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突触融合蛋白17改善Aβ31-35诱导的小鼠海马神经细胞死亡 被引量：1
1
作者 王宁 周秀雅 +5 位作者 何星鸿 张立飞 李朋佳 师姝 王丽 王晓晖 《陆军军医大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第17期1712-1719,共8页
目的探究突触融合蛋白17(syntaxin17,STX17)在Aβ诱导的小鼠海马神经细胞死亡中的作用。方法基于WGCNA方法选取与阿尔茨海默病显著相关的基因,与自噬基因库和SNARE家族基因取交集筛选关键基因;C57BL/6小鼠海马组织中注射浓度为1 g/L的A... 目的探究突触融合蛋白17(syntaxin17,STX17)在Aβ诱导的小鼠海马神经细胞死亡中的作用。方法基于WGCNA方法选取与阿尔茨海默病显著相关的基因,与自噬基因库和SNARE家族基因取交集筛选关键基因;C57BL/6小鼠海马组织中注射浓度为1 g/L的Aβ31-35和使用终浓度为5μmol/L Aβ31-35处理HT22海马神经细胞,采用Western Blot检测STX17、LC3Ⅱ、P62的蛋白表达情况;CCK-8法检测Aβ31-35处理的HT22海马神经细胞存活率;慢病毒介导HT22海马神经细胞STX17过表达后,Western blot检测Aβ31-35处理后LC3Ⅱ、P62的蛋白表达情况。结果与阿尔茨海默病显著相关的Salmon和Black模块分别与自噬基因库和SNARE亚家族取交集获取关键基因STX17。与对照组比较,经Aβ31-35处理后,HT22细胞细胞存活率[(81.81±11.65)%]明显下降(P<0.05),小鼠海马组织和HT22细胞中STX17蛋白表达均显著降低(P<0.05),LC3Ⅱ和P62蛋白表达均显著升高(P<0.05);慢病毒介导HT22海马神经细胞STX17过表达后,显著逆转Aβ31-35诱导的LC3Ⅱ、P62的蛋白表达上调(P<0.05),并改善Aβ31-35诱导的HT22海马神经细胞存活率下降[(101.91±13.81)%vs(79.21±8.75)%,P<0.05]。结论STX17通过促进自噬来改善Aβ诱导的小鼠海马神经细胞死亡。 展开更多
关键词 STX17 AΒ 小鼠海马神经细胞 细胞死亡 自噬
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基于机器学习技术通过精液miRNA推断个体年龄 被引量：1
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作者 何星鸿 冯继乾 +1 位作者 张恒溢 严江伟 《中国法医学杂志》 CSCD 2022年第5期456-460,共5页
目的 年龄推断作为个体特征描绘关键环节之一,在法医实践中的地位愈发重要。本研究通过机器学习算法构建精液相关MicroRNAs(miRNAs)的年龄推断模型。方法 从GEO数据库筛选精液miRNAs数据集,按照年龄变化趋势对样本进行差异分析。对差异... 目的 年龄推断作为个体特征描绘关键环节之一,在法医实践中的地位愈发重要。本研究通过机器学习算法构建精液相关MicroRNAs(miRNAs)的年龄推断模型。方法 从GEO数据库筛选精液miRNAs数据集,按照年龄变化趋势对样本进行差异分析。对差异基因进行线性回归拟合并计算Pearson相关性,基于显著相关miRNAs构建深度学习、梯度提升机、分布式随机森林、广义线性模型等4种机器学习模型用于年龄推断模拟和验证。结果差异分析得到11个差异miRNAs,通过线性拟合得到5个显著相关miRNAs (hsa-miR-95-3p,hsa-miR-181c-5p,hsa-miR-203a-3p,hsa-miR-205-5p,hsa-miR-409-5p)。四种机器学习训练模型推断年龄的平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)范围从2.41~4.23岁。在随机抽取的测试集中,深度学习模型表现最佳,MAE为2.27岁。结论 本研究基于机器学习算法初步验证了精液相关miRNAs在年龄推断领域的可行性,为法医实践提供有效依据。 展开更多
关键词 法医物证学 年龄推断 机器学习 精液miRNAs
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