胚胎干细胞的体外扩增

探讨了胚胎干细胞在体外大量扩增的方法。将胚胎干细胞复苏后，选择合适的培养基(含高糖和谷氨酰胺的DMEM，加入ψ=20％胎牛血清，10^5U/L青链霉素双抗，0．1mmol／L L—谷氨酰胺，10^3IU／L白血病抑制因子，0．1mmol／L β-巯基乙醇)进行培养。此外，使用早代胚胎于细胞；培养时使用不涂明胶的一次性培养瓶；掌握好消化、复苏和冻存时机并及时换液；按照严格步骤进行培养、传代、冻仔。对扩增后的ES细胞进行染色体和全能性检测。结果表明，在较短时问内(5d)可将胚胎干细胞扩增16倍以上。扩增后的ES细胞较好地保持了胚胎干细胞的全能性和核型。可见使用合适的培养基，按照严格步骤操作，短期内完全可以大量扩增胚胎干细胞。     

如何获得大量的造血干细胞?

简要介绍了造血干细胞的基础研究和临床应用价值,指出大量造血干细胞的获得是亟待解决的重要科学问题.造血干细胞扩增和诱导产生造血干细胞是极具前景的研究方向,同时面临多重机遇和挑战.     

造血干细胞的研究进展

干细胞是一类具有自我更新、高度增殖和多向分化潜能的原始细胞．造血干细胞在胚胎时期的发生、发育过程已得到进一步阐明．造血干细胞的移植已成功的应用于治疗多种血液系统和相关系统疾病．作者对造血干细胞的来源、细胞表面标志和其临床应用前景进行了综述．     

石蒜单染色体的显微分离及体外扩增

建立了石蒜单染色体的分离及体外扩增的方法。石蒜根尖经卡诺固定液固定后，再用果胶酶和纤维素酶酶解处理，制得标本，在倒置显微镜下，用自制的毛细管针挑取目的的染色体。将分离的石蒜染色体放入0．2mLEppedorf管中，经蛋白酶K处理后，进行DOP－PCR扩增，获得DNA片段。琼脂糖凝胶电泳显示扩增产物的长度大约为100－5000bp。此法为构建石蒜单染色体基因组库和筛选其特异性探针奠定了基础。     

脐血造血干细胞移植研究进展

脐血造血干细胞移植研究进展杨健，陈晓丹，朱兰妃（海南医学院附院儿科，海口５７０１０２）关键词脐血造血干细胞；移植中国图书资料分类号Ｒ３３１．２随着实验和临床经验的积累，骨髓移植（ＢＭＴ）已成为近２０年以来新兴的临床应用科学，并已经使白血病，淋巴瘤，神...     

造血干细胞移植中的哲学问题

异基因造血干细胞移植（Allo-HSCT）是目前治疗恶性血液病及其它疾病的主要手段之一，它具有自然科学的一般规律，也有其独特性，其中闪烁着哲学智慧的光辉。用哲学的思想来指导工作的进行，能促进Allo-HSCT的不断发展和取得更好的疗效。     

脐血单个核细胞和CD34+细胞体外扩增造血干/祖细胞

考察了脐血单个核细胞(MNC)和CD34+富集细胞在SCF+IL-3+IL-6+FL+Tpo细胞因子组合下的体外扩增特性.实验发现CD34+富集细胞具有很高的扩增潜力,通过3周培养总细胞扩增了(883.2±322.4)倍,而MNC仅扩增了(53.3±6.2)倍.对比细胞集落生成和CD34+细胞的扩增发现,MNC的集落密度由最初的(270.9±54.9)CFCs/105cells上升至第7天的(1 496.3±417.7)CFCs/105cells,CD34+细胞百分比则由最初的(0.99±0.18)%上升至第7天的(4.4±1.9)%,而CD34+富集细胞在培养过程中,虽然集落总数和CD34+细胞总数始终呈上升趋势,但是其集落密度和CD34+细胞百分比则始终呈下降趋势.在两种起始细胞培养中,CFU-GM(粒细胞-巨噬细胞集落形成单位)在集落中的含量逐渐增加,BFU-E(爆式红细胞集落形成单位)含量则逐渐降低.在3周的短期培养中,MNC可以得到更多的集落形成细胞(CFC)和CD34+细胞.     

人脐血造血干／祖细胞体外扩增的实验研究

探索脐血造血干／祖细胞体外扩增的最佳条件;初步验证以单个核细胞作为培养起始细胞的可行性,以脐血单个核细胞作为培养起始细胞,在IMDM培养基中加入不同的因子组合培养7d,流式细胞仪测定培养前后的CD34＋细胞百分数、CD34^ CD38^-细胞百分数,分别计算单个核细胞,CD34^ 细胞和CD34^ CD38^-细胞的增长倍数,培养7d后,对照及各组合中脐血单个核细胞总数均比扩增前有十分显著的增加,但各组合相互之间扩增倍数差异不显著,CD34^ 细胞总数均比扩增前有十分显著的增加,加入SCF使扩增倍数增加更明显,未加入SCF组合中的CD34^ CD38^-细胞总数与培养前相比无明显增长,相对于对照扩增倍数也无差异;而加入SCF的组合相对于对照则有明显扩增,以上结果证实以单个核细胞作为培养的起始细胞也能达到较好的扩增效果,在本实验所用的细胞因子组合中,以SCF＋IL01＋IL－3＋IL－6＋GM－CSF＋EPO效果更佳,昆虫细胞基因工程生产的rhSCF及人尿来源的L－TPO对细胞扩增具有刺激作用,两者的协同作用明显。     

微囊化基质细胞对脐带血造血干/祖细胞扩增支持

将脐带血单个核细胞与包埋有兔骨髓间充质干细胞的海藻酸钙微胶珠在3种不同的培养液中进行了7d的体外静态共培养.每24h进行总有核细胞计数,在0、72和168h进行流式CD34+细胞分析以及甲基纤维素集落检验.实验结果表明:经过7d的静态共培养,在添加常规剂量造血生长因子的培养液中,总有核细胞扩增了(15±2.85)倍,CD34+细胞扩增了(5.33±0.32)倍,CFU-Cs扩增了(5.6±1.21)倍.微胶囊可以作为一种新的共培养隔离手段,微囊化兔骨髓间充质干细胞在添加适量血清或者造血生长因子组合的条件下对于脐带血造血干/祖细胞在静态下的扩增有明显的促进作用.     

高边坡施工期变形预测遗传神经网络模型

基于BP网络存在的不足,将遗传算法引入到BP网络模型中,建立了高边坡施工期相邻层开挖暂停阶段变形预测遗传神经网络模型,对边坡时效变形进行预测,并对预测的结果进行检验,结果表明模型取得较好的预测效果,可供类似工程参考使用.     

人工神经网络在水泵性能预测中的应用

分析了影响水泵机组性能变化的主要因素;根据泵性能与各因素之间的关系,利用BP人工神经网络构建了水泵性能的预测模型;以某轴流泵试验数据为样本,BP人工神经网络为工具,对轴流泵模型进行了泵扬程及效率性能指标与流量、叶片角度等相关因素间的性能预测研究.预测结果表明,将该模型用于轴流泵性能参数预测,不仅可以提高预测精度,而且可以缩短试验时间,降低试验成本.     

改进的人工神经网络模型在水文序列预测中的应用研究

目前人工神经网络(ANN)技术在水文序列模拟预测中有较多应用.由于径流时间序列往往呈现出复杂的变化过程,直接使用径流序列建立的ANN单变量预测模型大多精度较差而难以满足需要.本文拟从两个方面进行改进,以提高ANN径流量预测模型的精度.首先,根据径流序列的变化规律,滤去序列中的季节性变化趋势,并采用局部多项式拟合求残差方法消除局部波动成分后得到新序列作为ANN模型训练样本,结果表明由此训练得到的ANN模型比未作处理的样本训练得到的ANN模型预测精度明显改善.另一方面,通过消除趋势波动分析(DFA)方法检测径流序列的分形特征并估算其标度区间,选取不同数量的训练样本进行训练得到多个ANN模型,确定模型预测精度最高时的训练样本数,并与标度区间比较,结果表明在标度区间内选取训练样本数可明显提高ANN模型预测精度.这对ANN模型训练样本数的选取有指导意义.     

神经网络在成品油价格预测中的应用

列用BP神经网络和线性神经网络,进行了成品油价格的预测. 应用某炼油厂的两种原料油胜利原油和进口原油的价格、90#汽油的产量、销量、0#柴油的产量、销量共6个变量为输入矢量,预测了该炼油厂90#汽油和0#柴油这两种成品油的价格.     

焊接热影响区性能的神经网络预测模型

针对四类２４种钢材，将其化学成分和ｔ８／５性能的数据作为样本，构造学习空间，建立了一种新的预测方法ＢＰ网络预测模型，并讨论了网络参数对网络收敛速度及误差函数的影响     

基于径向基神经网络的建筑物空调负荷预测模型

本文建立了一种基于径向基（RBF）神经网络的建筑物空调负荷预测模型。对广州市某办公楼在夏季不同月份的逐时冷负荷,分别用RBF神经网络模型和BP神经网络模型进行训练和预测计算,发现RBF神经网络模型预测的均方根误差ΔRMSE和平均相对误差ΔMRE都仅是BP神经网络方法的64％左右。仿真结果表明径向基（RBF）神经网络具有更高的预测精度及更好的泛化能力,是建筑物空调负荷预测的一种有效方法。     

基于神经网络的恒星大气参数自动测量

提出了一种基于神经网络的恒星光谱大气参数的自动测量方法,该方法能够根据恒星的光谱自动得到恒星的三个重要参数:有效温度Teff,表面重力logg和金属丰度[Fe/H]的估计值。首先对实测恒星光谱进行预处理,包括小波去噪,光谱波长统一化;然后通过对训练样本进行PCA分析获得特征空间变换矩阵进行数据降维;最后通过训练好的神经网络得到参数的估计值。实验结果分析表明,该方法比其它估计方法如非参数估计、支持向量回归和偏最小二乘回归具有更高的测量精度。     

基于人工神经网络模型的臭氧生成灵敏度预测

本文将臭氧生成灵敏度指标Φ=k_HC+OH［HC］/k_NOx+OH［NO_x］及其影响参数作为输入参数,建立了人工神经网络模型,预测了日本海利尻岛海洋大气边界层臭氧生成的控制因素及其灵敏度特征。预测结果与化学模式计算结果基本一致,证明文中所建立的人工神经网络模型具有较好的预测性能。研究结果表明,人工神经网络模型可以作为一个有效的工具用于对流层臭氧生成灵敏度特征的确定及相关的臭氧消除策略制定。     

基于人工神经网络的崩岸预测模型研究

针对崩岸影响因素众多、难以定量评价等问题,采用一种基于人工神经网络的崩岸预测方法,介绍了其基本原理.在研究崩岸诸多影响因素的基础上,选取11种主要影响因素建立崩岸预测模型.以随机构造的20个岸坡模型为训练样本,以5个随机岸坡模型为检验样本,实现了岸坡稳定性的人工神经网络预测.初步结果表明,神经网络方法可以应用于崩岸的预测.     

基于BP神经网络的盐胀量的预测方法

为了研究盐胀量与含水量、含盐量、干密度以及上覆荷载之间的关系,自主设计了硫酸盐渍土的定量增湿盐胀试验,并在试验结果的基础上采用BP神经网络对盐胀量进行了预测。经验证发现:采用BP神经网络对不同含水量、含盐量、干密度和上覆荷载等级条件下盐胀量的预测值和试验实测值有较高的拟合度。证明了运用BP神经网络对盐胀量进行预测这一方法是可行的,从而为盐胀量的预测提供了一个新的研究思路和方法。