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期刊论文 7

年份

2023 1

2022 3

2021 1

2014 1

2001 1

关键词

2-羟基丁酸 1

BALB/C小鼠 1

CPAL 1

NOG小鼠 1

丙型肝炎病毒核心蛋白 1

免疫球蛋白M 1

功能代谢组学 1

单克隆抗体 1

卵母细胞 1

去核 1

反式脂肪酸 1

大菱鲆 1

小鼠 1

心肌梗死 1

急性肝衰竭 1

患者源性肿瘤异种移植物 1

抗生素 1

机器学习 1

核因子κB 1

炎症 1

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排序：展示方式：

表面张力辅助去核法对小鼠卵母细胞的去核研究

孟庆刚,朱士恩,曾申明,张忠诚

《中国工程科学》 2001年第3卷第11期页码 65-69

摘要：

论述了一种新的小鼠卵母细胞去核方法一一表面张力辅助去核法（STA),并同时与其他3种去核方法（简称A法、B法、C法）进行比较。经STA法去核的卵母细胞质体用于电融合介导的小鼠耳成纤维细胞核移植实验，结果有 76.1 %细胞与细胞质体融合形成重组胚，85.4 %的重组胚形成原核，49.4%卵裂形成2-细胞。

关键词：表面张力辅助去核卵母细胞小鼠

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大菱鲆免疫球蛋白M(IgM)单克隆抗体的制备与特性鉴定

王蔚芳,李青梅,柴书军,甘玲玲,洪磊,郭军庆,雷霁霖

《中国工程科学》 2014年第16卷第9期页码 16-20

摘要：小鼠骨髓瘤细胞NS0 与经IgM免疫的BALB/C小鼠脾细胞融合，经过反复有限稀释法克隆，筛选获得4 株抗大菱鲆IgM的单克隆抗体杂交瘤细胞株，分别为B1D1、D5C2、E1B2 和F4A1。经小鼠腹水扩大生产后，单抗效价为1∶1.024×10⁶检测灵敏度为32 ng/mL。Western blot 分析表明，获得的单抗与IgM 重链区特异性结合。

关键词：大菱鲆免疫球蛋白M 单克隆抗体 BALB/C小鼠

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脂肪变性诱发肝癌发生机制——HCV核心基因转基因小鼠的经验教训 Review

Pan Diao, Fangping Jia, Xiaojing Wang, Xiao Hu, Takefumi Kimura, Takero Nakajima, Toshifumi Aoyama, Kyoji Moriya, Kazuhiko Koike, Naoki Tanaka

《工程（英文）》 2021年第7卷第12期页码 1797-1805 doi: 10.1016/j.eng.2021.08.019

摘要：携带HCV核心基因的转基因小鼠表现出与慢性丙型肝炎患者的临床特征相似的年龄依赖性胰岛素抵抗、肝脂肪变性和HCC。一些饮食习惯的调整，包括限制热量和富含饱和脂肪酸（SFA）、反式脂肪酸（TFA）或胆固醇的饮食，被证明会影响HCV核心基因转基因小鼠的肝脏脂肪生成和肿瘤形成。本文综述了HCV基因组转基因小鼠模型的研究结果，重点介绍了HCV核心基因转基因小鼠的研究结果，并讨论了HCV核心蛋白诱导脂肪变性和肝癌发生的机制，以及饮食习惯对脂肪变性所致肝癌的影响。

关键词：脂肪变性肝细胞癌反式脂肪酸饱和脂肪酸饮食限制丙型肝炎病毒核心蛋白

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功能代谢组学揭示黄芪多糖通过2-羟基丁酸改善肥胖小鼠的脂质代谢 Article

李冰冰, 洪颖, 顾彧, 叶圣洁, 胡凯莉, 姚建, 丁侃, 赵爱华, 贾伟, 李后开

《工程（英文）》 2022年第9卷第2期页码 111-122 doi: 10.1016/j.eng.2020.05.023

摘要：在为期8 周的高脂肪饮食（high-fat diet, HFD）喂养的肥胖小鼠中测定了APS的作用。我们的结果首次证实了APS对肥胖小鼠的代谢益处。此外，在高脂肪和高蔗糖（high-fat and high-sucrose, HFHS）喂养的小鼠中发现2-HB可降低血清TG并调节参与脂质降解的蛋白质。

关键词：黄芪多糖功能代谢组学 2-羟基丁酸肥胖

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肠道菌群调控的色氨酸代谢改善了D-Gal/LPS诱导的C57BL/6小鼠急性肝衰竭 Article

郑志鹏, 伍莉, 韩玉秋, 陈俊, 朱帅, 姚圆圆, 王保红, 李兰娟

《工程（英文）》 2022年第14卷第7期页码 134-146 doi: 10.1016/j.eng.2020.12.013

摘要： Abx）灌胃4周，明显改善了D-盐酸半乳糖胺/脂多糖[D-(+)-galactosamine hydrochloride/lipopolysaccharide, D-Gal/LPS]诱导的 ALF 小鼠的生存期RNA 测序显示，在Abx干预的ALF小鼠中，肝脏的炎症反应受到抑制，而整体代谢途径上调。此外，AhR靶向干预了影响了经Abx预处理或未经Abx预处理的ALF小鼠的预后，表明AhR通路在一定程度上调节了机体对ALF的易感性。

关键词：肠道菌群抗生素色氨酸犬尿氨酸芳香烃受体急性肝衰竭

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基于人工智能的肺癌NOG/PDX模型驱动基因匹配预测 Article

何雅億, 郭皓越, 刁丽, 陈宇, 朱俊杰, Hiran C. Fernando, Diego Gonzalez Rivas, 祁辉, Chunlei Dai, 汤旭蓁, 朱军, 戴家威, 何侃, Dan Chan, 杨洋

《工程（英文）》 2022年第15卷第8期页码 102-114 doi: 10.1016/j.eng.2021.06.017

摘要：

患者源性肿瘤异种移植物（PDX）是癌症药物发现和筛查的有力工具。然而，目前的研究对PDX的基因型错配知之甚少，导致PDX使用过程中产生巨大的经济损失。在此，本研究建立了53 例肺癌患者的PDX模型，基因型匹配率为79.2%（42/53）。此外，检查了17 个临床病理学特征，并基于最低赤池信息量准则（AIC）、最小绝对收缩和选择算子（LASSO）-逻辑回归（LR）、支持向量机（SVM）递归特征消除（SVM-RFE）、极端梯度增强（XGBoost）、梯度增强和分类特征（CatBoost），以及合成少数过采样技术（SMOTE）输入逐步逻辑回归模型。最后，通过100 个试验组的准确度、受试者工作特征曲线下面积（AUC）和F1 评分评价所有模型的性能。两个多变量 LR 模型显示，年龄、驱动基因突变的数量、表皮生长因子受体（EGFR）基因突变、既往化疗的类型、既往酪氨酸激酶抑制剂（TKI）治疗和样本来源是强有力的预测因素。此外，CatBoost （平均精度= 0.960；平均AUC = 0.939；平均F1 分数= 0.908）和八特征SVM-RFE（平均精度= 0.950；平均AUC = 0.934；平均F1 分数= 0.903）在算法中表现出最好的性能。同时，除CatBoost 外，SMOTE的应用提高了大多数模型的预测能力。基于SMOTE，单一模型的集成分类器达到了最高的准确度（平均值= 0.975）、AUC（平均值= 0.949）和F1 评分（平均值= 0.938）。总之，本文建立了一个最佳预测模型来筛选肺癌患者的NOD/Shi-scid白细胞介素-2受体（IL-2R） γ^null（NOG）/PDX模型，并为建立预测模型提供了一种通用方法。

关键词：机器学习患者源性肿瘤异种移植物 NOG小鼠