朱媛媛
- 作品数：3 被引量：1H指数：1
- 供职机构：复旦大学更多>>
- 相关领域：医药卫生生物学文化科学自动化与计算机技术更多>>
- 脂质组学技术在痤疮分级和性别差异中的研究被引量：1
- 2024年
- 目的:采用脂质组学技术,结合生物信息学分析,探究痤疮患者疾病进程及性别差异的血清脂质特征,找寻潜在的生物标志物,为进一步理解痤疮的发病机制和临床分级预测提供新的思路。方法:2021年11月至2022年8月于安徽医科大学第一附属医院皮肤科采集41例轻、中、重度痤疮患者血清,及26例健康对照组血清,采用液相色谱-串联质谱法(liquid chromatograph mass spectrometer,LC-MS)进行血清脂质组学分析。采用偏最小二乘法判别分析(partial least squares discrimination analysis,PLS-DA)对差异表达的脂质代谢物进行多变量统计分析;采用火山图及加权基因共表达网络分析(Weighted correlation network analysis,WGCNA)对脂质组数据进行深入解析,以筛选关键的候选脂类标志物,并通过三种机器学习模型,评估这些标志物在痤疮分级预测中的效果。结果:在痤疮的分级分析中,通过WGCNA分析将所有脂类分为13个模块,并筛选出与轻、中、重三个进程特异相关的3个脂质模块。其中,PC(24:1)、LPC(22:2)、PC(21:0)、PS(26:1e)在痤疮不同等级的区分中表现出良好的分类性能,在三种机器学习模型下均展现出0.9以上的AUC值,在痤疮分级预测中具有潜在应用价值。在性别分析中,通过WGCNA分析将所有脂类分为9个模块,进一步识别出CL(79:9)、PC(15:0_22:6)、PE(18:0_20:3)、PE(18:0_22:6)可能与性别差异机制存在关联。结论:本研究筛选出的关键脂质标志物不仅具有较高的分级预测准确性,而且为理解痤疮发病的性别差异机制提供了新的线索。
- 朱媛媛高璐王珊李时杰高敏王嘉希
- 关键词：痤疮生物标志物性别差异
- 基于网络技术的远程教学系统设计
- 现代教育技术默计算机网络为代表，基予网络的远程教育在现代激育中扮演着重要的角色，给无数的学习者提供了快速、便捷的学习方式。但普遍存在的一些问题给远程教学系统的开发带来了很大的难度，而网格技术的出现，使我们解决这些问题有了...
- 朱媛媛
- 关键词：网格技术远程教学GEM
- 文献传递
- 痤疮分级和性别差异的代谢组学研究
- 2025年
- 目的:本研究采用代谢组学技术,并深度融合生物信息学分析手段,挖掘痤疮患者在不同病程阶段以及不同性别群体中血清脂质的独特特征与差异表现,筛查潜在的生物标志物,为深入探究痤疮的复杂发病机制提供创新思路与理论依据。方法:选择安徽医科大学第一附属医院皮肤科2021年11月至2022年8月采集的41例轻、中、重度痤疮患者及26例健康对照组血清,采用液相色谱-串联质谱法(liquidchromatographmass spectrometer,LC-MS)进行血清脂质组学分析。采用偏最小二乘法判别分析(partial least squares discrimination analysis,PLS-DA)对差异表达的代谢物进行多变量统计分析;采用火山图及基因本体(GeneOntology,GO)通路富集分析对代谢组数据进行深入解析,探究不同进程及性别患者中显著改变的信号通路,并筛选关键的候选生物标志物。结果:不同进展阶段的代谢物变化类型不同。痤疮进程中嘌呤通路始终显著上调,但各进程的显著失调通路不同:轻度和中度组以嘌呤通路最显著,重度组则以甲硫氨酸代谢通路上调最明显。男性痤疮患者以嘌呤通路失调最显著,女性患者则以精氨酸和脯氨酸通路最明显。此外,确定了9个进程共有的代谢物、6个各进程特有的代谢物,以及男女痤疮患者分别特有的9个代谢物。结论:痤疮不同病程和性别患者的代谢特征存在显著差异,其中病程中共有的代谢标志物和病程/性别特异性标志物为精准分型和个性化治疗提供新方向。
- 高璐朱媛媛高敏杨天舒
- 关键词：痤疮代谢组学生物标志物
