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1.
2.
PurposeEmergence of vancomycin variable enterococci (VVE) poses a challenge to empiric vancomycin therapy. Vancomycin-variable enterococci (VVE) are vanA-positive, yet phenotypically vancomycin-susceptible enterococci that can switch to a vancomycin-resistant phenotype when exposed to vancomycin. The aim of the present study was to determine the prevalence of VVE in India.MethodsIsolates of phenotypically vancomycin susceptible Enterococcus faecium from 20 tertiary care hospitals across India were collected and tested for the presence of vanA, vanR, vanS, vanB and vanC genes by conventional PCR using previously published primers. Isolates positive for vanA gene were considered as VVE.ResultsThe prevalence of VVE was 1.5% (5/340). Only one VVE isolate was positive for vanR and vanS, and all the isolates were negative for vanB and vanC.ConclusionsAlthough the prevalence is low, our finding emphasizes the importance of routinely screening for van genes in enterococci that are phenotypically susceptible. Silenced vanA able to escape detection and revert to resistance during vancomycin therapy represents a new challenge in clinical settings.  相似文献   
3.
《Molecular therapy》2022,30(3):1018-1035
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  相似文献   
4.
5.
目的 多样的环境因素使得不同产地栽培滇重楼的化学成分也丰富多样,不同居群栽培滇重楼的甾体皂苷类成分具有很大的差异,多源数据融合分析能更全面的表征药材化学信息,建立一个高效而准确的产地鉴别模型,为其资源合理开发利用提供依据。方法 以来自云南和四川的8个产地(保山、楚雄、大理、红河、丽江、成都、文山、玉溪)共366份栽培滇重楼根茎为实验材料,采集其傅里叶变换近红外光谱(FT-NIR)和衰减全反射-傅里叶变换中红外光谱(ATR-FTMIR)数据。采用Kennard-Stone算法将不同产地的样品分为2/3的训练集和1/3的预测集,基于4种特征变量提取方法(CARS、VIP、SPA、SO-Covsel)结合2种数据融合策略(低级数据融合和中级数据融合),建立偏最小二乘产地判别分析模型。根据模型参数交叉验证均方根误差(RMSECV)和预测均方根误差(RMSEP)评估模型的稳定性,模型训练集和预测集准确率(ACC)评估模型分类性能。结果 近红外光谱和中红外光谱均能反应不同产地栽培滇重楼的化学成分差异,在中级数据融合中,基于VIP和SPA提取的特征变量建立的模型正确率均大于94%。相较于中级数据融合,低级数据融合模型得到了最为满意的结果,其预测集分类正确率达到100%。结论 根据近红外和中红外数据建立的低级数据融合PLS-DA模型,能够用于栽培滇重楼的产地鉴别分析。  相似文献   
6.
目的 基于重叠延伸PCR(SOE PCR)技术构建转录因子EB(TFEB)丝氨酸114位点突变体原核表达质粒,并进行体外诱导表达和纯化。 方法 根据SOE PCR技术原理设计突变引物,以pGEX-6p-1-TFEB质粒为模板,分别采用外侧引物F和R及突变引物Fn和Rn进行第1步PCR扩增,获得含突变位点的产物1和产物2。经第2步PCR退火延伸对产物1和产物2进行重叠拼接,以拼接后DNA片段为模板,采用外侧引物F和R进行第3步PCR扩增获得含突变位点的目的DNA;将其克隆至pGEX-6p-1载体,采用BamH Ⅰ和Sal Ⅰ进行酶切鉴定,DNA测序验证突变结果。于大肠杆菌(E.coli)中分别采用不同浓度异丙基-β-D-硫代半乳糖苷(IPTG)在不同条件下诱导TFEB及其突变体重组蛋白表达。Glutathione-Sepharose 4B琼脂糖凝珠分离纯化蛋白,SDS-PAGE凝胶电泳检测纯化产物蛋白浓度和相对分子质量。 结果 第1步PCR扩增获得均含有突变位点的2条DNA片段,经第2步PCR退火延伸和第3步PCR扩增后获得大量含有突变位点的完整DNA片段。双酶切鉴定,连接的DNA片段与目的片段大小一致。DNA测序显示TFEB的114位丝氨酸(TCT)成功突变为丙氨酸(GCT)。在0.5?mmol·L-1 IPTG、16?℃诱导过夜条件下获得TFEB及其突变体的可溶性蛋白表达。SDS-PAGE凝胶电泳,纯化后蛋白浓度较高,分子大小正确。 结论 利用SOE PCR技术成功实现了TFEB丝氨酸114位点的定点突变,并且TFEB及其突变体基因在E.coli中成功表达。  相似文献   
7.
目的 鉴定多嘧啶结合蛋白相关的剪切因子(polypyrimidine tract-binding protein-associated splicing factor, PSF)在髓系白血病细胞内的伴侣蛋白,探讨PSF在敏感HL60细胞和耐药的HL60/DOX细胞中易位细胞膜的模式和机制.方法: 通过脂质体瞬时转染PSF真核表达载体过表达PSF,进一步结合流式细胞术在转染后24 h,48 h,72 h检测PSF在细胞膜上的表达水平.构建链亲和素结合肽(streptavidin binding peptide,SBP)和PSF的融合表达载体,转染载体,过表达SBP-PSF融合蛋白.通过链亲和素磁珠共沉淀法和质谱分析,鉴定PSF在细胞内的伴侣蛋白.在慢病毒载体中插入角蛋白18 (cytokeratin 18,K18)干扰序列,转染293T细胞制备病毒液.用慢病毒感染HL60和HL60/DOX细胞,获得稳定干扰K18的细胞株.结合流式细胞术检测干扰K18的HL60和HL60/DOX细胞中细胞膜上PSF的表达水平,由此证实CK18在HL60和HL60/DOX细胞中协同转运PSF易位细胞膜机制的异同.结果: 瞬时过表达PSF后的24 h,48 h,72 h连续3 d检测细胞膜PSF表达水平,HL60敏感株细胞膜上PSF表达率分别为22.4%±3.5%, 37.9%±6.0%, 58.3%±8.8%;耐药株HL60/DOX细胞膜上PSF的表达率分别为4.7%±0.5%, 3.9%±0.6%, 2.9%±0.6%;各时间点下敏感株和耐药株的差异有统计学意义,P<0.01.免疫共沉淀和质谱证实K18为PSF在细胞内的伴侣蛋白.干扰K18的表达后,再次分析细胞膜PSF表达,发现PSF在敏感株细胞膜上的表达水平由原来的48.9%±5.4% 降至6.2%±1.0%;在耐药株细胞膜上的表达水平由9.11%±1.2%降至2.21%±0.51%.结论: K18是PSF在细胞内的伴侣蛋白,在敏感细胞中,K18与PSF相互作用可帮助PSF向细胞膜转运;而在耐药株中,由于该功能障碍导致PSF在胞内发生积累从而介导耐药性.  相似文献   
8.
9.
10.
《Asian nursing research.》2021,15(3):157-162
PurposeThis study develops a checklist with guidelines for the methods and important factors to consider in research using structural equation modeling (SEM).MethodThe paper discusses the factors to consider in the process across the three stages of 1) model setting, 2) model evaluation and modification, and 3) interpretation and reporting of SEM-based studies.ResultsThe authors present a checklist for researchers during the stages of model setting, model evaluation and modification, result analysis, and reporting, along with examples of figures and tables with explanations.ConclusionA checklist will help to improve the reporting quality of SEM-based studies.  相似文献   
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