简介：家长和老师阻止中学生“早恋”的原因有两个：一是担心影响学习；二是担心他们过早的发生“那种”关系。

简介：世界卫生组织精神卫生学专家指出：人都有其特定的性格。不同的性格，非但关系到本人生活、学习和工作，而且往往与患精神病有着密切的关系。怪异性格多种多样，但主要有以下四种：

简介：

简介：《礼记》中说：“饮食男女，人之大欲存为。”到了青春期，由于生殖器官的成熟和性腺的发育，性激素的分泌增加，使男女产生性欲。如男性会感到有附睾丸的压力、精囊需要松解、全身紧张，医学上叫性的排泄欲，需要性交或自淫方能解除，这种需要将维持好多年。女性的性欲表现身体的膨满感，

简介：目的：探讨氨溴特罗联合孟鲁司特对儿童咳嗽变异性哮喘临床疗效。方法：102例咳嗽变异性哮喘患儿,随机分为三组,A组口服氨溴特罗联合孟鲁司特,而B组仅给予孟鲁司特,C组给予氨溴特罗。观察比较三组的临床疗效、咳嗽缓解和消失时间、并发症及复发率。结果：A组的总有效率明显高于B组和C组,咳嗽缓解和消失时间及复发率也低于B组和C组（P〈0.05）。结论：氨溴特罗联合孟鲁司特是一种安全、高效的治疗儿童咳嗽变异性哮喘的方法。

简介：目的探索乳腺癌患者与健康人群的血清蛋白质谱差异，寻找能够帮助鉴别诊断乳腺癌的候选血清蛋白标志物。方法收集117例乳腺癌患者和56例健康人的血清标本，随机分为训练组（74例乳腺癌和36例健康人）与测试组（43例乳腺癌和20例健康对照）。采用表面增强激光解析离子化飞行时间质谱（SELDI—TOFMS）技术检测所有血清标本的蛋白质谱。用BiomarkerWizard统计软件比较训练组乳腺癌与健康对照间的蛋白质谱差异，再用BiomarkerPattern软件筛选出一组差异蛋白构建决策分类树模型以鉴别乳腺癌病例和健康人群，最后用测试组对分类模型进行验证。结果乳腺癌组和健康对照组的血清蛋白质谱存在14个差异显著的蛋白峰，以质荷比分别为3958、4288、4974、5902、8518、8930、9282和11360的8个差异蛋白构建决策树分类模型，鉴别乳腺癌与健康对照组的敏感性为82．43％（61／74），特异性为83．33％（30／36），准确性为82．73％（91／110），用测试组进行验证的敏感性为86．05％（37／43），特异性为65．00％（13／20），准确性为79．37％（50／63）。结论乳腺癌与健康人群的血清蛋白质谱存在差异，SELDI—TOFMS技术筛选出的血清差异蛋白有助于乳腺癌的鉴别诊断。

简介：目的本研究应用甲基化芯片技术研究妊娠糖尿病网膜下脂肪与正常对照组的全基因组甲基化差异,提供妊娠期糖尿病网膜下脂肪全基因组范围内的甲基化差异数据背景,为寻找妊娠糖尿病网膜脂肪基因表达差异原因提供线索。方法收集3例通过OGTT实验确诊但未经过治疗的妊娠期糖尿病患者和同期3例年龄,孕次产次,孕前BMI与之无差异的健康对照者网膜下脂肪组织,提取总RNA后,采用IlluminaMethylationBeadChipchip芯片进行检测,并进行基因甲基化结果进行比较,寻找具有甲基化差异的基因。结果结果发现两研究组中网膜下脂肪的全基因组DNA甲基化存在差异。妊娠糖尿病组中总共有1298个基因发生了低甲基化,1570个基因发生了高甲基化。这些基因参与了细胞骨架构建,细胞凋亡调控,细胞核内信号转导,糖和脂代谢,炎症反应等。进一步数据分析发现,两组样本在miRNA启动区上位点甲基化变化水平不一致的基因有3个,包括：PSORS1C1,PCDHB13和DKFZp686A1627。在同一CpG岛区域位点甲基化变化水平不一致的基因有7个,在miRNA区域具有甲基化差异的基因有13个。结论正常对照组与GDM组中基因的甲基化位点和水平存在显著差异,这可能与该基因在组织中表达的蛋白水平在两组中的差异表达密切相关。是否甲基化的差异是导致相应基因表达水平差异的原因还需要深入的研究。未来需要进一步弄清DNA甲基化在网膜下脂肪中对基因表达目标蛋白的调控作用,为妊娠糖尿病的治疗和预防提供线索。

简介：目的：研究食管癌癌变过程中血清低分子量蛋白的细微变化,探索食管癌发生的机制、寻找食管癌早期诊断的生物标志物和方法。方法：应用表面激光解析电离飞行时间质谱技术对食管癌患者和健康对照血清进行蛋白质谱指纹图谱检测,通过BiomarkerWizard软件筛选差异蛋白,使用人工神经网络软件建立食管癌早期诊断模型并用盲法验证其诊断效果;将食管癌早期和中晚期食管癌患者血清质谱图进行比对分析,寻找各期差异蛋白,并建立分期诊断模型。结果：发现食管癌和正常人差异蛋白5种,早期食管癌和中晚期食管癌差异蛋白3种。通过早期食管癌组和健康对照组建立早期诊断模型的灵敏度87.88%,特异度91.43%,准确度89.71%,经过盲法验证结果为灵敏度95.83%,特异度89.13%,准确度91.43%。建立的分期诊断模型中,早期食管癌和中晚期筛选的差异蛋白建立的分期诊断模型灵敏度75.76%,特异度79.17%,准确度77.19%。结论：表面增强激光解析离子化飞行时间质谱（SELDI-TOF-MS）联合人工神经网络技术操作较为简便,在食管癌的诊断和分期上具有可行性。