基于CiteSpace可视化分析代谢组学在中医药领域的研究现状及趋势＊

目的 应用可视化方法分析代谢组学在中医药领域的现状及趋势。方法 检索中国知网数据库（CNKI）和Web of Science 核心合集数据库2021年3月15日之前收录的中医药领域代谢组学研究的相关文献，应用CiteSpace软件对纳入的文献进行关键词、作者、研究机构等内容进行可视化分析。结果 共纳入中文文献247篇，英文文献350篇。文献数量在波动中迅速上升。中、英文文献作者合作网络显示，张爱华是中医药领域代谢组学研究发文量最多的作者，并形成了核心研究团队。发文机构显示，中国医学科学院是该领域的重要研究机构，机构间合作紧密。中、英文文献关键词分析显示，研究内容主要集中在核磁共振、代谢标记物、冠心病、质谱技术、代谢通路等相关领域。结论 中医药领域代谢组学研究的热点主要为中医药治疗代谢性疾病的机制研究。研究趋势为卵泡代谢组学研究及中药有效成分的研究。     

本草类书籍与《滇南本草》历代药图演变评述*

本草学是东方医药学的重要标志。在生境中辨识药用植物是本草学的重点，本草著作在对药用植物进行描述的同时，基于知识传授的实际需要，会配以药图帮助学者掌握该药材的特点以方便识别。药图在发展过程中逐渐从本草著作的附属成为独立的册页，其科学和艺术价值也日益凸显，然而其重要性并没有被太多研究者重视，尤其将药图研究的视野从传统医药扩展至文化史、艺术史、美学和文化资源学等领域的研究成果更是鲜有。本文从本草学和本草图谱的演变发展历史为线索，以云南地域本草的杠鼎之作《滇南本草》各时期版本中代表性药图作为研究对象，对比《本草纲目》等几种代表性本草著作中的药图，结合文化和艺术史相关知识，初步梳理《滇南本草》各历史时期药图的特点，分析其演变原因和具体社会条件，尝试从历史角度理解和归纳这些不同时期和版本药图的发展变化呈现的特点并揭示我们今天研究和利用中国传统药图这一重要文化资源的意义和价值。     

汪机佚书《本草会编》内容特点探究

明朝徽州祁门人汪机编撰的《本草会编》早已亡佚，但借助从李时珍《本草纲目》中辑出的71条，发现《本草会编》的内容有纠错、解释、心得、评议、摘引、置疑等特点，这些正是得到李时珍肯定的主要内容。     

黏液黏蛋白的药动学研究进展

:黏蛋白作为一类高分子量和大量糖基化的蛋白质，是黏液的主要成分，由杯状细胞合成，广泛分布。其分为许多亚型，具有不同的理化特性和生理功能。一些诱因可引起黏蛋白的变化。近些年来，黏蛋白的药动学行为研究越来越受到重视，相关的实验模型也逐渐成熟起来，黏蛋白的新功能等我们去发现。本文对黏蛋白进行了系统性综述，以期全面了解黏蛋白。     

欢迎订阅《中华男科学杂志》

《中华男科学杂志》为中华医学会男科学分会会刊,是公开发行的男科学和生殖医学类核心期刊,月刊,已列入国家科技部中国科技论文统计源期刊,被国家新闻出版总署选为“中国期刊方阵双效期刊”,被美国《化学文摘》(CA)、《医学索引》(Index Medicus)、MEDLINE、PubMed和《中文核心期刊要目总览》收录,是中国精品科技期刊(F5000)和2016年百种中国杰出学术期刊。以各级医疗卫生单位的男科学和生殖医学工作者和科研部门的实验研究人员为主要读者对象。旨在交流与推广男科学和生殖医学方面的研究成果,国内外男科最新诊断、治疗信息,男、女不育症诊治方面的研究动态和临床实践经验、病例报告、男科重要新闻、重大学术活动、出版消息、书刊评论以及厂家产品信息等内容。设有专家谈、论著、综述、临床经验交流、病例报告等栏目。适合男科学及生殖医学医疗、教学和科研工作者参考。本刊为大16开本,96页,全铜版纸印刷,由邮局公开发行,邮发代号:28-257,每期定价15.00元,全年价180.00元(包括邮费),欢迎读者向全国各地邮局订阅。若错过订期,也可直接向本刊编辑部征订。     

澳大利亚纽卡斯尔大学助产本科教育发展现状及启示

该文通过对澳大利亚纽卡斯尔大学助产本科教育的招生对象及培养方法、课程设置框架、临床实践内容及要求、助产士认证标准和学生就业选择进行介绍,并根据我国国情提出对策,为完善我国助产高等教育体系、促进我国助产高等教育发展提供参考。     

他克莫司缓释胶囊用于儿童器官移植受者研究进展

目前,关于儿童器官移植受者使用长效他克莫司制剂的临床数据有限。中华医学会2020年器官移植学年会(CSOT2020)于2020年12月25日至27日在上海召开。大会邀请了国内外著名器官移植及相关学科专家,共同探讨了当前移植领域的热点和难点问题。在此,特整理了此次大会中及近期他克莫司缓释胶囊用于儿童器官移植术后免疫抑制的相关研究进展。     

基于剂量组学预测肺癌患者放射性肺炎发生的研究

目的 探讨剂量组学在预测肺癌根治性放疗患者放射性肺炎发生中的应用潜能。方法 回顾性收集行根治性放疗的314例肺癌患者的临床资料、放疗剂量文件、定位及随访CT图像,根据临床资料及影像学随访资料对放射性肺炎进行分级,提取全肺的剂量组学特征,构建机器学习模型。应用1000次自助抽样法（bootstrap）的最小绝对值收敛和选择算子嵌套逻辑回归（LASSO‐LR）及1000次bootstrap的赤池信息量准则（AIC）向后法筛选与放射性肺炎相关的剂量组学特征,随机按照7∶3划分为训练集及验证集,应用逻辑回归建立预测模型,并应用ROC曲线及校正曲线评价模型的性能。结果 共提取120个剂量组学特征,经LASSO‐LR降维筛选得到12个特征进入“特征池”,再经过AIC向后法筛选,最终筛选出6个剂量组学特征进行模型构建,训练集AUC为0.77（95%CI为0.65~0.87）,独立验证集AUC为0.72（95%CI为0.64~0.81）。结论 利用剂量组学建立的预测模型具有预测放射性肺炎发生的潜力,但仍需继续纳入多中心数据及前瞻性数据进一步挖掘剂量组学的应用潜能。     

走!带你去手术室“一游”

如果你第一次进手术室,别怕,有我们手术室护士的陪伴和呵护,你就放一百个心吧!下面就先了解一下手术室的情况。手术前一天,病房的护士会告诉你术前需要做的准备及注意事项,如什么时候不能吃东西、不能喝水,该吃药的吃药……总之,手术当天早上要“轻装上阵”。     

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