高璐
- 作品数：3 被引量：1H指数：1
- 供职机构：复旦大学更多>>
- 相关领域：医药卫生生物学更多>>
- 人视网膜早期发育中转录因子的表达研究
- ＜正＞视网膜在发育上起源于早期神经管,是探索神经发育机制的重要研究对象。迄今为止,我们已经对视网膜发育中关键基因的作用与它们之间关系有了大致了解,但这些结果主要来源于实验动物,对人类的视网膜早期发育情况仍所知甚少。本研究...
- 陈静马丽香王松涛王晓冰孙燕高璐李瑾周国民
- 文献传递
- 脂质组学技术在痤疮分级和性别差异中的研究
- 2024年
- 目的:采用脂质组学技术,结合生物信息学分析,探究痤疮患者疾病进程及性别差异的血清脂质特征,找寻潜在的生物标志物,为进一步理解痤疮的发病机制和临床分级预测提供新的思路。方法:2021年11月至2022年8月于安徽医科大学第一附属医院皮肤科采集41例轻、中、重度痤疮患者血清,及26例健康对照组血清,采用液相色谱-串联质谱法(liquid chromatograph mass spectrometer,LC-MS)进行血清脂质组学分析。采用偏最小二乘法判别分析(partial least squares discrimination analysis,PLS-DA)对差异表达的脂质代谢物进行多变量统计分析;采用火山图及加权基因共表达网络分析(Weighted correlation network analysis,WGCNA)对脂质组数据进行深入解析,以筛选关键的候选脂类标志物,并通过三种机器学习模型,评估这些标志物在痤疮分级预测中的效果。结果:在痤疮的分级分析中,通过WGCNA分析将所有脂类分为13个模块,并筛选出与轻、中、重三个进程特异相关的3个脂质模块。其中,PC(24:1)、LPC(22:2)、PC(21:0)、PS(26:1e)在痤疮不同等级的区分中表现出良好的分类性能,在三种机器学习模型下均展现出0.9以上的AUC值,在痤疮分级预测中具有潜在应用价值。在性别分析中,通过WGCNA分析将所有脂类分为9个模块,进一步识别出CL(79:9)、PC(15:0_22:6)、PE(18:0_20:3)、PE(18:0_22:6)可能与性别差异机制存在关联。结论:本研究筛选出的关键脂质标志物不仅具有较高的分级预测准确性,而且为理解痤疮发病的性别差异机制提供了新的线索。
- 朱媛媛高璐王珊李时杰高敏王嘉希
- 关键词：痤疮生物标志物性别差异
- 大鼠杏仁体和海马结构内CREB对应激刺激的调节作用
- 杏仁体/(amygdala, AM/)和海马结构/(hippocampal formation, HF/)是与情绪活动和学习记忆相关的重要结构,AM和HF内的转录因子cAMP反应元件结合蛋白/(CREB/)被证实在记忆调...
- 高璐
- 关键词：CREB杏仁体海马结构强迫性游泳谷氨酸能神经元
- 文献传递
