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目的:建立两种水银炮制品的质量标准。方法:采用滴定法测定水银中主要成分的含量。结果:此方法结果准确、精密度高,方法简便可行。结论:此方法可有效的控制炮制水银的含量。 相似文献
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目的:研究细胞外基质层粘连蛋白(Laminin,LN),纤维连接蛋白(Fibronecfin,FN)和三维基膜基质Matrigel胶对平滑肌细胞增殖的作用。方法:将用酶消化法分离的兔主动脉平滑肌细胞种植在LN和FN上及三维基膜基质Matrigel胶里,然后用Brdu法检测各平滑肌细胞的增殖率。结果:生长在FN上的平滑肌细胞增殖率最高(24%),生长在LN上的平滑肌细胞增殖率次之(17%),而生长在三维基膜基质胶里的平滑肌细胞未出现细胞增殖,另外LN较FN有明显的促进平滑肌细胞分化成熟的作用。结论:细胞外基质成分和基质筑构对平滑肌细胞的增殖与分化具有重要的调节作用。 相似文献
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目的:检测单核细胞趋化蛋白-1(MCP-1)在侧枝血管生长过程中的表达及其与巨噬细胞浸润的关系。方法:单侧结扎兔股动脉并将股动脉远侧端吻合到伴行的股静脉上,7d后处死动物,用特异性抗MCP-1抗体和抗RAM11抗体(巨噬细胞标记物)结合共聚焦免疫荧光术,进行MCP-1和巨噬细胞的检测。结果:在正常血管MCP-1的表达非常弱,仅在中膜和外膜有微量表达,内皮细胞几乎不表达。在生长的侧枝血管MCP-1在血管各层都高水平表达,免疫荧光强阳性,是正常血管的7.8倍,和正常血管比较有显著差异性(P<0.05)。连续切片显示MCP-1的上调表达和巨噬细胞的浸润分布呈正相关。结论:在生长的侧枝血管MCP-1的表达显著上调,提示MCP-1在巨噬细胞的聚集和侧枝血管的生长过程中具有十分重要的作用。 相似文献
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目的:研究兔后肢动脉生成过程中诱导型一氧化氮合酶(iNOS)和内皮型一氧化氮合酶(eNOS)表达特征.方法:将兔一侧股动脉结扎,另一侧设为对照组.1周后动物被处死.应用免疫荧光组织化学技术检测侧支血管中iNOS及eNOS的表达.用Leica激光共聚焦显微镜观察并拍照.图片用silicongraphicsoctane进行处理.结果:在正常小动脉血管中iNOS的表达很低,在生长的侧支血管iNOS的表达显著上调,是正常小动脉血管的2.8倍.其表达在血管壁的各层可见.正常小动脉血管eNOS的表达呈现一定基础水平,在生长的侧支血管中eNOS的表达呈强阳性,集中在内皮细胞,是正常小动脉血管的2.2倍.结论:侧支血管发育过程中iNOS的表达上调,上调的iNOS和eNOS可能通过生成NO,调节内皮细胞的增殖、移动及炎症的形成,从而对侧支血管的生长发挥重要作用. 相似文献
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目的 探讨孕期应激对子代雌鼠成年后钙结合蛋白阳性神经元表达的影响。 方法 6只SD孕鼠随机分为孕期应激组(PS组)和对照组(CON组)。PS组孕鼠在妊娠晚期接受限制性应激,CON组不给予孕期应激。子代成年后,PS组和CON组雌性子代随机分别又分为PS-S组,PS-NS组,CON-S组和CON-NS组(n均=6)。PS-S组和CON-S组动物先后接受限制性应激和冰水应激。动物在接受应激后均给与水和酒精喂养,用Western blot检测海马钙结合蛋白Parvalbumin(PV)和Calretinin(CR)蛋白的表达,进一步结合共聚焦免疫荧光组织化学方法检测PV和CR在海马CA1、CA3区和齿状回(dentate gyrus,DG)的表达。 结果 与CON-NS组相比,海马区PV和CR的蛋白表达在CON-S,PS-NS和PS-S组下降,以PS-S组表达最低。PV在海马CA1、CA3区和DG的免疫荧光结果与PV的蛋白表达呈一致性,免疫阳性细胞明显减少;而CR的表达除了在海马CA1区的PS-NS组略有升高外,在其余各组的表达均较减少。与CON-NS组相比,PV和CR在其它各组的蛋白表达和免疫阳性细胞计数差异有统计学意义,其中以PS-S组的表达降低最为有统计学意义(P<0.05)。 结论 孕期应激可影响子代雌鼠成年后海马结构钙结合蛋白PV和CR的表达。 相似文献
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目的:研究侧支血管生成过程中整合素αvβ3的表达及细胞外基质对其表达的调节。方法:结扎大鼠股动脉,应用免疫荧光组织化学技术检测侧支血管整合素αvβ3的表达;并在体外实验中检测不同细胞外基质成分对整合素αVβ3表达的影响。结果:侧支血管整合素αvβ3表达明显增强,为正常血管的3.47倍;种植在纤维连接蛋白(fibronectin,FN)上的血管平滑肌细胞(smooth muscle cells,SMC)整合素αvβ3的表达最高,层粘连蛋白(laminin,LN)上次之,三维Matrigel基膜成分胶里最低,差异具有显著性(P<0.001)。结论:相对于正常血管,侧支血管生整合素αvβ3的表达显著上调;不同细胞外基质成分对血管平滑肌细胞中整合素αvβ3表达的影响不同。 相似文献
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产品的最终质量主要是由生产过程中的关键变量决定的,因此,回归模型的质量预测能力与过程变量的选择密切相关。本文提出了一种新的基于关键变量(CV)的OPLS预测方法(CV-OPLS),用于输出变量较多过程的质量预测。首先,根据关键变量选取准则,为每个质量变量选取建模所需的关键过程变量。为了减少最后需要建立的模型个数,将由质量变量及其相应的关键过程变量组成的数据阵进行重组,并用OSC算法去除重组后的数据阵中与质量变量无关的干扰信息。然后,对校正后的数据阵建立PLS模型,求取相应的模型回归系数,得到最终的质量预测结果。与传统的PLS及OPLS方法相比,该方法能够在保证模型较好预测精度的前提下,有效地简化模型结构。最后,通过Tennessee Eastman(TE)过程的实验仿真验证了CV-OPLS方法的有效性。 相似文献