目的探讨造血细胞特异蛋白1相关蛋白X1(hematopoietic cell specific protein 1-associated protein X1,HAX1)和血管内皮生长因子A(vascular endothelial growth factor A,VEGFA)在脑胶质瘤中的表达及相关性,以及与患者术后生存时间、...目的探讨造血细胞特异蛋白1相关蛋白X1(hematopoietic cell specific protein 1-associated protein X1,HAX1)和血管内皮生长因子A(vascular endothelial growth factor A,VEGFA)在脑胶质瘤中的表达及相关性,以及与患者术后生存时间、预后的关系。方法UALCAN数据库分析多形性胶质母细胞瘤(glioblastoma multiforme,GBM)组织中HAX1及VEGFA mRNA的表达水平;GEPIA数据库分析GBM组织中HAX1与VEGFA表达的相关性;qRT-PCR法检测30例脑胶质瘤及12例正常脑组织中HAX1及VEGFA mRNA的表达;组织芯片结合免疫组化法检测214例脑胶质瘤组织及86例正常脑组织中HAX1和VEGFA蛋白表达水平,分析两种蛋白表达的相关性及两者与脑胶质瘤临床病理特征及患者预后的关系;GEPIA数据库进一步分析两者表达与胶质瘤患者预后的相关性。结果数据库分析结果显示,HAX1和VEGFA mRNA在GBM组织中均高表达(P=3.874100E-02,P=1.62436730732907E-12),且两者在脑胶质瘤中表达呈正相关(r=0.14,P=0.00039);qRT-PCR结果显示,HAX1(1.66±0.40)和VEGFA(2.75±0.73)mRNA在脑胶质瘤组织中均高表达(t=4.744,P<0.0001;t=8.263,P<0.0001);免疫组化结果显示,与正常脑组织相比,HAX1(67.8%,145/214)和VEGFA(72.0%,154/214)蛋白在脑胶质瘤组织中的阳性率更高(χ^(2)=29.174,P<0.05;χ^(2)=33.477,P<0.05),且两者表达呈正相关(r=0.593,P<0.05);HAX1和VEGFA蛋白表达均与行为状态评分(karnofsky performance status,KPS)、组织分化程度、WHO分级、p53及Ki-67蛋白表达密切相关(P<0.05);生存分析显示,HAX1阳性及VEGFA阳性患者的总生存率(5.5%、6.5%)明显低于HAX1阴性患者(62.3%、68.3%)(P<0.001),且两者均阳性的患者总生存率(4.6%)更低(P<0.001);预后分析显示,HAX1蛋白阳性(HR=1.746,P=0.026)、VEGFA蛋白阳性(HR=2.760,P<0.001)、组织中+低分化(HR=3.097,P=0.034)、WHO高分级(HR=1.533,P=0.005)及Ki-67蛋白阳性(HR=1.827,P=0.011)是患者预后的独立危险因素。GEPIA数据库分析结果亦显示,HAX1(HR=1.4,P=0.004)与VEGFA(HR=4.2,P<0.01)表达与患者生存呈负相关。结论HAX1和VEGFA在脑胶质瘤中高表达,其参与了脑胶质瘤的恶性生物学进展,并影响患者预后。展开更多
为研究土壤重金属污染对作物生长尤其是根系生长的影响,探讨了利用遥感与作物生长模型同化方法获取水稻根重WRT(Weight of Root)的变化,进而动态监测水稻重金属污染胁迫的可行性。以吉林省长春市两块不同污染水平的水稻种植区为研究对象...为研究土壤重金属污染对作物生长尤其是根系生长的影响,探讨了利用遥感与作物生长模型同化方法获取水稻根重WRT(Weight of Root)的变化,进而动态监测水稻重金属污染胁迫的可行性。以吉林省长春市两块不同污染水平的水稻种植区为研究对象,以叶面积指数LAI(Leaf Area Index)为结合点,使用灰色关联度分析选择与根重关联度最高的作物参数CVR(干物质转化为根重的效率,Efficiency of Conversion into Roots),通过粒子群优化算法PSO(Particle Swarm Optimization)优化CVR,实现作物生长模型WOFOST(World Food Studies)与CCD遥感数据的同化,并用同化后的WOFOST模型模拟WRT进行水稻重金属污染胁迫状况分析,最后对研究区水稻重金属污染胁迫进行了分级评价。结果表明,整个生长期污染严重区域水稻根重比污染较轻区的水稻根重低,二者比值范围为0.894~0.972,均值为0.922,在水稻分蘖期比值最低达到0.894。可见根重的变化是监测水稻重金属污染胁迫的有效指标,该方法能够在水稻生长的早期(分蘖期)就监测到重金属污染胁迫。展开更多
文摘为研究土壤重金属污染对作物生长尤其是根系生长的影响,探讨了利用遥感与作物生长模型同化方法获取水稻根重WRT(Weight of Root)的变化,进而动态监测水稻重金属污染胁迫的可行性。以吉林省长春市两块不同污染水平的水稻种植区为研究对象,以叶面积指数LAI(Leaf Area Index)为结合点,使用灰色关联度分析选择与根重关联度最高的作物参数CVR(干物质转化为根重的效率,Efficiency of Conversion into Roots),通过粒子群优化算法PSO(Particle Swarm Optimization)优化CVR,实现作物生长模型WOFOST(World Food Studies)与CCD遥感数据的同化,并用同化后的WOFOST模型模拟WRT进行水稻重金属污染胁迫状况分析,最后对研究区水稻重金属污染胁迫进行了分级评价。结果表明,整个生长期污染严重区域水稻根重比污染较轻区的水稻根重低,二者比值范围为0.894~0.972,均值为0.922,在水稻分蘖期比值最低达到0.894。可见根重的变化是监测水稻重金属污染胁迫的有效指标,该方法能够在水稻生长的早期(分蘖期)就监测到重金属污染胁迫。