【面上项目】Caspases-GSDME细胞焦亡通路在介导顺铂诱导肾小管上皮细胞坏死中的功能机制研究

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Caspases-GSDME细胞焦亡通路在介导顺铂诱导肾小管上皮细胞坏死中的功能机制研究

以下是ChatGPT的回复

背景与意义：

顺铂是一种广泛应用于肿瘤化疗的药物，其主要通过与DNA结合，抑制肿瘤细胞的增殖和分裂。然而，顺铂也会对正常细胞造成损伤，尤其是对肾小管上皮细胞的损伤较为严重，导致肾小管坏死和肾功能损害。目前，顺铂诱导肾小管上皮细胞坏死的分子机制尚不清楚。近期的研究表明，Caspases-GSDME细胞焦亡通路可能在其中发挥重要作用。因此，本研究拟探究Caspases-GSDME细胞焦亡通路在介导顺铂诱导肾小管上皮细胞坏死中的功能机制，为防治顺铂肾毒性提供新的理论和实验依据。

研究内容：

本研究将采用体外和体内实验相结合的方式，探究Caspases-GSDME细胞焦亡通路在介导顺铂诱导肾小管上皮细胞坏死中的功能机制。具体研究内容包括以下几个方面：

1. 确定顺铂诱导肾小管上皮细胞坏死的最佳浓度和时间，建立顺铂诱导肾小管上皮细胞坏死的体外模型。

2. 采用Western blotting和实时荧光定量PCR等技术，检测Caspases-GSDME细胞焦亡通路相关蛋白和基因的表达变化，探究Caspases-GSDME细胞焦亡通路在顺铂诱导肾小管上皮细胞坏死中的作用机制。

3. 采用siRNA和药物干预等方法，干扰或激活Caspases-GSDME细胞焦亡通路，验证其在顺铂诱导肾小管上皮细胞坏死中的功能作用。

4. 采用顺铂诱导小鼠肾损伤模型，观察Caspases-GSDME细胞焦亡通路的表达变化和肾小管损伤程度，验证其在体内的作用机制。

意义与创新：

本研究将探究Caspases-GSDME细胞焦亡通路在介导顺铂诱导肾小管上皮细胞坏死中的功能机制，为防治顺铂肾毒性提供新的理论和实验依据。该研究的创新点主要体现在以下几个方面：

1. 首次探究Caspases-GSDME细胞焦亡通路在顺铂诱导肾小管上皮细胞坏死中的作用机制，填补了该领域的研究空白。

2. 采用体外和体内实验相结合的方式，验证了Caspases-GSDME细胞焦亡通路在体内的作用机制，具有较高的可靠性和实用性。

3. 该研究结果有望为防治顺铂肾毒性提供新的治疗策略和药物靶点，具有一定的临床应用前景。

[实用医学统计与统计作图从入门到精通] 训练营

腾讯会议：2023年5月13~14日+20~21日

网络班学员可以获得全套课程录屏用于课后复习

讲师团队：

主讲老师为医学博士，临床医生，目前以第一作者或通讯作者发表SCI论文40余篇。主编专业著作多部，其中临床流行病学与统计学专业著作6部。担任多本SCI杂志或中文杂志审稿人。多次受邀讲授医学统计与循证医学方法学课程，擅长从临床问题出发，以案例讲解为主，讲授临床流行病学与统计学理论，授课深入浅出，通俗易懂。

课程简介：

本课程立足于医学科研与SCI论文写作过程中实际统计学问题，希冀把复杂的统计学问题用符合初学者的思维方式去解读，课程力求做到易学易用。

本课程具有以下特点：

（1）本课程涵盖与临床科研密切相关的绝大多数统计学方法：如随机序列产生，各类t检验，方差分析，卡方检验，秩和检验，相关性分析，一致性检验，多元线性回归，Logistic回归模型，生存分析与Cox回归模型，诊断试验数据ROC分析，PSM分析，基于PASS软件进行样本量及把握度计算等常用的医学统计学方法以及各种统计图形的绘制。通过两天课程系统的学习可以解决绝大多数的临床科研论文写作过程中的统计学问题。

（2）本课程把临床试验设计的基本思想融会贯通在统计学讲解过程中，通过大量的错误案例的辨析，让大家远离医学统计学应用与报告的常用误区。 

（3）通过一门课程搞定多种主流医学统计与绘图软件。本课程实践操作部分，经典案例统计分析以IBM SPSS软件操作为主，联合样本量计算PASS软件；统计制图基于为生物医学专业设计的GraphPadPrism 9.3。在课程讲授中我们牢牢把握一种理念：统计软件仅仅是工具，我们始终贯穿以解决实际应用问题为导向的统计学原理以及软件操作的讲授，教会大家联合运用多种工具解决实际的统计学问题，而不是教条的教授软件操作。

（4）本课程讲者作为一名临床医生，将从一个临床医生的视角解读医学统计学，力求更贴近临床医生以及医学生的思维方式。

注意：本课程主要侧重常用医学统计方法与统计制图，医学统计部分主要基于IBM SPSS软件，绘图部分主要基于GraphPad Prism软件，课程适合于生物医学相关专业人员。

适用人群：

临床医生、医学研究生、医药公司临床研究相关人员

每节课名称	每节课学习目标
专题一 、统计思维培养与常见误区辨析
1.1 统计学思维培养及如何学好统计学？	1. 了解医学统计学学习中的常见误区；2. 掌握快速学习医学统计的一般性方法。
2.1 试验设计中的常见统计学错误辨析	1. 通过大量的案例解读试验设计阶段常见的统计学错误类型，需掌握试验设计过程中的所“不能为”。
2.2 常见的统计学概念混淆与误用	1. 通过大量解读常见的统计学概念混淆与误用案例，需掌握易混淆的统计学概念。
2.3 随机序列产生与随机化分组	1.  基于统计软件随机数字发生器产生随机序列；2. 简单随机化、分层随机化与区组随机化的实现；3. 隐蔽分组的实现
2.4 基于PASS软件计算常见类型的临床研究样本量	1.  掌握基于PASS软件计算常见临床研究设计类型样本量的方法；2.  包括两样本率比较，两样本均数比较，非劣效检验样本量计算，诊断试验样本量计算，生存资料结局样本量计算等
专题二、单因素统计分析方法
3.2 连续数据的正态性检验与非正态数据的正态转换	1. 掌握连续数据的正态性检验方法；2.  掌握非正态数据的正态转换的常用方法
4.1 两组连续资料的比较--t检验与秩和检验	1. 掌握单样本t检验，配对t检验，成组t检验的SPSS软件实现及结果解读；2. 掌握单样本秩和、配对秩和、成组秩和检验的SPSS软件实现及结果解读。
4.2 多组连续资料的比较--单因素方差分析	1. 掌握单因素方差分析的适用条件，SPSS软件操作方法及软件计算结果解读；2. 掌握 POST HOC（两两比较）的常用方法；3. 了解统计学中检验水准校正的概念。
4.3 多组连续资料的比较--两因素方差分析	1. 掌握试验设计中“因素”、“水平”的概念，可正确区分试验设计中的“因素”和“因素的水平”；2. 掌握随机区组方差分析的SPSS软件实现及结果解读；3. 掌握析因设计方差分析的SPSS软件实现及结果解读；4. 掌握重复测量资料方差分析的SPSS软件实现及结果解读。
4.4 多组连续资料的比较--秩和检验	1. 掌握多组连续资料比价的秩和检验在SPSS软件中的实现方法及结果解读。
5.1 四格表的普通卡方检验	1. 掌握普通卡方检验的适用条件；2.  掌握四格表资料的数据录入与SPSS操作；3.  掌握临床研究报告中“基线特征表”的统计描述与假设检验方法。
5.2 配对卡方检验与一致性检验	1. 掌握试验设计中“配对”与“区组”的概念；2. 掌握配对资料卡方检验的数据录入与SPSS软件操作及结果解读；3. 掌握一致性检验（Kappa）的SPSS软件操作及结果解读。
5.3 单向有序列联表的统计学处理	1. 掌握单向有序列联表的数据结构及将数据录入SPSS软件的方法；2.  掌握单向有序列联表秩和检验的SPSS软件操作及结果解读；3. 知道常见的单向有序列联表统计方法误用形式。
5.4 双向有序列联表的统计学处理	1. 掌握双向有序列联表的数据结构与SPSS数据录入；2.  掌握双向有序列联表属性不同的列联表三种常见的统计学处理方法；3.  掌握双向有序列联表属性相同的列联表的一致性检验；4. 培养处理复杂统计学问题的思维：试验目的决定统计学方法选择。
6.1 诊断试验设计要点及统计学指标的含义	1. 掌握诊断试验设计的原则与一般方法；2. 掌握诊断试验各统计指标的含义。
6.2 ROC分析的原理及SPSS软件操作	1. 掌握ROC分析的原理；2. 掌握连续性诊断指标Cut-Off截断值确定的方法；3.  掌握SPSS进行ROC分析的方法及结果解读。
6.3 联合诊断原理及在SPSS软件中的实现	1. 掌握联合诊断在SPSS软件中的实现方法及结果解读；2.  掌握诊断效能评价的指标的含义及计算方法，如AUC等。
7.1 相关分析与回归的区别和应用	1. 掌握两种相关（线性相关与等级相关）的适用条件及SPSS软件实现、结果解读；2. 掌握相关和回归的区别和应用；3.  掌握偏相关系数的含义与计算方法。
专题三、多因素分析与生存分析
7.2 简单线性回归与多元线性回归	1. 掌握简单线性回归与多元线性回归的SPSS实现及结果解读；2. 掌握决定系数R2的意义；3. 掌握多重共线性的识别与诊断方法（容忍度与方差膨胀因子）。
7.3 Logistic回归的原理及软件实现	1. 了解Logistic回归的原理；2. 掌握二元Logistic回归的SPSS软件实现方法及结果解读；3.  掌握二元Logistic回归中两因素交互作用识别方法；4.  掌握二元Logistic回归中亚组分析的方法（SPSS软件实现）；5. 掌握论文中Logistic回归结果的正确报告形式：单因素与多因素分析表格
7.4 多因素回归分析中的变量筛选方法	1.  掌握SPSS软件中所提供的线性回归与Logistic回归变量筛选方法的含义；2. 掌握实际应用过程中Logistic回归变量的筛选方法。
8.1 生存资料的统计分析原则与单因素生存分析	1.  掌握生存资料的数据结构特点；2. 掌握K-M分析、Log-rank检验的SPSS软件实现及结果解读；3. 生存曲线绘制。
8.2 Cox回归分析的原理及统计软件实现	1. 了解Cox回归分析的原理；2. 掌握Cox回归的SPSS软件实现及结果解读；3.  掌握Cox回归中两因素交互作用识别方法；4.  掌握Cox回归中亚组分析的方法（SPSS软件实现）；5. 掌握论文中Cox回归结果的正确报告形式：单因素与多因素分析表格制作。
8.3 Cox回归变量筛选方法	1. 了解SPSS软件中所提供的Cox回归变量筛选方法的意义;  2. 掌握实际应用过程中Cox回归变量的筛选方法（先单因素分析，根据设定的变量筛选界值与专业考量及样本量决定最终纳入回归方程的变量）。
9.1 倾向性匹配得分法的应用	1. 倾向性得分的原理与应用范围；2. 倾向性匹配的统计软件实现
专题四、常用统计图形与表格制作
10.1 临床研究基线特征表制作	1. 介绍临床研究中基线特征表制作方法；2. 统计分析方法；3. 正确解读这类表格
11.1 复杂生存曲线、亚组分析森林图等图形绘制	1. 复杂生存曲线绘制；2. 亚组分析森林图等图形绘制及结果解释
12.1 GraphPad Prism绘图与统计分析基础教程	1. 条形图；2. 箱式图；3. 折线图；4. 饼图绘制；5. ROC曲线；6. 生存分析曲线。
12.2 GraphPad Prism绘图与统计分析高级教程	1. 复杂方差分析的图形绘制与统计分析；2. 线性&非线性拟合；3. Y轴分离的图形绘制；4. 双坐标轴图形绘制与图层叠加；5. 亚组分析森林图绘制

会议时间：2023年5月13~14日+20~21日，共计4天，赠送一场答疑。

会议地点：腾讯会议

主  办  方：上海遐锦生物科技有限公司

会务费用：4600元

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4. 线上班学员可以获得全套课程录屏用于课后复习（可永久回看），如经过第一轮培训答疑后，还没有完全掌握的学员，可以申请参加本年度的同名线下培训班。

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2023-03-01