大脑海马沟立体定位数据集的构建及投影回归分析

目的构建大脑海马沟基于连合间径(AC-PC)定位体系中的立体定位数据集及其平面投影回归方程。方法将30名健康成年人颅脑横断层MRI数据经格式转化导入Photoshop CS软件包,经过严格的图像配准,建立以AC-PC中点为原点的三维立体坐标系,获取海马沟在脑MRI冠状面图像上的三维立体坐标值,以海马沟的最外侧点为起始点,记录该点坐标的X、Z值,其在软件的信息面板中直接显示,Y值为该图像所在层面与AC-PC层面间隔的层数乘以层间距,所有取样点坐标值构成大脑海马沟在三维坐标系中的立体定位数据集。利用SPSS25.0对所获取的取样点数据进行统计处理,求解其投影回归方程。结果成功构建大脑海马沟在在三维坐标系中的立体定位数据集及其在横断、矢状、冠状面上的投影回归方程。冠状面上Z值对X值回归方程,右侧: Z=-46.379-0.302X(P < 0.05), 左侧: Z=-49.512+0.425X(P < 0.05);横断面上Y值对X值回归方程,右侧: Y=-0.380-0.198X(P>0.05), 左侧: Y=2.982+0.106X(P>0.05);矢状面上Z值对Y值回归方程,右侧Z=-38.501+0.416Y(P < 0.01), 左侧: Z=-36.793+0.326Y(P < 0.01)。结论大脑海马沟横断、冠状及矢状面的三维坐标值间的相关关系较不密切。构建的海马沟立体定位数据集可为海马区域病灶定位及该区域脑立体定向手术的靶点确定、手术路径规划提供精确的影像解剖学数据。     

乳腺癌中COL17A1表达的意义及其免疫相关性

目的 基于生物信息学分析乳腺癌中COL17A1表达的意义及其免疫相关性。方法 利用各种数据库分析COL17A1在乳腺癌中的表达情况、差异表达基因、基因本体论（GO）功能注释和京都基因和基因组数据库（KEGG）通路富集分析、与淋巴细胞浸润和趋化因子相关性以及患者生存预后分析。Western blotting和实时定量PCR (qRT-PCR)检测乳腺癌细胞中COL17A1的表达。结果 与正常乳腺组织比较，COL17A1在乳腺癌不同状态（肿瘤分期，年龄，绝经前、中、后和淋巴结转移等）均表达降低（均P <0.05）；并且COL17A1低表达与患者低生存率相关。COL17A1差异表达基因的GO功能分析结果显示主要富集在表皮发育与形成、细胞-细胞间连接和钙离子结合等；KEGG通路富集分析显示主要富集在PI3K-AKT信号通路。Western blotting和qRT-PCR检测结果显示，与MCF-10A细胞比较，不同乳腺癌细胞中COL17A1的表达均显著降低（均P <0.000 1）。乳腺癌组织中COL17A1与CCL14、CCL21、CX3CL1和CCL19等趋化因子和CCR6、C...