辛伐他汀和非诺贝特联合降脂治疗对脂蛋白相关的磷脂酶A2及Rho信号通路的影响

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    30570712
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    25.0万
  • 负责人：
    陈红
  • 依托单位：
    北京大学
  • 学科分类：
    H0205.冠状动脉性心脏病
  • 结题年份：
    2008
  • 批准年份：
    2005
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2006-01-01 至2008-12-31

项目摘要

联合应用他汀类和贝特类药物的合法性近年才获公认，但其对动脉粥样硬化(AS)的影响不清。LP-PLA2是一个新发现的，被认为在血管炎症反应中处于中心位置的炎症因子，但调脂治疗对其效果仍有待研究。我们在完成他汀类药物对Rho信号通路的影响，以及联合应用辛伐他汀和非诺贝特对混合型高脂血症患者的安全性和调脂有效性的研究后，欲观察上述联合用药对有混合型高脂血症的NZW兔血LP-PLA2活性、水平，AS斑块严重性及其巨噬细胞上LP-PLA2表达的影响，并以C3外酶、E.coli CNF-1、Y-27632为工具，探讨Rho信号通路的作用，以证实以下假设：联合应用辛伐他汀和非诺贝特可协同下调LP-PLA2的表达，降低其活性和水平，延缓AS的发生发展，该过程由Rho信号通路介导。本研究将影响未来降脂药物的使用模式，同时也有助于进一步揭示降脂药物的抗AS机理。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（1）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
瑞舒伐他汀和阿托伐他汀对高胆固醇患者血浆脂蛋白相关性磷脂酶A2的影响
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    中国综合临床 2008, 24: 359-362
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：

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其他文献

自动术语抽取研究综述
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  • 影响因子：
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  • 通讯作者：
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  • 发表时间：
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  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
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  • 通讯作者：
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  • DOI：
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  • 发表时间：
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  • 期刊：
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
    黄启超
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  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张应龙;李翠平;陈红
  • 通讯作者：
    陈红
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  • DOI：
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  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    核农学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    周绪霞;陈红;陈婷;吕飞;顾赛麒;丁玉庭
  • 通讯作者：
    丁玉庭

其他文献

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AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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