浸润性乳腺癌中FosB的表达与超声征象及临床病理的相关性

【目的】分析FosB在浸润性乳腺癌中的表达及临床病理意义，并探讨其与超声征象的相关性。【方法】收集155例浸润性乳腺癌组织、36乳腺癌旁组织及30例正常乳腺组织做为对照，均采用免疫组织化学SP法和超声检测，分析FosB在浸润性乳腺癌中的的表达差异与组织学分级、淋巴结转移、超声征象等的关系。【结果】①FosB在癌旁组织及正常乳腺组织中的表达水平明显高于浸润性乳腺癌组织中的表达（P＜0.01）。②FosB在浸润性乳腺癌组织中的高表达与低组织学分级、ER阳性及PR阳性相关（P＜0.05），与肿物直径大小、年龄、淋巴结转移、Her2及临床分期无关（P＞0.05）。③FosB在存在微钙化或腋窝淋巴结增大的浸润性乳腺癌组织中高表达，差异有统计学意义（P0.05）。【结论】FosB在乳腺癌组织中的表达水平明显低于癌旁组织及正常乳腺组织，其差异表达与组织学分级、ER、PR相关，有助于乳腺癌的鉴别诊断和指导ER/PR相关患者的个性化治疗。FosB在乳腺癌组织中的差异表达还与微钙化、腋窝淋巴结存在一定的相关性，联合超声与FosB能够更加明确的判读浸润性乳腺癌的恶性程度

RNA 干扰 mPGES-1 基因对 K562/A 细胞增殖及凋亡的影响

【目的】探讨RNA干扰膜结合型前列腺素E2合酶1（mPGES-1）对阿霉素耐药的人红白血病细胞株K562/A细胞增殖、凋亡及耐药性的影响及其可能的机制。【方法】通过RNA干扰技术抑制K562/A细胞中mPGES-1表达。分组：①未处理组（K562/A），②干扰后的阴性对照组（K562/A-NC），③干扰组（K562/A-KD），④干扰后加入外源性PGE2组（K562/A-KD+PGE2）；CCK-8法检测细胞活力；流式细胞术检测细胞凋亡；ELISA法检测PGE2浓度；Western blot检测蛋白水平。【结果】RNA干扰可明显下调K562/A细胞mPGES-1表达，抑制PGE2合成（<0.0001）。RNA干扰后，K562/A细胞增殖受抑，凋亡增加，对各化疗药物敏感性均有不同程度的增强（<0.05），同时β-catenin、MDR1的表达量减少（<0.01）。外源性PGE2可逆转RNA干扰对K562/A增殖、凋亡水平、药物敏感性的影响（<0.05），同时β-catenin、MDR1的表达上调（<0.01）；β-catenin抑制剂XAV939可浓度依赖性抑制β-catenin、MDR1蛋白的表达（<0.05）。【结论】RNA干扰mPGES-1基因可抑制K562/A细胞增殖、诱导细胞凋亡、增强细胞对化疗的敏感性，其机制与减少PGE2的合成进而下调β-catenin、MDR1的表达有关。Wnt/β-catenin通路可能参与了mPGES-1/PGE2对MDR1的调控

血小板膜糖蛋白Ⅱb/Ⅲa受体拮抗剂RGDS对血小板释放反应的影响

【目的】观察血小板膜糖蛋白Ⅱb/Ⅲa（GPⅡb/Ⅲa）拮抗剂——四肽Arg-Gly-Asp-Ser（RGDS）对血小板聚集和CD62p表达的作用,探讨RGDS对血小板聚集和释放反应的影响。【方法】检测二磷酸腺苷（ADP;终浓度5μmol/L,下同）诱导血小板聚集的最大聚集率（rPA,max）、静息血小板和ADP诱导的血小板CD62p表达,检测不同浓度RGDS对ADP诱导的rPA,max的抑制率和血小板CD62p表达的抑制率,进行回归分析。【结果】5种浓度（50、100、200、400、800μmol/L）的RGDS对rPA,max均有显著抑制作用。正常人静息血小板CD62p表达率为（3.5±0.6）%;ADP激动的血小板CD62p表达率为（65.6±13.8）%,两组比较有显著性差异（P〈0.01）;50、100μmol/L的RGDS对血小板CD62p表达无抑制作用;当RGDS浓度≥200μmol/L时（200、400、800μmol/L）,其可抑制血小板CD62p的表达;RGDS对rPA,max的抑制作用和其对血小板CD62p表达的抑制作用相关。【结论】RGDS浓度〈200μmol／L时，对ADP诱导的血小板释放反应无影响；RGDS浓度≥200μmol/L时，可抑制ADP诱导的血小板释放反应；与RGDS显著的抗聚集效应相比，其对血小板释放反应的影响比较小：RGDS抑制血小板释放反应的作用与其抗血小板聚集有关

基于统计学习理论的支持向量机预测模型

针对测试人体脂肪含量相对比较复杂的问题，文章根据日常测试的包含14个特征值的样本数据，设计了一种基于统计学习理论的支持向量机预测方法。通过四种常用核函数和监测均方根误差与平方相关系数两项关键指标，对比分析实验表明利用支持向量机预测人体的脂肪含量具有很好的效果

SVM with multiple kernels based on manifold learning for Breast Cancer diagnosis

In this paper, we propose an efficient algorithm Support Vector Machines with multiple kernels based on Isometric feature mapping(Isomap) in the process of breast cancer classification. We use Wisconsin Diagnostic Breast Cancer (WDBC) as our original data set. The first step, we use Isomap to project high dimensional breast cancer data into a much lower dimensional space. Second, we use SVM with multiple kernels to classify the lower dimensional breast cancer data. Finally, the experimental results illustrate that the proposed algorithm has a better performance than traditional SVM for breast cancer classification

中能~（12）C离子同厚铋靶反应近靶产物的产额测定

用放射化学分离及γ谱学技术测量了入射能量为４７ＭｅＶ／ｕ￣（１２）Ｃ离子轰击厚靶反应产物的平均产额，获得了近１００个核素的平均生成截面。基于这些数据并借助于电荷分布及母子体关系的修正，从许多累积及部分累积产额获得了独立产额，同时得到了比靶核少３、４、５个电荷数的产物（即Ｈｇ、Ａｕ、Ｐｔ）的同位素分布曲线，由此得到了中能较轻重离子引起的深部非弹转移反应产生丰中子同位素的有效产额。Average cross-section of near-target products from the reaction of￣(12)C+￣(209)Bi at intermediateenergy are measured.Their independent yields are obtained from their cumulative and partialycumulative yields according to the experimental data measured in this work and correction ofmother-daugter decay.The yield distribution curves of Pt, Au and Hg isotopes are constructedand it is found that for the peak positions A=188.1,190.9 and 195.8,σ_Z=3.08,2.80 and3. 74,respectively,Averagy production cross-sections甘肃省自然科学基金,中科院“八·五”重大课题支持项