组蛋白修饰与肝癌关系的研究进展

组蛋白修饰模式的异常能导致基因表达的改变,这在肝癌的发生、发展中起重要作用。组蛋白修饰酶相关抑制剂可以抑制修饰酶的活性,逆转肝癌细胞异常的组蛋白修饰模式,从而达到治疗肿瘤的目的。对组蛋白修饰、相关修饰酶及其抑制剂的进一步研究,不仅有助于深入了解肝癌的发病机制,而且对于肝癌的诊断、防治和预后判断均有深远影响。     

溶积性导泻药剂300例效果观查

腹部平片的质量,决定于肠腔准备,方法频多,习惯的清清灌肠,服番泻叶等,在长期实践中,上述方法都不够理想,前者繁锁,后者(番泻叶)是刺激性泻药,病人或多或少感到不适,也违背了肠     

移动性盲肠的X线诊断（附8例分析）

移动性盲肠是由于盲肠系膜先天性发育异常，肠系膜过长，盲肠移动度过大和机能失调而引起的病症，由于胃－回盲反射，大多数患者临床表现类似溃疡病，临床诊断较困难，主要依赖X线钡餐检查，为提高对本病的认识，现综合收集典型病例8例摘要分析报告如下。     

红树莓生物活性成分的药理作用研究进展

红树莓是蔷薇科悬钩子属类植物,其含有多种营养成分及多种生物活性物质,对人体健康有益,因此被称为黄金水果。长期食用红树莓可以降低罹患多种慢性疾病的风险并起到治疗作用。红树莓及其活性成分能够抑制氧化应激、减轻炎症反应、调节内皮功能,从而起到减缓或者治疗心、脑血管系统疾病的作用。红树莓能通过抑制α-淀粉酶和α-葡萄糖苷酶的活性,减少餐后葡萄糖的吸收。红树莓含有大量的膳食纤维和酚类活性物质,能够调节脂类代谢。抗炎作用机制主要是减少低密度脂蛋白（Low-density lipoprotein,LDL）及脂质的氧化、DNA损伤、活性氧（Reactive Oxygen Species, ROS）、及一氧化氮（Nitric Oxide,NO）的产生、增加抗氧化物酶活性。抗肿瘤机制主要包括清除ROS以防止DNA氧化损伤、抑制DNA加合物的形成、加强DNA修复能力,以及调节细胞增殖、凋亡等信号通路。本文对红树莓在心、脑血管疾病,糖尿病,肥胖,炎症,肿瘤等疾病中的药理作用进行综述。     

红树莓提取物抑制肝癌SMMC-7721细胞增殖的实验研究

摘 要：［目的］ 探讨红树莓提取物抑制肝癌SMMC-7721细胞增殖的具体机制,为红树莓提取物预防并治疗肝癌提供理论依据。［方法］ 体外培养SMMC-7721细胞,应用CCK8方法及集落形成实验检测不同浓度的红树莓提取物对肝癌SMMC-7721细胞增殖活性的影响;通过流式细胞术检测SMMC-7721细胞经不同浓度的红树莓提取物作用72h后细胞周期的变化;应用Western blot方法检测红树莓提取物处理SMMC-7721细胞72h后细胞周期相关蛋白的表达变化,以及红树莓提取物对肝癌细胞AKT通路的影响。［结果］ 红树莓提取物能够抑制SMMC-7721细胞的增殖活性;不同浓度红树莓提取物处理SMMC-7721细胞72h后,与对照组相比,随着浓度的增高,G0/G1期细胞数比例降低（P＜0.05）,S期细胞数比例升高（P＜0.05）;红树莓提取物能够降低周期相关蛋白cyclinA及CDK2的表达（P＜0.01）;同时使P-AKT(Ser473)表达下降（P＜0.01）。［结论］ 红树莓提取物能够抑制肝癌SMMC-7721细胞的增殖,这种抑制作用可能与AKT通路调控的cyclinA-CDK2介导的S期阻滞相关。     

王永霞教授治疗双心病的临证经验

双心病是指心血管和心理方面的双重疾病,并通过治疗心理上的问题达到治疗心脏疾病。从中医上讲,双心病主要关乎心主血脉和心主神明的失常。其病机主要在于肝失条达和脾失健运。双心病的治疗一方面在于从药物上控制心血管疾病的发生和所引起的临床症状,另一方面在于通过不同方法调节情绪,改善患者不良情绪。王永霞教授从医数载,勤求古训,擅长治疗冠心病合并心理疾病者,其治疗方法主要为调肝健脾,通络化痰,重视标本同治,每每效果颇佳,其治疗经验值得推广和学习。     

三仙汤浅析

三仙汤由仙茅、仙灵脾(淫羊藿)、仙鹤草组成。仙茅出自《海药本草》,有补肾阳、强筋骨、祛寒湿的功效,《本草纲目》谓:"性热,补三焦,命门之药也。"淫羊藿补肾阳,祛风湿,《神农本草经》谓:"益气力,强志。"取仙茅     

宫洪涛教授从痰湿论治不寐

当今时代,随着生活节奏、压力、饮食等因素带来的影响,不寐的发病率逐年上升,平均发病年龄不断降低,夜不得寐,昼则无神,造成注意力不集中,学习、工作能力下降,困倦乏力等症状。不寐已然成为影响现代人生活质量的一大影响因素。宫洪涛教授从痰湿着手,以改善体质为目的,辨证拟方,思路灵活,在临床上取得了显著疗效。现谨介绍宫教授的辩法方药,以探求其治疗不寐之经验。     

基于随机森林与人工神经网络慢性鼻窦炎伴鼻息肉诊断模型的构建与分析

目的 慢性鼻窦炎伴鼻息肉(CRSwNP)是一个全球性的健康问题，现有的诊断技术存在一定局限性，因此有必要开发新的诊断模型来补充现有的诊断方法。方法 利用CRSwNP患者(GSE23552、GSE36830)的公开基因表达数据来识别潜在的差异基因，应用随机森林算法和人工神经网络进一步筛选特异性基因，建立CRSwNP的早期诊断模型。结果 共发现78个上调基因和25个下调基因，随机森林算法筛选了4个特异性基因(HPGDS、IL1RL1、FMO3、DOK3),人工神经网络构建出基于上述基因的预测模型，该模型具有良好的预测效果(AUC=0.986),独立数据集GSE194282进一步验证了其准确性(AUC=0.888)。结论 采用机器学习方法建立了一个基于基因表达水平的预测模型，该模型可以预测早期CRSwNP,有助于早期诊断和改善临床决策。