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【立论依据】 通过在微米结构中堆积纳米颗粒形成的纳流体晶体具有单根纳米通道的电动力学特性,即低离子浓度溶液中,通过晶体的电导与颗粒表面的电荷密度成正比而与溶液中的离子浓度无关。蛋白质和核酸分子都是带有极性的生物大分子,在结合到纳米颗粒表面的时候会改变纳米颗粒表面的电荷密度。通过纳流体晶体的理论电动力学模型可以测量生物大分子的浓度。另外,核酸适配体是一种能和特定蛋白实现特异性结合的核酸片段,适配体本身除了可以结合特定蛋白分子之外,还能提升纳米颗粒表面的电荷密度改变量。 【设计思路】 (1)以人α-凝血酶分子作为模型蛋白,通过在纳米颗粒的表面修饰特异性的α-凝血酶核酸适配体探针,然后在微米孔芯片中堆积成纳流体晶体,通过电泳的形式让含有低浓度凝血酶分子的待测溶液通过纳流体晶体通道,通过适配体结合分子后造成纳米颗粒表面电荷密度改变,通过计算改变量,进而实现对α-凝血酶浓度的检测。(2)为了进一步提高灵敏度,利用“适配体1-凝血酶-适配体2”的类三明治结构,即在原来的基础之上,将待测的α-凝血酶分子结合上适配体-2,然后通过纳流体晶体。因为结合上核酸适配体-2之后,蛋白的带电量增加,结合在纳米颗粒表面之后使得颗粒表面的电荷密度变化更加明显,理论上的检测灵敏度会增加。此外,核酸适配体-2与适配体-1在α-凝血酶上结合位点不一样,因此互不影响。进样方式依然采用电泳方式。 【实验内容】 (1)在纳米颗粒表面结合α-凝血酶适配体探针;(2)利用上述纳米颗粒构建纳流体晶体;(2)通过电泳使待测凝血酶溶液通过晶体通道,并检测电导变化;(3)在凝血酶上结合特异性适配体,通过电泳加样,再次检测电导变化。 【材料】 人α-凝血酶溶液,特异性α-凝血酶适配体探针1和2,纳米颗粒溶液,电导检测电极 【可行性】 (1)通过晶体的电导与颗粒表面的电荷密度成正比而与溶液中的离子浓度无关的特性在生物传感器方面理论上已经完全成熟,基于此原理的纳流体传感器也已初步实现。(2)核酸适配体探针的特性研究已经相对透彻。 【创新性】 本实验首次设计出“适配体1-蛋白-适配体2”的三明治结构并应用于传感器中,相比较于“适配体-蛋白”传感器极大提升了传感器检测的灵敏度。 相似文献
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目的 探讨谷胱甘S-转移酶P1(GSTP1)与放射性肺损伤关系及相关机制。方法 应用人正常肺上皮细胞系(BEAS-2B)细胞,针对GSTP1 mRNA序列设计筛选两条有效的RNA干扰;转染后为实验组(siRNA-1、siRNA-2),转染阴性对照siRNA者为阴性对照组(NC)。蛋白免疫印迹法(WB)检测GSTP1蛋白表达;1-氯-2,4-二硝基苯(CDNB)检测GST酶的活性;DCFH-DA探针孵育,利用流式细胞术检测活性氧平均荧光强度(MFI);Annexin-v/PI染料孵育,利用流式细胞术检测细胞凋亡;MTT法检测细胞活性,并绘制生长曲线;WB检测上皮间充质转化(EMT)相关指标。结果 照射后活性氧检测MFI实验组较阴性对照组高(6774.66±399.60∶8759.00±256.96∶9 967.67±735.11,P<0.05)。实验组凋亡细胞比例较阴性对照组高(12.3±1.16∶17.38±1.65∶22.88±1.20,P<0.05);MTT法测吸光度(A)值实验组较阴性对照组低;实验组EMT程度高于对照组细胞。结论 干涉肺上皮细胞GSTP1蛋白表达,照射后会提高细胞内活性氧水平、凋亡细胞比例,并进一步降低细胞增殖速率,此外肺上皮细胞的EMT发生更加显著。GSTP1蛋白含量下降可能导致辐射诱导肺细胞损伤加重,并促进EMT发生。 相似文献
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目的:探究空心钉减压联合介入治疗对早期股骨头无菌性坏死疗效及对预后的影响.方法:选择我院内股骨头无菌性坏死的早期患者65例,患者被随机划为实验组及对照组.实验组34例予空心钉减压联合介入治疗;对照组31例予介入治疗.在手术结束后6个月,分别对两组患者进行回访调查,内容包括评价患者髋关节功能的恢复情况,疼痛是否好转,血流是否改善及生活质量评分等指标,分布进行对比及分析.结果:实验组总有效率97.06%高于对照组77.42%,差异存在统计学意义(x2=5.795,P<0.05);实验组患者股骨头处血流改善情况为88.24%高于对照组41.94%,差异存在统计学意义(x2=16.277,P<0.05);治疗后,两组患者Harris评分与下肢运动功能评分均增加,与对照组相对比,实验组Harris评分与下肢运动功能评分较高,差异有统计学意义(P<0.05);治疗后实验组生活质量评分较高,差异具有统计学意义(P<0.05).结论:对早期股骨头无菌性坏死患者进行治疗时,空心钉减压联合介入治疗,可以使股骨头处血运得到有效改善,增强股骨头负重区的支撑作用,改善关节的功能作用,适合推广应用. 相似文献
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智能医学图像分割方法正在快速地发展和应用,但面临着域转移挑战,即由于源域和目标域数据分布不同导致算法性能下降。为此,本文提出了一种基于生成对抗网络(GAN)的无监督端到端域自适应医学图像分割方法。设计网络训练调整模型,由分割网络和鉴别网络组成。分割网络以残差模块为基本模块,增加对特征的复用能力,降低模型优化难度,并将分割损失与对抗损失相结合,在鉴别网络的作用下学习图像特征层面的跨域特征。鉴别网络采用卷积神经网络,并带入源域标签训练,用来区分生成网络的分割结果是来自源域或目标域,整个训练过程无监督。使用膝关节磁共振(MR)图像公开数据集和采集的临床数据集进行实验,与经典的特征级域自适应方法和图像级域自适应方法对比,所提方法的平均戴斯相似性系数(DSC)分别提高了2.52%与6.10%。本文方法有效提高了分割方法的域自适应能力,显著提高了对胫骨和股骨的分割精度,可以较好地解决磁共振图像分割中的域转移问题。 相似文献
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