目的 优选精芪化浊方的最佳提取工艺.方法 采用正交试验设计,以药液比、提取时间、提取次数为考察因素,以黄芪甲苷、毛蕊异黄酮葡萄糖苷、大黄素、虎杖苷、积雪草苷、羟基积雪草苷的含量和干浸膏得率为考察指标,运用层次分析法-CRITIC综合加权法进行综合评分;通过对比正交试验和BP神经网络分析的结果,选取最优提取工艺.结果 最优提取工艺为每次加入10倍量水提取(0.5h×3),该工艺条件的综合评分为92.01.结论 优选出的精芪化浊方最优水提工艺稳定可行,可用于实际生产.

傅里叶变换衰减全反射红外(attenuated total reflection Fourier transform infrared,ATR-FTIR)光谱技术以其快速、准确、无创的特点,在生物医学领域尤其是临床血液学检验中显示出巨大潜力.该技术记录样本中分子的振动光谱,提供生物样品内核酸、蛋白质和脂质的化学结构信息,可用于疾病筛查和诊断.ATR-FTIR光谱技术在地中海贫血、艾滋病毒感染、乳腺癌、卵巢癌和脑瘤等疾病中的研究现状和发展情况,提示该技术结合化学计量学方法可实现疾病的快速筛查、诊断与鉴别诊断.ATR-FTIR光谱技术与偏最小二乘法回归模型相结合,以定量法分析人外周血样品中平均红细胞血红蛋白含量、平均红细胞体积和血红蛋白等地中海贫血筛查指标,筛查地中海贫血的灵敏度、特异度分别达到100.0%和95.3%.采用ATR-FTIR光谱技术,基于遗传算法的线性判别分析法,分析血液样本红外图谱中1 653 cm-1(酰胺Ⅰ带)、1 558 cm-1(酰胺Ⅱ带)、1 506 cm-1(环基)和901 cm-1(磷酸二酯伸缩带)处的特征峰,对人类免疫缺陷病毒(human immunodeficiency virus,HIV)感染孕妇血液样本的辨别准确率为89%,灵敏度、特异度分别为83%、92%.采用主成分回归(principal component regression)法对乳腺患者血液ATR-FTIR光谱进行识别,其灵敏度与特异度高达92.3%与87.1%此外,ATR-FTIR光谱技术还可应用于生物医学领域的其他方面,如细胞和组织学样本的检测、疾病严重程度的分类等.ATR-FTIR光谱技术展现出广阔的应用前景,但仍面临环境干扰、样本污染等挑战.未来,随着ATR-FTIR光谱技术的优化、发展,其有望在更多疾病的临床血液学检验中发挥重要作用.

目的:运用网络药理学探讨温胆汤治疗高血压的分子机制。方法:通过TCMSP和中医药整合药理学研究平台(TCMIP)筛选温胆汤的潜在活性成分和作用靶点，通过药物靶标数据库(TTD)、在线人类孟德尔遗传数据库(OMIM)、GeneCards数据库收集高血压疾病靶点，STRING数据库进行蛋白相互作用分析，采用Cytoscape v3.7.1构建网络，再用ClueGO进行GO功能和KEGG通路富集分析，最后以适合的分子和靶点进行分子对接。结果:共筛选出温胆汤141个潜在活性成分和108个潜在治疗靶点；通过cytoHubba中MCC算法筛选出排位前20的核心靶点，GO分析包含164条显著性条目，包括生物过程133条、分子功能24条、细胞定位7条。KEGG通路富集筛选出7条枢纽通路，且活性成分与靶点间对接良好。结论:温胆汤可通过多途径、多靶点治疗高血压，可为其临床应用提供数据。

目的:探讨1个无症状遗传性异常纤维蛋白原血症(CD)家系的凝血异常和分子遗传学特征。方法:选取2021年8月3日因"患卵巢畸胎瘤准备行腹腔镜手术，术前凝血功能异常"就诊于哈尔滨市第一医院血液肿瘤研究所的女性先证者及其家系成员(共3代8人)作为研究对象，收集先证者及其家系成员的临床资料。用Clauss法和衍算法(DFg-PT)检测先证者及其父母、儿子的血浆纤维蛋白原的活性(Fg：C)，用免疫比浊法测定抗原(Fg：Ag)水平。用PCR扩增仪进行纤维蛋白原(Fg)相关基因检测变异位点。结果:先证者为32岁女性。先证者及其父亲Fg：C分别为0.71 g/L和0.87 g/L，明显低于正常范围，先证者母亲及儿子Fg：C均在正常范围。先证者及其父亲Fg：C/Fg：Ag比值为<0.7，明显下降，而母亲及儿子>0.7。先证者及其父亲的凝血酶时间延长，而母亲及儿子正常。先证者及其父母和儿子的凝血酶原时间、活化部分凝血活酶时间未见明显异常。基因检测结果提示先证者及其父亲 FGA基因存在已报道为良性的c.991A>G(p.Thr331Ala)错义变异以及 FGG基因的c.1211C>T(p.Ser404Phe)错义变异。根据美国医学遗传学与基因组学学会变异评级相关指南，c.1211C>T错义变异评级为可能致病的变异(PM2_Supporting+PM5+PP3+PP4)。蛋白模拟预测模型提示c.1211C>T导致Fg γ链第404位氨基酸残基从丝氨酸变异为苯丙氨酸，可能造成局部的氨基酸之间的作用力发生变化，从而影响纤维蛋白原γ链之间聚合或者与另一纤维蛋白原α链的结合。 结论:FGG基因的c.1211C>T(p.Ser404Phe)错义变异可能是先证者的致病原因。上述发现为该家系的诊断及遗传咨询提供了帮助。

遗传性异常纤维蛋白原血症（CD）是纤维蛋白原（Fg）基因缺陷导致Fg分子结构异常与功能缺陷的一种遗传性疾病，绝大多数为常染色体显性遗传。CD患者临床表现呈多样性，如无症状、出血、血栓形成或既有出血表现又有血栓形成，因此，CD诊断主要依赖实验室检查。CD具有极大诊断价值的凝血功能检查结果为纤维蛋白原抗原/活性比值（PT演算法结果/Clauss法结果）大于1.43，凝血酶时间（TT）延长，凝血酶原时间（PT）和活化部分凝血活酶时间（APTT）通常无异常。根据患者临床表现、凝血功能检查结果，结合家系调查即可明确CD诊断。质谱分析能够快速鉴别CD患者纤维蛋白原缺陷类型，DNA测序能够直接确定其纤维蛋白原缺陷基因位点。

《“健康中国2030”规划纲要》强调积极推动主动健康以应对人口老龄化挑战，对个体与群体层面的抗衰老预防控制策略提出更高要求。衰老受遗传因素和环境暴露的共同影响。近20年来，随着高通量遗传检测技术和相关算法的发展，以及高质量大规模人群基因组研究的开展，极大促进了对衰老遗传学的研究。本文旨在对衰老相关的全基因组关联研究展开概述。

目的:通过仿生优化设计及有限元分析提高全冠修复体的力学性能并阐明其最佳弹性模量分布。方法:构建7种具有不同类型全冠修复体的下颌第一前磨牙有限元模型，分别为氧化锆全冠（A模型）、二硅酸锂玻璃陶瓷全冠（B模型）、氧化锆-饰瓷全冠（C模型）、二硅酸锂玻璃陶瓷-饰瓷全冠（D模型）、仿人牙釉质8层结构全冠（E模型）、经遗传算法（GA）优化使全冠拉应力峰值最小的8层结构全冠（F模型）及经GA优化使水门汀黏接层剪切力峰值最小的8层结构全冠（G模型）。在全冠咬合面平行牙长轴模拟施加600 N载荷，计算并分析各模型的最大主应力，以提高全冠修复体的力学性能并阐明其最佳弹性模量分布。结果:冠部拉应力主要集中在颈缘及组织面。其中E模型表现出相对较低的拉伸应力峰值17.72 MPa，其在F模型降至16.25 MPa，在G模型为25.79 MPa；水门汀黏接层的剪切应力主要集中在靠近肩台的轴壁侧及肩台外侧边缘。其中E模型剪切应力峰值为11.81 MPa，F模型为11.79 MPa，在G模型降至6.14 MPa。结论:经GA优化以降低水门汀剪切力峰值的弹性模量分布可更好地改善全冠修复体的力学性能。

先天性心血管疾病是一类由于遗传、环境及妊娠期感染等多因素相互作用而导致的先天性疾病，但确切的病因迄今尚不清楚。随着研究的逐步深入，越来越多的证据表明遗传因素在其发病机制中发挥重要作用。在心脏胚胎发育的过程中涉及许多基因的参与，这些基因如果发生突变往往会导致先天性心血管疾病。同源建模作为一种通过计算机算法预测由于基因突变导致所形成的蛋白质结构及功能发生改变的技术，在先天性疾病发病机制研究中的应用已成为未来的趋势。该文旨在对同源建模技术在先天性心血管疾病发病机制研究中的应用进行综述。

脓毒症异质性是影响其临床疗效和预后的关键因素。多组学技术和整合功能生物学发展促进了机器学习和智能算法在脓毒症异质性内在分子机制的研究，经转录组、蛋白质组、表观遗传组以及外泌体特征谱等多角度分析，提出了脓毒症内表型概念，使脓毒症可以分为临床亚型、代谢亚型、免疫亚型等。脓毒症内表型认知逐步拓展至诊断、危重度评估、临床研究患者筛选、个体化诊疗等多个层面，为脓毒症精准干预带来新思路。

目的:旨在深入探索慢性鼻窦炎（CRS）的分子机制，识别关键细胞亚群和基因，构建有效的诊断模型，并筛选潜在的治疗药物。方法:通过单细胞转录组测序数据鉴定CRS中的关键细胞亚群。通过高维加权基因共表达网络分析（high dimensional weighted gene co-expression network analysis，hdWGCNA）和多种机器学习算法的联合应用，筛选CRS的关键基因并构建CRS的诊断模型。通过孟德尔随机化和共定位分析进行因果推断分析。使用分子对接技术进行靶点药物的鉴定，并通过免疫荧光染色对生信分析的结果进行验证。采用Graphpad Prism、R、python和Adobe Illustrator软件进行数据及图像处理。结果:CRS尤其是嗜酸性慢性鼻窦炎伴鼻息肉（ECRSwNP）中基底细胞和基上皮细胞占比增加（ P=0.001）。hdWGCNA显示“黄色模块”与CRS中基底细胞和基上皮细胞密切相关。采用单因素逻辑回归和最小绝对值收敛和选择算法（least absolute shrinkage and selection operator，LASSO）筛选出13个关键基因（ CTSC、 LAMB3、 CYP2S1、 TRPV4、 ARHGAP21、 PTHLH、 CDH26、 MRPS6、 TENM4、 FAM110C、 NCKAP5、 SAMD3和 PTCHD4）。基于这13个基因，使用多种机器学习算法构建出有效的CRS诊断模型（AUC=0.958）。孟德尔随机化分析显示组织蛋白酶C（cathepsin C， CTSC）与CRS具有因果关系（逆方差加权： OR=1.06， P=0.006），共定位分析证实 CTSC与CRS具有共享的遗传变异（PPH4/PPH3>2）。分子对接结果显示，对乙酰氨基酚与CTSC具有较好的结合能力（结合能：-5.638 kcal/mol）。免疫荧光染色实验表明CRS中CTSC +细胞增多。 结论:本研究综合运用多种生物信息学方法，识别了CRS中的关键细胞类型和基因，构建了有效的诊断模型，强调了 CTSC在CRS中的关键作用，为CRS的治疗提供了新的靶点。