軟骨組織中氧含量分布不均,且軟骨細胞在各結(jié)構(gòu)層中的形態(tài)學和生物學差異較大,目前體外實驗已證實氧濃度變化會明顯影響離體培養(yǎng)軟骨細胞的增殖、分化及表型,但生理氧分壓對組織中各層原位軟骨細胞的影響尚不清楚。研究顯示氧分壓會影響胞內(nèi)鈣離子濃度,而鈣離子水平會影響軟骨細胞的胞外基質(zhì)分泌、軟骨的衰老和力學傳導(dǎo)等生理功能。所以本研究基于胞內(nèi)鈣信號探究生理氧分壓對原位軟骨細胞和胞外基質(zhì)的影響;并從胞內(nèi)鈣信號和生理氧分壓出發(fā),找到不同層中利于胞外基質(zhì)合成的方法。另外,由于現(xiàn)有鈣信號檢測技術(shù)的數(shù)據(jù)處理過程繁瑣且耗時長,所以本研究基于深度學習方法改進了鈣信號檢測的數(shù)據(jù)處理過程。本研究啟發(fā)了在軟骨發(fā)育的關(guān)鍵科學問題研究中應(yīng)充分考慮由結(jié)構(gòu)層和氧分壓帶來的影響,應(yīng)盡量分結(jié)構(gòu)層探討軟骨細胞和軟骨組織的生理或病理狀態(tài)。同時,本研究有利于指導(dǎo)未來的臨床應(yīng)用,例如為軟骨組織修復(fù)、原位軟骨細胞體外培養(yǎng)、3D打印構(gòu)建軟骨組織等研究,提供鈣信號與氧分壓方面的理論依據(jù),以及各項胞內(nèi)鈣信號檢測指標;通過模擬和調(diào)控最適氧分壓來影響軟骨組織的發(fā)育。另外,基于深度學習的鈣信號檢測技術(shù)改進,克服了較厚軟骨組織和動態(tài)變化細胞輪廓帶來的細胞識... 

【文章頁數(shù)】：113 頁

【學位級別】：博士

【文章目錄】：
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英文縮略詞對照表
1 緒論
    1.1 問題的提出及研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 軟骨組織的結(jié)構(gòu)特點
        1.2.2 軟骨組織中的氧分壓
        1.2.3 軟骨細胞中的鈣信號特點
        1.2.4 基于深度學習的胞內(nèi)鈣信號檢測
    1.3 課題的研究目的及研究內(nèi)容
        1.3.1 課題的研究目的與意義
        1.3.2 課題的研究內(nèi)容
        1.3.3 課題的技術(shù)路線
        1.3.4 課題的特色及創(chuàng)新點
2 原位軟骨細胞鈣信號檢測實驗和胞外基質(zhì)檢測實驗的方法構(gòu)建
    2.1 引言
    2.2 實驗材料與儀器設(shè)備
        2.2.1 主要實驗儀器及耗材
        2.2.2 主要實驗試劑
        2.2.3 主要實驗試劑配制
    2.3 實驗方法
        2.3.1 軟骨組織切片樣品制作
        2.3.2 原位軟骨細胞活性檢測實驗
        2.3.3 胞內(nèi)自發(fā)鈣響應(yīng)實驗
        2.3.4 冰凍切片
        2.3.5 免疫組化
        2.3.6 阿爾新藍(AlcianBlue)8GX染色
        2.3.7 COLL-Ⅱ和GAG的半定量計算
        2.3.8 數(shù)據(jù)處理與統(tǒng)計分析
    2.4 實驗結(jié)果
        2.4.1 原位軟骨細胞活性檢測
        2.4.2 實時自發(fā)鈣響應(yīng)觀察結(jié)果
        2.4.3 COLL-Ⅱ和GAG染色實驗的觀察結(jié)果
        2.4.4 軟骨組織結(jié)構(gòu)分層
        2.4.5 原位軟骨細胞自發(fā)鈣響應(yīng)的計算結(jié)果
        2.4.6 胞外基質(zhì)中COLL-Ⅱ和GAG計算結(jié)果
    2.5 分析與討論
        2.5.1 自發(fā)鈣響應(yīng)實驗
        2.5.2 COLL-Ⅱ和GAG合成代謝實驗胞外基質(zhì)區(qū)域的選擇
        2.5.3 軟骨組織胞外基質(zhì)中COLL-Ⅱ和GAG的含量
    2.6 小結(jié)
3 氧分壓對自發(fā)鈣響應(yīng)的影響
    3.1 引言
    3.2 主要實驗材料與儀器設(shè)備
        3.2.1 主要實驗儀器及耗材
        3.2.2 主要實驗試劑
        3.2.3 主要實驗試劑配制
    3.3 實驗方法
        3.3.1 實驗分組
        3.3.2 最適CoCl2濃度實驗
        3.3.3 軟骨組織切片樣品制作
        3.3.4 胞內(nèi)自發(fā)鈣響應(yīng)實驗
        3.3.5 數(shù)據(jù)處理與統(tǒng)計分析
    3.4 實驗結(jié)果
        3.4.1 氧分壓對自發(fā)鈣響應(yīng)的影響
        3.4.2 模擬低氧對自發(fā)鈣響應(yīng)的影響
        3.4.3 胞內(nèi)鈣使自發(fā)鈣響應(yīng)波形以快峰為主
        3.4.4 EGTA和TG對響應(yīng)率、響應(yīng)峰個數(shù)及鈣總量的影響
    3.5 分析與討論
        3.5.1 氧分壓對自發(fā)鈣響應(yīng)的影響
        3.5.2 最適CoCl2濃度的討論
        3.5.3 與模擬低氧相似的氧分壓
        3.5.4 鈣來源對自發(fā)鈣響應(yīng)的影響
        3.5.5 通過鈣信號判斷離體培養(yǎng)軟骨組織和軟骨細胞的最適氧分壓
    3.6 小結(jié)
4 氧分壓對軟骨組織胞外基質(zhì)的影響
    4.1 引言
    4.2 主要實驗材料與儀器設(shè)備
        4.2.1 主要實驗儀器及耗材
        4.2.2 主要實驗試劑
        4.2.3 主要實驗試劑配制
    4.3 實驗方法
        4.3.1 實驗分組
        4.3.2 軟骨組織切片樣品制作
        4.3.3 COLL-Ⅱ和GAG檢測實驗
        4.3.4 數(shù)據(jù)處理與統(tǒng)計分析
    4.4 實驗結(jié)果
        4.4.1 氧分壓對COLL-Ⅱ和GAG的影響
        4.4.2 不同氧分壓培養(yǎng)時間對COLL-Ⅱ和GAG的影響
        4.4.3 模擬低氧對COLL-Ⅱ和GAG的影響
    4.5 分析與討論
        4.5.1 氧分壓對各層胞外基質(zhì)中COLL-Ⅱ和GAG的影響
        4.5.2 與模擬低氧相似的氧分壓
        4.5.3 通過COLL-Ⅱ和GAG來判斷離體培養(yǎng)軟骨組織和軟骨細胞的最適氧分壓
    4.6 小結(jié)
5 原位軟骨細胞鈣信號與胞外基質(zhì)的關(guān)系
    5.1 引言
    5.2 主要實驗材料與儀器設(shè)備
        5.2.1 主要實驗儀器及耗材
        5.2.2 主要實驗試劑
        5.2.3 主要實驗試劑配制
    5.3 實驗方法
        5.3.1 實驗分組
        5.3.2 軟骨組織切片樣品制作
        5.3.3 COLL-Ⅱ和GAG檢測實驗
        5.3.4 數(shù)據(jù)處理與統(tǒng)計分析
    5.4 實驗結(jié)果
        5.4.1 不同結(jié)構(gòu)層中鈣信號與COLL-Ⅱ和GAG的關(guān)系
        5.4.2 不同氧分壓下鈣信號與COLL-Ⅱ和GAG的關(guān)系
        5.4.3 鈣來源對COLL-Ⅱ和GAG的影響
    5.5 分析與討論
        5.5.1 不同結(jié)構(gòu)層中鈣信號與COLL-Ⅱ和GAG的關(guān)系
        5.5.2 不同氧分壓下鈣信號與COLL-Ⅱ和GAG關(guān)系
        5.5.3 鈣來源對COLL-Ⅱ&GAG合成代謝的影響
    5.6 小結(jié)
6 基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的胞內(nèi)鈣信號檢測技術(shù)改進..
    6.1 引言
    6.2 基本原理
        6.2.1 細胞識別
        6.2.2 鈣信號曲線的識別
    6.3 識別方法
        6.3.1 深度學習分類識別指標
        6.3.2 細胞識別
        6.3.3 鈣信號時間序列的采集
        6.3.4 鈣響應(yīng)曲線波峰識別
    6.4 實驗結(jié)果與分析
        6.4.1 細胞識別的結(jié)果
        6.4.2 鈣信號曲線采集的結(jié)果
        6.4.3 鈣響應(yīng)曲線波峰識別
    6.5 小結(jié)
7 結(jié)論與展望
    7.1 主要結(jié)論
    7.2 后續(xù)工作展望
致謝
參考文獻
附錄


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的肝臟CT影像分割研究[J]. 郭樹旭,馬樹志,李晶,張惠茅,孫長建,金蘭依,劉曉鳴,劉奇楠,李雪妍.  計算機工程與應(yīng)用. 2017(18)
[2]深度學習研究進展[J]. 劉建偉,劉媛,羅雄麟.  計算機應(yīng)用研究. 2014(07)

碩士論文
[1]基于卷積—長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時序信號多粒度分析處理方法研究[D]. 徐聰.哈爾濱工業(yè)大學 2017
[2]基于時間序列分析的人體運動行為模式識別研究[D]. 程輝.浙江工商大學 2017
[3]基于深度學習的腦電識別方法研究與應(yīng)用[D]. 張夢.北京工業(yè)大學 2016



本文編號：3659473