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1.
目的: 采用血清药理学方法探究甘草干姜汤(LDGD)的体外抗胃癌作用,并基于网络药理学和分子对接法探讨其抗胃癌机制。方法: 以不同配比的甘草干姜汤灌胃大鼠后以腹主动脉取血方式提取含药血清,利用四甲基噻唑蓝(MTT)法观察甘草、干姜不同配比LDGD大鼠含药血清对人胃腺癌细胞AGS以及人脐静脉血管内皮细胞HUVEC活力的影响;基于网络药理学构建LDGD抗胃癌的“成分-靶点”网络,通过构建蛋白-蛋白相互作用网络(PPI)筛选出关键靶点,通过GO功能和KEGG通路富集分析探究LDGD抗胃癌可能涉及的生物学功能和信号通路;通过分子对接分析LDGD中文献报道的8种主要成分甘草苷、异甘草苷、甘草素、异甘草素、甘草酸、6-姜酚、6-姜烯酚、8-姜酚和抗胃癌关键靶点的结合情况。结果: 血清药理学实验中不同配比LDGD灌胃大鼠后提取的30%含药血清对人胃腺癌细胞AGS的细胞活力均产生了显著的抑制作用,而对HUVEC无明显抑制作用;通过网络药理学分析得到LDGD有效化学成分101个,抗胃癌关键靶点为VEGFA、TNF-α、CASP3、MYC;富集分析结果表明,LDGD抗胃癌可能主要通过对凋亡信号、氧化应激、活性氧反应等途径的调节,以及对TNF、p53等信号通路发挥作用;分子对接结果表明,甘草酸、甘草苷与VEGFA对接良好,6-姜酚与TNF-α对接良好,且这3种成分在LDGD中含量相对较高。结论: 甘草干姜汤具有一定抗胃癌活性,其机制可能是通过调节氧化应激,作用于TNF、p53等信号通路,其中甘草酸、甘草苷、6-姜酚可能为关键药效成分。  相似文献   
2.
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   
3.
目的 运用网络药理学方法及分子对接技术探讨黄芪干预腹膜纤维化的可能机制。方法 利用中药系统药理学数据库及分析平台(TCMSP)检索黄芪的主要化学成分及靶点,并补充文献报道相关药理作用的成分作为潜在活性成分。以"peritoneal fibrosis"为关键词分别在OMIM、Genecards获取目前已知的与腹膜纤维化相关的疾病靶点,后取两者的交集靶点;对交集基因通过STRING数据库与Cytoscape 3.7.2软件构建"药物-成分-靶点-疾病"网络及蛋白互作(PPI)网络并筛选核心网络。基于R软件使用Bioconductor生物信息软件对核心靶点进行GO及KEGG富集分析,最终采用AutoDock软件将主要有效成分与核心靶点进行分子对接,得出其结合能力。结果 筛选出20个黄芪活性成分及文献报道有相关药理作用4个, 457药物作用靶点,与674个腹膜纤维化病靶点取交集,得到86个共同靶点。GO功能富集分析提示黄芪拮抗腹膜纤维化主要参与了蛋白激酶B信号转导的调节、细胞对化学的应激反应、炎症反应的调节等通路; KEGG通路富集分析主要涉及调控肿瘤、磷脂酰肌醇-3-羟激酶-蛋白激酶B(PI3K-Akt)、晚期糖基化终末产物/晚期糖基化终末产物受体(AGE-RAGE)、人类巨细胞病毒感染、HIF-1信号通路等;分子对接结果显示关键靶点与活性成分具有较好的结合能力。结论 黄芪治疗腹膜纤维化的分子机制,可能与抑制炎症及氧化应激反应、调节多种信号通路等相关。  相似文献   
4.
Home-based primary care (HBPC) provides interdisciplinary, comprehensive care at home for homebound older adults and has been largely excluded from the national conversation on care quality and quality improvement. In this Pragmatic Innovations article, we describe the work of the National HBPC Learning Network (LN), which focuses on fostering a continuous learning culture among HBPC practices to improve practice quality, elevate the field of HBPC, and create a community of continuous growth and quality of care accountability. The LN recruits HBPC practices in waves of 9 to 10 practices. It currently comprises 38 HBPC practices that care for 58,000 patients across 25 states (approximately 26% of all patients receiving HBPC in the United States). In a Kickoff meeting, the HBPC practices in each wave are instructed in the basics of quality improvement, develop project aim statements and their first plan-do-study-act cycle, receive an introduction to the LN quality improvement software platform, and review plans for LN engagement. Each month, practices submit updates and receive real-time feedback on their quality improvement work. Monthly virtual workshops are held with all practices that include sharing results of a “1-minute survey” (a monthly 1-to 3-question survey sent to all LN participants on a topic relevant to HBPC practices), a didactic and discussion related to the 1-minute survey topic, and interactive progress updates from LN participants regarding their quality improvement work. Each wave ends with “Moving-up Day,” where practices report on their overall project and reflect on how their practice has changed as a result of the LN. LN practices have addressed and improved performance in multiple HBPC-related quality areas including assessment of functional status and cognitive impairment, falls prevention, advanced care planning, COVID-19 vaccination, and others. We present case studies of 3 LN practices and how LN participation strengthened their practices.  相似文献   
5.
为了提高人体肌电信号对于下肢动作识别的准确率,提出一种基于遗传算法(GA)优化的径向基(RBF)神经网络分类模型。通过采集人体日常8种下肢动作的表面肌电信号并选择“sym6”系小波函数对肌电信号进行滤波预处理,使用主成分分析法(PCA)对时频域特征降维,把特征向量输入GA算法优化的RBF神经网络进行训练和识别。实验结果表明,该方法对同一受试者8种下肢动作的平均识别率为94.00%±0.45%;对15位不同受试下肢动作识别率达到89.30%,比传统BP神经网络的识别准确率提高11.8%,预测时间缩短6 s。所提出的方法为肌电信号应用于下肢智能康复机器人的意图识别研究提供参考,有助于病人的康复。  相似文献   
6.
目的: 使用U-net卷积神经网络实现锥形束CT(cone-beam CT, CBCT)影像中下颌磨牙的牙体和牙髓腔的自动分割,采用基于显微CT(Micro-CT)扫描结果构建的三维模型作为金标准,评估分割准确性。方法: 从同济大学附属口腔医院放射科收集20组包含完整单侧下颌磨牙的口腔小视野CBCT数据,预处理后,由牙体牙髓病学专家使用MITK Workbench软件手动标注牙体与牙髓腔,作为U-net神经网络分割算法的训练集。另收集5颗下颌磨牙和相应的小视野CBCT数据,5组数据经相同预处理后作为测试集。随后由完成训练的神经网络和同一专家对测试集数据进行牙体和牙髓腔分割和三维重建。离体牙预处理后行Micro-CT扫描,将三维重建后获得的模型作为金标准。分别比较测试集数据中,专家的手动标注、神经网络分割结果与金标准两两之间的差异。采用Dice相似性系数(Dice similarity coefficient, DSC)、平均对称表面距离(average symmetric surface distance, ASSD)、Hausdorff距离(Hausdorff distance, HD)和形态差异分析对结果进行评估。采用SPSS 20.0软件包对数据进行统计学分析。结果: 神经网络分割结果与金标准相比,其牙体组的DSC为(95.30±1.01)%、ASSD为(0.11±0.02) mm、HD为(1.05±0.31) mm,牙髓腔组的DSC为(81.21±2.27)%、ASSD为(0.15±0.05) mm、HD为(3.29±1.85) mm,结合形态差异分析结果显示,神经网络的分割结果与金标准的牙体与髓室部分基本相似,但在根管部分,能分割出较粗的根管,对于根管下段和侧支根管等较细的根管分割能力有限。结论: 在现有实验条件下,以专家手动标注作为训练样本的U-net神经网络,实现了在CBCT影像上对下颌磨牙牙体与髓室的自动化精准分割。但对根管部分,其分割结果有待进一步提升。  相似文献   
7.
目的:基于UPLC-Q-Exactive Orbitrap-MS方法,利用网络药理学和分子对接技术初步探究双黄连解热抗炎的物质基础及作用机制。方法:利用UPLC-Q-Exactive Orbitrap-MS技术鉴定双黄连口服液中的主要化学成分。基于网络药理学,将已定性化合物录入Swiss Target数据库筛选成分靶点;运用GeneCards、TTD等数据库筛选疾病靶点,通过Cytoscape软件构建“中药-成分-靶点-疾病”网络;筛选关键成分,构建PPI网络筛选核心靶点,并对药物疾病共有靶点进行GO和KEGG通路富集。利用Schrodinger软件对关键成分和核心靶点进行分子对接验证。此外,采用腹腔注射脂多糖溶液建立大鼠发热炎症模型,测量体温变化值,ELISA法检测TNF-α、IL-1β、IL-6、cAMP、PGE2含量。结果:双黄连口服液共鉴定出83种化学成分。网络药理学分析得双黄连口服液关键成分包括黄芩素、汉黄芩素、槲皮素、千层纸素A等,10个核心靶点包括GAPDH、TNF、MAPK3等。共有靶点涉及信号转导、转录的正调控、炎症反应等生物过程,通过TNF、PI3K/Akt、Ras、MAPK、TLR、cAMP、花生四烯酸代谢等信号通路发挥治疗作用。对接结果显示较好的结合活性。体内动物实验验证双黄连口服液能够降低发热大鼠体温,减少TNF-α、IL-1β、IL-6、cAMP、PGE2含量。结论:双黄连口服液通过多成分、多靶点、多途径发挥解热抗炎作用,为下一步深入探究其药效物质基础及机制提供参考。  相似文献   
8.
目的 应用网络分析的方法探讨注意缺陷多动障碍(ADHD)儿童攻击性以及父母攻击性的相互影响。方法 2019年1—12月选择符合美国《精神障碍诊断与统计手册(第5版)》(DSM-5)诊断标准的ADHD儿童108人为ADHD组,正常儿童110人为对照组,两组儿童及其父母均完成攻击问卷。通过构建网络的方法对ADHD及对照组儿童攻击性行为与其父母的攻击性行为之间的相关性进行研究。结果 ADHD组儿童躯体攻击性、言语攻击性、易怒得分高于对照组儿童,差异有统计学意义(t=5.03、2.94、5.92,P<0.001)。ADHD父母的攻击性显著高于对照组,其分量表显示ADHD组父母易怒(t=3.83、3.70)、父母敌意(t=2.69、3.06)均高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。相关分析显示父母的攻击性和ADHD儿童的攻击性有显著相关(P<0.01);网络分析显示ADHD儿童与正常对照组儿童存在不同的攻击性网络结构,其网络全局强度高于对照组(Z=2.06,P<0.05)。结论 ADHD儿童和其父母较正常儿童均具有较高水平的攻击行为,父母的攻击性和ADHD儿童的攻击性之间相互影响,ADHD儿童攻击性受到父母的影响显著大于对照组。  相似文献   
9.
目的 建立一种联合表面增强拉曼散射(SERS)与卷积神经网络(CNN)的方法,用于耐甲氧西林金黄色葡萄球菌(MRSA)和对甲氧西林敏感金黄色葡萄球菌(MSSA)的准确鉴定。方法 合成带正电的纳米银颗粒(AgNPs+)作为SERS基底,测量MRSA和MSSA的SERS指纹谱并制作数据集,构建浅层一维CNN网络并在该数据上训练生成MRSA/MSSA二分类模型。结果 合成的AgNPs+能够通过静电引力紧密地吸附在细菌菌体表面并产生显著的SERS效应,在654、731 cm-1等7个波段均有明显的拉曼峰被增强出。提出的SERS-CNN方法用于MRSA和MSSA检测的准确率超过94.5%,重现性小于5%,检测灵敏度达到102 cells/mL。结论 建立的联合SERS与CNN的方法可用于MRSA的准确检测。  相似文献   
10.
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