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951.
目的 观察黄精丸(CHP)对D-半乳糖联合东莨菪碱所致学习记忆障碍小鼠海马神经自噬的影响,探讨其可能的作用机制。方法 将90只8周龄雄性昆明小鼠随机分为正常组、模型组、多奈哌齐组、CHP低、中、高剂量组。除正常组外,前3周各组小鼠每日颈背部皮下注射1次0.14 g·kg-1 D-半乳糖、后2周改为每日腹腔注射1次2 mg·kg-1东莨菪碱复制学习记忆障碍小鼠以模拟阿尔茨海默病(AD)。造模开始1周后,多奈哌齐组给予0.65 mg·kg-1多奈哌齐,CHP低、中、高剂量组分别给予1.25、2.5、7.5 g·kg-1 CHP提取液,模型组给予生理盐水0.5 mL,每天灌胃1次,连续4周。以水迷宫装置观察各小鼠行为学改变,尼氏染色分析各小鼠海马形态学变化,实时荧光定量聚合酶链式反应(Real-time PCR)检测各小鼠海马组织哺乳动物雷帕霉素靶蛋白(mTOR)、自噬效应蛋白-1(Beclin-1)及泛素结合蛋白p62(p62)的mRNA表达水平差异,蛋白免疫印迹法(Western blot)检测各组小鼠海马组织mTOR、Beclin-1、微管相关蛋白1轻链3Ⅱ(LC3Ⅱ)、微管相关蛋白1轻链3Ⅰ(LC3Ⅰ)、p62的蛋白表达水平差异,免疫组化探测各组小鼠海马神经元Beclin-1阳性表达。结果 与正常组比较,模型组小鼠学习记忆障碍、痴呆症状明显,其海马结构紊乱、神经元数量减少(P<0.01),mTOR、Beclin-1的mRNA及蛋白表达水平均显著降低,LC3Ⅱ/LC3Ⅰ显著降低,p62的mRNA及蛋白表达水平显著升高(P<0.01);与模型组比较,多奈哌齐组及CHP各组小鼠痴呆症状及学习记忆好转,海马神经结构紊乱有所改善、神经元数量增加(P<0.05,P<0.01),mTOR、Beclin-1的mRNA及蛋白表达水平均明显升高,LC3Ⅱ/LC3Ⅰ明显升高,p62的mRNA及蛋白表达水平均明显降低(P<0.05,P<0.01)。结论 CHP能促进海马神经元自噬发挥治疗AD的作用,其机制可能与激活mTOR信号通路有关。  相似文献   
952.
目的 该研究旨在通过生物信息学、机器学习及动物实验的整合研究策略探究不明原因复发性流产(URSA)着床窗口期(WOI)子宫内膜细胞衰老的分子机制及补肾活血法的干预作用。方法 通过基因表达综合(GEO)数据库平台获取包含健康育龄妇女及URSA患者着床窗口期子宫内膜的微阵列基因集。利用R语言的“limma”包筛选URSA差异表达基因(DEGs)。利用加权基因共表达网络分析(WGCNA)获取与URSA最相关模块基因,并进行基因本体论(GO)富集分析和京都基因与基因组百科全书(KEGG)富集分析。通过人类基因数据库(GeneCards)与在线人类孟德尔遗传(OMIM)数据库获取细胞衰老相关基因集。利用韦恩图在线制图软件筛选“URSA DEGs、最相关模块基因与细胞衰老相关基因”的交集基因。而后利用检索相互作用基因/蛋白质的搜索工具(STRING)对交集基因进行蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络分析,并通过Cytohubba筛选关键基因。此外,通过最小绝对值选择与收缩算子(LASSO)回归与随机森林算法筛选URSA细胞衰老诊断基因。最后,构建URSA小鼠模型,并随机分为模型组,补肾活血组及阿司匹林组,每组6只;另取6只正常妊娠小鼠作为空白组。补肾活血组给予寿胎丸合当归散配方颗粒药液(12.35 g·kg-1)灌胃,阿司匹林组以阿司匹林肠溶片(0.011 mL·g-1)灌胃。空白组、模型组给予等量蒸馏水灌胃。于发现阴道栓的第1天记为妊娠第1天(GD1)开始,连续每日给药,于GD5给药12 h后处死,收集子宫内膜组织样本。利用实时荧光定量聚合酶链式反应(Real-time PCR)和免疫荧光检测细胞衰老相关诊断基因在URSA小鼠着床窗口期子宫内膜组织的表达及补肾活血法的干预作用。结果 纳入GSE165004微阵列基因集进行生物信息学分析。根据R语言的“limma”包筛选出URSA DEGs 585个(P<0.05)。WGCNA结果提示品红色模块基因与URSA密切相关(r=0.32,P<0.05)。对品红色模块基因的KEGG分析结果提示,基因主要在细胞衰老、Hippo、NF-κB等信号通路中富集(P<0.05)。此外,通过GeneCards与OMIM网站获取细胞衰老相关基因2 138个;通过韦恩图在线制图工具获得URSA差异表达基因、品红色模块基因与细胞衰老相关基因的交集基因27个,此即URSA着床窗口期子宫内膜组织细胞衰老相关DEGs。PPI分析结果显示核突触蛋白α(SNCA)、血红素加氧酶1(HOMX1)、基质金属蛋白酶1(MMP1)为关键基因。LASSO回归与随机森林共筛选出4个诊断基因,包括凝溶胶蛋白(GSN)、细胞周期蛋白2(CCND2)、RB结合蛋白8(RBBP8)和溶血磷脂酸受体1(LPAR1)。动物实验证实,与空白组比较,模型组GSN的mRNA水平和荧光强度明显升高(P<0.05),CCND2、RBBP8和LPAR1的mRNA和荧光强度明显减低(P<0.05)。与模型组比较,补肾活血组GSN表达水平明显下降(P<0.05),CCND2、LPAR1和RBBP8的表达水平明显上升(P<0.05)。结论 URSA着床窗口期子宫内膜细胞衰老与多个基因的调节相关,补肾活血法可作用于多个细胞衰老相关靶点,这可能是其改善URSA子宫内膜容受性的关键机制。  相似文献   
953.
    
Simulation techniques are used in healthcare education to support the development of clinical skills. The aim of this study was to investigate the perceived value of a tonometry model eye (TME) when used in teaching and learning the clinical skill of Goldmann applanation tonometry (GAT) in optometric education in the UK.  相似文献   
954.
    
There is growing interest in speckle tracking echocardiography-derived strain as a measure of left ventricular function in neonates. However, knowledge gaps remain regarding the effect of image acquisition and processing parameters on circumferential strain measurements. The aim of this study was to evaluate the effect of using different region of interest (ROI) widths on speckle tracking derived circumferential strain in healthy neonates.  相似文献   
955.
    
The current tumor-node-metastasis staging system does not provide sufficient prognostic prediction or adjuvant chemotherapy benefit information for stage II-III colon cancer (CC) patients. Collagen in the tumor microenvironment affects the biological behaviors and chemotherapy response of cancer cells. Hence, in this study, we proposed a collagen deep learning (collagenDL) classifier based on the 50-layer residual network model for predicting disease-free survival (DFS) and overall survival (OS). The collagenDL classifier was significantly associated with DFS and OS (P < 0.001). The collagenDL nomogram, integrating the collagenDL classifier and three clinicopathologic predictors, improved the prediction performance, which showed satisfactory discrimination and calibration. These results were independently validated in the internal and external validation cohorts. In addition, high-risk stage II and III CC patients with high-collagenDL classifier, rather than low-collagenDL classifier, exhibited a favorable response to adjuvant chemotherapy. In conclusion, the collagenDL classifier could predict prognosis and adjuvant chemotherapy benefits in stage II-III CC patients.  相似文献   
956.
    
  相似文献   
957.
958.
959.
    

Background

Paediatric appendicitis may be challenging to diagnose, and outcomes difficult to predict. While diagnostic and prognostic scores exist, artificial intelligence (AI) may be able to assist with these tasks.

Method

A systematic review was conducted aiming to evaluate the currently available evidence regarding the use of AI in the diagnosis and prognostication of paediatric appendicitis. In accordance with the PRISMA guidelines, the databases PubMed, EMBASE, and Cochrane Library were searched. This review was prospectively registered on PROSPERO.

Results

Ten studies met inclusion criteria. All studies described the derivation and validation of AI models, and none described evaluation of the implementation of these models. Commonly used input parameters included varying combinations of demographic, clinical, laboratory, and imaging characteristics. While multiple studies used histopathological examination as the ground truth for a diagnosis of appendicitis, less robust techniques, such as the use of ICD10 codes, were also employed. Commonly used algorithms have included random forest models and artificial neural networks. High levels of model performance have been described for diagnosis of appendicitis and, to a lesser extent, subtypes of appendicitis (such as complicated versus uncomplicated appendicitis). Most studies did not provide all measures of model performance required to assess clinical usability.

Conclusions

The available evidence suggests the creation of prediction models for diagnosis and classification of appendicitis using AI techniques, is being increasingly explored. However, further implementation studies are required to demonstrate benefit in system or patient-centred outcomes with model deployment and to progress these models to the stage of clinical usability.  相似文献   
960.
目的 基于快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)构建肝血管瘤自动检测系统,观察其检出增强CT图像中的肝血管瘤的效能。方法 收集经腹部增强CT诊断的128例肝血管瘤患者、共2 304幅增强CT图像,按8∶2比例将其分为训练集(n=102)和测试集(n=26),分别含1 836幅及468幅增强CT图像。利用Faster R-CNN、针对增强CT图像构建自动检测肝血管瘤系统,基于迁移学习方案,采用Resnet50预训练分类网络作为提取特征模块的基础骨架,以区域提议网络提取训练集增强CT图像特征,以边界框分类回归模块输出预测边框的精确位置坐标和类别的概率分数。训练过程中绘制Loss曲线,评估模型对训练集的训练效果及其稳定性;采用随机梯度下降法作为优化器对参数进行调整,以提升模型性能。通过平均精度均值(mAP)评估系统检出测试集增强CT图像中的肝血管瘤的效能。结果 训练集训练过程损失函数Loss曲线中,自动检测系统呈快速下降趋势,提示模型学习能力良好,预测性能稳定。mAP曲线显示,迭代次数epoch为40~80时,系统对测试集468幅增强CT图像检出肝血管瘤的mAP为0.962~0.973,波动小,提示模型已收敛,自动检测效果良好。结论 基于Faster R-CNN的增强CT图像自动检测系统可有效检出肝血管瘤。  相似文献   
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