s100a9抗体（借助NMF的力量对单细胞RNA和单细胞ATAC进行联合分析）

本文目录

• 借助NMF的力量对单细胞RNA和单细胞ATAC进行联合分析
• 皮肌炎是怎么引起的
• 乙肝五项指标何属正常
• 树突状细胞（DC）分类及分化
• 利妥昔单抗注射液的临床试验
• 贵州生育津贴2021年新规定
• 单细胞文献-8 单细胞RNA测序揭示外周和肺对COVID-19的不同免疫反应
• 乙肝两对半检查
• 中枢神经特异蛋白s100

借助NMF的力量对单细胞RNA和单细胞ATAC进行联合分析

联合分析 scRNA-seq 和 scATAC-seq 的流程类似于整合多个 scRNA-seq 数据集的流程，都依赖于联合矩阵分解和分位数归一化。 主要区别在于： （1）scATAC-seq数据需要处理成基因级别的值； (2) 仅对 scRNA-seq 数据进行基因选择； (3) 下游分析可以使用基因水平和基因间信息 。

为了联合分析 scRNA 和 scATAC-seq 数据， 首先需要将 scATAC-seq 数据（一种全基因组表观基因组测量）转换为与来自 scRNA-seq 的基因表达数据相当的基因水平计数 。大多数以前的单细胞研究都使用了一种受传统bulk ATAC-seq 分析启发的方法：识别染色质可及峰，然后将与每个基因重叠的所有峰相加。这种策略也很有吸引力，因为 10X CellRanger pipeline是一种常用的商业软件包，可以自动输出这样的峰值计数。然而，分析发现这种策略不太理想，因为： （1）使用所有细胞执行峰值调用，这会偏向稀有细胞群； (2) 基因可及性通常比特定调控元件更分散，因此可能会被峰值调用算法遗漏； (3) 峰值之外的读数信息被丢弃，进一步减少了已经稀疏的测量中的数据量 。发现最简单的策略似乎效果很好，而不是求和峰值计数：计算每个细胞中每个基因的基因体和启动子区域（通常为上游 3 kb）内的 ATAC-seq 读数的总数。

必须首先使用 sort 命令行实用程序按染色体、开始和结束位置对 Fragments.tsv 进行排序。 -k 选项让用户在某个列上对文件进行排序；包括多个 -k 选项允许同时按多列排序。 -k 后面的 n 代表“数字排序”。这里排序的 .bed 文件顺序首先由字典染色体顺序定义（使用参数 -k1,1），然后是升序整数起始坐标顺序（使用参数 -k2,2n），最后是升序整数结束坐标顺序（使用参数-k3,3n）。

Important flags of bedmap command are as follows:

We can then use LIGER’s makeFeatureMatrix function to calculate accessibility counts for gene body and promoter individually. This function takes the output from bedmap and efficiently counts the number of fragments overlapping each gene and promoter. We could count the genes and promoters in a single step, but choose to calculate them separately in case it is necessary to look at gene or promoter accessibility individually in downstream ****yses.

Next, these two count matrices need to be re-sorted by gene symbol. We then add the matrices together, yielding a single matrix of gene accessibility counts in each cell.

5. Once the gene-level scATAC-seq counts are generated, the read10X function from LIGER can be used to read scRNA-seq count matrices output by CellRanger. You can pass in a directory (or a list of directories) containing raw outputs (for example, “/Sample_1/outs/filtered_feature_bc_matrix”) to the parameter sample.dirs. Next, a vector of names to use for the sample (or samples, corresponding to sample.dirs) should be passed to parameter sample.names as well. LIGER can also use data from any other protocol, as long as it is provided in a genes x cells R matrix format.

6. We can now create a LIGER object with the createLiger function. We also remove unneeded variables to c***erve memory.

7. Preprocessing steps are needed before running iNMF. Each dataset is normalized to account for differences in total gene-level counts across cells using the normalize function. Next, highly variable genes from each dataset are identified and combined for use in downstream ****ysis. Note that by setting the parameter datasets.use to 2, genes will be selected only from the scRNA-seq dataset (the second dataset) by the selectGenes function. We recommend not using the ATAC-seq data for variable gene selection because the statistical properties of the ATAC-seq data are very different from scRNA-seq, violating the assumpti*** made by the statistical model we developed for selecting genes from RNA data. Finally, the scaleNotCenter function scales normalized datasets without centering by the mean, giving the nonnegative input data required by iNMF.

8. We next perform joint matrix factorization (iNMF) on the normalized and scaled RNA and ATAC data. This step calculates metagenes–sets of co-expressed genes that distinguish cell populati***–containing both shared and dataset-specific signals. The cells are then represented in terms of the “expression level” of each metagene, providing a low-dimensional representation that can be used for joint clustering and visualization. To run iNMF on the scaled datasets, we use the optimizeALS function with proper hyperparameter settings.

To run iNMF on the scaled datasets, use optimizeALS function with proper hyperparameters setting:

Important parameters are as follows:

9. Using the metagene factors calculated by iNMF, we then assign each cell to the factor on which it has the highest loading, giving joint clusters that correspond across datasets. We then perform quantile normalization by dataset, factor, and cluster to fully integrate the datasets. To perform this ****ysis, typing in:

Important parameters of quantile_norm are as follows:

10. The quantile_norm function gives joint clusters that correspond across datasets, which are often completely satisfactory and sufficient for downstream ****yses. However, if desired, after quantile normalization, users can additionally run the Louvain algorithm for community detection, which is widely used in single-cell ****ysis and excels at merging **all clusters into broad cell classes. This can be achieved by running the louvainCluster function. Several tuning parameters, including resolution, k, and prune control the number of clusters produced by this function. For this dataset, we use a resolution of 0.2, which yields 16 clusters (see below).

11. In order to visualize the clustering results, the user can use two dimensionality reduction methods supported by LIGER: t-SNE and UMAP. We find that often for datasets containing continuous variation such as cell differentiation, UMAP better preserves global relati***hips, whereas t-SNE works well for displaying discrete cell types, such as those in the brain. The UMAP algorithm (called by the runUMAP function) scales readily to large datasets. The runTSNE function also includes an option to use FFtSNE, a highly scalable implementation of t-SNE that can efficiently process huge datasets. For the BMMC dataset, we expect to see continuous lineage transiti*** among the differentiating cells, so we use UMAP to visualize the data in two dimensi***:

12. We can then visualize each cell, colored by cluster or dataset.

13. LIGER employs the Wilcoxon rank-sum test to identify marker genes that are differentially expressed in each cell type using the following settings. We provide parameters that allow the user to select which datasets to use (data.use) and whether to compare across clusters or across datasets within each cluster (compare.method). To identify marker genes for each cluster combining scATAC and scRNA profiles, typing in:

Important parameters of runWilcoxon are as follows:

14. The number of marker genes identified by runWilcoxon varies and depends on the datasets used. The function outputs a data frame that the user can then filter to select markers which are statistically and biologically significant. For example, one strategy is to filter the output by taking markers which have padj (Benjamini-Hochberg adjusted p-value) less than 0.05 and logFC (log fold change between observati*** in group versus out) larger than 3:

You can then re-sort the markers by its padj value in ascending order and choose the top 100 for each cell type. For example, we can subset and re-sort the output for Cluster 1 and take the top 20 markers by typing these commands:

15. We also provide functi*** to check these markers by visualizing their expression and gene loadings across datasets. You can use the plotGene to visualize the expression or accessibility of a marker gene, which is helpful for visually confirming putative marker genes or investigating the distribution of known markers across the cell sequenced. Such plots can also confirm that divergent datasets are properly aligned.

For instance, we can plot S100A9, which the Wilcoxon test identified as a marker for Cluster 1, and MS4A1, a marker for Cluster 4:

These plots indicate that S100A9 and MS4A1 are indeed specific markers for Cluster 1 and Cluster 4, respectively, with high values in these cell groups and low values elsewhere. Furthermore, we can see that the distributi*** are strikingly similar between the RNA and ATAC datasets, indicating that LIGER has properly aligned the two data types.

16. A key advantage of using iNMF instead of other dimensionality reduction approaches such as PCA is that the dimensi*** are individually interpretable. For example, a particular cell type is often captured by a single dimension of the space. Furthermore, iNMF identifies both shared and dataset-specific features along each dimension, giving insight into exactly how corresponding cells across datasets are both similar and different. The function plotGeneLoadings allows visual exploration of such information. It is recommended to call this function into a PDF file due to the large number of plots produced.

Alternatively, the function can return a list of plots. For example, we can visualize the factor loading of Factor 7 typing in:

These plots confirm that the expression and accessibility of these genes show clear differences. CCR6 shows nearly ubiquitous chromatin accessibility but is expressed only in clusters 2 and 4. The accessibility is highest in these clusters, but the ubiquitous accessibility suggests that the expression of CCR6 is somewhat decoupled from its accessibility, likely regulated by other factors. Conversely, NCF1 shows high expression in clusters 1, 3, 4, 9 and 11, despite no clear enrichment in chromatin accessibility within these clusters. This may again indicate decoupling between the expression and chromatin accessibility of NCF1. Another possibility is that the difference is due to technical effects–the gene body of NCF1 is short (~15KB), and short genes are more difficult to capture in scATAC-seq than in scRNA-seq because there are few sites for the ATAC-seq transposon to insert.

17. Single-cell measurements of chromatin accessibility and gene expression provide an unprecedented opportunity to investigate epigenetic regulation of gene expression. Ideally, such investigation would leverage paired ATAC-seq and RNA-seq from the same cells, but such simultaneous measurements are not generally available. However, using LIGER, it is possible to computationally infer “pseudo-multi-omic” profiles by linking scRNA-seq profiles–using the jointly inferred iNMF factors–to the most similar scATAC-seq profiles. After this imputation step, we can perform downstream ****yses as if we had true single-cell multi-omic profiles. For example, we can identify putative enhancers by correlating the expression of a gene with the accessibility of neighboring intergenic peaks across the whole set of single cells.

Again, for convenience, we have prepared the pre-processed peak-level count data which is ready to use. The data can be downloaded here .

You can also follow the following tutorial to start from the beginning.

To achieve this, we first need a matrix of accessibility counts within intergenic peaks. The CellRanger pipeline for scATAC-seq outputs such a matrix by default, so we will use this as our starting point. The count matrix, peak genomic coordinates, and source cell barcodes output by CellRanger are stored in a folder named filtered_peak_matrix in the output directory. The user can load these and convert them into a peak-level count matrix by typing these commands:

18. The peak-level count matrix is usually large, containing hundreds of thousands of peaks. We next filter this set of peaks to identify those showing cell-type-specific accessibility. To do this, we perform the Wilcoxon rank-sum test and pick those peaks which are differentially accessible within a specific cluster. Before running the test, however, we need to: (1) subset the peak-level count matrix to include the same cells as the gene-level counts matrix; (2) replace the original gene-level counts matrix in the LIGER object by peak-level counts matrix; and (3) normalize peak counts to sum to 1 within each cell.

Now we can perform the Wilcoxon test:

19. We can now use the results of the Wilcoxon test to retain only peaks showing differential accessibility across our set of joint clusters. Here we kept peaks with Benjamini-Hochberg adjusted p-value 《 0.05 and log fold change 》 2.

20. Using this set of differentially accessible peaks, we now impute a set of “pseudo-multi-omic” profiles by inferring the intergenic peak accessibility for scRNA-seq profiles based on their nearest neighbors in the joint LIGER space. LIGER provides a function named imputeKNN that performs this task, yielding a set of profiles containing both gene expression and chromatin accessibility measurements for the same single cells:

Important parameters of imputeKNN are as follows:

21. Now that we have both the (imputed) peak-level counts matrix and the (observed) gene expression counts matrix for the same cells, we can evaluate the relati***hips between pairs of genes and peaks, linking genes to putative regulatory elements. We use a ****** strategy to identify such gene-peak links: Calculate correlation between gene expression and peak accessibility of all peaks within 500 KB of a gene, then retain all peaks showing statistically significant correlation with the gene. The linkGenesAndPeaks function performs this ****ysis:

Important parameters of linkGenesAndPeaks are as follows:

22. The output of this function is a sparse matrix with peak names as rows and gene symbols as columns, with each element indicating the correlation between peak i and gene j (or 0 if the gene and peak are not significantly linked). For example, we can subset the results for marker gene S100A9, which is a marker gene of Cluster 1 identified in the previous section, and rank these peaks by their correlation:

We also provide a function to transform the peaks-gene correlation matrix into an Interact Track supported by UCSC Genome Browser for visualizing the calculated linkage between genes and correlated peaks. To do this, tying in:

Important parameters of makeInteractTrack are as follows:

The output of this function will be a UCSC Interact Track file named ‘Interact_Track.bed’ containing linkage information of the specified genes and correlated peaks stored in given directory. The user can then upload this file as a custom track using this page https://genome.ucsc.edu/cgi-bin/hgCustom and display it in the UCSC Genome browser.

As an example, the three peaks most correlated to S100A9 expression are shown below in the UCSC genome browser. One of the peaks overlaps with the TSS of S100A8, a neighboring gene that is co-expressed with S100A9, while another peak overlaps with the TSS of S100A9 itself. The last peak, chr1:153358896-153359396, does not overlap with a gene body and shows strong H3K27 acetylation across ENCODE cell lines, indicating that this is likely an intergenic regulatory element.

If we plot the accessibility of this peak and the expression of S100A9, we can see that the two are indeed very correlated and show strong enrichment in clusters 1 and 3. Thus, the intergenic peak likely serves as a cell-type-specific regulator of S100A9.

生活很好，有你更好

皮肌炎是怎么引起的

确切病因尚不够清楚，可能为病毒感染，机体免疫异常对自我的异常识别以及血管病变，三者亦可能有相互联系，例如横纹肌纤维的慢病毒感染可导致肌纤维抗原性的改变，被免疫系统误认为“异已”，从而产生血管炎而发生本病。
(一)免疫学研究鉴于患者血清免疫球蛋白增高，肌肉活检标本示微小血管内有IgG、IgM和C3以及补体膜攻击复合物C56-C9沉积，沉着的程度似与疾病活动性相关。Arahata和Engel证实在DM的炎症**灶中有B细胞的显著增多，提示局部体液效应的增强。但亦有学者认为这些抗体的沉积是肌肉损伤的后果而非其原因。亦有学者发现患者周围血淋巴细胞在加入横纹肌抗原后其转化率以及巨噬细胞移动抑制试验对照组为高，且与其活动度呈正相关。经用糖皮质激素减低。患者周围血淋巴细胞在体外组织培养对肌母细胞有细胞毒作用。其损伤作用可能是释放淋巴**或直接粘附和侵入肌纤维。
有人认本病与SLE和硬皮病等有许多共同的临床和免疫学异常，如部分病例可找到LE细胞、抗核抗体和类风湿因子检测阳性，用荧光抗体技术在表皮基底膜、血管壁可见免疫球蛋白沉积，且血清中发现有抗多发性肌炎抗原-1(简称抗PM-1)和抗肌凝蛋白抗体，故提出自身免疫疾病学说，又如在伴发恶性肿瘤患者，肿瘤的切除可使本病症状缓解，用患者肿瘤提出液做皮内试验呈现阳性反应，且被动转移试验亦为阳性。患者血清中发现有对肿瘤的抗体。这些恶性肿瘤作为机体自身抗原而引起抗体的产生。又肿瘤组织可与体内正常的肌纤维、腱鞘、血管、结缔组织间发生交叉抗原性，因而能与产生的抗体发生交叉的抗原抗体反应，导致这些组织的病变，从而作为本病自身免疫患学说的依据。
(二)感觉学说近年来有学者将患者的肌肉和皮损作电镜观察，发现肌细胞核内，血管内皮细胞、血管周围的组织细胞和成纤维细胞浆和核膜内有类似粘病毒或副粘病毒的颗粒，近报告从11岁女孩病变肌肉中分离出柯萨奇(Coxackie)A9病毒，故提出感染学说。然而在动物实验中至今未能在注射患者的肌肉、血浆而导致肌肉炎症，从患者血液中不能测出抗病毒的抗体。
在小儿皮肌炎患者，发病前常有上呼吸道感染史，抗链球菌“O”值增高，以抗生素合并皮质固醇治疗可获良效，提出感染变态反应学说。
(三)血管病变学说血管病变特别在儿童型DM曾被描述。任何弥漫性血管病变可以产生横纹肌的缺血，从而引起单个纤维的坏死和肌肉的梗死区。在DM/PM特别儿童患者中有毛细血管的内皮细胞损伤和血栓的证据，且有免疫复合物沉积在肌肉内血管中，以及毛细血管基底膜增厚，毛细血管减少特别在肌束周区。

乙肝五项指标何属正常

您好！
从你提供的资料上看，你的乙肝五项检验结果是2、4、5呈阳性，就此，略谈几点我的粗浅观点：
1、第二项阳性，表明你没有患乙肝，你是健康人，你已经有乙肝病毒抗体，你没有提供你的抗体滴度数值，如果你抗体的滴度＜10，要再注射一支乙肝疫苗加强针，如果乙肝抗体的滴度＞10，不用注射乙肝疫苗加强针；
2、第四项、第五项阳性表明在遥远的过去，你曾经感染过乙肝，由于你免疫力很强，自身将乙肝病毒清除，你的身体是健康的，对你的宝宝也没有任何影响，因为你是有乙肝抗体的；
3、如果你的抗体滴度＞10，假设某种因由你接触了乙肝病毒携带者或者正处于乙肝发病期的大三阳、小三阳患者，也不必惊慌失措，没有关系你的抗体完全可以防护。
以上仅供参考，祝你快乐安康！

树突状细胞（DC）分类及分化

树突状细胞（dendritic cell，DC）1973年由洛克菲勒大学的Ralph Steinman教授发现。刺激混合白细胞反应(MlR)的能力成为DC的主要功能特征。不久，用人白细胞抗原(HLA)分子单克隆抗体对人肾和人皮肤组织中的Langerhans cells(Lc)进行了鉴定。

DC是一种监视细胞，不同的亚群都具有独特的功能特性，它们的进化很可能是由感染驱动的。当遇到抗原，DC吞噬，处理和暴露抗原片段在他们的MHC分子，同时迁移到淋巴器官，以启动免疫反应。DC通过细胞膜上表达的分子与环境相互作用，因此DC表面表型不仅对它们的识别很重要，而且对了解它们的功能也很重要。

通过膜表面分子进行DC分类

血液DC（BDC）

人类DC最容易找到的来源是血液。人BDC是来源于造血干细胞(HSC)的HLA-DR+细胞的谱系，部分单核吞噬系统(MPS)由于缺乏CD14而有别于血液单核细胞。这种Lin−HLA-DR+DC群体可以从本体论上分为 CD11c+常规DC(cDC)和cd11c−浆细胞样dc(pDC) ,来源于共同的DC后代和来自普通单核祖细胞的单核细胞衍生的DC。目前最新的转录数据已将这些子集进一步划分为6个DC群体，称为DC1至DC6

转录研究为每一个群体提供了标志性的基因表达列表，并确定了一些新的表面标记分子能够通过流式细胞术来区分它们。其中也有一些表面膜分子已经被DC证实表达。虽然标记分子被用作DC亚居群的标记，但必须记住，每个分子都具有功能特性。

cDC1

这个亚群最初是通过血栓调节蛋白CD141在血液中的表达来确定的。cDC1在MHCⅠ类分子上交叉表达外源抗原。其他已证实的特异性表面标记包括CD370(Clec9A)和趋化因子受体XCR1。还鉴定了CD 353(SLAMF8)、CD59和CADM1的转录本。

cDC2/cDC3

用转录本分析法将cDC2分为两个CD1c+亚组，DC2和DC3。DC2通过CD301(CLEC10A)和FceR1A(IgE高亲和力受体的α链)的表达来区分。DC3独特地表达转录子S100A8和S100A9，它们在组织巨噬细胞/DC中均有表达，而细胞粘附分子CD106(VCAM)在移植物抗宿主病(GVHD)患者肠道组织中的树突状细胞表面被识别。这两个亚群的区分，DC2可共表达通用的MPS分子CD32B（IgG的低亲和力受体，FcγR IIb），DC3上共表达CD36和CD163.

pDC

通过转录分析定义为 DC6 的 pDC 是 CD304+ 、 CD 303+、 CD 123+ 和 CD85+ g(ILT-7) 。这些标记中的每一个都可以被用来阳性纯化它们，尽管 CD 304 神经肽仍然是最稳健的标记。CD 304 结合 VEGF ，尽管它仍然不清楚这是如何促进 pDC 的功能。CD 303 (BDCA 2) 是一种 C型凝集素受体(CLR) ，其表达仅限于 pDC ，其配体尚不清楚，尽管 CD 303 被 IFN 下调。

CD123(IL-3ra)也在HSCs和粒细胞上表达，因此如果存在，将共同纯化这些细胞。CD85g(ILT-7)是一个具有激活抑制能力的Ig超家族分子。pDC进一步被区分为不连续的两群，CD2hi和 CD2lo，一群是比另外一群更成熟。CD2群体比CD2lo pDC对类固醇诱导的死亡具有更强的抵抗力，而某些人则表达了免疫调节受体CD5和Axl。如下所述，CD2 pDC表现出典型的pdc形态，并在刺激时产生较高的IFNa。

CD16+ DC

2002年从lin−HLA-DR+白细胞中去除CD14lo/hi单核细胞,鉴定出CD11c和CD16，具有较高的同种异源刺激能力，被确定为CD16+DC。CD 16+ DC的起源及其与单核细胞的关系尚不清楚。转录分析发现D**与CD16+DC相似，其基因表达谱与CD16(非经典)单核细胞相似，但形成明显的表达簇。质谱和流式细胞术的研究表明，40种表面分子的表达显示CD16+DC与非经典单核细胞和cDC2形成了明显的分层簇。其他表达的表面分子包括CD85d(ILT-4)和CD85h(ILT-1)，CD115，CD31，SLC7A7和与CD 98二聚体；Siglec-10，小鼠Siglec-G同源物。

AXL+SIGLEC-6+(AS) DC

该新的DC群体经转录分析鉴定为DC5。尽管和pDC信号有许多基因共享，这种异质性的APC表现为脑状核形态，类似于cDC2，在Toll样受体(Tlr)刺激下产生极少的lIFNa。。它们共有一些cDC2的特征基因，但可以通过表面Axl和CD327(Siglec-6)的共同表达以及CD22和CD169、CD39和IRAP的共同表达来区分表型。此外，AS-DC细胞表达LY86转录本，该转录本可能被翻译成一种与CD180相关的膜蛋白，与LPS结合，并表达已知的LST1转录本。

淋巴组织DC

在其他淋巴组织中发现了Lin-HLA-DR+DC群，并认为其来源于BDC前体。扁桃体Lin-HLA-DR+DC亚群的细胞表面表型鉴定了四种与单核细胞/巨噬细胞不同的交叉群体。在B细胞卵泡中发现的卵泡DC不是造血系统的一部分。

组织DC

人类非淋巴组织中的DC在30多年前就已被发现，SkinDC最初是用CD1a免疫组织化学鉴定的，最近又从真皮组织中分离纯化，并通过流式细胞术和转录技术进行了鉴定。LC主要见于表皮，少数见于真皮，即HLA-DR+、CD11c+、CD1a+和表达CD207、CD205和EpCAM。虽然该群体具有DC特性，但由于其胚胎起源，最近被重新分类为巨噬细胞，类似于脑小胶质细胞和肝脏中的Kupffer细胞。3个HLA-DR+、CD11c+真皮DC亚群与BDC有明显区别，其中2种为CD1a+。第一CD1a亚型-表达大量CD1c、CD11b和CD172。第二交叉递呈亚群表达低数量的CD1c，但也表达XCR1和CD370。第三真皮亚群为CD14+单核细胞源性真皮DC，共表达CD 209和CD1c。在其他组织中也发现了类似的种群。

体外诱导产生的DC

在白细胞计数不到1%的情况下，BDC是罕见的。以白细胞介素4(IL-4)和巨噬细胞集落刺激因子(GM-CSF)为来源的体外培养的外周血 单个核细胞分化为DC(Mo-DC) ，为研究提供了一种更容易获得的细胞群体。然而，从新鲜静脉血中分离出的DC在表型和功能上均有差异。特别是，几乎没有证据表明Mo-DC能够有效迁移，这是DC肿瘤疫苗接种策略中所必需的。显然，它们的活性趋化因子受体或粘附分子的互补不能允许迁移。其他容易在Mo-DC表面表达但不在bDC上表达的标记包括CD 209、CD 258（LIGHT）、CD300a/c。

DC细胞分化

DC属于MPS（Mononuclear phagocytic system)，研究证实了它们由HSC分化而来。在体外，CD34+HSC可分化为具有不同组合的生长因子和细胞因子的BDC，FLT3L和TPO产生 epDC ；Flt3L，SCF，GM-CSF，IL-4，IL-3，IL-6和TPO，则产生 cDC1和cDC2 ；FLT3L，GM-CSF，TNF和TGF-β 产生 LC 。这表明这些生长因子的受体，如TPO受体、CD 110和细胞因子受体在DC前体表面表达。

主要参考文献

R.M. Steinman, J.Exp. Med. 137 (5) (1973) 1142–1162.

G. Kohler, Nature 256 (5517) (1975) 495–497.

K.P. MacDonald, Blood 100 (13)(2002) 4512–4520.

G. Breton, J. Exp. Med. 213(13) (2016) 2861–2870.

G.J. Clark et al. Seminars in Cell & Developmental Biology (2018)

利妥昔单抗注射液的临床试验

国外临床研究非霍奇金淋巴瘤）。与单独使用甲氨蝶呤治疗相比，使用利妥昔单抗治疗–无论作为单一药物治疗还是甲氨蝶呤或环磷酰胺联合用药治疗–在观察期前24 周期间明显降低了炎症标志物的浓度。利妥昔单抗组的骨转运标志物骨钙蛋白和P1NP 浓度较之甲氨蝶呤单独治疗组明显增加。多疗程治疗24 周双盲对照试验结束后，患者可入选一开放、长期随访试验。这些患者根据治疗医生对疾病活动度的评价，而无论周围B 淋巴细胞计数如何，可按需要接受第二疗程的利妥昔单抗治疗。两个疗程的间隔时间不一；大部分患者在前一疗程结束后6-12 个月接受再治疗, 某些患者需要再治疗的间隔周期较长。根据DAS28 自基线的变化来看（见图2），进一步治疗至少具有与初步治疗相同的效果。图2. 第一和第二疗程之后，DAS28随时间的平均改变（曾接受过抗TNF治疗的人群） 国内临床研究初治的弥漫大B细胞性非霍奇金淋巴瘤国内一项多中心、随机、开放、对照临床研究在63 例（40-75 岁）CD20 阳性的初治的弥漫大 B 细胞性非霍奇金淋巴瘤患者中进行，包括试验组32 例，对照组31 例。试验组接受利妥昔单抗+标准CHOP 化疗方案，对照组接受标准CHOP 化疗方案。两组均治疗6 个疗程。每个疗程21 天。试验组中本品在化疗周期第1 天使用，剂量为375mg/m2 BSA ，静脉滴注。结果显示：试验组CR29.0％，PR54.9％，总有效率83.9％。对照组CR31.3％，PR31.3％，总有效率62.5％。

贵州生育津贴2021年新规定

王天佑，男，1942年生。1963年毕业于北京医学院(北京大学医学部)医疗系。1978年，1987年，1990-1991年，三次赴阿根廷进修学习，师从世界著名心血管外科专家R. Favaloro 和D. Liotta教授。曾任北京友谊医院外科及胸心血管外科住院医师，主治医师，副主任及副主任医师，胸心血管外科主任及主任医师。首都医科大学讲师，副教授，教授，学位委员会委员。中华医学会胸心血管外科学会委员，**，副主任委员。全国青联委员。北京市人大代表。
基本信息
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中文名称
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王天佑
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国籍
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中国
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民族
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汉
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出生日期
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1942年
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职业
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医师
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毕业院校
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北京医学院(北京大学医学部)医疗系
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目录 1个人经历 2成就与荣誉
折叠本段个人经历
现任:
第十一届全国人大代表
十届全国政协委员
中华医学会胸心血管外科学会**兼秘书长(前副主任委员)
中国医师协会胸外科医师分会会长
北京医学会胸心血管外科学会主任委员兼胸外科学组组长北京医学会理事
北京医师协会常务理事
首都医科大学附属北京友谊医院专家委员会委员
首都医科大学附属北京友谊医院胸心血管外科主任医师,教授,博士生导师,学科带头人
首都医科大.学附属北京宣武医院胸心血管外科顾问
首都医科大学肺癌诊疗中心名誉主任
北京世纪坛医院胸外科主任
清华大学第一附属医院胸外科主任
中华外科杂志编委
中华胸心血管外科杂志编委
中华心血管病杂志编委
中国肺癌杂志常务编委
中国循环杂志副总
享受国务院特殊津贴突出贡献专家
研究方向
长期从事胸心血管外科临床、教学、科研工作，经验丰富，技术全面，尤其在肺癌、食管癌、气管肿瘤、纵隔肿瘤等胸部肿瘤外科及肺、食管、气管良性疾病外科，技术精湛，造诣较深。多年来进行肺部肿瘤外科治疗及综合治疗的临床研究，在国内首先应用超声吸引术进行肺切除，提出非典型性局限性肺切除术的概念和方法，在肺转移瘤和肺功能低下肺癌的外科治疗取得良好效果。应用体外循环和心血管外科技术进行肺癌扩大切除和气管肿瘤切除，取得良好效果。
年来，进行III期非小细胞肺癌新辅助化疗的临床研究，环氧化酶COX-2，S100A8，A9蛋白及新型单克隆抗体GLC-238在非小细胞肺癌的表达及其临床意义的研究，肺癌前哨淋巴结的标测在肺癌淋巴结清扫术中应用的研究等，取得显著成果。通过临床研究，证明三探头FDG氟18扫描(SPECT)在肺癌诊断和分期中有重要意义，在部分病人可代替PET，节省费用。在肺癌的诊断和治疗方面取得不少成果。另外，还正在人工气管和人工食管的组织工程研究和可植入式人工肺的研究方面进行一些探索。1980年以来还从事心脏瓣膜病、冠心病、主动脉瘤、慢性心力衰竭的外科治疗和临床研究，在低架生物瓣的研制，升主动脉瘤合并主动脉瓣关闭不全的外科治疗临床研究，骨骼肌心脏辅助的研究等取得显著成果;在国内首次完成动力性心肌成形术，为我国难治性心力衰竭的治疗开辟了又一新途径。
从事的主要科研课题为:(1)肺癌的早期诊断和综合治疗，重点为肺癌纵隔淋巴结转移规律和手术方法改进的研究;(2)组织工程人工气管和人工食管的研究;(3)可植入式人工肺的探索实验研究等。
折叠本段成就与荣誉
近十五年来获得国家科技进步奖二等奖二项，卫生部科技进步奖二等奖三项，北京市科技进步奖一等奖二项，二，三等奖各一项。发表论文60余篇，参加编著书籍八部。1993年评为北京市有突出贡献专家，享受国务院特殊津贴。1995年评为北京市卫生系统先进个人，卫生部和人事部全国卫生系统先进工作者。1998年当选为全国政协委员。
2012年全国两会
在2012年全国两会北京团的全团会议上，全国人大代表、北京友谊医院胸心血管外科主任医师王天佑透露，2012年卫生部进行了上调医生手术费和护士护理费价格的调研，他希望13年尽快出台方案予以实施。为减少患者负担，他建议扩大医保范围。
王天佑表示，医疗卫生劳务价格多年没有得到适当调整，12年的北京市医生和护士的技术劳动与实际价值严重不符。他说:“医生的技术太便宜，比如做一个肺叶切除，北京地区的价格是800元，而做支气管缝合，需要用的缝合器就要3000到4000元。技术价格和用品价格差得非常大，医务人员劳动价值得不到体现，严重地挫伤了医务人员的积极性“。

单细胞文献-8 单细胞RNA测序揭示外周和肺对COVID-19的不同免疫反应

The differential immune resp***es to COVID-19 in peripheral and lung revealed by single-cell RNA sequencing | Cell Discovery

乙肝两对半检查

有抗体，只要HBsAb是阳性，就表示身体里有抗体存在。
一个正常人（有抗体）的两对半检查结果应该是：
1.HBsAg（乙肝表面抗原）阴性。若阳性则表示感染乙肝。
2.HBsAb（乙肝表面抗体）阳性。表示有抗体存在。
3.HBeAg（乙肝e抗原）阴性。
4.HBeAb（乙肝e抗体）阴性。
5.HBcAb（乙肝核心抗体）阴性。
现在两对半是半定量实验。你可以看看你单子上HBsAb的抗体是否够强，数值越大就代表抗体效价越强，如果是弱阳性的话就说明应该去补种乙肝疫苗了。
如果第1、3、5项阳性表示乙肝大三阳。1、4、5项阳性表示乙肝小三阳

中枢神经特异蛋白s100

1       S100蛋白的分子生物学基础
1.1    S100蛋白的化学本质和基因定位
S100蛋白是一组低分子量的钙结合蛋白，分子量在10～12kD，其氨基酸序列在脊椎动物中高度保守，与钙调蛋白及其他EF手型钙离子结合蛋白具有高度同源性。目前共发现有20种结构与功能相似、存在于不同部位的可以调节细胞内和细胞外Ca2+的S100蛋白：包括S100A1～S100A13、S100B、S100C、S100P、钙粒蛋白C（Calgranulin C）、钙结合蛋白3（Calbindin 3）、Profilaggrin和毛透明蛋白（Trichohyalin）等。
S100蛋白是由两个同分异构的两个亚单位（α，β）组成的同型二聚体或异型二聚体。细胞内绝大多数S100蛋白分子以同型二聚体的形成存在，此外还能形成S100A／S100B，S100A8／S100A9异型二聚体，S100A82／S100A9三聚体以及S100A82／S100A92四聚体等，其聚合作用主要依赖于疏水作用力。研究发现，S100分子不含任何糖类、脂类和核酸成分。S100A0含有2个α亚基，S100A只含有1个β亚基，A100B由2个β亚基组成。不同的S100蛋白含有类似的氨基酸结构域，在氨基端和羧基端均含有疏水区，在每个亚基的羧基端均含有1个EF手型钙离子结合区，当与钙离子结合后，S100蛋白构象发生改变，暴露出其与靶蛋白的结合位点，进而通过与相应的靶蛋白作用发挥其生物学效应。Zn2+与S100的组氨酸残基结合后可以诱导S100分子羧基端构象的改变，从而增加氨基末端钙离子结合位点与钙离子的亲合力。
人类的S100的β基因有3个外显子组成。第1个外显子在5’端非转录区，第二和第三个外显子分别编码一个EF手型钙离子结合区。其基因定位于染色体的21q22.2-21q22.3区域。此区的基因重复可引起Down’s综合征。
人类的S100的α基因定位于染色体的1q21区域。在肿瘤组织中此区的基因常常频繁重组，从而引起S100基因表达的失控。在肿瘤晚期和发生肿瘤转移时可见S100的异常表达。由于S100上述的特性，近年来发现在肿瘤组织，特别是神经外胚层起源的肿瘤组织中S100的异常表达，而且与疾病的分期和预后具有相关性。