老药新用:抗疟药有可能抗肿瘤

肯尼亚医学研究所Williams博士在研究保护宿主免受疟疾危害的两种基因时发现,同时拥有这两种基因等于没有保护。这两种基因分别引起镰状细胞贫血和地中海贫血,在非洲和非洲血统人中因为可遗传所以很普遍。如果携带这两种基因中的一种则可以明显减少患疟疾的危险性。若同时携带2个致镰状细胞贫血的基因则病人体弱甚至致死。地中海贫血常常病情较轻。Williams博士透露,原本他们想研究同时携带两种基因对疟疾的加倍保护作用,结果却适得其反,同时拥有两种基因失去了对疟疾的保护作用。“研究结果说明疟疾与遗传学关联是非常复杂的”,要理解其中的关联有一定的困难。(消息来源http://www.onconews.org/health/Malaria.html)抗疟基因相互抵消@朱淮民     

豚鼠对蚊虫刺叮的免疫应答

本文报道用 ELISA方法和低浓度 PEG沉淀试验检测经白纹伊蚊连续隔天刺叮的豚鼠,在3个月内抗蚊叮抗体和循环免疫复合物的定量动态变化。结果表明,两者有相似的变化趋势(r=0.71,P<0.01),随着蚊叮致敏而逐渐升高。抗体滴度最高可达 1:101.35。两者分别与皮肤反应程度呈负相关。实验结果提示宿主的免疫应答对脱敏反应起一定的作用。     

药物价格和捐赠:选择可承受的公平价格

对于治疗或缓解疾病的有效药物来说 ,药价不应成为获得药物的障碍。虽有药品公司进行药品捐赠 ,但经常在时间、地点及使用上受限。因此 ,使人更能承受的价格措施将对人类健康产生积极作用。这些措施主要有 :鼓励非注册药物竞争 ,纳入国家法规以及贯彻 TRIPS安全措施以获得较低廉的药物来源 ;通过全球和地区渠道生产高需求药物以及通过自主许可和促进技术转让 ,支持在发展中国家生产同质的非注册药物     

检测蚊虫感染黄病毒属病毒Real-time PCR方法的建立

目的 建立SYBR Green Real-time PCR检测和筛选黄病毒属病毒方法. 方法 参照文献报道的通用引物,以JEV cDNA 和DEN cDNA为模板,建立RT-PCR和SYBR Green Real-time PCR,检测和筛选黄病毒属病毒,并比较两者的敏感性. 结果 此黄病毒属引物适合两种反应体系,SYBR Green Real-time PCR方法的敏感性是RT-PCR方法的100倍,最低检出病毒浓度为0.5×10-2 PFU/ml. 结论 建立的两种方法均可用于黄病毒属病毒检测,以SYBR Green Real-time PCR方法具有更高的敏感性,对于黄病毒属病毒初筛检测具有应用价值.     

PCR-RFLP鉴定我国黑热病流行区6种常见蛉种

目的 建立鉴定我国黑热病流行区6种常见蛉种的PCR-RFLP （PCR-restriction fragment length polymor-phisms）方法.方法 使用一对通用引物扩增线粒体COI基因,比较中华白蛉、长管白蛉、吴氏白蛉、亚历山大白蛉和歌乐山司蛉线粒体COI基因序列,寻找合适的限制性内切酶酶切位点,使用TaqI、PstI内切酶双酶切,通过电泳片段大小鉴别上述6种蛉种.结果 长管白蛉、中华白蛉、吴氏白蛉、亚历山大白蛉、歌乐山司蛉和鳞喙司蛉酶切片段呈现长度不同的种特异条带,可以将上述我国常见的6种蛉种区分开来.结论 基于COI基因序列差异建立的PCR-RFLP方法简便易行可靠,具有较高的灵敏度和特异性,可用于我国黑热病流行区6种常见蛉种的分类鉴定.     

伯氏疟原虫氯喹抗性株和敏感株基因组DNA比较研究

目的　比较伯氏疟原虫敏感株 (N株 )和抗性株 (RC株 )基因组DNA差异。　方法　应用基因组DNA随机多态性扩增 (RAPD)和锚定引物扩增DNA(APAD) ,分别对抽提的伯氏疟原虫N株和RC株基因组DNA进行PCR扩增 ,并对扩增的产物进行电泳 ,对结果进行统计分析。　结果　 3 7条随机引物RAPD方法扩增出 44 0条DNA条带 ,其中RC株和N株的共有条带是 196条 ,差异带 43条。 84条锚定多聚A引物APAD方法扩增出 95 2条DNA条带 ,其中RC株和N株的共有条带是 43 6条 ,差异带 5 3条。两种方法得到N株和RC株基因组DNA的同源性分别为 0 .89和0 .91;距离系数分别为 0 .197和 0 .15 5。　结论　伯氏疟原虫N株和RC株基因组DNA具有高度同源性。     

基于子孢子阳性率和混合样本对疟疾进行早期预警时的临界感染率检验

目的:给出基于混合样本的最小检测次数法和序贯检验法,以检验子孢子阳性率是否超过导致疟疾流行的临界水平.方法:在控制两类错误概率的前提下,推导两种方法的期望检测次数和检验功效的数学表达式.对最大期望检测次数进行数学优化,求解最优混合样本的大小,并通过计算机模拟对有关结果进行验证.结果:给出了最小检测次数法和序贯检验法的最优混合样本计算方法、MATLAB程序和具体操作步骤.前者可用于日常监测,后者可用于早期预警.结论:利用本文给出的最优混合样本和检测步骤,在获得比较满意的检验功效(两类错误概率均低于5%)的同时,可以有效降低检测次数.