HEV 经输血感染兔模型研究

摘要:目的 建立输血感染戊型肝炎病毒( hepatitis E virus，HEV) 兔模型,了解 HEV 全血输注传播的可能性,并观察感染后的指标动态。 方法 以兔 HEV 接种 4 只 SPF 兔,经腹腔静脉窦采集抗凝血,然后立即以约 10 mL / kg 经耳缘静脉注射输血方式分别给予正常 SPF 受体兔 5 只,每周监测受体兔粪便和血清抗原、抗体和核酸,连续 13 周。结果静脉输血后,5 只受体兔均出现粪便排毒,其中 3 只受体兔引起慢性戊肝,排毒时间超过 13 周,同时出现病毒血症和 HEV 抗原阳性,HEV 抗体阴性或弱阳性;2 只受体兔引起急性戊肝,排毒时间均小于 6 周,同时 HEV 抗体检测 Sample / Cut-off( S / CO)值均大于 13、HEV 抗原阴性、无病毒血症。 结论通过输全血方式可以感染兔,并引起急性或慢性 HEV 感染。     

健康教育在乙型病毒性肝炎防治中的作用

乙型病毒性肝炎作为一种严重危害人类健康的常见传染病、多发病,对人类生命健康构成重大威胁.我国属于乙型病毒性肝炎的高发区,一旦感染,往往久治不愈、病情反复.据不完全统计,每年因感染HBV导致的肝硬化、肝衰竭和HCC而死亡的人数约有100万人.因此,健康教育对于做好乙型病毒性肝炎防治工作尤为重要.本文就乙肝病毒(HBV)的生物学特性、传播途径及乙肝病毒(HBV)携带者和乙型肝炎患者进行健康教育宣传、饮食指导、用药指导、出院指导等方面进行了深入探讨,试图普及乙型病毒性肝炎防治的相关知识,从而降低其发病率和感染率.     

流浪精神障碍患者合并肝炎的护理问题及护理体会

回顾性地总结了13例患者的护理问题,并进行了分析。流浪精神障碍患者合并肝炎护理问题比较突出,护理难度大,给精神科封闭式管理提出了一个新的挑战。对此,要加强对新入院流浪精神障碍患者早期各项检查,积极控制精神症状,严把消毒隔离措施,加强基础护理,预防交叉感染,提高护理质量。     

万泰药业体外诊断试剂行业领军者

作为专业名词,"体外诊断试剂"可能有很多人都不能准确说出它的定义,但是,如果说到献血时需要做的各项检查,包括艾滋病、乙肝检测等,或许大家就不会陌生了.北京万泰生物药业股份有限公司(以下简称万泰药业)就是这样一家从事体外诊断试剂和基因工程疫苗研发、生产和销售的创新型企业. "体外免疫诊断试剂是用于疾病诊断检查的一类医学试剂,这类试剂主要通过血液等作为检查对象,检测其中的病毒或抗体,以作为诊断疾病的一种手段".     

52例丙型肝炎诊治的回顾性分析

近年来,随着血清学检测技术的发展,越来越多的丙型肝炎(简称丙肝)患者被发现.目前,虽然对丙肝病毒的特性有了一定的认识,但对其感染途径、诊断和治疗尚缺乏全面地认识.     

散发性戊型肝炎84例临床分析

目的：分析散发性戊型肝炎（HE）的临床特点。方法：对临床诊断为急性病毒性肝炎患者的血清，采用ELISA法检测，抗－HEVIgM、抗HAVI gM、抗－HBCIgM及抗－HCV，同步检测肝功能。采用仪器为COBAS，FARAⅡ型自动分析仪。结果单纯戊肝（HE）29例，同时感染甲肝（HE＋HA）18例；重叠感染乙肝（HE＋HC）2例；重叠感染丙肝（HE＋HC）2例，甲乙戊三重感染（HA＋HB＋HE）6例，乙、丙、戊感染（HB＋HC＋HE）1例，重症肝炎全部在重叠感染组。结论：与HE及HE＋HA相比，重叠感染组的病情重，预后差。     

Metabonomic analysis of hepatitis B virus-induced liver failure： identification of potential diagnostic biomarkers by fuzzy support vector machine

Hepatitis B virus （HBV）-induced liver failure is an emergent liver disease leading to high mortality. The severity of liver failure may be reflected by the profile of some metabolites. This study assessed the potential of using metabolites as biomarkers for liver failure by identifying metabolites with good discriminative performance for its phenotype. The serum samples from 24 HBV-indueed liver failure patients and 23 healthy volunteers were collected and analyzed by gas chromatography-mass spectrometry （GC-MS） to generate metabolite profiles. The 24 patients were further grouped into two classes according to the severity of liver failure. Twenty-five eommensal peaks in all metabolite profiles were extracted, and the relative area values of these peaks were used as features for each sample. Three algorithms, F-test, k-nearest neighbor （KNN） and fuzzy support vector machine （FSVM） combined with exhaustive search （ES）, were employed to identify a subset of metabolites （biomarkers） that best predict liver failure. Based on the achieved experimental dataset, 93.62% predictive accuracy by 6 features was selected with FSVM-ES and three key metabolites, glyeerie acid, cis-aeonitie acid and citric acid, are identified as potential diagnostic biomarkers.