本文转自“浙大学报英文版”
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Journal of Zhejiang University-SCIENCE B (Biomedicine & Biotechnology)
精选目录
01异位内膜中h-TERT和Ki-67的表达上调与子宫内膜异位症复发相关
Upregulation of h-TERT and Ki-67 in ectopic endometrium is associated with recurrence of endometriosis
作者：Jie LUO , Zhimin SONG , Tao ZHANG , Ketan CHU , Jingyi LI , Jianhong ZHOU , Jun LIN
摘要：
目的：探讨人类端粒酶逆转录酶（h-TERT）和Ki-67与子宫内膜异位症复发的相关性。
创新点：第一次将h-TERT和Ki-67联合表达水平可作为卵巢子宫内膜异位症复发的有用预测标志物。
方法：收集30例术后30个月复发的卵巢子宫内膜异位症患者、30例术后30个月未复发的卵巢子宫内膜异位症患者和30例对照组的子宫内膜异位症组织样本。采用免疫组织化学方法检测异位子宫内膜组织中h-TERT和Ki-67的表达。
结论：h-TERT和Ki-67联合表达水平可作为卵巢子宫内膜异位症复发的有用预测标志物，子宫内膜h-TERT过度表达以及术后血清CA125水平升高可能在卵巢子宫内膜异位症复发中起重要作用。
原文链接：https://jzusb.zjujournals.com/en/article/doi/10.1631/jzus.B2100502/
02 从单细胞水平揭示细胞侵袭减少可能是高龄孕妇胎盘缺陷特征
Reduced cell invasion may be a characteristic of placental defects in pregnant women of advanced maternal age at single-cell level
作者：Bin ZHANG , Feng ZHANG , Fengying LU , Jing WANG , Wenbai ZHOU , Huihui WANG , Bin YU
摘要：
目的：目前高龄孕妇（advanced maternal age，AMA）妊娠风险增高的原因尚不清楚，本研究从单细胞水平解析AMA孕妇胎盘的细胞组成与转录组特征。
创新点：首次利用单细胞测序技术描述AMA孕妇胎盘的细胞图谱，探讨AMA孕妇滋养细胞及其细胞亚型的特征性变化。
方法：收集2名AMA和2名正常孕妇胎盘组织进行单细胞RNA测序（scRNA-seq）生物信息学分析。在此基础上，从6名孕妇（3名AMA孕妇和3名正常对照）胎盘分离培养滋养细胞，采用transwell实验观察细胞侵袭能力，同时观察SERPINE1的特异性表达。采用HTR8-S/Vneo细胞对SERPINE1在细胞侵袭中的作用进行初步研究。
结论：细胞浸润受损可能是AMA女性不良妊娠结局风险增加的原因。SERPINE1在EVT细胞中的异常表达似乎起着重要作用。
原文链接：https://jzusb.zjujournals.com/en/article/doi/10.1631/jzus.B2101024/
03 妊娠期糖尿病患者血清中甘氨酸结合型脱氧胆酸降低与不良妊娠结局的相关性
Reduced glycodeoxycholic acid levels are associated with negative clinical outcomes of gestational diabetes mellitus
作者：Bo ZHU , Zhixin MA , Yuning ZHU , Lei FANG , Hong ZHANG , Hongwei KONG , Dajing XIA
摘要：
目的：探讨胆汁酸代谢异常与妊娠期糖尿病不良妊娠结局的相关性。
创新点：首次利用高效液相色谱串联质谱（LC-MS）方法检测到妊娠期糖尿病（GDM）患者在口服糖耐量（OGTT）筛查期间血清胆汁酸谱的异常改变，通过结合差异性胆汁酸谱和GDM患者的分娩方式和分娩孕周及胎儿出生体重，以期为预测GDM所致的不良妊娠结局提供科学依据。
方法：本研究对浙江大学医学院附属妇产科医院2019年5月至2019年10月筛查到的GDM患者进行了回顾性分析，根据国际糖尿病与妊娠研究组公布的GDM诊断标准纳入OGTT筛查期间GDM患者67名，正常妊娠对照组48名。收集研究对象空腹状态及服糖后1、2小时的血清，检测血糖及胰岛素水平，计算GDM患者和对照组胰岛素抵抗指数（HOMA-IR）、胰岛细胞功能指数（HOMA-β）、胰岛素分泌指数、胰岛素敏感性指数，用胰岛素分泌指数（Stumvoll ?rst-phase estimate）×胰岛素敏感性指数计算β细胞补偿功能（DIo），同时利用LC-MS检测研究对象的空腹胆汁酸代谢谱，研究胆汁酸代谢的改变与上述指标之间的相关性。收集两组人群的临床资料包括基本资料及分娩方式、分娩孕周和胎儿出生体重，分析差异性胆汁酸与不良妊娠结局的相关性。
结论：甘氨酸结合型脱氧胆酸（GDCA）可作为评估HOMA-IR和DIo的有效指标，同时GDCA降低可提示GDM患者不良妊娠结局。
原文链接：https://jzusb.zjujournals.com/en/article/doi/10.1631/jzus.B2000483/
04 低级别和高级别子宫内膜间质肉瘤的分子改变与治疗策略
LG-ESSs and HG-ESSs: underlying molecular alterations and potential therapeutic strategies
作者：Chunhui LI , Chunhong WANG
摘要：
子宫内膜间质肿瘤（EST）是一组较为少见的肿瘤，包括子宫内膜间质结节（ESN）、低级别子宫内膜间质肉瘤（LG-ESS）、高级别子宫内膜间质肉瘤（HG-ESS）和未分化子宫肉瘤（UUS），其中进展期LG-ESS、HG-ESS和UUS缺少有效的全身治疗。细胞遗传学和分子生物学研究发现，多数LG-ESS和所有HG-ESS携带再现性基因改变。本文重点描述了LG-ESS和HG-ESS中已知的再现性基因改变和相应的分子改变及其在肿瘤发生发展中的作用，总结了不同分子改变可能共享的信号途径及可作用的靶点，并提出针对可作用靶点、用于LG-ESS和HG-ESS全身治疗的策略
原文链接：https://jzusb.zjujournals.com/en/article/doi/10.1631/jzus.B2000797/
05 脂肪因子chemerin通过上调PD-L1的表达促进卵巢癌细胞增殖和迁移
Chemerin promotes proliferation and migration of ovarian cancer cells by upregulating expression of PD-L1
作者：Chenxi GAO , Jinming SHI , Jingxin ZHANG , Yin LI , Yi ZHANG
摘要：
目的：探究腹腔肿瘤微环境内脂肪因子趋化素（chemerin）与程序性死亡配体-1（PD-L1）是否存在关联，及其对卵巢癌细胞系HO8910细胞生物学功能的影响。
创新点：首次发现了chemerin可以上调卵巢癌细胞PD-L1的表达，促进肿瘤增殖和迁移。这对进一步研究免疫抑制剂在卵巢癌治疗中的应用、卵巢癌的早期诊断，以及血清和腹水中chemerin的检测具有一定的指导意义。此外，chemerin结合其他脂肪因子是否能成为卵巢癌诊断的标志物，需进一步的研究证实。
方法：使用酶联免疫吸附剂测定（ELISA）检测卵巢癌患者腹水和血清中chemerin的含量；使用免疫组化检测卵巢癌肿瘤组织中chemerin和PD-L1的表达；使用免疫印迹法检测卵巢癌组织中PD-L1的表达及在HO8910和HO891PM细胞中chemerin表达的差异；利用浓度分别为0、10、50和100 ng/mL外源性chemerin刺激HO8910和HO8910PM细胞；使用水溶性四唑（WST）检测细胞增殖；使用划痕实验检测细胞迁移功能；利用鬼笔环肽荧光染色在共聚焦显微镜下观察PD-L1敲除前后的HO8910和HO8910PM的细胞骨架变化；使用免疫印迹法检测细胞骨架蛋白的表达情况。
结论：Chemerin可以上调卵巢癌细胞PD-L1的表达，对肿瘤增殖和迁移具有促进作用。
原文链接：https://jzusb.zjujournals.com/en/article/doi/10.1631/jzus.B2100392/
06 应用人工神经网络预测妊娠期糖尿病新生儿出生体重
Prediction of birth weight in pregnancy with gestational diabetes mellitus using an artificial neural network
作者：Menglin ZHOU , Jiansheng JI , Ni XIE , Danqing CHEN
摘要：
目的：建立一个预测妊娠期糖尿病新生儿出生体重的人工神经网络模型，并评估其预测的准确性。
创新点：妊娠期糖尿病新生儿出生体重的预测十分重要，但目前预测精度欠佳。本研究利用大样本量的临床数据，突破传统统计学方法，应用机器学习建立了一个基于人工神经网络的预测模型，其预测精度较传统方法有明显提升。
方法：收集2462名妊娠期糖尿病孕妇的临床数据，其中80%的数据用于构建一个前馈神经网络模型，并用反向传播算法和10折交叉验证法训练和优化；剩余20%的数据用于验证最终模型的性能，并将其与传统方法进行比较。
结论：本研究构建的人工神经网络模型对妊娠期糖尿病新生儿出生体重具有较高的预测精度，其预测能力优于传统方法，不足之处则在于其仍有可能会低估高出生体重。
原文链接：https://jzusb.zjujournals.com/en/article/doi/10.1631/jzus.B2100753/
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