血管生成图像分析

[b][size=15px][color=#595959]血管[/color][/size][size=15px][color=#595959]生成[/color][/size][/b][size=15px][color=#595959]是[b]肿瘤[/b]发展和转移的标志，使氧气和营养物质运输到过度增殖的[/color][/size][b][size=15px][color=#595959]肿瘤细胞[/color][/size][/b][size=15px][color=#595959]。目前，许多抗血管生成靶向药物被用于[/color][/size][b][size=15px][color=#595959]恶性肿瘤[/color][/size][/b][size=15px][color=#595959]的治疗，如[b]血管内皮生长因子(VEGF)[/b]单克隆抗体贝伐珠单抗、寡核苷酸适配体哌加他尼、重组融合蛋白阿柏西普等。然而大多数患者对这些药物有许多毒性反应，容易产生耐药性。此外，还存在疗效不一、价格偏高等问题。[/color][/size] [size=15px][color=#595959]许多临床研究证实，中药通过多环节、多靶点的过程，在[b]抗血管生成[/b]和[/color][/size][b][size=15px][color=#595959]抑制[/color][/size][size=15px][color=#595959]肿瘤转移[/color][/size][/b][size=15px][color=#595959]方面具有副作用少、治疗效果好的特点。因此，安全有效的中药在癌症治疗中的应用还有待进一步探索。[b]积雪草(CA)[/b]在传统中医中被用于治疗癌症已有几个世纪的历史。已有研究证实其抗血管生成的作用，但其作用机制尚不清楚。[/color][/size] [size=15px][color=#595959]该研究旨在通过[b]网络药理学[/b]和实验验证，探讨[b]CA及其三萜[/b]抗血管生成的潜在机制。[/color][/size] [size=15px][color=#595959][/color][/size][size=15px][color=#595959][/color][/size][size=15px][color=#595959]利用Cytoscape构建化合物-疾病靶点和蛋白-蛋白相互作用(PPIs)网络，从中鉴定核心靶点。使用metscape进行GO和KEGG分析，并使用AutoDock-Vina程序实现分子对接以进一步验证。然后利用[b]VEGF165建立诱导血管生成模型[/b]。通过测量细胞增殖、迁移和管状结构形成来评估CA的抗血管生成作用。[/color][/size][size=15px][color=#595959][/color][/size][size=15px][color=#595959][/color][/size][size=15px][color=#595959][/color][/size] [align=center][size=16px][color=#3573b9]结果[/color][/size][size=15px][color=#595959][/color][/size][/align] [size=15px][color=#595959]CA中有[b]25种活性成分具有抗血管生成的潜在靶点[/b]，包括[b]羟基积雪草甙、积雪草苷、羟基积雪草酸、积雪草酸和积雪草苷B[/b]。共鉴定出138个潜在靶点，其中[b]19个核心靶点包括STAT3、SRC、MAPK1和AKT1[/b]。KEGG分析显示，CA与癌症相关的途径有关，特别是[b]PD-1和AGE-RAGE[/b]。分子对接验证了CA活性组分与血管生成的前四个重要靶点具有良好的结合能。[/color][/size] [size=15px][color=#595959]在实验验证中，CA提取物和三萜通过减少人脐静脉内皮细胞(HUVECs)的增殖、迁移和管形成来改善VEGF165诱导的血管生成。[/color][/size][font=mp-quote, -apple-system-font, BlinkMacSystemFont, &][size=15px][color=#595959][/color][/size][/font][font=mp-quote, -apple-system-font, BlinkMacSystemFont, &][size=15px][color=#595959][/color][/size][/font][size=15px][color=#595959][/color][/size][color=#3573b9]结论[/color][size=15px][color=#595959][/color][/size] [b][size=15px][color=#595959][/color][/size][size=15px][color=#595959][/color][/size][size=15px][color=#595959][/color][/size][size=15px][color=#595959][/color][/size][/b][size=15px][color=#595959][font=&][/font][/color][/size][b][size=15px][color=#595959][/color][/size][/b][size=15px][color=#595959][/color][/size][b][size=15px][color=#595959][/color][/size][size=15px][color=#595959][/color][/size][/b][size=15px][color=#595959][/color][/size][size=15px][color=#595959]该研究结果初步证明了[b]CA的有效成分和良好的抗血管生成活性[/b]。证据表明CA的提取物和三萜具有令人满意的抗血管生成作用，这表明[b]CA作为治疗癌症的潜在药物具有很大的潜力[/b]。[/color][/size][size=15px][color=#595959][/color][/size][size=15px][color=#595959] [/color][/size]

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图像分析基本原理及分析过程概述在生物及医学研究中，对图像的判读与分析特别是对显微镜下微观图像的观察研究从来都是重要的研究手段。随着技术的进步，分析图像的方法也从眼观尺量进入到了使用计算机软件进行定量分析的阶段。计算机软件的发展速度呈加速前进，采集图像的设备也不断更新，这使得我们能有更多的手段来分析测量复杂的生物图像。现在我们可以使用CCD数码相机来采集图像。使用功能比较强大的图像分析软件来进行图像分析测量。相比之下，在不太久远的十来年前使用的图像分析仪及单色的图像采集摄像机已经过时了。而图像分析的手段也比以前丰富。简单地引用以前的分析方法未必就是最佳的方法，在许多情况下，需要我们依据软件及相机的情况设计与研究目标相适应的分析方法。分析测量图像绝不仅仅是一个软件使用的问题，而是从实验设计开始，就要综合考虑研究目标、样品制作方法、拍摄方式、选择视野等各方面因素，最后才是通过软件实现最有效的图像分析测量。一个完整的图像分析过程应该包括：1.明确需要测量分析的对象。2.使用适当的方法拍摄下这个对象，包括进行适当的染色及取样，采集到突出显示的测量对象的照片。3.分析照片上的图像元素,确定能反映测量对象的图像图形4.测量照片上的图形的测量参数,进而得到测量对象的测量数据5.对测量对象进行统计分析。图像分析的最佳效果，是利用图像分析软件可以自动地判断测量目标，准确分析测量出目标对象的数值。由于生物图像的复杂性，软件往往作不到这一点。此时只能退而求其次，采取抽样统计，手工选择等方法进行近似的测量。测量方法本身有时候也能成为一个研究课题。