目的探讨免疫组化标志物热休克蛋白70(heat shock protein 70,HSP70)、磷脂酰肌醇蛋白聚糖3(glypican 3,GPC3)、谷氨酰胺酶(glutamine synthetase,GS)和正醛酮还原酶家族中单分子醛糖还原酶(aldo-ketoreductase family 1 member B10,AKR...目的探讨免疫组化标志物热休克蛋白70(heat shock protein 70,HSP70)、磷脂酰肌醇蛋白聚糖3(glypican 3,GPC3)、谷氨酰胺酶(glutamine synthetase,GS)和正醛酮还原酶家族中单分子醛糖还原酶(aldo-ketoreductase family 1 member B10,AKR1B10)在肝脏高度异型增生结节(high-grade dysplastic nodule,HGDN)和高分化小肝细胞癌(well-differentiated small hepatocellular carcinoma,WD-SHCC)中的表达特点及鉴别诊断价值。方法对16例单结节型HGDN和32例WD-SHCC进行HSP70、GPC3、GS和AKR1B10免疫组化染色。结果 4项标志物在HGDN与WD-SHCC组织中均可表达,单项标志物中,HSP70在HGDN与WD-SHCC中阳性率最高(31.25%,81.25%,P<0.001);GPC3在HGDN与WD-SHCC中阳性率最低(12.50%,25.00%,P<0.460)。HSP70+GPC3+GS及HSP70+AKR1B10+GS诊断组合均在3项标志物中至少2项阳性时,获取最佳诊断效果,此时诊断敏感性和准确率分别为62.50%、81.25%和70.83%、83.33%,特异性均为87.50%。结论HSP70、GPC3和GS经典免疫组化诊断谱对HGDN和WD-SHCC组织具有一定的鉴别能力。然而,GPC3在WD-SHCC中阳性率较低,表达水平与HGDN无明显差异,制约该谱的整体诊断效果。AKR1B10替代GPC3后,在维持较高特异性一致的同时,可明显提高诊断敏感性和准确率。展开更多
在格点量子色动力学的模拟中,Rational Hybrid Monte Carlo (RHMC)算法是一种精确的,能应用到任意多个味道数的费米子的方法.它的思想是把费米子行列式展开为有理函数的形式.但该方法会带来很多彼此相差一个常对角矩阵的矩阵的求逆的计...在格点量子色动力学的模拟中,Rational Hybrid Monte Carlo (RHMC)算法是一种精确的,能应用到任意多个味道数的费米子的方法.它的思想是把费米子行列式展开为有理函数的形式.但该方法会带来很多彼此相差一个常对角矩阵的矩阵的求逆的计算,消耗大量的时间和计算资源,限制了RHMC算法的应用.本文利用移位多项式,针对共轭梯度法得到多个含有不同质量项的矩阵求逆的一种方法,该方法可以应用到RHMC算法中.展开更多
文摘目的探讨免疫组化标志物热休克蛋白70(heat shock protein 70,HSP70)、磷脂酰肌醇蛋白聚糖3(glypican 3,GPC3)、谷氨酰胺酶(glutamine synthetase,GS)和正醛酮还原酶家族中单分子醛糖还原酶(aldo-ketoreductase family 1 member B10,AKR1B10)在肝脏高度异型增生结节(high-grade dysplastic nodule,HGDN)和高分化小肝细胞癌(well-differentiated small hepatocellular carcinoma,WD-SHCC)中的表达特点及鉴别诊断价值。方法对16例单结节型HGDN和32例WD-SHCC进行HSP70、GPC3、GS和AKR1B10免疫组化染色。结果 4项标志物在HGDN与WD-SHCC组织中均可表达,单项标志物中,HSP70在HGDN与WD-SHCC中阳性率最高(31.25%,81.25%,P<0.001);GPC3在HGDN与WD-SHCC中阳性率最低(12.50%,25.00%,P<0.460)。HSP70+GPC3+GS及HSP70+AKR1B10+GS诊断组合均在3项标志物中至少2项阳性时,获取最佳诊断效果,此时诊断敏感性和准确率分别为62.50%、81.25%和70.83%、83.33%,特异性均为87.50%。结论HSP70、GPC3和GS经典免疫组化诊断谱对HGDN和WD-SHCC组织具有一定的鉴别能力。然而,GPC3在WD-SHCC中阳性率较低,表达水平与HGDN无明显差异,制约该谱的整体诊断效果。AKR1B10替代GPC3后,在维持较高特异性一致的同时,可明显提高诊断敏感性和准确率。
文摘在格点量子色动力学的模拟中,Rational Hybrid Monte Carlo (RHMC)算法是一种精确的,能应用到任意多个味道数的费米子的方法.它的思想是把费米子行列式展开为有理函数的形式.但该方法会带来很多彼此相差一个常对角矩阵的矩阵的求逆的计算,消耗大量的时间和计算资源,限制了RHMC算法的应用.本文利用移位多项式,针对共轭梯度法得到多个含有不同质量项的矩阵求逆的一种方法,该方法可以应用到RHMC算法中.