泡型包虫病患者外周血白细胞线粒体DNA拷贝数水平及意义的研究

来源 :青海大学 | 被引量 : 1次 | 上传用户:cabinwyq
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
目的:定量泡型包虫病患者外周血白细胞线粒体DNA拷贝数,测定外周血中细胞因子、临床指标等的含量,分析其与健康对照组的差异,并进行相关性分析,探索泡型包虫病外周血白细胞能量代谢与炎症的相关机制。方法:纳入青海大学附属医院肝胆胰外科收治的36例泡型包虫病患者(病例组)及体检中心28例健康体检者(对照组),收集清晨空腹外周静脉血,利用Q-PCR法及ELISA法分别测定线粒体DNA拷贝数及细胞因子含量,余指标来源于本医院检验科。比较两组外周血白细胞线粒体DNA拷贝数的差异,分析其与细胞因子、临床指标等的相关性。结果:1.共纳入对照组28人,其中男性12人,藏族占比71.42%,年龄(46.00±12.43);病例组36人,男性14人,藏族占比88.88%,年龄(40.72±12.31),两组性别(χ~2=0.103,P=0.748)、民族(χ~2=3.152,P=0.076)、年龄(t=-1.694,P=0.095)均没有差异。2.对照组外周血白细胞线粒体DNA拷贝数(590.57±278.81),病例组为(394.64±128.23),对照组明显高于病例组(t=-3.446,P=0.001)。3.对照组IL-2、IL-10、TNF-α、IFN-γ含量分别为(4925.32±775.55)pg/ml、(404.40±175.05)pg/ml、(53.75±5.95)pg/ml、(529.96±147.53)pg/ml,病例组IL-2、IL-10、TNF-α、IFN-γ含量分别为(3338.64±833.68)pg/ml、(552.94±79.87)pg/ml、(39.33±7.80)pg/ml、(432.20±86.82)pg/ml,两组比较各指标均有统计学差异(P<0.05),其中对照组IL-2、TNF-α及IFN-γ含量高于病例组,而IL-10低于病例组;4.两组ALT、AST、TBIL、DBIL、IBIL、中性粒细胞计数、淋巴细胞计数均无差异(P>0.05),病例组白细胞计数(6.85±2.31)高于对照组(5.63±1.48),P<0.05。5.线粒体DNA拷贝数与各细胞因子及临床指标相关性分析结果均无统计学意义。结论:泡型包虫病患者外周血白细胞能量供应可能不足,各指标与线粒体DNA拷贝数无相关性可能与复杂的免疫状态有关。
其他文献
目的:比较伊贝沙坦与依那普利治疗老年慢性心力衰竭(CHF)的临床疗效及安全性。方法:72例老年CHF患者在常规治疗基础上随机分为两组,伊贝沙坦(150mg/d,37例)组与依那普利(10-20mg/d,35例)组
医院财务管理是整体管理的重要组成部分,其重要性不言而喻。在医院具体管理中需要从实际情况入手,做好各项管理工作,按照方案要求实施。但是在整个落实过程中受到其他因素的
对人性和道德的赞颂是作家沈从文和福克纳文学作品中的共同主题,贯穿了他们一生乡土文学的写作历程。本文从三部分对二者的文学主题进行阐述,第一部分,主要从文学理想的角度
近年来,一大批普通本科高等学校和高职院校先后启动了以产教融合、校企合作技术技能人才培养模式改革为核心的转型发展,深化产教融合、校企合作育人的办学体制改革取得了很大进展。与此同时,受高等教育体制机制等多重因素的影响,人才培养供给侧和产业需求侧在质量、水平上还不能完全适应,完善协同育人机制、加强实践育人平台,完善质量评价保障体系依然任重而道远。本文以全面质量管理、高等教育评估、关键绩效指标法为理论指导
心向量图作为无创性检测方法对早期慢性肺心病的诊断具有重要意义。本文分析33例慢性肺心病患者早期心电图正常而心向量图出现特殊改变,以探讨心向量图在早期慢性肺心病诊断中
目的:探讨胆固醇/高密度脂蛋白-胆固醇比值(TC/HDL-C比值)与脑梗死发病危险性的关系以及这一比值在脑梗死患者合并高血压或糖尿病时的变化。方法:选择197例脑梗死患者分为三组:单
非物质文化遗产是各国各族劳动人民智慧的结晶,是人们生活经验的积累和情感世界的精神寄托,它与历代人们的生活有着密不可分的内部关联,被称为人类文明的“活化石”。从国家对非物质文化遗产保护意识的觉醒到媒体的大力宣传,通过纪录片传播非物质文化遗产信息的方式逐渐受到重视,非物质文化遗产(以下简称非遗)题材纪录片进入公众视野,得到广泛的认可与青睐。本文以非遗题材纪录片《雕光刻影》为创作文本,通过对影片叙事研究
目前沥青路面病害检测主要依靠工程车沿道路线行驶,用CCD摄像机采集路面图像,然后进行集中分析处理,在数据量大的情况下非常耗费人力,尤其面对沥青道路的日益扩张,路面病害检测技术亟待提升。有相关研究尝试采用传统机器学习方法解决路面病害图像分类问题,但该类方法以浅层模型为主,一方面模型结构简单,层次数目少,特征提取主要依靠人工完成,很难挖掘出深层次特征,表达能力受限,分类效果并不理想;另一方面道路病害类