广州番禺地区健康体检人群血清高密度脂蛋白胆固醇的水平分析

目的分析广州市番禺地区健康体检人群血清HDL-C水平及其不同性别和年龄段分布特点。方法收集广州市番禺区中心医院健康管理中心自2015年1月至2017年12月间16195例健康体检者临检资料,其中男性6686例,女性9509例。受检者按年龄段分为6组,使用匀相法检测血清HDL-C水平,运用SPSS 20.0统计学分析软件进行统计分析。结果整体人群中血清HDL-C平均数为(1.363±0.311)mmoL/L,高于1.30 mmol/L的全国平均水平。血清HDL-C水平男女性别差异较大,女性血清HDL-C中位数(1.44 mmol/L)水平明显高于男性(1.19 mmol/L)(χ^2=2716.81,P<0.01)。在18~59岁年龄段,男性血清HDL-C水平随年龄增长有降低的趋势,其中位数水平由1.22 mmol/L下降至1.16 mmol/L,差异有统计学意义(χ^2=75.43,P<0.05)。依据2016年《中国成人血脂异常防治指南》,健康体检人群中10.48%(1698/16195)的个体低于1.00mmol/L,尤其在男性人群中,其异常检出率高达20.19%(1350/6686),女性人群检出率为3.66%(348/9509)。结论广州市番禺地区血清HDL-C水平高于全国平均水平,男性血清HDL-C水平低于女性,并在18~59岁年龄段中HDL-C水平随年龄增长有降低的趋势。     

Hsa-miR-203联合伊马替尼对慢性粒细胞白血病K562细胞的作用

目的探讨hsa-miR-203联合甲磺酸伊马替尼（mesylate imatinibMI）对人慢性粒细胞白血病K562细胞的影响。方法体外培养K562细胞,利用Lipofectamine^TM2000将has-miR-203模拟物转染至K562细胞,MT＇F法检测使用miR-203、MI以及两者联合使用对细胞增殖的抑制率,流式细胞术检测对细胞早期凋亡率的影响。结果miR-203转染至K562细胞（24、48、72h）后,联合MI显著抑制K562细胞增殖,抑制效果较各单独使用组作用明显增强。单用miR-203浓度为50μmol·L^-1时的抑制率分别为19．69％、25．62％、35．21％。而联合不同浓度（0．5、1、2、3、4μmol·L^-1）的伊马替尼,抑制率随着作用时间增加,呈时间一依赖效应。单用hsa-miR-203、伊马替尼及两者联合作用于K562细胞48h后,早期凋亡率分别为7．8％、8．9％、12．5％。结论当一定浓度的hsa-miR-203与不同浓度的伊马替尼联合之后,对K562细胞的增殖抑制作用增强,hsa．miR-203提高了K562细胞对伊马替尼的敏感性,其机制可能为共同促进K562细胞早期凋亡有关,并为白血病的治疗提供新的依据。     

羽扇豆醇联合槲皮素对膀胱癌 5637细胞的抑制作用

目的 研究羽扇豆醇(Lupeol)联合槲皮素(Quercetin)对膀胱癌5637细胞增殖抑制的作用,为膀胱癌的治疗提供实验依据.方法 利用噻唑蓝(MTT)法分别检测不同浓度的羽扇豆醇(10、20、40、60、80、100、120μmol/L)及槲皮素(5、10、20、40、60、80μmol/L)对膀胱癌5637细胞的增殖抑制作用,并计算作用48 h后细胞的生长抑制率.选取抑制率为30％的药物浓度(即IC30)作为加药浓度分别单独及联合处理5637细胞48 h,MTT法检测各处理组细胞生长抑制率,并计算两种药物多个组合的Q值,以评价联合效果.利用克隆形成实验及划痕实验检测细胞克隆能力及迁移能力的影响.利用实时荧光定量反转录PCR(qRT-PCR)检测miR-145的表达水平.结果 羽扇豆醇和槲皮素均能有效抑制膀胱癌细胞的增殖,呈浓度依赖性,槲皮素的量效变化更为明显.计算得出羽扇豆醇和槲皮素48 h的IC50分别为50.02μmol/L和44.42μmol/L;IC30分别为35.40μmol/L(实验中使用35μmol/L)和29.86μmol/L(实验中使用30μmol/L),羽扇豆醇与槲皮素联合作用5637细胞抑制率达58.83％,两种药物为协同作用(Q值为1.167).两种药物联合作用可明显抑制5637细胞的克隆形成及迁移能力,并使miR-145相对表达量增高.结论 羽扇豆醇和槲皮素均能抑制膀胱癌5637细胞生长,并呈浓度依赖性,两种药物联合能协同抑制细胞的增殖,并明显抑制其克隆形成能力及迁移能力,其分子机制可能与miR-145的表达增高相关.     

基于生物信息学方法预测hsa-miR-122在肝癌中的分子调控网络

目的运用生物信息学方法推测hsa—miR-122存肝癌中的分子调控网络。方法运用UCSC基因组浏览器、人类miRNA疾病数据库、TF—miRNA调控数据库、miRNA靶基因预测验证数据库、肝癌基因在线数据库、lncRNA疾病数据库、DIANALAB—LncBase数据库、转录因子结合谱数据库,研究hsa-miR-122的上游转录因子、下游靶基因及与其相互作用的lncRNA间的多个调控途径,绘制hsa—miR-122的核心调控网络图．结果UCSC数据库中显示hsa-miR-122位于人类18号染色体18@1．31位置上,并显示其高度保守。hsa—miR-122与肝脏疾病,尤其是肝癌的关系密切。综合各生物信息学软件结果,推测在肝癌的发病过程中hsa—miR-122受转录因子CXADR和PTPNl调控的同时．又调控着下游靶基因PTFGl和HAMP。此外,lncRNAMEG3及其转录因子Snail、n—MYC和ARNT也可能与hsa-miR-122存在相互作用联系。所有相关基因构成一个调控网络,相互协调,在肝癌的发生与发展中扮演着重要的角色。结论运用生物信息学方法对hsa—miR-122分子调控网络进行预测,不仅能揭示hsa—miR-122的生物学功能．而且为阐明其与肝癌的发病机制提供了新的理论基础．也为后续的实验验证提供良好的指导．     

马钱子碱对人慢性粒细胞白血病KCL-22细胞的增殖及凋亡作用

目的 探索马钱子碱对人慢性粒细胞白血病KCL-22细胞的增殖抑制及诱导凋亡作用,为白血病的治疗提供新的方向。方法 体外培养白血病KCL-22细胞株,采用MTS法检测不同浓度马钱子碱对KCL-22细胞增殖的影响; 通过FITC-Annexin V/PI双染法检测不同浓度马钱子碱处理后细胞的凋亡作用; 运用Western blotting法检测凋亡相关蛋白的表达水平变化。结果 马钱子碱可明显抑制KCL-22细胞增殖,且具有浓度和时间依赖性。马钱子碱可诱导KCL-22细胞发生凋亡,并以早期凋亡为主,在50～400 μg/ml范围内呈剂量效应关系。经马钱子碱处理后,Bcl-2蛋白表达降低、Bax和Cyt-C蛋白表达增高,Caspase-9,Caspase-3均被切割活化。结论 马钱子碱可显著抑制慢性白血病KCL-22细胞增殖,并可能通过调控Bax/Bcl-2平衡、释放Cyt-C及激活Caspase-3,9依赖的内源性线粒体途径诱导细胞凋亡。     

番禺区体检人群血清尿酸水平及相关危险因素分析

目的：了解本地区人群血清尿酸（UA）水平及其相关危险因素。方法收集15632例体检人群的血尿酸（UA）、尿素（Urea）、肌酐（Crea）、空腹血糖（FPG）、总胆固醇（TC）、甘油三酯（TG）、高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）、低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）等8项生化指标,并分析UA水平和高尿酸血症（HUA）的危险因素。结果体检人群HUA的患病率为36.24%（5665/15632）,男性HUA患病率是女性的2.2倍。UA水平、HUA患病率在不同性别、年龄之间差异有统计学意义（P〈0.05）。UA水平、HUA患病率随年龄增长呈“J”形曲线变化。Pearson相关分析结果显示,UA水平与年龄、FPG、TC、TG、LDL-C、Urea和Crea呈正相关（P均〈0.01）,与HDL-C、性别呈负相关（P均〈0.01）;多元线性回归分析结果显示,FPG、HDL-C和女性是HUA的保护因素,TG、LDL-C、Urea和Crea是HUA水平的危险因素;多因素Logistic回归分析结果显示,FPG、TC和HDL-C是HUA的保护因素,性别、TG、LDL-C、Urea和Crea是HUA的危险因素。结论总体检人群UA水平随年龄增长呈“J”形曲线变化。TC、TG、LDL-C、Urea和Crea是HUA的危险因素,而HDL-C、女性是HUA的保护因素。     

生物信息学分析microRNA在前列腺癌中的调控通路

目的:运用生物信息学方法推测microRNA（miRNA）在前列腺癌中的分子调控通路。方法:利用人类miRNA疾病数据库（HMDD）查询已证实与前列腺癌相关的miRNAs并汇总,挑选文献报道最多的几个miRNAs作为研究对象。运用miRwalk在线软件分别查询各miRNAs的靶基因,并作交集分析筛选出各miRNAs的共同靶基因。在前列腺基因数据库（PGDB）中查询已证实与前列腺癌密切联系的基因,并筛选出与前列腺癌相关的miRNA靶基因。进一步利用转录因子数据库（ChIPBase）分别推测各miRNA和靶基因的转录因子,并绘制miRNA在前列腺癌中的分子调控通路图。结果:经HMDD筛选出有10篇或以上文献支持与前列腺癌相关的miRNAs为miR-21、miR-145、miR-221和miR-222;miRwalk软件证实得出这4个miRNAs的共同靶基因共有15个,其中CDKN1A、PTEN、ERBB2、MYC、TP53、ESR1和BCL2等7个基因已证实参与前列腺癌的发生发展;ChIPBase预测得CDX2和GR为4个miRNAs的共同转录因子,而7个靶基因的共同转录因子有10个,其中CDX2是miRNAs及其靶基因的共同转录因子。所有基因形成一个调控环路,参与前列腺癌的发生与发展。结论:运用生物信息学方法对前列腺癌相关的miRNAs分子调控网络进行预测,不仅能揭示各miRNAs的生物学功能,而且为阐明其与前列腺癌的发病机制提供了新的理论基础,也为后续的实验验证提供指导。     

生物信息学分析长链非编码RNA在结肠癌中的调控网络

目的通过生物信息学方法了解长链非编码RNA（lncRNA）在结肠癌中的分子调控网络。方法利用lncRNA疾病数据库预测并筛选得出与结肠癌相关的lncRNAs作为研究对象；运用Starbasev2.0软件预测与lncRNAs相互调控的miRNAs，并利用HMDDv2.0数据库筛选出与结肠癌相关的miRNAs。进一步利用Consite转录因子数据库分别预测出各lncRNA和miRNA的转录因子并各自取交集后筛选出与结肠癌相关的转录因子。运用miRwalk在线软件分别预测各miRNA的靶mRNA，用一致法筛选后得出共同靶基因，并绘制出lncRNA在结肠癌的分子调控网络图。结果通过lncRNA疾病数据库查询得出与结肠癌相关性最高的前3个lncRNAs为H19、HOTAIR和MALAT1。在Starbasev2.0中预测得出上述3个lncRNAs的共同靶miRNAs为miR-17、miR-20a、miR-20b、miR-93、miR-106a、miR-106b、miR-519d。经HMDDv2.0查询证实与结肠癌相关的miRNAs共90个，与上述7个miRNAs取交集后得出miR-17、miR-20a、miR-106a和miR-106b与结肠癌相关。Consite预测得出3个lncRNAs的共同转录因子为E74A、ARNT、Thing1-E47、Hunchback、Snail；4个miRNAs的共同转录因子为Sox-5、FREAC-4、Sox-17、ARNT、Snail，两者共同转录因子取交集后证实与结肠癌相关的有ARNT、Snail、Sox-17。miRwalk软件预测这4个miRNAs的共同靶基因为HLF、SORL1、ZFYVE26、PFN2、PKD2、PKN2、PTPN4、RBL2、WEE1、FZD3、RGL1、MKRN1、C7orf43、NTN4、ZFP91等，其中PKD2、PKN2、WEE1、ZFP91参与结肠癌的发生、发展。所有基因形成调控环路，参与结肠癌的发生与发展。结论运用生物学软件对结肠癌相关的lncRNAs分子调控网络进行分析，为进一步阐明结肠癌的分子发病机制，并为后续的实验研究提供线索。