分类： 医学、药学 >> 临床医学 提交时间： 2023-07-24 合作期刊: 《中国全科医学》
摘要： 背景 近年来，枢经推拿在治疗神经病理性疼痛方面展现出较好的疗效，但其具体作用机制尚未充分阐明。目的 以 L5 脊神经结扎而成的神经病理性疼痛大鼠模型为观察对象，根据各项研究指标观察枢经推拿对大鼠的镇痛作用，探讨其是否通过影响 LncRNA-GAS5 进而调控脊髓背角神经元凋亡达到镇痛效果。方法 实验于 2021 年 16 月在广西中医药大学、广西大学动物医学实验中心完成。选取健康雌性 SD 大鼠 120 只，按随机数字表法分为正常组、模型组、假手术组、假推拿组和枢经推拿组，每组 24 只；假手术组、模型组、假推拿组和枢经推拿组通过结扎 L5 脊神经来制备神经病理性疼痛大鼠模型。造模 24 h 后，假手术组暴露 L5 脊神经几分钟，不予结扎，逐层缝合关闭伤口；假推拿组轻抚大鼠双后肢 18 min；枢经推拿组用自备按摩仪循序刺激两侧足少阳胆经上的环跳、阳陵泉、悬钟三穴，刺激力量为 5 N，频率 2 Hz，每穴、每法干预 1 min，双侧 6 个穴位，3 种手法，共计 18 min；正常组、模型组正常喂养及观察，不施加任何干预。于造模前及造模后 1、3、7、14 d 分别进行行为学检测（机械缩足反射阈值、热缩足反射潜伏期）；分别于干预 7、14 d，随机抽取 12 只进行取材检测脊髓组织中介导 TLR8/ERK 信号通路相关蛋白表达情况（脊髓组织 Bcl-2、Caspase-3、ERK、TLR8 蛋白表达水平，LncRNA-GAS5、miR-21 基因表达水平）。结果 （1）行为学方面，模型组、假推拿组、枢经推拿组大鼠造模后 1、3、7、14 d 机械缩足反射阈值均低于正常组（P<0.05）；假推拿组、枢经推拿组的机械缩足反射阈值在造模后 14 d 均高于模型组（P<0.05）；枢经推拿组造模后 7、14 d 机械缩足反射阈值高于假推拿组（P<0.05）。假手术组、枢经推拿组在造模后 1、3、7 d 热缩足反射潜伏期均低于正常组（P<0.05）；假推拿组、枢经推拿组在造模后 7、14 d 热缩足反射潜伏期均长于模型组（P<0.05）；枢经推拿组在造模后 14 d 热缩足反射潜伏期长于假推拿组（P<0.05）。（2）信号通路相关蛋白以及基因表达水平方面，造模后 7 d，正常组 Bcl-2 蛋白表达水平低于其余各组（P<0.05）；枢经推拿组的 Bcl-2 蛋白表达水平高于模型组，Caspase-3、ERK、TLR8 蛋白表达水平均低于模型组（P<0.05）；枢经推拿组的 Bcl-2、Caspase-3、ERK、TLR8 蛋白表达水平低于假推拿组（P<0.05）；造模后 14 d，枢经推拿组的 Bcl-2 蛋白表达水平仍高于模型组，Caspase-3、TLR8 蛋白表达水平仍低于模型组，而 ERK蛋白表达水平高于模型组（P<0.05）。造模后 7d，假推拿组和枢经推拿组 LncRNA-GAS5基因表达水平均高于模型组，miR-21 基因表达水平均低于模型组（P<0.05）；枢经推拿组 LncRNA-GAS5 基因表达水平高于假推拿组，miR-21 基因表达水平低于假推拿组（P<0.05）；造模后 14 d，模型组 lncRNA-GAS5 基因表达水平低于正常组，枢经推拿组与假推拿组 lncRNA-GAS5 基因表达水平高于模型组（P<0.05）；枢经推拿组与假推拿组miR-21 基因表达水平高于模型组（P<0.05）。结论 枢经推拿手法对神经病理性疼痛大鼠起到一定的镇痛效果，初步推测镇痛作用机制可能是通过升高 LncRNA-GAS5 的表达来吸附 miR-21 介导 TLR8/ERK 通路相关蛋白抑制神经元凋亡，虽然其具体机制未明确证实，但 LncRNA-GAS5 有望成为以后治疗神经病理性疼痛的新靶点。
分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2017-11-08 合作期刊: 《数据分析与知识发现》
摘要： 【目的】将维基百科蕴涵的世界知识以词向量方式融入TextRank 模型, 改进单文档关键词抽取效果。【方法】利用Word2Vec 模型基于维基百科中文数据, 生成词向量模型, 对TextRank 词图节点的词向量进行聚类以调整簇内节点的投票重要性, 结合节点的覆盖和位置因素, 计算节点之间的随机跳转概率, 生成转移矩阵, 最终通过迭代计算获得节点的重要性得分, 选取前TopN 个词语生成关键词。【结果】当TopN≤7 时, 词向量聚类加权方法均优于对比方法; TopN=3 时, F 值取得最大值, 比先前最优结果增量提升了3.374%; TopN＞7 时,结果与位置加权法相似。【局限】聚类分析使得计算开销变高。【结论】词向量聚类加权能够改善关键词抽取效果。
分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2017-11-08 合作期刊: 《数据分析与知识发现》
摘要： 【目的】将维基百科蕴涵的世界知识以词向量方式融入TextRank 模型, 改进单文档关键词抽取效果。【方法】利用Word2Vec 模型基于维基百科中文数据, 生成词向量模型, 对TextRank 词图节点的词向量进行聚类以调整簇内节点的投票重要性, 结合节点的覆盖和位置因素, 计算节点之间的随机跳转概率, 生成转移矩阵, 最终通过迭代计算获得节点的重要性得分, 选取前TopN 个词语生成关键词。【结果】当TopN≤7 时, 词向量聚类加权方法均优于对比方法; TopN=3 时, F 值取得最大值, 比先前最优结果增量提升了3.374%; TopN＞7 时,结果与位置加权法相似。【局限】聚类分析使得计算开销变高。【结论】词向量聚类加权能够改善关键词抽取效果。
分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2017-10-11 合作期刊: 《数据分析与知识发现》
摘要： 【目的】利用维基百科知识库生成自由文本的层次语义路径。【方法】针对维基百科的中文导出数据, 构建层次结构的树状图; 进而通过显性语义分析将自由文本表示为文章概念向量, 通过文章–类别关联关系将文本映射到树状图中构成种子类别节点, 再通过种子节点开始的信息扩散和自顶向下的路径选择与优化, 生成层次路径。【结果】首条层次路径的平均相关度在测试集上达到54.10%, 前20 条路径整体上按相关度降序排序。【局限】未分析显性概念向量在保留不同概念数量时对生成路径质量的影响。【结论】基于维基百科知识库所生成的层次路径结果能够反映文本的主要语义信息。
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