摘要：目的:设计并筛选人血管内皮生长因子(VEGF)有效RNA干扰片段,构建VEGF慢病毒表达载体。方法:对人VEGF基因编码区分析,筛选序列3条,阴性对照序列l条,通过连接线性化的plenti6.3-MIR载体,构建miRNA慢病毒载体质粒,并转化至感受态细胞DH5α,进行测序验证。在脂质体介导下转染293T细胞,包装生产慢病毒,测定其滴度。慢病毒载体转染人肝癌细胞MHCC97L,用Real-time PCR检测干扰效果。结果:测序证实3个VEGF基因RNAi慢病毒载体质粒构建成功。慢病毒载体经293T细胞包装成功,测定病毒的滴度分别为3.23×109、3.30×109、3.73×109TU/mL。3个慢病毒载体转染人肝癌细胞MHCC97L后,VEGF基因在mRNA水平受到抑制,其中miR-200序列效果最佳,对VEGF基因表达的干扰效率可达72%。结论:成功构建并筛选了人VEGF基因RNAi慢病毒载体及有效靶点,为进一步深入研究VEGF基因与抗肿瘤药物药效关系提供实验基础。

摘要：目的构建VEGF基因RNA干扰(RNAi)慢病毒载体并实现其在人肝癌细胞MHCC97L中表达。方法根据人VEGF基因序列,设计并合成包含靶序列的互补DNA链,连接线性化的plenti6.3-MIR载体,构建miRNA慢病毒载体质粒,并转化至感受态细胞DH5α,进行测序验证。在脂质体介导下转染293T细胞,包装生产慢病毒,测定其滴度。慢病毒载体转染人肝癌细胞MHCC97L,用Real-time PCR检测RNAi组(MHCC97-200)、阴性对照组(MHCC97-NEGA)和空白对照组(MHCC97-空白)中VEGF的表达情况,确定其干扰VEGF表达的有效性。结果测序证实慢VEGF基因RNAi病毒载体质粒构建成功。慢病毒载体经293T细胞包装成功,测定病毒的滴度为3.23×109TU/mL。慢病毒载体转染人肝癌细胞MHCC97L 48 h后,VEGF基因在mRNA水平抑制了72.2%。结论 VEGF基因RNAi慢病毒载体构建成功,并实现在人肝癌细胞MHCC97L中的表达。

摘要：目的:设计并筛选针对人STAT1基因有效的RNA干扰靶点。方法:根据人STAT1基因序列,设计3个干扰序列,将oligo退火成双链并连接穿梭载体pLKO-1-EGFP-puro-shRNA,构建shRNA慢病毒载体质粒,并转化至感受态细胞DH5a,进行测序验证。在脂质体介导下转染293T细胞,包装生产慢病毒。慢病毒载体转染人肝癌细胞MHCC97L的STAT1过表达瘤株(MHCC97L-stat1),用Real-timePCR检测干扰效果。结果:测序证实3个STAT1基因RNAi病毒载体质粒构建成功;慢病毒载体经293T细胞包装成功;3个慢病毒载体转染人肝癌细胞MHCC97L-stat1瘤株48h后,STAT1基因在mRNA水平表达均受到抑制,其中MHCC9-L-stat1-shRNA-1序列效果最佳,对STAT1基因表达的干扰效率可达81.4%。结论:成功构建并筛选了人STAT1基因RNAi慢病毒载体及有效靶点,为进一步深入研究STAT1基因与抗肿瘤药物药效关系奠定基础。

摘要：目的 :构建STAT1基因RNA干扰(RNAi)慢病毒载体并测定其基因沉默效应。方法 :根据人STAT1基因序列,设计干扰序列,将Oligo退火成双链并连接穿梭载体p LKO-1-EGFP-puro-sh RNA,构建sh RNA慢病毒载体质粒,并转化至感受态细胞DH5α,进行测序验证。在脂质体介导下转染293T细胞,包装生产慢病毒。慢病毒载体转染人肝癌细胞MHCC97L的STAT1过表达瘤株(MHCC97L-stat1),用Real-time PCR和Western Blot检测RNAi组(MHCC97L-stat1-sh RNA-1)和对照组(MHCC97L-stat1)中STAT1基因的表达情况,确定其干扰STAT1表达的有效性。结果:测序证实慢STAT1基因RNAi病毒载体质粒构建成功;慢病毒载体经293T细胞包装成功;慢病毒载体转染人肝癌细胞MHCC97L-stat1瘤株48 h后,STAT1基因在m RNA水平和蛋白质水平上表达明显降低。结论:STAT1基因RNAi慢病毒载体构建成功,能够在人肝癌细胞MHCC97L-stat1瘤株中表达,并具有显著的基因沉默效果。

摘要：目的为分级诊疗制度的落实实施提供信息系统的支撑。方法本文分析了分级诊疗制度在中医医联体内实施的业务需求,给出了基于移动APP的区域分级诊疗平台的架构设计、功能模块以及关键技术路线。结果通过在中医医联体内医院中的应用案例,验证了该分级诊疗平台的易用性和使用价值。结论基于移动APP的区域分级诊疗平台的建设与应用,为促进医联体分级诊疗制度的推广普及提供信息化支持。

摘要：为实现快速、自动化的道路几何信息提取和数字化建模,基于激光雷达点云提出了一套从道路语义分割、几何线形提取到集成化建模的通用框架。首先,基于空间上下文特征基础框架,将局部特征的最大值和邻域均值进行聚合以作为局部特征,使用径向分布参数与三维坐标描述全局上下文特征,构建道路语义分割网络。其次,基于道路场景分割结果,通过体素降采样和半径滤波法减少点云数据量、去除离群点,并利用可变半径Alpha Shapes(VA-Shapes)算法提取道路边线,结合获取的边线横纵坐标,计算路段几何信息(路宽、纵坡、横坡等),使用inshape函数和插值法构建交叉口的数字高程模型。最后,采用Dynamo for Revit将道路几何信息导入并生成道路路线,通过Revit软件设计道路自适应族构件及不同类别基础设施族构件,实现精细化道路数字建模。利用开源数据集Semantic3D进行训练和测试,分析与评价道路几何信息提取效果。研究结果表明:所提出的算法总体准确度为95%,路面的单类交并比为97.9%,能够很好地实现道路点云场景的自动化语义分割;相比于传统的固定半径Alpha Shapes算法,VA-Shapes算法的时间复杂性较低,可以较好地提取道路边线;通过提取算法与手动测量结果的对比,显示不同几何信息的平均绝对误差较小,说明算法具有可靠的精度。提出的“点云语义分割-几何信息提取-BIM数字建模”过程实现了逆向构建数字化道路模型,对现役道路基础设施智能管理具有重要意义。