近年来生物"多样性与稳定性"理论是河流生态学关注的热点之一.为探究河流底栖动物多样性与群落稳定性的分布模式及其驱动因子,于2021年8月,基于环境DNA技术对黄河流域济南段山区河流进行生物监测.根据土地利用类型,将该山区河流分为低干扰区、中干扰区和高干扰区,分析不同干扰区环境因子、底栖动物多样性及群落稳定性的分布特征,并识别其影响要素.研究结果表明:①环境因子中电导率(EC)、总氮(TN)和硝态氮(NO3--N)均值呈现出高干扰区＞中干扰区＞低干扰区的趋势.②Margalef丰富度指数(d)、Pielou均匀度指数(J)、群落稳定性指数(ICV)和凝聚力指数(|负凝聚力|/正凝聚力)均在中干扰区最高.③氨氮(NH3-N)和生物群落组成变化分别与d(r=0.67,P＜0.05)和物种丰度S(r=0.52,P＜0.05)具有显著正相关关系.④结构方程模型分析发现,EC、NH3-N和NO3--N是显著影响底栖动物群落稳定性的关键环境因子;S和d是显著影响底栖动物群落稳定性的关键生物因子.其中,EC、NH3-N和d有利于群落趋于稳定;高浓度的NO3--N和较低的S虽然不利于群落稳定,但会促进群落的种间竞争关系.研究揭示了生物与非生物因子对河流底栖动物多样性及其群落稳定性的作用机制,可为今后河流生态系统健康管理提供重要参考.

目的 通过机器学习建立并验证阿尔茨海默病(Alzheimer's disease,AD)发病机制中双硫死亡相关基因的表达模式和诊断性生物标志物.方法 从GEO数据库下载GSE33000作为训练数据集,提取双硫死亡相关基因进行分析.通过免疫浸润和GSVA富集分析,比较AD患者和健康对照之间的差异表达基因在不同免疫细胞中的表达情况及其生物学功能.利用共识聚类方法将AD患者分为两个亚组,并对AD组与健康对照组及AD分型亚组进行加权基因共表达网络分析(WGCNA),将两个结果的交集基因作为AD特征基因.通过随机森林模型(RF)和支持向量机模型(SVM)、极限梯度提升算法(XGB)模型和广义线性模型(GLM)构建训练模型,筛选出最相关的5个基因作为诊断性标志物,并在GSE122063数据集中进行验证.结果 在文献中已证实的24个双硫死亡相关基因中,有22个基因在AD发病过程中显著差异表达.免疫浸润分析发现浆细胞、CD8+T细胞、单核细胞可能在双硫死亡调控AD中发挥重要作用.GSVA富集分析结果表明:对比于C1亚组,C2亚组中双硫死亡相关差异表达基因在亨廷顿病、帕金森病和阿尔茨海默病中上调.通过共识聚类方法将AD基因分为两个亚组(C1和C2),通过WGCNA识别显著模块并将结果取交集后获得63个AD特征性基因.训练模型结果显示,SVM模型的残差分布最低,ROC曲线下面积(AUC)值最高(0.946).SVM模型筛选的前5个AD特征基因为PARP10、MAP2K1、PTBP1、PAK1和NMS,并基于此建立AD诊断风险评估列线图.决策曲线和校正曲线分析结果显示该模型预测准确度良好.在GSE122063外部数据集中验证模型准确性,ROC结果显示AUC值为0.788,模型构建成功.结论 双硫死亡在AD的发生和诊断中起重要作用,未来可根据双硫死亡相关基因预测并筛选具有潜在治疗AD作用的药物.

脓毒血症(sepsis)是由于机体特别是肺感染的不协调反应引起的一种危及生命的器官脏器功能障碍，重症监护病房最常见的危重症，其因高发生率及病死率备受关注[1]。早诊断、早治疗可以减少病死率。目前关于脓毒血症在临床上主要面临着早期诊断缺乏快速准确生物标志物、治疗时抗生素使用与停止时机难把控、预后指标指示性较差等主要问题。降钙素原(procalcitonin, PCT)的出现解决了这些的困难。生理情况下PCT主要由甲状腺的C-细胞合成，在肝、脾、肺、肾等器官也有少量分泌，并在PCT进入全身循环之前转化为降钙素。PCT作为传统的炎症标记物，应用在脓毒血症的诊断中准确有效，经济简便，同时在指导抗生素的使用及评估预后等方面也有重要作用。目前脓毒血症的指南共识中PCT是唯一推荐在脓毒血症中大量使用的生物标志物。引起脓毒血症的病原学微生物主要包括细菌、病毒、真菌等，其中以细菌性感染为主，由于不能准确识别感染源，无法准确选用合适的抗生素类型[2]。Le Moullec等1984年首次提出PCT是降钙素116个氨基酸残基，正常情况下由甲状腺合成并释放进入血液，在正常人群血清及病毒感染层面处于较低水平(<0.05 ng/ml)，脓毒血症患者由于感染较为严重，PCT水平较高；对脓毒症患者进行抗菌治疗后，PCT的水平会明显下降，提示PCT在脓毒血症患者中具有重要作用。本文对PCT在细菌性脓毒血症的诊断、治疗及预后等方面的进展进行综述[3,4]。

目的:通过整合单细胞RNA测序(sing-cell RNA sequencing, scRNA-seq)和癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas, TCGA)数据，探索肺鳞状细胞癌(lung squamous cell carcinoma, LUSC)中差异表达基因(differentially expressed genes, DEGs)和预后相关基因，并构建基于这些基因的预后模型。为了更好地了解LUSC中的免疫微环境(tumor microenvironment, TME)，进一步分析了免疫细胞的浸润特征，揭示其与LUSC患者预后的潜在关联。方法:从基因表达综合数据库GEO(GSE118245)中获取LUSC单细胞RNA测序数据，并通过质量控制和数据标准化，鉴定出不同的细胞群体。使用Seurat软件包进行主成分分析(principal component analysis, PCA)和统一流形近似投影(uniform manifold approximation and projection, UMAP)进行降维聚类。基于TCGA数据库中的LUSC患者样本，使用TCGAbiolinks包获取批量RNA测序数据，并对肿瘤样本和正常样本之间的DEGs进行筛选，采用加权基因共表达网络分析(weighted gene co-expression network analysis, WGCNA)构建基因共表达网络。使用Cox回归和最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator, LASSO)回归构建基于DEGs的预后模型，Kaplan-Meier生存曲线评估患者总生存期(overall survival, OS)。使用CIBERSORT算法评估不同风险组中的免疫细胞浸润比例，比较22种免疫细胞在高风险和低风险组中的差异。结果:从LUSC单细胞数据中质控得到出5 360个细胞，注释为13个不同的细胞群，并通过SingleR注释为8种细胞类型。与对照组相比，LUSC组中的中性粒细胞、CD4＋ T细胞和骨骼肌细胞比例显著上升。差异表达基因分析共筛选出3 396个DEGs，其中1 851个基因上调，1 545个基因下调。GO和KEGG富集分析表明，DEGs主要参与细胞周期、感染和补体级联反应等重要生物过程。在TCGA-LUSC数据中，使用WGCNA识别出与LUSC发展显著相关的蓝色模块，在此基础上筛选出61个交集基因进行进一步分析。单因素Cox回归和LASSO回归分析共识别出4个独立的预后相关基因(ITIH3、MME、PLAAT1和ATP13A5)，构建了风险评分模型。Kaplan-Meier生存曲线显示高风险组患者的总生存期显著低于低风险组。免疫浸润分析结果表明，高风险组患者肿瘤中的CD8＋ T细胞、活化的记忆CD4＋ T细胞和滤泡辅助性T细胞比例显著高于低风险组，进一步支持了免疫微环境对LUSC进展的关键作用。结论:通过整合单细胞和TCGA数据，成功鉴定了LUSC中的关键差异表达基因，构建了有效的预后模型。模型在多个验证队列中表现出预后预测，揭示的免疫细胞浸润特征为LUSC的免疫微环境提供了新的见解。免疫细胞在LUSC的发生和进展中发挥重要作用。

山地旅游区是提供生态系统文化服务(CES)的重要场所,评估其CES供需匹配关系对区域生态景观与游憩空间的规划管理和提升人类福祉至关重要.以贵州省为典型山地旅游区案例地,结合社交媒体文本与MaxEnt模型的综合评估方法量化CES的实现需求与潜在供给,运用ArcGIS对CES供需及匹配关系的空间格局进行制图与评估,并基于地理探测器探究CES供需匹配的影响因素.研究表明:(1)美学、休闲娱乐、文化多样性、康养价值、生物多样性、研学价值、遗产价值和精神宗教是贵州省CES的主要表征类型.(2)CES需求以省内知名旅游景区和中心城区为核心集聚区,并向四周逐渐递减,高需求和中等需求在空间上呈现"分散式、多核心"分布格局,而CES高供给和中等供给则集中在各城市区域、旅游景区和交通线网附近,呈现多核心团簇状分布和沿交通干线呈条带状集聚分布的"多核心、多条带"分布格局.(3)根据CES供需匹配关系可将贵州省划分为文化服务需求区、平衡区和潜力区三类,三类分区的空间分布均具有较强的异质性,文化服务潜力区面积远大于其他分区.(4)CES供需匹配影响因子间交互作用的空间解释力相较于单因子强,其中高程和土地利用的影响最为显著,CES的自然因素解释力整体强于社会因素.研究为厘清贵州省CES供需及匹配的空间分布格局与影响因素,通过对CES供需热点区域进行潜力点识别和价值转化,以实现山地旅游区自然资源的合理配置和生态游憩空间的保护开发与结构优化提供理论借鉴与实践参考.

目的:探讨lncRNA相关内源竞争RN A(ceRNA)网络在早发性卵巢功能不全中的作用机制.方法:从Gene Expression Omnibus(GEO)数据库中筛选出两个早发性卵巢功能不全患者的数据集,使用R语言"limma"包筛选出差异表达的lncRNA、miRNA和mRNA.使用Starbase数据库预测与差异lncRNA相互作用的miRNAs,使用TargetScan和miRDB数据库预测与差异miRNAs相互作用的mRNAs,预测的mRNAs与差异mRNAs取交集.根据RNA之间的相互作用关系,建立早发性卵巢功能不全的lncRNA-miRNA-mRNA ceRNA调控网络.使用Metascape在线工具对ceRNA调控网络中的mRNA进行GO和KEGG功能分析,通过String数据库建立蛋白质相互作用(PPI)网络,利用Cytohubba插件识别PPI网络中的hub基因并构建lncRNA-miRNA-hub基因网络.结果:从早发性卵巢功能不全患者与正常对照组中筛选了 116个差异lncRNAs,22个差异miRNAs和282个差异mRNAs.通过116个差异lncRNAs,利用数据库预测到了 13个差异lncRNAs,7个差异miRNAs和54个差异mR-NAs的相互作用,构建了早发性卵巢功能不全的lncRNA-miRNA-mRNA ceRNA调控网络.GO和KEGG富集分析结果显示,调控网络中的mRNA参与早发性卵巢功能不全的生物学过程,包括凋亡信号通路、mRNA的代谢过程和cAMP信号通路.通过PPI 网络筛选了 8 个 hub 基因(EIF4ENIF1、SENP1、RBM5、DYNLL2、AGO2、SRSF1、CAPZB、SRSF10),构建了一个 lncRNA-miR-NA-hub基因网络.结论:12个lncRNA通过参与SRSF1等hub基因的表达,调控影响早发性卵巢功能不全的发生、发展.

泛基因组是指特定物种或类群全部进化枝的所有基因组信息的总和.泛基因组研究通过序列比较和分析,构建非冗余集合体,以识别核心基因组和可变基因组,从而了解物种或种群中基因的丰富性、基因家族的扩张与收缩、水平基因转移等现象,为探究和理解物种内的遗传多样性和基因组进化提供了新的视角和工具.本文对泛基因组的概念、研究策略及其应用进展进行了综述,以期为中学一线教师进行基因工程相关内容教学提供前沿拓展素材.

抑郁症是一种严重影响患者及家庭生活质量的精神心理疾病.由于缺乏客观有效的生物标志物,对抑郁症的诊断主要依赖于临床医师的问诊和患者的配合程度,存在一定的误诊率和漏诊率.机器学习作为人工智能的核心,在抑郁症辅助诊断方面具有出色的表现.文章梳理了基于不同模态数据的抑郁症识别诊断模型,指出了影响识别准确率的因素,最后提出问题和展望,旨在为辅助诊断抑郁症提供参考依据.

目的 检索、汇总全身麻醉手术患者恶性高热管理的最佳证据.方法 检索UpToDate、BMJ Best Practice、美国指南库、加拿大医学指南库、苏格兰学院指南网络、新西兰指南组、加拿大安大略注册护士协会、国际指南组、英国国家临床研究所、乔安娜布里格斯循证中心、Cochrane Library、PubMed、Embase、Web of Science、知网、万方、维普、中国生物医学数据库等数据库及相关网站,包括临床决策、指南、证据总结等.检索时间为建库至 2023年 8月 31日.由 4名研究员对指南质量独立评价,其余文献质量由 2 名研究员独立评价,提取并汇总形成最佳证据.结果 共纳入 16篇文献,包括临床决策 2篇、指南 8篇、专家共识 2篇、系统评价 3 篇,证据总结 1 篇.从人群识别、应急救治、对症处理、术后管理、日常准备 5个方面汇总了 23条最佳证据.结论 护理人员需掌握并熟悉恶性高热的识别方法,紧密配合医生,全方面做好准备,以便能及时采取科学有效的干预措施,减少恶性高热对患者的损伤.

目的 调查及分析社区Ⅱ型糖尿病患者共病抑郁障碍的患病现状,识别Ⅱ型糖尿病患者出现身心共患疾病的人群特点及危险因素,探讨社区Ⅱ型糖尿病患者共病抑郁障碍与生存质量及社会支持的关联.方法 对深圳市坪山区2个街道4个社区健康服务中心已建档的Ⅱ型糖尿病患者,采用自编糖尿病患者一般情况调查表、Zung氏抑郁量表、糖尿病特异性生存质量量表(DSQL)、社会支持量表(SSRS)进行调查,用二元Logistic回归模型分析患者抑郁症状与生存质量及家庭支持的关联.结果 抑郁症状筛查率为42.6％.Logistic回归模型显示,HbA1c≥7 mmol/L、FPG≥8.6 mmol/L、职业为国家机关、党群组织、企事业单位负责人、专业技术人员及农林牧渔水利生产人员、城镇职工基本医保、家庭人均月收入≤2000元及≥4000元、吸烟、糖尿病病程10～20年的社区Ⅱ型糖尿病患者较易出现抑郁症状.生存质量好(DSQL评分,OR=0.832)及社会支持得分较高(SSRS评分,OR=0.848)的患者不易出现抑郁症状.结论 社区Ⅱ型糖尿病共病抑郁障碍患病率高且低收入及高收入两个不同社会阶层人群更易患有抑郁障碍;Ⅱ型糖尿病共病抑郁障碍等身心共病疾病的防治要遵循生物-心理-社会医学模式的整体防治观,识别对糖尿病患者生存质量产生负面影响的相关风险,将疾病的监测诊疗、心理指导、社会支持贯穿到主动健康管理的全过程中.