IL-17A敲除对帕金森病模型小鼠神经退变及神经炎症的影响

目的：研究白细胞介素(interleukin)-17A 对帕金森病(Parkinson′s disease, PD)模型鼠神经退变及神经炎症的影响。方法：IL-17A基因敲除的C57BL/6雄性小鼠通过腹腔注射 1-甲基-4-苯基-1, 2, 3, 6-四氢吡啶(1-methy-4-phenyl-1, 2, 3, 6-tetrahydropyridine, MPTP)制备PD 模型,注射的第 7 天取小鼠全脑,用TUNEL试剂盒检测中脑黑质部细胞的凋亡, 用免疫组织化学法和Western Blot法检测黑质部小胶质细胞CD11b的表达。结果：IL-17A-/-的PD模型小鼠黑质部位细胞凋亡的数目较野生型PD模型小鼠减少,小胶质细胞的形态改变较轻且CD11b 蛋白表达减少。结论：IL-17A基因敲除后减轻了PD模型小鼠的神经退变和神经炎症的变化。     

Th17细胞对链脲佐菌素诱导MIN6细胞凋亡的影响*

目的：探究辅助性Th17(helper T17, Th17)细胞对链脲佐菌素(streptozotocin, STZ)诱导MIN6细胞凋亡的影响。方法：取5~6周龄的C57BL/6雄性小鼠的脾脏,体外诱导分化Th17细胞5 d。取生长状态良好的MIN6细胞,单独使用STZ(2.65 μg/mL)或Th17细胞(1︰1)处理以及用STZ处理MIN6细胞24 h后再与Th17细胞共培养24 h。采用CCK-8试剂盒检测MIN6细胞活力;Hoechst和TUNEL双染检测MIN6细胞凋亡;Western Blot法检测cleaved-caspase-3蛋白表达水平。结果：STZ或Th17细胞单独处理的MIN6细胞,细胞活性降低,细胞凋亡增多,cleaved-caspase-3蛋白表达水平升高;经STZ处理24 h后与Th17共培养的MIN6细胞,较单独处理组而言,细胞活性明显降低,细胞凋亡显著增多,cleaved-caspase-3蛋白表达水平升高明显。结论：STZ和Th17细胞均可诱导MIN6细胞凋亡;Th17细胞可加重STZ诱导的MIN6细胞凋亡。     

Th17细胞对MN9D细胞凋亡的影响*

目的：利用多巴胺合成的MN9D细胞株,观察Th17细胞对MN9D细胞凋亡和损伤的影响。方法：免疫磁珠分选获得Th17细胞,经体外活化后,与MN9D细胞株共培养,然后用免疫荧光法检测TH阳性细胞数目;TUNEL和Hoechst染色观察MN9D细胞凋亡及细胞数目的变化;Western Blot法检测MN9D细胞中活化的凋亡酶3(caspase-3)的表达。结果：经体外活化的Th17细胞与MN9D细胞共培养后,MN9D细胞数目显著降低,凋亡率明显增加,且MN9D细胞中促凋亡酶caspase-3的活化水平升高。结论：活化的Th17细胞促进了MN9D细胞的凋亡,具有损伤作用。     

α-突触核蛋白的突变体A53T对小胶质细胞激活的影响

目的：探究重组人的野生型α-突触核蛋白(wild type alpha-Synuclein, WT α-Syn)和重组人的α-突触核蛋白突变体A53T(α-Synuclein mutant A53T, α-Syn A53T) 对原代小胶质细胞的影响。方法：无菌培养原代小胶质细胞,细胞静息状态下加药处理,通过免疫荧光染色观察小胶质细胞的形态和Western Blot半定量分析CD11b的变化。结果：高浓度的WT α-Syn可以激活小胶质细胞;CD11b蛋白表达量明显升高;而2 μmol/L和5 μmol/L的α-Syn A53T均能激活小胶质细胞,CD11b蛋白表达量均升高。结论：相同浓度的WT α-Syn和α-Syn A53T,α-Syn A53T更容易激活小胶质细胞。     

基于无人机影像深度学习算法的血吸虫病家畜传染源智能识别研究

目的 建立一种基于无人机影像深度学习算法的智能识别模型，初步评价其用于血吸虫病家畜传染源耕牛远程识别和监测管理的效果。方法 以环鄱阳湖地区有螺洲滩作为研究区域，采用无人机航拍采集该区域影像数据集。对数据集进行增强处理，并使用数据标注工具VGG Image Annotator标记样本数据库中的耕牛，建立耕牛形态识别标签。基于Mask R-卷积神经网络（CNN）深度学习算法建立智能识别模型用于识别耕牛分布，采用准确率、精确率、召回率、F1得分和平均精确率等指标对模型识别耕牛效果进行评价。结果 共获取200幅无人机航拍原始影像，对影像数据增强处理后获得410幅影像，标记耕牛识别训练样本2 860个。构建的Mask R-CNN深度学习识别模型在迭代200轮后收敛，模型准确率为88.01%、精确率为92.33%、召回率为94.06%、F1得分为93.19%、平均精确率为92.27%，可有效检测和分割耕牛形态特征。结论 基于无人机影像深度学习算法构建的Mask R-CNN模型识别耕牛准确性较高，可用于血吸虫病家畜传染源远程智能识别、监测和管理。