【摘 要】
：
目的探讨脂联素(adiponectin,APN)对慢性间歇低氧(chronic intermittent hypoxia,CIH)所致大鼠胰岛损伤的保护作用及相关机制。方法60只SD大鼠随机分为3组:对照(normal contral,NC)组、CIH组及CIH+APN组。5周的CIH暴露后,我们对大鼠进行口服葡萄糖耐量试验(oral glucose tolerance test,OGTT)及胰岛素释放试验(insulin released test,IRT)。提取胰岛,检测并比较三组间大鼠胰岛ATP水平
【机 构】
：
东南大学附属中大医院呼吸与危重症医学科,南京医科大学附属第一医院呼吸与危重症医学科
【基金项目】
：
国家自然科学基金(81700090),南京市医学科技发展项目(YKK17237).
论文部分内容阅读
目的探讨脂联素(adiponectin,APN)对慢性间歇低氧(chronic intermittent hypoxia,CIH)所致大鼠胰岛损伤的保护作用及相关机制。方法60只SD大鼠随机分为3组:对照(normal contral,NC)组、CIH组及CIH+APN组。5周的CIH暴露后,我们对大鼠进行口服葡萄糖耐量试验(oral glucose tolerance test,OGTT)及胰岛素释放试验(insulin released test,IRT)。提取胰岛,检测并比较三组间大鼠胰岛ATP水平
其他文献
当前国际形势变幻莫测,社会发展态势异常复杂。在此情形下,大学生思想政治教育也需要紧跟时代召唤,立足当前实际情况不断创新。高校应如何以“四个全面”战略布局为指导,促进学生成长成才,实现思想政治教育育人的目标,值得深思。鉴于此,文章多角度分析“四个全面”战略布局融入大学生思想政治教育的必要性,并总结出“四个全面”融入思想政治队伍建设、课内外教学实践、校园文化建设的多重路径,以期为培养新时期高素质思想政治人才奠定坚实的理论基础。
文章在阐述高校辅导员与思想政治课教师教育管理联动育人必要性的基础上,系统分析其育人管理中存在的不足,并有针对性地提出构建“课堂教学+社会实践”教学机制及深度推进协同教育融合工作的建议。以期提升高校思想政治教育联动育人管理质量,推动学生的全面发展。
全球范围内,肝细胞癌(Hepatocellular carcinoma,HCC)是第六大常见恶性肿瘤,也是癌症相关死亡的第四大原因。中国HCC病例占全球病例的50%以上,导致HCC成为重要的公共卫生问题。尽管HCC诊断和治疗取得了进步,但高复发率仍然是HCC治愈的主要障碍。目前,多组学技术的融合促进了临床上疾病的监测、精准诊断和个体化治疗。无创的影像组学利用术前影像图像反映特定临床结局相关的细微像素级的模式变化。影像组学已广泛应用于预测组织病理学诊断、评估治疗反应和预测疾病预后。高通量测序技术和基因表达谱
计算机断层扫描(CT)检查是发现和诊断体内异物的主要手段。CT对异物的诊断虽然具有较高的敏感性,但仍有一些干扰因素可能导致漏诊或误诊。我们报告一个罕见的案例。一青年男性被一根竹签意外地刺入左胸。由于特殊原因,该竹签一直残留胸腔三年而未被发现。患者初以咳嗽、胸痛、发热、咯血在当地医院多次住院诊治,痰涂片未检出结核杆菌,胸部CT检查发现左肺结节、双肺粟粒状及空洞阴影,临床先后诊断为原发性肺结核及继发性肺结核。3年间他接受抗结核治疗,但症状未见改善。直到去世前一个月,在另一家医院通过螺旋CT检查和三维重建发现胸
抗肿瘤药物的快速发展改善了恶性肿瘤患者预后。以CT、MRI和PET为代表的影像学手段作为重要的终点替代指标,在新药临床试验中发挥着越来越重要的作用。但因抗肿瘤药物作用靶点、应用线数等不同,治疗后影像学征象变化的个体差异较大,单用RECIST标准已无法满足个体化精准评效的需求。影像组学作为一种依托于新兴计算机技术的特征提取和模型构建手段,有望协助临床进行抗肿瘤药物治疗疗效的精准评估。本文介绍了影像组学的基本概念,回顾了影像组学在抗肿瘤药物疗效评价方面的最新进展,深入分析影像组学在预测肿瘤分子标志物、评价治疗
应用型高等院校肩负着培养创新型人才、深化教育改革的艰巨使命。在新工科教育改革的背景下,教学与科研相辅相成,共同助力应用型人才的培养与创新,对应用型人才培养有着多方面积极作用。然而,当前应用型人才培养的激励与评价体系机制却存在手段实效性不足、科研成果转化及实践应用不高、科教比重失衡等现实问题,不利于科研反哺教学改革的推进及实施。针对这些问题,并结合应用型高等院校自身特色,提出具有创新理念的激励与评价策略,即充分利用院校自身科技优势,搭建多维度的科研平台,因材施教、多元化培养,以赛促学、教研融合,探索培养高素
卵巢癌是世界范围内常见的三大妇科恶性肿瘤之一,但病死率居首位。近年来,许多医学及工程技术研究尝试将人工智能(artificial intelligence,AI)技术应用于卵巢癌诊治的多个临床场景中,在医学影像AI技术的开发与应用中取得了较为丰富的进展。AI相关的医学影像研究主要涉及计算机断层扫描、超声成像和磁共振成像。我们对AI在卵巢癌医学影像方面的已发表的研究进行了文献检索和回顾,从卵巢癌的影像诊断、病理分类,靶向活检引导以及预后预测四个方面深入分析了医学影像领域AI相关研究的最新进展,同时对其现状及
随着我国居民生活水平的不断提高,特别是进入老龄化社会后,居民的养老需求成为一项重要的服务需求。它不仅会影响居民各自家庭的幸福感,也会影响社会的和谐发展。从社会统筹的观点来看,养老问题的解决不但需要政府部门的支持,而且需要相关服务业的配合,开拓新的、符合地区特色的养老服务模式。因此,在服务管理的课程中,引入了服务项目设计,针对物业管理专业提出了养老服务创新内容,以通过物业服务内容的不断创新和服务产品的细化升级,可把满足顾客的养老服务需求转化成一个重要的物业服务增值内容。既可因满足顾客差异化需求取得利润的增长
目的我们开发了一种在实验室测试中具有较佳表现的通用病变检测模型ULDor。本研究旨在通过外部数据集和内部数据集对其检测性能进行测试并评估其在临床上的应用价值。方法通过卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)构建通用病变检测模型(ULDor)。该模型经过DeepLesion数据集和其他5个特定器官的公共数据集对模型进行训练,其中DeepLesion数据集包括12,000多组CT扫描图像及其中80,000多个病变注释。验证测试集包括外部和内部验证数据集。外部验证数据集由
目的开发一种用于慢性胃炎病理分类的深度学习算法,并使用全切片病理图像(whole slide images,WSI)评估其性能。方法回顾性收集解放军总医院胃活检标本1,250例(胃炎1,128例,正常胃黏膜122例)。分别使用1,008张和100张WSIs,基于DeepLab v3(ResNet-50)架构训练和验证深度学习算法,并在142张WSIs的独立测试集上测试该算法对不同胃炎亚型的诊断效能。结果模型为测试集中的慢性浅表性胃炎(chronic superficial gastritis,CSuG)、