目的:基于生物信息学分析糖尿病心肌病的潜在生物标志物。方法:糖尿病组及对照组小鼠心肌组织表达谱从基因表达数据库(gene expression omnibus,GEO)下载。应用基因本体(gene ontology,GO)和京都基因与基因组百科全书(Kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG)分析差异表达基因的功能和通路。通过基因/蛋白质相互作用检索工具(search tool for the retrieval of interacting genes/proteins,STRING)和Cytoscape软件用于构建蛋白质-蛋白质相互作用网络并筛选关键差异表达基因,通过人类蛋白质谱(human protein atlas,HPA)数据库筛选差异表达且在血液中可通过免疫法检测的细胞外蛋白基因。结果:共筛选出857个差异表达基因,主要富集的细胞过程为小鸟苷三磷酸(guanosine triphosphate,GTP)酶介导的信号调节、大鼠肉瘤蛋白(Rat Sarcoma,Ras)信号调节、蛋白质乙酰化。最终筛选出7个差异表达基因:CXC趋化因子配体10(CXC chemokine ligand 10,Cxcl10)、间质表皮转化因子(mesenchymal to epithelial transition factor,Met)、巨噬细胞集落刺激因子受体(feline mcDonough sarcoma receptor,Fms)样酪氨酸激酶1(FMS-like tyrosine kinase 1,Flt1)、促红细胞生成素(erythropoietin,Epo)、白细胞介素15(interleukin-15,Il15)、转铁蛋白受体(transferrin receptor,Tfrc)、β2微球蛋白(beta-2 Microglobulin,B2m),编码可在血液中通过免疫法检测的细胞外蛋白。结论:Cxcl10、Met、Flt1、Epo、Il15、Tfrc、B2m或许可作为糖尿病心肌病筛查的潜在的生物标志物。
目的:探究冠状动脉慢性完全闭塞性病变(chronic total occlusion,CTO)患者健康期望评估结果及其影响因素。方法:回顾性分析安贞医院住院的108例CTO患者,收集其一般资料,患者使用自评多维健康测定量表(multidimensional health measureme...
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目的:探究冠状动脉慢性完全闭塞性病变(chronic total occlusion,CTO)患者健康期望评估结果及其影响因素。方法:回顾性分析安贞医院住院的108例CTO患者,收集其一般资料,患者使用自评多维健康测定量表(multidimensional health measurement instruments system for elderly patients with chronic disease,MHIEC)评估其健康期望,以低于MHIEC评分平均值定义为健康期望偏低,以Logistic回归分析统计其健康期望偏低独立影响因素。结果:共纳入研究对象108例,其中男性93例(86.1%),平均年龄(56.5±11.4)岁。检出健康期望偏低者28例,检出率为25.9%;不同性别、职业、教育程度、婚姻状况及家庭经济状况健康期望偏低检出率,差异无统计学意义(P均>0.05);饮酒、高脂血症、PCI史以及血清肌钙蛋白I(Troponin,TnI)、BNP、HDL-C、LDL-C、焦虑自评量表(selfrating anxiety scale,SAS)、抑郁自评量表(self-rating depression scale,SDS)、匹兹堡睡眠质量指数(pittsburgh sleep quality index,PSQI)水平与健康期望偏低有关(P均<0.05)。Logistic回归分析显示,饮酒史(OR=3.261,95%CI:2.512~7.549)、高脂血症病史(OR=3.368,95%CI:2.692~8.112)、PCI史(OR=3.025,95%CI:1.968~6.264),TnI(OR=2.525,95%CI:1.985~4.525)、BNP(OR=3.583,95%CI:2.302~9.346)、LDL-C(OR=2.154,95%CI:1.223~2.639)、HDL-C(OR=0.582,95%CI:0.421~0.711)、SAS(OR=0.667,95%CI:0.424~0.821)、SDS(OR=0.768,95%CI:0.238~0.932)、PSQI(OR=2.433,95%CI:2.107~3.596)评分为CTO患者健康期望偏低影响因素(P<0.05)。结论:饮酒史、高脂血症、PCI史、心肌损伤、不良习惯、情绪和睡眠质量为健康期望评估偏低影响因素,可将其作为切入加强干预提升其健康期望水平。
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