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1.
广州白云山植物区系的初步研究 总被引:3,自引:0,他引:3
从植物区系地理学的角度,分析组成广州白云山种子植物区系植物种类组成和地理成分,讨论植物区系和植被的关系,以及与邻近地区植物区系的联系,探讨了这一植物区系的基本特证. 相似文献
2.
3.
本文的二份圆柏年轮标本,均采自祁连山。 根据圆柏年轮资料,分析了祁连山地区900年温度变化和近300年的降水量变化。 根据同一时期的温度和降水最组合状况,阐明祁连山地区近300年冰川有过二次前进和三次退缩。 相似文献
4.
摘要 目的:调查住院精神分裂症患者生活质量情况,并分析生活质量与认知功能和社会支持的关系。方法:本次研究为回顾性分析,将2019年1月-2020年10月期间于我院住院的精神分裂症患者225例纳为病例组。通过宣传招募健康志愿者200例作为对照组。对比两组生活质量、社会支持评分和认知功能,住院精神分裂症患者生活质量的影响因素采用单因素和多因素Logistic回归分析。住院精神分裂症患者生活质量与认知功能和社会支持的关系采用Pearson 相关性分析。结果:病例组的健康状况调查问卷(SF-36)评分、社会支持评定量表(SSRS)评分均低于对照组(P<0.05)。威斯康星卡片分类测验(WCST)结果显示,病例组的错误应答数高于对照组,正确应答数低于对照组(P<0.05),Stroop色词测验结果显示,病例数正确数低于对照组,错误数高于对照组(P<0.05)。Pearson相关性分析结果显示,住院精神分裂症患者SF-36评分与SSRS评分呈正相关(P<0.05)。住院精神分裂症患者生活质量与文化程度、性别、年龄、病程、药物治疗、住院时间情况有关(P<0.05)。多因素Logistic回归分析结果显示,年龄、病程、住院时间、药物治疗情况为影响住院精神分裂症患者生活质量的危险因素(P<0.05)。结论:住院精神分裂症患者的生活质量低于健康人群,影响其生活质量的因素主要包括社会支持以及患者的年龄、病程、住院时间、药物治疗情况。 相似文献
5.
6.
共济失调毛细血管扩张症 总被引:1,自引:0,他引:1
共济失调毛细血管扩张症(Ataxia-telangiectasia简称AT)又称Louis-Bar综合征,是累及神经、血管、皮肤、网状内皮系统、内分泌等的原发性免疫缺陷病,也是一种染色体不稳定综合征,亦有人将之归为DNA修复缺陷病,属常染色体隐性遗传。国外统计本病发病率约1/40,000,由此估测人群中杂合子约1%[9]。国内马君牧于1964年报告首例,至1985年底见于文献共11例[1-5]主要研究了本病的免疫障碍,但均未提及有关染色体的研究。近两年本院共诊治4例,全部作了染色体和免疫功能的检查,发现这4例分属两种类型,报道如下。 相似文献
7.
SD 大鼠自由饮用绞股蓝汁(绞股蓝汁每天新鲜配制,浓度为每100 g 水2 g 茶叶,100℃的水温浸泡30 min,取上清液),连续给药60 d,取出肝脏,用差速离心法制备肝脏胞浆液及肝脏微粒体,采用双光束紫外分光光度法测定 CYP3A、CYP2E1、NADPH-细胞色素 C 还原酶、UGT、GST 的活性及细胞色素 b5的含量,结果显示绞股蓝可显著升高细胞色素 b5的含量,显著诱导 CYP3A、UGT、GST、NADPH-细胞色素 C 还原酶的活性,但对 CYP2E1没有影响。提示绞股蓝与药物合用时,在体内可能会发生代谢性药物相互作用。 相似文献
8.
为了探究鸭肠炎病毒感染对鸭十二指肠黏膜组织相关免疫基因的变化影响,本试验采用鸭肠炎病毒接种35日龄的健康樱桃谷鸭,将其分为3组(2个试验组和1个对照组),在感染后24 h、48 h采集十二指肠,提取总RNA进行浓度、纯度及完整性检测后构建cDNA文库,使用BGISEQ-500平台对2个实验组和对照组黏膜组织测序,筛选差异表达基因,并用GO和KEGG数据库进行分析。结果显示,2个实验组感染鸭肠炎病毒后T24和T48分别筛选出共720个差异表达基因,其中T24表达上调58个,下调163个;T48表达上调77个,表达下调422个。GO功能注释结果显示,感染后差异基因都与代谢、免疫、炎症和调控途径等密切相关。KEGG通路富集分析发现,感染T24的差异表达基因富集到神经活性配体-受体相互作用、补体和凝血级联、氮代谢、cAMP信号通路和IL-17信号转导通路;感染T48的主要差异表达基因富集到神经活性配体-受体相互作用、细胞因子-细胞因子-受体相互作用、趋化因子信号通路、造血细胞谱系和补体和凝血级联。借助BGISEQ-500平台对鸭肠炎病毒感染后十二指肠黏膜组织相关因子的变化来探究其致病机制及其他生物学通路,弥补了非模式生物转录组研究中缺乏基因信息的不足。 相似文献
9.
近年来,随着计算机硬件、软件工具和数据丰度的不断突破,以机器学习为代表的人工智能技术在生物、基础医学和药学等领域的应用不断拓展和融合,极大地推动了这些领域的发展,尤其是药物研发领域的变革。其中,药物-靶标相互作用(drug-target interactions, DTI)的识别是药物研发领域中的重要难题和人工智能技术交叉融合的热门方向,研究人员在DTI预测方面做了大量的工作,构建了许多重要的数据库,开发或拓展了各类机器学习算法和工具软件。对基于机器学习的DTI预测的基本流程进行了介绍,并对利用机器学习预测DTI的研究进行了回顾,同时对不同的机器学习方法运用于DTI预测的优缺点进行了简单总结,以期对开发更加有效的预测算法和DTI预测的发展提供帮助。 相似文献
10.
ATF4是含有bZIP结构域的ATF/CREB转录因子家族成员,对胚胎的发育以及细胞的增殖、分化有重要的调节作用。制备ATF4的多克隆抗体对于研究其在斑马鱼心脏发育过程中的作用有重要的意义。研究首先通过生物信息学方法,选择ATF4基因中特异性强、具亲水性的一段核苷酸序列(1017bp),通过PCR扩增,将片段重组到原核表达载体pET-28a,然后转化入Rosetta菌株中。经测序鉴定正确后,用IPTG诱导表达融合蛋白,以该融合蛋白免疫小鼠,获得ATF4多克隆抗鼠血清。对该多抗血清抗体进行验证,具有很好特异性和较高效价,可以用作Western—blotting、免疫印迹等试验分析。 相似文献