目的:探讨切除修复交叉互补基因1(ERCC1)调节卵巢癌耐药株A2780/顺铂(DDP)细胞迁移及侵袭能力的作用及其机制。方法:根据细胞对顺铂的耐药性，分为普通组A2780、顺铂耐药组A2780/DDP。细胞计数试剂盒(CCK-8)检测A2780、A2780/DDP细胞活性及顺铂耐药性。Transwell细胞迁移、侵袭实验检测A2780、A2780/DDP细胞的迁移和侵袭能力。蛋白质印迹法(Western blot)检测A2780、A2780/DDP细胞中ERCC1、上皮表型E-钙黏蛋白(E-cadherin)及间质表型波形蛋白(Vimentin)的表达。小干扰RNA(siRNA)-ERCC1转染A2780/DDP中ERCC1表达后，Transwell细胞迁移、侵袭实验检测细胞迁移和侵袭能力的改变，Western blot检测细胞中ERCC1、E-cadherin及Vimentin表达的改变。两组间比较采用Student’s- t检验。 结果:A2780/DDP的半抑制浓度(IC 50)值为17.66 mg/L，A2780的IC 50值为2.236 mg/L，A2780/DDP较A2780的IC 50提高了7.898倍。A2780/DDP细胞的迁移和侵袭能力明显高于非耐药株，且A2780/DDP中ERCC1和间质表型Vimentin的表达明显高于非耐药株A2780，而上皮表型E-cadhetin表达明显低于A2780。干扰A2780/DDP中ERCC1表达后，细胞的迁移和侵袭能力明显低于对照组，且细胞中ERCC1和间质表型Vimentin的表达低于对照组，而上皮表型E-cadhetin表达高于对照组。结果差异均有统计学意义。 结论:A2780/DDP中高表达的ERCC1通过促进细胞发生上皮-间充质转化增强细胞的迁移及侵袭的能力。

目的:运用基因芯片技术筛查与黑素瘤相关的DNA异常甲基化位点，初步构建黑素瘤特异性甲基化谱。方法:采用Illumina Human Methylation 450K全基因组甲基化芯片对6例黑素瘤组织及其瘤旁组织标本进行全基因组DNA检测，得出差异DNA甲基化位点。采用Gene Ontology（GO）富集分析及KEGG_Pathway分析了解基因功能。结果:基因芯片检测结果显示，黑素瘤组织与瘤旁组织存在差异甲基化位点，共27 779个，其中16 673个为高甲基化位点，11 106个低甲基化位点。提高筛选条件为 P < 0.01、︳Δβ︳> 0.2，过滤掉所有单核苷酸多态性相关探针、位于XY染色体上的探针以及交叉反应的探针，共筛选得到4 883个差异甲基化位点，其中1 459（30%）个位于启动子区（包括TSS1500、TSS200、5′UTR、1st Exon）。GO富集分析显示，差异甲基化基因参与的生物学过程主要包括细胞生长、分化、黏附、运动迁移、信号转导及转录调控等。KEGG_Pathway分析显示，差异甲基化基因主要参与黏着斑、癌症通路、转化生长因子β信号通路、磷脂酰肌醇信号通路、黑素生成、趋化因子信号通路、黏合连接、钙信号通路、细胞黏附分子、MAPK信号通路、Wnt信号通路、JAK-STAT信号通路。基于"启动子区高甲基化位点对应的前16个基因、出现甲基化频率最高（CpG位点≥ 7）的基因、具有一定的功能或参与某条信号通路"条件，选出8个基因（ KAAG1、 DGKE、 SOCS2、 TFAP2A、 GNMT、 GALNT3、 ANK2、 HOXA9）作为黑素瘤候选生物标志物。 结论:黑素瘤组织存在较多高甲基化基因，8个差异甲基化基因有可能作为黑素瘤的生物标志物。

目的:探讨肿瘤细胞来源的外泌体对神经母细胞瘤细胞增殖和转移的影响。方法:使用外泌体提取纯化试剂盒对人神经母细胞瘤SH-SY5Y细胞培养上清液中的外泌体进行提取和纯化，通过透射电子显微镜、蛋白免疫印记法对外泌体的形态、大小和标志蛋白进行鉴定。根据细胞培养基中是否加入外泌体，分为外泌体组和对照组，利用CCK-8法和Transwell实验检测外泌体对SH-SY5Y增殖活力和转移能力的影响。结果:在透射电子显微镜下可见外泌体为茶托样形状，并被一层磷脂膜所包被，直径在30～150 nm之间；蛋白免疫印记法显示，位于外泌体内、外的标志蛋白TSG101和CD63均有富集。细胞增殖实验结果表明在共培养48 h后外泌体组的细胞存活率为(0.95±0.02)与对照组(0.88±0.05)比较，差异无统计学意义( t＝2.317， P＝0.081 4)；但是在共培养72 h后外泌体组的细胞存活率为(1.09±0.09)较对照组(0.92±0.03)明显提高，且组间差异有统计学意义( t＝3.027， P＝0.038 9)。细胞转移实验结果显示，外泌体组SH-SY5Y细胞的迁移数量为(28.8±5.02)个较对照组(14.8±4.76)个明显增加，且组间差异有统计学意义( t＝4.523， P＝0.001 9)。 结论:神经母细胞瘤细胞来源的外泌体能促进肿瘤细胞的增殖和转移，表明肿瘤来源的外泌体能成为交叉信号传递的平台，在促进肿瘤细胞生长方面发挥自分泌的作用。

目的:探讨基于人工智能的11~13 +6周胎儿三维超声腭骨自动断层成像提取关键切面方法的可行性。 方法:选取于2020年5月至2021年4月于深圳市罗湖区人民医院超声科与华中科技大学协和深圳医院超声科进行孕11~13 +6周产前超声检查的胎儿容积数据235例，由超声医师A和B进行三维容积数据采集。所有数据由超声医师C进行离线标注。超声医师D对所有纳入数据进行断层成像操作，保存断层图像并记录耗时，获得医师组数据。标注后数据随机分为训练集与测试集进行模型迁移学习与测试，采取4-折交叉验证，记录模型输出的测试集图像及耗时，获得智能组数据。由1名高年资超声医师对两组数据图像进行图像分析。通过比较医师组与智能组所得鼻后三角切面(RTP)评分、RTP获取率、断层获取率、耗时差异，验证智能模型的可行性。 结果:①医师组与智能组RTP评分总体分布差异无统计学意义[5(5，6)分比5(5，6)分， Z＝0.355， P＝0.722]，RTP获取率差异无统计学意义(78.72%比76.60%，χ 2＝0.55， P＝0.458)。两组获取RTP的一致性、相关性较高(Kappa＝0.645，φ＝0.646，均 P<0.001)。②医师组有效层数为9(8，9)层，智能组为8(7，9)层，医师组断层获取率大于智能组(78.72%比68.51%，χ 2＝12.52， P＝0.001)。两组在获取断层的一致性与相关性中等(Kappa＝0.503，φ＝0.521，均 P<0.001)。③智能组耗时明显短于医师组[1.50(1.23，1.75)s比26.94(22.28，30.48)s， Z＝11.440， P<0.001]。 结论:本研究模型能快速准确地实现11~13 +6周胎儿腭骨关键切面提取与断层成像。

脑卒中偏瘫侧由于肌肉无力，无法参加力量训练，影响患者肢体功能恢复。交叉迁移作为一种有效的康复手段，旨在利用一侧肢体训练促进对侧肢体受益。本文旨在综述交叉迁移的概念、作用机制、疗效的影响因素及其在脑卒中肢体康复中的应用研究进展，以期为交叉迁移在脑卒中康复中的临床应用提供依据和参考。

目的:探讨三阴性乳腺癌(TNBC)细胞中Ⅹ型胶原蛋白α1(COL10A1)的表达及其潜在的生物学作用及机制。方法:利用Ualcan在线分析工具探索COL10A1在TNBC中的表达并在乳腺癌细胞中应用蛋白质印迹法(Western blot)验证。利用小干扰RNA(siRNA)与重组过表达质粒GV703-COL10A1转染三阴性乳腺癌细胞MDA-MB-231和BT-549，获得COL10A1敲低实验组(Si-COL10A1)和对照组(Si-NC)、过表达实验组(OE-COL10A1)和对照组(NC)的细胞。利用细胞计数试剂盒(CCK-8)法细胞活力测定、平板克隆、划痕实验、细胞迁移实验检测TNBC细胞的增殖、迁移能力；采用体外小管形成实验检测人脐静脉内皮细胞(HUVEC)的体外血管形成能力。两组之间比较采用独立样本 t检验。 结果:生信分析及Western blot结果显示TNBC中COL10A1高表达，且与更差的总生存期(OS)、无复发生存期(RFS)相关。细胞克隆形成实验显示COL10A1敲降组MDA-MB-231、BT-549细胞克隆形成率[(10.47±0.91)、(11.10±1.35)%]明显低于其对照组[(16.77±2.33)%、(18.43±2.40)%， t＝4.373、4.609， P<0.05)；COL10A1过表达后两细胞克隆形成率[(21.50±0.62)%、(27.83±3.72)%]明显高于其对照组[(15.23±2.79)%、(19.40±1.47)%， t＝3.792、3.648， P<0.05]。划痕实验结果显示COL10A1敲降组MDA-MB-231、BT-549细胞的划痕愈合率[(17.00±1.07)%、(15.38±0.89)%]明显低于其对照组[(30.58±1.88)%、(23.78±1.58)%， t＝6.284、4.636， P<0.01]；COL10A1过表达后两细胞划痕愈合率[(47.40±3.09)%、(41.26±4.33)%]高于其对照组[(34.48±2.03)%、(21.80±1.03)%， t＝3.491、4.737， P<0.01]。在细胞迁移实验中，COL10A1敲降组MDA-MB-231、BT-549细胞进入下室的数量[(151.70±33.25)、(76.67±10.41)个]低于对照组[(378.00±26.51)、(303.70±15.50)个， t＝9.219、21.060， P<0.01]；COL10A1过表达后两细胞进入下室的数量[(1 519.00±144.10)、(551.00±61.65)个]高于对照组[(426.30±46.07)、(288.30±27.57)个， t＝12.510、6.736， P<0.01]。COL10A1过表达细胞的条件培养基培养的HUVEC，细胞成管的交叉点数和总主干长度均显著高于对照组( P<0.01)。 结论:COL10A1在三阴性乳腺癌中高表达；COL10A1可以增强TNBC细胞MDA-MB-231和BT-549的增殖和迁移活性，并具有促进血管生成的作用。

目的:利用3D生物打印技术将脱细胞真皮基质(ADM)及甲基丙烯酸酯化明胶(GelMA)混合制备成不同规格的皮肤复合支架，评价其生物相容性及对人脐静脉血管内皮细胞(HUVECs)生物学行为的影响。方法:将0%、0.75%、1.50%的ADM与GelMA混合配置成光敏性生物墨水，利用3D生物打印技术分别制备A组：单纯GelMA支架、B组：0.75%ADM/GelMA支架及C组：1.5%ADM/GelMA支架，扫描电镜观察其形态结构。通过CCK-8实验方法于第1、2、3天检测细胞增殖；将HUVECs与其共培养，通过Live/Dead染色观察皮肤支架表面细胞生长状态；使用Transwell小室实验检测皮肤支架对HUVECs迁移的影响；两组间比较采用非配对 t检验，多组间比较采用单因素方差分析。 结果:扫描电镜结果显示，各组皮肤复合支架均为十字交叉网格结构立体结构，且孔隙均匀，C组比A和B两组微观孔隙更加密集，孔隙之间的连通性更好。细胞计数试剂盒(CCK-8)实验结果显示，与阴性对照组(0 d：0.18±0.03；1 d：0.39±0.02；2 d：0.8±0.03；3 d：1.21±0.06)比较，在不同时间A组(0 d：0.19±0.04；1 d：0.39±0.03；2 d：0.75±0.03；3 d：1.19±0.06)细胞活力均无明显变化( F＝1.37, P>0.05)，而B组(0 d：0.21±0.05；1 d：0.6±0.04；2 d：1.15±0.04；3 d：1.72±0.05)和C组(0 d：0.22±0.06；1 d：0.59±0.03；2 d：1.18±0.05；3 d：1.87±0.02)细胞活力显著提高( F＝22.85、26.76， P<0.05)。与A组比较，B组和C组在各时间点细胞活力显著提高( F＝24.22、28.13， P<0.05)。Live/Dead实验染色结果显示，细胞在各组皮肤支架表面均能较好地黏附与生长，与A组(2.47±0.15)荧光强度比较，B组(4.63±0.35)和C组(11.98±0.31)荧光强度显著增高( t＝10.00、48.26， P<0.05)，并且C组荧光强度明显高于B组( t＝27.45， P<0.05)。Transwell小室实验结果显示，与A组(38.67±6.56)比较，B组(134±17.59)和C组(251.33±20.13)的血管内皮细胞迁移数显著增多( t＝8.375、17.37， P<0.05)。 结论:1.5%ADM/GelMA的皮肤支架具有较好的生物相容性和促进血管内皮细胞迁移的效应，有望为创面修复提供一种可降解的3D生物打印皮肤支架。

目的:应用深度学习图像识别网络ResNet-18，基于临床拍摄视频，建立猝倒面容预测模型。方法:本研究为横断面研究，收集2020至2023年在南昌大学第二附属医院首诊未经治疗的1型发作性睡病患者25例及健康对照25名，采集的图像预处理后，共获得1 180张图片，其中583张猝倒面容，597张正常面容。从中抽取90%作为训练集与验证集，随后数据扩增5倍，扩充后的数据集抽取80%作为训练集，20%作为验证集，即训练集数量为（583+597）×0.9×0.8×5=4 248，验证集数量为（583+597）×0.9×0.2×5=1 062，训练集与验证集用于训练参数建立模型，并通过五折交叉验证法进行训练，构建采用迁移学习方式的ResNet-18猝倒面容识别模型。原未扩增前图像抽取10%（118张）作为测试集，测试集数据不参与数据增强和模型训练，仅用于测试模型最终效果。最后将ResNet-18与VGG-16、ResNet-34和Inception V3深度学习模型进行比较，用受试者工作特征曲线评估ResNet-18图像识别网络在猝倒面容识别中的价值。结果:25例1型发作性睡病患者中，男15例，女10例，年龄［ M（ Q1，Q3）］为14.0（11.0，20.5）岁；25名健康对照者中，男14名，女11名，年龄16.0（14.4，23.0）岁。ResNet-18图像识别网络在测试集中的总体准确率为90.9%，灵敏度为96.4%，特异度为85.2%，受试者工作特征曲线下面积为0.99（95% CI：0.96~1.00）。ResNet-18模型参数量为11.69 M，浮点运算量为1 824.03 M，单张图片识别时间为5.9 ms。 结论:基于深度学习图像识别网络ResNet-18构建的猝倒面容预测模型在猝倒面容的识别上有较高的准确率。

目的 以深度学习中的卷积神经网络为基础搭建胸部X射线(chest X-ray,CXR)图像分类模型,为肺部疾病提供可靠的辅助诊断技术.方法 经KAGGLE数据库收集新冠肺炎、轻度肺部感染、病毒性肺炎及正常的四种胸部X射线图片,按 3∶1∶1 的比例将数据随机划分成训练集,测试集和验证集;基于卷积神经网络架构搭建CXR图像分类模型,调节超参数对模型进行加强和优化;后通过混淆矩阵、准确率、灵敏度、K折交叉验证结果等指标对模型进行验证及评价.结果 本研究模型对肺部影像图片的分类准确率为 0.81、灵敏度为 0.80、测试集和验证集损失值能够稳定在一个较低的水平.与相同迁移算法的模型相比,在测试数据集上的精确率、准确率、灵敏度、F1 分值分别提高了 1.7%、1.7%、1.3%、2.9%.结论 此模型对于CXR图像的识别和分类的性能更强,可以更有效地应用于肺部疾病的辅助分析和判断.

甲状腺相关性眼病(TAO)是一种自身免疫性疾病,其病因和发病机制尚未完全明确,目前普遍认为其发生是免疫、遗传、环境等因素共同作用的结果.近年来,学者们开始关注微生物对TAO的影响,认为眼表及肠道菌群失调后能激发免疫系统发生一系列的免疫应答,诱发TAO的自身免疫反应."肠-眼轴"可能是TAO发病的重要因素之一,肠道菌群及其代谢物可能通过血液循环和淋巴系统影响眼表组织,这种"肠-眼轴"的相互作用可能通过多种途径影响TAO的发生和发展,包括免疫细胞的迁移、交叉免疫反应和代谢物的循环.本文就眼表菌群及肠道菌群失调与TAO的研究进展进行综述,探讨其菌群参与TAO发生发展的可能机制,为TAO的诊断与治疗提供新的思路.