简介：摘要pks基因岛是编码非核糖体肽合成酶（NRPS）、聚酮合成酶（PKS）和NRPS/PKS杂合酶的基因组岛。pks基因岛主要存在于肠杆菌科细菌中，最常存在于B2群大肠埃希菌中，并常与其他毒力因子共存。pks+大肠埃希菌能合成基因毒素colibactin，诱导细胞中的DNA双链断裂和染色体不稳定，导致细胞衰老或死亡。因此，pks+大肠埃希菌与结直肠肿瘤、脑膜炎、败血症等疾病的发生密切相关。流行病学研究也证实了pks+大肠埃希菌与多种疾病相关。除了基因毒性外，pks+大肠埃希菌也具有抗炎、镇痛和抗菌等积极作用。因此，pks+大肠埃希菌具有复杂的生物学作用。然而，pks+大肠埃希菌致病机制仍未完全清晰。本文描述了pks基因岛的概况及其在肠杆菌科细菌中的流行情况，并对pks+大肠埃希菌的生物学作用进行了概述，以期为进一步研究提供参考。

简介：目的筛选和确定新的膀胱癌标志物,探索更好的非侵入性的诊断膀胱癌的方法。方法通过生物信息学筛选,获得候选膀胱癌标志物基因,然后通过RT-PCR和WesternBlot进行验证,确定其表达特性,并通过DotBlot初步确定其作为膀胱癌新标志物的临床价值。结果通过生物信息学对人类基因组超过50000个基因进行筛选,获得候选的膀胱癌标志物基因,然后进行RT-PCR试验验证,结果发现PKS13的mRNA在膀胱癌组织表达明显高于癌旁正常组织,且在全身其他正常组织中基本没有表达,呈现明显的膀胱癌特异高表达的特性;通过WesternBlot试验验证,结果发现PKS13的蛋白在膀胱癌组织表达明显高于癌旁正常组织,呈现明显的膀胱癌高表达特性。进一步通过DotBlot检测发现:膀胱癌患者尿液PKS13蛋白水平明显高于正常对照组。结论PKS13是一个较好的膀胱癌标志物,可能在膀胱癌早期诊断、术后监测中具有重要的临床应用价值。

简介：摘要目的研究肺炎克雷伯菌(Klebsiella pneumoniae，Kp)的pks基因岛与毒力基因、荚膜血清型和生物膜形成的关系，并测定其高黏液(hypermucoviscous，HM)表型和生物膜形成情况。方法收集福建医科大学附属第一医院临床标本分离的113株肺炎克雷伯菌株。根据pks基因岛存在与否分为pks+组和pks－组。采用拉丝试验检测高黏液表型。PCR扩增检测5种毒力基因(peg-344、rmpA、rmpA2、iucA、iroB)和6种常见荚膜血清型(K1、K2、K5、K20、K54、K57)，利用微孔板法检测生物膜的形成情况。采用SPSS21.0软件进行统计分析，以P<0.05为差异具有统计学意义。结果113株临床分离的肺炎克雷伯菌株中，共检出46株pks+肺炎克雷伯菌株和67株pks－肺炎克雷伯菌株。pks+组HM表型检出率为87.0%(40/46)，高于pks－组的检出率43.3% (29/67)，差异有统计学意义(χ2 ＝21.879，P<0.001)；pks+组毒力基因(peg-344、rmpA、rmpA2、iucA、iroB)和血清型基因(K1型)的检出率均高于pks－组，差异有统计学意义(P<0.05)；且pks+组菌株生物膜形成能力高于pks－组(P<0.05)。结论携带有pks基因岛的肺炎克雷伯菌更多具有HM表型，血清型以K1型为主，菌株中peg-344、rmpA、rmpA2、iucA和iroB基因携带率较高，且生物膜形成能力较强。

简介：系统评价也叫系统综述,是一种全新的文献综合方法,是指针对某一具体临床问题（如疾病的病因、诊断、治疗、预后、护理等）,系统、全面地收集所有已发表或未发表的临床研究,采用临床流行病学严格评价文献的原则和方法,筛选出符合质量标准的文献,进行定性或定量合成,得出综合可靠的结论。同时,随着新的临床研究结果的出现,系统评价还要及时更新,随时提供更新的知识和信息作为临床实践和研究的决策依据。

简介：摘要目的充分运行系统来验证系统各部件都能正常工作并完成所赋予的任务。方法恢复测试、安全测试、强度测试、性能测试。结果成功的系统测试保证了医院信息系统的质量。结论系统测试是系统设计完成后最后一个找出并纠正各种错误的机会，应引起足够重视并采取相应措施。

简介：摘要：医院信息系统（HIS）和病案统计管理系统是现代医院管理中不可或缺的重要组成部分，随着医疗技术的不断发展和医疗服务需求的不断增加，医院管理面临着日益复杂的挑战，在这样的背景下，有效地运用HIS系统和病案统计管理系统成为提高医疗服务质量、优化资源配置、提升医院管理效率的重要手段。基于此，本文简单讨论HIS系统与病案统计管理系统，深入探讨HIS系统与病案统计管理系统运用，以供参考。

简介：摘 要：本文深度学习的基础上，针对人脸检测与识别模型在身份认证上的准确性和嵌入式系统算力的特点，提出了基于嵌入式系统的人脸监测系统，研究的主要内容包括人脸检测、人脸姿态优选、人脸识别以及人脸监测系统设计四个方面，研究成果在医院病人行踪溯源中进行了应用。

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