miR-103a-3p靶向PTEN基因促进血管瘤内皮细胞增殖、迁移及侵袭

目的:探讨miR-103a-3p对人血管瘤内皮细胞(HemEC)增殖、迁移和侵袭的影响及作用机制。方法:分别以正常皮肤组织和人脐静脉内皮细胞(HUVEC)为对照,RT-qPCR检测人血管瘤组织和HemEC中miR-103a-3p和PTEN mRNA表达,Western blot检测PTEN蛋白表达。HemEC分为anti-miR-130b-3p组、anti-miR-NC组、pcDNA组、pcDNA-PTEN组、anti-miR-130b-3p+si-con组、anti-miR-130b-3p+si-PTEN组,MTT法检测各组细胞增殖,Transwell检测各组细胞迁移和侵袭。双荧光素酶报告基因检测实验验证miR-103a-3p与PTEN的靶向关系。结果:与正常皮肤组织比较,血管瘤组织中miR-103a-3p表达水平显著升高(P<0.05),PTEN的mRNA和蛋白表达水平显著降低(P<0.05)。与HUVEC比较,HemEC中miR-103a-3p表达显著升高(P<0.05),PTEN的mRNA和蛋白表达均显著降低(P<0.05)。与anti-miR-NC组比较,anti-miR-103a-3p组HemEC的OD值、迁移和侵袭细胞数均显著降低(P<0.05)。与pcDNA组比较,pcDNA-PTEN组HemEC的OD值、迁移和侵袭细胞数均显著降低(P<0.05)。miR-103a-3p在HemEC中负调控PTEN表达。与anti-miR-103a-3p+si-NC组比较,anti-miR-103a-3p+si-PTEN组HemEC的OD值显著升高、迁移和侵袭细胞数均显著升高(P<0.05)。结论:miR-103a-3p在血管瘤组织和HemEC中呈高表达,抑制其表达通过负调控PTEN降低HemEC的增殖、迁移和侵袭能力。

文献量化视角的国际数据安全政策领域科研知识特性研究

以文献为知识资源和量化对象,构建表征领域科研知识特性的若干概念,包括科研知识的流动性、新颖度、关注度、桥接性和突现性,进而宏观观测该领域不同学科的科研知识传播与扩散情况,并细粒度地从模块化知识特性的视角展开系统性梳理和评价。研究表明近年来该领域知识资源日益丰富,但不同学科的知识流动性差异较大,政法学和计算机科学的知识流动强度占有绝对优势,另外“人工智能”和“2019冠状病毒”是新近产生的知识模块,知识规模增长较快,而“区块链”模块则是近年来在科学研究中应用显著增加的知识,“自动决策”模块通过提供丰富的基础性知识,促进了本领域研究方向的变革。基于以上知识特性的分析,本研究最后对该领域的科研创新方向和知识资源建设提出若干建议,有利于推动我国在该领域的研究深化。

妊娠期糖尿病相关基因的生物信息学分析

目的基于芯片数据采用生物信息学方法,挖掘与妊娠期糖尿病(gestational diabetes mellitus,GDM)进展相关的信号通路和潜在差异表达基因。方法在GEO数据库中筛选GDM表达谱芯片数据,并通过生物信息学方法进行再次分析。结果在GEO数据库获得GSE87295、GSE51546芯片数据,将共同差异表达基因信号通路富集获得上皮-间充质转换通路、间充质-上皮转换通路和低氧诱导因子1α转录因子与GDM相关的3条显著相关的信号通路,及调控这些信号通路的13个差异表达基因。通过基于本体的医学信息检索平台(Coremine Medical)发现3个基因与GDM有文献共线相关。通过Gene Mania工具分析发现所有筛选的基因之间都有间接或直接的共表达关系。结论通过对芯片数据再次分析,筛选出3条信号通路及13个差异表达基因与GDM发生发展相关。

新生儿脑电图-睡眠分期及其应用

近年来新生儿脑电图(EEG)对于评估脑功能的作用被逐渐认可,并在国内越来越多的医院开展,一般结果由医师阅图后凭经验主观判断,仅依靠定性EEG。而随着定量EEG研究的增多,依靠客观数据处理实现新生儿睡眠自动分期得以实现,并可以自动检出新生儿癫痫发作的时间段,节省人工阅图时间,辅助医师对结果做出判断。EEG-睡眠分期的分析应用广泛,可以帮助更准确的识别新生儿脑病,评估新生儿神经功能和脑成熟度,提供一种研究新生儿大脑发育成熟的机制的方法。