CELL

CELL（精选7篇）

CELL 篇1

随着信息时代的快速发展，对视频应用的要求也提高了很多，低延时的高分辨率、高比特率视频应用广泛。正因为如此，从20世纪90年代以来，数字视频编码技术迅速发展，也导致了一系列帧内编码的配置在国际视频编码标准中被定义。MPEG-4 AVC[1,2,3]对于从DVD到广播的各种分辨率和比特率的视频均可以提供很高的视频质量。

对于高分辨率视频(720p/1 080p),MPEG-4 AVC High profiles中定义的16×16像素的宏块的大小以及4×4像素和8×8像素的帧内预测子宏块的大小显得不够大，一个显而易见的解决方案就是扩大宏块和预测子宏块的尺寸。但是对于更大尺寸的宏块和帧内子宏块，帧内预测又显得并不十分高效，大尺寸的宏块和帧内子宏块会减弱预测的像素与参考像素点之间的相关性。针对这个矛盾，文献[4]提出了一个新的预测算法，这种新的预测算法被称为Node-Cell预测算法，该算法在MPEG-4 AVC中得到应用并被证明十分有效。

本文中，将Node-Cell编码结构与HEVC帧内编码结合起来，为Angular预测模式实现了双线性预测。与原始的Angular预测模式相比，这个编码算法能够为高分辨率视频应用提供更加精准的预测。

1 Node-Cell编码结构

1.1 HEVC帧内编码

HEVC作为最新的视频编码标准，与先前的编码标准中使用一个固定尺寸的宏块，不同的是将每一帧图像分成一个编码树单元(CTU)的集合。每一个编码树单元被图1所示的四叉树结构迭代地分裂成更小的编码单元(CU)。每个编码树单元中的编码单元都扮演一个与H.264/AVC中宏块类似的作用。现时的HEVC HM参考代码定义CTU的最大尺寸为64×64像素。在每个CTU中，一个编码单元可以是以下4种不同尺寸中1种，它们分别是64×64,32×32,16×16，或者8×8像素。其中8×8的编码单元还可以继续分为4个4×4像素点的预测单元。

HEVC HM参考代码中对于每个编码单元的预测模式有35种[5,6]，其中33种为图2所示的角度预测，另外两种分别为DC模式和planar模式，本文是对33种角度预测模式做的改进，DC模式和planar模式不变。宏块帧内预测的参考像素点是之前已经重建的相邻宏块的像素点。它们分别是现时编码单元上面的编码单元，在左边的以及左上等，当它距离参考像素点越远，它们之间的相关性也越差，这也使得预测越不准确。所以这也体现了HEVC中引入四叉树编码的重要性，也即自适应地解决了编码单元越来越大带来的预测不准确和越来越多的高清视频为了降低码流需要扩大编码单元之间的矛盾。

1.2 Node-Cell编码单元像素结构

Node-Cell结构中每个编码单元的像素点都分成两种，一种是node像素点，另一种则是cell像素点。node像素尺寸为4×4的编码结构如图3所示。node像素点在图中由灰色点表示，均匀分布在编码单元的所有像素点上，而cell像素点则是除了node像素点的其他像素点。Node像素点的尺寸大小与该编码单元的内容复杂度相关，对于一个大小为32×32的编码单元，node像素点的个数可以是4×4,8×8,16×16,32×32,node像素点越多表明该编码单元内容越多。需要由node重建像素预测的cell像素点，距离其参考node像素点越近，由此也可以得到更加精确的预测插值。node像素点被编码之后，cell像素点由node重建值预测得到，它们共同的残差值分别进行变换编码。

1.3 HEVC框架下的Node-Cell结构

现有的HEVC HM参考代码定义编码树单元(CTU)为最大的64×64像素，且编码单元大小的不确定性，源于HEVC的改变，与此对应，Node-Cell编码模式的node像素点尺寸随着编码单元的不同而不同，可以分别为64×64,32×32,16×16,8×8，以及4×4。对于CTU中固定尺寸的编码单元，只有一部分Node-Cell编码模式适用于此编码单元。表1显示了定义的被用于每种不同尺寸的编码单元的Node-Cell编码模式的子集合。例如，对于16×16像素的编码单元，存在3种不同的Node-Cell编码模式的尺寸，分别是16×16,8×8，以及4×4。有了node像素点，cell像素点则由node像素点的重建值预测得到。

1.4 Rate-Distortion最优解

在帧内预测编码中[7]，为了判断最优帧内模式，以下式作为判断依据

式中:Jm表示在帧内模式m的率失真;Dm表示其重建失真度;λ是与量化参数QP相关的拉格朗日算子;Rmc与Rmh的和代表了码率的总和，Rmc是变换系数的码流大小，Rmh包括了宏块头的边信息的大小。因为新增的node像素点的DCT，将基于Node-Cell结构的帧内预测的率失真表示为

式中:k代表下采样子块的次序;K是所有子块的个数。在Node-Cell结构中因为所有的像素点分为node像素点和cell像素点，它们分别做变换编码，所以K=2。另外，对于不同size的LCU块，整个宏块的率失真的总和应该考虑如下

式中:JES表示整个编码单元的率失真;RHES表示宏块头的比特信息，比如帧内预测模式等;U表示帧内预测块的个数，而这由LCU的划分策略有关;DES和RCES(u)分别代表每个做帧内预测的编码单元重建失真和变换参数码流大小。

2 基于Node-Cell结构的HEVC帧内编码

为了将HEVC中原来的Angular预测模式变成双向预测，编码端的预测编码过程最大的不同之处在于预测cell像素点的过程需要得到node像素点的重建值。同时为了使得编码和解码过程中供cell像素点预测的node像素点的重建值值相同，node像素点的残差和cell像素点的残差都需要编码后传输到解码端以保证编解码两端的预测值相同。新增的模式信息表示下采样率，也即决定了node和cell像素点的分布情况，在下采样率为1时所有的像素点均为node像素点，该模式与Angular预测模式相同。在其他任一下采样率情况下，编解码流程图如图4所示。图4略去了node像素点分布以及模式选择等过程，是在node像素点和cell像素点分布确定以及模式选择尚未开始的预测流程图。

1)node像素点预测与编码

高效的node像素点编码会降低了编码的比特流，node像素在CU上均匀分布，如图5a中灰色方块所示，参考像素点是该编码单元上方和左方已编码重建的像素点，即图5a中灰色像素点。预测模式沿用Angular预测，有33个方向预测。

设待预测像素为Px,y，则

式中:Ri表示参考像素行中第i个参考像素;Ri+1表示第i+1个参考像素;wy表示分数精度的参考像素在这两个参考像素间相对应的权值，由移位投影y与预测方向d确定，各预测方向d如图2所示，各方向角的正切值以1/32为单位递增。

得到的残差单独进行编码，编解码端重建后作为cell像素点预测的依据。对于node的残差码流，由于大部分时候它的尺寸总是只有cell像素点的1/2甚至1/4甚至1/8，同时为了降低编码时间，所以不使用四叉树迭代求解变换单元划分，而是直接使用不划分的变换单元，也即直接进行node尺寸大小的DCT变换编码。

2)cell像素点预测与编码

cell像素点的预测同样有33个方向，不同之处在于它的双向插值，参考像素点使用两点内插预测，而不是如node像素点预测那样外推得到。

预测方法大体分为两个步骤完成，步骤1由左边已编码单元和上方已编码单元的重建像素点和本单元已重建node像素点得到cell像素点的预测，为步骤2像素点预测参考像素点。步骤2中预测cell像素点，根据它周围的像素点插值预测出来。图5c展示了cell像素点是怎么使用参考像素点插值得到的。如，在方向17的情况下，待预测像素点o由(3/8×d+5/8×e)和(3/8×l+5/8×k)插值得到，得到的cell像素点残差矩阵作为一个变换单元，选择最优DCT方案进行编码。

解码端过程与编码端相反，先是进行得到的node像素点的系数的反变换，从而得到各像素点的残差值，重建node像素点，得到cell像素点的预测值，再重建cell像素点。

3 实验结果与分析

这种新的Node-Cell编码结构是基于版本HM8.0rc2的HEVC参考代码实现的。考虑到视频中亮度信息占据大部分码率，将Node-Cell结构实现在视频的亮度分量，实验结果也是基于亮度信息。2个Class A视频序列，分别是PeopleOnStreet和Traffic，它们的分辨率是2 560×1 600像素，3个Class B视频序列，分别是Kimono和Parkscene,Tennis，它们的分辨率是1 920×1 080像素，总共5个视频序列被用于测试。图6a、图6b分别展示了2个序列的不同预测模式的RD性能。表2是5个序列在不同QP情况下不同的预测模式组合的RD性能。表3、表4则表示了Tennis,Kimono序列中不同下采样率的比例分布。可以看到随着QP的增大，选择下采样率不为1的比例上升，也即下采样模式比较适用于码率较低的情况。同时视频序列越简单，采用下采样率不为1的概率也会越大。

4 结论

新引入的算法是基于HEVC中的Angular Intra Prediction(AIP)实现的，增加了下采样的模式信息，预测模式增多了。为了更有效提高编码效率，接下来的工作可虑将node像素点的量化与cell像素点的量化独立出来，从而得到更高效的node像素点编码，也可以考虑提高cell像素点的预测精度等。

参考文献

[1]Recommendation ITU-T H.264:Advanced video coding for generic audiovisual services[EB/OL].[2014-01-01].http://www.itu.int/rec/T-REC-H.264/e.

[2]WIEGAND T,SULLIVAN G J,BJONTEGAARD G,et al.Overview of the H.264/AVC video coding standard[J].IEEE Trans.Circuits and Systems for Video Technology,2003,13(7):560-576.

[3]Richardson I.H.264 and MPEG-4 video compression:video coding for next-generation multimedia[M].New York:Wiley,2003.

[4]JCT-VC.Draft Test Model under Consideration[C]//Proc.2nd JCT-VC Meeting.Geneva:[s.n.],2010:62-63.

[5]JCTVC-HM software[EB/OL].[2014-01-01].http://hevc.kw.bbc.co.uk/git/w/jctvc-hm.git.

[6]ZHENG Dong,WANG Deming,ZHANG Liang.High definition video intra-only coding based on Node-Cell macro-block pixel structure and2-D interleaved DCT[J].IEEE International Conference on Image Processing,2011(9):496-501.

[7]WU Qingbo,LI Hongliang.Mode dependent down-sampling and interpolation scheme for high effiency video coding[J].Signal Processing:Image Communication,2013(28):581-596.

CELL 篇2

函数定义: Get.Cell(类型号,单元格(或范围))

其中类型号，即你想要得到的信息的类型号，经试验，范围为1-66，也就是说这个函数可以返回一个单元格里66种信息。

以下是类型号及代表的意思

1——参照储存格的绝对地址

2——参照储存格的列号

3——参照储存格的栏号

4——类似 TYPE 函数

5——参照地址的内容

6——文字显示参照位址的公式

7——参照位址的格式，文字显示

8——文字显示参照位址的格式

9——传回储存格外框左方样式，数字显示

10——传回储存格外框右方样式，数字显示

11——传回储存格外框方上样式，数字显示

12——传回储存格外框方下样式，数字显示

13——传回内部图样，数字显示

14——如果储存格被设定 locked传回 True

15——如果公式处于隐藏状态传回 True

16——传回储存格宽度

17——以点为单位传回储存格高度

18——字型名称

19——以点为单位元传回字号

20——如果储存格所有或第一个字符为加粗传回 True

21——如果储存格所有或第一个字符为斜体传回 True

22——如果储存格所有或第一个字符为单底线传回True

23——如果储存格所有或第一个字符字型中间加了一条水平线传回 True

24——传回储存格第一个字符色彩数字， 1 至 56。如果设定为自动，传回 0

25——MS Excel不支持大纲格式

26——MS Excel不支持阴影格式

27——数字显示手动插入的分页线设定

28——大纲的列层次

29——大纲的栏层次

30——如果范围为大纲的摘要列则为 True

31——如果范围为大纲的摘要栏则为 True

32——显示活页簿和工作表名称

33——如果储存格格式为多行文字则为 True

34——传回储存格外框左方色彩，数字显示，

如果设定为自动，传回 0

35——传回储存格外框右方色彩，数字显示。如果设定为自动，传回 0

36——传回储存格外框上方色彩，数字显示。如果设定为自动，传回 0

37——传回储存格外框下方色彩，数字显示。如果设定为自动，传回 0

38——传回储存格前景阴影色彩，数字显示。如果设定为自动，传回 0

39——传回储存格背影阴影色彩，数字显示。如果设定为自动，传回 0

40——文字显示储存格样式

41——传回参照地址的原始公式

42——以点为单位传回使用中窗口左方至储存格左方水平距离

43——以点为单位传回使用中窗口上方至储存格上方垂直距离

44——以点为单位传回使用中窗口左方至储存格右方水平距离

45——以点为单位传回使用中窗口上方至储存格下方垂直距离

46——如果储存格有插入批注传回 True

47——如果储存格有插入声音提示传回 True

48——如果储存格有插入公式传回 True

49——如果储存格是数组公式的范围传回 True

50——传回储存格垂直对齐，数字显示

51——传回储存格垂直方向，数字显示

52——传回储存格前缀字符

53——文字显示传回储存格显示内容

54——传回储存格数据透视表名称

55——传回储存格在数据透视表的位置

56——枢纽分析

57——如果储存格所有或第一个字符为上标传回True

58——文字显示传回储存格所有或第一个字符字型样式

59——传回储存格底线样式，数字显示

60——如果储存格所有或第一个字符为下标传回True

61——枢纽分析

62——显示活页簿和工作表名称

63——传回储存格的填满色彩

64——传回图样前景色彩

65——枢纽分析

66——显示活页簿名称

这个函数这么大作用，怎么添加呢？按照常规方法在单元格中输入是没有用的，会提示函数无效。

不能写在公式里，这个函数还有什么用？呵呵，高手就高在这里了，不能写在公式中，但是我们可以写在名称里！

比如现在我们要取得A1单元格里的数据格式，结果显示在B1步骤如下：

1。任选一个单元格-->菜单中的插入--->名称-->定义

2。在名称称输入任意名称（假定为OK）

3。在引用位置上写入=GET.CELL(7,Sheet1!A1)

4。点击添加；

5。在B1单元格里输入=OK

超级液晶电视CELL TV 篇3

关注东芝CELL TV有大半年了,2010年2月2日,受东芝的邀请,终于目睹真颜,果然名不虚传。

东芝CELL TV令我印象最深刻的是直接目睹了4608个独立控制的LED灯背光源的运作,这4608颗LED灯,分为512个区域控制——这个控制是非常细致的。好多人觉得,不少LED电视都有局部控制功能啊,为什么黑位和对比度还是不同呢?为什么售价还是不同呢?这就在于控制区域的多寡。CELL TV的核心是CELL芯片,CELL运算能力超级强大,是双核Core2 DUO的10倍,是目前东芝REGZA电视搭载的数字新头脑引擎的143倍。正是这个CELL,完成了魔鬼级的处理能力,还包括超强的录像功能、网络功能。

一般电视形成的图像、声音是靠硬件来形成的,但是在CELL电视里面很大的改变,有相当大的部分是靠软件来实行的。CELL REGZA电视去年秋天开始在日本上市,价格不菲,100万日元,却依旧引起市场震动。

CELL TV为有高品质要求的用户而设计,除了画质的超级,音频也很超级。

我们都知道,现在平板电视的音箱已经差到了极致,随便一对PC的2.0音箱也可以秒杀它。CELL TV不是这样,它全新打造了一组超棒的电视音响,经过现场的试听,可以断定这是目前为止平板电视发出的声音中,最棒的。不再单薄、不单干涩,不再低频全无。

一般电视的音响都是塑料的,东芝CELL TV的却是高档的铝制音箱,左右声道,还有八寸的超重低音喇叭。采用双功放的系统,针对不同的高音、低音。此外,也特别设计有低音扩展槽。一款电视机做出这样的音响来,确实是这几年中未曾有过的。

关于CELL REGZA电视在中国的上市日期,目前尚未确定。不过其中的许多技术,已经用在了各种其他的型号上。CELL REGZA,值得的每个有高品质音画要求的电视用户关注。DHC

1. LED局部控制功能裸机演示。左边屏幕为拆卸后露出的4608颗LED背光灯,右边为整机,输入同一信号,LED光源的控制看得清清楚楚。

2. “从06年开始,东芝推出了REGZA的电视。在4年的时间里,东芝液晶电视已经变成了日本市场第二位的市场占有率的品牌”——大连东芝总经理川上亲久。

CELL 篇4

考虑下列对流扩散方程

式 (1) 中Ω为R2中轴平行区域, ∂Ω=Γ+∪Γ-, Γ+={x∈∂Ω:b·n≥0}, Γ-={x∈∂Ω:b·n<0}, n为∂Ω的单位外法向量, 扩散系数κ (x) =diag (τ${}_1^{-1}$ (x) , τ-12 (x) ) 为满足局部Lipschitz连续条件的正定对角阵, 且存在常数ϵ1, ϵ2>0, 使得

ϵ1≤τ${}_1^{-1}$, τ${}_2^{-1}$≤ϵ2, ϵ2<<‖b‖∞, ϵ1/ϵ2=O (1) (2)

向量函数b∈ (W1, ∞ (Ω) ) 2, f∈L2 (Ω) 。

为了保证问题 (1) 式解的存在唯一性, 需假设:存在常数γ0>0, 使得

$\alpha +\frac{1}{2}\nabla \cdot b\ge \gamma {}_0,x\in \Omega$ (3)

引入中间变量u=-κ (x) ᐁp, 则 (1) 式化为

这个系统可以用来描述污染物在多孔介质流中的稳态扩散过程, 其中变量p代表污染物的浓度, b代表流体的速度, κ为扩散系数[5]。

通常情况下, 问题 (1) 式为对流占优的, 根据这个特点, Chou et al.[2]提出了一种迎风混合体积元格式, 证明了格式具有O (h1/2) 收阶精度。不久, Chou et al.[3]针对问题 (1) 式提出了迎风cell-centered方法, 通过引入迁移算子γh, 同样得到了离散解与真解的1/2阶离数L2模误差估计。后来, Rui[4]对文献[2]中的误差分析方法进行了改进, 得到了离数解与真解的一阶收敛性估计。本文采用文献[3]中的方法, 继续讨论问题 (1) 式, 在不同的矩形网格剖分下, 分别用常量浓度元与常量通量元逼近问题 (1) 式的解, 并给出了一种与文献[3]相比较为简单的误差分析方法, 建立了离散解与真解的一阶L2模误差估计, 这是对文献[3]中理论分析结果的改进。本文采取的有限元空间均为分片常函数。从这个意义上讲, 该方法是一种非协调混合元方法。它不仅保持局部守恒性, 而且与标准混合元方法相比, 有限元空间不需要满足LBB条件。

本文中出现的C为与剖分步长h无关的正常数, 不同的地方表示不同的值。

1 变分形式与离散格式

首先作域Ω的矩形剖分${\rm T}{}_h={\displaystyle \underset{i,j}{\cup }}Q{}_{i,j}$, 其中Qi, j是以ci, j= (xi, yj) 为中心的矩形单元, 用Qi+1, j, Qi-1, j, Qi, j-1, Qi, j+1分别表示与Qi, j相邻的东西南北四个矩形单元 (如果这些单元存在) , 对于Qi, j, 其两垂直边的中点记为ci±1/2, j= (xi±1/2, yj) , 两水平边的中点记为ci, j±1/2= (xi, yj±1/2) , 则Qi, j=[xi-1/2, xi+1/2]×[yj-1/2, yj+1/2]。

其次作剖分Th的对偶剖分${\rm T}{}_h^1={\displaystyle \underset{i,j}{\cup }}Q{}_{i+1/2,j},{\rm T}{}_h^2={\displaystyle \underset{i,j}{\cup }}Q{}_{i,j+1/2}$, 其中Qi+1/2, j=[xi, xi+1]×[yj-1/2, yj+1/2], Qi, j+1/2=[xi-1/2, xi+1/2]×[yj, yj+1]。

假设剖分Th是拟正则的, 即存在不依赖于h的正常数C1, C2, 使得

C1h2≤area{Qi, j}≤C2h2, ∀Qi, j∈Th,

其中$h=\underset{i,j}{{\displaystyle \max }}\{h{}_{i,j}^x,h{}_{i,j}^y\},h{}_{i,j}^x=x{}_{i+1/2}-x{}_{i-1/2},h{}_{i,j}^y=y{}_{j+1/2}-y{}_{j-1/2}$。

引入函数空间

L={q∈L2 (Ω) :q|Q∈H1 (Q) , ∀Q∈Th},

Y={u= (u1, u2) ∈ (L2 (Ω) ) 2:u1|Q∈H1 (Q) , ∀Q∈T${}_h^1$;u2|Q∈H1 (Q) , ∀Q∈T${}_h^2$}。

基于剖分Th, T${}_h^1$, T${}_h^2$, 定义有限元空间Lh与Yh为

Lh={qh∈L:qh|Qi, j=const, ∀Qi, j∈Th},

Yh={uh= (u${}_h^1$, u${}_h^2$) :u${}_h^1$|Qi+1/2, j=const, ∀Qi+1/2, j∈T${}_h^1$;u${}_h^2$|Qi, j+1/2=const, ∀Qi, j+1/2∈T${}_h^2$}。

显然, (4a) 式可以分解为两个方程

τ1u1=-px, τ2u2=-py,

其中u= (u1, u2) ∈Y。

将上面两个方程和 (4b) 式分别在对偶单元Qi+1/2, j与Qi, j+1/2和原始单元Qi, j上积分, 并利用Green公式得

∫Qi+1/2, jτ1u1dxdy+∫∂Qi+1/2, j＼Γpn1dx=0 (5)

∫Qi, j+1/2τ2u2dxdy+∫∂Qi, j+1/2＼Γpn2dy=0 (6)

∫∂Qi, ju·ndx+∫∂Qi, j＼Γb·npds+∫Qi, jαpdxdy=∫Qi, jfdxdy (7)

其中n= (n1, n2) 为∂Qi, j或∂Qi+1/2, j或∂Qi, j+1/2的单位外法向量。

定义如下的双线性形式

(8) 式中 (b·n) +=max (b·n, 0) , (b·n) -=min (b·n, 0) , p${}_h^i$与p${}_h^o$分别为ph在Qi, j的内部边界与外部边界上的值, 显然dh (ph, qh) 为d (p, qh) 的迎风逼近。

应用双线性形式 (8) 式, 则 (5) 式, (6) 式与 (7) 式可以改写为

选择Yh×Lh作为试探函数空间, 并用dh (ph, qh) 逼近d (p, qh) , 则问题 (8) 式的迎风Cell-centered混合元方法的离散格式为:求{uh, ph}∈Yh×Lh使得

对于由 (8) 式定义的双线性形式b (·, ·) , c (·, ·) , dh (·, ·) , 有下列引理。

引理1[3] 基于双线性形式b (·, ·) , c (·, ·) 的定义, 有

b (vh, qh) =-c (vh, qh) , ∀vh∈Yh, qh∈Lh。

$$

∫Γ_ (q${}_h^i$) 2|b·n|ds, ∀qh∈Lh,

其中|‖qh‖|2=${\displaystyle \sum _{e\in \epsilon {}_h}}{\displaystyle {\int }_e}$[qh]2|b·n|ds, εh为剖分Th的内部边的集合, [qh]为qh的跳跃。

定理1 若h充分小, 则格式 (10) 式的解存在且唯一。

证明 只需证明相应的齐次方程只有零解, 定义双线性形式A:Yh×Lh→R, 其中

A (zh, s;vh, t) =a (zh, vh) +b (vh, s) +

c (zh, t) +dh (s, t) ,

则 (10) 式等价于:求{uh, ph}∈Yh×Lh, 使得

A (uh, ph;vh, qh) = (f, qh) , ∀vh∈Yh, qh∈Lh (11)

在 (9) 式中令f=0, vh=uh, qh=ph, 则

A (uh, ph;uh, ph) =0 (12)

另一方面, 由引理1与引理2得

$$

∫Γ- (q${}_h^i$) 2|b·n|ds。

注意到 (2) 式与 (3) 式, 则有

a (uh, uh) =∫Ωκ-1uh·uhdxdy≥ϵ${}_2^{-1}$‖uh‖2,

$\left(\left(\alpha +\frac{1}{2}\nabla \cdot b\right)p{}_h,p{}_h\right)\ge \gamma {}_0\parallel p{}_h\parallel {}^2$。

所以

A (uh, ph;uh, ph) ≥ϵ${}_2^{-1}$‖uh‖2+γ0‖ph‖2。

从而由 (12) 式得‖uh‖=‖ph‖=0, 故uh=0, ph=0。

2 误差估计

引入插值投影πh: (H1 (Ω) ) 2→Yh与Rh:L→Lh, 满足

πhu= (πhu1, πhu2) , ∀u= (u1, u2) ∈ (H1 (Ω) ) 2,

其中

$R{}_{h}p(x,y)|{}_{Q{}_{i,j}}=\frac{1}{|Q{}_{i,j}|}$∫Qi, jpdxdy, ∀Qi, j∈Th (14)

则由插值理论[1]得

‖u-πhu‖≤Ch‖u‖1, ∀u∈ (H1 (Ω) ) 2 (15)

‖p-Rhp‖≤Ch‖p‖1, ∀p∈H1 (Ω) (16)

引理2 基于πh算子的定义, 有

c (u-πhu, qh) =0, ∀qh∈Lh。

证明 由 (8) 式知

c (u-πhu, qh) =${\displaystyle \sum _{i,j}}{\displaystyle \int }$∂Qi, j (u-πhu) ·nqh (ci, j) ds=

${\displaystyle \sum _{i,j}[}-{\displaystyle \int }$∂Qi, j∩Qi-1/2, j (u1-πhu1) qh (ci, j) ds+

∫∂Qi, j∩Qi+1/2, j (u1-πhu1) qh (ci, j) ds-

∫∂Qi, j∩Qi, j-1/2 (u2-πhu2) qh (ci, j) ds+

∫∂Qi, j∩Qi, j+1/2 (u2-πhu2) qh (ci, j) ds]

$\begin{array}{l}=\\ {\displaystyle \sum _{i,j}(}{\rm I}{}_1+{\rm I}{}_2+{\rm I}{}_3+{\rm I}{}_4)。\end{array}$

根据 (13) 式得

∫∂Qi, j∩Qi-1/2, j (u1-πhu1) ds=0。

从而

I1=-qh (ci, j) ∫∂Qi, j∩Qi-1/2, j (u1-πhu1) ds=0。

同理可证I2=I3=I4=0, 命题得证。

为了进行误差估计, 令

uh-u=uh-πhu- (u-πhu) =ξu-ηu,

ph-p=ph-Rhp- (p-Rhp) =ξp-ηp。

将 (10) 式与 (9) 式作差并应用引理2得误差方程

引理3[4] 若h充分小, 则存在与h无关的正常数C, 使得

b (vh, ηp) ≤Ch‖p‖2‖vh‖, ∀vh= (v${}_h^1$, v${}_h^2$) ∈Yh。

引理4[4] ∀qh∈Lh, 有

dh (ph, ξp) -d (p, ξp) ≥dh (ξp, ξp) -Cϵ${}_1^{-1}$h‖p‖1‖ξu‖-

Cϵ${}_2^{-1}$h2‖p‖1‖u‖1-Ch2‖p‖1‖p‖2-

Ch‖p‖2 (∫${}_{\Gamma {}_{+}}(\xi {}_p^i){}^2(b\cdot n)\text{d}s){}^{\frac{1}{2}}$。

定理2 假设部分Th为拟正则的, 而且 (1) 式, (3) 式成立, {u, p}与{uh, ph}分别为问题 (4) 式与离散格式 (10) 式的解, 则当h充分小时, 存在与剖分Th, T${}_h^1$, T${}_h^2$和ϵ1, ϵ2无关的正常数C, 使得

$\parallel u-u{}_h\parallel \le Ch(\parallel u\parallel {}_1+\parallel p\parallel {}_1+ϵ{}_2\parallel p\parallel {}_2+ϵ{}_2^{\frac{1}{2}}h\parallel p\parallel {}_2),$

$\parallel p-p{}_h\parallel \le Ch[ϵ{}_2^{-\frac{1}{2}}(u\parallel {}_1+\parallel p\parallel {}_1)+ϵ{}_2^{\frac{1}{2}}\parallel p\parallel {}_2+\parallel p\parallel {}_2]$。

证明 在误差方程 (17) 式中分别取vh=ξu, qh=ξp, 将两式相加并应用引理1得

a (ξu, ξu) +dh (ph, ξp) -d (p, ξp) =a (ηu, ξu) +b (ξu, ηp) (18)

注意到 (2) 式, 引理2及引理3, 由 (18) 式有

ϵ${}_2^{-1}$‖ξu‖2+dh (ξp, ξp) ≤ϵ${}_1^{-1}$‖ηu‖·‖ξu‖+Cϵ${}_1^{-1}$h‖p‖1‖ξu‖+Cϵ${}_2^{-1}$h2‖p‖1‖u‖1+

Ch2‖p‖1‖p‖2+Ch‖p‖2 (∫${}_{\Gamma +}(\xi {}_p^i){}^2(b\cdot n)\text{d}s){}^{\frac{1}{2}}+Ch\parallel p\parallel {}_2\cdot \parallel \xi {}_u\parallel$。

应用引理2, (15) 式以及H$\ddot{\text{o}}$lder不等式与ε不等式得

$\begin{array}{l}ϵ{}_2^{-1}\parallel \xi {}_u\parallel {}^2+\gamma {}_0\parallel \xi {}_p\parallel {}^2+\frac{1}{2}{\displaystyle {\int }_{\Gamma {}_{+}}(}q{}_i{}_h){}^2(b\cdot n)\text{d}s\le Cϵ{}_1^{-1}h{}^2\parallel u\parallel {}_1^2+\frac{1}{2}ϵ{}_2^{-1}\parallel \xi {}_u\parallel {}^2+\\ Cϵ{}_1^{-1}h{}^2\parallel p\parallel {}_1^2+Cϵ{}_2^{-1}h{}^2\parallel p\parallel {}_1^2+Cϵ{}_2^{-1}h{}^2\parallel u\parallel {}_1^2+Ch{}^2\parallel p\parallel {}_2^2+\end{array}$

$\frac{1}{2}$∫Γ+ (q${}_h^i$) 2 (b·n) ds+Cϵ2h2‖p‖${}_2^2$。

$\begin{array}{l}\text{则}\frac{1}{2}ϵ{}_2^{-1}\parallel \xi {}_u\parallel {}^2+\gamma {}_0\parallel \xi {}_p\parallel {}^2\le Cϵ{}_2^{-1}h{}^2\parallel p\parallel {}_1^2+\\ Cϵ{}_2^{-1}h{}^2\parallel u\parallel {}_1+Cϵ{}_{2}h{}^2\parallel p\parallel {}_2^2+Ch{}^2\parallel p\parallel {}_2^2。\end{array}$

从而有

$\parallel \xi {}_u\parallel \le Ch(\parallel u\parallel {}_1+\parallel p\parallel {}_1+ϵ{}_2\parallel p\parallel {}_2+ϵ{}_2^{\frac{1}{2}}h\parallel p\parallel {}_2)$,

$\parallel \xi {}_p\parallel \le Ch[ϵ{}_2^{-\frac{1}{2}}(\parallel u\parallel {}_1+\parallel p\parallel {}_1)+ϵ{}_2^{\frac{1}{2}}\parallel p\parallel {}_2+\parallel p\parallel {}_2]$。

结合 (15) 式, (16) 式得

$\begin{array}{l}\parallel u-u{}_h\parallel \le Ch(\parallel u\parallel {}_1+\parallel p\parallel {}_1+ϵ{}_2\parallel p\parallel {}_2+ϵ{}_2^{\frac{1}{2}}h\parallel p\parallel {}_2),\\ \parallel p-p{}_h\parallel \le Ch[ϵ{}_2^{-\frac{1}{2}}(\parallel u\parallel {}_1+\parallel p\parallel {}_1)+ϵ{}_2^{\frac{1}{2}}\parallel p\parallel {}_2+\parallel p\parallel {}_2]。\end{array}$

3 数值算例

为了验证理论分析结果的正确性, 考虑下列问题

$\{\begin{array}{l}(a)-\text{d}\text{i}\text{v}(ϵ\kappa (x)\nabla p)+\text{d}\text{i}\text{v}(b(x)p)+\\ C{}_{0}p=f(x,y),x\in \Omega =(0,1){}^2\\ (b)p=0,x\in \partial \Omega \end{array}(19)$

(19) 式中f (x, y) 为已知函数, 真解p=x (1-x) y (1-y) , κ=diag (k1, k2) , k1=1+10x2+y2, k2=1+10x2+10y2, C0=1, b= (b1, b2) , b1=-cosα (1-xcosα) , b2=-sinα (1-ysinα) 。

取xi=ih, yj=jh;i, j=0, 1, 2, …, n, 其中n=1/h。对特殊的ϵ与α, 用MATLAB编程计算近似解ph与uh, 得出真解与近似解之间的误差以及收敛阶, 详见表1, 其中δp, δu1, δu2分别为p-ph, u1-u${}_h^1$, u2-u${}_h^2$的离散L2范数。

通过表1数据可以看出, 当步长h折半递减时, 误差也折半递减, 压力与通量误差的收敛阶均达到了最优, 这说明本文所提出的方法是有效的。另外, 通过比较各表, 我们发现对流项系数减小, 误差越小, 所以此方法尤其适用于解决对流占优扩散问题。

参考文献

[1] Ciarlet P G. The finite element method for elliptic problems.North-Holland, Amsterdam, 1978

[2] Chou S H, Kwak D Y, Vassilevski P S.Mixed upwinding covolume methods on rectangular grids for convection-diffusion problems.SIAM J Sci Comput, 1999;21 (1, 3) :145—165

[3]Chou S H, Vassilevski P S.An upwinding cell-centered method with piecewis constant velocity over covolumes.Numer Methods Partial Dif-ferential, 1999;Eq15:49—62

[4] Rui H.Convergence of an upwind control-volume mixed finite element method for convectiondiffusion problems.Computing, 2007;81:297—315

CELL 篇5

11月28日，北京用友华表软件技术有限公司正式发布“用友E-Cell业务设计与运行系统该软件主要面向国内政府机关、大型企业部门、中小型企事业单位企业，立足于企业信息化长尾市场，倡导软件新模式。用友E-Cell這一基于Excel环境的业务设计运行平台，通过低成本和灵活模式帮助政府机关、企业进行业务系统管理，真正实现“表格管天下”。

E-Cell的特别之处在于用友华表公司提出了“15次软件”的新模式。用友华表总经理苗峰表示，目前，企业信息化一般采用两种模式，一是采用标准软件产品，通常称为1次开发；二是自主开发，或者是在标准软件产品基础上进行2次开发。1次标准软件产品稳定、易用，但很难全面满足企业需求。2次开发产品成本高，周期长。在此基础上，用友华表率先提出“1.5次软件”新概念，用户只要再走半步，即可得到与业务完全匹配、灵活多多变的业务系统。

用友软件集团董事长王文京介绍说：用友E-Cell的发布，是用友集团众多产品线的良好补充，是面向用户的轻量级业务设计与运行系统，它可以满足企业信息化中的多样、个性化的需求的。一方面作为独立的业务设计与运行系统，在现有Excel的应用基础之上，可以快速部署、快速实施轻量级业务系统，另一方面它也是用友管理软件的扩展和外延，甚至是管理软件中某个模块的补充，同时也可以作为用友大型管理软件上线前的需求验证模块。这也是用友倡导“客户经营”理念的“客户全生命周期经营”的又一个体现。

CELL 篇6

(一) 教材的选择与编写

我们选择了布鲁斯等人主编的国际经典《Molecular Biology of the Cell, 5th Edition》作为教学参考教材, 同时参照了哈维等主编的《Molecular Cell Biology》等英文原版教材, 结合我们学生的实际接受能力, 选择和采用了一些相对简单的知识点, 将其内容编撰成册。同时, 建议有能力的同学, 学习英文原版教材。我们对知识点和知识体系做了整体规划, 编写了教学大纲。由于涉及到很多生命科学最新研究前沿内容, 因此, 也给学生建议了多个英文网站, 建议学生课余时间浏览学习。

(二) 教师团队的建设

对于本课程, 我们通过筛选, 建立了能力较强的教学团队, 要求所有参与本课程教师, 必须具备两年以上国外研究或学习经历, 还要通过主讲教师的面试筛选, 最终确定了三人教学团队。综合考虑各教师的专业研究背景, 主讲教师统筹安排授课内容, 确定授课方式和方法。在实际教学过程中, 不断相互交流和探讨教学经验, 逐步完善教学课程建设。

(三) 教学模式的建立

1.课程设置及上课模式。课程每周一次课, 每次两节课。每次课程设置上, 都安排讲授一个相对独立的小课题, 独立性强, 易于接受。第一节课为讲授时间, 第二节增强互动性, 播放本次课程相关的英语教育视频或动画, 播放前提出问题, 让学生们带着问题观看, 看完后留出时间, 让同学们小组讨论, 然后用英文回答。针对每个学生的回答, 老师都给出点评和总结。这种方式可增强学生学习的积极主动性, 提高学生专业英语及英语学术交流水平。

2.授课语言、课件及多媒体的使用。授课教师团队内部达成共识, 授课全过程, 无论教师和学生都要全部用英语交流, 如果发现有中文交流, 则给予一定惩罚。讲授课件的准备和制作, 原则上少文字、多图片和图表、多运用动画, 增强课件的生动性, 使学生易于理解。对于介绍专业问题的英语视频和动画的选择, 采用相对简单、清晰、发音纯正的材料。很多章节涉及到最新研究前沿, 考虑授课对象是研究生, 为提高专业研究水平, 会选择一些国外知名专家做的总结性研究报告的视频, 让学生直接接触到国际高水平专家的演讲报告, 学生收益匪浅。

二、问题与探讨

(一) 授课内容难易度的把握与学生的接受程度

授课内容是全英语, 包括所有的语言、文字、说明等都是英语, 因此, 需要学生们逐步建立起英语思维。授课对象虽然是研究生, 英文水平已经很高, 但我国英语教育模式主要还是应试教育, 学生表达和听说能力相对很低, 因此, 全英语授课的难易度把握非常关键[5]。如果开始给学生讲述过多生疏的、中文学习过程没有接触过的知识, 授课效果会很差, 学生有可能根本就不知道在说什么, 学习兴趣和积极性会完全消失, 产生很大的抵触情绪。

因此, 从3年多来的授课经验来看, 内容的选择是十分重要的, 讲述的内容要偏简单一些。英文表述时, 要讲得清晰、明白, 让学生建立起对专业问题的英文思维, 提高专业英语水平。同时, 对授课教师的水平要求较高, 英文发音要尽可能纯正无误, 教学方法灵活多变, 能抓住学生的注意力, 提高学生的学习兴趣。注意观察学生的反映, 看是否真的理解或听懂, 及时反馈。

(二) 互动式教学方法使用的必要性

全英语教学在汉语环境下, 授课本身就存在一定的挑战性, 学生的接受度非常关键, 因此, 为了能让学生积极参与思考, 提高学习兴趣, 采用互动式教学是非常有必要的[6]。通过3年多的教学探索, 我们逐渐建立了相对成熟的互动式全英教学模式, 学生参与性很强, 效果非常好。一般每次课的第一节, 会系统讲述基本知识, 配上清晰的图片和高质量的动画, 对于问题的解释非常清晰、明白。第二节课, 针对所讲的知识点, 提出几个问题, 让学生先进行思考, 带着问题, 播放专业研究报告性质的视频片断。看完了让学生结合视频所讲内通, 英文分组讨论, 然后总结回答, 回答效果与平时成绩挂钩。从效果来看, 学生参与积极性非常高, 对每次课讲述的专业问题非常感兴趣, 回答问题积极、踊跃。

研究生通过学习全英的《Molecular and cell biology》, 交流过程中, 明显感觉到专业英文水平和英语交流能力显著提高, 收效十分明显, 这都得益于正确的教学方法、高素质教学团队的建立。研究生开展全英语教学, 符合我国培养国际性人才的培养方向, 对于将来能够积极参与国际间学术交流, 具有非常重要的意义。

参考文献

[1]董肖椿, 闻韧, 赵伟利.《药物合成反应》全英语教学的探讨[J].教育教学论坛, 2014, (3) :67-69.

[2]凌素萍, 林锦连, 朱耀辉, 包小飞, 王素青.非英语专业本科生专业课程全英语教学的现况调查及现存问题对策研究[J].西北医学教, 2014, 22 (1) :128-131.

[3]胡梦红, 刘其根.地方农林类本科院校推广全英语教学的必要性[J].教育教学论坛, 2015, (16) :105-106.

[4]段瑞君, 李长忠, 李珍.清华大学《生物化学》全英语教学调查与分析[J].生物学杂志, 2010, 27 (2) :102-104.

[5]贾睿, 蔡春尔, 何培民.全英语教学在分子生物学课程中的探索应用[J].教育教学论坛, 2015, (8) :134-135.

CELL 篇7

1 cell-SELEX

1990 年,Gold L和Szostak JW两位科学家分别独立建立了指数富集配体系统进化技术(systematic evolution of ligands by exponential enrichment,SELEX),筛选到的寡核苷酸被命名为适配子(aptamer)[1,2]。适配子靶标范围广,被广泛用于生物分析和生物医药。但当靶蛋白处于修饰状态或潜在的结合区域在生理情况下是隐蔽的,会导致筛选到的适配子不能识别某些蛋白的天然结构。为避免筛选到的适配子针对的不是天然构型的蛋白,用活细胞作为靶标进行的适配子筛选策略,又名cell-SELEX迅速发展[3,4,5]。与传统的的SELEX相比,cell-SELEX不需了解蛋白的构象,也不必提纯靶蛋白,而是在细胞表面蛋白种类和数量未知的情况下进行筛选。此外,用膜上表达各种受体蛋白的全细胞作为筛选对象,能筛选到特异性识别肿瘤细胞生物标记的适配子探针,从而从分子水平区分肿瘤细胞与正常细胞。

通过cell-SELEX技术,多种肿瘤细胞的适配子探针已成功筛选到,如淋巴细胞白血病、髓细胞性白血病、子宫颈癌、恶性胶质瘤及小细胞肺癌[3,4,5,6,7,8]。这些适配子具有高亲和力及高选择性。由此我们可以得出结论:在细胞表面分子标记或细胞表面蛋白数量或种类未知的情况下,可筛选到适配子。

为了检测通过cell-SELEX筛选到的适配子能否特异性识别肿瘤细胞,Zhao Z等[9]将筛选到的4个腺癌A549适配子用来识别不同细胞系,研究发现,4个适配子都能识别大细胞癌,只有S11e也能识别鳞癌。这表明适配子能区分不同类型的非小细胞肺癌。此外,4种适配子对不同的非小细胞肺癌样本具有不同的亲和力,这表明在诊断一样的情况下,适配子甚至能辨别分子水平的差异。适配子的这种特异的选择性是临床研究、尤其是肿瘤研究的理想分子探针。下面主要介绍适配子适配子在肿瘤标记物的发现,肿瘤细胞探测、富集以及靶向药物治疗中的应用。

2 cell-SELEX筛选的适配子在肿瘤学中的应用

2.1 细胞特异性适配子在发现生物标志物中的作用

生物标记物是指在生理条件发生变化或病理情况下,蛋白或基因表达的变化,因此,可作为临床诊断和检测的重要工具。发现新的生物标记物不仅可以更好地了解疾病的过程,而且对于早期诊断和治疗具有很重要的价值。虽然双向凝胶电泳,差异成像凝胶电泳及质谱可用来鉴定蛋白,用于新的标志物的发现。但在疾病发生过程中,膜蛋白的差异表达的确定仍然是一个很大的挑战。而cell-SELEX筛选产生的适配子使发现新的膜蛋白标记物成为可能。通过cell-SELEX,筛选到了T-ALL细胞系CCRF-CEM 的DNA适配子sgc8,适配子sgc8与CCRF-CEM细胞具有高亲和力,而与淋巴瘤细胞和正常的骨髓细胞无亲和力[10]。利用适配子介导的靶蛋白亲和提纯进一步鉴定sgc8的靶蛋白,最后,PTK7被成功鉴定为T-ALL的生物标志物[11]。同样的方法发现了免疫球蛋白μ重链(IGHM)表达在伯基特淋巴瘤细胞系Ramos的细胞膜上[12]。以上结果显示,cell-SELEX可用于发现新的疾病相关的生物标记物。

2.2 适配子在肿瘤细胞富集和检测中的作用

肿瘤的早期发现能显著提高生存率,但少量癌细胞在发病早期很难发现。因此,开发一种能在发病早期有效富集和敏感检测肿瘤细胞的新技术可显著增强治疗效果。

将适配子和纳米颗粒结合起来发展的敏感的比色测定可用于肿瘤细胞的探测。将cell-SELEX筛选得到的适配子与20nm的金颗粒结合起来,可选择性地富集在靶细胞表面。因为纳米金颗粒具有很强的距离依赖性的光学特征,所以会出现显著的颜色变化。而无靶细胞吸附则不会有任何颜色的改变。这个实验非常敏感,只要样本中的细胞数达到90个即可使用[13]。

Zhu X等将适配子和DNAzyme结合在一起,发展的基于适配子的比色法可用于肿瘤细胞的检测。适配子可识别靶细胞的元件,采用的过氧化物酶活性的DNAzyme可通过催化ABTS2-形成有颜色的ABTS-而产生比色信号。因此,结合适配子和DNAzyme的特点,可以通过DNAzyme底物的颜色变化检出肿瘤细胞[14]。这个方法不需要昂贵的仪器、DNA链的修饰与标记,因此,有希望成为常规检测活体标本中新生肿瘤细胞的一种方法。

2.3 细胞特异性的适配子在靶向肿瘤治疗中的作用

靶向药物使肿瘤治疗的效力得到了提高,毒性降低。既然特异性结合细胞的适配子具有很好的靶向特性,那么具有巨大的潜能,可用于靶向肿瘤治疗。由于cell-SELEX筛选产生的适配子能选择性地与细胞表面的疾病相关蛋白结合,因此,研制这些适配子作为治疗因子是基于它对肿瘤失调的靶蛋白的抑制作用。例如,RET是受体酪氨酸激酶,由胶质细胞系来源的神经因子家族激活,RET的突变会引起内分泌腺肿瘤形成。Certria L等通过采取cell-SELEX策略筛选到人RET受体突变体的适配子[15]。嗜铬细胞瘤来源的PC12细胞过表达RET受体,经过15次筛选,得到的适配子不仅能特异性结合突变的RET,而且可以抑制RET的激活,且有效阻止RET介导的信号通路,从而治疗内分泌腺肿瘤。

在某些情况下,对于用cell-SELEX筛选肿瘤的功能性适配子而言,鉴定细胞表面的靶分子并不是绝对必须的。Zueva E等[16]筛选到了特异性结合高迁移肿瘤细胞的适配子。两种基因型相同的恶性仓鼠细胞细胞系HET-SR-1(HM)和HET-SR(LM)被用于cell-SELEX。虽然它们的致瘤性和生长特性是相同的,但与后者相比,前者在体内更容易转移。将HM作为正向筛选,而LM作为反筛选,适配子E10和E37被鉴定能特异性结合高侵袭细胞HM。更为重要的是,筛选到的适配子能通过减少多种与转移相关的酪氨酸激酶的磷酸化来阻断肿瘤细胞的侵袭和转移。在另一个用cell-SELEX的研究中,Certria L等[17]筛选到的适配子能区分两种表型高度相关的同种肿瘤细胞。在这个试验中,恶性人神经胶质瘤细胞系U87MG作为筛选的靶细胞,致瘤性差的神经胶质瘤细胞系T98G作为反筛的靶细胞。筛选得到的适配子能与靶细胞高亲和力结合。有趣的是,这些适配子能抑制特异性胞内信号转导通路从而抑制肿瘤细胞增殖。

最近,Boltz A[18]等将两种DNA适配子组合在一起,该适配子能同时与肿瘤细胞和NK细胞结合在一起,从而介导特异性肿瘤细胞裂解。其中一个适配子是特异性针对NK细胞的CD16α,CD16α在ADCC中发挥着非常重要的作用。另一个适配子特异性结合过表达在肿瘤细胞上的肝细胞生长因子受体(c-Met),c-Met是跨膜受体酪氨酸激酶,它参与许多肿瘤细胞的增殖、迁移及侵袭。两个适配子通过寡核苷酸连接成双向适配子,通过募集NK细胞介导模拟的ADCC,从而特异性杀伤c-Met阳性的肿瘤细胞。

细胞特异性的适配子不仅能与细胞表面的受体结合,而且可以作为传递体将抗癌物质递送给肿瘤细胞,靶细胞特异性适配子能选择性地增加治疗因子在肿瘤细胞的聚集。因此,适配子能增强治疗效果,降低传统化疗引起正常细胞死亡的副作用。

前列腺特异膜抗原(PSMA)是众所周知的过表达于前列腺癌上皮细胞的前列腺癌肿瘤标记物。研究表明PSMA能通过clathrin-内陷小窝被细胞摄取。因此,PSMA特异性适配子可作为前列腺癌的给药运载工具[19]。同样地,特异性亲和急性淋巴细胞性白血病细胞膜上PTK7的适配子sgc8也可作为运载工具用于淋巴细胞白血病的靶向治疗。将DOX与sgc8共价结合。DOX是蒽环类抗生素,可用于多种肿瘤,如急性淋巴细胞、骨髓粒细胞性白血病、何杰金病的治疗[20],但其对非肿瘤细胞的毒性很大,限制了它的临床使用。和DOX一样,sgc8c-DOX结合物对CCRF-CEM细胞具有细胞毒作用,更为重要的是,结合物具有很好的选择性,能增强对靶细胞的细胞毒作用。

此外,cell-SELEX筛选产生的适配子可与光敏物质(PS)共价结合,用于肿瘤细胞的光敏靶向治疗。光敏疗法(PDT)是一个很有前途的肿瘤治疗方法,它主要通过受激的光敏剂与周围氧相互作用产生活性氧簇(ROS)来杀死肿瘤细胞。然而,PDT中将PS靶向传递到肿瘤部位是关键因素。为解决这个问题,Mallikaratchy等将光敏剂二氢卟酚e(6)c与伯基特淋巴瘤细胞系Ramos适配子TD05共价结合,在光照下,TD05-Ce6复合物选择性地破坏Ramos细胞[21],从而达到靶向杀伤肿瘤的目的。

3 问题

SELEX涉及的筛选程序繁多,出现假阳性结果就不足为奇了。cell-SELEX以复杂的细胞表面分子为靶标,可以预见以上问题会更加突出。更为严重的是,cell-SELEX以活细胞为筛选对象,在每次样本准备的过程中都会出现死细胞,死细胞与所有核苷酸均具有很强的亲和力[22]。而死细胞不能通过传统的方法如洗涤或离心予以清除,这会导致无效筛选甚至是实验失败[23]。因此,样本的准备非常重要,通过流式细胞仪分选去除部分死细胞,筛选结合到活细胞的适配子可能是解决方法之一[24]。

4 展望

经过20多年的发展,SELEX技术已进行了大量的改进。靶标已经拓展到包括金属离子、各种有机小分子、药物、蛋白质等生物大分子、致病微生物、活细胞和组织等在内的多种形式。目前,以活细胞为靶标的cell-SELEX 筛选策略越来越受到关注,在肿瘤靶向诊断和治疗的研究中也取得了骄人的成果。

cell-SELEX 筛选到的适配子独特的优点如高特异性、高亲和力、可修饰、易于制备等,使得它很有希望应用于肿瘤的早期诊断,基于适配子的微芯片有望取代基于抗体的微芯片用于从复杂的细胞混合物中鉴定特异性的细胞类型。当然,还需要进一步努力使适配子成为常规的诊断工具。

cell-SELEX 筛选到的适配子同样有望用于治疗,cell-SELEX筛选到的适配子可用于抑制或活化细胞功能已达到治疗肿瘤的目的。此外,cell-SELEX筛选到适配子与肿瘤细胞结合的特异性可以用于化疗药物的靶向递送,增强化疗效果的同时减轻对正常细胞的毒性损伤。

目前,关于cell-SELEX筛选到的适配子研究大多仅限于动物实验,只有一部分进入临床研究。尽管到目前为止,只有一个FDA批准的适配子药物Macugen,但我们相信,在不久的将来,可以看到更多的适配子被开发成药物应用于临床。

摘要：抗肿瘤治疗发展迅速,但仍然存在许多问题,例如早期诊断困难及化疗的副反应。为解决这些问题,适配子、包括单链DNA或RNA寡核苷酸受到越来越多的关注。适配子具有高度选择性、亲和力及稳定性。通过指数富集细胞配体系统进化技术(cell-SELEX)筛选到的寡核苷酸在识别病变细胞方面具有很大优势,因此,它具有应用于诊断和治疗的巨大潜力。该文综述了适配子在生物标记物的发现、肿瘤细胞富集和检测、靶向肿瘤治疗中的作用。