目的:利用生物信息学方法探究甲状腺乳头状癌(PTC)肿瘤微环境的免疫关键基因。方法:从TCGA(The Cancer Genome Atlas)数据库下载PTC患者的基因表达谱和临床数据。使用R软件的ESTIMATE算法、CIBERSORT法计算患者的免疫和基质评分以及肿瘤免疫浸润细胞组成比例。分别从免疫评分组和基质评分组中提取差异表达基因(DEGs),并使用功能注释和蛋白-蛋白相互作用(PPI)网络对其进行描述。与单因素Cox回归分析交集得出差异的核心基因。进一步对核心基因的临床相关性进行单基因分析、基因富集分析(gene set enrichment analysis,GSEA)以及免疫细胞谱相关性分析。结果:样本中免疫、基质细胞的评分与肿瘤TNM分期等临床特征相关性分析发现,肿瘤微环境影响了PTC的发病,并作用于PTC的临床分期。使用limma R软件包分析获得441个免疫和基质评分组共同的DEGs。进一步分析了DEGs的PPI网络并与COX回归分析结果取交集得出核心基因SAA1。SAA1单基因分析发现,SAA1基因表达与PTC大小、淋巴结受累及远处转移呈正相关。GSEA富集分析及CIBERSORT分析表明SAA1主要富集于免疫通路并通过免疫细胞如CD4记忆T细胞、调节性T细胞、γ-δT细胞、静息的树突状细胞、活化的树突状细胞作用于PTC的发生发展。结论:本研究揭示了PTC临床状态与肿瘤微环境中的关键基因表达相关。关键基因SAA1通过调节肿瘤微环境中免疫成分影响了PTC的TNM分期。这表明SAA1有潜力成为PTC新的生物标志物以及诊断、治疗靶标。
目的观察基于微信公众平台的以问题为导向(Problem Based Learning,PBL)教学模式在心血管超声教学中的教学效果。方法选择我校2013级医学影像专业2个班级共60名学生为研究对象,将学生依据班级分为两组即观察组与对照组,分别接受传统方式教学和微信平台下的PBL教学方式。课程结束后进行理论考试及问卷调查评估教学效果。结果两组教学方式下的理论考试成绩分别为:对照组(74.6±7.0)分,观察组(77.07±7.06)分,二组差异无统计学意义(P>0.05)。在培养学生学习兴趣、学习能力及团队协作3方面,观察组均优于对照组,教学效果差异有统计学意义(P<0.05)。结论基于微信平台的PBL心血管超声教学效果优于传统授课形式。
