高脂血症(hyperlipidemia,HLP)是一种慢性代谢性疾病,由遗传因素、相关环境因素以及其他疾病等引起.随着现代医学的发展,人们逐渐将药食同源中药植物黄酮用于高脂血症的防治.天然来源的黄酮类化合物种类多样、结构复杂、生物活性丰富,可防治包括高脂血症在内的多种慢性疾病.然而,其防治高脂血症的具体机制尚不明确,应用药食同源植物黄酮治疗高脂血症周期长、见效慢,在一定程度上影响了对其疗效及安全性的判断.近年来,肠道微生物组、代谢组及转录组学等多组学研究技术和分析方法的不断发展和完善,为药食同源植物黄酮防治高脂血症提供了新的认知思路,基于多组学技术对药食同源植物黄酮降脂机制进行系统归纳和分析,有助于揭示植物黄酮与高脂血症病理过程中关键分子和信号通路的相互作用,为开发治疗高脂血症及其并发症的功能性食品提供指导意义.这不仅有助于推动中医药与现代医学在系统科学与生命组学领域的融合与创新,也为高脂血症防治提供了新的思路和方法.基于此,该文尽可能全面地阐述药食同源植物黄酮在高脂血症防治中的多组学联合作用机制,为高脂血症的防治提供重要理论依据.

方法部分应包括质性研究的几个显著特点.①质性方法的策略:包括民族志、扎根理论、现象学、叙事研究等,并简述选择的理由.②研究人员的特征和反思:可能影响研究的研究者特征,包括个人特质、经验、与参与者的关系等;分析研究者特征与研究问题、方法、结果之间的潜在或实际的相互作用.③情境:进行研究的场所和突出的情境因素.

目的:运用生物信息学方法探究幽门螺杆菌(Hp)感染与玫瑰痤疮的共同信号通路以及筛选Hub基因。方法:通过GEO数据库获取Hp感染(GSE70394)和玫瑰痤疮(GSE65914)相关的基因表达数据集，使用R语言limma包以及Venn图筛选出两者共表达差异基因，运用Metascape数据库对差异基因进行基因本体论(GO)富集分析，并使用R语言clusterProfiler包分别对上调和下调基因进行京都基因与基因组百科全书(KEGG)富集分析。随后使用STRING以及Cytoscape软件构建蛋白互作(PPI)网络，应用其内部插件MCODE和Cytohubba筛选关键功能模块和Hub基因，将Hub基因导入GeneMANIA在线分析工具，构建Hub基因共表达网络，并再次对Hub基因进行GO以及KEGG富集分析。结果:GSE70394数据集包含3个未感染Hp的人胃腺癌细胞(AGS)组织和3个感染Hp 24 h后的AGS细胞组织的基因芯片数据；GSE65914数据集包含了19例玫瑰痤疮患者皮肤组织和10名健康志愿者皮肤组织的基因芯片数据。经过比较分析最终获得139个共表达差异基因，包含93个上调基因和46个下调基因。GO富集分析显示共表达差异基因主要集中于平滑肌细胞调节、血管发育以及脂质代谢过程。KEGG富集分析显示共表达差异基因主要涉及脂质和动脉粥样硬化、炎症反应和免疫相关通路，如PPAR信号通路、细胞因子-细胞因子受体相互作用、Th17细胞分化、IL-17信号通路和NF-κB信号通路。使用Cytohubba插件共识别出16个Hub基因，包括SPRR1B、GCLM、KRT16、GPX2、S100A2、SOD2、MMP1、MSMO1、HMOX1、GLRX、IL-1β、CXCL1、PPARγ、HMGCS1、SRXN1、SPRR3。结论:Hp感染与玫瑰痤疮存在一定的相关性，Hp可能通过介导炎症免疫反应以及调节脂质代谢过程来参与玫瑰痤疮疾病的发生发展，筛选出的Hub基因与相关信号通路可为后续的关联性分析提供一定的理论参考。

目的:探究急性脑梗死后吞咽障碍患者经相互作用分析理论下持续性管理干预的应用效果。方法:选取2021年1月至2022年6月复旦大学附属华山医院收治的急性脑梗死后吞咽障碍患者103例，根据护理方式不同分为实验组52例(基于相互作用分析理论下持续性管理干预)和对照组51例(常规护理干预)。分别观察并统计两组患者吞咽功能、日常生活能力、情绪状态、并发症发生情况。结果:实验组洼田饮水试验Ⅰ级率为55.76%，高于对照组的29.41%；实验组Ⅲ级率与Ⅳ级率分别为7.69%和1.92%，低于对照组的29.41%与13.72%，差异有统计学意义( P<0.05)；实验组日常生活能力评定量表(ADL)评分、情绪状态量表(POMS)评分均高于对照组，差异有统计学意义( P<0.05)；实验组干预后紧张、抑郁、愤怒、精力、疲劳、迷糊以及总分均低于对照组，差异有统计学意义( P<0.05)；实验组患者吸入性肺炎、营养不良以及并发症总发生率分别为3.77%、3.77%、5.66%，低于对照组的17.30%、15.38%、19.23%，差异有统计学意义( P<0.05)。 结论:基于相互作用分析理论下持续性管理干预能有效改善急性脑梗死合并吞咽障碍患者吞咽障碍情况，调整患者情绪状况，恢复患者日常生活能力，减少并发症的发生。

目的:在单细胞水平上探究与银屑病致病相关的潜在生物标志物和细胞间的异质性水平。方法:对银屑病皮肤活检组织的单细胞测序数据进行质控、降维聚类及细胞亚群注释，以及对细胞类群进行差异基因(differentially expressed genes，DEGs)、细胞通讯及拟时序分析，并构建TFs-miRNA-hub基因调控网络。结果:基于多算法共鉴定出6个共同交集的hub基因，分别为 SPRR2A、 SPRR2D、 IL7R、 IL1RN、 IER3、 LCN2。KEGG显示其主要涉及NF-κB信号通路、TNF信号通路、MAPK信号通路等。在内皮细胞、成纤维细胞以及免疫细胞如朗格汉斯细胞、CD8 + T细胞、M1巨噬细胞、静息T细胞里 SPRRs基因表达量均显著上调，IL7R则主要在多种免疫细胞中过表达。成纤维细胞、树突状细胞、Treg细胞和CD8 + T细胞在银屑病皮损的含量显著增多( P＝0.023、 P＝0.007、 P＝0.046、 P＝0.028)。皮损组内细胞间的相互作用数量、强度和通路富集程度的活跃性均高于对照组，Treg细胞、CD8 + T细胞以及静息T细胞仅在银屑病组内与其他细胞有交互作用。拟时序分析显示免疫细胞主要分布在轨迹早期，单核细胞全程参与并在轨迹后期表达增加。除 IL7R的表达量随着拟时序变化而减少外，其余hub基因的表达量均一直增加。预测转录因子 NFKB1同时参与hub基因 SPRR2A、 IL1RN、 IL7R和 IER3的调控。 结论:SPRRs基因和 IL7R的过度表达以及多种免疫细胞如Treg细胞、CD8 + T细胞、静息T细胞以及单核细胞的交互作用可能通过MAPK和NF-κB途径参与银屑病的关键致病过程。本研究结果可为进一步研究银屑病的致病机制奠定理论依据。

目的:筛选糖尿病足溃疡（DFU）的差异表达基因（DEG）并对其进行功能分析与临床验证，以期为慢性难愈性创面的表观遗传学治疗奠定理论基础。方法:采用观察性研究方法。选取基因表达综合数据库（GEO）中的DFU患者基因表达谱数据集GSE80178，采用GEO2R工具分析筛选数据集中3个正常皮肤组织样本与6个DFU组织样本之间的DEG。对筛选出的DEG，采用R语言程序包中ClusterProfiler、org.Hs.eg.db、GOplot和ggplot2分别进行生物学过程、分子功能、细胞组分的基因本体论（GO）富集分析和京都基因与基因组百科全书（KEGG）富集分析；采用STRING数据库进行蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）分析，筛选DEG中的关键基因，用Cytoscape 3.9.1软件中Cytohubba插件进行关键基因的GO富集分析。取厦门大学附属翔安医院2018年9月—2021年3月收治的15例DFU患者（男7例、女8例，年龄55~87岁）的DFU组织和15例急性创面患者（男6例、女9例，年龄8~52岁）术后弃用的正常皮肤组织，分别采用实时荧光定量反转录PCR法与免疫组织化学法检测富含脯氨酸的小重复蛋白1A（SPRR1A）和晚期角质化包膜蛋白3C（LCE3C）的mRNA与蛋白表达。对数据行独立样本 t检验。 结果:与正常皮肤组织比较，从DFU患者DFU组织中筛选出492个差异表达显著的DEG（校正 P<0.05或校正 P<0.01），包括363个上调DEG和129个下调DEG。GO术语分析显示，DEG在皮肤发育、角质形成细胞（KC）分化、角质化、表皮发育、表皮细胞分化等方面显著富集（校正 P值均<0.01）；KEGG通路分析显示，DEG在肿瘤相关微小RNA、Ras相关蛋白1信号通路和多能干细胞调控信号通路等方面显著富集（校正 P值均<0.01）。PPI分析显示，内披蛋白、 SPRR1A、 SPRR1B、 SPRR2B、 SPRR2E、 SPRR2F、 LCE3C、 LCE3E、角蛋白16（均为下调DEG）和丝聚蛋白（为上调DEG）为从DFU患者DFU组织中筛选出的DEG中的关键基因，其显著富集于角质化、KC分化、表皮细胞分化、皮肤发育、表皮发育、多肽交联等GO术语（校正 P值均<0.01）。DFU患者DFU组织中SPRR1A和LCE3C的mRNA表达量分别为0.588±0.082与0.659±0.098、蛋白表达量分别为0.22±0.05与0.24±0.04，分别明显低于急性创面患者正常皮肤组织的1.069±0.025与1.053±0.044（ t值分别为20.91、13.66， P值均<0.01）、0.38±0.04与0.45±0.05（ t值分别为9.69、12.46， P值均<0.01）。 结论:相较于正常皮肤组织，DFU患者DFU组织中存在DEG谱，且DEG显著富集于KC分化及角蛋白功能方面；关键DEG与KC生物学功能相关，在DFU患者DFU组织中的低表达可能阻碍溃疡愈合。

目的:探讨甲胎蛋白(AFP)高表达和低表达肝细胞肝癌(HCC)中的差异表达基因表达谱，为HCC的分子机制研究及预后判断提供理论依据。方法:从肿瘤基因图谱计划(TCGA)公共数据库获得368例包含完整临床信息的HCC转录组数据，根据组织AFP mRNA表达四分位数将样本分为AFP高表达组和AFP低表达组，每组各92例。应用R软件中的DEseq2包进行差异表达基因分析，应用ClusterProfiler包对差异表达基因进行基因本体论(GO)功能分析和京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路分析，应用String数据库和Cytoscape软件构建蛋白相互作用网络，筛选关键基因。采用单样本基因集富集分析方法，通过R软件GSVA包对特征基因进行富集评分，根据得分定义特征基因集表达情况。利用RNAseq数据和实时荧光定量聚合酶链反应(RT－qPCR)进行独立数据集验证和组织验证。结果:TCGA数据分析显示，AFP高表达与HCC低分化、患者人种有关(均 P<0.05)。生物信息学分析共获得1 382个差异表达基因，其中931个基因在AFP高表达组织中表达上调，451个基因表达下调。GO功能分析显示，AFP高表达组织中高表达的基因主要与附属肢体发育、肢体发育、骨架系统发育等过程有关，而低表达基因则与异源物代谢、类固醇代谢、细胞对异生物刺激反应等代谢相关过程有关。KEGG通路分析显示，AFP高表达组织中高表达的基因主要参与原发性免疫缺陷、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通路，而低表达基因主要与视黄醇代谢、化学致癌作用、类固醇激素的生物合成等通路相关。鉴定出1个预后相关特征基因集，该基因集包括AURKB、TTK、CENPA、UBE2C、HJURP、KIF15，其高表达与HCC患者的无复发生存和总生存有关，且特征基因集富集分数与AFP表达呈正相关( r＝0.475， P<0.001)。RNAseq数据验证结果与TCGA数据分析结果基本一致。RT－qPCR检测结果显示，特征基因集中AURKB、KIF15和UBE2C在AFP高表达HCC组织中显著高表达，其表达虽然与HCC患者的无病生存、总生存无关，但AFP低表达组患者的无病生存曲线和总生存曲线均在AFP高表达组患者之上。 结论:AFP高表达和AFP低表达HCC在基因表达谱上存在较大差异。筛选出的特征基因集可能协同AFP共同促进HCC的发生发展，其对解释不同水平AFP HCC的作用机制有一定作用，并为HCC的预后判断提供了新的思路和依据。

网络药理学是以系统生物学理论为基础对生物系统进行网络分析，选取特定信号节点开展多靶点药物分子设计、系统地阐述机体与药物相互作用的原理和规律的新兴学科。受生殖系统和中药本身固有特点的限制，生殖相关疾病治疗过程的中药应用发展缓慢。网络药理学相关技术手段的引入，有助于综合找寻潜在的疾病药物新靶点和相关信号通路，也以更加系统和广泛的视角加深了对药物作用机制的了解，在新药的探索和现有药物的再利用中具有极大的价值。本文就网络药理学促进中药在生殖相关疾病中的应用进行综述，为促进中药研发提供参考。

目的:探究区域医疗联合体(以下简称医联体)的医疗资源整合路径，发现影响医疗资源整合的问题，并提出相应建议。方法:于2019年8—11月，实地走访调研某市不同地区的政府官员以及医疗机构负责人、骨干共73人，运用扎根理论对半结构化访谈所得资料进行分析，经开放式编码、主轴编码和选择性编码构建区域医联体内医疗资源整合的路径框架。结果:梳理出区域医联体内医疗资源整合的4个关键环节，即整合前提、整合策略、支持条件、整合方式，四者共同构成了理论框架的主轴，整合方式受整合前提、整合策略、支持条件的作用，四者与整合意愿共同作为影响因素，最终综合作用于整合倾向。结论:医联体内医疗资源整合是一项系统性工程，其强调对于各关键环节的有机、整体治理，各要素间的相互作用会影响到医疗资源整合的最终效果。

腰腿痛正成为当今影响人们生活质量的重要因素，每年因腰腿痛所带来的社会损失巨大。腰椎间盘突出症（lumbar disc herniation，LDH）是导致腰腿疼痛的主要疾病之一，目前生物医学界对其发生机制尚存争议。炎症因子是由组织细胞分泌的参与介导炎症反应的各种细胞因子，大量实验研究均表明椎间盘退变（intervertebral disc degeneration，IDD）与髓核突出后刺激机体产生的炎症因子、退变相关基因的表达和下游表达产物有关。IL-1、IL-6、TNF-α、MMPs、TGF-β等作为主要的炎症因子成为研究者关注的热点。细胞信号转导通路是炎症因子参与调节细胞内各种生化反应的主要途径，炎症因子通过与不同蛋白之间发生相互作用，激活或抑制不同的信号通路，从而实现调控细胞周期、调节基因表达、诱导免疫炎症反应及细胞凋亡等功能。对各炎症因子在机体中的作用以及相关分子信号通路转导途径的研究将有助于我们认识和理解LDH的发生机制，也将为临床腰椎退行性疾病的诊断和治疗提供理论技术支持与安全有效的治疗方案。既往研究大多只关注某一细胞因子或信号通路对椎间盘退变的影响，但不同炎症因子及其介导的信号通路之间往往通过特殊的途径相互影响、相互串扰，形成一张复杂而精密的信号转导调控网络，共同调节机体中各种生理及病理过程，并且疾病的发生往往伴随着多因素的作用，研究单一信号网络对疾病的影响无法全面解释疾病的成因和相关临床表现。因此，阐明各炎症因子在腰椎退行性病变中所发挥的作用，探索分析各因子间通过何种方式相互调节将为了解腰椎退变的机制及今后探索防治LDH的新方法提供思路。