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1.
目的 观察丝裂素活化蛋白激酶(mitogen-activated protein kinase,MAPK)在神经肽Y(neuropeptide Y,NPY)及去甲肾上腺素(NE)促心肌细胞肥大过程中的作用。方法 进行原代乳鼠心肌细胞培养,使用髓磷脂碱性蛋白为底物,γ-^32P-ATP为磷酸基来源,测定在NPY、NE作用过程中MAPK活性的变化。结果 NPY、NE作用后5min内,MAPK活性即有明显升高,在15min达高峰,25min后仍显著高于对照组(P〈0.01);二者合用可使MAPK活性进一步增高(P〈0.01)。结论 作为一种快速、有力的信息传递工具,信息共同通路MAPK在NPY、NE生物学信息传导过程发挥了重要作用。 相似文献
2.
目的探讨血红蛋白与代谢综合征(metabolic syndrome,Met S)及其组分(肥胖、血压、血糖、血脂)的关联性。方法选取来自北京电力医院和北京小汤山医院的体检者为研究对象,采用多因素Logistic回归分析Met S发病风险随基线血红蛋白(hemoglobin,Hb)浓度的变化。结果 Met S 5年发病率为14.52%,Met S组基线Hb[(144.46±13.47)g/L]明显高于未患Met S组[(141.00±14.70)g/L],差异有统计学意义(t=-5.49,P<0.001)。多因素Logistic回归分析显示,在调整了年龄、性别后,Hb的升高与Met S发病风险的增加呈正相关。以最低四分位数作参照,随Hb升高,比值比(odds ratio,OR)值分别为1.238(95%CI:0.963~1.591)、1.243(95%CI:0.965~1.602)、1.439(95%CI:1.113~1.859)。结论 Hb与Met S及其组分存在相关性,可作为Met S发病的一个预测指标。 相似文献
3.
目的探讨加速康复外科理念在胃癌患者围手术期治疗过程中的应用。方法将80例胃癌患者随机分为传统方法组(n=40)和加速康复组(n=40),比较2组患者术前1 d、术后第1、3天的外周血总淋巴细胞计数(TLC)、C反应蛋白(CRP)、IgG、IgM、IgA、CD3+、CD4+、CD8+和CD4+/CD8+水平,记录2组患者术后发热持续时间、首次排气时间,住院时间以及术后并发症情况。结果加速康复组术后首次排气时间提前,术后发热持续时间及住院时间均较传统方法组短(P<0.05),2组患者术后并发症发生率差异无统计学意义(P>0.05);2组患者术后第1天TLC与术前1 d相比降低,而CRP与术前1 d相比增高,差异均有统计学意义(P<0.01)。术后第3天加速康复组CRP较传统方法组明显降低(P<0.05),IgG、IgM、IgA、CD3+、CD4+、CD8+和CD4+/CD8+水平均比传统方法组升高(P<0.05)。结论胃癌患者行加速康复外科理念治疗是安全有效的,且能减轻手术创伤对患者免疫功能的打击,促进患者康复。 相似文献
4.
5.
当试验中涉及到两个因素,由于试验安排上存在某些不足(通常是因素各水平组合条件下未做重复试验)或因素之间的特殊关系(通常为嵌套关系),导致无法考察两因素之间的交互作用,这类定量资料可称为无法考察交互作用的两因素设计定量资料。 相似文献
6.
在实际科研工作中,研究者有时有专业知识为依据可认为多个因素间相互独立(即不存在交互作用)或受试验条件及样本量等的限制无法考察多因素间的交互作用时,往往需要采用一些比较特殊的试验设计类型。当试验中涉及到三个或四个因素,而由于前述各项原因无法考察这些因素之间的交互作用,可根据试验目的、试验因素特点等选用拉丁方设计、交叉设计或多因素嵌套设计。本文着重论述这几种试验设计的特点、设计方法、 相似文献
7.
贫困大学生学习成绩与心理健康研究 总被引:2,自引:0,他引:2
目的探明贫困大学生进行学业自救对心理健康潜在的影响。方法对成都医学院249名不同成绩的贫困大学生用SCL-90进行问卷测试。结果成绩优秀的贫困大学生心理状况与成绩相对落后的贫困大学生比,各项因子P<0.05或P<0.01,表明具有统计学意义。结论引导贫困大学生努力学习,进行学业自救对其心理健康有着重要的促进作用。 相似文献
8.
在生物医学领域,统计学的重要性得到了越来越多人的认可。科研工作者自觉地将专业与统计学相结合来制定合适的实验设计方案,并使用统计学方法表达和分析实验数据,从而得出更有科学性、更具说服力的结论。但由于实际问题的复杂性及科研工作者的主观原因,也导致了统计学误用的屡屡发生,这在统计分析方面尤其突出。本文以《中国骨伤》杂志2006年与2007年第12期发表的部分论文数据为基础,给出若干种科研工作者常用的错误做法,并分析这些方法的不妥之处,最后给出适合此资料的正确的统计分析方法。 相似文献
9.
医学科研中,经常需要研究两个定量变量间的相互关系或依赖关系,此时常用的做法就是进行简单直线相关或回归分析。然而,很多人在进行此类统计分析时,没有考虑实际问题,盲目套用这两种方法,这样往往掩盖了事物间的本质联系,得出与实际不符或错误的结论。本文就如何进行直线相关与回归分析作一些讨论,以帮助科研工作者正确分析此类资料。 相似文献