,判断监控区域内是否有患者出现意外跌倒。结果:实验结果表明,本文所提算法在实际的医院监护环境中的处理速度高达25帧/s,检测准确率高达96%。结论:该方法能够实时、准确地提取医院环境下患者的行为特征,并针对意外跌倒情况发出警报,为医护人员监测患者跌倒等异常行为提供更准确、方便的计算机辅助医疗护理方法。  相似文献   
8.
The classical anatomist Drew Noden spearheaded craniofacial research, laying the foundation for our modern molecular understanding of development, evolution, and disorders of the craniofacial skeleton. His work revealed the origin of cephalic musculature and the role of cranial neural crest (CNC) in early formation and patterning of the head musculoskeletal structures. Much of modern cranial tendon research advances a foundation of knowledge that Noden built using classical quail-chick transplantation experiments. This elegant avian chimeric system involves grafting of donor quail cells into host chick embryos to identify the cell types they can form and their interactions with the surrounding tissues. In this review, we will give a brief background of vertebrate head formation and the impact of CNC on the patterning, development, and evolution of the head musculoskeletal attachments. Using the zebrafish as a model system, we will discuss examples of modifications of craniofacial structures in evolution with a special focus on the role of tendon and ligaments. Lastly, we will discuss pathologies in craniofacial tendons and the importance of understanding the molecular and cellular dynamics during craniofacial tendon development in human disease.  相似文献   
9.
提出一种基于卷积神经网络的自动检测超声图像颈动脉斑块的方法。通过超分辨生成对抗网络提高超声图像质量,并采用高斯混合模型算法结合先验知识自动提取感兴趣区域;最后采用卷积神经网络实现颈动脉有无斑块的自动检测。使用上海市奉贤区中心医院提供的数据集,自动检测颈动脉是否有斑块,模型准确度、敏感度、特异度分别达到94.11%、96.30%、91.67%。实验证明基于卷积神经网络检测颈动脉斑块结果和真实值有很高的一致性,且鲁棒性好。  相似文献   
10.
为了实现对糖尿病周围神经病变(DPN)的早期预防,辅助医生进行早期诊断与决策,提出了一种基于一维卷积神经网络的DPN预测模型,对原始数据进行了一系列的预处理工作以提高数据的质量,此外数据集的特征维度较高,为了进一步提高预测模型的准确性,进行了主成分分析(PCA)降维处理,通过自主学习数据的特征信息,从中挖掘其有价值的医学信息与规律,来实现DPN的预测。通过支持向量机、BP神经网络和一维卷积神经网络分别建立了DPN预测模型。实验结果表明,一维卷积神经网络模型预测效果优于其他两个模型,其准确率、召回率、F1值、AUC值分别达到了0.983、0.916、0.923、0.98。  相似文献   
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