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微小RNA-125a-5p对人鼻咽癌细胞增殖的影响及机制
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作者 万芳竹 张浩炯 张宗璞 《山东医药》 CAS 2024年第7期12-16,共5页
目的探究微小RNA-125a-5p(miR-125a)对人鼻咽癌细胞(HK-1细胞)增殖的影响及机制。方法常规培养HK-1细胞及人胚肾细胞永生化细胞系(293T细胞),将HK-1细胞随机分为对照1组、过表达miR-125a组(转染miR-125a mimics)、沉默miR-125a组(转染mi... 目的探究微小RNA-125a-5p(miR-125a)对人鼻咽癌细胞(HK-1细胞)增殖的影响及机制。方法常规培养HK-1细胞及人胚肾细胞永生化细胞系(293T细胞),将HK-1细胞随机分为对照1组、过表达miR-125a组(转染miR-125a mimics)、沉默miR-125a组(转染miR-125a inhibitor);另取部分HK-1细胞随机分为对照2组、miR-125a过表达组(转染miR-125a mimics)及回补组[转染miR-125a mimics同时过表达含PDZ结合基序的转录共激活因子(TAZ)]。转染48 h后检测miR-125a表达验证转染效率。用RT-qPCR法检测miR-125a-5p、TAZ mRNA;用Western blotting法检测TAZ蛋白;CCK-8实验、集落形成实验检测细胞增殖能力;通过预测网站TargetScan(http://www.targetscan.org/)和miRDB(http://mirdb.org/)预测miR-125a与TAZ的结合位点。将293T细胞随机分为4组,WT+miR-ctrl组共转染TAZ野生型(TAZ-WT)和miR-125a空载对照(miR-ctrl)、Mut+miR-ctrl组共转染TAZ突变型(TAZ-MUT)和miR-ctrl、WT+miR-125a组共转染TAZ-WT和miR-125a模仿物(miR-125a)、Mut+miR-125a组共转染TAZ-MUT和miR-125a,用双荧光素酶报告基因实验进一步验证miR-125a的下游靶点。结果对照1组、过表达miR-125a组、沉默miR-125a组miR-125a的相对表达量比较差异有统计学意义(P均<0.05)。对照1组、过表达miR-125a组、沉默miR-125a组转染后第2、3、4、5、6天增殖活力(OD450值)比较差异均有统计学意义(P均<0.05)、集落形成数比较差异有统计学意义(P均<0.05)。对照1组、过表达miR-125a组、沉默miR-125a组TAZ蛋白相对表达量比较差异有统计学意义(P均<0.05)。网站预测显示miR-125a与TAZ存在结合位点,设计突变型序列(TAZ-3’UTR MT),miR-125a与TAZ的非编码区结合,miR-125a的直接下游靶点为TAZ。WT+miR-125a组相对荧光强度低于WT+miR-ctrl组、Mut+miR-ctrl组(P均<0.05),Mut+miR-125a组相对荧光强度与WT+miR-ctrl组、Mut+miR-ctrl组比较差异无统计学意义(P均>0.05)。对照2组、miR-125a mimics组、miR-125a mimics+TAZ组转染后第2、3、4、5、6天增殖活力比较差异有统计学意义(P均<0.05),集落形成数比较差异有统计学意义(P均<0.05)。结论miR-125a可抑制鼻咽癌细胞增殖,其作用机制与抑制其下游靶点TAZ的表达有关。 展开更多
关键词 鼻咽癌 微小RNA-125a 含PDZ结合基序的转录共激活因子 细胞增殖
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应用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)进行建模与仿真 被引量:37
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作者 张浩炯 余岳峰 王强 《计算机仿真》 CSCD 2002年第4期47-49,共3页
模糊规则的提取和隶属度函数的学习是模糊推理系统设计中重要而困难的问题。自适应神经模糊推理系统 (ANFIS)方法基于Sugeno模糊模型 ,其结构类似于神经网络 ,采用反向传播算法和最小二乘法调整模糊推理系统的参数 ,并能自动产生模糊规... 模糊规则的提取和隶属度函数的学习是模糊推理系统设计中重要而困难的问题。自适应神经模糊推理系统 (ANFIS)方法基于Sugeno模糊模型 ,其结构类似于神经网络 ,采用反向传播算法和最小二乘法调整模糊推理系统的参数 ,并能自动产生模糊规则。本文应用该方法给出了对一个典型系统建模的仿真实例 ,取得了良好的效果。 展开更多
关键词 自适应神经模糊推理系统 建模 仿真
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利用人工神经网络实现函数逼近 被引量:17
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作者 王强 余岳峰 张浩炯 《计算机仿真》 CSCD 2002年第5期44-47,共4页
神经网络可以被用来计算复杂的输入与输出结果集之间的关系 ,因此神经网络具有强大的函数逼近功能。该文利用Cybenko理论论述了用一种单隐层的前馈神经网络模型在一定条件下可以逼近任何定义在C( [0 ,1] n)上的函数的问题 ,并给出了一... 神经网络可以被用来计算复杂的输入与输出结果集之间的关系 ,因此神经网络具有强大的函数逼近功能。该文利用Cybenko理论论述了用一种单隐层的前馈神经网络模型在一定条件下可以逼近任何定义在C( [0 ,1] n)上的函数的问题 ,并给出了一个对一维非线性函数的仿真实例 ,取得了良好的效果。 展开更多
关键词 人工神经网络 函数逼近 计算模型 仿真工具
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