我国东、中、西三省六县农村居民体力活动状况及影响因素分析

目的 调查中国农村居民的体力活动状况及其影响因素。方法 采用国际体力活动短问卷对分别代表中国东、中、西部的山东省、山西省和云南省3个省一共6个县的3 834名15岁以上农村居民的体力活动状况进行调查。结果 调查获得有效问卷3 780份，其中山东省1 251人（33.1%），山西省1 256人（33.2%），云南省1 273人（33.7%）。男性1 867人（49.4%），女性1 913人（50.6%）。农村居民高、中、低水平体力活动人数分别为1 691人（44.7%）、1 248人（33%）、841人（22.3%）。多因素非条件logistic回归分析结果显示，性别、年龄、职业、是否患慢性病以及地区是体力活动的影响因素。其中，男性（OR = 0.832,95%CI: 0.704～0.985）、年龄36～59岁的人群（OR = 0.760,95%CI: 0.625～0.925）为农村居民体力活动的保护因素；机关、企事业单位及离退休人员（OR = 1.469,95%CI: 1.017～2.124）、在校学生（OR = 1.925,95%CI: 1.127～3.286）、失业、无业人员（OR = 3.062,95%CI: 2.470～3.796）、患慢性病的人群(OR = 1.366,95%CI:1.133～1.645)为农村居民体力活动不足的危险因素。结论 女性、老年人、机关、企事业单位及离退休人员、在校学生、失业、无业人员、患慢性病的人群发生体力活动不足的可能性更高，针对中国不同地区农村居民体力活动的干预，应重点关注此类人群。     

α干扰素抗病毒相关全基因组表达谱的生物信息学分析及其对新型冠状病毒肺炎潜在药物研究的意义

目的通过分析α干扰素抗病毒相关全基因组表达谱,探索其对新型冠状病毒肺炎的潜在治疗意义。方法应用R语言对来自基因表达数据库(gene expression omnibus,GEO)的α干扰素相关的全基因组表达谱开展差异分析、富集分析、蛋白互作分析,再应用自主研发的表观精准治疗预测平台（epigenomic precision medicine prediction platform,EpiMed）,寻找与α干扰素调控基因表达谱呈负相关的疾病类型,以及呈正相关的药物。结果α干扰素对基因组表达谱影响复杂,其调控的核心基因有OAS1、MX1、OASL、ISG15、IST1、IRF7等,参与病毒生命周期的负调控、B细胞受体信号通路、肝炎、双链RNA绑定、人类免疫缺陷病毒感染,以及JAK-STAT信号通路等。进一步分析,α干扰素调控的基因组表达谱与社区获得性肺炎和脓毒症等感染性疾病呈高度负相关,而与利托那韦、利巴韦林、奈韦拉平、氟伐他汀呈高度正相关。结论基于α干扰素抗病毒相关基因组表达谱的分析对于探索新型冠状病毒肺炎潜在治疗药物具有一定的借鉴意义。     

基于代谢相关基因的多发性骨髓瘤预后模型的构建

目的：筛选多发性骨髓瘤（MM）患者代谢相关基因预后生物标志物，构建MM患者代谢基因生存预后模型。方法：检索MM患者相关的组学数据库。选择具有完整临床信息的病例和健康对照组数据进行分析。从HPA与MMRF数据库收集整理MM患者与健康对照骨髓组织二代测序数据与临床信息。利用Perl语言从分子签名数据库（MSig DB）提取代谢相关通路基因集。利用差异分析、单因素Cox风险回归分析和LASSO回归分析筛选MM代谢相关预后生物标志物并构建风险预后模型及列线图，利用风险曲线与生存曲线验证模型分组效果。利用基因集富集分析（GSEA）研究高、低风险组之间生物学通路富集的差异。利用多因素Cox风险回归分析验证风险评分的独立预后预测能力。结果：共筛选获取8个与MM患者生存预后显著相关的m RNA(P<0.01)，作为分子标签可将MM患者分为高风险组与低风险组。生存曲线与风险曲线显示低风险组患者的总生存期显著优于高风险组（P<0.001）。GSEA富集分析表明，基础代谢相关通路、细胞分化和细胞周期等信号通路在高风险组中显著富集，核糖体与N-聚糖生物合成等相关通路则更多的在低风险组中富集。多因素...     

冠状病毒感染相关心肌损伤机制的组学分析及治疗药物的预测

目的研究冠状病毒感染相关心肌损伤机制并预测可能有效的治疗药物。方法在基因表达数据库检索并筛选得到GSE59185数据集,根据不同的亚型分为wt组、ΔE组、Δ3组、Δ5组和对照组。用R语言Limma程序包对各组进行差异表达基因分析,将各组上调、下调表达基因分别取交集,作为共同差异表达基因,在DAVID数据库进行基因本体学(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析。采用自主研发的表观精准治疗预测平台(EpiMed)进行治疗药物预测。用STRING数据库对共同差异表达基因构建蛋白质互作网络并筛选核心基因。结果各组差异表达基因分析,共交集上调基因191个,下调基因18个,共同差异表达基因共209个。GO富集分析发现,共同差异基因主要富集在病毒反应、病毒防御反应、Ⅰ型干扰素反应、γ干扰素调节、γ干扰素介导的信号通路、先天免疫反应调节等;KEGG通路富集主要与细胞因子与受体相互作用、病毒蛋白与细胞因子和细胞因子受体相互作用、TNF、Toll样受体、缺氧诱导因子1及白细胞介素17信号通路等有关。通过EpiMed预测的药物主要为白藜芦醇、利托那韦、维甲酸、连翘、鱼腥草等。网络分析筛选得到干扰素调节因子7、干扰素刺激基因15、抗粘液病毒基因1、β型蛋白酶体亚基8、干扰素调节因子9、 2′,5′-寡聚腺苷酸合成酶(OAS)1、OAS2、OAS3、含基本S腺苷蛋氨酸域2、2′,5′-寡聚腺苷酸合成酶样等核心基因。结论多个炎症通路的异常活化可能是冠状病毒感染后患者发生心肌损伤的原因。白藜芦醇、利托那韦、维甲酸、连翘、鱼腥草可能对此具有治疗作用。     

SARS病毒感染相关免疫损伤分子机制和干预药物的生物信息学预测及其对COVID-19的意义

目的:通过对SARS病毒转录组数据进行临床生物信息学分析,探讨免疫损伤组学机制,预测针对性治疗药物,并为COVID-19的临床治疗提供参考。方法:收集公共基因表达数据库(Gene Expression Omnibus,GEO)中的SARS病毒转录组数据并筛选差异基因,应用富集分析、蛋白质相互作用分析探讨SARS病毒感染相关免疫损伤机制,并应用表观精准治疗平台预测潜在治疗药物。结果:SARS病毒感染相关免疫损伤机制复杂,包括通过Toll样受体等信号通路影响免疫细胞的功能、通过Th17信号通路诱导血浆细胞因子水平升高,以及通过IL-6、NF-κB、TNF等分子生成自身抗体介导自身免疫应答等。川穹、益赛普等药物可能对SARS病毒感染相关免疫损伤具有治疗作用。结论:SARS病毒能够引起大量免疫相关分子及信号通路的异常,川穹、益赛普等药物可能对SARS病毒感染相关免疫损伤具有治疗作用。本研究可为COVID-19的临床治疗提供参考。     

西多福韦治疗新型冠状病毒肺炎的组学预测分析

目的 探讨西多福韦治疗新型冠状病毒肺炎的组学机制.方法 应用R语言对基因表达数据库(gene expression omnibus,GEO)中西多福韦相关的全基因组表达谱开展差异分析、富集分析、蛋白互作网络分析,应用自主研发的表观精准治疗预测平台(epigenomic precision medicine prediction platform,EpiMed)筛选与西多福韦关联的疾病和药物.结果 检索GEO并筛选得到GSE39293数据集,差异表达分析共筛选出585个差异表达基因,其中上调差异表达基因494个,下调差异表达基因91个.基因本体论富集条目共53条,主要与干扰病毒复制、I型干扰素作用、免疫调节等有关.京都基因与基因组百科全书富集条目共244条,主要与抗病毒、抗凋亡、免疫调节、凝血系统相关信号通路等有关.蛋白互作网络分析筛选出CDK1、CCNA2、CDC6、KIF11、MAD2L1、NDC80、RRM2、ASPM、NCAPG、CENPU为排名前10位的核心基因.EpiMed预测西多福韦调控的基因组表达谱与肺炎、严重急性呼吸综合征等疾病呈负相关,与利巴韦林、α-干扰素等药物呈正相关,与衣霉素、诺氟沙星等抗生素呈负相关.结论 西多福韦能够对机体全基因组产生影响,可能通过诱导感染细胞凋亡降低体内严重急性呼吸综合征冠状病毒-2数量,通过免疫调节、凝血系统相关信号通路等对机体免疫失调及重型患者出现的凝血功能异常进行调节,达到治疗新型冠状病毒肺炎的作用.     

改良髋关节直接外侧入路行全髋关节置换术

目的 探讨利用改良髋关节直接外侧入路行全髋关节置换术.方法 整群选择自2010年10月—2015年10月期间在该院进行的全髋关节置换术187例患者,分为对照组(后外侧入路)76例,实验组(改良直接外侧入路)111例.观察两组切口长度、手术时间、术中失血量、并发症、疼痛VAS评分及Oswestry功能障碍数的差别.结果 2组手术时间(65 min vs 61 min)、切口长度(11.2 cm vs 11.6 cm)、并发症(5.3%vs 7.2%)、疼痛VAS评分及Oswestry功能障碍数差异无统计学意义(P>0.05),术中失血量(16.25 mL vs 46.25 mL),差异有统计学意义(P<0.05).结论 经改良直接外侧入路行全髋关节置换术,具有良好暴露、操作顺畅、对组织结构干扰小、破坏少,术中出血量少,值得临床应用与推广.     

西多福韦治疗新型冠状病毒肺炎的组学预测分析

目的　探讨西多福韦治疗新型冠状病毒肺炎的组学机制。方法　应用R语言对基因表达数据库（gene expression omnibus, GEO）中西多福韦相关的全基因组表达谱开展差异分析、富集分析、蛋白互作网络分析,应用自主研发的表观精准治疗预测平台（epigenomic precision medicine prediction platform, EpiMed）筛选与西多福韦关联的疾病和药物。结果　检索GEO并筛选得到GSE39293数据集,差异表达分析共筛选出585个差异表达基因,其中上调差异表达基因494个,下调差异表达基因91个。基因本体论富集条目共53条,主要与干扰病毒复制、I型干扰素作用、免疫调节等有关。京都基因与基因组百科全书富集条目共244条,主要与抗病毒、抗凋亡、免疫调节、凝血系统相关信号通路等有关。蛋白互作网络分析筛选出CDK1、CCNA2、CDC6、KIF11、MAD2L1、NDC80、RRM2、ASPM、NCAPG、CENPU为排名前10位的核心基因。EpiMed预测西多福韦调控的基因组表达谱与肺炎、严重急性呼吸综合征等疾病呈负相关,与利巴韦林、α-干扰素等药物呈正相关,与衣霉素、诺氟沙星等抗生素呈负相关。结论　西多福韦能够对机体全基因组产生影响,可能通过诱导感染细胞凋亡降低体内严重急性呼吸综合征冠状病毒-2数量,通过免疫调节、凝血系统相关信号通路等对机体免疫失调及重型患者出现的凝血功能异常进行调节,达到治疗新型冠状病毒肺炎的作用。