中医移动医疗App信息服务现状研究

以“七麦数据”网站收录的中医移动医疗App作为研究对象，采用网络调查法和文献分析法，根据“七麦数据”对移动医疗App的分类，结合中医移动医疗App的信息服务内容和特点，将筛选出的中医移动医疗App划分为医疗健康类、中医养生类、知识传播类、全面综合类，并根据“七麦数据”网站中对各类中医移动医疗App的打分及累计下载量筛选出最具代表性的12款中医移动医疗App，从全面性、人性化、安全性、实用性4个一级指标和40个二级指标对其信息服务现状进行评价，指出当前中医移动医疗App信息服务存在的问题并提出建议。     

浅论中医学对胰腺实体解剖的认知过程

中医学古籍中罕有关于“胰腺”的明确记载，缺乏直观、系统的理论论述。本文试图通过对各个时期具有代表性的医学典籍所记载内容的分析，结合现代解剖学相关理论，梳理中医学对胰腺实体解剖的认识过程。通过分析，笔者认为中医学对胰腺实体解剖的认识具有阶段性：①先秦两汉时期，存在胰腺实体解剖，但并非认为胰腺是脏器；②唐宋时期，胰腺实体解剖更加清晰，在医学上胰腺附属于脾，并非为独立的脏器；③明清时期，胰腺实体解剖明确，部分医家以独立脏器论之，出现“脾”、“胰”之争。中医学理论缺少对胰腺的单独论述，目前学界的主流观点多为“胰属脾”，线性归属以脾笼统代之略显单薄，不利于理论的丰富与发展。笔者认为胰腺藏象应独立于脾单独讨论，现代解剖学对胰腺命名同一，形态结构清楚，位置描述明确，可直接补充进中医学胰腺藏象（藏）理论中，为完善胰腺藏象理论搭建解剖学基础。     

痛情绪相关神经递质及神经环路研究进展＊

痛情绪是指因疼痛引发的情绪和情感体验，是疾病过程中最常见的一种情绪。痛情绪相关神经机制非常复杂，但主要与单胺类神经递质、神经肽和某些神经环路有关，笔者将结合目前研究现状分别从以上两方面展开，就痛情绪相关单胺类神经递质和神经肽在受体分类、脑区通路、共疾病以及各神经递质之间的联系和痛情绪相关神经环路中各个蛋白的作用机制等方面进行探讨。     

基于CiteSpace的结直肠癌患者生命质量研究

目的：通过中英文文献了解结直肠癌患者生命质量研究现状及发展趋势。方法：运用CiteSpace对中国知网（CNKI）、万方数据知识服务平台、中国生物医学文献数据库、Web of Science核心数据集、PubMed、Cochrane Library中收录的关于结直肠癌患者生命质量研究的中英文文献进行可视化分析。结果：检索得到中文文献1 285篇，英文文献871篇，中英文文献发文量均呈上升趋势，相关研究关注的重点主要是结直肠癌患者造口、抑郁、免疫、肠道功能、化疗及化疗药物，但机构之间、学者之间合作程度及研究类型等方面存在一定差异。结论：中文文献相关研究起步晚、发展快，但在研究质量与研究深度等方面与英文文献相比还有一定差距；国内学者之间、机构之间应加强合作，关心患者肠道功能、心理状况，提高患者体力活动水平，开展更多高质量研究。     

王琦教授新冠肺炎预防方预防新型冠状病毒肺炎机制的网络药理学探讨＊

目的 借助网络药理学的方法，探究两组王琦教授新冠肺炎预防方（简称预防方）预防新型冠状病毒肺炎（COVID-19）的分子靶点和机制。方法 通过TCMSP数据库检索并筛选其活性成分及其作用靶点，通过Uniprot数据库进行蛋白标准化处理。从Genecards数据库中以“Novel coronavirus pneumonia”为关键词搜索获取COVID-19的靶标，构建相交靶点韦恩图。通过cytoscape3.7.2构建PPI蛋白互作网络，寻找富集数目最多的靶点。通过R语言对预防方治疗COVID-19的靶点进行GO和KEGG富集分析，并绘制气泡图。结果 预防方与新冠肺炎相关靶点涉IL-6、TNF、CXCL8、VEGFA、MMP9；GO功能富集分析分别获得53、57条通路；27、29条KEGG相关信号通路。结论 王琦教授新冠肺炎预防方中的主要活性成分为槲皮素、山奈酚、木犀草素、β-谷甾醇、植物甾醇等，可能通过作用于IL-6、TNF、CXCL8、VEGFA、MMP9、CXCL8、IL10、CCL2、IL1B等靶点和介导TNF信号通路、T细胞受体信号通路、Toll样受体信号通路等发挥作用，从而促进免疫反应、炎症反应及细菌防御反应，预防COVID-19。     

“三全育人”视角下思政教育机制实践与探索——“杏林成长导师”计划的构建

“三全育人”是高校思政教育工作的关键一环，也是中医药高校推动思政教育的重要内容。以“三全育人”为视角对北京中医药大学思想政治教育举措“杏林成长导师”计划路径、内容深入分析，运用统计分析和文献研究方法，剖析该计划对中医学专业大学生的学业、思想和实践等多个层面的现实成效，从而为“三全育人”理念在中医药院校制度建构中的应用提供新的视角与方法。     

基于文本挖掘和生物医学数据库的新型冠状病毒肺炎药物发现

目的 基于文本挖掘技术和生物医学数据库对新型冠状病毒肺炎（COVID-19）相关文献进行数据挖掘分析，探究COVID-19及其主要症状发热、咳嗽、呼吸障碍相关基因靶点，筛选潜在有效的化学药和中药。方法 使用GenCLiP 3网站获取COVID-19和其主要症状咳嗽、发热、呼吸障碍共4个关键词的共有靶点，在METASCAPE数据库中对其进行基因本体（GO）和通路富集分析，再利用String数据库和Cytoscape软件构建共有靶点的蛋白质相互作用网络，筛选获得核心基因，运用DGIdb数据库、SymMap数据库针对核心基因进行中西医治疗药物预测。结果 获得COVID-19及其主要症状共有基因靶点28个，其中有IL2、IL1B、CCL2等核心基因16个，使用DGIdb数据库筛选获得与16个关键靶点相互作用的化学药包括沙利度胺、来氟米特、环孢素等28种，中药包括虎杖、黄芪、芦荟等70味。结论 COVID-19及其主要症状的病理机制可能和CD4、KNG1、VEGFA等28个共有基因相关，可能通过介导TNF、IL-17等信号通路参与COVID-19病理过程。潜在有效药物可能通过作用相关靶点通路起到治疗COVID-19的作用。