提高留学生细胞生物学教学质量的措施浅析

细胞生物学是医学教育的基础学科,也是医科留学生的必修课。高等教育国际化对当下留学生细胞生物学教学提出了新的要求。文章着重探讨了细胞生物学学科近年来在师资培养、课程建设、教材编写、教学实施等环节的经验和体会,总结了提高留学生细胞生物学全英文教学质量的具体措施,为今后开展留学生教学提供了一定的参考。

基于问卷调查的研究生神经生物学全英文教学分析

研究生教育是我国高等教育中的重要组成部分,研究生教育国际化已成为一种必然趋势,开展研究生全英文教学是培养国际化需求人才的重要途径之一。文章通过问卷调查的方式,对徐州医科大学2015级硕士研究生神经生物学课程全英文教学的教学内容、教学效果及考核方式等进行评价,以期进一步完善全英文教学过程,并为生物学其他相关专业全英文教学的开展提供文字资料和经验。

癫痫患者脑脊液中GluR3B抗体对大鼠少突胶质前体细胞活性的影响

目的:检测癫痫患者脑脊液中α-氨基-3-羟基-5-甲基-4-异恶唑受体(AMPAR) 3B亚单位抗体(GluR3B Ab)的水平和含GluR3B Ab的癫痫患者脑脊液(GluR3B Ab-CSF)对大鼠少突胶质前体细胞(OPCs)活性的影响。方法:抽取癫痫患者脑脊液,ELISA检测脑脊液中GluR3B Ab浓度;对新生1~3 d SD大鼠大脑皮质细胞行原代培养,培养7 d左右采用震荡分离法获得OPCs。用不同浓度的GluR3B Ab-CSF孵育OPCs,CCK-8法检测OPCs活性,TUNEL染色检测OPCs凋亡。结果:与对照组相比,癫痫患者脑脊液中GluR3B Ab水平显著增加(P <0. 05);在新生大鼠原代培养的OPCs中,较高浓度GluR3B Ab-CSF处理组OPCs的活性较对照组显著下降(P <0. 01),凋亡率增加(P <0. 01)。结论:含有较高浓度GluR3B Ab的癫痫患者脑脊液可诱导原代OPCs凋亡。

人少突胶质前体细胞在不同细胞培养器皿中的比例和形态特征

背景:少突胶质前体细胞移植是治疗早产儿脑白质损伤的关键措施之一,目前国内外缺乏人胎脑来源神经干细胞诱导的少突胶质前体细胞在不同器皿中培养比较的研究。目的:观察不同细胞培养器皿(6孔板、24孔板和T25培养瓶)对人胎脑来源神经干细胞系诱导培养的人少突胶质前体细胞和前-少突胶质细胞形态的影响。方法:采用6孔板、24孔板和T25培养瓶作为培养器皿培养人少突胶质前体细胞和前-少突胶质细胞,免疫荧光染色和流式细胞术对人少突胶质前体细胞的特性进行鉴定,普通光学显微镜观察细胞形态,依据细胞形态进行计数并统计分析。结果与结论:①少突胶质前体细胞胞体呈圆形,双极突起呈串珠样结构;前-少突胶质细胞突起多于2极但不分叉;②与T25培养瓶、24孔板相比,6孔板中双极串珠样的少突胶质前体细胞比例最高,差异有显著性意义(P <0.05),其次依次为T25培养瓶、24孔板;与T25培养瓶、6孔板相比,24孔板中前-少突胶质细胞的比例最高,差异有显著性意义(P <0.01),其次依次为T25培养瓶、6孔板;③6孔板中培养的细胞渣滓少,形态、活力和长势比其他培养皿更佳;④从形态学角度分析,6孔板更适宜于少突胶质前体细胞的生长,24孔板更适宜于前-少突胶质细胞的生长。

CEP55慢病毒表达载体构建和U251-CEP55细胞株的建立

目的:构建CEP55慢病毒表达载体,建立稳定表达CEP55的人脑胶质瘤U251细胞株。方法:使用PCR扩增方法将CEP55基因序列进行扩增,转入质粒中,并整合到载体上,构建重组质粒GV358-CEP55载体。与p Helper 1.0和p Helper 2.0质粒共转染293T细胞使其产生慢病毒,以GV358空载体包装的慢病毒作为对照。显微镜观察绿色荧光蛋白GFP表达强度,确定慢病毒的感染效率。采用病毒梯度稀释法测定病毒滴度。慢病毒感染人胶质瘤细胞株U251后,经嘌呤霉素筛选出稳定表达CEP55基因的细胞株U251-CEP55。q RT-PCR和Western blot两种方法分别检测CEP55 m RNA及蛋白的表达。结果:测序证实慢病毒表达载体GV358-CEP55构建成功;转染293T细胞获得高滴度的病毒。病毒感染U251细胞后,使用嘌呤霉素筛选得到稳定转染细胞株U251-CEP55;q RT-PCR和Western blot方法分别检测后发现,U251-CEP55细胞株中CEP55 m RNA和蛋白水平的表达明显高于对照组。结论:成功构建CEP55慢病毒表达载体,获得稳定表达CEP55的人胶质瘤U251细胞株,为CEP55基因功能的探究给予了一定的实验基础。

人工智能在临床基因组学应用

人工智能(AI)是计算机系统的发展,能执行通常需人类智能完成的任务。在临床基因组学,一种称为深度学习的特定类型的人工智能算法被用来处理大型复杂的基因组数据集。本文简要综述了AI,特别是深度学习在临床基因组学的最新成果和未来潜在的应用,详细回顾AI完成各种临床基因组学任务的方式,讨论AI在基因型和基因型预测中的潜在应用和挑战,旨在分析AI技术与常见的复杂疾病和个体化医学的关系。