窄谱中波紫外线治疗白癜风治疗参数选择

【摘要】 我国窄谱中波紫外线应用于白癜风治疗已有十余年，目前，其临床治疗参数尚缺乏统一标准，不规范的治疗不仅不能使患者从中获益，还易引起红斑、水疱、光老化等不良反应。基于世界白癜风工作组光疗委员会制定的窄谱中波紫外线治疗白癜风的专家共识，结合相关文献及临床治疗经验，本文从治疗频率、初始治疗剂量、连续治疗或中断治疗后剂量调整、平台期及疗程选择、可接受的最大光疗总次数等方面讨论窄谱中波紫外线治疗参数的选择，提高窄谱中波紫外线治疗白癜风的疗效。     

茯芩菌液态发酵合成茯芩三萜的实验研究

目的:探索茯苓菌液态发酵合成茯苓三萜的工艺条件.方法:从碳源、氮源、金属离子、辅助因子及初始pH角度对茯苓菌液态发酵合成茯苓三萜的过程进行系统分析,以确定高效发酵工艺.结果:最佳碳源为葡萄糖、氮源为玉米浆粉、添加金属离子ZnSO4、MnSO4、CuSO4或FeSO4以及辅助因子2-硫代巴比妥、初始pH范围为5～6.结论:通过培养基和发酵条件优化设计可显著提高茯苓三萜的合成效率.     

蛇床子素/壳聚糖衍生物胶束对去卵巢骨质疏松大鼠骨微结构和骨吸收的影响

目的观察蛇床子素/壳聚糖衍生物胶束(Osthole-loaded N-octyl-O-sulfonyl chitosan micelles,NSC-OST)对去卵巢骨质疏松大鼠骨微结构和骨吸收的影响,初步探讨其抗骨质疏松的分子机制。方法将40只雌性SD大鼠按照随机原则分为5组:假手术组(Sham)、模型组(Ovx)、尼尔雌醇组(Nil)、蛇床子素(OST)、蛇床子素/壳聚糖衍生物胶束组(NSC-OST),除了假手术组以外均通过摘除双侧卵巢形成骨质疏松模型,连续给药12周后,通过HE染色和Micro-CT检测分别从二维、三维形态学角度观察药物对骨微结构的影响;通过抗酒石酸酸性磷酸酶染色观察药物对体内破骨细胞生成和分化的影响;通过免疫组化手段检测药物对破骨特异分子NFATc1、c-fos、CTSK表达的影响。结果 HE染色结果显示药物组均能明显改善造模引起的组织骨质疏松样改变,其中Nil组改善骨微结构的效果最明显,其次为NSC-OST组,最后是OST组;通过Micro-CT分析发现NSC-OST可显著提高大鼠股骨的BMD和BV/TV(P0.05),并明显改善Tb.N、Tb.Sp、Tb.Th三项指标(P0.05),效果要优于OST组,但略逊于Nil组; TRAP染色提示NSC-OST可以明显抑制N.Oc/BS和Oc.S/BS两项破骨生成参数(P0.05),效果要优于OST组,但略逊于Nil组;免疫组化实验提示:NSC-OST可以抑制大鼠骨组织中的破骨特异分子NFATc1、c-fos、CTSK的表达,前两项指标NSC-OST与Nil抑制作用相当,抑制CTSK时NSC-OST的作用要弱于Nil,均强于OST。结论 NSC-OST可以显著改善去卵巢大鼠的骨微结构,其抗骨质疏松作用的发挥可能与其抑制破骨细胞的生成和分化相关。     

积雪草颗粒对UUO大鼠肾组织CTGF、α-SMA、HGF、MCP-1表达的影响

目的:探讨积雪草对单侧输尿管梗阻(UUO)大鼠肾组织结缔组织生长因子(CTGF)、α-肌动蛋白(α-SMA)、肝细胞生长因子(HGF)、单核细胞趋化蛋白(MCP-1)-1表达的影响,为临床上应用积雪草延缓肾衰竭提供依据。方法:50只雄性SD大鼠随机分为假手术组、模型组、积雪草大剂量组、积雪草小剂量组、对照(福辛普利)组。每组10只,除假手术组外均成功建立UUO大鼠模型,术后21 d腹主动脉采血,检测肝、肾功能的变化;免疫组化检测CTGF、α-SMA、HGF、MCP-1的表达部位及含量。结果:模型组CTGF、α-SMA、MCP-1的表达高于假手术组(P<0.01),药物干预组指标低于模型组(P<0.01);药物干预组HGF含量显著高于模型组(P<0.01);其中积雪草大剂量组的表达高于小剂量组(P<0.01),但与福辛普利组相似(P>0.05)。药物干预组BUN水平下降,Scr、ALT、AST变化不明显。结论:积雪草可通过上调UUO大鼠肾组织HGF的表达,抑制UUO大鼠肾组织CTGF、α-SMA、MCP-1表达而实现其抗肾小管间质纤维化(TIF)的作用,大剂量组与福辛普利组作用相似,且没有明显的肝肾毒性。     

成虫童虫冰冻切片抗原间接荧光抗体试验和免疫酶染色试验…

以肺吸虫成虫童虫冰冻切片抗原片做间接荧光抗体试验及免疫酶染色试验对比检测９４份肺吸虫感染者和４０例正常健康人血清，两法的阳性率分别为９３．６、９５．７％和８９．４％，假阳性率均为０。ＩＦＡＴ和ＩＥＳＴ对比检测３４份血吸虫病人血清，３５份华支睾吸虫病人血清和３０份肺结核病人血清，ＩＦＡＴ出现的交叉反应率为１４．７％、５．７％、０和１４．７％、８．６％、０。ＩＥＳＴ出现的交叉反应率为５．９％、０、０和     

基于人工智能的药物-靶标相互作用预测

目的 建立一个高效的药物-靶标相互作用预测分类模型，为生物实验提供有力的补充工具。方法 研究开发一种基于深度学习的方法来预测药物-靶标相互作用：通过引入高维分子指纹和蛋白质描述符，并应用概率矩阵分解算法生成负样本集，构建一个高效的药物-靶标相互作用预测分类模型。结果 与其他已报道的方法相比，本方法具有可比性或优越性，预测准确性、特异性、敏感性以及AUC值均>90%，提示该方法在药物靶标预测方面具有良好的应用前景。结论 人工智能深度学习模型以及概率矩阵分解算法的结合有助于解决药物-靶标相互作用预测精度低、负样本选择不合理等问题。     

美国纽约中国澳门和珠海社区药房药学服务的对比分析

目的通过访谈调查美国纽约、中国澳门、中国珠海三地药房药学服务的发展现状,分析其存在的问题,探讨药学服务深入发展关键环节。方法在三地通过半结构化的问卷进行调研,共访谈了30名药师和70名消费者,比较三地药房药学服务的基本情况。结果通过访谈分析发现,三个地区药房药学服务发展水平差异显著,美国药学服务发展已积累了丰富的经验,中国澳门及中国珠海丞待提高。结论中国药房可以从以下几点改进:①提高药师的服务水平,增加对药品情况的说明,减少硬售药品行为;②增加药房的回访制度、药历记录制度,以跟踪消费者的用药情况;③增加药师的再学习和后续考核,提高专业知识水平。