医学统计学结合科研训练课程教学改革的实践

医学统计学在科学研究中的重要性不容忽视。为培养本科生的医学科研素养,提升他们科学的统计思维和解决科研实际问题的能力,在医学统计学本科生课程教学中,有必要结合科研训练的课程。文章在分析医学统计学教学现状的基础上,提出了医学统计学结合科研训练教学的新模式,并结合实际教学经验就教学内容、教学模式、考核方式的改革提出了具体的思路和实践方法。希望通过加强对本科生的科研训练,提升他们的科研意识和科研创新能力。

二代噬菌体展示淘选PD-1结合肽及其模拟位点分析

阻断PD-1/PD-L1相互作用可以激活肿瘤浸润性T细胞并恢复其抗肿瘤活性,对于恶性肿瘤具有较好的治疗作用。尽管靶向PD-1/PD-L1通路的抗体药物对癌症有一定的疗效,但现有抗体药物存在生产成本高、个体差异大、引发不恰当的免疫反应等问题,而且还伴随着不可避免的缺陷,如器官或肿瘤渗透性差、口服生物利用度差等,因此迫切需要寻求多肽抑制剂等来弥补当前PD-1/PD-L1相互作用抗体阻断剂的缺点。该文以重组人PD-1蛋白为靶标,首次采用二代噬菌体展示技术淘选Ph.D.-7和Ph.D.-12噬菌体展示文库,获得了400条潜在的PD-1结合肽同时基于BLOSUM62打分矩阵对PD-1结合肽数据集进行了聚类分析。最后,对PD-1结合肽数据集进行了氨基酸组成、基于位置的氨基酸偏好性分析以及模拟位点分析。该文获得的PD-1结合肽有望开发成阻断PD-1/PD-L1相互作用的候选多肽药物,研究结果对于PD-1结合肽的计算设计有一定的指导意义。

结合Octave的“医用高等数学”教学模式探索

医用高等数学是高等医学与护理学本科教育中的一门基础课程。该门课程的主要任务与目标是:让医学相关专业的本科生掌握比较系统的高等数学知识,并学会运用这些知识来分析解决医学中所遇到的数学问题,从而提高他们的数学思维能力和创新能力。针对目前高校医用高等数学课程的教学现状与存在的问题,本文提出结合Octave的医用高等数学教学新模式,主要涉及教学内容、教学模式、考核方式三方面的改革。在教学环节适当淡化繁难的理论推导,将理论教学与实践融合,设计数值实验,引入高等数学在医学中的应用典型案例,教会学生如何运用医用高等数学理论知识解决实际遇到的问题。通过本课程改革,以期简化教学过程,提高学生的学习兴趣与动力,减少医学专业学生学习该门课程的心理负担与脑力负荷,提升教学效果,提高大学生的科研创新能力。

基于实践教学的医学图像分析教学改革探索

医学图像分析是一门医学影像与图像处理相结合的课程。主要讲授如何采用信息学图像处理方法解决医学影像学问题,是一门医学与信息学、实践与理论相结合的课程。笔者在医学院从事该课程教学中,发现目前该课程的教学过于偏向于图像处理算法理论知识的讲述,忽略了学生的实践操作,使得他们难以运用图像处理算法理论解决实际医学影像问题。针对教学中存在的问题,笔者提出在教学环节加入实践教学环节:(1)利用医学院本身优势,加入部分医学影像数据实际采集环节,了解各种医学图像的特点;(2)图像处理算法教学环节加入实践操作,让学生亲身感受各类图像处理算法的用处。在后续教学实践中,学生能够更好地掌握其学习内容。在此基础上,本文还提出了一套医学图像分析实践教学流程,为医学院相关专业学生的医学图像分析教学提供了一种切实可行的实践教学思路。

PVsiRNAPred-LSTM:基于长短时记忆神经网络预测植物病毒衍生的小干扰RNA

植物病毒衍生的小干扰RNA(Virus-derived siRNAs, vsiRNAs)能够调节多种生物学过程,在抗病毒免疫中发挥着非常重要的作用。因此,植物vsiRNAs的识别有助于了解其生物发生机制,对研究抗病毒植物具有重要意义。虽然,现在已有多种实验方法通过检测RNA来寻找vsiRNAs,但是实验测试费时费力费钱。在本文中,我们从PVsiRNAdb数据库中提取植物vsiRNAs序列,基于长短时记忆神经网络(Long Short-Term Memory neural network, LSTM)与vsiRNAs序列,开发了一种深度学习算法——PVsiRNAPred-LSTM,用于预测植物vsiRNAs。PVsiRNAPred-LSTM可以自动学习并选择与预测任务相关的重要特征。为了防止模型过拟合,我们使用了五折交叉检验来训练模型。在五折交叉检验测试中,该模型的准确率为64.38%,灵敏度(Sn)为66.44%,精确度(Pr)为60.51%,F1值为0.64,特异性(Sp)为56.63%,马修斯相关系数(MCC)为0.23,AUCROC为0.67。以上结果表明PVsiRNAPred-LSTM取得了良好的预测效果,我们希望通过PVsiRNAPred-LSTM这一生物信息学算法来预测植物vsiRNAs,帮助找到新的植物vsiRNAs。

融合数学基础知识的医学统计学教学改革探索

医学统计学是一门运用概率论和数理统计原理方法,结合医学实际,研究医学资料的收集、整理、分析和推断的学科。其中概率论是该课程的数学基础。但是在医学相关专业教学过程中,概率论不会作为一门专门基础课程进行教学。这样的课程设置是否可能会对学生医学统计学的学习造成影响呢?本研究基于49名医学相关专业学生,发现概率论基础与其医学统计学成绩分数存在显著正相关(p<0.05)。表明概率论的学习会对学生后续医学统计学的学习产生相当的激励作用。因此,本文提出在医学统计学教学过程中融合概率论等数学基础知识,并在教学内容、教学模式、考核方式上提出具体的改革思路。

孤独症谱系障碍男童感觉运动网络最优频率异常发育模式

目的基于功能连接优势频率指标,采用“脑年龄”分析方法,探索孤独症谱系障碍(autism spectrum disorder,ASD)男童感觉运动相关网络的异常发育模式。方法筛选来自ABIDE数据库中105例ASD男童与匹配的102例正常发育男童的静息态功能磁共振数据(7~12岁)。每个被试构建感觉运动相关脑区不同频段下的功能连接网络,然后计算每条连接最强连接值所在的频率作为该连接的最优频率。采用脑年龄分析方法探索ASD男童脑年龄相对于生理年龄的年龄差。结果ASD男童大脑感觉运动网络出现“过发育”到“欠发育”的异常发育模式,2种模式的转换在7.8岁左右。“欠发育”趋势得到抑制的大龄ASD男童(10岁以上)病情严重程度相对更轻(r=-0.43,P<0.05)。结论ASD男童大脑感觉运动网络存在异常发育过程,感觉运动网络脑-生理年龄差有作为衡量ASD疾病发展过程的神经影像学标记物潜力。