人卵巢癌细胞靶向多肽的筛选与初步鉴定

采用改良的生物淘筛(Biopanning)流程,以人卵巢癌细胞为靶细胞进行5轮消减筛选,从噬菌体展示12肽文库(Ph.D-12phage displayed peptide library)筛选到靶向人卵巢癌的12肽克隆,通过ELISA、细胞免疫荧光法等方法从细胞水平鉴定了最佳阳性多肽噬菌体克隆R20靶向卵巢癌细胞的特异性和敏感性。结果显示:R20可以特异的、敏感的与卵巢癌细胞SKOV3结合,不与正常细胞或者其他癌细胞结合,具备进一步研发为卵巢癌导向分子元件而应用于卵巢癌靶向诊治试剂或药物研发的潜力。     

循环肿瘤细胞在卵巢癌中的作用

循环肿瘤细胞(CTCs)是指从肿瘤的原发灶或转移灶释放到循环系统的肿瘤细胞.CTCs在很多恶性肿瘤中都有研究,但CTCs在卵巢癌中的研究极少受到关注.以前认为卵巢癌的主要转移方式是经腹膜直接转移,只有1/3病人会发生沿血道的远处转移,因此外周血中的CTCs数量不多.最近研究表明血液播散在卵巢癌的转移中有重要作用,并且血液中CTCs与病人预后相关.而CTCs在卵巢癌中预后诊断价值依赖于CTCs的分离和检测方法.本研究就卵巢癌外周血循环肿瘤细胞的分离、检测方法、CTCs的鉴定分子和临床应用作一综述.     

基于DS理论的不确定空间co-location模式挖掘

 提出一种基于DS理论的co-location挖掘方法.先将数据集按照空间对象分类,然后从分类后的子数据集中依次提取该空间对象的实例,与其他空间对象数据集中的各个实例进行配对,将找到的各实例关系记录到一个新的关系表中,作为使用DS理论求解的基础.从一个新的角度来研究co-location挖掘技术,在DS理论的基础上重新定义了参与度,基于新定义的参与度来求解co-location模式.     

桥式起重机运行特性及侧向力计算

本文首先阐述了桥式起重机理想和非理想的运行情况,产生不理想运行情况的各个因素——称之为偏差值.提出非理想运行的四种情况,认为单走轮啃道运行为最不利情况.并从运动学进一步分析了此种歪斜运行情况的特性,求出滑动率,滑动摩擦系数,滑动极点和极距,导出集中驱动和分别驱动的侧向力计算公式.文中还讨论了侧向力计算式的几个问题,指出:分别驱动桥式起重机的运行特性较集中驱动优越,产生的水平侧向力较集中驱动要小40～50%左右.桥式起重机应广泛采用分别驱动装置.文中最后对在5~t-16.5~M桥式起重机上试验测定的侧向力数据与计算值进行了比较.实测值均较计算值为大.根据对这台起重机的实测数据和我国实际使用的损坏情况,以及西德DIN15018和Hannover的实测值的综合分析,可以初步认为:从定性上看,我国现行对侧向力的取值是偏小的,须进一步研究和修订.     

遗传算法-偏最小二乘法用于卵巢癌血清蛋白质组数据的特征挑选

统计学t检验结合引入的变量筛选方法——遗传算法-偏最小二乘法（GAPLS）对卵巢癌SELDI-TOF MS数据进行特征筛选,从15154个原始变量中筛选得到4个特征质荷比值,采用支持向量机（SVM）模型的留一法交叉验证结果为95.26%.结果表明这4个质荷比值具有重要的生物学意义,它们或许可以作为卵巢癌的生物标记物,同时GAPLS可以作为一种有效的蛋白质组数据的特征筛选方法.     

中国股市"已实现"波动率的周期性研究

论述证券市场“已实现”波动率的理论,利用深圳成分指数和上海综合指数的5 m in高频数据,对沪深两市的波动周期做了实证分析,通过Fourier谱分析,比较了沪深两市的波动周期,揭示了我国股市的周期波动性特征.目前,我国股票市场的周期性研究多集中在市场指数和收益率的低频数据周期分析,本文的特点是利用高频数据对波动率这一重要参数的周期性进行分析.     

一种基于基尼指标的高维数据离群挖掘算法

针对高维数据集中的离群点挖掘任务,给出了一种基于基尼指标和属性相关性分析的高维数据离群点挖掘算法.该算法首先采用属性相关性分析方法,删除高维数据集中的冗余属性,缩减了数据集的大小;其次采用基尼指标作为离群度量因子,从缩减后的数据集中,挖掘出不同离群程度的数据点;最后,实验采用天体光谱数据作为实验数据集,经实验验证,该算法对高维数据集中离群点的挖掘算法是有效的和可行的,其效率得到了明显的提高.     

我国新能源汽车技术创新态势研究 ——基于国内1988—2018年专利数据的分析

基于国内1988—2018年专利数据,从我国新能源汽车专利申请数量、专利申请趋势、专利技术特征、专利申请地域分布、专利申请主体等多个维度分析了我国在新能源汽车产业领域的技术创新研发态势.研究结果表明:我国新能源汽车技术专利数量申请速度逐年加快;技术研发方向主要集中在电动汽车领域;技术重点集中分布在电池、电控、电机和智能终端等动力装置领域;专利主要申请主体以高校科研机构为主;专利申请呈现出区域发展不均衡特征.通过S曲线法来分析新能源汽车技术生命周期发现我国新能源汽车技术正处于技术生命周期的快速发展阶段,产业生态结构逐渐完善,技术发展格局初步奠定,未来发展潜力巨大.政府应积极推动建立技术创新市场机制,鼓励和引导企业加大研发投入,同时给予技术创新财政补贴,建立区域技术资源共享平台,引导相关行业实现创新、共享发展.     

单胺氧化酶A在上皮性卵巢癌中功能的研究

卵巢癌是妇科恶性肿瘤死亡率最高的疾病,其发病机制尚不清.MAOA是锚定于线粒体外膜的生物源性胺,它的异常表达已在多种肿瘤中报道.然而,其在上皮性卵巢癌中的生物学功能仍然未知.我们通过数据库分析发现上皮性卵巢癌中MAOA的表达量明显低于正常卵巢组织和良性卵巢囊肿且MAOA高表达组患者预后较好.高表达MAOA可抑制体内卵巢癌细胞的增殖和迁移,促进其凋亡.我们的研究指出,MAOA作为一个抑癌基因是上皮性卵巢癌中一个预后良好的指标.     

建立图书馆数据的安全保障机制

建立图书馆数据安全保障机制,就是从硬件和软件上,对图书馆业务的一些重要数据进行集中的管理、备份.这有利于加强数据的安全,在系统遇到灾难的时候恢复数据,减少损失.文章就图书馆建立数据的安全机制进行了探讨.     

ATP生物发光法检测人卵巢癌细胞体外药敏试验及临床应用

研究利用卵巢癌3AO细胞株建立了ATP生物发光法检测卵巢癌体外化疗药敏试验方法,同时和比较稳定常用的MTT法进行了对比研究.进一步利用ATP生物发光法,通过简易机械法制备细胞悬液,检测了31例卵巢癌病人体外化疗药物敏感性,并和临床治疗反应进行相关分析.研究结果对于临床选择合理用药方案提供依据,具有重要的临床指导及实际推广意义.     

院校新闻

上海交通大学成功从人卵巢癌组织中分离出干细胞近日,上海交通大学医学院附属仁济医院妇产科张殊博士在国际上首次成功从人卵巢癌组织中分离、鉴定出人卵巢癌干细胞,这一发现将使从根本上抑制卵巢癌的发生和发展成为可能。     

我国冷链物流产业数据可视化发展研究——基于专利和期刊论文的统计

为了直观呈现我国冷链物流产业的发展态势和历史演化规律,借助专利和期刊论文的文献资源,利用专利管理地图、定量测度和文献计量分析等数据可视化方法,研究发现了我国冷链物流产业优势集中在农产品或食品冷链,在国家物流政策的扶持下,文献研究数量和冷链物流技术都实现了跨越式增长,科研院所是冷链物流基础理论研究的主力军,而企业也开始注重知识产权保护和技术创新.     

拉曼光谱在卵巢癌诊断中的应用研究

目的:通过研究拉曼光谱在健康成人、卵巢癌患者以及卵巢癌患者术前及术后血清、卵巢癌SKOV3细胞培养基中的表达变化,为卵巢癌临床诊断及预后提供参考依据.方法:应用激光拉曼光谱仪检测健康成人、卵巢癌患者手术前及术后3天血清以及SKOV3细胞培养前,培养24h/48h/72小时后波谱变化.结果:①卵巢癌患者血清拉曼光谱的峰值较健康人显著升高.②卵巢癌患者肿瘤切除术后,血清拉曼光谱的峰值较手术前明显下降.③卵巢癌SKOV3细胞培养基拉曼峰值较正常1640培养基显著升高,且随培养时间的延长其拉曼峰值逐渐升高.结论:拉曼光谱技术能有效检测出不同条件下的峰值差异,对卵巢癌的筛查、疗效判断及预后监测有一定临床参考价值.     

基于数据集中的工商综合业务系统的设计与实现

数据集中已成为消除信息孤岛、实现异构资源共享的有效途径.本文在介绍数据集中及相关技术的基础上,综合分析了工商行政管理工作的业务需求,结合青岛市工商局原有业务系统的实际,对基于数据集的工商综合业务系统的设计与实现进行了详细研究.     

行政服务中心的资源整合之道——基于SOA架构模型应用

我国行政服务中心的运行模式基本上是多部门进驻一个中心集中办公,网络结构既独立又有交叉,中心的行政审批管理系统与部门的业务审批系统共存,从而形成了部门审批系统的独立性与审批系统的整合性之间的矛盾、数据的分散与需求集中的矛盾、部门间数据互相需求却难以获取的矛盾.通过模型建设,从纵横多维中寻找相交点,在相交点间搭建一个信息资源交换的平台,为以后行政服务中心信息化建设方向提供借鉴思路.     

集中优势力量发展重点学科--天津首家肝胆病院成立

经天津市卫生局批准,我国北方地区首家肝胆病院——天津市肝胆病院,于2001年6月17日在天津市第三中心医院成立。这将有利于合理调整卫生资源,集中优势力量,发展重点医学学科,打出“天津牌”,进一步提高天津市救治危重疑难肝胆疾病的整体水平。肝胆病院是在第三中心医院级重点医学学科肝胆疾病学科基础上成立的,拥有以临床与科研结合、中西医结合为特色的市级肝胆疾病诊治和研究基地,在肝胆疾病诊治方面具有     

基于有奖马尔可夫的大数据实时系统的可靠性评价

大数据时代来临后,传统的数据实时性处理系统已不能满足大数据的实时性处理要求,大数据的实时性处理问题被越来越多的研究人员所关注.目前对大数据实时处理系统的可靠性研究主要集中在建立资源调度模型,提出解决方案等领域,对大数据系统实时性的评价的研究较少.针对这种情况,从大数据实时处理的应用层面上提出了一种定量测量其可靠性的评价方法,此评价方法是在分析大数据系统的评价指标后,利用连续时间有奖马尔可夫相关理论,定量地分析了有关大数据实时处理系统的可靠性.在对模型进行仿真实验之后,确定模型的可行性.     

基于主题识别与情感分析的突发公共卫生事件新闻舆情研究

基于我国新冠肺炎疫情期间27万余条新闻报道数据,利用语义分析、社会网络分析与聚类分析等方法,借助新兴可视化工具,从时间、空间维度展开新闻舆情主题和情感研究.研究发现,新闻主题起初以疫情信息为主,中期政府举措与社会影响占比上升,后期各类主题呈现平衡态势,反映了新闻主题从集中到发散的过程;新闻情感呈现随时间推演逐渐好转的总体趋势,显示出我国在抗击疫情中及时有效的调控能力;新闻空间方面,新闻报道的情绪表现及热点主题以湖北省为中心向周边扩散,体现了公共卫生事件的地域关联特征.该研究能为今后相关突发公共卫生事件的新闻报道提供借鉴,使相关管理部门更科学地引导新闻舆论.     

应用组织芯片技术分析驱动蛋白KIF18A在卵巢癌中的表达及其意义

采用组织芯片技术研究KIF18A蛋白与卵巢癌发生的关系,并探讨该蛋白分子治疗临床卵巢癌的潜在价值.对比100例卵巢癌病患的癌组织与正常组织芯片,KIF18A蛋白分子在正常卵巢组织、卵巢癌、转移淋巴结中皆有不同程度的表达.在卵巢癌组织中的表达明显高于正常组织(p≤0.05).卵巢浆液性乳头状腺癌的不同分期中,Ⅰ期与Ⅱ期相比,在Ⅱ期中KIF18A蛋白分子的表达明显上调(p≤0.05).同时,淋巴结转移性浆液性乳头状腺癌中的KIF18A蛋白表达量高于非转移性的浆液性乳头状腺癌(p≤0.05).这些结果表明,KIF18A蛋白分子的表达强度与卵巢癌的肿瘤临床分期以及淋巴结转移有关,可作为卵巢癌检测的新型标志物.