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            1. ENG

              勇于冒險 甘于艱苦 樂于和諧

              Adventurous Arduous Amiable

              BME學術沙龍(第三期)

              2022-07-19

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              一、活動介紹

              為鍛煉生物醫學工程系學生的科研展示能力,促進學術交流與合作,由生物醫學工程系主辦,生物醫學工程系第二黨支部承辦的BME研究生學術沙龍火熱拉開帷幕。該活動計劃每月舉行一次,每次由我系兩個課題組的研究生或博士后進行學術分享。

              第五期活動新增 Poster 展示,將在Pizza交流環節中開展,供在場師生交流討論,歡迎各位師生報名參加。

               

              二、活動詳情

              活動時間:7月20日(周三),17:00-18:30

              活動地點:工學院南樓813報告廳

              活動對象生醫工系本科生、研究生及博士后進行學術分享,歡迎全校師生參與交流

              Everyone are welcome!??Pizza and drinks will be served!

               

              三、活動流程

              17:00-17:40? Normal talk

              17:40-17:55? Short talk

              18:00-18:30? 活動閉幕及交流討論

               

              三、本期活動預告

               

              【Normal talk】

              楊成遇(2019級博士生,劉超課題組)

              題目:精準力學刺激通過S1Pr1依賴性方式調節H型血管并促進骨再生

              報告摘要:

              目前臨床治療中大約10%的骨損傷面臨延遲愈合或者不愈合,其主要由血管生成受阻導致。合適的力學刺激顯著促進血管形成及骨修復,且與傳統藥物干預相比,基于生物力學刺激的治療方法具有有成本低、精準度高、副作用小等優點,使其有望成為骨損傷修復的臨床干預的手段之一。然而其中的細胞及分子機制尚不清楚,限制了力學干預在骨科的臨床應用。因此揭示力學加載調控骨修復過程中的關鍵分子機制對臨床開發及優化基于生物力學刺激的治療方法具有重要意義。鞘氨醇-1-磷酸受體1 (S1Pr1) 是一種血管形成過程中的關鍵調控蛋白。近期研究顯示S1Pr1參與血管內皮細胞力學信號轉導,因此我們利用小鼠皮質骨損傷模型結合軸向壓應力加載研究S1Pr1是否參與力學刺激調控的骨修復過程。

              報告時間:7月20日,17:00-17:20

               

              張茂鑫(2019級博士生,金大勇課題組)

              報告題目:交叉弛豫過程驅動的異常NIR-II熒光壽命測溫

              報告摘要:高溫下的非輻射響應特性支撐了發光測溫的基本原理。然而,這些溫度增強的非輻射過程由于淬滅的輻射發光也限制了測溫的性能。本課題組通過控制非輻射交叉弛豫過程實現高溫下的增強發光。當溫度升高到40°C時,在Er3+的1532 nm熒光發射處觀察到壽命隨溫度升高而延長的反常現象。這種反常的溫度響應在四種不同的離子對中被證明是普遍的,并且在水溶液中仍然是穩定的。基于熱靈敏的NIR-II熒光壽命,有望實現小鼠活體內炎癥診斷。該研究肯定了在技術應用中發展發光性能時考慮非輻射機制的重要性。

              報告時間:7月20日,17:20-17:40

               

              【Short talk】

              王美娟(2021級碩士生,郭瓊玉課題組)

              報告題目:

              Acellular Cancerous Liver Charaterizations and Endovascular Drug Delivery Evaluation

              報告摘要:

              Transarterial chemoembolization (TACE) is a common treatment for unresectable intermediate stage hepatocellular carcinoma. Up to date, the models for evaluating embolic agents fail to replicate the complicated vasculature and extracellular matrix (ECM) circumstances of hepatocellular carcinoma. Herein, we developed a decellularized cancerous liver with translucent appearance, a complicated hepatic vascular system and tissue-specific ECM for the evaluation of embolic agents. Inkpad oil and microparticles were used to show different structures between normal and HCC rat liver. Quantitative analysis with AngioTool ?revealed significant differences in vessel density and lacunarity between these two groups. iTRAQ-based quantitative proteomic analysis showed high secretion of collagens in the HCC rat liver model. Using this model, we investigated the influence of vascular structure and ECM components on embolization performance, and discovered that the aberrant vascular system and the distorted ECM in the model would cause drug retention. This preclinical model is a promising tool for the evaluation of embolic agents and the study of embolization performance in tumor microenvironment.

              報告時間:7月20日,17:40-17:45

               

              張夢茜(2020級碩士生,陳放怡課題組)

              報告題目:小鼠內耳發育過程中 Notch 通路的配體Serrate1 (Jag1)和Delta1(Dll1)功能代償研究

              報告摘要:

              耳蝸毛細胞作為感覺神經的終末分化細胞,過度聲刺激、老化、耳毒性藥物、感染及自身免疫性疾病等多種因素均可引發耳蝸毛細胞的不可逆性損傷,造成永久性感音性聾。感覺毛細胞對聽力至關重要,如果我們希望了解耳聾的原因或試圖通過誘導毛細胞再生來治療耳聾,那么如何控制這些細胞的產生是至關重要的。研究表明,Serrate1 (Jag1) 和 Delta1(Dll1)這兩個Notch 信號通路上的配體基因在如何控制耳蝸毛細胞的產生的過程中發揮著重要的作用。Notch 的前感覺區功能由 Notch 配體 jag 1 介導;毛細胞的決定主要是由 Notch 配體Dll 1介導,Dll1 介導細胞間側抑制將前感覺細胞分為毛細胞和支持細胞的 fine-grained 的細胞模式。有研究提示,在Dll1 決定細胞分化成毛細胞和支持細胞過程中, Jag1 也起到了輕微的作用,但如果直接用 Dll1 替代的話,理論上可以更好的行使其功能。因此,本研究構建了 Jag1 基因存在但是不表達的小鼠,達到類似于 Jag1基因敲除的效果且不破壞其整體的結構,并且在這個區域插入了 Dll1基因的小鼠模型(Jag1-Dll1 CDS),研究小鼠內耳發育過程中 Notch 通路的配體Jag1和 Dll1的功能代償。

              報告時間:7月20日,17:45-17:50

               

              侯潤芃(2021級碩士生,劉泉影課題組)

              報告題目:免疫熒光毛細血管成像分割

              報告摘要:

              骨不連骨科診所面臨的挑戰之一。由于骨間毛細血管攝影技術難度大、成本高,通過血管分割和填充獲得毛細血管形態對于了解毛細血管生長中遇到的障礙至關重要。然而,現有的血管分割數據集主要集中在身體的大血管上,無標記的毛細血管圖像數據集極大地限制了血管分割和填充方法的發展和應用。因此我們提出了一個名為 IFCIS-155 的基準數據集,其中包括 155 個具有專家標注的 2D 毛細血管圖像,以及 19 個大規模、高分辨率的 3D 毛細血管圖像。為了獲得更好的骨間毛細血管圖像,我們利用免疫熒光成像技術來突出骨間毛細血管豐富的血管形態。我們進行了全面的實驗來驗證數據集和基準深度學習模型的有效性。為訓練毛細管圖像分割的深度學習模型提供了一個基準數據集,并為未來的毛細管研究提供了一個潛在的工具。

              報告時間:7月20日,17:50-17:55

               

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