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多组学分析对原发性冻结肩发病机制的探索

多组学分析对原发性冻结肩发病机制的探索

作者：傅夏威中国人民解放军海军军医大学

学位级别：硕士

目的原发性冻结肩(Primary Frozen Shoulder,PFS)是最常见的肩关节疾病之一,主要临床症状为肩关节疼痛与活动受限,发病率约为2%-5%。据统计,PFS是上下肢关节纤维化中发生率最高,需要手术介入治疗最多的关节纤维化疾病,每年需耗费大量的... 详细信息

目的原发性冻结肩(Primary Frozen Shoulder,PFS)是最常见的肩关节疾病之一,主要临床症状为肩关节疼痛与活动受限,发病率约为2%-5%。据统计,PFS是上下肢关节纤维化中发生率最高,需要手术介入治疗最多的关节纤维化疾病,每年需耗费大量的医疗资源。PFS治疗以保守治疗(皮质醇注射、理疗、麻醉下松解等)为主,但仍有相当一部分患者在治疗后遗留肩关节疼痛及活动受限等症状,给日常生活带来极大的不便。PFS的具体发病机制仍不明确,炎症、免疫及纤维化反应等多因素参与疾病的发生进展,导致部分患者治疗效果不佳。因此,对PFS发病机制的探索及寻找针对病因的治疗方法具有重要的意义。随着内镜技术的发展,关节镜下松解治疗PFS应用的越来越为广泛,手术松解能在短期内快速恢复原先的活动范围及缓解疼痛。然而对于手术时机的选择,目前还没有达成明确的共识,缺乏具有代表性的分子标志物来反应疾病的严重程度及决定手术时机。基于以上原因,本研究通过对PFS患者及相应对照患者的组织与血液样本进行多组学分析,以期探索PFS发病的具体机制及筛选相关的分子标志物。方法本研究招募符合相应入组标准的受试者,根据肩关节活动范围分为重度组(PFS患者)、轻度组(肩袖损伤合并肩关节僵硬患者)与对照组(肩关节脱位等非关节僵硬患者)。分别采集三组患者的组织样本与血液样本,进行转录组测序、代谢组及修饰组串联质谱分析,利用多组学联合分析在基因表达-代谢物-翻译后修饰三个层面上探索PFS发病机制,并筛选潜在的分子标志物。结果本研究共招募30例受试者,其中重度组13例,轻度组12例,对照组5例,另外还抽取了10例健康志愿者的血液样本。通过代谢组学分析,我们发现重度组组织样本中脂质代谢及氨基酸代谢显著失调,瓜氨酸相关通路与冻结肩发生进展联系紧密。对血浆样本的代谢组学分析筛选得到了两个磷脂分子(SOPC、PC16:0)可以作为区分轻重度冻结肩的分子标志物。在转录组分析中,肌肉发育与肌肉收缩相关的通路被发现在重度组中显著激活。代谢组学联合转录组学分析发现精氨酸-瓜氨酸相关通路在重度组中显著上调,免疫组化染色验证了催化瓜氨酸产生的两种酶:一氧化氮合酶1(Nitric Oxide Synthase 1,NOS1)与肽基精氨酸脱亚胺酶Ⅱ(Peptidyl Arginine Deiminase Type Ⅱ,PADI2)在重度组中高表达。对转录组数据的免疫浸润分析发现T细胞、B淋巴细胞、单核细胞、中性粒细胞、CD8T细胞等免疫细胞在重度组组织样本中浸润明显,提示蛋白质瓜氨酸化与免疫反应共同作用影响冻结肩的发生进展。修饰组学分析证实重度组中存在明显的蛋白质瓜氨酸化修饰上调,并用免疫荧光染色进行了验证。对差异修饰位点的富集分析结果与转录组学相符合,肌肉发育与肌肉收缩相关的通路在重度组中显著激活。将修饰组数据与转录组数据进行联合分析,发现在重度组组织中三个蛋白(MYH6、TTN、ITIH4)的基因表达水平与瓜氨酸化修饰水平均上调,蛋白互作网络分析表明这三个瓜氨酸化蛋白互相作用与冻结肩进展密切相关。结论重度冻结肩组织中脂质代谢及氨基酸代谢显著失调,肌肉发育与肌肉收缩相关通路被高度激活。两种磷脂(SOPC、PC16:0)可以作为区分轻重度冻结肩的潜在分子标志物。PADI2催化蛋白质瓜氨酸化在重度组样本中显著上调,这一过程与免疫反应密切相关;三种瓜氨酸化蛋白(MYH6、TTN、ITIH4)互相作用影响冻结肩的发生进展。未来仍需更多研究来探索瓜氨酸化修饰与免疫反应及疾病表型之间的关系。

关键词：原发性冻结肩多组学瓜氨酸化肌肉发育免疫反应

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中老年人肩关节脱位合并肩袖损伤诊治

中华关节外科杂志（电子版） 2022年第4期16卷 477-482页

作者：年申生傅夏威汪滋民海军军医大学第一附属医院(上海长海医院)关节骨病外科上海200433

目的:探讨中老年人肩关节前脱位合并肩袖损伤等多种损伤的诊治方法及疗效。方法:回顾性分析2016年6月至2020年8月长海医院收治的中老年(年龄>40岁)肩关节脱位合并肩袖损伤等多种损伤患者15例。经肩关节镜下手术治疗,术后指导关节功能锻... 详细信息

目的:探讨中老年人肩关节前脱位合并肩袖损伤等多种损伤的诊治方法及疗效。方法:回顾性分析2016年6月至2020年8月长海医院收治的中老年(年龄>40岁)肩关节脱位合并肩袖损伤等多种损伤患者15例。经肩关节镜下手术治疗,术后指导关节功能锻炼,应用美国肩肘医师协会评分(ASES评分)、视觉模拟评分(VAS评分)及Constant评分对患者进行功能评估,结果分析采用配对t检验。结果:14例患者获随访,1例患者因其他原因导致的瘫痪而被排除,平均随访时间(15±4)个月。ASES评分、VAS评分、Constant评分术前为(33.0±11.8)、(5.1±1.4)、(37.4±8.8),末次随访时为(88.7±6.4)、(0.9±0.7)、(82.3±8.2),差异有统计学意义(t=17.341、12.902、13.270,均为P<0.001)。结论:中老年人肩关节脱位常合并肩袖损伤、Bankart损伤或骨性Bankart损伤、Hill-sachs损伤等多种损伤,诊断明确后建议及时手术全面修复,重建肩关节稳定性,缓解疼痛及恢复肩关节功能。

关键词：中年人肩脱位回旋套损伤

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肩关节布鲁菌病合并肩袖损伤1例报告

中国矫形外科杂志 2023年第20期31卷 1918-1920页

作者：朱戈何崇儒薛晨晨傅夏威汪滋民海军军医大学第一附属医院(长海医院) 上海200433 上海交通大学医学院附属第九人民医院上海200001

布鲁菌病是全球最常见的细菌性人畜共患疾病,2020年我国布鲁菌病发病率为3.37/10万人[1]。布鲁菌可导致全身感染,表现为发热、多汗、乏力等;部分患者有局部感染,累及骨关节最常见,表现为骶髂关节、髋、膝肩关节的游走性疼痛,也可表现为... 详细信息

布鲁菌病是全球最常见的细菌性人畜共患疾病,2020年我国布鲁菌病发病率为3.37/10万人[1]。布鲁菌可导致全身感染,表现为发热、多汗、乏力等;部分患者有局部感染,累及骨关节最常见,表现为骶髂关节、髋、膝肩关节的游走性疼痛,也可表现为脊柱炎、周围关节炎、骨髓炎等[2]。国内外肩关节布鲁菌病的相关报告罕见,尚无合并肩袖损伤的病例,因此本文报告1例肩关节布鲁菌病合并肩袖损伤的病例。

关键词：肩关节布鲁菌病肩袖损伤

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肩袖修补的生物力学研究进展

医用生物力学 2023年第2期38卷 396-401页

作者：傅夏威汪滋民海军军医大学第一附属医院关节骨病外科上海200433 上海交通大学医学院附属第九人民医院骨科上海200001

肩袖是维持肩关节运动与动态稳定的重要结构。肩袖损伤改变了其独特的生物力学作用,导致肩关节疼痛及活动障碍。尽管缝合技术与固定方法不断改进,术后再撕裂率仍然很高。理解正常肩袖的生物力学机制以及恢复损伤后肩袖的特殊生物力学作... 详细信息

肩袖是维持肩关节运动与动态稳定的重要结构。肩袖损伤改变了其独特的生物力学作用,导致肩关节疼痛及活动障碍。尽管缝合技术与固定方法不断改进,术后再撕裂率仍然很高。理解正常肩袖的生物力学机制以及恢复损伤后肩袖的特殊生物力学作用,是预防再撕裂的关键。本文对近年来肩袖损伤修补的生物力学相关研究进行综述,以期为临床手术开展提供一定的理论指导。

关键词：肩袖损伤再撕裂生物力学

基于自监督预训练和多任务学习的肺腺癌无复发生存期预测

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生物医学工程学杂志 2024年第2期41卷 205-212页

作者：胡伦瑜夏威李琼高欣中国科学技术大学生命科学与医学部生物医学工程学院(苏州) 合肥230026 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所江苏苏州215163 中山大学肿瘤防治中心影像科广州510060 济南国科医工科技发展有限公司济南250101

计算机断层成像(CT)是肺腺癌诊断与评估的重要工具,利用CT图像预测肺腺癌患者手术后的无复发生存期(RFS)对于术后治疗方案的制定具有重要意义。针对CT图像的肺腺癌RFS精准预测难题,本文提出了一种基于自监督预训练和多任务学习的肺腺癌... 详细信息

计算机断层成像(CT)是肺腺癌诊断与评估的重要工具,利用CT图像预测肺腺癌患者手术后的无复发生存期(RFS)对于术后治疗方案的制定具有重要意义。针对CT图像的肺腺癌RFS精准预测难题,本文提出了一种基于自监督预训练和多任务学习的肺腺癌RFS预测方法。采用“图像变换—图像恢复”的自监督学习策略,在公开肺部CT数据集上对3D-UNet网络进行自监督预训练解析肺部图像的通用视觉特征,通过分割与分类的多任务学习策略进一步优化网络特征提取能力,引导网络提取与RFS相关的图像特征,同时设计多尺度特征聚合模块以充分聚合多尺度的图像特征,最后借助前馈神经网络预测肺腺癌RFS风险评分。通过十折交叉验证评估所提方法的预测性能。结果显示,所提方法预测RFS的一致性指数(C-index)与预测三年内是否复发的曲线下面积(AUC)分别达到0.691±0.076与0.707±0.082,预测性能优于现有方法。综上,本研究所提方法在肺腺癌患者RFS预测方面表现出潜在的优越性,有望为个体化治疗方案的制定提供可靠依据。

关键词：计算机断层成像肺腺癌术后复发自监督学习多任务学习

考虑子母站灵活互联的分布式供氢网和配电网多主体协调规划方法

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中国电机工程学报 2024年

作者：夏威夷任洲洋潘珍输配电装备技术全国重点实验室(重庆大学电气工程学院) 广西电网有限责任公司电网规划研究中心

分布式供氢网（DHSN）是解决制氢用地限制、运氢成本高等现实问题的有效方案。本文针对DHSN与配电网存在收益冲突的问题，考虑子母站灵活互联特征提出两网多主体协调规划方法。首先，针对灵活互联及电-氢能量耦合特征，提出分布式供氢... 详细信息

分布式供氢网（DHSN）是解决制氢用地限制、运氢成本高等现实问题的有效方案。本文针对DHSN与配电网存在收益冲突的问题，考虑子母站灵活互联特征提出两网多主体协调规划方法。首先，针对灵活互联及电-氢能量耦合特征，提出分布式供氢网与配电网互动机制，并基于交通网最短路径算法构建氢长管拖车路网运行模型和子母站统一运行模型。然后，考虑联动性和完整性要求构建分布式供氢网设备协调部署约束，提出两网多主体协调规划模型及模型等效转换求解方法。通过纳什谈判模型公平地分配两网收益，协调氢长管拖车配置、加氢站设备规划、配电网新能源、线路及充电站规划。仿真结果表明所提方法实现了两网多环节深度协调和主体合作共赢。

关键词：多主体规划加氢站规划供氢网络配电网规划纳什谈判

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水华藻类群体的形成、影响因素及竞争优势

水生态学杂志 2024年

作者：周诗颖冯兵王强祝栋梁夏威姚娜张萌江西理工大学资源与环境工程学院南昌航空大学环境与化学工程学院江西省生态环境科学研究与规划院

通过对藻类群体形成机制及其竞争优势的综述，系统阐述藻类群体在水华形成过程中的作用，为水华的有效防治提供了必要的基础。藻类群体的形成是水华发生的关键环节。藻类群体的形成机制多样，如胞外聚合物分泌、细胞表面粘附、附生菌作... 详细信息

通过对藻类群体形成机制及其竞争优势的综述，系统阐述藻类群体在水华形成过程中的作用，为水华的有效防治提供了必要的基础。藻类群体的形成是水华发生的关键环节。藻类群体的形成机制多样，如胞外聚合物分泌、细胞表面粘附、附生菌作用、藻-藻相互作用等。影响藻类群体形成的因素包括非生物和生物因素，其中生物因素如浮游动物、异养细菌等，对藻类群体的形成起关键作用，而非生物因素如温度、光照、扰动、营养盐等，在这一过程中也具有重要影响。与单个细胞相比，藻类群体的形成使其在营养获取、光照和温度适应、化学胁迫防御以及躲避捕食等生态竞争中更具优势。

关键词：藻类群体形成非生物因素生物因素竞争优势

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面向机器人系统的虚实迁移强化学习综述

软件学报 2024年第2期35卷 711-738页

作者：林谦余超伍夏威董银昭徐昕张强郭宪中山大学计算机学院广东广州510006 香港大学机械工程系中国香港999077 国防科技大学智能科学学院湖南长沙410073 大连理工大学计算机科学与技术学院辽宁大连116081 南开大学人工智能学院天津300350

近年来,基于环境交互的强化学习方法在机器人相关应用领域取得巨大成功,为机器人行为控制策略优化提供一个现实可行的解决方案.但在真实世界中收集交互样本存在高成本以及低效率等问题,因此仿真环境被广泛应用于机器人强化学习训练过程... 详细信息

近年来,基于环境交互的强化学习方法在机器人相关应用领域取得巨大成功,为机器人行为控制策略优化提供一个现实可行的解决方案.但在真实世界中收集交互样本存在高成本以及低效率等问题,因此仿真环境被广泛应用于机器人强化学习训练过程中.通过在虚拟仿真环境中以较低成本获取大量训练样本进行策略训练,并将学习策略迁移至真实环境,能有效缓解真实机器人训练中存在的安全性、可靠性以及实时性等问题.然而,由于仿真环境与真实环境存在差异,仿真环境中训练得到的策略直接迁移到真实机器人往往难以获得理想的性能表现.针对这一问题,虚实迁移强化学习方法被提出用以缩小环境差异,进而实现有效的策略迁移.按照迁移强化学习过程中信息的流动方向和智能化方法作用的不同对象,提出一个虚实迁移强化学习系统的流程框架,并基于此框架将现有相关工作分为3大类:基于真实环境的模型优化方法、基于仿真环境的知识迁移方法、基于虚实环境的策略迭代提升方法,并对每一分类中的代表技术与关联工作进行阐述.最后,讨论虚实迁移强化学习研究领域面临的机遇和挑战.

关键词：强化学习迁移学习虚实迁移现实差距机器人控制

基于深度学习的电力设备故障诊断与自动化维护

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电气技术与经济 2024年第5期 216-218页

作者：夏威郑州裕中能源有限责任公司

随着电力系统的复杂化,对电力设备故障诊断和自动化维护的技术要求越来越高。传统的故障诊断方法面临着数据处理能力有限、诊断精度不足等问题,自动化维护的响应速度和效率也需要进一步提升。深度学习算法是一种具有较强时间序列数据处... 详细信息

随着电力系统的复杂化,对电力设备故障诊断和自动化维护的技术要求越来越高。传统的故障诊断方法面临着数据处理能力有限、诊断精度不足等问题,自动化维护的响应速度和效率也需要进一步提升。深度学习算法是一种具有较强时间序列数据处理能力和特征学习能力的算法,为电力设备故障诊断和自动化维护提供了新的解决方案。本文围绕基于深度学习的电力设备故障诊断与自动化维护开展了深入研究,提出了基于LSTM深度学习算法的故障诊断模型与自动化维护模型。测试结果表明,该模型在电力设备故障诊断方面具有较高的准确率、较快的响应速度和较佳的自动化维护性能,证明了深度学习在电力设备运维中的应用价值。

关键词：深度学习 LSTM 电力设备故障诊断自动化维护

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