一、上海环境样本库的建立和发展（论文文献综述）
赵小燕,裴宇盛,高华,杜然然[1]（2021）在《生物安全样本库的发展、应用现状与探讨》文中认为随着转化医学、精准医学和个体化医疗的兴起及迅猛发展,生物样本库的概念逐渐引起了国内外政府及研究机构的重视,各国政府更是加大了对建库资金的投入力度[1]。生物样本是实现临床到科研,再将科研成果快速用于临床,在提高科研效率的同时,能够让患者充分受益的重要生物资源。生物样本库已经成为临床疾病的治疗和预防、生命科学研究、个体化治疗、科研成果转化的重要基础设施[2]。近年来,国内外生物样本库逐渐实现了大规模、高质量的发展,生物样本库所涵盖的信息愈加完善。
张鹏[2]（2021）在《IL-35在风湿性二尖瓣狭窄的组织定位及细胞来源的相关研究》文中认为[目 的]明确IL-35在风湿性心脏病二尖瓣狭窄瓣膜中的表达定位;探寻调节性T细胞（Regulatory T cells,Treg）或调节性 B 细胞（Regulatory B cells,Breg）分泌白介素（Interleukin,IL）-35与风湿性心脏瓣膜病瓣膜狭窄程度是否相关;为进一步探索调节性细胞因子IL-35在风湿性心脏病进展过程中的作用提供依据。[方法]在实验中,采集以风湿性二尖瓣狭窄（Rheumatic mitral stenosis,RMS）为主要病变的风湿性心脏瓣膜病（Rheumatic heart valve disease,RHD）患者外周静脉血,依据二尖瓣狭窄程度分为中度、重度二尖瓣狭窄两组及以健康者静脉血为对照组,分别为22例、15例和20例,所有患者均行二尖瓣瓣膜置换手术。应用流式细胞技术,比较实验组和对照组外周静脉血中调节性T细胞（Treg）细胞和Breg细胞以及分泌IL-35的Treg细胞和Breg细胞的比例变化趋势。另外,收集患者术后置换下的病变瓣膜,应用免疫荧光共聚焦技术明确IL-35在风湿性心脏病二尖瓣狭窄瓣膜中的表达定位。[结 果]在风湿性心脏病患者免疫荧光共聚焦染色中,运用核酸染料DAPI进行细胞核染色,相应的EBI3免疫荧光染料和p35免疫荧光染料进行染色后,在100×的荧光共聚焦显微镜进行观察,可以发现EBI3亚基被特异性染成红色,p35亚基被特异性染成绿色,而细胞核则被染成蓝色。可以看到EBI3和P35染料所染成的两种荧光颜色同时在同一组织部位完全重合呈现为黄色。这说明由EBI3和p35两个亚基组成的IL-35存在或表达于瓣膜组织。分泌IL-35的Treg细胞百分率三组之间有统计学差异（P=0.01<0.05）,重度狭窄组（n1=22）和中度狭窄组（n2=15）分别与对照组（n=20）比较是显着升高的（均值±标准差分别为:0.52±0.51,0.41±0.37,0.10±0.05）,P值分别为P1=0.003＜0.05,P2=0.005<0.05,有统计学差异;而重度组与中度组比较,P>0.05,无统计学差异;运用Spearman’s相关分析分泌IL-35的Treg细胞占淋巴细胞的百分率与瓣膜变程度之间的相关性（P=0.0009<0.001）,表明分泌IL-35的Treg细胞与瓣膜狭窄程度存在显着正相关关系;分泌IL-35的Breg细胞百分率三组之间有统计学差异（P=0.001<0.05）,重度狭窄组（n1=22）和中度狭窄组（n2=15）分别与对照组（n=20）比较是显着升高的（均值士标准差分别为:0.12±0.06,0.14±0.11,0.04±0.02）,P值分别为P1=0.001＜0.05,P2=0.003<0.05,有统计学差异;而重度组与中度组比较,P＞0.05,无统计学差异;运用Spearma n’s相关分析分泌IL-35的Breg细胞占淋巴细胞的百分率发现（P=0.0002<0.001）,分泌IL-35的Breg细胞与瓣膜狭窄程度之间也存在正相关关系。分泌IL-35的T reg细胞与分泌IL-35的Breg细胞比值百分率,无统计学差异。Treg细胞中分泌IL-35的Treg细胞的百分率三组之间有统计学差异（P=0.001＜0.05）,重度狭窄组（n1=22）和中度狭窄组（n2=15）分别与对照组（n=20）比较是显着升高的（均值±标准差分别为:32.72±21.10,29.61±15.87,8.88±3.47）,P值分别为P1=0.001＜0.05,P2=0.002<0.05,有统计学差异,而重度组与中度组比较（P＞0.05）,无统计学差异;同时,运用Spearman’s相关分析Treg细胞中分泌IL-35的Treg细胞的百分率与瓣膜狭窄程度之间的相关性（P＜0.0001）,发现Treg细胞中分泌IL-35的Treg细胞的百分率与瓣膜狭窄程度之间成正相关关系;淋巴细胞中Treg细胞的百分率,无统计学差异。Breg细胞的百分率三组之间有统计学差异（P=0.02<0.05）,重度狭窄组（n1=22）和中度狭窄组（n2=15）分别与对照组（n=20）比较是显着升高的（均值±标准差分别为:0.57±0.31,0.50±0.27,0.30±0.17）,P值分别为P1=0.002<0.05,P2=0.032<0.05,有统计学差异,而重度组与中度组比较（P＞0.05）,无统计学差异;运用Spearman’s相关分析Breg细胞占淋巴细胞的百分率与瓣膜狭窄程度之间的相关性（P=0.0004<0.001）,发现Breg细胞与瓣狭窄程度成正相关关系;分泌IL-35的Breg细胞百分率三组之间有统计学差异（P=0.001<0.05）,重度狭窄组（n1=22）和中度狭窄组（n2=15）分别与对照组（n=20）比较是显着升高的（均值±标准差分别为:0.12±0.06,0.14±0.11,0.04±0.02）,P值分别为P1=0.001<0.05,P2=0.003<0.05,有统计学差异,而重度组与中度组比较（P＞0.05）,无统计学差异。运用Spearman’s相关分析分泌IL-35的Breg细胞占淋巴细胞的百分率与瓣膜狭窄程度之间的相关性（P=0.0002<0.001）,发现分泌IL-35的Breg细胞与瓣膜狭窄程度之间成正相关关系。CD4+T细胞百分率三组之间有统计学差异（P=0.001<0.05）,重度狭窄组（n=22）和中度狭窄组（n=15）分别与对照组（n=20）比较是显着升高的（均值士标准差分别为:46.02±13.58,44.02±12.91,33.29±5.74）,P值分别为P 1=0.001<0.05,P2=0.024<0.05,有统计学差异,而重度组与中度组比较（P＞0.05）,无统计学差异;同时,运用Spearman’s相关分析CD4+T细胞百分率与瓣膜狭窄程度之间的相关性（P<0.0001）,发现CD4+T细胞与瓣膜狭窄程度之间成正相关关系。[结 论]通过免疫荧光共聚焦,明确在RMS瓣膜组织中有IL-35的表达。在RMS患者外周血中,IL-35由Treg细胞和Breg细胞共同分泌,在病变发展过程中表达量均增加,不以其中一方为主导。且由此推测细胞免疫和体液免疫共同参与了RMS疾病的进展过程。分泌IL-35的Treg细胞与RMS病变进程的免疫应答呈正相关,但不是通过增加Treg细胞表达量在RMS病变进展发挥作用;分泌IL-35的Breg细胞与RMS病变过程免疫应答呈正相关;在RMS患者外周血中,C D4+T细胞与风湿性RMS程度呈正相关。说明CD4+T在RMS的病情进展中起作用。
徐蕾,许安阳,黄峥,谢丽,钱碧云,赵文穗[3]（2021）在《上海市长宁区老年人群生物样本库建设》文中研究指明生物样本库是一种集中保存各种人类生物材料,用于疾病的临床治疗和生命科学研究的生物应用系统,是标准化收集、处理、储存和管理人类离体器官、组织、细胞、血液、体液、分泌物、排泄物及其生物大分子衍生物等各种生物样本,以及生物样本捐赠者的临床诊治、随访等信息的机构[1]。生物样本库是转化医学、精准医学的重要研究基础之一,在疾病风险评估与干预、早期筛查、早期诊断及个体化诊疗研究中发挥着越来越重要的作用。
郜恒骏[4]（2020）在《"以患者为中心"新型临床医学学科建设的实践与思考》文中认为长期以来,我国临床医学学科建设及临床医生的主要评价体系有三大指标:科研项目、文章与成果奖,这个体系有待进一步完善。本文提出了一切"以患者为中心（Center,C）",首先建立标准化、高质量的重大疾病与人群队列生物样本库（Biobank,B）,在此基础上,开展高水准学科建设（Discipline construction,D）,推进转化研究（Translational research,T）,最终实现临床个性化精准医学（precision Medicine,M）,即新型临床医学学科建设的CBDTM发展宗旨与模式。针对患者（Patient,P）急需解决的系列临床重要问题,争取科研项目（Project,P）,开展临床研究并撰写论文（Paper,P）,获得成果奖（Prize,P）,这些学科建设活动无可厚非,但关键是要能产生具有自主知识产权的专利（Patent,P）与有重大临床应用价值的产品（Product,P）并获批上市,切实解决患者（Patient,P）问题并产生经济效益（Profit,P）,称之为8P临床转化医学。8P临床转化医学的成功实施,实现了从"样品"到"产品"的快速转化及从"患者"样本到应用于"患者"的有效转化。
乐晶晶,周学迅,姚海嵩,刘世建,马永慧[5]（2020）在《生物样本活库发展现状及伦理问题探讨》文中认为生物样本活库（living biobank）（以下简称活库）是在样本存储条件不断改善、生物医学研究持续深入的背景下逐渐形成的一类活样本存储体系.相比于传统样本库,活库样本资源对生物医学研究有更大的价值,特别是在模型建立、药物疗效与毒理测试、组织器官再生等需要生理活性的基础研究或临床试验上更胜一筹.然而活库之"活"也使其面临许多管理和应用的新问题,比如,长久存活的样本如何保障捐赠者对未来研究的知情权?活样本能重新培养再生,
王新杰,王敏,黄楚天,周君梅[6]（2020）在《儿童专科医院样本库的生物样本特征分析及策略建议》文中指出生物样本库为转化研究提供重要的研究资源[1],其通过与疾病特征和研究目的相关联的顶层设计、系统规范地收集健康个体来源的和疾病个体来源的血液、组织、各种体液等样本,经过与样本特性相适宜的处理后再将样本冷冻保存[2]。生物样本库的规范建设和科学管理至关重要,对各种样本分析前变量开展质控研究以建立科学的样本处理和存
何旭珩[7]（2020）在《RNAshell?生物样本保存评估及自主RNA室温稳定剂初步研究》文中指出随着精准医学、转化医学等以人类生物战略资源为主要资源需求的学科的兴起和发展,近年来国内外样本库的建设规模和数量在逐渐扩大。如何更有效地长期绿色保存生物样本越来越受到关注,目前国内外生物样本库中RNA样本保存主要是依赖于在超低温储存设备,但超低温储存设备不仅费用昂贵,对于节约能源和环境保护也带来消极影响,同时超低温储存设备随时有断电风险,一旦任何一个环节发生故障,就会影响RNA样本的质量。故目前深圳国家基因库以及生物样本库急需一套绿色环保的RNA保存方案。而室温保存技术的发展为RNA样本的保存提供新环保且安全的途径。目前,已有商业化的RNA室温保存产品,如RNAshell?,RNAstable?,Integen X?等,用于保存RNA样本。本研究针对RNAshell?的稳定性及有效性进行评估,以期为国家基因库以及生物样本库RNA样本长期保存提供简便、经济适用的方法。研究通过加速降解处理（相当于室温保存2年、4年和10年）和实时保存（4年）两个部分评估RNAshell?稳定性,统计分析RNA回收率、纯度以及完整性。结果表明,尽管RNAshell?样本RIN值有减少的趋势,但其质量均可满足于下游分子生物学研究要求,并通过RNA-seq测序进一步评估RNAshell?中的专利稳定剂对高通量测序分析研究的影响。结果显示所有样本clean reads%均在95%以上,其Q20>97%,Q30>92%且GC含量稳定,RNAshell?保存RNA样本均可长期保存且对于下游高通量测序研究无显着性影响。然而商业化的RNAshell?虽然可满足生物样本库长期室温保存的需求,但其成本相对较高,仅在RNA保存量在十万级至百万级以上且RNA不间断保存11至16年后RNAshell?保存成本方显现优势。故本研究进一步从低成本长期保存需求出发,在RNAshell?评估项目基础上,自主配置10种室温稳定剂,检测不同处理组对比RNA样本的保护效果。结果显示,室温稳定剂2（1%SDS、2×RNAsecure及20%海藻糖）冻干状态对RNA降解具有有效的保护作用（RIN值在9～7.4之间）,其保护效果最接近传统超低温保存,可室温保存长达28天,室温稳定剂2冻干保存方法可作为产权成本自主可控的有效RNA室温保存方法,实现降低保存成本、保障样本质量及节能环保。本研究对RNAshell保存RNA的性能评估对国家基因库和生物样本库RNA长期绿色保存提供了参考依据,并提供了几种自主研发的RNA暂时保存候选试剂。
韩江[8]（2020）在《人工智能在生物样本库中的临床应用研究》文中研究指明一、研究目的本研究主要对生物样本库相关患者的临床信息使用人工智能的方法进行处理和挖掘;利用处理后的数据对临床样本进行智能辅助筛选,并且将结构化的数据用于后期的研究,同时通过问卷调查了解儿童和成人三级医院医务人员对于临床研究工作的认知度、行动力以及影响因素,为医疗机构开展临床研究提供决策依据和合理建议。二、研究方法（一）利用人工智能自然语言处理技术提高数据提取效率的随机对照试验为了评估使用人工智能自然语言处理（NLP-MIES）技术组在电子病历表单（eCRF）数据录入过程中是否比人工组有更高的效率和准确性,在上海儿童医学中心（简称儿中心）开展了一项随机对照的现场试验,我们选择了两种内外科常见疾病做为代表性疾病（小儿先天性心脏病和小儿肺炎）,构建这两种疾病的简易eCRF来评估经NLP处理后的结果。在试验之前,所有的志愿者都被授权使用电子病历系统,并组织集中培训电子病历表单的数据输入。为了减少环境因素的潜在影响,选择了一个相对安静的地方进行试验。我们预测每个参与者的平均准确度和完成eCRFs所需的时间可能不是正态分布,因此使用中位数和四分位数来描述。为了评估组间的差异,我们对试验结果的数据进行了对数转换,并使用SAS 9.2软件进行组间t检验,计算P值、对数平均差、几何平均变化率及相应的95%置信区间。双侧的P值<0.05认为差异具有统计学意义。（二）人工智能辅助生物样本库数据筛选应用于临床研究在整合医院医院信息系统（Hospital Information System）简称HIS系统、样本库信息系统（Biobank Information System）简称BIS系统、放射影像系统（Picture Archiving and Communication System）简称PACS系统等信息系统中患者相关临床信息和生物样本库管理系统信息的基础上,建立一个标准化的综合平台对集成信息进行过滤,从临床信息系统中的自由文本信息中提取结构化数据,设计一个便于研究人员查询的检索查询终端程序,然后执行查询任务检索临床生物样本,平均时间为2.0秒。为了验证平台的检索和数据集成能力,我们对HIS、BIS和生物样本库筛选系统进行了4次查询,每个查询结果包括3种类型:A类检索到的是临床相关诊断信息,主要是疾病名称。B类检索样本库中与特定疾病相关的样本类型。C类检索临床疾病、样本类型和经NLP处理的临床数据信息。检索完成后,通过对HIS、BIS系统再次执行相同的查询任务来验证信息整合是否完整准确。（三）儿童和成人医院医务人员对开展临床研究的对比调查为了更好开展和了解临床研究在医务人员中的认知情况,我们对上海市2家三级医院医务人员进行了科研工作调查分析,在综合分析相关文献的基础上编制有效调查问卷,按照各科室人数比例进行问卷发放。及时核对调查结果,由调查员及时更正错误和遗漏。调查问卷经汇总、核查后使用Epidata 3.1软件进行数据录入,建立数据库。运用SPSS 24.0软件进行统计分析,百分比使用卡方检验,采用logistic回归进行单因素和多因素分析,以医院分组为因变量,校正两个医院之间的人口学差异,P<0.05有统计学意义。三、研究结果（一）利用人工智能自然语言处理技术提高数据提取效率的随机对照试验结果1.关于先心病组和肺炎组eCRFs花费的总体平均时间通过对录入数据类型的比较发现对于所有类型的组别来说,NLP-MIES支持组的平均花费时间都明显减少。先心组eCRFs录入时间（NLP-MIES支持组每份eCRFs的平均录入时间为69.73秒,人工组每份eCRFs的平均录入时间为103.79秒,P<0.001）;肺炎组eCRFs录入时间（NLP-MIES支持组每份eCRFs的平均录入时间为49.42秒,人工组每份eCRFs的平均录入时间为73.28秒,P<0.001）。对于先心病组eCRFs,平均花费时间的log均值差为-0.40（95%CI 0.55～0.25）,对应的几何平均值减少了33%（95%CI 22%～42%）。肺炎eCRFs的对数均值差为-0.37（95%CI 0.53～0.21）,几何平均值降低了31%（95%CI 19%～41%）。2.先心组和肺炎组eCRFs的总体录入平均准确性显着高于人工组先心组eCRFs录入平均准确性（NLP-MIES支持组每份eCRFs的平均准确率97.17%,人工组每份eCRFs的平均准确率92.77%,P=0.03）;肺炎组eCRFs录入准确率（NLP-MIES支持组每份eCRFs的平均准确率为92,19%,人工组每份eCRFs录入的平均准确率为84.15%,P=0.008）;先心病组eCRFs的对数均值差为0.14（95%CI 0.03～0.25）,几何均数增加了15%（95%CI 4%～120%）,同样,肺炎组eCRFs的对数均值差为0.17（95%CI 0.06～0.28）,几何均数增加了18%（95%CI 6%～32%）。（二）人工智能辅助生物样本库数据筛选应用于临床研究1.在HIS系统和BIS系统中执行同样的查询任务来搜索样本相关信息。其中关于“诊断”的查询,NLP支持的系统查询结果与BIS系统、HIS系统查询结果一致。2.在BIS系统中检索关于“诊断+样本类型”查询的结果也与NLP支持的系统查询结果一致。（三）儿童和成人医院医务人员对开展临床研究的对比调查1.根据调查问卷的结果,大部分医务人员都认为有必要开展临床研究（儿中心94.9%vs九院96.3%）,但组织参加过临床研究的比例较低（儿中心31.9%vs九院47.2%）。2.医务人员开展临床研究的主要顾虑集中以下几个方面,首先,顾虑开展临床研究需要花费大量的时间,儿中心和九院的占比分别为82.6%和73.2%,χ2=4.39,P=0.036;其次,担心临床研究过程组织难度大,儿中心和九院的占比分别为72.5%和54.5%,χ2=12.02,P=0.001。四、研究结论（一）NLP-MIES支持组的电子病例表单录入总体平均速度和准确率显着高于人工组。（二）经NLP处理的样本库信息检索系统具备准确的数据整合能力,可以有效从临床的由文本中信息中提取结构化数据用于样本检索。（三）大部分医务人员都认为有必要开展临床研究,多数人从事科研活动的动机在于发表论文、提高临床水平以及为医学发展做贡献,主要顾虑在于开展临床研究需要花费大量的时间且担心组织难度大。
张强[9]（2020）在《基于SRV-SVM的框支玻璃幕墙连接松弛状态识别》文中提出建筑玻璃幕墙在现代建筑中已经成为不可或缺的组成部分,然而在使用过程中可能会出现连接松弛甚至脱落的风险,严重影响公共安全。目前仍缺乏有效实用的监测手段对建筑玻璃幕墙的连接松弛状态进行实时评估。目前多基于有关规范对建筑玻璃幕墙进行简单目测排查,或对少量幕墙进行破坏性力学性能实验来评估其安全性。因此针对框支玻璃幕墙的连接松弛状态提出有效可靠的识别方法,具有非常重要的意义。本文提出了一种基于结构响应向量和支持向量机（SRV-SVM）的框支玻璃幕墙连接松弛状态识别方法,针对该问题展开了理论研究和数值模拟验证,主要完成了以下的工作:首先对于玻璃幕墙的发展概况进行了回顾,阐述了该研究开展的意义和主要研究背景。采用文献调研和计量分析的方法对目前框支玻璃幕墙连接松弛识别的核心痛点进行分析,发现目前玻璃幕墙失效事故频发且缺乏实用的实时监测手段。与此同时,损伤识别理论和传感器技术的发展为实现框支玻璃幕墙连接松弛识别提供了理论基础和硬件支持。其次,对于框支玻璃幕墙的连接松弛进行了定义,基于对照实验的结果,提出了框支玻璃幕墙连接松弛状态的理论分析模型,并据此建立了框支玻璃幕墙的有限元模型。通过中心测点位移的实验值和有限元计算值的对照,验证该理论模型和有限元模型的有效性,并运用python语言构建了用于连接松弛状态识别的样本库。接着,阐述了结构响应向量（SRV）理论以及其在结构损伤识别领域的应用。运用结构响应向量（SRV）对框支玻璃连接松弛模式和程度进行识别,验证由动态分量和静态分量组成的结构响应向量SRV作为损伤识别指标的有效性和适用性。然后,回顾了支持向量机（SVM）用于结构损伤识别的基本原理,提出基于SRV-SVM的框支玻璃幕墙连接松弛状态模式识别方法。以各松弛工况下的4阶频率和9个测点转角位移形成的SRV作为支持向量机（SVM）的输入量,运用基于三种不同核函数的支持向量机（SVM）进行训练和识别。验证了采用基于SRV-SVM的方法对四边框支玻璃幕墙连接松弛进行定位和定量描述可获得较理想的识别效果。最后,针对支持向量机（SVM）核函数选择和参数优化缺乏理论依据的问题,选用粒子群算法（PSO）对基于SRV-SVM的框支玻璃幕墙连接松弛状态识别方法进行优化,并与原方法的识别效果进行对比。结果表明,PSO算法显着提高了SRV-SVM方法的识别准确率且大大降低了所需测点的数量。
韩月婷[10]（2020）在《基点生物科技有限公司发展战略研究》文中指出生物样本库是一种生物应用系统,它保存各种人体生物材料,可接收、处理、储存和分发生物样本和相关数据,用于疾病的临床治疗和生命科学研究。全世界在科学研究领域尤其是医学研究领域取得的重要成果,与样本收集和存储的巨大进步是密不可分的。欧洲国家在20世纪70年代开始建立生物样本库,90年代数量大规模增加。中国国内生物样本库的发展也非常迅猛,超过100万份的大型生物样本库已有数十家之多,例如北京阜外医院、四川大学华西医院生物样本库、中关村生物银行等。全球各地的生物样本库建设虽然如火如荼,但普遍自动化程度不高,大部分都是人工进行储存和记录,存在样本质量不可控、操作效率低、安全风险大、数据准确性难以保证等诸多问题。只有通过智能化、自动化保存的方式,对生物资源全生命周期进行管理才能保障质量,最终实现其保存的价值。目前国内外能提供智能化、自动化存储设备和解决方案的供应商屈指可数,基点生物科技有限公司是我国自动化样本库产品的制造商和服务的提供商,专注于深低温生物样本领域的创新开发、技术运用及过程管理。本文基于对基点生物科技有限公司发展状况的梳理,发现基点生物存在四个主要问题:品牌认知度和市场占有率不高,研发投入大、资金回流慢,没有完整的深低温供应链,拓展国际市场进展缓慢,并分析了问题存在的原因。本文通过文献分析法和实证研究法,结合企业战略管理的理论基础和模型,对基点生物的外部环境、行业竞争和内部环境进行了分析,后又应用SWOT矩阵分析基点生物的优势、劣势、机会和威胁,发现基点生物科技有限公司不但具备其他同类竞争者短期无法超越的技术优势,还有强大的研发能力和专业的团队。细胞治疗、精准医疗和大健康产业的发展,以及国内外政府和科研机构对生物样本库建设的重视,都使得生物样本库行业的发展前景十分广阔。但基点生物本身也存在市场占有率不高、品牌知名度不高等问题,同时受到同行业自动化样本库供应商和传统低温存储设备供应商的威胁。根据以上分析,本文确定了公司的发展目标和战略选择,并提出了实施方案和保障措施。基点生物要采取市场渗透和市场开发战略,锁定国内市场,积极扩大市场份额,并寻找机会开拓国际市场,使基点生物这样一个具有领先技术的高新技术企业,能够在国内和国际市场中生存,健康、迅速的发展,成为世界领先的,提供深低温自动化样本存储产品和服务的供应商。
二、上海环境样本库的建立和发展（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、上海环境样本库的建立和发展（论文提纲范文）
（1）生物安全样本库的发展、应用现状与探讨（论文提纲范文）
| 1 生物样本库、生物安全样本库定义和分类 |
| 2 国内外生物安全样本库现状 |
| 2.1 国外生物安全样本库现状 |
| 2.2 国内生物安全样本库发展现状 |
| ⑴中国疾病预防控制中心传染病预防控制所 |
| ⑵中国疾病预防控制中心病毒病预防控制所 |
| ⑶中国科学院武汉病毒学研究所 |
| ⑷中国人民解放军军事医学科学院微生物流行病研究所 |
| ⑸中国检验检疫科学研究院 |
| ⑹中国农业科学院哈尔滨兽医研究所 |
| ⑺中国人民解放军疾病预防控制中心 |
| ⑻首都医科大学附属北京同仁医院 |
| 3 我国生物样本库的质量管理体系建设 |
| 4 我国生物样本库信息数据标准建设 |
| 5 生物样本资源的应用和共享问题 |
| 6 生物安全样本库相关政策法规建设 |
| 7 结语 |
（2）IL-35在风湿性二尖瓣狭窄的组织定位及细胞来源的相关研究（论文提纲范文）
| 缩略词表 |
| 中文摘要 |
| abstract |
| IL-35在风湿性二尖瓣狭窄的组织定位及细胞来源研究 |
| 前言 |
| 材料与方法 |
| 结果 |
| 讨论 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 第二部分 风湿性心脏病生物样本库的初步探索 |
| 前言 |
| 材料与方法 |
| 结果 |
| 讨论 |
| 参考文献 |
| 综述 风湿性心脏病的易感因索研究新进展 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间获得的学术成果 |
| 致谢 |
（3）上海市长宁区老年人群生物样本库建设（论文提纲范文）
| 1 材料与方法 |
| 1.1 材料 |
| 1.1.1 场地 |
| 1.1.2设备 |
| 1.1.3 人员 |
| 1.1.4 样本来源 |
| 1.2 方法 |
| 1.2.1 伦理审核 |
| 1.2.2 知情同意 |
| 1.2.3 组织管理 |
| 1.2.4 样本采集、处理、储存与管理 |
| 1.2.4. 1 样本编码 |
| 1.2.4. 2 确认采样事项 |
| 1.2.4. 3 讲解示范采样方法 |
| 1.2.4. 4 样本采集与处理 |
| 1.2.4. 5 样本暂存与运送 |
| 1.2.5 老年人群健康与疾病信息调查 |
| 1.2.5. 1 调查内容 |
| 1.2.5. 2 调查方法 |
| 1.2.6 样本相关信息存储 |
| 1.2.6. 1 样本基础信息存储 |
| 1.2.6. 2 健康与疾病相关信息存储 |
| 1.2.6. 3 信息安全 |
| 1.2.7 质量控制 |
| 1.2.7. 1 采样与调查前质控 |
| 1.2.7. 2 采样与调查中质控 |
| 1.2.7. 3 采样与调查后质控 |
| 2 结果 |
| 2.1 建成老年人群生物样本库 |
| 2.2 建成生物样本信息库 |
| 3 讨论 |
| 3.1 长宁区老年人群生物样本库建设的意义和特点 |
| 3.2 长宁区老年人群生物样本库进一步发展的思考与建议 |
| 3.2.1争取支持、加强合作，完善样本库建设 |
| 3.2.2 着眼专业、规范与发展，加强样本库人才队伍建设 |
| 3.2.3 增进数据共享应用，提高生物样本库信息质量 |
| 3.3 系统规划生物样本应用，促进样本库价值体现 |
（5）生物样本活库发展现状及伦理问题探讨（论文提纲范文）
| 1 生物样本活库的定义及特点 |
| 1.1 生物样本活库的定义 |
| 1.2 生物样本活库的特点 |
| 2 生物样本活库概况 |
| 2.1 活库现状及技术局限 |
| 2.2 活库的科学价值和相关规范 |
| 3 活库的伦理问题 |
| 3.1 知情同意 |
| 3.2 个人信息保护 |
| 3.3 风险与受益评估 |
| 3.4 利益分享 |
| 3.5 特殊活样本——脑类器官(brain organoid)伦理问题 |
| 4 总结 |
（6）儿童专科医院样本库的生物样本特征分析及策略建议（论文提纲范文）
| 1 样本库的运行、管理和数据分析 |
| 1.1 组织架构与运行流程 |
| 1.2 入库管理及质控 |
| 1.3 数据管理及分析 |
| 1.3.1 入库样本量及样本类型变化分析 |
| 1.3.2 入库样本病种变化分析 |
| 1.3.3项目库与战略库的变化分析 |
| 2 儿童专科医院样本库样本特征分析结果 |
| 2.1 入库样本呈稳步增长趋势，样本类型仍以传统类型为主 |
| 2.2 入库样本的病种分析结果呈现出儿童专科医院的特点 |
| 2.3 项目库与战略库均呈增长态势、但项目库占比明显提高 |
| 3 总结与展望 |
| 3.1 样本库是临床研究的资源平台支撑，项目库和战略库各有侧重 |
| 3.2 出生缺陷疾病样本是儿童专科医院的特色与重点，活库需要得到更多的关注 |
| 3.3 根据儿童专科医院的样本特点，充分发挥样本库的支撑作用 |
（7）RNAshell?生物样本保存评估及自主RNA室温稳定剂初步研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 国内外生物样本库建设现状 |
| 1.1.1 国外生物样本库建设现状 |
| 1.1.2 国内生物样本库建设现状 |
| 1.1.3 深圳国家基因库建设现状 |
| 1.2 生物样本库RNA保存现状 |
| 1.2.1 超低温保存 |
| 1.2.2 室温保存 |
| 1.2.3 RNA质量检测 |
| 1.2.4 RNA应用 |
| 1.3 本研究的意义 |
| 第二章 RNASHELL~?生物样本保存评估 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 材料与设备 |
| 2.2.1 主要材料 |
| 2.2.2 主要试剂 |
| 2.2.3 主要设备 |
| 2.3 实验方法 |
| 2.3.1 技术路线图 |
| 2.3.2 RNA冻干处理 |
| 2.3.3 模拟保存 |
| 2.3.4 RNAshell~?样本复苏 |
| 2.3.5 RNA检测 |
| 2.3.6 RNA-seq文库构建 |
| 2.3.7 统计分析 |
| 2.4 结果与分析 |
| 2.4.1 RNAshell?稳定性评估 |
| 2.4.2 RNAshell?有效性评估 |
| 2.4.3 保存成本评估 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 自主RNA室温稳定剂初步研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 材料与设备 |
| 3.2.1 主要材料 |
| 3.2.2 主要试剂 |
| 3.2.3 主要设备 |
| 3.3 实验方法 |
| 3.3.1 技术路线图 |
| 3.3.2 样品采集 |
| 3.3.3 总RNA提取 |
| 3.3.4 DNA消化 |
| 3.3.5 RNA冻干处理 |
| 3.3.6 RNA检测 |
| 3.3.7 统计分析 |
| 3.4 结果与分析 |
| 3.4.1 室温稳定剂配方摸索 |
| 3.4.2 室温稳定剂验证评估 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 结论与展望 |
| 4.1 结论 |
| 4.1.1 研究内容和意义 |
| 4.1.2 研究的创新性和局限性 |
| 4.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 答辩委员签名的答辩决议书 |
（8）人工智能在生物样本库中的临床应用研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 绪论 |
| 1 研究背景 |
| 2 研究目的 |
| 第一部分 利用人工智能自然语言处理技术提高数据提取效率的随机对照试验 |
| 前言 |
| 1 研究方法 |
| 1.1 研究对象 |
| 1.2 临床研究电子表单的设计 |
| 1.3 入选条件 |
| 1.4 诊断标准 |
| 1.5 研究设计 |
| 2 研究结果 |
| 2.1 研究对象基本特征 |
| 2.2 准确性 |
| 2.3 花费时间 |
| 2.4 误差分析 |
| 3 讨论 |
| 4 结论 |
| 5 研究小结 |
| 第二部分 人工智能辅助生物样本库数据筛选以发挥在临床研究中的作用 |
| 前言 |
| 1 研究背景 |
| 1.1 生物样本库在精准医学中的作用 |
| 1.2 生物样本库在基因组学中的应用 |
| 1.3 临床生物样本库在代谢组学中的应用 |
| 1.4 临床生物样本库在生物标志物筛选中的应用 |
| 1.5 如何合理应用临床流行病学开展临床研究 |
| 2 研究方法 |
| 2.1 信息整合的基础 |
| 2.2 整合临床信息 |
| 3 研究结果 |
| 4 讨论及结论 |
| 4.1 临床样本库的标准化 |
| 4.2 临床生物样本的共享 |
| 4.3 临床样本库与临床研究之间的协同与转化 |
| 4.4 结论 |
| 第三部分 儿童和成人医院医务人员对开展临床研究的对比调查 |
| 前言 |
| 1 调查研究方法 |
| 1.1 调查对象 |
| 1.2 调查内容 |
| 1.3 调查的主要意义 |
| 1.4 统计学方法 |
| 2 调查研究结果 |
| 2.1 调查对象基本情况 |
| 2.2 开展临床研究态度的调查 |
| 2.3 开展临床研究关注及感兴趣的领域 |
| 2.4 开展临床研究的顾虑 |
| 2.4.1 阻碍医务人员从事临床研究的主要因素 |
| 3 讨论和对策建议 |
| 3.1 树立科研意识 |
| 3.2 制定并组织实施临床研究培训计划 |
| 3.3 转变科研考核模式,提高医学科研成果转化效率 |
| 4 研究小结 |
| 参考文献 |
| 附录一 临床研究“知、信、行”调查问卷 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间取得的成果 |
（9）基于SRV-SVM的框支玻璃幕墙连接松弛状态识别（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 建筑玻璃幕墙概念及发展概述 |
| 1.1.1 玻璃幕墙的概念 |
| 1.1.2 玻璃幕墙的主要类别 |
| 1.1.3 玻璃幕墙的发展 |
| 1.2 研究背景 |
| 1.2.1 近年来玻璃幕墙失效事故的频发 |
| 1.2.2 现有监测手段难以满足实时监测需求 |
| 1.2.3 各类结构损伤识别理论的蓬勃发展 |
| 1.2.4 传感器技术的不断精进 |
| 1.3 选题意义 |
| 1.4 本论文主要工作 |
| 第2章 框支玻璃幕墙连接松弛理论模型和有限元模型的建立 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 框支玻璃幕墙连接松弛理论分析模型 |
| 2.2.1 框支玻璃幕墙连接松弛的定义 |
| 2.2.2 框支玻璃幕墙连接松弛对照试验介绍 |
| 2.2.3 框支玻璃幕墙连接松弛理论分析模型的建立 |
| 2.3 框支玻璃幕墙连接松弛有限元模型 |
| 2.3.1 框支玻璃幕墙连接松弛有限元模型的建模及验证 |
| 2.3.2 框支玻璃幕墙连接松弛有限元模型的验证 |
| 2.4 玻璃幕墙连接松弛状态模拟 |
| 2.4.1 框支玻璃幕墙不同连接松弛工况的设定 |
| 2.4.2 基于python的框支玻璃幕墙松弛样本库的建立 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于SRV的框支玻璃幕墙连接松弛状态识别 |
| 3.1 基于结构响应向量的损伤识别原理 |
| 3.1.1 结构响应向量的定义 |
| 3.1.2 八元数结构响应向量的定义 |
| 3.1.3 基于八元数结构响应向量的损伤识别原理 |
| 3.2 基于结构响应向量的框支玻璃幕墙松弛状态识别 |
| 3.2.1 框支玻璃幕墙连接松弛状态结构响应向量的建立 |
| 3.2.2 连接松弛对于结构响应向量模的影响 |
| 3.2.3 连接松弛对于结构响应向量方向角的影响 |
| 3.2.4 框支玻璃幕墙连接松弛识别的对称性问题 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 基于SRV-SVM的框支玻璃幕墙连接松弛状态模式识别 |
| 4.1 框支玻璃幕墙连接松弛状态模式识别的步骤 |
| 4.2 支持向量机分类和回归原理 |
| 4.2.1 SVM用于框支玻璃幕墙连接松弛状态识别的优越性 |
| 4.2.2 SVM分类和回归原理 |
| 4.2.3 SVM核函数 |
| 4.2.4 Sci Kit learn机器学习库 |
| 4.3 支持向量机参数优化原理 |
| 4.3.1 交叉验证优化支持向量机参数 |
| 4.3.2 粒子群算法优化支持向量机参数原理 |
| 4.4 基于SRV-SVM的框支玻璃幕墙连接松弛识别过程和结果验证 |
| 4.4.1 概述 |
| 4.4.2 框支玻璃幕墙连接松弛损伤指标参数的提取 |
| 4.4.3 SRV-SVM连接松弛识别的算法实现 |
| 4.4.4 不同核函数和惩罚参数下的框支玻璃幕墙连接松弛识别结果 |
| 4.5 基于PSO优化的SRV-SVM玻璃幕墙连接松弛状态识别过程和结果验证 |
| 4.5.1 概述 |
| 4.5.2 PSO对既有SRV-SVM方法参数优化过程 |
| 4.5.3 基于PSO优化的SRV-SVM玻璃幕墙连接松弛状态结果验证 |
| 4.5.4 不同测点数量的情况下SVM优化前后识别效果比较 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 松弛样本库批量建模(以频率为output)的python程序 |
| 附录2 松弛样本库批量读取频率信息的python程序 |
| 附录3 松弛样本库批量读取位移信息的python程序 |
| 附录4 SRV-SVM连接松弛识别的python程序 |
| 附录5 PSO优化SRV-SVM连接松弛识别方法的python程序(部分) |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 |
（10）基点生物科技有限公司发展战略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究方法与内容 |
| 1.3 文献综述与理论基础 |
| 第2章 基点生物科技有限公司发展现状和问题 |
| 2.1 基点生物科技有限公司概况 |
| 2.2 基点生物科技有限公司发展现状评价 |
| 2.3 基点生物科技有限公司发展存在的问题和原因 |
| 第3章 基点生物科技有限公司战略环境分析 |
| 3.1 基点生物科技有限公司的外部环境分析 |
| 3.2 基点生物科技有限公司的内部环境分析 |
| 3.3 基点生物科技有限公司的SWOT分析 |
| 第4章 基点生物科技有限公司发展战略制定及实施 |
| 4.1 基点生物科技有限公司发展战略规划的目标 |
| 4.2 基点生物科技有限公司发展战略选择 |
| 4.3 基点生物科技有限公司发展战略实施 |
| 4.4 基点生物科技有限公司发展战略实施的保障措施 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、上海环境样本库的建立和发展（论文参考文献）
- [1]生物安全样本库的发展、应用现状与探讨[J]. 赵小燕,裴宇盛,高华,杜然然. 中国医药生物技术, 2021(04)
- [2]IL-35在风湿性二尖瓣狭窄的组织定位及细胞来源的相关研究[D]. 张鹏. 昆明医科大学, 2021
- [3]上海市长宁区老年人群生物样本库建设[J]. 徐蕾,许安阳,黄峥,谢丽,钱碧云,赵文穗. 中国医药生物技术, 2021(02)
- [4]"以患者为中心"新型临床医学学科建设的实践与思考[J]. 郜恒骏. 中华医学杂志, 2020(40)
- [5]生物样本活库发展现状及伦理问题探讨[J]. 乐晶晶,周学迅,姚海嵩,刘世建,马永慧. 中国科学:生命科学, 2020(12)
- [6]儿童专科医院样本库的生物样本特征分析及策略建议[J]. 王新杰,王敏,黄楚天,周君梅. 中国医药生物技术, 2020(04)
- [7]RNAshell?生物样本保存评估及自主RNA室温稳定剂初步研究[D]. 何旭珩. 华南理工大学, 2020(02)
- [8]人工智能在生物样本库中的临床应用研究[D]. 韩江. 上海交通大学, 2020(01)
- [9]基于SRV-SVM的框支玻璃幕墙连接松弛状态识别[D]. 张强. 上海交通大学, 2020
- [10]基点生物科技有限公司发展战略研究[D]. 韩月婷. 吉林大学, 2020(08)