支气管哮喘(简称哮喘)是儿科常见的慢性气道炎症性疾病，发病率逐年上升[1]。在哮喘的发病过程中，多种炎性细胞、免疫细胞及其分泌的相应细胞因子均参与其中。血清总免疫球蛋白E(immunoglobulin E, IgE)或特异性IgE升高是哮喘疾病的特点[2]，同时哮喘患者存在明显的Th1/Th2细胞平衡紊乱现象[3]。25-羟维生素D3(25-OH-D3)作为维生素D的主要活性代谢产物具有广泛的免疫调节作用，能够通过刺激调节性T细胞(regulatory cell, Treg)分泌白介素-10(interleukin, IL-10)发挥抑制Th2型细胞因子释放、抑制哮喘发病时Th2细胞过度活化的功能[4]。本研究旨在探讨25-羟维生素D3、IgE在哮喘患儿血清中的表达及意义。

1 资料与方法

1.1 一般资料 选取2016年4月—2017年2月诸暨市中心医院收治的80例哮喘患儿为观察组，70例下呼吸道感染儿童为对照组。观察组患儿均符合中华医学会儿科学分会呼吸学组制定的儿童支气管哮喘诊断与防治指南(2016年版)[5]中制定的儿童支气管哮喘的诊断标准；排除支气管畸形、异物的患者；排除有呼吸衰竭、先天性心脏病、慢性肝病、结核、癫痫的患者，排除最近3个月使用过维生素D制剂的患者。本研究经医院伦理委员会批准，所选患者均知情同意。观察组和对照组患儿的性别、年龄、体质量比较，差异均无统计学意义(P>0.05)。根据儿童支气管哮喘诊断与防治指南(2016年版)[5]中按哮喘急性发作严重度分级将观察组患儿分为轻度哮喘组、中度哮喘组、重度哮喘组，三组间性别、年龄、体质量差异无统计学意义(P>0.05)；患儿一般资料见表1。

 

表1 各组患儿一般资料比较

  

组别性别(男/女,例)年龄(岁)体质量(kg)观察组(n=80)41/395.66±1.3219.56±3.56轻度哮喘组(n=37)19/185.58±1.0220.05±2.23中度哮喘组(n=23)12/115.70±1.0619.41±2.56重度哮喘组(n=20)10/105.65±1.1219.67±2.45对照组(n=70)36/345.54±1.2020.56±3.12

1.2 血清25-羟维生素D3和IgE水平的检测 清晨空腹采集静脉血2 mL，3 000 r/min离心10 min后收集血清。采用酶联免疫吸附测定(enzyme-linked immunosorbent assay，ELISA)法测定血清中25-羟维生素D3水平，25-羟维生素D3ELISA试剂盒购自北京晶美生物工程有限公司，RAD680全自动多功能酶标仪购自美国BIO公司。采用免疫比色法检测血清总IgE水平，IMX 型化学发光检测仪购自美国Abbott公司。

“动机是一切活动的原动力”，它是推动学生自主管理活动的主观因素，是进行自主管理的前提，在一定意义上讲，自主管理动机制约着自主管理的方向、态度，影响着自主管理的方法和成果。自我管理的直接动力来源于小学生自我服务，行为自律的需要。真正的自我服务、自我管理是儿童发自内心的行动，具有明确的目的性和计划性。因此，引导自我管理首先要强化自我管理的意识。

1.3 肺功能检测及呼出气一氧化氮(FeNO)检测 采用PONY FX型肺功能仪(意大利科时迈公司)检测哮喘患儿呼气流量峰值(PEF)和第1秒用力呼气容积(FEV1)，分别计算PEF占预计值百分比(PEF%pred)和FEV1占预计值百分比(FEV1% pred)，于同日不同时段测量3次。FeNO检测采用Niox Mino型NO分析仪(瑞典AerocrineAB 公司)测定。

1.4 统计学分析 采用SPSS 22.0统计软件，计量资料用表示，组间比较采用t检验，P<0.05为差异有统计学意义。

发达国家的绿色消费水平之所以高，原因之一是他们在绿色农产品的营销上形成了完整的体系。相对而言我国绿色营销起步较晚，绿色消费的意识不强。在营销方面缺乏相应的人才，尤其是绿色营销人才缺口较大，真正了解绿色营销的人也是少之又少。绿色营销人才的严重匮乏，导致酥梨绿色营销专业性不强，系统性较差。

2 结果

2.1 患儿血清25-羟维生素D3和IgE水平比较 观察组患儿血清25-羟维生素D3和IgE水平均高于对照组，差异有统计学意义(P<0.05)，见表2。

 

表2 患儿血清25-羟维生素D3和IgE水平比较

  

项目观察组(n=80)对照组(n=70)tP25-羟维生素D3(ng/mL)15.32±1.6325.47±2.0433.8413<0.01IgE(IU/mL)207.31±29.4797.56±11.2429.3371<0.01

[7] 姚燕平. 酮替芬联合小儿咳喘灵治疗小儿咳嗽变异性哮喘急性期的临床疗效[J]. 健康研究，2014,34(6): 695-696.

 

表3 不同病情哮喘患儿血清25-羟维生素D3、IgE水平及肺功能比较

  

组别25-羟维生素D3(ng/mL)IgE(IU/mL)PEF%pred(%)FEV1%pred(%)FeNO(×10-6ppb)轻度哮喘组(n=37)24.37±2.56109.56±17.6966.34±6.5567.02±6.1432.17±3.36中度哮喘组(n=23)16.44±1.64**201.35±22.38**48.47±5.19**47.35±5.14**40.78±3.45**重度哮喘组(n=20)13.12±1.15**##254.33±21.46**##41.68±4.18**##42.25±4.08**##49.14±2.06**##

注：**与轻度哮喘组比较，P<0.01；##与中度哮喘组比较，P<0.01。

3 讨论

目前，支气管哮喘的发病机制尚未完全清楚，研究表明，环境、遗传、炎症、免疫等因素的相互作用共同影响着哮喘的发生发展[6]，哮喘的发生与机体Th1/Th2失衡密切相关[7]。维生素D具有选择性免疫调节功能，25-羟维生素D3为维生素D的人体代谢合成产物。只有当维生素D代谢为25-羟维生素D3时才可能发挥有效的生理功能[8]。Thuesen等[9]研究发现，维生素D与相应受体相结合后，能够维持机体Th1/Th2的平衡状态。Tolppanen等[10]研究发现，妊娠妇女摄入维生素D的水平越高，胎儿发生哮喘的风险越低。本研究结果显示，哮喘组患儿血清25-羟维生素D3水平明显低于下呼吸道感染组患儿，结果与文献报道一致。

式中，vid定义为当Yp≤α0时，弹体侵彻靶体的最小速度，即，当冲击速度低于该临界速度时，弹体不能侵彻靶板，此时弹体行为类似于泰勒圆柱撞击。u=0时，可以得到：

FEV1% pred是常用且较敏感的检测大小气道气流受阻的肺功能指标[13]，PEF% pred可以反映大气道的阻塞情况[14]，哮喘患者呼出气NO水平增高与气道炎症存在一定关系[15]，哮喘患者呼出气NO水平与诱导痰中、支气管肺泡灌洗液中嗜酸性粒细胞的数量呈显著正相关[16]。本研究结果显示，病情程度越重，哮喘患儿血清25-羟维生素D3水平越低，IgE水平越高。病情程度越重，哮喘患儿PEF% pred、FEV1% pred水平越低，FeNO水平越高，结果与文献报道一致。

由表1可知，血液组水蛭素活性为(76.171 9±0.390 6)U/g，配合饲料组水蛭素活性为(75.390 6±0.391 8)U/g。血液组水蛭素活性略高于配合饲料组，但在统计学意义上，差异性不显著（P＞0.05）。

综上，哮喘患儿血清中25-羟维生素D3水平降低，IgE水平增加；病情程度越重，血清25-羟维生素D3水平越低，IgE水平越高。

[5] 中华医学会儿科学分会呼吸学组,《中华儿科杂志》编辑委员会. 儿童支气管哮喘诊断与防治指南(2016年版)[J]. 中华儿科杂志, 2016，54(3):167-181.

哮喘急性发作与血清IgE水平升高密切相关，IgE水平越高，哮喘发作的次数越频繁[11]。机体B淋巴细胞合成IgE后，能够通过对肥大细胞、嗜碱性粒细胞的激活作用，使之释放多种炎性介质，使患者出现气道高反应、炎症反应，最终导致哮喘发作[12]。本研究结果显示，哮喘组患儿血清中IgE水平明显高于单纯下呼吸道感染组患儿。

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小舅是个馋小孩，如果哥哥姐姐们有什么好吃的不给他吃，他就顺势往地上打滚说：“你以为我不会生气打滚啊？”大家都笑他：“可别这样，把地上的灰都滚没了。”他一得意，反而翻滚得更厉害了。

肠组织评分与TNF－及IL－10水平相关系数分别为0．646、－0．598，肠组织评分与 TNF－水平呈正相关，与IL－10水平负相关，差异均有高度统计学意义

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3)改变硝酸浓度4.2、5.6、7.0、8.4、9.8 mol/L,超声酸化后样品编号记为SC1、SC2、SC3、SC4、SC5。

2.2 不同病情哮喘患儿血清25-羟维生素D3、IgE水平及肺功能比较 中、重度哮喘组患儿血清25-羟维生素D3水平低于轻度哮喘组患儿，血清IgE水平高于轻度哮喘组患儿，差异均有统计学意义(P<0.05)；重度哮喘组患儿血清25-羟维生素D3水平低于中度哮喘组患儿，血清IgE水平高于中度哮喘组患儿，差异有统计学意义(P<0.05)。中、重度哮喘组患儿PEF% pred、FEV1% pred低于轻度哮喘组患儿，FeNO高于轻度哮喘组患儿，差异有统计学意义(P<0.05)，详见表3。

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深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习算法，通过一种深层神经网络逐层提取数据的底层到高层特征，获取数据的分布式特征表示。近年来，深度学习模型在图像识别与分类领域展现出了强大的学习能力，在Image Net数据集上一种深度神经网络将错误率从之前的26%降到了15%[4]。随后许多学者在不同的应用背景下提出了多种深度学习模型如栈式消噪自动编码机[5]、深度置信网络和卷积神经网络等。卷积神经网络作为一种基于局部感受野视觉原理的深度学习框架，图像可直接作为网络的输入，是一种端到端的网络模型。目前卷积神经网络在图像识别领域取得了广泛的应用，如人脸识别[6]、行为识别[7]、医学图像识别[8]等。

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