目的分析北京地区秋冬季急性呼吸道感染的流行特征,为急性呼吸道感染疾病的防控和诊治提供依据。方法采用便利抽样法,以北京协和医院2023年9月—2024年2月因急性呼吸道感染就诊的患者为研究对象。采集患者鼻咽拭子标本,采用荧光定量PCR...目的分析北京地区秋冬季急性呼吸道感染的流行特征,为急性呼吸道感染疾病的防控和诊治提供依据。方法采用便利抽样法,以北京协和医院2023年9月—2024年2月因急性呼吸道感染就诊的患者为研究对象。采集患者鼻咽拭子标本,采用荧光定量PCR法检测6种常见呼吸道病原体[包括甲型流感病毒(influenza A virus,FluA)、乙型流感病毒(influenza B virus,FluB)、人鼻病毒(human rhinovirus,HRV)、肺炎支原体(Mycoplasma pneumoniae,MP)、呼吸道合胞病毒(respiratory syncytial virus,RSV)、腺病毒(adenovirus,ADV)]和新型冠状病毒感染情况,对病原体感染分布特征进行分析。结果共入选符合标准的患者5556例,6种常见呼吸道病原体总体阳性率为63.7%,单一病原体阳性率为54.0%,2种病原体阳性率为8.9%,3种及以上病原体阳性率为0.7%。整体检出病原体以FluA和RSV为主,阳性率依次为16.1%和15.7%;ADV、MP、HRV和FluB阳性率接近,分别为11.1%、11.1%、10.0%和10.0%。病原体总体阳性率在性别间无显著性差异,但在秋冬季节间(χ^(2)=34.617,P<0.001)以及儿童、中青年和老年患者间(χ^(2)=422.38,P<0.001)存在统计学差异。其中,MP(χ^(2)=8.647,P=0.003)、FluA(χ^(2)=131.932,P<0.001)和HRV(χ^(2)=174.199,P<0.001)在秋季的阳性率显著高于冬季,而FluB在冬季的阳性率显著高于秋季(χ^(2)=287.894,P<0.001);儿童组MP、RSV、HRV和ADV的阳性率均显著高于中青年和老年患者(P均<0.001),而FluB在中青年患者中的阳性率则显著高于儿童和老年患者(P均<0.001)。6种常见呼吸道病原体在新型冠状病毒感染流行时期阳性率明显下降,表现为非同步季节性模式。结论北京地区呼吸道病原体流行情况与年龄、季节有关,需在不同季节、针对不同重点人群开展有针对性的预防措施。展开更多
文摘目的分析北京地区秋冬季急性呼吸道感染的流行特征,为急性呼吸道感染疾病的防控和诊治提供依据。方法采用便利抽样法,以北京协和医院2023年9月—2024年2月因急性呼吸道感染就诊的患者为研究对象。采集患者鼻咽拭子标本,采用荧光定量PCR法检测6种常见呼吸道病原体[包括甲型流感病毒(influenza A virus,FluA)、乙型流感病毒(influenza B virus,FluB)、人鼻病毒(human rhinovirus,HRV)、肺炎支原体(Mycoplasma pneumoniae,MP)、呼吸道合胞病毒(respiratory syncytial virus,RSV)、腺病毒(adenovirus,ADV)]和新型冠状病毒感染情况,对病原体感染分布特征进行分析。结果共入选符合标准的患者5556例,6种常见呼吸道病原体总体阳性率为63.7%,单一病原体阳性率为54.0%,2种病原体阳性率为8.9%,3种及以上病原体阳性率为0.7%。整体检出病原体以FluA和RSV为主,阳性率依次为16.1%和15.7%;ADV、MP、HRV和FluB阳性率接近,分别为11.1%、11.1%、10.0%和10.0%。病原体总体阳性率在性别间无显著性差异,但在秋冬季节间(χ^(2)=34.617,P<0.001)以及儿童、中青年和老年患者间(χ^(2)=422.38,P<0.001)存在统计学差异。其中,MP(χ^(2)=8.647,P=0.003)、FluA(χ^(2)=131.932,P<0.001)和HRV(χ^(2)=174.199,P<0.001)在秋季的阳性率显著高于冬季,而FluB在冬季的阳性率显著高于秋季(χ^(2)=287.894,P<0.001);儿童组MP、RSV、HRV和ADV的阳性率均显著高于中青年和老年患者(P均<0.001),而FluB在中青年患者中的阳性率则显著高于儿童和老年患者(P均<0.001)。6种常见呼吸道病原体在新型冠状病毒感染流行时期阳性率明显下降,表现为非同步季节性模式。结论北京地区呼吸道病原体流行情况与年龄、季节有关,需在不同季节、针对不同重点人群开展有针对性的预防措施。
文摘目的运用生物信息学分析方法分析原发性硬化性胆管炎(Primary Sclerosing Cholangitis,PSC)与骨质疏松症(Osteoporosis,OP)之间的关联及潜在治疗靶点。方法通过GEO数据库下载PSC和OP基因表达数据,筛选差异表达基因(Differentially Expressed Genes,DEGs);运用R软件包进行京都基因和基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)富集分析;结合蛋白质-蛋白质相互作用(Protein-Protein Interaction,PPI)网络筛选的枢纽基因进而确定PSC和OP关键基因;进行基因集富集(Gene Set Enrichment Analysis,GSEA)分析和免疫相关因素分析;通过DSigDB数据库预测潜在的药物治疗靶点。结果共筛选出30个DEGs,通路富集分析显示DEGs主要富集于NF-κB信号通路。PPI与模块基因结合筛选出5个关键基因,分别为TLR4、BCL2L1、ADIPOR1、BSG和BCL6;GSEA分析和免疫相关因素分析结果显示PSC与OP可能与免疫和代谢有相关性;通过DSigDB数据库预测潜在的药物治疗靶点。结论PSC与OP之间可能存在较为显著的关系,TLR4、BCL2L1、ADIPOR1、BSG和BCL6在PSC和OP中发挥重要作用,劳拉西泮(lorazepam)、链脲佐菌素(streptozocin)和环磷酰胺(cyclophosphamide)可能作为潜在治疗药物。
