吗啡对嘌呤核苷酸分解代谢的影响—吗啡依赖的生化与分子生物学机制研究

目的 :研究吗啡依赖及戒断对嘌呤核苷酸分解代谢的影响与作用机制。方法 :建立吗啡依赖、戒断的大鼠模型 ,测定大鼠血浆中尿酸及腺苷脱氨酶 (ADA)含量 ;各组织中的腺苷脱氨酶含量以及大鼠脑顶叶、肝脏、小肠和肌肉组织中腺苷脱氨酶的基因转录产物。结果 :吗啡给药大鼠血浆尿酸水平明显升高 (P <0 0 5 ) ;吗啡给药及戒断期间 ,大鼠血浆ADA水平均显著升高 (P <0 0 5 ) ;吗啡给药组大鼠脑顶叶、肝脏、小肠和肌肉组织匀浆中的ADA含量都有不同程度的升高 (P <0 0 5 ) ,而在自然戒断期间 ,上述各组织ADA含量较给药组有所下降 ;吗啡给药 3d组大鼠脑顶叶、吗啡给药 7d组大鼠肝脏、小肠和肌肉组织中ADA的基因表达均明显升高 (P <0 0 5 ) ,除肌肉组织外 ,在自然戒断期间 ,上述各组织ADA的基因表达水平都有不同程度的恢复。结论 :嘌呤核苷酸分解代谢加强可能是吗啡的基本作用 ,也可能是依赖的重要原因之一。     

慢性吗啡处理对大鼠嘌呤核苷酸补救合成酶基因表达的影响

对一些原代细胞及细胞系的体外研究表明 ,吗啡或其它阿片类大多抑制脑来源细胞的ＤＮＡ或ＲＮＡ合成 ,而促进脑外来源细胞的ＤＮＡ或ＲＮＡ合成 ,有关机制还不清楚。吗啡或其它阿片类是否通过干扰核苷酸代谢相关酶的基因表达影响核苷酸代谢 ,进而影响核酸代谢 ?国内外尚未见此类研究报道。中枢神经系统调控阿片类产生的躯体依赖与精神依赖。脑组织中只能进行嘌呤核苷酸的补救合成。本文采用反转录 -聚合酶链反应ＲＴ ＰＣＲ检测吗啡依赖大鼠部分组织中嘌呤核苷酸补救合成途径的两个关键酶次黄嘌呤 -鸟嘌呤磷酸核糖转移酶ＨＧＰＲＴ和腺苷激…     

安徽省嗜人按蚊分布区疟疾漏报情况分析

通过分层整群随机抽样调查了江淮之间嗜人按蚊分布区２０个县市中的８个县市６４个点２７４４２人及３２个乡镇卫生院的疟疾漏报情况，总漏报率高达７７．５％，其中乡以下居民漏报率高达９８．４％，认为这一地区在疫情大幅度下降后时有点状暴发的原因在于严重的漏报掩盖了疫情，致防制措施不落实，建议在进一步落实综合措施中要重视疫情报告，以便措施的针对性更实，巩固这一地区的疟防效果     

安徽省疟疾流行及防治对策探讨

为巩固和扩大安徽省疟疾防治成果，收集并系统分析了近３０年来各县的疟防资料。根据疟疾流行区的地理情况，气候特点和疟疾流行情况，把疟疾流行区分为江淮丘陵高疟区，沿江圩区中疟区，淮北平原低疟区和皖南山区低疟区。１９９０－１９９７年疟疾平均发病率分别为４．４‰，１．１‰，０．６５‰和０．３８‰。详细分析了各流行区自然地形，气候条件，疟疾媒介种类居民生产，生活习惯，防疟的组织结构等对疟疾流行的影响。     

安徽省脊髓灰质炎监测系统效果评价

WHO提出了全球2000年消灭脊髓灰质炎(简称脊灰)的规划,1991年中国政府庄严承诺要在1995年消灭脊灰,安徽省于1990年建立了脊灰监测系统,10年来该系统在查明脊灰的发病情况,确定消灭脊灰策略等方面发挥了重要作用. 1 资料与方法 1.1 资料来源全省疫情资料、急性弛缓性麻痹(AFP)病例监测系统的旬报、AFP病例个案调查表、省脊灰实验室及国家脊灰实验室的检验结果及AFP病例临床诊断结果、各地常规免疫及强化免疫接种率报告等. 1.2 统计方法用EPI info软件进行统计处理.     

安徽江淮地区雷氏按蚊嗜人亚种传疟作用的研究

1982年7～9月间,在安徽省舒城县芦镇公社两个大队通过寄生虫学和昆虫学调查证实,雷氏按蚊嗜人亚种的传疟作用比中华按蚊更为重要。同时,人工感染实验结果,雷氏按蚊嗜人亚种和中华按蚊都能感染恶性疟原虫,但前者的敏感性明显比后者为高,表明雷氏按蚊嗜人亚种是当地传播恶性疟的主要媒介。     

^131I去除术后残留甲状腺组织的护理体会

甲状腺癌是内分泌常见的恶性肿瘤之一。在甲状腺结节中，甲癌占14．7％～28.6％；在全身各种恶性肿瘤中，甲癌占1％～2％。我院2000年9月至2004年11月用^131I碘治疗分化型甲状腺癌116例，治愈率达91％。在临床上取得了很好的疗效，现将治疗和护理体会如下：     

ARIMA模型在疟疾发病预测中的应用

目的探讨ARIMA时间序列模型在疟疾发病预测中的应用,建立疟疾发病率的预测模型。方法基于1996～2005年安徽省怀远县的疟疾月发病资料,采用最大似然法估计模型参数,按照残差不相关原则、简洁原则确定模型结构,依据AIC与SBC准则确定模型的阶数,建立ARIMA疟疾预测模型。并用所得模型对2006年该县疟疾发病率进行预测。结果ARIMA(0,1,1)×(0,1,1)12模型能较好地拟合既往时间段上的发病率时间序列,其方差估计值为0.60,AIC=187.00,SBC=193.58,数学函数式为(1-B)(1-B12)Zt=(1-0.591B)(1-0.281B12)at。该模型对2006年月发病率的平均预测误差仅为0.03。结论ARIMA模型可较好地拟合疟疾发病在时间序列上的变化趋势,是一种精度较高的短期预测模型。