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目的 探讨肿瘤坏死因子相关凋亡诱导配体(TRAIL)基因多态性及单倍型与非小细胞肺癌(NSCLC)的关系.方法 收集NSCLC患者592例,健康对照者636例,聚合酶链反应(PCR)扩增TRAIL目的基因后,直接测序检测TRAIL基因3’非编码区(G1525A/G1588A/C1595T)3种单核苷酸多态性,并做TRAIL单倍型分析.结果 与对照组比较,TRAIL G1525A突变等位基因(A)和基因型(GA+ AA)的频率在NSCLC组中明显降低(P<0.01);NSCLC组TRAIL GI588A和C1595T两位点突变等位基因(A)和(T)的频率亦明显低于对照组(P<0.01).进一步分层分析显示,Ⅰ期+Ⅱ期NSCLC患者中TRAIL C1595T突变等位基因(T)和(CT+ TT)基因型频率分别为47.89%和62.01%,Ⅲ期+Ⅳ期NSCLC患者中分别为58.80%和74.65%,两组差异均有统计学意义[优势比(OR)值分别=1.553和1.804,95%可信区间(CI):1.234 ~1.955和1.268~2.567,P<0.01].Ⅲ期+Ⅳ期NSCLC患者中TRAIL G1525A突变等位基因(A)的频率为47.54%,较Ⅰ期+Ⅱ期NSCLC患者明显增加(40.75%,OR=1.318,95% CI:1.658 ~1.047,P<0.05).单倍型分析TRAIL基因(G1525A/G1588A/C1595T)3个位点紧密连锁,NSCLC组中AAT单倍型频率显著低于对照组(42.45%比58.23%,95%CI:1.525~2.824,P<0.01);GAT单倍型频率在NSCLC组中明显增高(9.98%比0.21%,95% CI:0.015~0.059,P<0.01).结论 TRAIL(G1525A/G1588A/C1595T)基因多态性及单倍型与NSCLC的易感性密切相关. 相似文献
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目的:结合全卷积神经网络(Fully Convolutional Network,FCN)和多孔卷积(Atrous Convolution,AC)的深度学习方法,实现放射治疗计划图像的组织器官自动勾画。方法:选取122套已经由放疗医师勾画好正常器官结构轮廓的胸部患者CT图像,以其中71套图像(8 532张轴向切层图像)作为训练集,31套图像(5 559张轴向切层图像)作为验证集,20套图像(3 589张轴向切层图像)作为测试集。选取5种公开的FCN网络模型,并结合FCN和AC算法形成3种改进的深度卷积神经网络,即带孔全卷积神经网络(Dilation Fully Convolutional Network,D-FCN)。分别以训练集图像对上述8种网络进行调优训练,使用验证集图像在训练过程中对8种神经网络进行器官自动识别勾画验证,以获取各网络的最佳分割模型,最后使用测试集图像对充分训练后获取的最佳分割模型进行勾画测试,比较自动勾画与医师勾画的相似度系数(Dice)评价各模型的图像分割能力。结果:使用训练图像集进行充分调优训练后,实验的各个神经网络均表现出较好的自动图像分割能力,其中改进的D-FCN 4s网络模型在测试实验中具有最佳的自动分割效果,其全局Dice为94.38%,左肺、右肺、心包、气管和食道等单个结构自动勾画的Dice分别为96.49%、96.75%、86.27%、61.51%和65.63%。结论:提出了一种改进型全卷积神经网络D-FCN,实验测试表明该网络模型可以有效地提高胸部放疗计划图像的自动分割精度,并可同时进行多目标的自动分割。 相似文献
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不同手术方式治疗锁骨骨折242例疗效探讨 总被引:1,自引:0,他引:1
目的探讨不同手术方式治疗锁骨骨折的效果及适应证。方法治疗新鲜锁骨骨折242例,其中160例中、内1/3骨折行单纯克氏针固定,25例接近或涉及肩锁关节的外1/3骨折行克氏针加张力带钢丝固定,41例中1/3、内或外有相应长度的内1/3骨折行解剖钢板固定,16例外1/3骨折行锁骨钩钢板固定。结果术后随访6~24个月,按Constant综合评分评定,单纯克氏针固定、克氏针加张力带钢丝固定、解剖钢板固定及锁骨钩钢板固定的优良率分别为85.0%、88.0%、90.2%和93.7%。骨折愈合时间:克氏针(或加张力带)固定为3~9个月,平均4.7个月,钢板固定3~7个月,平均4.2个月。结论中、内1/3锁骨骨折行单纯克氏针固定,锁骨中1/3骨折、中外段锁骨骨折、内1/3锁骨骨折适合钢板固定,接近或涉及关节的外1/3骨折使用锁骨钩钢板及克氏针张力带可获得满意效果;钢板固定骨折愈合时间短,利于早期功能锻炼,并发症少。 相似文献
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目的 了解娱乐场所暗娼对性传播感染(sexually transmitted infections,STI)/艾滋病(acquired immunodeficiency syndrome,AIDS)的知识、态度、行为特征及其感染状况,为实施干预措施提供依据.方法 随机抽取24家涉性娱乐场所,对暗娼采取匿名方式进行知识、态度及行为特征问卷调查,并采集血样和宫颈分泌物,检测HIV及衣原体感染情况.结果 211名暗娼中,56.4%的调查对象年龄在20岁以下、82.4%的调查对象文化程度为初中及以下、81.5%的调查对象来自农村、74.9%的调查对象在当前场所工作不超过6个月、86.7%的调查对象是在当前场所开始的性服务,对AIDS预防措施知晓率为71.3%,最近1周47.4%发生过商业性性行为,在商业性性关系中每次均使用安全套的仅34.1%,与固定性伴仅7.9%,有17.5%对使用安全套持反对或无所谓态度;实验室检测未发现抗-HIV阳性,衣原体感染率为9.3%.结论 为遏制艾滋病经性途径传播,应加强农村健康教育与性道德教育工作,初中阶段应开设性病艾滋病防治课程,对娱乐场所暗娼的宣传教育应更具针对性,实施娱乐场所干预措施刻不容缓. 相似文献
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烤瓷冠、桥修复是近十几年来临床上最常采用的固定义齿修复方法,该方法修复的牙不仅美观、舒适,使用方便,而且功能恢复良好,因此深受广大患者的欢迎。然而随着该方法越来越广泛的应用,阎定修复后基牙发生牙髓炎,尤其是深龋基牙的牙髓炎发生率相当高,从而导致修复失败的现象,已越来越受到临床医生关注。牙髓炎是牙髓组织的炎症,主要临床特征是自发性、阵发性剧烈疼痛。龋病是引起牙髓感染的最常见原因,细菌和牙菌斑是致龋的主要因素之一,变形链球菌组细菌与龋病的发生关系密切。 相似文献
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目的了解TGF-β1刺激HSC后SB-525334对I型胶原分泌、miR-19b和miR-29b表达的影响。方法用MTT法检测TGF-β1与SB-525334干预LX-2细胞的最适药物浓度、最佳作用时间。LX-2细胞干预分为4组,对照组、TGF-β1干预组、SB-525334干预组、TGF-β1和SB-525334共干预组。通过蛋白质印迹法分析I型胶原蛋白的表达。反转录实时定量聚合酶链反应(RT-qRCR)分析各组miR-19b和miR-29b的表达。结果 TGF-β1浓度为10 ng/mL时,HSC生存率最高,为132.0%。当SB-525334浓度为10μmol/l时,其抑制率最强,为38.4%。TGF-β1干预组LX-2细胞I型胶原蛋白的表达量(82.80±4.39)%较对照组(17.89±4.27)%显著增高(P0.01),TGF-β1和SB-525334共干预组LX-2细胞I型胶原蛋白表达量为(62.62±3.72)%低于TGF-β1组(82.80±4.39)%(P0.05)。RT-qPCR结果显示SB-525334可下调miR-19b的表达,TGF-β1干预组、SB-525334干预组、以及TGF-β1和SB-525334共干预组LX-2细胞miR-19b相对表达量分别为0.62±0.07、0.28±0.06、0.64±0.20,较对照组明显降低(P0.01),TGF-β1和SB-525334共干预组LX-2细胞miR-19b的相对表达量较SB-525334组高(P0.05),TGF-β1和SB-525334共干预组与TGF-β1干预组LX-2细胞miR-19b的相对表达量比较无明显差异(P 0.05)。SB-525334可下调miR-29b的表达,TGF-β1干预组、SB-525334干预组、以及TGF-β1和SB-525334共干预组LX-2细胞miR-29b相对表达量分别为0.77±0.05、0.44±0.04、0.61±0.06,较对照组降低(P0.05),TGF-β1和SB-525334共干预组LX-2细胞miR-29b的相对表达量较TGF-β1干预组降低(P0.05),TGF-β1和SB-525334共干预组LX-2细胞miR-29b的相对表达量较SB-525334干预组升高(P0.05)。结论 TGF-β1抑制剂SB-525334可抑制HSC分泌I型胶原,并下调其miR-19b和miR-29b的表达。 相似文献
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目的 :探讨CO2 激光治疗窦旁脑膜瘤的疗效。方法 :我科自 1995年 5月至 2 0 0 0年 10月应用CO2 激光治疗窦旁脑膜瘤 6例 ,所有病例均在全麻下行常规开颅 ,充分暴露肿瘤组织 ,自动拉钩间断牵开脑组织 ,肿瘤与脑组织之间用棉片隔离 ,分别采用聚焦光和非聚焦光 ,用CO2 激光肉眼下全部切除肿瘤。术中用双极电凝止血 ,弥补激光止血能力有限的缺点。 4例患者输血 40 0ml,另 2例未输血 ,切除肿瘤。结果 :6例患者均达到肉眼下全切 ,手术时间较不用激光平均缩短约 1h ,尤其对质地较韧的肿瘤 ,而且出血较少。结论 :激光治疗窦旁脑膜瘤可缩短… 相似文献
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肿瘤个体化治疗的进展对肿瘤组织病理标记物的精确诊断提出了更高的要求。数字病理(digital pathology,DP)的发展为人工智能(artificial intelligence,AI)辅助诊断在肿瘤组织病理图像分析中的应用提供了基础。基于卷积神经网络的深度学习(deep learning,DL)算法能够将DP图像与计算机分析技术相结合,有望成为定量评价肿瘤组织生物标志物的重要工具。本文概述了AI在组织病理学中的发展,并以目前研究相对广泛且与临床诊疗密切相关的分子病理指标Her-2、Ki-67及PD-L1的图像分析为具体案例,重点阐述了当前AI在肿瘤病理标志物分析中的研究进展。AI辅助的肿瘤病理诊断具有客观性强及可重复性高等优点,能够实现肿瘤组织标志物诊断的定量分析,从而克服病理医生人工判读的挑战,提高病理诊断的精确性。通过计算机工具构建肿瘤组织标志物的AI判读模式,是构建未来肿瘤智能诊疗体系的重要环节。 相似文献