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L-半胱胺酸在體內和體外實驗對順鉑引起男性生殖之損傷影響

為了解決body serum中文的問題,作者陳儀滋 這樣論述:

臨床常見治療癌症之化療藥物Cisplatin (CIS)造成睪丸功能障礙之副作用會影響男性生殖功能。睪丸內細胞因氧化壓力增加會促使發炎反應,細胞走向凋亡損傷,亦會發生精子生成異常,最終造成睪丸功能性受損。而L-半胱胺酸 (L-cysteine, CYS)因具有強大抗氧化、抗發炎等功效,但至今對男性生殖影響之相關機制研究尚未明確證實,故本研究目的為考慮臨床輔助治療之應用,以體內及體外模式探討CYS對CIS造成男性生殖損傷之相關改善效應。體外實驗利用TM3及TM4小鼠睪丸細胞株,以MTS試驗及結晶紫染色測定細胞存活率,以Western blot測定血睪障壁、發炎及細胞凋亡相關蛋白表現。結果顯示,

CYS可顯著恢復CIS誘導TM3及TM4細胞存活率,並減少Caspase3、PARP、Bax凋亡相關蛋白表現,同時降低TM3細胞NLRP3及COX2發炎相關蛋白表現,且增加TM4細胞ZO-1結構蛋白表現。亦以CIS建立誘導睪丸損傷之動物模式,實驗期21天後,發現CYS可顯著降低睪丸組織及精子結構損傷,維持血清睪固酮濃度,恢復精子存活狀態,並且減少睪丸PARP蛋白表現。因此,本研究表明L-cysteine可改善Cisplatin對男性生殖之不利影響,顯示L-cysteine具有輔助臨床Cisplatin藥物治療下對男性生殖功能損傷之保護潛力。

勞工高尿酸血症相關因子與機器學習預測評估

為了解決body serum中文的問題,作者邱昰桓 這樣論述:

研究背景:機器學習是一種不需顧慮變項間交互作用的一種疾病預測方法。而高尿酸血症是各種慢性疾病的生物指標之一,然而在2011年起我國政府所提供的常規健康檢查卻取消了尿酸的檢測。研究目的:透過機器學習的方法鑑別高尿酸血症的相關因子,並建立用於健康檢查的篩檢預測工具。研究方法:本研究數據來自於台灣北部某醫院的勞工健康檢查,使用迴歸分析找尋相關因子,並藉由迴歸係數估計因子對於尿酸的影響程度。機器學習部分則是利用10種之分類器,分別是羅吉斯迴歸、引導聚集算法、隨機森林、支持向量機、K-近鄰演算法、高斯單純貝氏分類器、梯度提升技術、自適應增強學習、極限梯度提升與多層感知器等十種分類器建立模型,並利用混淆

矩陣對模型的性能進行評估和比較,也使用Shapley additive explanation value (SHAP) 選擇重要特徵值。研究結果:3,667名參與者中有897 人患高尿酸血症,尿酸異常相關因子為年齡、性別、代謝症候群嚴重度指標、身體質量指數與肌酸酐。機器學習過程使用 4,319 筆經處理過的數據,利用SHAP值進行重要特徵值選擇,對尿酸異常的影響依序為肌酸酐與代謝症候群嚴重程度指標等。最佳模型為羅吉斯迴歸和梯度提升技術,兩者的模型的曲線下面積均為 0.78,若只使用排序前兩個主要特徵再次模型訓縣,其預測能力與原始模型相似。研究結論:高尿酸血症主要影響因子為肌酸酐及代謝症候群嚴

重度指標,我們可利用這兩個變項在健康檢查當中進行初步的高尿酸血症檢。本研究提供一種低成本且即時性的工具進行勞工高尿酸血症的預測,擴大研究對象、預測變數與進行前瞻性設計,並進一步提升模型鑑別能力。