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基于数据挖掘的骨质疏松症动物模型建立与分析

2023年10月27日 浏览量: 评论(0) 来源:中国实验动物学报2023年第8期 作者:周浩伟 王秉谦 张宇辰 潘亚磊 责任编辑:lascn
摘要:探讨骨质疏松症动物模型的建立要素及检测指标,为骨质疏松症动物模型的标准化提供参考。

目的 探讨骨质疏松症动物模型的建立要素及检测指标,为骨质疏松症动物模型的标准化提供参考。

方法 在中国知网、万方、维普和 PubMed 数据库中检索近 10 年收录的骨质疏松症动物实验文献,归纳实验动 物种类、造模方式、检测指标等要素,用 Excel、SPSS Modeler 18.0 进行数据分析。

结果 共纳入符合条件的文献 457 篇。 原发性骨质疏松症动物模型以大鼠手术去卵巢为主,继发性骨质疏松症动物模型以糖皮质激素类药物诱导为主。 检测指标主要包括骨密度、血清骨代谢相关生化指标、骨组织形态及病理观察、骨微结构、骨生物力学等。

结论 目前骨质疏松症动物模型以雌性大鼠去卵巢手术和糖皮质激素类药物诱导为主,但尚未建立统一标准。 骨 质疏松模型需要骨密度、血清骨代谢相关生化指标、骨组织形态及病理观察、骨微结构和骨生物力学的综合判定。

阅读原文:基于数据挖掘的骨质疏松症动物模型建立与分析.pdf



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