简介：丙烯酸基骨水泥固定植入假体仍是目前临床最常用的方法之一。骨水泥的生物相容性较差,与骨组织界面不能形成良好的生物结合而导致假体松动等,究其原因可能是单体的聚合热、残余单体的细胞毒性及固化后的结构缺陷等所致。文章简要分析了目前骨水泥的研究应用现状,包括丙烯酸单体的改性、助剂的功能化及其固化方式的优选等。在改善生物相容性方面,目前的研究热点是磷酸钙盐的复合或掺杂等。

简介：口腔科空气中甲基丙烯酸甲酯的分析陈浩，吕霞，蒋文强（山东医科大学附属医院济南２５００１２）甲基丙烯酸甲酯是合成有机玻璃自凝塑料的单体，在口腔矫正手术中广泛使用。它有极强的挥发性和较强的毒性￣［１］。实际操作中采取涂布液体石腊等方法加以防护。病人虽直接...

简介：注射型丙烯酸树脂骨水泥是由聚甲基丙烯酸甲酯(PMMA)共聚物与甲基丙烯酸甲酯单体组成的室温自凝生物材料,可以用注射器或注射枪注射使用,含有硫酸钡显影剂,以利于术后观察,主要用于各种原因造成的人工关节置换术及作为充填修补材料。天津市合成材料工业研究所经过多年研发,成功地开发出了注射型骨水泥,于2005年3月获得了国家药监局颁发的准产注册证书,已全面投放市场,填补了国内空白。性能对比:国产注射型骨水泥和几种进口骨水泥均能满足国际标准的要求,但国产注射型骨水泥的放热温度较进口产品低,这对于保护骨髓腔周围组织不受高温破坏十分有利。同时国产注射型骨水泥的抗压强度、弯曲强度和弯曲模量几项指标与进口产品相当或超过了进口产品水平,完全可以替代进口产品。见下表1。

简介：目的合成新型可注射性生物降解材料聚丙烯延胡索酸酯[poly(propylenefumarate),PPF],检测其交联温度、交联时间、生物力学性能和体外降解过程.方法合成PPF,将PPF和N-乙烯基吡咯烷酮(N-vinylpyrrolidinone,N-VP)在过氧化苯甲酰(benzoylperoxide,BP)催化下交联,并且加入β-磷酸三钙(β-TCP)和氯化钠(NaCl),检测交联温度、时间、生物力学性能,和PMMA骨水泥进行比较.将PPF交联后浸泡于PBS,检测体外降解时质量和力学强度的变化.结果交联温度在41.2±2.2℃和47.5±1.7℃间,交联时间从8.1±0.8min到63.7±4.4min,PPF的压应力为26±0.5MPa到12.0±2.3Mpa,压缩模量为26.6±8.7MPa到252.8±57.6Mpa,体外降解后4周PPF压应力为8.4±1.6Mpa.结论PPF有合适的交联温度、交联时间和生物力学强度,体外降解过程中力学强度可以维持4周以上,是一个有应用前景的新型可注射生物高分子聚合材料.

简介：碳纤维复合聚甲基丙烯酸甲酯人工颅骨板是一种新型的人体颅骨修复材料。为评价该人工颅骨板的安全性,为临床提供科学依据,我们在国家指定的实验室参照国外医用高分子材料生物学评价实验方法,对该材抖进行了有关生物相容性检测试验。其结果表明该人工颅骨板对机体无毒性,对组织、皮肤无刺激性,无热原、溶血,对皮肤无致敏性,无致突变性,植入皮肤及组织内反应轻微,因而是一种对机体无毒性和不良反应的较理想的生物医用材料,其性能已达到临床要求。

简介：比较不同MHC-Ⅱ类抗原表位预测软件的优缺点,为后续应用提供依据。在众多HLA-Ⅱ类抗原表位中,选取HLA-DR的6个表位（DRB1＊0101,0301,0401,0701,1101和1501）为代表,选取MHCBN数据库中的309条已知抗原表位的肽链为待测肽链。使用近年来常用的7个表位预测软件,根据不同软件的临界值确定入选结果数据,比较各软件所得结果与已有的实验结果之间的差距以确定其优劣。综合7个软件预测结果进行评价,得出NetMHCⅡ和NetMHCⅡpan所得结果准确率最高。可以用NetMHCⅡpan及NetMHCⅡ进行MHC-Ⅱ类分子抗原表位预测。不同软件HLA的各个亚型的预测所得指标不一致,提示综合运用不同软件对多肽表位进行预测十分必要。

简介：采用脉冲射频等离子体聚合技术,在医用不锈钢表面制备了等离子体聚烯丙胺薄膜,并进一步在聚合薄膜表面固定白蛋白(BSA)分子。采用傅立叶红外光谱(FTIR)、X光电子能谱(XPS)、台阶仪、原子力显微镜和淌滴法分别表征结构成分、厚度、表面形貌和水接触角。结果表明:随着放电功率增加,聚烯丙胺薄膜中氮含量及伯胺基浓度减小,薄膜厚度和表面粗糙度增加,接触角增大。XPS分析证明白蛋白分子被固定于聚烯丙胺薄膜表面。体外血小板粘附评价表明,不锈钢表面固定白蛋白的聚烯丙胺薄膜能显著抑制血小板粘附及激活。

简介：对肿瘤样本进行准确的分型识别是有效治疗肿瘤的前提。首先，利用方差滤波方法选择肿瘤表达谱中具有最大方差的部分基因作为识别特征集，然后，利用支持向量聚类对肿瘤表达谱进行分型识别。针对多类型样本情况和支持向量聚类中出现的孤立点聚类问题，分别提出了有效的解决办法。对两个肿瘤表达谱数据的测试结果显示，基于支持向量聚类的方法能够准确地对肿瘤样本进行分型识别，同时能够自动发现肿瘤样本真实的亚型数量。