背景:如何修复骨缺损一直以来是临床难题,中药有效成分在骨修复方面具有良好的生物活性与治疗效果,将中药有效成分与组织工程材料相结合在骨修复领域具有广阔的前景。不同中药有效成分与支架的组合在作用关系方面具有相似之处。目的:搜...背景:如何修复骨缺损一直以来是临床难题,中药有效成分在骨修复方面具有良好的生物活性与治疗效果,将中药有效成分与组织工程材料相结合在骨修复领域具有广阔的前景。不同中药有效成分与支架的组合在作用关系方面具有相似之处。目的:搜集常见的中药有效成分与支架材料组合的案例,基于七情配伍的启发将组织工程支架与中药有效成分类比为产生配伍关系的两类中药,以二者的作用关系为纲进行归纳总结。方法:检索1998年1月至2024年1月Pub Med和中国知网数据库中发表的相关文献,英文检索词:“traditional Chinese medicine,Chinese medicine,traditional Chinese medicine monomers,bone defect,bone repair,bone tissue engineering,tissue engineering,scaffold”,中文检索词:“中药,中药有效成分,中药单体,骨组织工程,骨组织工程支架,支架,组织工程,骨缺损,骨修复”,最终纳入88篇文献进行综述分析。结果与结论:(1)组织工程支架材料与中药有效成分各自均在骨修复领域有广泛的运用,二者在成骨方面优势明显但仍有许多缺陷,许多研究致力于将二者制备成复合材料,希望通过二者间的相互作用发挥减毒增效作用。(2)一些药物与材料在成骨、抗菌、促血管生成方面能互相促进,增强原有的效果,受到传统方剂配伍观念的启发,文章将其归纳为“相须”关系,并举实例佐证。(3)一些药物能提高材料的强度,而某些材料能对负载于其上的药物实现缓释控释效果、增加载药量与稳定性,或是进行靶向递送,文章将这种单方面的提升效果归纳为“相使”关系。(4)一些中药与材料搭配使用能减少对方的毒副反应,文章将这种减毒关系归纳为“相畏相杀”。(5)文章得出了一个由七情配伍关系启发、基于作用关系分类的关于中药复合支架的全新视角,将中药传统观念引入组织工程领域,为后续复合支架的研究者提供新的研究思路,并在选材搭配方面提供一定的便利。展开更多
背景:近年来随着生物医学的快速发展,脑衰老和外泌体的研究受到越来越多的关注,但目前还没有文献对该领域进行文献计量学分析。目的:客观分析近15年国内外关于脑衰老和外泌体的相关文献,总结梳理该领域的研究现状、热点和发展趋势。方法...背景:近年来随着生物医学的快速发展,脑衰老和外泌体的研究受到越来越多的关注,但目前还没有文献对该领域进行文献计量学分析。目的:客观分析近15年国内外关于脑衰老和外泌体的相关文献,总结梳理该领域的研究现状、热点和发展趋势。方法:以Web of Science的核心数据库为检索平台,下载了从建库至2022-12-28发表的有关脑衰老和外泌体的文献,使用CiteSpace 6.1.R6可视化软件从国家、机构、作者、关键词、共被引文献等方面对数据进行分析。结果与结论:共纳入1045篇研究文献,国内外关于脑衰老和外泌体研究的发文量呈逐年增长趋势,美国以发文量429篇居于首位,中国以发文量277篇位居第二。美国路易斯安那州立大学以发文量16篇位居第一。路易斯安那州立大学的Lukiw,Walter J教授是发文量最大的作者,麻省理工学院Bartel DP教授是被引用最多的作者。产量最高的期刊是《International Journal of Molecular Sciences》。阿尔茨海默病、microRNA、基因表达、细胞外囊泡、外泌体、氧化应激和生物标志物等是最相关的术语。根据对热门话题的研究,生物标志物已成为一个新的研究热点。以上结果表明,近15年来脑衰老和外泌体的研究呈逐渐上升趋势,研究方向由最初探究与脑衰老相关的中枢神经系统疾病miRNA的表达,已逐渐转向为寻找能成为识别和诊断神经退行性疾病的生物标志物,基于外泌体miRNA的方法已经成为中枢神经系统疾病有希望的治疗策略。展开更多
背景:运动医学界广泛呼吁采用机器学习技术高效处理庞大、冗杂的运动数据资源,构建智能化的运动损伤预警模型,以实现运动损伤的精准预警。对此类研究成果进行综合归纳与评述,对把握预警模型改进方向,指导中国损伤预警模型构建工作均具...背景:运动医学界广泛呼吁采用机器学习技术高效处理庞大、冗杂的运动数据资源,构建智能化的运动损伤预警模型,以实现运动损伤的精准预警。对此类研究成果进行综合归纳与评述,对把握预警模型改进方向,指导中国损伤预警模型构建工作均具有重要意义。目的:系统梳理基于机器学习技术的运动损伤预警模型相关研究,为中国运动损伤预警模型构建工作提供借鉴。方法:对中国知网、Web of Science和EBSCO数据库进行文献检索,主要检索机器学习技术和运动损伤相关文献,最终纳入61篇运动损伤预警模型相关文献进行分析。结果与结论:①在纳入文献的外部风险特征指标中,缺乏比赛场景类指标,后续需进一步完善相关特征指标的纳入工作,以进一步丰富模型训练的数据集维度;此外,运动损伤预警模型的纳入特征权重方法以过滤法为主,需强化嵌入法及包裹法等权重方法的运用,以增强多风险因素交互效应的分析。②在模型主体训练方面,模型主体训练算法多以监督式学习算法为主,此类算法对样本标注信息的完整度有较高要求,应用场景易受限,后期可增加无监督式与半监督式算法的应用。③在模型性能评估优化方面,现研究主要采用了HoldOut交叉与k-交叉两种验证方式评估模型性能,模型的AUC值范围(0.76±0.12),灵敏度范围(75.92±11.03)%,特异度范围(80.03±4.54)%,F1分数值范围(80.60±10.63)%,准确度范围(69.96±13.10)%,精确度范围(70±14.71)%,数据增强与特征优化为最常见的模型优化操作。当前运动损伤预警模型准确度及精确度均约为70%,预警效果良好,但模型优化操作较单一,多采用数据增强方法提升模型性能,需强化对模型算法、超参数的调整,以进一步提升模型性能。④在模型特征提取方面,纳入的内部风险特征指标多以人体测量学、训练负荷、训练年限和损伤史等指标为主,缺乏运动恢复类指标与身体机能类指标。展开更多
文摘背景:如何修复骨缺损一直以来是临床难题,中药有效成分在骨修复方面具有良好的生物活性与治疗效果,将中药有效成分与组织工程材料相结合在骨修复领域具有广阔的前景。不同中药有效成分与支架的组合在作用关系方面具有相似之处。目的:搜集常见的中药有效成分与支架材料组合的案例,基于七情配伍的启发将组织工程支架与中药有效成分类比为产生配伍关系的两类中药,以二者的作用关系为纲进行归纳总结。方法:检索1998年1月至2024年1月Pub Med和中国知网数据库中发表的相关文献,英文检索词:“traditional Chinese medicine,Chinese medicine,traditional Chinese medicine monomers,bone defect,bone repair,bone tissue engineering,tissue engineering,scaffold”,中文检索词:“中药,中药有效成分,中药单体,骨组织工程,骨组织工程支架,支架,组织工程,骨缺损,骨修复”,最终纳入88篇文献进行综述分析。结果与结论:(1)组织工程支架材料与中药有效成分各自均在骨修复领域有广泛的运用,二者在成骨方面优势明显但仍有许多缺陷,许多研究致力于将二者制备成复合材料,希望通过二者间的相互作用发挥减毒增效作用。(2)一些药物与材料在成骨、抗菌、促血管生成方面能互相促进,增强原有的效果,受到传统方剂配伍观念的启发,文章将其归纳为“相须”关系,并举实例佐证。(3)一些药物能提高材料的强度,而某些材料能对负载于其上的药物实现缓释控释效果、增加载药量与稳定性,或是进行靶向递送,文章将这种单方面的提升效果归纳为“相使”关系。(4)一些中药与材料搭配使用能减少对方的毒副反应,文章将这种减毒关系归纳为“相畏相杀”。(5)文章得出了一个由七情配伍关系启发、基于作用关系分类的关于中药复合支架的全新视角,将中药传统观念引入组织工程领域,为后续复合支架的研究者提供新的研究思路,并在选材搭配方面提供一定的便利。
文摘背景:近年来随着生物医学的快速发展,脑衰老和外泌体的研究受到越来越多的关注,但目前还没有文献对该领域进行文献计量学分析。目的:客观分析近15年国内外关于脑衰老和外泌体的相关文献,总结梳理该领域的研究现状、热点和发展趋势。方法:以Web of Science的核心数据库为检索平台,下载了从建库至2022-12-28发表的有关脑衰老和外泌体的文献,使用CiteSpace 6.1.R6可视化软件从国家、机构、作者、关键词、共被引文献等方面对数据进行分析。结果与结论:共纳入1045篇研究文献,国内外关于脑衰老和外泌体研究的发文量呈逐年增长趋势,美国以发文量429篇居于首位,中国以发文量277篇位居第二。美国路易斯安那州立大学以发文量16篇位居第一。路易斯安那州立大学的Lukiw,Walter J教授是发文量最大的作者,麻省理工学院Bartel DP教授是被引用最多的作者。产量最高的期刊是《International Journal of Molecular Sciences》。阿尔茨海默病、microRNA、基因表达、细胞外囊泡、外泌体、氧化应激和生物标志物等是最相关的术语。根据对热门话题的研究,生物标志物已成为一个新的研究热点。以上结果表明,近15年来脑衰老和外泌体的研究呈逐渐上升趋势,研究方向由最初探究与脑衰老相关的中枢神经系统疾病miRNA的表达,已逐渐转向为寻找能成为识别和诊断神经退行性疾病的生物标志物,基于外泌体miRNA的方法已经成为中枢神经系统疾病有希望的治疗策略。
文摘背景:运动医学界广泛呼吁采用机器学习技术高效处理庞大、冗杂的运动数据资源,构建智能化的运动损伤预警模型,以实现运动损伤的精准预警。对此类研究成果进行综合归纳与评述,对把握预警模型改进方向,指导中国损伤预警模型构建工作均具有重要意义。目的:系统梳理基于机器学习技术的运动损伤预警模型相关研究,为中国运动损伤预警模型构建工作提供借鉴。方法:对中国知网、Web of Science和EBSCO数据库进行文献检索,主要检索机器学习技术和运动损伤相关文献,最终纳入61篇运动损伤预警模型相关文献进行分析。结果与结论:①在纳入文献的外部风险特征指标中,缺乏比赛场景类指标,后续需进一步完善相关特征指标的纳入工作,以进一步丰富模型训练的数据集维度;此外,运动损伤预警模型的纳入特征权重方法以过滤法为主,需强化嵌入法及包裹法等权重方法的运用,以增强多风险因素交互效应的分析。②在模型主体训练方面,模型主体训练算法多以监督式学习算法为主,此类算法对样本标注信息的完整度有较高要求,应用场景易受限,后期可增加无监督式与半监督式算法的应用。③在模型性能评估优化方面,现研究主要采用了HoldOut交叉与k-交叉两种验证方式评估模型性能,模型的AUC值范围(0.76±0.12),灵敏度范围(75.92±11.03)%,特异度范围(80.03±4.54)%,F1分数值范围(80.60±10.63)%,准确度范围(69.96±13.10)%,精确度范围(70±14.71)%,数据增强与特征优化为最常见的模型优化操作。当前运动损伤预警模型准确度及精确度均约为70%,预警效果良好,但模型优化操作较单一,多采用数据增强方法提升模型性能,需强化对模型算法、超参数的调整,以进一步提升模型性能。④在模型特征提取方面,纳入的内部风险特征指标多以人体测量学、训练负荷、训练年限和损伤史等指标为主,缺乏运动恢复类指标与身体机能类指标。
