目的:探讨肺炎型肺癌患者支气管肺泡灌洗液(BALF)中微生物菌群的多样性和群落差异等特征及其临床意义。方法:以回顾性研究方法采集9例肺炎型肺癌、11例结节型(最大径≤3 cm)早期肺癌患者与7例健康人的BALF，提取BALF菌群的总DNA，经通用引物扩增16s rRNA基因，利用高通量测序平台进行细菌16S rRNA基因(V3-V4)区高通量二代测序(NGS)分析后，分析微生物菌群分数量及分布特征，并比较肺炎型、结节型肺癌患者及对照组3组间BALF中微生物菌群差异。采用受试者工作特征曲线(ROC)检测肺炎型肺癌诊断预测价值。结果:肺炎型组患者BALF中中位细菌序列数量为9 235(3 498，30 743)，高于对照组[382(98，2 508)]及结节型组[486(96，780)]( P值均＝0.001)；中位细菌菌种种类肺炎型组[9(6.5，10.5)]高于对照组[2(2，6)]及结节型组[4(2，7)]，肺炎型组较对照组和结节型组细菌菌种增多( P＝0.015及 P＝0.021)；肺炎型组中肺炎链球菌属、普雷沃菌属的检出阳性率(9/9，100.0%)、(8/9，88.9%)，均高于对照组(3/7，42.9%)、(2/7，28.6%)及结节型组(4/11，36.4%)、(4/11，36.4%)( P值均<0.05)；肺炎型组检出占优势菌黑普雷沃菌8例(8/9，88.9%)，较结节型组3例(3/11，27.3%)及对照组1例(1/7，14.3%)优势患者占比增高，差异有统计学意义( P值均<0.01)；产黑普雷沃菌序列数为2 392(521.3，11 715)高于对照组(219)及结节型组[48(9，498)]( P值均<0.05)。以普雷沃菌属序列数占比为37.3%或产黑普雷沃菌序列数263为临界值，预测肺炎型肺癌诊断的ROC曲线下面积(AUC)分别为0.84(0.663，1.000， P＝0.004 7)和0.92(0.785，1.000， P＝0.000 5)。 结论:肺炎型肺癌患者下呼吸道微生物菌属菌种、数量较健康人复杂，微生物菌群种群分布与局部早期肺癌患者及健康对照组存在差异，其中以普雷沃菌属及产黑普雷沃细菌分布较为普遍，占明显优势，普雷沃菌属占比及产黑普雷沃细菌序列数对肺炎型肺癌可能具有一定的诊断预测价值。

目的:探讨血清血管内皮生长因子(vascular endothelial growth factor, VEGF)及外周血微RNA-126(microRNA-126, miR-126)与脑微出血(cerebral microbleeds, CMBs)数量和分布的关系。方法:连续纳入2019年6月至2020年6月期间包头医学院第一附属医院神经内科收治的非急性缺血性脑血管病患者。收集患者临床资料，并进行3.0 T MRI检查，应用磁敏感加权成像检测CMBs。采用酶联免疫吸附法检测血清VEGF浓度，采用荧光定量聚合酶链反应对miR-126进行定量检测。应用多变量 logistic回归分析确定CMBs的独立影响因素，应用多元线性回归分析确定血清VEGF浓度和外周血miR-126与CBMs数量的相关性。应用受试者工作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲线评价血清VEGF浓度和外周血miR-126相对表达量对CMBs的预测价值。 结果:共纳入193例非急性缺血性脑血管病患者，非CMBs组110例(57.0%)，单纯脑叶CMBs组20例(10.4%)，非单纯脑叶CMBs组63例(32.6%)。3组间比较显示，年龄可能是单纯脑叶CMBs的危险因素，VEGF较高、胱抑素C水平较高、外周血miR-126相对表达量较低、高血压以及既往卒中或短暂性脑缺血发作史可能是非单纯脑叶CMBs的危险因素。多变量 logistic回归分析显示，血清VEGF浓度较高是非单纯脑叶CMBs的独立危险因素(优势比1.186，95%置信区间1.035～1.358； P＝0.014)，而miR-126相对表达量较高是非单纯脑叶CMBs的独立保护因素(优势比0.154，95%置信区间0～0.269； P＝0.026)。多元线性回归分析显示，血清VEGF浓度较高( r＝0.848， P<0.001)和miR-126相对表达量较低( r＝-0.043， P＝0.035)可显著增加CMBs数量。ROC曲线分析显示，血清VEGF预测非单纯CMBs的曲线下面积为0.803(95%置信区间0.741～0.865)，最佳截断值为120.55 ng/L，敏感性为70.7%，特异性为75.5%。 结论:在非急性缺血性脑血管病患者中，血清VEGF和外周血miR-126相对表达量与CMBs数量及其分布存在显著相关性，血清VEGF可作为预测非单纯脑叶CMBs存在的生物标志物。

背景:彭氏变形杆菌是重要的致病菌,其耐药菌株的出现给公共卫生和食品安全带来了严重威胁.噬菌体能杀死病原菌,具有替代抗生素的潜在能力.目的:以彭氏变形杆菌(Proteus penneri)为宿主菌,从淡水鱼肠道中分离得到一株烈性噬菌体phiP4-3,并对其生物学特性、基因组学和分类学进行了研究.方法:使用透射电子显微镜观察噬菌体的形态;通过一步生长曲线和抑菌曲线,分析噬菌体的杀菌效果;通过基因组测序、注释和比较基因组学分析噬菌体的功能和分类.结果:通过透射电子显微镜观察,phiP4-3噬菌体头部直径为98.83 nm,可伸缩尾部长度为55.35 nm.一步生长曲线结果显示,该噬菌体的潜伏时间约为25 min,每个感染中心释放的噬菌体数量约为17 PFU.抑菌曲线结果显示,噬菌体phiP4-3能有效抑制宿主菌生长.基因组测序组装结果显示,噬菌体phiP4-3的基因组长度为167 849 bp,GC含量为31.5％.使用软件对基因组进行注释,发现噬菌体phiP4-3的基因组上共编码270个ORF和8个tRNA基因.综合比较基因组学、分类学及国际病毒分类委员会(ICTV)的分类结果,将其归类为Straboviridae科Bragavirus属病毒.结论:分离得到一株新彭氏变形杆菌噬菌体,并对其生物学特性和基因组进行了分析,为噬菌体在公共卫生和食品安全中的应用提供了理论依据.

目的:探讨血浆外泌体计数对脓毒症患者预后的预测价值。方法:采用前瞻性观察性研究方法，选择2020年11月至2021年12月浙江医院重症医学科收治的脓毒症患者作为研究对象。于患者入重症监护病房（ICU）当天记录性别、年龄、基础疾病、感染部位、平均动脉压（MAP）、病情严重程度评分等，取静脉血检测血常规、血生化、降钙素原（PCT），并取动脉血进行血气分析，同时记录患者去甲肾上腺素（NA）剂量。于入ICU 1、3、5、7 d提取患者血浆外泌体，应用纳米颗粒跟踪分析仪检测外泌体数量。观察终点为患者入ICU 28 d死亡。分析比较不同28 d预后患者基线资料及血浆外泌体计数的差异；采用Spearman相关法分析血浆外泌体计数与其他临床指标的相关性；采用二元多因素Logistic回归分析筛选脓毒症患者28 d死亡的独立危险因素；绘制受试者工作特征曲线（ROC曲线），分析各项指标对脓毒症患者28 d死亡的预测价值。采用Kaplan-Meier法进行28 d生存曲线分析。结果:最终共纳入26例脓毒症患者，其中28 d存活21例，死亡5例。与存活组比较，死亡组患者MAP更低，序贯器官衰竭评分（SOFA）、急性生理学与慢性健康状况评分Ⅱ（APACHEⅡ）、白细胞计数（WBC）、心肌肌钙蛋白I（cTnI）更高，氧合更差；死亡组入ICU 1 d血浆外泌体计数明显高于存活组（×10 15/L：16.96±9.11比5.20±2.42， P<0.05）；随后两组血浆外泌体计数均持续下降，且两组间差异无统计学意义。Spearman相关性分析显示，脓毒症患者入ICU 1 d血浆外泌体计数与SOFA评分、APACHEⅡ评分、血乳酸（Lac）、丙氨酸转氨酶（ALT）、NA剂量均呈显著正相关（ r值分别为0.572、0.585、0.463、0.411、0.696，均 P<0.05），与MAP、氧合指数（PaO 2/FiO 2）均呈显著负相关（ r值分别为-0.392、-0.496，均 P<0.05）。多因素Logistic回归分析显示，入ICU 1 d血浆外泌体计数是脓毒症患者28 d死亡的独立危险因素〔优势比（ OR）＝1.385，95%可信区间（95% CI）为1.075～1.785， P＝0.012〕。ROC曲线分析显示，入ICU 1 d血浆外泌体计数预测脓毒症患者28 d死亡的ROC曲线下面积（AUC）为0.800（95% CI为0.449～1.000）；当最佳截断值取14.50×10 15/L时，敏感度为80.0%，特异度为100%。根据1 d血浆外泌体计数最佳截断值将患者分为两组进行28 d Kaplan-Meier生存曲线分析，结果显示，血浆外泌体计数<14.50×10 15/L患者28 d累积存活率显著高于≥14.50×10 15/L患者（Log-Rank检验： χ2＝19.100， P<0.001）。 结论:脓毒症患者入ICU当天血浆外泌体计数显著升高，且与病情严重程度相关，能够预测28 d死亡风险。

目的:通过对重症监护医学信息数据库(MIMIC)老年患者进行回顾性研究，探讨ICU老年患者发生多重耐药菌(MRDO)感染的危险因素。方法:使用结构化查询语言提取MIMIC-Ⅳ v2.0数据库中老年患者的基本信息、疾病严重性评分、实验室检查、使用药物、医疗操作、终点事件信息。根据患者是否感染多重耐药菌，分为非多重耐药菌感染组(non-MDRO)和多重耐药菌感染组(MDRO)。根据变量类型进行单因素分析，对于单因素分析有意义的变量进行Logistic回归，计算多重耐药菌感染的优势比及95%可信区间。使用Kaplan-Meier法计算生存率并绘制生存曲线，采用Log-Rank检验对患者28 d生存率进行分析。结果:共纳入患者31 237例，其中非多重耐药菌感染组26 032例，多重耐药菌感染组5 205例，多重耐药菌感染率16.7%。培养标本种类中尿液培养出多重耐药菌数量最多，病原微生物中肠杆菌属占比最高。多因素Logistic回归结果显示：年龄( P＝0.006)、男性( P<0.001)、冠脉疾病( P<0.001)、脑部疾病( P＝0.042)、血红蛋白( P<0.001)、白蛋白( P<0.001)、有创机械通气( P<0.001)是多重耐药菌感染的保护因素；糖尿病( P<0.001)、慢性阻塞性肺疾病(COPD)( P<0.001)、慢性肾病( P<0.001)、白细胞( P＝0.001)、简化急性生理Ⅱ评分(SAPS Ⅱ)( P<0.001)、曾经使用抗生素( P<0.001)、使用质子泵抑制剂( P<0.001)、糖皮质激素( P<0.001)、免疫抑制剂( P<0.001)、镇静药物( P<0.001)、肾脏替代治疗( P＝0.015)是多重耐药菌感染的危险因素。non-MDRO组28 d死亡率为16.3%，MDRO组28 d死亡率为19.1%，两组比较差异有统计学意义( P<0.001)。 结论:多重耐药菌感染患者死亡率较非感染患者高，曾经使用抗生素、使用质子泵抑制剂、糖皮质激素、免疫抑制剂、镇静药物、肾脏替代治疗是多重耐药菌感染的危险因素。

目的:探讨Halicin对金黄色葡萄球菌的抗菌作用。方法:采用微量肉汤稀释法检测Halicin对金黄色葡萄球菌的最低抑菌浓度和最低杀菌浓度；通过摇菌培养和稀释菌落计数法检测Halicin对金黄色葡萄球菌的时间-杀菌曲线；通过微量棋盘稀释法检测Halicin与常用抗菌药物的联合抗菌作用；通过结晶紫染色法测定Halicin对金黄色葡萄球菌生物膜的抑制和清除作用；通过红细胞溶血试验初步检测Halicin对红细胞的毒性；最后，通过小鼠皮肤脓肿模型，取脓肿周围皮肤组织研磨稀释菌落计数。采用 t检验比较Halicin的体内抗菌效果。 结果:Halicin对金黄色葡萄球菌具有抑菌作用，其最低抑菌浓度为2~4 mg/L。Halicin 16 mg/L处理8 h后，金黄色葡萄球菌平均菌落数下降5.5×10 6 CFU/ml（ t=73， P<0.05），且呈现浓度依赖性。Halicin和氨苄西林联用时，表现为协同抗菌作用，其分级抑菌浓度指数为0.5。Halicin的浓度为4倍最低抑菌浓度时，可以有效抑制金黄色葡萄球菌生物膜形成，使其生物膜总量（ A570）从（2.89±0.09）减少到（1.35±0.17）（ t=11.12， P<0.05），但对已形成的生物膜无显著清除效果。Halicin对红细胞几乎无溶血活性，即使当Halicin的浓度为128 mg/L，其溶血率仍低于10%。体内实验表明，20 mg/kg Halicin可使细菌数量下降3.0×10 7 CFU/ml。 结论:Halicin对金黄色葡萄球具有较强的抑菌作用且无明显的溶血毒性。

目的:探讨适应素耳结合外壳相关蛋白2（NECAP2）在肝细胞癌中的表达与肝细胞癌（HCC）患者预后的关系，观察NECAP2在肝癌细胞MHCC-97H中的表达及其对HCC增殖及侵袭的影响。方法:从肿瘤基因组图谱（TCGA）数据库下载并整理TCGA-LIHC的数据进行分析；选取16例肝癌样本及其配对的癌旁样本进行研究，用荧光实时定量聚合酶链反应（RT-qPCR）检测这16对样本、正常肝细胞LO2以及肝癌细胞MHCC-97H中的差异表达水平；用小干扰RNA转染MHCC-97H细胞以沉默NECAP2的表达，实验分为实验组（si-NECAP2组）和对照组（si-NC组）。并采用细胞计数试剂盒（CCK-8）、5-乙炔基-2’脱氧尿嘧啶核苷（EdU）实验、Transwell实验和蛋白质印迹法（Western blot）分别检测实验组和对照组的细胞活力、增殖、迁移和侵袭能力以及表皮生长因子受体（EGFR）蛋白的表达量。两组间比较采用 t检验。 结果:基于TCGA数据库中的肝癌细胞组和正常肝细胞组，癌旁组织中NECAP2的表达水平明显低于肝癌组织（3.747±0.474比4.367±0.593），差异有统计学意义（ t＝7.102， P<0.05）；NECAP2在正常肝组织中的表达（3.746±0.474比4.263±0.503）要显著低于配对的肝癌组织，差异有统计学意义（ t＝5.152， P<0.05）。ROC曲线下面积（AUC）值为0.802，表明NECAP2对HCC有很好的诊断价值，Kaplan-Meier分析结果显示，NECAP2高表达组患者的生存期更短；实验组细胞吸光度（ A）值、EdU阳性细胞占比、迁移细胞数量和侵袭细胞数量[3.201±0.300、（15.06±8.90）%、（103.000±7.550）个、（112.333±5.508）个]明显低于对照组[4.852±0.462、（49.070±10.520）%、（141.000±8.888）个、（146.333±4.041）个]，差异有统计学意义（ t＝5.995、4.269、5.664、8.621， P<0.05）。此外，EGFR的表达量更低，与NECAP2的表达呈正相关。 结论:NECAP2在HCC中的表达显著上调，NECAP2高表达组的患者预后更差；细胞实验证明下调NECAP2的表达可能通过下调EGFR的表达来抑制HCC的增殖、迁移及侵袭能力。

目的:探讨宫颈癌组织铜死亡相关基因的甲基化水平差异及对临床预后的影响。方法:从公共数据库中获取310份宫颈组织标本的甲基化数据，通过UALCAN数据库对12个铜死亡相关基因进行甲基化水平差异分析，研究其在宫颈癌不同分期和分级中的差异，从中筛选差异有统计学意义的基因，并通过EWAS datahub数据库进行预后分析。最后，对筛选出的基因进行基因富集分析、通路分析、免疫浸润分析，并使用cBioportal数据库分析该基因在宫颈癌中的突变率和肿瘤突变负荷（TMB）。对甲基化水平和免疫细胞浸润差异采用两独立样本秩和检验；采用KM生存曲线和Log-rank双侧检验对总生存期进行比较分析；在TMB分析中使用Wilcoxon Test进行统计学分析；在GSEA和通路分析中使用皮尔逊相关分析。结果:患者宫颈癌组织中的细胞周期依赖激酶抑制基因2A（CDKN2A基因）甲基化β值为0.075，高于正常人组织中的甲基化β值0.049（ P=0.008），患者宫颈癌组织中的二氢脂酰胺S-乙酰基转移酶（DLAT基因）甲基化β值为0.102，高于正常人组织中的甲基化β值0.080（ P=0.002），患者宫颈癌组织中的脂酰转移酶1（LIPT1基因）甲基化β值为0.060，低于正常人组织中的甲基化β值0.092（ P=0.009）。CDKN2A基因甲基化水平≥0.199的患者的总生存期为14.75年，低于甲基化水平<0.199患者（17.56年）（ P=0.034）。基因富集分析结果提示主要涉及Ⅰ型干扰素的反应、DNA复制等生物过程；CDKN2A基因表达与肿瘤微环境中中性粒细胞和树突状细胞的数量呈正相关（ P<0.05），与巨噬细胞的数量呈负相关（ P<0.05）。CDKN2A基因变异组的TMB高于未变异组（ P=0.019）。 结论:CDKN2A基因甲基化是宫颈癌预后的潜在生物标志物。

目的 探讨抗性淀粉(RS)对T2DM肥胖大鼠肠道菌群及代谢的影响.方法 将Wistar大鼠分为正常对照(NC)组、模型组(Mod)、阿卡波糖干预组(Aca)、RS干预组(RS),每组各8只,连续给药8周后检测TC、TG、HDL-C、LDL-C,计算Lee's指数、胰岛素敏感性指数(HOMA-IS)、胰岛素抵抗指数(HOMA-IR)、胰岛β细胞功能指数(HOMA-β)及炎症因子、葡萄糖耐量曲线下面积,ELISA法检测血清TNF-α、IL-6、脂多糖(LPS),HE染色观察肝组织脂肪变性情况.收集各组粪便进行16SrDNA测序,采用物种组成分析、Alpha多样性分析、物种差异分析、Beta多样性分析等方法分析肠道菌群结构和数量.结果 Mod、Aca、RS组Lee's指数高于NC组(P<0.05).与NC组比较,Mod、Aca、RS 组TC、TG、LDL-C、HDL-C、FIns、HOMA-IR、TNF-α、IL-6、LPS 升高(P<0.05),HOMA-IS、HOMA-β降低(P<0.05).与Mod组比较,Aca、RS组TC、TG、LDL-C、HDL-C、FIns、HOMA-IR、TNF-α、IL-6、LPS降低(P<0.05),HOMA-IS、HOMA-β升高(P<0.05).与Aca组比较,RS组IL-6 升高(P<0.05),LDL-C、HDL-C降低(P<0.05).16SrDNA测序结果显示,Aca、RS组增加操作分类学单元总数,提高大鼠肠道菌群多样性与均匀度,在门和属水平上,Aca、RS组菌群组成结构、丰度与NC组接近,物种差异性小.结论 RS可调节T2DM肥胖大鼠糖脂代谢,改善IR,提高肠道微生物多样性,调节肠道菌群结构,维持肠道健康.

目的 寻找新的生物标志物预测结直肠癌(CRC)患者的预后.方法 利用单因素Cox回归分析和最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归分析,从癌症基因组图谱(TC-GA)数据库中建立了一个免疫相关基因的结直肠癌预后模型.通过利用表达数据估算恶性肿瘤组织中的基质细胞和免疫细胞(ESTIMATE)软件包以及通过估算RNA转录本的相对子集识别细胞类型(CIBERSORT)软件包比较了高低风险组患者的免疫浸润特征.此外,还分析了不同风险组患者的免疫检查点的表达水平.通过癌症药物敏感性基因组学(GDSC)数据库比较了两个风险组患者对化疗药物的敏感性.结果 结果显示,基于免疫基因构建的预后模型可以较好地预测CRC患者的总体生存期(OS),结果显示1年、3年和5年OS的曲线下与坐标轴面积(AUC)值分别为0.764(95％CI:0.751～0.793)、0.773(95％CI:0.761～0.779)和0.760(95％CI:0.742～0.774).低风险组患者的免疫检查点表达水平更高和免疫细胞更丰富如T细胞(P<0.001)、树突状细胞(P<0.001)、巨噬细胞(P<0.001)、中性粒细胞(P<0.001).高风险组患者可能对于阿昔替尼、伊马替尼、甲氨蝶呤、帕唑帕尼、雷帕霉素、舒尼替尼和他普西加金等一些化疗药物更敏感.结论 基于19个免疫基因的预后模型能够有效的预测CRC患者的预后.不同患者中免疫微环境中的免疫细胞数量和活跃程度可能是影响其对免疫检查抑制剂和化疗药物响应的重要因素.