不同牛分枝杆菌特异性基因PCR方法的比较

【背景】牛结核病是我国二类动物疫病,世界动物卫生组织将其列为法定报告的动物疫病。牛主要通过患病牛呼吸道分泌物和咳嗽所产生的气溶胶感染;人则主要通过食用未经高温处理的病牛的肉或奶感染。因此,经过病原学PCR检测对疑似患病牛牛奶或屠宰组织样品进行快速检验确诊,能够最大限度地减少奶牛养殖中乳品生产业的经济损失。【目的】研究并确定适宜的牛分枝杆菌PCR扩增引物及参数,为临床快速准确诊断牛结核病提供参考。【方法】对已报道的5对PCR引物,运用降落(touch down) PCR法确定适宜退火温度(Tm);运用梯度稀释的牛分枝杆菌C68001株(国内牛结核菌素生产用菌株)基因组DNA以及不同菌液含量的人工模拟临床样本(淋巴结、肺脏和牛奶),确定不同引物PCR方法的敏感性;同时以6种常见牛感染菌(牛种布鲁氏菌2308、羊种布鲁氏菌Rev.1、牛分枝杆菌C68001和AN5、禽分枝杆菌C68202、副结核分枝杆菌C68681和胞内分枝杆菌C68226)核酸样本,确定不同引物PCR方法的特异性。【结果】所有引物在53-63℃均含有目的条带,确定引物的最佳退火温度是60℃。在细菌核酸敏感性检验中,1号和3号引物的检测敏感性最高,达10-10 ng/μL;其次是2号和5号,达10-5 ng/μL。对于人工模拟感染样本,1号、3号和4号引物在淋巴结和肺脏中检测敏感性最高,其次是2号;而2号、3号、4号和5号引物对奶样检测敏感性最高。对于特异性检验,2号和5号引物特异性较好,可检测到明显的牛分枝杆菌特异性条带,对通常不引起牛结核病而只干扰免疫学诊断的禽分枝杆菌检测条带较微弱,而布鲁氏菌、副结核分枝杆菌和胞内分枝杆菌均无检测条带。【结论】2号引物及其反应参数的PCR方法敏感性、特异性良好,适合用于牛结核病的快速准确诊断。     

蒙古沙冬青根围AM和DSE真菌与土壤因子的相关性研究

于2012年6月对银川、沙坡头、民勤3个样地的蒙古沙冬青(Ammopiptanthus mongolicus)根围采集5个土层(0~10、10~20、20~30、30~40、40~50cm)的土样和根样,研究了蒙古沙冬青根际AM和DSE真菌空间分布以及土壤因子的生态作用,以阐明沙冬青与土壤真菌的共生关系,为利用共生真菌资源促进沙冬青生长和荒漠植被恢复提供依据。结果表明:(1)沙冬青根系能被AM和DSE真菌高度侵染,共生程度和生态分布具有明显空间异质性。(2)沙坡头样地AM真菌总定殖率最高,民勤DSE定殖率最高,但不同样地菌丝、泡囊、丛枝和定殖强度无显著差异;同一样地不同土层AM真菌总定殖率和DSE定殖率无显著差异。(3)相关性分析表明,AM真菌总定殖率与土壤速效P显著正相关;泡囊定殖率与有机质显著正相关,与速效P极显著正相关;定殖强度与总球囊霉素(TEG)显著正相关,与碱解N和速效K极显著正相关;DSE定殖率与易提取球囊霉素(EEG)极显著正相关,与碱解N显著正相关。(4)通径分析表明,土壤有机质、EEG和速效K是通过直接作用影响AM真菌总定殖率和DSE定殖率。     

基于X线图像的膝关节周围原发性骨肿瘤辅助诊断的机器学习模型研究

摘要 目的：开发机器学习模型,并评估其在膝关节周围原发性骨肿瘤诊断方面的准确性。方法：本文将深度卷积神经网络（DCNN）这一深度学习方法应用于膝关节X线图像的影像组学分析,探讨其辅助诊断膝关节周围原发性骨肿瘤的临床价值。结果：该深度学习模型在区分正常与肿瘤影像方面展现出优异的诊断准确性,使用DCNN模型进行5轮测试的总体准确性为（99.8±0.4）%,而阳性预测值和阴性预测值分别为（100.0±0.0）%和（99.6±0.8）%,各个数据集的曲线下面积（AUC）分别为0.99、1.00、1.00、1.0和1.0,平均AUC为（0.998±0.004）;进一步使用DCNN模型进行了10轮测试显示其在区分良性与恶性骨肿瘤方面的总体准确性为（71.2±1.6）%,且达到了强阳性预测值（91.9±8.5）%,各个数据集的AUC分别为0.63、0.63、0.58、0.69、0.55、0.63、0.54、0.57、0.73、0.63,平均AUC为（0.62±0.06）。结论：本文是首个将人工智能技术应用于骨肿瘤诊断的X线图像影像组学分析方面的研究,人工智能影像组学模型能够帮助医生自动地快速筛查骨肿瘤,确定良性或恶性肿瘤时,阳性预测值较高。