电视节目导播在直播节目中的职能和技巧

直播节目的出现,为电视节目的发展带来了新的生机。直播作为电视节目的一种新兴模式,在近年来备受观众喜爱,其多样化的互动方式、实时的弹幕交流,很好地带动了电视节目的收视率和流量。但是,直播节目并非缺点全无,网络卡顿、画面衔接不当、背景音乐消音困难以及嘉宾个人因素造成的直播节目事故层出不穷。电视直播流程的顺利进行对导播的个人能力水平也提出了新的要求。基于此,本文就导播在电视直播节目中的职能和技巧作浅显探讨,以供参考。

植物友好型低腐蚀环保融雪剂的开发

通过主物料的筛选、融雪剂配比的优化及缓蚀剂的添加,研制出高效、低腐蚀且植物友好型环保融雪剂。对各融雪剂样品的融冰能力、腐蚀性和植物影响进行了对比性测试。结果表明,该植物友好型低腐蚀融雪剂在-25℃寒冷条件下,30 min内融冰量可达传统氯化钠型融雪剂的数倍,体现出明显的高效性;相比于传统氯化钠型融雪剂,该融雪剂的水溶液在72 h内对钢铁的腐蚀性平均降低了93.29%,体现出良好的低腐蚀性;在6 d以内,本融雪剂产品未对常用绿化植物冬薄荷产生明显破坏,植物生长良好,环保性能远胜于传统氯化钠型融雪剂,具备植物友好性。

单细胞多组学测序技术进展及其在肿瘤研究中的应用

近年来,随着单细胞测序技术在肿瘤研究领域的广泛应用,单细胞多组学技术应运而生,且已公开发表了多种检测策略。单细胞多组学技术可在同一细胞中捕获分析两种以上的组学信息,包括转录组、基因组、表观基因组、蛋白组等。该技术突破了以往单细胞检测的单一性,可更全面、多角度地整合分析肿瘤细胞特征,为系统观察肿瘤细胞异质性、各类生物学特性及机制,研究肿瘤细胞间或与其他类型细胞互作,发现鉴定新的细胞亚型提供前所未有的优势。尽管目前单细胞多组学技术仍然处于技术探索及高通量开发阶段,但可预见广泛应用单细胞多组学分析技术是肿瘤研究发展的必然趋势。本文主要介绍多种单细胞多组学技术并综述目前多组学技术在肿瘤研究中的一些开创性研究,展望单细胞多组学技术的未来,以期为肿瘤研究提供有价值的参考。

基于免疫相关基因的子宫内膜癌预后模型构建

目的 建立子宫内膜癌免疫相关基因预后模型,为子宫内膜癌免疫治疗提供参考。方法 从TCGA数据库下载子宫内膜癌转录组数据和临床信息,免疫相关基因列表从IMMPORT数据库获得。利用差异分析、功能富集分析评估差异免疫相关基因的功能,在训练队列中利用单因素、多因素Cox回归和最小绝对收缩和选择算法(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)构建预后评估模型,利用时间依赖的受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线、校准图、决策曲线(decision curve analysis,DCA)评估模型的效能。结果 本研究分析了504例子宫内膜癌组织和22例癌旁组织的免疫相关基因表达谱,获得394个差异表达基因,其中上调基因111个,下调基因283个;功能富集分析发现,差异基因主要参与免疫应答、信号转导和免疫反应等生物过程。在训练队列中通过单因素Cox回归分析确定了31个预后相关基因,通过LASSO-Cox回归建立了6个免疫基因(ANGPT4、HGF、PLA2G2A、SPAG11B、SST、VGF)的预测模型。该模型在训练队列中的1年、3年和5年ROC曲线下面积分别为0.986、0.846和0.849;在验证队列中分别为0.667、0.629和0.693;在整体队列中分别为0.798、0.735和0.770。结论 本研究基于6个免疫相关基因建立的预后模型可有效预测子宫内膜癌患者预后,为免疫治疗提供参考。

龙山县畜牧养殖业发展现状及建管策略研究

龙山县是以传统农业为主的山区农业县,养殖业在农业发展中占有一定重要性,笔者通过深入走访调查,结合现状,指出存在的问题,并提出合理规划布局、抓好基地示范、加速市场建设、加强科技推广等措施,走出一条符合该县县情的养殖可持续发展道路。

肿瘤干细胞在卵巢癌中的作用及其调控机制研究进展

卵巢癌是预后最差的妇科恶性肿瘤,癌症转移和复发是其成为致命性疾病的关键原因。卵巢癌干细胞(OCSCs)的生物学特性决定其与卵巢癌的发生、发展密切相关。遗传及表观遗传学改变、上皮—间质转化、肿瘤微环境、治疗压力、免疫及代谢因素均可以调控OCSCs的干性、可塑性和耐药性,协同OCSCs促进卵巢癌的进展、转移、复发和耐药。本研究讨论肿瘤干细胞在卵巢癌中的作用及其调控机制,分析与其相关的卵巢癌靶向治疗及免疫治疗的研究方向,以期提高对该细胞亚群的认识,为卵巢癌的个体化治疗提供新的思路。

生物信息学预测与肝细胞肝癌患者预后相关的免疫相关基因

目的通过生物信息学分析预测肝细胞肝癌(HCC)患者预后免疫相关基因并建立预后预测模型。方法通过差异分析鉴定HCC组织中的免疫相关基因,使用单因素、多因素比例风险回归模型(Cox)、套索算法(LASSO)建立风险预后预测模型。使用C指数、受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线和决策曲线评价预后模型的预测效能。此外,将风险评分用于患者分层进而评估不同风险水平患者的预后差异。结果通过生物信息学分析,发现HCC患者至少存在1403个免疫相关基因,主要集中在免疫反应、适应性免疫反应、免疫球蛋白产生等生物过程以及细胞因子相互作用、趋化因子信号通路和同种异体移植排斥等通路。单因素Cox分析发现,53个免疫相关基因与预后相关,进一步通过LASSO和多因素Cox回归分析筛选出8个预后免疫相关基因,包括长链非编码RNA AC125238.1、细胞色素P450氧化酶1A2(CYP1A2)、纤胶凝蛋白3(FCN3)、肝癌衍生生长因子样蛋白1(HDGFL1)、脂质运载蛋白2(LCN2)、线粒体编码的细胞色素C氧化酶Ⅱ假基因12(MTCO2P12)、肽基精氨酸脱亚氨酶3(PADI3)和G蛋白信号调节因子16(RGS16),同时建立了以风险评分为主的预后列线图。ROC曲线、校准曲线和决策曲线证实该模型具有良好的区分度、准确度和临床价值。此外,通过分层分析表明,风险评分较高的患者具有较差的预后。结论本研究建立了一个基于8个免疫相关基因的预后列线图,有望成为预测HCC患者预后的可靠工具。

一种利用蜗牛酶转化重楼皂苷Ⅵ制备偏诺皂苷元的方法

目的 建立并优化一种利用蜗牛酶水解重楼皂苷Ⅵ制备偏诺皂苷元的转化方法。方法 利用体外酶促体系,使用蜗牛酶水解重楼皂苷Ⅵ制备偏诺皂苷元,通过高效液相色谱和核磁检测分离并鉴定产物结构。设计反应时间、酶用量、反应温度和pH值四个单因素,以转化率为考察指标,通过多项式回归及响应面法确定最优的反应条件。结果 通过单因素与正交实验,确定了实验室制备偏诺皂苷元的最优反应条件:反应温度为37°C、酶用量为1.5 mg(每100μg底物),反应时间36 h,pH为5.35,模型预测产率为53.5%,验证产率为51.5%,与预期基本相符。结论 开发并优化了一种用蜗牛酶转化重楼皂苷Ⅵ制备偏诺皂苷元的方法,该方法可行性高,反应得率高,耗时短,成本低,可能对开展中试研究具有潜在的指导作用。

基于SEER数据库建立并验证混合型肝癌的预后评价模型

目的 评价混合型肝癌(cHCC-CC)患者预后相关影响因素并构建预后模型。方法 回顾性分析SEER数据库2004—2015年267例cHCC-CC患者临床信息,并将患者按7∶3随机分为训练集和验证集。采用Kaplan-Meier法进行生存分析。基于R软件,在训练集中采用单因素及多因素Cox回归模型评价预后影响因素,并进一步构建列线图预后模型。最后,在训练集和验证集中使用C指数、ROC曲线和校准曲线对列线图的效能进行评价。结果 本研究共纳入267例cHCC-CC患者(训练集188例,验证集79例)。经过单因素和多因素Cox回归分析,将年龄、肿瘤大小、分化程度、TNM分期、纤维化评分和手术情况作为影响预后的独立因素纳入列线图。列线图在训练集中的C指数为0.778,预测1、3、5年总生存率的ROC曲线下面积分别为0.846、0.874、0.893;在验证集中的C指数为0.765,预测1、3、5年总生存率的ROC曲线下面积分别为0.843、0.781、0.755,提示该列线图具有良好的预后预测能力。同时,校准曲线提示列线图在训练集和验证集中均有较好的校准度。结论 本研究中构建的列线图模型可有效预测cHCC-CC患者的总生存率,对于评估患者预后和指导治疗具有一定参考价值。

雌孕激素及其受体与甲状腺疾病关系的研究进展

雌孕激素及其受体通过基因和非基因途径介导的免疫紊乱在自身免疫性甲状腺炎和甲亢的发生发展中起到重要作用,另外,雌孕激素和相关受体通过多种分子机制影响甲状腺癌的发生和生物学特性。各种雌孕激素受体在不同甲状腺疾病中的表达量有所差异而且发挥不同作用。通过对相关机制的深入探究,为这三种疾病的诊断、治疗和预后评估提供新的思路。