目的系统评价急性缺血性脑卒中患者静脉溶栓后出血转化预测模型,以期为医护人员提供决策信息,帮助其选择合适的预测模型。方法检索中国生物医学文献数据库、维普数据库、万方数据库、中国知网、Cochrane Library、Web of Science、Embas...目的系统评价急性缺血性脑卒中患者静脉溶栓后出血转化预测模型,以期为医护人员提供决策信息,帮助其选择合适的预测模型。方法检索中国生物医学文献数据库、维普数据库、万方数据库、中国知网、Cochrane Library、Web of Science、Embase、PubMed中与急性缺血性脑卒中患者静脉溶栓后出血转化预测模型相关的研究,检索时限为建库至2023年10月26日,由两名研究者独立筛选文献并进行数据提取,根据PROBAST对文献模型进行质量评价。结果共纳入10篇文献,涉及13个预测模型,其中12个模型的受试者工作特征曲线下面积>0.7,7个模型进行了模型校准,但仅有1个模型进行了外部验证。纳入文献的适用性较好,但整体偏倚风险较高。美国国立卫生研究院卒中量表评分、年龄、高血压、发病至溶栓时间、血糖是进入模型次数较多的预测因子。结论纳入本研究的预测模型表现出了较高的性能,其所包含的预测因子具有良好的预测价值。然而,这些文献存在较高的偏倚风险,并且建立的模型缺乏外部验证。未来研究者应严格遵循PROBAST工具,并利用多中心、大样本的研究数据来开发和验证模型。展开更多
目的:基于网络药理学和分子对接技术探究鸭跖草治疗高热惊厥的作用机制。方法:通过检索中药系统药理学(the Chinese Medicine System Pharmacology,TCMSP)数据库、BATMAN-TCM数据库提取鸭跖草的有效成分并提取相关作用靶点,通过GeneCard...目的:基于网络药理学和分子对接技术探究鸭跖草治疗高热惊厥的作用机制。方法:通过检索中药系统药理学(the Chinese Medicine System Pharmacology,TCMSP)数据库、BATMAN-TCM数据库提取鸭跖草的有效成分并提取相关作用靶点,通过GeneCards和OMIM数据库检索高热惊厥疾病靶点。运用Uniport将蛋白与基因symbol转换,通过Darw venn diagram平台得出venn图及药物成分与疾病的交集基因。通过STRING数据库构建PPI网络。利用Cytoscape3.9.1软件构建“中药-有效成分-靶点”网络及“关键靶点-信号通路”网络,采用在线分析平台DAVID v6.8对关键靶点进行京都基因与基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)信号通路富集分析和基因本体(gene ontology,GO)富集分析。利用软件R x644.0.2及绘图包ggplot2绘制KEGG信号通路和GO富集分析图。利用AutoDockTools 1.5.7,Pymol 2.0.1和Openbable3.1.1软件完成分子对接。结果:鸭跖草主要有效成分8种,对应靶点140个,疾病靶点2210个,药物疾病共同靶点64个,GO富集分析得到262条目(P<0.05)、KEGG通路富集分析筛选出67条信号通路(P<0.05),分子对接的结果显示,鸭跖草的活性成分黄酮类化合物主要通过3QXY,1GFW和2K7W等靶点调节多条信号通路发挥抗高热惊厥作用。结论:鸭跖草中的黄酮、β-谷甾醇和丙二酸单酰基人参皂苷Rb2等成分可与高热惊厥疾病靶点稳定结合并且结合能力强于临床上用于治疗高热惊厥的苯巴比妥,鸭跖草可通过多成分、多靶点、多通路治疗高热惊厥,本研究为鸭跖草用于高热惊厥治疗的研究与开发提供了新的思路。展开更多
文摘目的系统评价急性缺血性脑卒中患者静脉溶栓后出血转化预测模型,以期为医护人员提供决策信息,帮助其选择合适的预测模型。方法检索中国生物医学文献数据库、维普数据库、万方数据库、中国知网、Cochrane Library、Web of Science、Embase、PubMed中与急性缺血性脑卒中患者静脉溶栓后出血转化预测模型相关的研究,检索时限为建库至2023年10月26日,由两名研究者独立筛选文献并进行数据提取,根据PROBAST对文献模型进行质量评价。结果共纳入10篇文献,涉及13个预测模型,其中12个模型的受试者工作特征曲线下面积>0.7,7个模型进行了模型校准,但仅有1个模型进行了外部验证。纳入文献的适用性较好,但整体偏倚风险较高。美国国立卫生研究院卒中量表评分、年龄、高血压、发病至溶栓时间、血糖是进入模型次数较多的预测因子。结论纳入本研究的预测模型表现出了较高的性能,其所包含的预测因子具有良好的预测价值。然而,这些文献存在较高的偏倚风险,并且建立的模型缺乏外部验证。未来研究者应严格遵循PROBAST工具,并利用多中心、大样本的研究数据来开发和验证模型。
文摘目的:基于网络药理学和分子对接技术探究鸭跖草治疗高热惊厥的作用机制。方法:通过检索中药系统药理学(the Chinese Medicine System Pharmacology,TCMSP)数据库、BATMAN-TCM数据库提取鸭跖草的有效成分并提取相关作用靶点,通过GeneCards和OMIM数据库检索高热惊厥疾病靶点。运用Uniport将蛋白与基因symbol转换,通过Darw venn diagram平台得出venn图及药物成分与疾病的交集基因。通过STRING数据库构建PPI网络。利用Cytoscape3.9.1软件构建“中药-有效成分-靶点”网络及“关键靶点-信号通路”网络,采用在线分析平台DAVID v6.8对关键靶点进行京都基因与基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)信号通路富集分析和基因本体(gene ontology,GO)富集分析。利用软件R x644.0.2及绘图包ggplot2绘制KEGG信号通路和GO富集分析图。利用AutoDockTools 1.5.7,Pymol 2.0.1和Openbable3.1.1软件完成分子对接。结果:鸭跖草主要有效成分8种,对应靶点140个,疾病靶点2210个,药物疾病共同靶点64个,GO富集分析得到262条目(P<0.05)、KEGG通路富集分析筛选出67条信号通路(P<0.05),分子对接的结果显示,鸭跖草的活性成分黄酮类化合物主要通过3QXY,1GFW和2K7W等靶点调节多条信号通路发挥抗高热惊厥作用。结论:鸭跖草中的黄酮、β-谷甾醇和丙二酸单酰基人参皂苷Rb2等成分可与高热惊厥疾病靶点稳定结合并且结合能力强于临床上用于治疗高热惊厥的苯巴比妥,鸭跖草可通过多成分、多靶点、多通路治疗高热惊厥,本研究为鸭跖草用于高热惊厥治疗的研究与开发提供了新的思路。