DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 2. 知识地图及其构建方法 知识地图最早是由英国情报学家布鲁克斯(B. C. Brooks)在其经典著作《情报学基础》中提出的概念 [ 5 ]。布鲁克斯认为，知识地图是描述某一学科内容客观知识之间联系的图形化表示形式，其中的每个节点都是粒度不同的客观知识内容的抽象表示 [ 6 ]。通过分析、筛选文献逻辑内容，可以将人类的客观知识以各个知识单元概念为结点，绘制出有机的学科知识地图。绘制出的知识地图具有知识管理、学习导航和学习评估等功能。知识管理方面，如果将知识节点视为具体学习资源的入口，那么知识地图就是所有学习资源入口的集合，知识地图将这些入口集中起来，实现知识的智能管理和导向，缩短了用户寻找具体知识内容的时间；学习导航方面，知识地图的前驱、后继或并列的知识网络直接影响学习者对学习内容的先后学习顺序；学习评估方面，学习者对学习资源的学习次数以及学习效果都可以借助知识地图标记并显示出来，方便学习者针对性训练和巩固性学习。正是由于知识地图的上述功能，使得知识地图在不同领域有着广泛的应用，并成为一种重要的知识管理技术与工具。它不仅能够直观解读显性知识，还能够有效挖掘隐性知识。因此，知识地图日益成为科学计量学及相关学术研究领域共同关注的前沿学术领域之一 [ 5 ]。 鉴于知识地图有多方面的功能以及在不同领域的广泛应用，知识地图的构建方法研究一直受到学术界的普遍关注。付旭雄、司莉、刘红晶等人按照知识地图构建的步骤，对知识地图的构建原理与方法进行了总结 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]；国内外学者基于不同视角和知识地图构建的不同阶段提出了适合特定需要的一套知识地图构建原则与方法，主要有：三阶段法 [ 10 ]、三层次法 [ 11 ]、四阶段法 [ 12 ]、六步法 [ 13 ]、七步法 [ 14 ]、九步法 [ 15 ]、新九步法 [ 16 ]、十一步法 [ 17 ]。总体来看，知识地图的构建过程包括最为关键的四个环节，即知识的挖掘(或提取)、知识之间关系的建立、知识及其关系的可视化、知识及其关系的持续更新。同时，针对不同的领域，需要遵循相应的构建原则，如面向关联数据的知识地图构建需要遵循指向、跨域、动态和按需服务的原则 [ 18 ]；个人知识地图的构建则需要考虑将个人的兴趣爱好纳入知识地图生成过程之中 [ 19 ]；一般知识地图构建需要满足直观信息量少，维护成本低，具有长远发展策略等原则 [ 8 ]。实际构建技术方面，Lee提出基于TF/IDF规则的文本挖掘技术，为在线学习设计自动化构建领域知识地图的方法 [ 20 ]；毕强等人提出基于本体技术，以数字信息资源组织的多领域本体语义互联为切入点，构建基于知识地图的多领域本体语义互联框架模型 [ 21 ]。 本文针对中小学课程内容实际情况，结合个性化在线学习服务的需求，按如图1所示流程进行知识地图的构建。整个流程分为四个环节八个步骤，即：1) 知识挖掘环节，包括课程知识点划分、知识抽取、知识分解与合并三个步骤；2) 知识关系建立环节，包括知识点分层、知识关联分析、知识点关系分析三个步骤；3) 知识地图可视化环节，主要对抽取的知识和知识间的关系用可视化工具进行可视化；4) 知识地图维护环节，主要是对知识地图中的知识进行分解或合并、知识间的关系进行调整、添加知识节点或知识间关系到知识地图中。知识地图构建流程图中，知识抽取、知识分解与合并两个步骤是一个反复迭代的过程，整个知识地图构建流程图也可以看成是一个反复迭代、修正和调整的过程。本文构建的知识地图形式上如图2所示，其中带方向的连线表示知识之间有先后序关系。 图1. 知识地图构建流程图 图2. 学科知识地图示例
system: [SYSTEM]

user: 3. 基于知识地图的中小学个性化在线学习服务模型 中小学个性化在线学习服务，本质上是根据中小学生学习需求，按科学合理的顺序，将学科学习资源推荐给学生进行学习或者练习，避免中小学生在线学习过程中出现学习迷航和认知负荷超载问题。这里的个性化学习资源推荐，关键是要对学习者与学习资源关系进行分析。对于特定的学习者，要从学习需求、能力水平和当前学习状态等方面进行分析；而对学习资源，则可以通过知识地图来对资源进行梳理、标记和排序。对学习者的学习状态和学习资源的属性分析后，个性化推荐系统按照一定的算法将学习资源进行适应度计算，然后推荐排前TopK个适应度值高的学习资源给学习者。因此，整个个性化在线学习服务模型分成三大模块：学习者学习状态分析模块、学习资源属性分析模块、适应度计算及个性化推荐模块，服务模型如图3所示。 图3. 个性化在线学习服务模型 3.1. 学习者学习状态分析 为了进行个性化学习资源推荐，首先要知道学习者的当前状态和需求。学习者的当前状态有静态信息和动态信息两类来反应，其中静态信息主要是学生的姓名、年龄、性别、背景和学习年级等；动态信息主要有兴趣爱好、认知结构、学习能力、学习历史、学习行为等。静态信息相对稳定，因此，在个性化学习资源推荐的任务中，主要分析学习者的动态信息，以实现对用户感知。 对于学习者的学习能力分析，可以通过对学习者历史学习情况和做题结果进行挖掘，对用户进行聚类，用项目反应理论(IRT) [ 22 ] 对每一类用户的学习和测试情况进行能力水平估计，而对一特定用户，将其所属类用户的学习能力水平作为当前被试用户的能力水平予以估计；随着用户的持续学习，用户的认知能力可能会提高，如果停止学习，有可能导致认知能力会逐渐减弱，可以借鉴皮尔(Pearl)生长曲线规律(见图4)，来进行用户认知结构建模；用户具有的某个兴趣如果没有受到外界刺激，可能会随时间增长慢慢淡化，而另一方面兴趣如果有外界因素的刺激，将导致用户兴趣迁移，因此可以借鉴艾兵浩斯(Ebbinghaus)记忆–遗忘曲线规律(见图5)，来进行兴趣迁移建模，而知识点的遗忘规律则直接用艾兵浩斯(Ebbinghaus)记忆–遗忘曲线建模；关于学习者学习效果测评，可通过对历史学习和做题得分进行分析，用各种难度(参数为 b )知识点学习的学习时间( T 1 )、知识点测试时间( T 2 )、学习质量( Q )，可以用测试得分来描述)等学习速度和效果数据，构建基于认知水平 θ 和学习行为的知识点学习效果测评模型，如下式(1)所示。 Q ^ K = 1 e b log ( b + e ) ( λ 1 θ + λ 2 T 1 T ¯ 1 + λ 3 T ¯ 2 T 2 ) (1) 上述模型中， θ 表示学习者的能力/认知水平( 0 ≤ θ ≤ 1 )， b 表示知识点K的难度系数( 0 ≤ b ≤ 1 )， λ 1 、 λ 2 、 λ 3 为权重系数且 λ 1 + λ 2 + λ 3 = 1 ， T 1 为用户在知识点K上的学习时间， T ¯ 1 为所有用户在知识点K上的平均学习时间， T 2 为用户在知识点K上的测试花费时间， T ¯ 2 为所有用户在知识点K上的平均测试花费时间， Q ^ K 为用户在知识点K上的学习效果测评值。 图4. 皮尔(Pearl)生长曲线 图5. 艾兵浩斯(Ebbinghaus)记忆–遗忘曲线 3.2. 学习资源属性分析 对于学习资源，必须结合构建的知识地图，来标记每个资源属于知识地图中定义的哪些知识点，即：将学习资源与知识地图中的知识点关联起来，因此可以将学习资源所属的知识点标记问题看成是分类问题，用机器自动分类方法进行学习资源的分类和知识点标记。如图6所示，学习资源S1、S2、…、S13分别被标记为属于K1-2-1、K2-1-2-1、…、K2-2-2-3等知识点。同时，结合知识点的难度和以往学生的历史学习情况，用项目反应理论(IRT) [ 22 ] 来标记每个资源的难度系数参数，并对学习资源进行排序。 图6. 学习资源与知识地图中的知识点映射关系示例 3.3. 适应度计算及个性化推荐 学习资源是否适合学习者学习，从直观上看应该是学习资源的难度是否与学习者的能力相匹配，太难的学习资源给能力水平低的学习者是不合适的，同样，太容易的学习资源给能力水平高的学习者也是不合适的，只有学习资源的难度系数跟学习者的能力相匹配时，才是适应度值高的资源。因此，假定已经获得了学习者认知结构或能力水平参数 θ 和学习资源的难度参数 b ，本文定义如下式(2)所示的适应度计算函数，以便计算候选学习资源对学习者的适应度。 f ( θ ， b ) = e − ( θ - b ) 2 (2) 式(2)中， 0 ≤ θ ≤ 1 ， 0 ≤ b ≤ 1 。适应度函数 0 < f ( θ ， b ) ≤ 1 ，其图形如图7(a)所示，当 f ( θ ， b ) = 1 时，表明该学习资源恰好适合当前学习者进行学习或训练；当参数 θ > 0.5 (即学习者的能力水平较高)而参数 b < 0.5 (学习资源比较容易)时，或者反之，参数 θ < 0.5 (学习者能力水平较低)且 b > 0.5 (学习资源比较难)，其适应度值都较小，这均表明学习资源不适合学习者。当函数 f ( θ ， b ) 的参数 θ = 0.5 或参数 b = 0.5 时，其图形如图7(b)和图7(c)所示。 图7. 适应度计算函数曲线 为了进行资源的个性化推荐，首先，根据学习者的历史学习情况，利用知识地图从中找到已经学习完的知识点，结合当前用户在线学习效果评估结果情况以及知识记忆遗忘预测情况，筛选出可后续学习的知识点；其次，根据知识点与学习资源之间的映射关系，搜索出对应的学习资源，并根据上述式(2)的学习资源适应度计算函数计算每个资源与当前用户的适应度值，然后选出前TopK个适应度值高的学习资源推荐给学习者。资源的个性化推荐流程如下图8所示。 图8. 基于知识地图的学习资源个性化推荐流程
system: [SYSTEM]

user: 4. 初中数学学科知识地图构建及其个性化在线学习平台设计 “数学是现实世界中最一般的量与空间形式的科学，也是现实世界中最具有特殊性、实践性及多样性的量与空间形式的科学”，这决定了数学具有高度的抽象性、严谨的逻辑性和应用的广泛性 [ 23 ]。初中数学教学虽然是基础性教学，但由于它是实现小学到高中的过渡阶段，也是从小学对事物的浅层认识转化到高中的抽象思维的一个重要阶段，难免会出现数学学习的一些困难。本文针对初中数学学科学习的重要性，提出在传统线下教学的基础上，构建初中数学学科知识地图，以便拓展线上的数学学科个性化在线学习服务，为落后地区教育均衡发展提供技术解决方案。 本文采用前述知识地图构建方法，对初中数学学科的知识点进行了分析，对所有知识点进行了分解和合并、知识点分层与知识点关系分析，并用可视化工具进行了知识地图的可视化，最后构建出如下图9所示的初中数学学科知识地图(部分知识点对应的知识地图)。 图9. 初中数学学科知识地图示例 为了实现基于知识地图的初中数学个性化在线学习服务，本文设计了一个面向初中数学学习的个性化在线学习平台，平台总体架构如下图10所示。平台架构包括基础设施层、数据资源层、基础服务层、应用业务层和系统用户层。平台采用B/S架构，服务器端采用Java语言进行开发，用Spring完成配置文件和分层模式的统一化体系管理，用SpringMVC完成前后台数据交互。数据存储分别使用SQL Server关系数据库和Neo4j图数据库。前端页面使用JavaScript + CSS + HTML技术进行开发，目前已经开发完成原型软件，并部署上线提供试用服务。 图10. 初中数学个性化在线学习平台总体架构图
system: [SYSTEM]

user: 5. 结束语 针对中小学生在线学习过程中存在的学习迷航、认知负荷超载以及学习安排不合理等问题，作者提出基于学科知识地图的思路进行在线课程内容组织，即：以学科知识地图中的学科知识点为基础，建立在线课程内容资源与学科知识地图中学科知识点之间的关联，然后结合学习者在学科知识点上的学习状态，最终实现个性化的课程内容组织及其学习资源推荐服务。论文在现有知识地图构建方法基础上，提出了四环节八步骤的知识地图构建方法，构建了基于知识地图的中小学个性化在线学习服务模型，提出了基于学习者能力水平的学习资源适应度计算方法，并以初中数学学科为例，构建了初中数学学科知识地图，设计了面向初中数学学习的个性化在线学习平台，开发了相应的软件原型系统。未来的主要工作是将原型系统进行完善，并正式上线提供个性化在线学习服务。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 目的：通过检测青海地区慢性非萎缩性胃炎(CSG)、慢性萎缩性胃炎(CAG)及胃腺癌(GC)等患者胃粘膜组织中的幽门螺旋杆菌(H. pylori)菌株的基因分型，探讨各基因型与三组疾病之间的关系。方法：收集2019年12月至2020年12月在青海大学附属医院就诊的满足排标准的，并经 13 C或 14 C尿素呼气试验检测证实存在H. pylori感染的并行胃镜及病理组织学检查诊断为CAG、CAG、GC的患者共78例为研究对象，通过胃镜活检提取胃粘膜组织并分离培养获得H. pylori菌株，将上述获得的H. pylori菌株提取DNA，采用PCR扩增方法检测上述样本中的CagA、VacA (s1、s2、m1、m2)、UreA、UreB，babA等基因型分布。结果：1) 本实验共扩增出78例H. pylori菌株，其中CSG组24例，CAG组36例，GC组18例。CagA基因共检测出72例，总体检出率为92.31% (P > 0.05)。BabA、UreA、UreB基因检出率分别为64.1%、64.10%、79.49% (P > 0.05)。VacA基因亚型VacAs1、VacA s2、VacA m1、VacA m2基因检出率分别为75.64%、15.38%、42.31%、53.85% (P > 0.05)。2) H. pylori各基因型在三组疾病间的分布无显著统计学差异(P > 0.05)。结论：1) 青海地区H. pylori感染人群中CagA、VacA及尿素酶基因是本地检出率最高的基因型；2) H. pylori各基因型不能作为判断慢性胃炎是否能发展成胃癌及癌前病变的特异性标志。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 幽门螺旋杆菌(Helicobacter pylori， H. pylori)系革兰阴性菌种，是一种能存活在人类胃黏膜组织中单级、末端顿圆且带有鞭毛、呈螺旋弯曲状的微需氧菌 [ 1 ]。它的发现使医学界对感染、炎症和癌症之间关系的有了初步了解。后来，关于它的研究风靡世界各地。众多研究发现这种细菌是导致包括慢性胃炎和消化性溃疡等胃十二指肠疾病的主要病原体，甚至有导致胃腺癌发生的可能，因此国际癌症研究中心(IARC)已把H. pylori归入确认致癌物之列 [ 2 ]。研究 [ 3 ] [ 4 ] 表明胃粘膜受到H. pylori感染后所表现出的不同临床结局除与宿主个体差异、免疫因素和环境因素有关外，还与H. pylori菌株的基因型有关，H. pylori不同基因型之间的致病性差异很大，因此感染者的临床结局也因型而异。H. pylori菌株能产生多种细胞毒素和毒力因子，最先被发现的是在致病性起主导作用的细胞毒素相关基因A蛋白(Cytotoxin-associated gene A， CagA)、空泡细胞毒素基因A蛋白(Vacuolating cytotoxin A， VacA)，随后发现尿素酶基因(UreA)、血型组抗原结合黏附素(Blood group antigen-binding adhesin， BabA)等对疾病的发生皆有重要作用。但也有研究 [ 5 ] 发现H. pylori基因型与疾病进展及最终临床结局并无明显相关性，因此目前关于H. pylori的基因分型与相关疾病的关系依然存在争议，有待进一步研究澄清。因此研究本地区H. pylori基因分型及其与胃病发生关系研究对于各种上消化道疾病的防治具有重要意义。
system: [SYSTEM]

user: 2. 材料与方法 2.1. 一般资料 收集2019年12月至2020年12月期间在青海大学附属医院就诊的经尿素呼气实验证实存在H. pylori感染的患者共78例，其中男38例，女40例。选取经胃镜及病理组织学确诊为慢性非萎缩性胃炎(Chronic superficial gastritis， CSG) (24例)、慢性萎缩性胃炎(Chronic atrophic gastritis， CAG) (38例)、胃腺癌(Gastric cancer， GC) (18例)的患者为研究对象，行胃镜检查时在胃窦或胃体钳取胃粘膜2~3块，放入专用培养基保存。纳入标准：① 在我省有10年以上的居住史，年龄在18岁以上70周岁以内，不论性别。② 伴或不伴上消化道症状行 13 C或 14 C尿素呼气试验为阳性的患者，且未经H. pylori根除治疗。③ 所有研究对象经我院胃镜检查确诊为CSG、CAG以及初次诊断为GC者，被检测的患者均经病理组织学确诊。排除标准：① 接受过胃部手术(外科手术和微创等)、放射治疗或化学等治疗者；② 既往胃癌或恶性肿瘤，消化道出血、胃息肉患者；③ 近4周接受过抑酸药、抗菌药和保护胃黏膜药物及以及根除过H. pylori患者；④ 近1周有服用阿司匹林、华法林等抗凝药病史，不宜行活检者；⑤ 相关临床病史及病理检查资料不完整者。本实验经我院科研项目伦理委员会批准通过(批件编号：P-SL-201958)。所有参与者均签知情同意书。 2.2. 主要仪器及试剂 由上海芯超医学检验所有限公司提供的细菌微量生化反应管(尿素酶)，哥伦比亚血琼脂培养基(上海科玛嘉微生物技术有限公司)，心脑脊液(赛默飞世尔科技有限公司)，快速尿素酶诊断试剂(广州贝思奇诊断试剂有限公司)，三气培养箱(HF100，上海力申有限公司)，PCR扩增仪(Veniti Dx，赛默飞世尔科技公司)，高速离心机(Micro 21，赛默飞世尔科技公司)。 2.3. 方法 1) 菌株的培养及鉴定：将胃黏膜标本接种在哥伦比亚血琼脂培养基上，将胃粘液面与培养基接触进行旋转涂匀。在微需氧环境(5% O 2 ，10% CO 2 ，85% N 2 )温度在37℃培养3~4天。然后通过形态观察(革兰氏染色)以及生化反应如尿素酶、氧化酶及触酶等来鉴定。培养4天后观察平板，进行氧化酶试验，用氧化酶滤纸条分别蘸取平板菌落，滤纸顶端如立刻出现紫色，继而逐渐加深，证明该菌落为幽门螺杆菌，阴性不变色。 2) H. pylori基因的提取：使用广州美基生物科技有限公司提供的试剂盒Magen HiPure Bacterial DNA Kits进行H. pylori菌株DNA的抽提。 3) PCR引物设计：对H. pylori菌株中cagA、babA、ureA、ureB、vacA (s1/s2、m1/m2)等基因进行扩增，各基因序列来自NCBI，具体PCR扩增引物由上海芯超医学检验所有限公司设计合成，并进行测序。引物序列见表1。PCR反应体系：取5 ng总量的DNA定容在21 ul的ddH 2 O，加入25 ul 2xHieff PCR Master Mix (With Dye) (2XPCR扩增酶带染料)，2 ul正向引物(浓度10 uM)与2 ul反向引物(浓度10 uM)，总共定容在50 ul体系于0.2 ml离心管内。PCR反应条件：96℃预变性2 min，96℃变性10 s，50℃退火10 s，60℃延伸100 s，4℃终止1 min，共30个循环。PCR扩增产物用1.5%琼脂糖凝胶电泳，90 V电泳30 min，在紫外透射分析仪下观察，并用凝胶成像系统分析。 Table 1 Primers and sequences of H. pylori target gene amplificatio Genes Product size Primer Seq CagA 697 F AACAGCTTTTGATCCGCAAC R GTCAGCGACTCCCTCAACAT BabA 691 F AGGCTCGCTTTTAGTTTCCA R GATCGTGGTGGTTACGCTTT UreA 600 F GTTGATGCTCCACTATGCTGG R CTTTCGTTGTCTGCTTGCCT UreB 693 F TGAAAAAGATTAGCAGAAAAGAATATG R TGATTGCAGAAGGAGTGGTG VacA s1 259 F ATGGAAATACAACAAACACAC R CTGCTTGAATGCGCCAAAC VacA s2 199 F GCTTAACACGCCAAATGATCC R CTGCTTGAATGCGCCAAAC VacA m1 570 F CAATCTGTCCAATCAAGCGAG R GCGTCTAAATAATTCCAAGG VacA m2 352 F GCAGCCCCAGGAAACATTG R CATAACTAGCGCCTTGCAC 表1. H. pylori目的基因扩增引物及序列 2.4. 统计学方法 统计软件使用SPSS 23.0版本，来进行数据的统计和分析。计数资料采用百分比(%)分析H. pylori基因型在受检对象中的检出率，采用c 2 检验或Fisher’s精确检验来分析各组疾病与所检测基因之间的关系。以P ≤ 0.05为差异有统计学意义。
system: [SYSTEM]

user: 3. 结果 1) 本实验采用PCR扩增技术对检测样本中提取的菌株DNA进行检测，目的基因包括vacA (s1/s2、m1/m2)基因、cagA基因、babA基因、ureA基因、ureB基因)，PCR扩增产物用1.5%琼脂糖凝胶电泳，90 V电泳30 min，在紫外透射分析仪下观察，并用凝胶成像系统分析，如图1所示，vacA各亚型见图2。 图1. 部分样本的PCR扩增片段凝胶电泳图 图2. VacA各基因亚型PCR扩增片段凝胶电泳图 2) H. pylori基因型中的检测结果 本实验共扩增78例H. pylori菌株，其中CagA基因共检测出72例，总体检出率为92.31% (72/78)，BabA基因共扩增出50例阳性样本，检出率为64.1% (50/78)。UreA基因共检测出50例样本，检出率为64.10% (50/78)。UreB基因共检测出62例样本，检出率为79.49% (62/78)。VacA基因的各亚型检测情况：VacA s1、VacA s2、VacA m1、VacA m2基因总体检出率分别为：75.64%、15.38%、42.31%、53.85%。感染率最高的基因型依次为CagA、UreB、VacA s1。详见表2。 Table 2 Overall detection rate of H. pylori genotypes in subjects (n = 78 基因型 检出数(n) 检出率(%) CagA 72 92.31 UreB 62 79.49 UreA 50 64.10 BabA 50 64.10 VacA s1 59 75.64 VacA m2 42 53.85 VacA m1 33 42.31 VacA s2 12 15.38 表2. H. pylori各基因型在受检者中的总体检出率(n = 78) 3) H. pylori各基因型与三组疾病的关系分析 在测序成功的78例阳性菌株中，CagA基因在慢性非萎缩性胃炎、慢性萎缩性胃炎、胃癌三组中的检出率分别为100% (24/24)、88.89% (32/36)、88.89% (16/18)，CagA在三组疾病中的分布无显著统计学差异(P > 0.05)。BabA基因共扩增出50例样本，在CSG、CAG、GC三组中的检出率分别为：83.33%、55.56%、55.56%，各组感染率无显著统计学差异(c 2 = 6.022， P > 0.05)。UreA基因在CSG、CAG、GC三组疾病中的检出率分别为：75.00%、61.11%、55.56%，差异无统计学意义(c 2 = 1.968， P > 0.05)。UreB基因在CSG、CAG、GC三组疾病中的检出率分别为：83.33%、83.33%、66.67%，差异无统计学意义(c 2 = 2.177， P > 0.05)。UreA基因在CSG、CAG、GC三组疾病中的检出率分别为：75.00%、61.11%、55.56%，差异无统计学意义(c 2 = 1.968， P > 0.05)。VacA基因的各亚型检测情况：VacA s1基因在CSG、CAG、GC三组疾病中的检出率分别为：79.17%、75.00%、72.22%，在各组中检出率无显著统计学差异(c 2 = 2.445， P > 0.05)。VacA s2基因在CSG、CAG、GC三组疾病中的检出率分别为：12.50%、13.89%、22.22%，差异无统计学意义(P > 0.05)。VacA m1基因在CSG、CAG、GC三组疾病中的检出率分别为：58.33%、38.89%、27.78%，差异无统计学意义(c 2 = 2.445， P > 0.05)。VacA m2基因在CSG、CAG、GC三组疾病中的检出率分别为：50.00%、61.11%、44.40%，其检出率亦无统计学差异。综合以上分析H. pylori基因分型vacA (s1/s2、m1/m2)基因、cagA基因、babA基因、ureA基因、ureB基因在CSG、CAG、GC等三组疾病中的分布均无显著统计学差异(P > 0.05)。见表3。 Table 3 Comparison of the detection rate of H. pylori genotype in the three groups of diseases [n(%) 基因型 非萎缩性胃炎(n = 24) 慢性萎缩性胃炎(n = 36) 胃癌(n = 18) c 2 P CagA 24 (100) 32 (88.89) 16 (92.00) − # 0.222 BabA 20 (83.33) 20 (55.56) 10 (55.56) 6.022 0.059 UreA 18 (75.00) 22 (61.11) 10 (55.56) 1.968 0.425 UreB 20 (83.33) 30 (83.33) 12 (66.67) 2.177 0.343 VacA s1 19 (79.17) 27 (75.00) 13 (72.22) 2.455 0.879 VacA s2 3 (12.50) 5 (13.89) 4 (22.22) − # 0.558 VacA m1 14 (58.33) 14 (38.89) 5 (27.78) 0.473 0.867 VacA m2 12 (50.00) 22 (61.11) 8 (44.44) 1.548 0.471 表3. H. pylori基因型在三组疾病中的检出率比较[n(%)] 注： # 为Fisher’s Exact Test结果，无c 2 值。
system: [SYSTEM]

user: 4. 讨论 幽门螺旋杆菌慢性感染导致的胃黏膜炎症被称为H. pylori相关性胃炎 [ 6 ]。H. pylori通过诱发炎性活动和特异性免疫效应引发胃粘膜中性粒细胞浸润，导致胃黏膜急性活动性炎症，继而出现淋巴细胞和浆细胞浸润，导致胃粘膜慢性疾病，如持续感染，可出现萎缩、肠上皮化生及不典型增生，最终使部分宿主罹患GC [ 7 ]。CagA是目前已被证实是一种癌性蛋白，可参与GC形成。通过各种细胞激酶进行酪氨酸磷酸化，磷酸化的酪氨酸与Src同源磷酸酶2或适配蛋白GrB2相互作用，可以激活某些细胞信号传导通道，阻碍细胞间的粘附、细胞增殖、促进IL-8表达和细胞伸长 [ 8 ]。CagA也可以刺激上皮–间质转化、加速细胞增长，有促进胃黏膜上皮细胞发生变异的可能，最终导致GC形成 [ 9 ]。以往的研究报道了在世界不同地区收集的幽门螺杆菌分离株中VacA基因型和CagA基因的感染情况有较大差异。本实验共收集经证实有H. pylori感染的患者78例，其中CagA基因共检测出72例，总体检出率为92.31% (72/78)，在慢性非萎缩性胃炎、慢性萎缩性胃炎、胃癌三组中的检出率分别为100% (24/24)例，88.89% (32/36)、88.89% (16/18)。据报道 [ 10 ] 在东亚至少90%的H. pylori阳性感染者是CagA阳性，本研究结果正验证了此观点。陈力等 [ 11 ] 对青岛地区患有胃黏膜病变的患者包括CSG、CAG、GC等进行H. pylori抗体分型研究三组疾病的检出率分别为85.7%、79.4%、96.2%，也与本研究结果相符合。根据本次实验CagA基因在CSG、CAG、GC三组疾病中的检出结果提示各组间检出率无统计学意义(P > 0.05)。因此CagA基因不能作为判断慢性胃炎是否有发展至胃癌的独立危险因素。 VacA构成使细菌在胃上皮细胞中定殖和存活的最关键的毒素之一。基本上所有菌株中都能检出VacA，它包括多种等位基因，在不同的亚型中具有不同程度的活性 [ 12 ]，因此菌株之间的VacA毒素活性存在很大差异 [ 13 ]。基于特定区域中的序列异质性，VacA等位基因被分为s1、s2、m1、m2、s1m1、s1m2、s2m2和s2m1 [ 14 ]。VacA可能通过多种生物学机制促进胃癌的发生，首先VacA通过诱导胃上皮细胞改变可能潜在地改变胃环境以促进H. pylori定植和复制 [ 15 ]。有实验证实VacA还能抑制壁细胞的功能，使胃酸过少，从而促进硝酸盐的增殖而增加胃癌的风险 [ 13 ]。本实验中78例菌株中VacA s1基因共检测出59例，检出率为75.64%，VacA s2基因共检测出12例，检出率为15.38%，VacA m1基因共检测出33例，检出率为42.31%，VacA m2基因共检测出42例，检出率为53.85%。在本研究中，VacA s1比VacAs2多见，m2型比m1较为多见，且各基因型在三组疾病中分布无统计学差异(P > 0.05)。这与江海洋等 [ 16 ] 研究数据基本一致。蒋闵仁等 [ 17 ] 对上海地区消化道疾病患者菌株分型进行研究报道VacA s1/m2的阳性率最高，也与本研究结果相同。可以看出VacA s1m2组合基因型是本地的优势基因型。 BabA是一种血型抗原结合粘附素相关的毒力因子，可使幽门螺杆菌粘附于胃粘膜上皮并将毒素或其他毒力因子传递到宿主细胞中，从而促进对H. pylori的直接或间接损伤 [ 18 ]。BabA可粘附在胃上皮细胞，释放出过量的促炎因子，从而刺激癌变 [ 19 ]。BabA与严重胃病之间的关系尚有争议，但已知BabA2与Lewis B之间的相互作用可激活促炎细胞因子(CCL5、IL-8)和其他与癌前病变相关的分子的产生 [ 20 ]。众多研究表明大多数亚洲的幽门螺杆菌菌株BabA2阳性，本实验对青海地区H. pylori菌株进行基因扩增，结果显示有50例样本表达BabA基因，检出率为64.1%，这与其他研究相一致。Eshaghei等 [ 21 ] 对伊朗的一项研究中，BabA基因型的菌株感染率为71.6%，这与本研究所测数据基本一致。但低于Chomvarin等 [ 22 ] 人报道泰国消化不良患者中BabA2的患病率92%。相比之下，西方国家的患病率较低，据Olfat等 [ 23 ] 报道德国、瑞典、葡萄牙和芬兰的患病率分别为45%、45%、34%和60%。实验数据表明BabA基因型检出率在慢性非萎缩性胃炎组、慢性萎缩性胃炎和胃癌组，各组间差异无统计学意义(P > 0.05)。 尿素酶通过水解尿素产生氨和CO 2 ，从而升高胃内的PH值，克服胃内的酸性环境，有利于H. pylori在胃粘膜的定植 [ 24 ]。尿素酶通过多种机制调节宿主免疫反应，包括改变调理作用、增强中性粒细胞和单核细胞的趋化性，由于与II类主要组织相容性复合体(MHC)受体结合而促进细胞凋亡，或增强促炎细胞因子的释放 [ 25 ]。尿素酶被认为是由于它可以刺激血管生成，而导致胃癌的进展的 [ 26 ]。我们的实验中UreA基因共检测出50例样本，检出率为64.10%，在CSG、CAG、GC三组疾病中的检出率分别为：75.00%、61.11%、55.56%。UreB基因共检测出62例样本，检出率为79.49%，在CSG、CAG、GC三组疾病中的检出率分别为：83.33%、83.33%、66.67%。三组疾病中尿素酶基因的检出率无显著差异(P > 0.05)，我们的实验表明尿素酶基因也是青海本地人群H. pylori菌株分型中的主要基因型。但我省的检出率总体低于曹群奋等 [ 27 ] 对镇海地区84例H. pylori菌株进行的研究，据其报道该地UreA基因检出率为100%，且均在消化性溃疡及胃炎中的检出率更高。其有所出入其原因可能是样本量较小，或不同地区确实存在差异。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 综上所述，通过本研究对青海部分地区HP感染人群基因分型的检测，使我们得知本地区H. pylori感染的基因型以CagA、VacA以及尿素酶基因型为主。但我们实验所测基因型在慢性萎缩性胃炎、慢性浅表性胃炎及胃癌中的分布并无显著统计学差异，目前的研究暂不能鉴别感染者中具体哪种基因型会有发展至胃癌的风险，故不能作为GC的特定标志物。本研究存在众多局限，首先纳入样本的数量较少，其次未对VacA基因的亚型如s1a、s1b、s1c以及oip的功能状态进行进一步的深入研究。再次胃癌组中样本比胃炎组少，导致结果存在一定偏差。今后的研究中需要进一步加大样本量的纳入，提高结果的可靠性。要使H. pylori基因型与上消化道疾病之间的关系研究真正应用于临床，在今后的研究中需要加大样本、多研究等进一步分析。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 2021年3月至2021年5月对长江大学西校区的灰喜鹊巢址选择进行了调查研究，共调查了30个巢址样方的巢树参数和环境因子。结果表明，灰喜鹊筑巢树种主要为路边高大的针叶树，尤其是池杉(Taxodium ascendens)和水杉(Metasequoia glyptostroboides)，两种树共占86.7%。营巢树高、胸径，巢位高度，支撑巢枝数，巢距树顶端高度和5 m内树株数是影响灰喜鹊巢址选择的主要影响因子。研究结果对校园建设与绿化及鸟类保护具有一定指导作用。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 巢址选择被认为是鸟类繁殖阶段最重要的适应性对策，也是影响其繁殖成效的一个关键因素 [ 1 ]。Cody指出，鸟类的巢址选择是选择对其繁殖最有利的生境的过程，鸟类总是选择适合繁殖且不良影响因子降到最低的地方营巢 [ 2 ]。影响巢址选择的因素很多，例如同种干扰作用、食物资源限制以及天敌捕食等 [ 3 ] [ 4 ]。对鸟类的巢址选择研究，可以明确巢以及周围地域的生态因子在鸟类选择巢址过程中的作用和地位，从而揭示鸟类选择该处营巢的原因和主导因素 [ 5 ]。 灰喜鹊(Cyanopica cyanus)隶属雀形目(Passerifomes)鸦科(Corvidae)，主要分布于亚洲东部，国内为各地留鸟，杂食性鸟类，食物因地域及生境差异而不同。国内外学者对不同地区的灰喜鹊营巢影响因素进行了研究 [ 5 ]，国内研究主要涉及聊城大学灰喜鹊三年中营巢高度及周围生境的变化 [ 6 ]，哈尔滨市区灰喜鹊巢址选择的生境影响 [ 7 ]，研究地集中于我国北方地区，而对南方地区灰喜鹊巢址选择的研究报道较少，且截至目前，在湖北荆州地区未发现对灰喜鹊巢址选择影响因素的研究。本文通过对长江大学西校区灰喜鹊巢址选择的分析研究，对城市和高校建设与绿化以及野生动物的保护提供理论依据并提出建议。
system: [SYSTEM]

user: 2. 研究地概况 荆州位于111˚15'~114˚05'E，29˚26'~31˚37'N，地处湖北省中南部，江汉平原腹地，河流交错、湖泊密布，长江自西向东横贯全市。全市总面积14，100 Km 2 ，地势以平原为主，海拔高度为20~50 m。属亚热带季风气候区，年平均气温15.9℃~16.6℃，光能充足、热量丰富、无霜期长。生物资源丰富，具有种类多、分布广、南北兼备的特点。长江大学西校区位于历史文化名城——荆州市，占地面积1，660，000 m 2 。校园内绿化区域较多，植物及鸟类资源丰富 [ 8 ] [ 9 ]。
system: [SYSTEM]

user: 3. 研究方法 3.1. 巢址数据收集 调查在2021年3月至5月进行。通过直接观察及望远镜观察，调查校园内及周边100 m内的灰喜鹊巢，使用纤维卷尺测量巢树胸径(巢所在树自基部向上1.5 m处的胸径)，另外利用样方法调查巢树周围的小生境，样方面积的大小是以巢树为中心的半径5 m圆。主要调查营巢树种类、营巢树高度(通过太阳照射的影子，用相似三角形的比例计算，对部分较难测定的树则通过与周围的物体的比较进行估测)、营巢高度(巢与地面的垂直高度)、巢枝数(巢下方起支撑作用的树枝数目)、巢距营巢树顶高度、距最近巢距离、距干扰距离、5 m内树株数、生境种类。 3.2. 巢址数据处理 采用Excel对数据进行统计，通过SPSS 25.0对巢树生态因子进行主成分分析。数据采用Mean ± SD表示，其中Mean为算数平均值，SD为标准差。
system: [SYSTEM]

user: 4. 研究结果及分析 4.1. 营巢树种类及营巢位置 Table 1 Nest tree species selected by Cyanopica cyanus and related data (n = 30 树种 水杉 池杉 香樟 百分比(%) 34.5 51.7 13.8 树高(m) 17.1 ± 3.2 17.2 ± 2.4 14.5 ± 3.7 巢高(m) 12.3 ± 2.8 11.1 ± 2.5 12.7 ± 4.1 胸径(m) 97.6 ± 32.4 98.2 ± 12.2 119.7 ± 35.6 表1. 灰喜鹊选择的巢树种类及相关数据(n = 30) 表1表明，灰喜鹊巢树选择主要为水杉(Metasequoia glyptostroboides)、池杉(Taxodium ascendens)、香樟(Cinnamomum camphora)，在其营巢树中，选择针叶树作为营巢树种的比例高达86.7%，香樟只占13.3%，其他树种未发现灰喜鹊巢。巢距地面高度的变化范围为7.6~19.3 m，营巢树高为11.2~22.5 m。巢高平均值为11.8 m，绝大多数巢高都大于10 m (占66.7%)。树高的平均值为17.0 m，高度超过15 m的占63.3%，且巢树胸径大多大于90 cm (占70.0%)。 对30个巢的巢下树枝数统计发现，灰喜鹊营巢树位置多在树冠中层或中层以上，巢距营巢树顶距离范围为1.2~10.6 m，平均距离为5.16 m，且偏爱选择在分枝数为2~4的地方营巢(占83.3%)。 4.2. 灰喜鹊巢址分布型及分布生境 经统计，有2株树上同时存在2个巢，直径为10 m的距离内另有灰喜鹊巢的比例为66.7%，而且有15个巢成排排列。巢距干扰距离在10~15 m之间的巢占巢总数的56.7% (表2)。巢树主要分布在路边(占80.0%)，其次为草坪(占16.7%)，再次为居民区(占3.3%)。在30个以营巢树为中心的半径5 m圆样方中，有17个样方存在树株数小于6 (占56.7%)。 Table 2 Nest disturbance and nest distribution frequency of Cyanopica cyanu 距干扰距离(m) 巢数(个) 百分比(%) <10 3 10.0 10~15 17 56.7 >15 10 33.3 表2. 灰喜鹊巢距干扰距离与巢分布频次 4.3. 灰喜鹊巢址选择的主要因子 为确定影响灰喜鹊巢址选择的主要因子，对灰喜鹊巢样方中的8个生境因子进行分析，如表3所示，特征值大于1的主成分共有3个，累计贡献率达到71.824%，说明这3个主成分包含所选择的8个变量的大部分信息。 经过旋转成分矩阵分析发现，第一主成分中相关系数绝对值较大的是营巢树高、营巢高度、营巢树胸径，主要反映灰喜鹊对巢树的选择，命名为安全因子；第二主成分中巢距营巢树顶高度和距最近巢距离的相关系数绝对值较大，这2项与灰喜鹊御敌及种内竞争有关，命名为竞争因子；在第三主成分中，相对系数绝对值较大的是5 m内树株数和巢枝数，这与灰喜鹊巢址选择的隐蔽性有关，也可认为是安全因子。因此，可将灰喜鹊巢址选择的主因子分为两个方面，即安全因子和竞争因子(表3，表4)。说明灰喜鹊在巢址选择过程中同时考虑巢树因素和周围环境因素。 Table 3 Table of eigenvalues of each principal component for selecting the nest site of Cyanopica cyanus (n = 30 组分 特征值 贡献率 累计贡献率 1 2.710 33.881 33.981 2 1.837 22.958 56.839 3 1.224 15.294 72.134 4 0.955 11.931 84.065 5 0.514 6.423 90.488 6 0.490 6.120 96.608 7 0.271 3.392 100.000 表3. 灰喜鹊巢址选择各主成分的特征值表(n = 30) Table 4 The post-rotation factor component matrix of nest site selection of Cyanopica cyanu 特征向量 因子 1 2 3 营巢树高度 0.894 −0.396 营巢高度 0.827 0.434 0.114 营巢树胸径 0.785 0.165 −0.327 巢枝数 0.199 0.699 巢距营巢树顶高度 0.138 −0.934 −0.116 距最近巢距离 0.219 0.733 −0.279 距干扰距离 0.237 0.517 5 m内树株数 −0.274 0.437 −0.702 表4. 灰喜鹊巢址选择的旋转后因子成分矩阵
system: [SYSTEM]

user: 5. 讨论 鸟类巢址选择的首要考虑因素是安全因子，影响栖息地利用的基本因子为食物资源和隐蔽条件 [ 10 ]。本研究发现，营巢树高度是灰喜鹊巢址选择中极为重要的因素，30个巢中，86.7%的巢位于针叶树上，这不同于聊城大学校园里灰喜鹊营巢的特点，即主要在阔叶树营巢 [ 5 ]。针叶树较其他树高大且具有较为锐利的针叶，可以有效阻挡家猫等天敌对巢进行破坏，为灰喜鹊整个繁殖过程起到很好的保护作用，也能在一定程度上避开人为干扰，从而提高巢的安全性。 研究调查的巢树胸径多大于90 cm (占70.0%)，巢树胸径是巢树特征的主要体现，通过巢树胸径的大小可以从外在判断该树是否坚固，胸径过小容易被风折断或容易遭遇害虫，从而增加育雏的风险，另外胸径过小的树隐蔽性差，使巢更容易被发现，增加了人为干扰程度及天敌捕食的可能性。 调查发现，校区内灰喜鹊营巢高度(7.6~19.3 m)明显高于小兴安岭(1.5~6.7 m)及日照县居民区(6~8 m)鹊巢高度，可见人类活动很大程度影响灰喜鹊营巢高度，鹊巢高度与人口稠密度呈正相关关系，这说明灰喜鹊具有很强的适应环境的能力 [ 11 ] [ 12 ]。10 m半径内，80.0%的灰喜鹊巢为双巢及多巢型，说明灰喜鹊的巢址分布属集群型分布，这有助于灰喜鹊共同抵御天敌，保护幼鸟安全，提高繁殖成功率。 灰喜鹊筑巢材料中存在人造物质，且这些物质是鹊巢的主要内垫物 [ 13 ]。研究发现巢距干扰距离多小于15 m，即多分布在人类活动频繁的区域。以上两点证明灰喜鹊已经适应人类活动频繁的环境。 由于栖息地中各种因子对动物的作用不同，因此分析其内在特征，找出影响选择行为的关键因子就成了栖息地研究的一项重要内容 [ 14 ]。经主成分分析得出，安全因子是灰喜鹊巢址选择的首要因子，说明灰喜鹊在人类活动频繁的地区巢址选择首先考虑的是尽可能避免人类干扰及天敌捕食。 总之，荆州市长江大学西校区灰喜鹊的巢址选择是对校园环境适应的一种结果，也是对各种生态因子，包括安全因子、竞争因子等进行权衡的结果。因此，建议在校园绿化过程中，应多植树，为鸟类提供适宜生存条件，从而使人与校园鸟类和谐共存。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 植物多糖作为一种同时具备多种生物活性的天然产物，因其多靶点、低毒等特点已经成为了抗炎药物治疗领域的研究重点。本文对近年来植物多糖抗炎作用的研究加以综述，从植物多糖对炎症相关细胞因子、iNOS和COX-2、NF-κB相关信号通路等方面的影响阐述其抗炎机理，并讨论植物多糖结构与抗炎药理活性的关系，对植物多糖未来研究的发展趋势做出展望，以期为抗炎药物的研发提供理论基础。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 炎症是一种具有血管系统的活体组织对致炎因子的刺激所发生的一种以防御为主的生理反应，具有两面性 [ 1 ]。研究表明，许多临床常见疾病如动脉粥样硬化、坏死性小肠结肠炎、类风湿性关节炎等发病机制均与炎症相关。目前，炎症的治疗主要集中在类固醇和非甾体类抗炎药上 [ 2 ]。然而，由于前者的副作用如高血压、骨质疏松症、免疫抑制、库欣综合征 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 和后者的出血性胃炎、上消化道溃疡、肝毒性、过敏等 [ 6 ]，限制了其在抗炎方面的应用。 植物多糖，又称为植物多聚糖，由糖醛基和糖酮基通过糖苷键相互连接形成，是存在于生物体内四大基本物质之一，具有人体免疫调控、抗肿瘤、抵御病毒、降血糖、防治炎症等作用 [ 7 ] [ 8 ]。而多糖因具有高效低毒、良好的生物相容性且抗炎作用效果好等优势 [ 9 ]，已经逐渐成为近年抗炎药物科学的一个研究热点。因此，本文针对近年来关于植物多糖抗炎药理作用的研究加以总结，系统的阐述植物多糖抗炎的作用及机理，以期为植物多糖开发为抗炎药物或辅助治疗药物提供理论基础。
system: [SYSTEM]

user: 2. 具有抗炎作用的植物多糖 植物多糖于植物细胞中普遍存在，能够有效维持和帮助生物体正常生命和细胞活动的正常进行和平衡运转，它们通常是保护植物细胞壁的重要组成部分。其中，植物多糖如淀粉、纤维素、多聚糖、果胶等，早已逐步成为人们各种日常生活中的重要组成部分 [ 10 ]。随着研究的不断深入，越来越多具有抗炎作用的植物多糖被逐步挖掘，并在体外和动物模型中经植物多糖处理后，可显著改善其发红、发热、肿胀等机体反应。近几年来发现具有抗炎作用的植物多糖及其抗炎机理见表1。 Table 1 Plant polysaccharides with anti-inflammatory effects in recent year 植物多糖 拉丁名 采用模型 抗炎机制 参考文献 枸杞多糖 (2020冯晨) Lycium barbarum Polysaccharide 脂多糖(LPS)诱导BV2小胶质细胞模型 抑制细胞炎症因子PGE2、IL-1β、IL-6及TNF-α的释放 [ 11 ] 大石花菜多糖 (2019崔明晓) Gelidium pacificum Okamura Polysaccharide 脂多糖(LPS)诱导THP-1细胞毒性模型 抑制TLR4、MyD88、TRAF6在mRNA和蛋白水平表达量的上升 [ 12 ] 黄芪多糖 (2021钟敏) Astragalus Polysaccharide 5%葡聚糖酸钠诱导急性溃疡性结肠炎小鼠模型 改善肠道黏膜屏障功能以减少炎症因子的释放 [ 13 ] 辣木多糖 (2018崔璨) Moringa oleifera Polysaccharide 脂多糖(LPS)诱导RAW264.7体外炎症模型 抑制iNOS和COX-2的mRNA表达 [ 14 ] 石斛多糖 (2020谷仿丽) Dendrobium huoshanense Polysaccharide 小鼠溃疡性结肠炎模型 降低DAI、血清细胞因子IL-1、TNF-α分泌量 [ 15 ] 黑灵芝多糖 (2020李露) Ganoderma atrum Polysaccharides 脂多糖(LPS)诱导的大鼠急性肠道炎症模型 与TLR4和甘露糖受体结合，激活NF-κB信号通路 [ 16 ] 芦荟多糖 (2016张文志) Aloe Polysaccharide 大鼠2，4，6-三硝基苯磺酸实验性结肠炎模型 通过调节肠黏膜局部免疫 平衡发挥作用 [ 17 ] 北五味子多糖 (2020杜兴旭) Polysaccharides from Fructus Schisandra chinensis 高脂饮食联合小剂量链脲佐菌素诱导的2型糖尿病大鼠模型 抑制炎性增生、炎性细胞因子IL-6、CRP、IL-1β、TNF-α和NF-κB的分泌 [ 18 ] 夏枯草多糖 (2021池慧钦) Prunella vulgaris L. Polysaccharide 镉诱导肾小管上皮细胞RPTEC/TERT1炎症模型 抑制CAT及SOD酶活性与NF-κB信号通路的激活 [ 19 ] 紫甘薯多糖 (2019 TangC.) Solanum tuberdsm Polysaccharide 脂多糖(LPS)诱导RAW264.7模型 抑制NO、IL-6、IL-1β和TNF-α的分泌，促进IL-10的产生 [ 20 ] 表1. 近年来具有抗炎作用的植物多糖及其抗炎机理
system: [SYSTEM]

user: 3. 植物多糖抗炎机理 为使植物多糖更好的应用于临床抗炎药物的开发，首先需要明确其具体抗炎机理。目前研究表明，植物多糖可通过影响炎症相关因子、iNOS和COX-2的分泌，抑制炎症信号通路NF-κB的激活及其他途径等发挥抗炎效果。 3.1. 抑制炎症相关细胞因子 植物多糖的抗炎作用与细胞因子的分泌量有关。当机体接触到外界刺激后，能够通过一系列的信号通路诱导人体细胞产生许多促炎或抗炎细胞因子。促炎细胞因子诸如肿瘤坏死因子(TNF-α)和白细胞介素类IL-1β、IL-6、IL-8等，能够激活中性粒细胞和淋巴细胞，使人体血管内皮细胞通透性明显增加，调节其他人体组织代谢活性及促炎细胞因子的合成与释放 [ 21 ]。抗炎细胞因子如IL-4、IL-5、IL-10等，可通过刺激淋巴细胞增殖及相关抗体合成，阻断巨噬细胞的代谢等方式来起到抗炎的效果 [ 22 ]。 植物多糖可通过抑制促炎细胞因子的释放与促进抗炎细胞因子的合成减轻炎症反应。甘草多糖通过作用于IEC-6增强IL-7细胞因子的分泌，促进T淋巴细胞增殖 [ 23 ]。薛丹 [ 24 ] 根据炎症的不同时期表现，采用不同动物模型探讨皱皮木瓜多糖的抗炎活性及其机制；通过体外脂多糖(LPS)诱导巨噬细胞NR8383建立体外炎症模型，皱皮木瓜多糖能显著降低细胞上清促炎细胞因子TNF-α、IL-1β和COX-2及细胞内NO含量水平(P < 0.05)，且呈剂量依赖性。唐开锋等 [ 25 ] 通过建立小鼠急性胰腺炎(AP)模型发现，经枸杞多糖处理后的实验组胰腺系数降低，其机制血清中IL-6、IL-β、TNF-α含量降低，其机制可能与抑制炎性因子、氧化应激分子和NF-κB信号通路的激活有关。当归多糖能显著抑制促炎细胞因子的表达，对大鼠佐剂性关节炎有治疗作用 [ 26 ]；巴西姬松茸多糖通过调节Toll样受体TLR4和TLR2以及增加TNF-α和IL-1β的产生来增加人类单核细胞的活性 [ 27 ]。 3.2. 抑制iNOS和COX-2的表达 一氧化氮合酶(nitricoxidesynthase， NOS)是催化一氧化氮(NO)合成的关键酶，其包括nNOS、eNOS和iNOS三种亚型。其中，iNOS能在炎症状态下被迅速诱导并产生NO，通过刺激NO的合成而加速细胞死亡，因此抑制iNOS表达水平能够明显抑制炎症反应和氧化应激 [ 28 ]。植物多糖能通过下调iNOS的表达水平从而抑制NO的产生，起到抗炎的作用。赵晴晴等人 [ 29 ] 用LPS诱导小胶质细胞，给予不同浓度的竹节参多糖，结果显示，与LPS模型组相比，3.125、6.25、12.5、25、50 μg/mL竹节参多糖均能不同程度抑制NO释放量，浓度越高，对NO释放的抑制程度越强，且能减少IL-1β、TNF-α、iNOS的表达。 环氧化酶(Cyclooxygenase， COX)家族包括COX-1和COX-2两种亚型。COX-2可介导血管内皮的炎症反应，产生活性氧导致内皮细胞功能紊乱和血管收缩 [ 30 ]。当组织受到IL-1，TNF，TGF-α等多种炎症及细胞因子、氧化应激、内毒素或致癌物等多种致病因素刺激时，COX-2的表达迅速上调 [ 31 ]。银杏叶多糖能不同程度抑制COX-2、iNOS的分泌与表达，从而起到抗炎作用 [ 32 ]。 环氧合酶-2 (COX-2)和诱导型一氧化氮合酶(iNOS)可作为参与人体组织缺血后炎症反应的重要组成分子，在炎症反应过程中两者之间紧密关联。Romana-Souza等 [ 33 ] 在压疮创面愈合实验中发现COX-2蛋白表达的减少可能与iNOS和PGE2蛋白表达的减少有关。 3.3. 调控NF-κB相关信号通路 植物多糖可通过阻断NF-κB通路或抑制NF-κB的激活达到抗炎的目的。NF-κB是一种大量存在于真核细胞中、对细胞的生长、分化、凋亡及炎症反应等过程中具有重要的可调节作用的蛋白质分子 [ 34 ]。在未受到外界刺激时，细胞内的NF-κB以无活性的形式留存于胞浆中。但当细胞外信号因子和受体相互结合时，蛋白激酶IKK被激活，激活后可分别使IkB-α和IkB-β的特异性位点丝氨酸磷酸化，触发IkB的泛素化和降解，随即NF-κB被激活。NF-κB被激活后能促进促炎因子TNF-α、IL-1、IL-6等释放，这些因子的释放会又会进一步加强NF-κB的活化，二者相互影响，加速炎症反应的发生 [ 35 ]。因此可通过抑制其磷酸化、阻断其核定位及与DNA的结合、抑制靶基因表达等活性表达方式阻断NF-κB信号通路的方式减轻炎症的发生。 Yajuan Bai等人 [ 36 ] 研究发现龙眼果肉多糖能抑制NF-κB活性。Qiu Li等人 [ 37 ] 研究发现紫锥菊酸性多糖可以抑制TNF-α和IL-6水平的增加，抑制NF-κB活性。Yan Meng等人 [ 38 ] 研究发现，党参多糖可以显著降低IL-6、TLR4、TNF-α和NF-κB在炎症细胞中的表达，抗炎活性较佳，其机制可能与抑制TLR4/NF-κB途径的活化有关 [ 39 ]。
system: [SYSTEM]

user: 4. 植物多糖结构与抗炎药理活性的关系 植物多糖的化学结构是其发挥生物活性的重要物质基础，多糖的化学结构不同，其抗炎效果也不同。多糖分子的一级结构、侧链结构、所带电荷、空间构象以及组成单糖上的取代基和取代位置乃至分子量大小、溶解性能都可以影响其生物活性 [ 40 ]。 鼠尾藻均一多糖STP-I和STP-III的相对分子质量分别是29 kDa和350 kDa，通过透射电子显微镜可以观察到STP-I是网格状结构，而STP-III是线状且螺旋缠绕结构。活性试验表明，线状缠绕的鼠尾藻多糖STP-III较网格状的STP-I能更好地抑制相关炎症相关因子的表达 [ 41 ]。王昭晶等 [ 42 ] 从金耳、银耳、脑耳和血耳的水提粗提物中分离纯化得到主要多糖TABW-Ⅱ、TFBW-Ⅱ、TEPW-Ⅱ和TSPW-Ⅰ。TSPW-Ⅰ对脂多糖诱导小鼠巨噬细胞RAW264.7产生炎症因子肿瘤坏死因子TNF-α、白细胞介素IL-6和环氧化酶COX-2的抑制作用最强且形成更加伸展的链缠绕结构。研究表明相对分子质量大和更加伸展的线状缠绕链结构具有更好的抗炎作用。 多糖的主链、支链或者高级结构的变化都会影响其生物活性，因此人们可以通过结构修饰来改变其生物学活性 [ 43 ]。结构修饰是指通过物理、化学或者生物学的方法改变多糖的空间结构、单糖组成、分子量大小、取代基种类和糖链的链接方式等，从而获得不同活性衍生物的方法，研究较多的是化学修饰，包括硫酸化、磷酸化、羧甲基化、乙酰化、烷基化、硒化修饰等 [ 44 ]。王筱霏 [ 45 ] 采用体外检测和体内验证相结合的方法，发现氯磺酸吡啶法比硫酸化法修饰黄芪多糖体外抗炎活性好。雷袁等 [ 46 ] 从血满草叶片中分离纯化出了一种均一性酸性双重血满草酸性多糖SPS-1并制备其硫酸化衍生物SSPS-1，SPS-1与SSPS-1均具有抗炎活性且SSPS-1在同浓度下抗炎效果更好。
system: [SYSTEM]

user: 5. 展望 如今，越来越多的人倾向于选择天然药物进行疾病预防和医疗应用 [ 47 ]。传统的抗炎药选择性较差，副作用明显，临床应用受到较大限制，寻找新的抗炎药物势在必行。而植物多糖作为自然资源的重要组成部分，具备生物相容性、可化学修饰、毒副作用小的特点，因此，探究植物多糖抗炎药理活性及其机理能为新型抗炎药物的研发提供方向。此外，由于我国地域辽阔，植物种类繁多，仅高等植物就有三万多种，为利用、筛选具有抗炎效果的植物多糖提供了丰富的资源基础；并且，人们已掌握多种有关植物多糖的结构分析的技术和研究方法。虽然近年来人们对于植物多糖的研究开发取得了一定进展，但也存在许多问题：植物多糖工业化生产的提取利用率较低；关于植物多糖抗炎的研究主要停留在简单的抗炎活性筛选上，未深入作用机制；不明确的组成及构效关系严重阻碍了糖类药物的研究与在临床的进一步开发 [ 48 ]；大多数报道都是在体外或动物身上进行，缺乏临床研究 [ 49 ]。上述存在的缺陷都为此后植物多糖抗炎研究工作的开展指明了方向。我们应将研究扩展到更多植物中去，为新药物的研发提供理论及物质基础。