【摘 要】
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目的:这项荟萃分析旨在评估细胞周期蛋白依赖性激酶（CDK）4/6抑制剂加内分泌疗法（ET）对绝经后激素受体阳性（HR+）,人表皮生长因子受体2阴性（HER2）晚期乳腺癌（ABC）的疗效性和安全性。方法:我们对PubMed、Embase、Cochrane进行了系统搜索,以获得CDK4/6抑制剂联合ET与单独ET用于绝经后HR阳性,HER2阴性晚期乳腺癌的随机临床对照试验。搜索截止到2020年12月3
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目的:这项荟萃分析旨在评估细胞周期蛋白依赖性激酶（CDK）4/6抑制剂加内分泌疗法（ET）对绝经后激素受体阳性（HR+）,人表皮生长因子受体2阴性（HER2）晚期乳腺癌（ABC）的疗效性和安全性。方法:我们对PubMed、Embase、Cochrane进行了系统搜索,以获得CDK4/6抑制剂联合ET与单独ET用于绝经后HR阳性,HER2阴性晚期乳腺癌的随机临床对照试验。搜索截止到2020年12月31日。我们评估的主要指标是无进展生存期（PFS）,客观反应率（ORR）,临床获益率（CBR）和不良事件（AEs）。结果:分析了将芳香化酶抑制剂（AI）和细胞周期蛋白依赖性激酶（CDK）4/6抑制剂联合治疗与AI单一疗法进行比较的五个对照试验,以及氟维司群500 mg和C DK4/6抑制剂联合与氟维司群500 mg单独治疗的一个对照试验。ET与CDK4/6抑制剂联合治疗可显着改善PFS（风险比:0.62,95%CI 0.58-0.67）,ORR（风险差:0.14、95%CI 0.11-0.18）和CBR（风险差:0.13,与ET单一疗法相比,CI的95%CI为0.09-0.16）。但内分泌（ET）联合CDK4/6抑制剂治疗观察到更多的血液学和胃肠道不良事件。最常见的3-4级AE是中性粒细胞减少症。结论:在绝经后HR+/HER2-ABC患者中,CDK4/6抑制剂具有显著改善PFS的优势。尽管不良事件的发生会相应增加,但大多数是可逆的、并且是可以接受的。因此,对于绝经后的HR+/HER2-ABC患者,相比ET的单一疗法,CDK4/6抑制剂联合ET是更好的治疗方案。
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目的:检测食管胃结合部腺癌（adenocarcinoma of the esophagogastric junction,AEG）患者基因突变情况,分析内披蛋白（Involucrin,IVL）突变对肿瘤细胞生物学功能的影响。方法:1.山西地区AEG患者全外显子组测序和ivl突变分析收集山西省肿瘤医院普通外科手术切除的22例山西地区AEG患者的癌组织和癌旁组织,运用二代测序技术进行全外显子组测序,分
目的:应用生物信息学方法分析纤维蛋白原样蛋白2（Fibrinogen-like Protein 2,FGL2）与胶质瘤的关系,探讨FGL2在胶质瘤中的潜在预后价值和免疫治疗的靶向性。方法:使用TCGA、GETx和GEO数据库分析FGL2在胶质瘤组织中的转录水平,通过TCGA数据库中低级别胶质瘤和胶质母细胞瘤（Glioblastoma,GBM）患者的临床资料,分析FGL2的表达与临床病理特征的关系。
目的:探究信号转导和转录激活因子STAT5A及STAT5B在T淋巴母细胞淋巴瘤（T-cell lymphoblastic lymphoma,T-LBL）中的表达,从m RNA和蛋白水平分析STAT5A及STAT5B与疾病的发生、发展以及生存预后之间的关系,为T淋巴母细胞淋巴瘤的临床诊断和治疗提供新的潜在靶点。方法:（1）采用免疫组织化学（immunohistochemistry,IHC）的方法检测
背景与目的:乳腺癌是全球女性癌症相关死亡的第二大原因,近年发病率持续上升。转移和复发是乳腺癌患者死亡的主要原因,严重危害患者生命健康。转移性乳腺癌易复发、预后差,生存期仅8个月至3年。因此,探寻转移相关的关键分子对提高转移性乳腺癌患者的生存率具有重要意义。非肌肉肌球蛋白ⅡA（Non-muscle myosin ⅡA,NMⅡA）是细胞的肌动蛋白骨架之一,与细胞的迁移、收缩以及胞质分裂等密切相关。近年
目的:利用体内噬菌体展示技术筛选与人非小细胞肺癌NCI-H1299细胞结合的小分子多肽并在体内外鉴定其结合特异性及靶向性。方法:1.将人非小细胞肺癌NCI-H1299细胞接种于裸鼠体内,制备荷瘤裸鼠模型,用噬菌体展示随机环七肽库对荷瘤裸鼠进行3轮体内筛选。免疫组织化学法鉴定噬菌体在肿瘤组织及正常对照组织的分布情况,酶联免疫吸附实验（ELISA）检测噬菌体克隆对NCI-H1299细胞的结合亲和力,鉴
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目的:探究基于随机森林的六种变量筛选方法（RFE-RF、biosigner、Boruta、altmann、vita、r2vim）对高维数据进行变量筛选时的性能表现,并选择适当方法用于弥漫大B细胞淋巴瘤（diffuse large B cell lymphoma,DLBCL）基因分型诊断。方法:通过模拟研究评价基于随机森林的六种变量筛选方法（RFE-RF、biosigner、Boruta、altma
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