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题名O-GlcNAc糖基化修饰在肾脏疾病中的研究进展
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作者
汤玉杰
钟永忠(综述)
曾彩虹(审校)
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机构
南京中医药大学金陵临床医学院(东部战区总医院)国家肾脏疾病临床医学研究中心
南京大学医学院附属金陵医院(东部战区总医院)国家肾脏疾病临床医学研究中心
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出处
《医学研究与战创伤救治》
CAS
北大核心
2024年第9期986-991,共6页
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基金
国家自然科学基金(82070793)
江苏省卫生健康委医学科研重点项目(ZD2021018)。
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文摘
O-GlcNAc糖基化(O连接N-乙酰氨基葡萄糖糖基化)修饰是常见的蛋白质翻译后修饰之一,涉及将O-连接的β-N-乙酰氨基葡萄糖(O-GlcNAc)添加在蛋白质上的丝氨酸/苏氨酸残基上,在各种细胞过程中起着重要作用,包括代谢、信号转导和细胞凋亡。O-GlcNAc糖基化修饰异常与多种疾病的发生密切相关,包括癌症、糖尿病、心血管疾病和神经退行性疾病等。近年来的研究表明,蛋白质O-GlcNAc糖基化修饰也广泛参与肾脏疾病的发生与发展。因此,为了解O-GlcNAc修饰在常见肾脏疾病中的变化,文章就O-GlcNAc糖基化修饰在肾脏(胚胎)发育、基因突变或肾脏发育异常相关性疾病中的研究进行综述,为未来继续研究肾脏疾病中O-GlcNAc糖基化修饰的扰动并以此为靶点研发出特异性治疗方式提供参考。
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关键词
O-GlcNAc糖基化修饰
肾脏固有细胞
肾脏疾病
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Keywords
O-GlcNAcylation
renal intrinsic cells
kidney diseases
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分类号
R692
[医药卫生—泌尿科学]
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题名移植肾复发和新发局灶节段性肾小球硬化的研究进展
被引量：3
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作者
朱莹(综述)
曾彩虹(审校)
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机构
南京医科大学金陵临床医学院(东部战区总医院)国家肾脏疾病临床医学研究中心
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出处
《医学研究生学报》
CAS
北大核心
2021年第8期861-865,共5页
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基金
国家自然科学基金(82070793)。
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文摘
局灶节段性肾小球硬化(FSGS)是成人及儿童肾病综合征的常见病理类型之一。肾移植术后FSGS易复发,且导致移植肾失功风险增加。近年来,对于移植后FSGS复发机制的研究逐渐深入,而移植后新发FSGS也引起关注,其发病机制和治疗方法与复发性FSGS有所不同。文章就移植肾复发和新发FSGS的发病机制、临床病理表现、治疗和预后的研究进展进行综述。
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关键词
肾移植
局灶节段性肾小球硬化
复发
发病机制
治疗
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Keywords
kidney transplantation
focal segmental glomerulosclerosis
recurrence
pathogenesis
treatment
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分类号
R692
[医药卫生—泌尿科学]
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题名γδT细胞在肾病中的研究进展
被引量：4
- 3
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作者
温建强
李丽娟(综述)
曾彩虹(审校)
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机构
南京大学医学院附属金陵医院(东部战区总医院)国家肾脏疾病临床医学研究中心全军肾脏病研究所
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出处
《医学研究生学报》
CAS
北大核心
2022年第11期1226-1232,共7页
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基金
国家自然科学基金(82070793)
江苏省卫健委重点项目(ZD2021018)。
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文摘
在肾的炎症和自身免疫反应中,非典型T细胞在不同的生理环境下扮演不同的角色。γδT细胞(TCRγδ+CD3+)被认为是一群介于适应性免疫与固有免疫之间的桥梁细胞,是非典型T细胞之一。γδT细胞广泛参与各类肾病的炎症和免疫调节反应,并在透析感染、移植后免疫耐受、细胞疗法等方面展现出独特的临床治疗和检验诊断应用前景。文章就γδT细胞的发育、分布、功能以及在肾病中的角色进行综述,为诊断与治疗提供新的研究思路。
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关键词
非典型T细胞
ΓΔT细胞
肾病
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Keywords
unconventional T cells
γδT cells
kidney diseases
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分类号
R692
[医药卫生—泌尿科学]
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题名人工智能在移植肾脏病理中的应用进展
被引量：3
- 4
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作者
刘许蒙(综述)
曾彩虹(审校)
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机构
南京大学医学院附属金陵医院(东部战区总医院)国家肾脏疾病临床医学研究中心全军肾脏病研究所
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出处
《医学研究与战创伤救治》
CAS
北大核心
2023年第12期1317-1321,共5页
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基金
国家自然科学基金(82070793)
江苏省卫生健康委医学科研重点项目(ZD2021018)。
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文摘
随着人工智能技术的发展,其在医学病理领域的应用越来越广泛。移植肾活检病理作为移植后肾脏疾病诊断的金标准,对后续的治疗和预后也有重要的指导意义,其中人工智能技术在辅助病理分析、识别及定位等方面具有巨大的潜力。文章对人工智能在移植肾脏病理中的应用现状和研究进展进行综述,包括基于机器学习的肾组织分类、供肾组织的肾小球病变评估、移植后排斥反应的识别、免疫荧光沉积物的识别、免疫组织化学病理分析和肾移植后的结局预测。通过分析和归纳相关研究结果,认为人工智能技术可以有效地辅助医师进行移植肾脏病理的诊断和预后预测,从而提高病理医师工作效率,在移植病理领域具有广阔的应用前景。
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关键词
人工智能
深度学习
肾脏移植
病理
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Keywords
artificial intelligence
deep learning
kidney transplantation
pathology
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分类号
R692
[医药卫生—泌尿科学]
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