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细胞交互作用在重叠综合征所致血管内皮损伤中及与细胞间黏附分子-1的作用研究

天津医药 2019年第7期47卷 687-691页

作者：肖凡曹洁李鑫天津市第三中心医院分院呼吸科 300250 天津医科大学总医院呼吸与危重症学科

目的探讨中性粒细胞(PMN)与血管内皮细胞(VEC)的交互作用在重叠综合征所致血管内皮损伤中所起的作用以及与细胞间黏附分子(ICAM)-1的作用机制。方法每次取样均抽取16例健康志愿者空腹外周静脉血,每人2.5mL,每次取样共40mL,先后共进行10... 详细信息

目的探讨中性粒细胞(PMN)与血管内皮细胞(VEC)的交互作用在重叠综合征所致血管内皮损伤中所起的作用以及与细胞间黏附分子(ICAM)-1的作用机制。方法每次取样均抽取16例健康志愿者空腹外周静脉血,每人2.5mL,每次取样共40mL,先后共进行10次取样。使用双层密度梯度离心法分离出PMN,将PMN与VEC直接共培养的实验组与单纯VEC培养的对照组同时置于细胞培养箱内培养4h,应用天津医科大学总医院呼吸与危重症学科呼吸仿真系统进行间歇伴持续低氧暴露8h,暴露后分别收集上清液和VEC。分别检测上清液中白细胞介素(IL)-6、肿瘤坏死因子(TNF)-α、ICAM-1、过氧化氢酶(CAT)活性和丙二醛(MDA)浓度;qRT-PCR检测VEC促凋亡基因Bak和抑凋亡基因Bcl-xlmRNA表达水平。结果实验组IL-6、TNF-α、ICAM-1及MDA的浓度均高于对照组,而CAT的活力值低于对照组(P交互作用使重叠综合征所致血管内皮损伤更严重,且ICAM-1在其中起了重要作用。

关键词：血管系统损伤胞间黏附分子-1 炎症氧化性应激细胞凋亡细胞交互重叠综合征

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脊髓缺血再灌注损伤后的免疫炎性微环境

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中国组织工程研究 2023年第8期27卷 1300-1305页

作者：高煜韩佳慧葛新苏州大学附属无锡九院重症医学科江苏省无锡市214000

背景:脊髓缺血再灌注损伤后炎性微环境的变化影响着损伤修复和预后。目的:对脊髓缺血再灌注损伤后炎性微环境研究进展进行综述。方法:以“spinal cord ischemia-reperfusion,inflammaion,Microglia,Astrocytes,Macrophages,Crosstalk”为英文检索词,以“脊髓缺血再灌注损伤,炎症,小胶质细胞,星形胶质细胞,巨噬细胞,细胞交互”为中文检索词,检索发表在PubMed、CNKI、万方数据库的相关文献,最终纳入42篇文献进行综述分析。结果与结论:免疫炎性微环境的变化对脊髓缺血再灌注损伤后神经细胞损伤和修复具有调控作用,如小胶质细胞通过活化为M1/M2表型来调控炎症反应抵御传染源、清除凋亡和受损细胞、重塑不适当的神经连接从而帮助神经系统恢复稳态;星形胶质细胞在炎症因子的刺激下通过活化为A1/A2表型调控免疫过程来维持中枢神经系统稳态和神经元功能;以及巨噬细胞通过活化为M1/M2型来调控免疫过程修复损伤的脊髓组织,它们互相影响着彼此,如小胶质细胞和星形胶质细胞彼此也相互影响,如脊髓损伤时,小胶质细胞最先活化并释放炎症因子诱导星形胶质细胞激活,释放相应的细胞因子、趋化因子、Ca2+等来调节小胶质细胞的表型和功能,通过维持免疫炎性微环境稳态才是脊髓缺血再灌注损伤治疗的关键。

关键词：脊髓缺血再灌注损伤炎症免疫细胞小胶质细胞星形胶质细胞巨噬细胞细胞交互综述

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基于深度强化学习的细胞迁移过程研究及算法改进

基于深度强化学习的细胞迁移过程研究及算法改进

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作者：甘甜天津大学

学位级别：硕士

近年来,机器学习与其他领域的结合越来越紧密,如出行领域、娱乐领域等。与此同时,将机器学习应用于生物领域也逐渐被研究者关注,先前有文章将细胞、组织等生物的研究与机器学习结合起来,来识别细胞的特征,但这些模型相比于其他领域较为... 详细信息

近年来,机器学习与其他领域的结合越来越紧密,如出行领域、娱乐领域等。与此同时,将机器学习应用于生物领域也逐渐被研究者关注,先前有文章将细胞、组织等生物的研究与机器学习结合起来,来识别细胞的特征,但这些模型相比于其他领域较为落后和粗糙,而且这些研究都是基于监督学习的方式来识别细胞特征,很少有学者利用机器学习来研究细胞的迁移规律。在胚胎发育的早期阶段,细胞受到一套高度复杂的多尺度调控机制的影响,因而对于调控机制研究是一个长期存在的生物学难题。在本课题中,我们利用细胞的运动轨迹数据,基于深度强化学习算法来进行细胞迁移过程的研究。首先,本课题从个体细胞迁移方式的研究入手,基于深度强化学习算法,验证了个体细胞是以主动的方式进行的细胞迁移,同时也提供了寻找领导者细胞的方式。其次,本课题基于深度强化学习来研究群体细胞的交互过程中的博弈方式。同时为了解决传统多智能体在某些情况下学不到最优策略的问题,本课题提出一种多智能体竞争网络的深度确定性策略梯度算法(MAD3PG),将竞争性网络结构加入多智能体深度强化学习中,让智能体可以学习到全局最优的策略。最后,基于MAD3PG算法,为不同博弈设置不同的奖励函数来进行训练,从而来验证细胞之间的竞争和合作的关系。本课题借助于逆向工程的思维,基于实时成像技术中记录的细胞的运动数据,验证细胞迁移过程中的内在调控机制,为基于机器学习研究生物细胞问题提供了一种新的视角。

关键词：多智能体系统深度强化学习细胞迁移细胞交互

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