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中华肾病研究电子杂志 ›› 2017, Vol. 06 ›› Issue (01) : 31 -33. doi: 10.3877/cma.j.issn.2095-3216.2017.01.007

所属专题: 文献

综述

多囊肾病网络数据库的研究进展
薛澄1, 周晨辰2, 梅长林2,()   
  1. 1. 100091 北京,解放军第309医院肾内科;200003 上海,第二军医大学长征医院肾内科
    2. 200003 上海,第二军医大学长征医院肾内科
  • 收稿日期:2016-04-21 出版日期:2017-02-28
  • 通信作者: 梅长林
  • 基金资助:
    国家自然科学基金面上项目(30900692,81370844); 国家博士后自然科学基金(2015M572677)

Progress of research on network database for polycystic kidney disease

Cheng Xue1, Chenchen Zhou2, Changlin Mei2,()   

  1. 1. Department of Nephrology, Chinese PLA 309 Hospital, Beijing 100091, China; Department of Nephrology, Changzheng Hospital Affiliated to Second Military Medical University, Shanghai 200003, China
    2. Department of Nephrology, Changzheng Hospital Affiliated to Second Military Medical University, Shanghai 200003, China
  • Received:2016-04-21 Published:2017-02-28
  • Corresponding author: Changlin Mei
  • About author:
    Corresponding author: Mei Changlin, Email:
引用本文:

薛澄, 周晨辰, 梅长林. 多囊肾病网络数据库的研究进展[J]. 中华肾病研究电子杂志, 2017, 06(01): 31-33.

Cheng Xue, Chenchen Zhou, Changlin Mei. Progress of research on network database for polycystic kidney disease[J]. Chinese Journal of Kidney Disease Investigation(Electronic Edition), 2017, 06(01): 31-33.

多囊肾病(PKD)主要包括常染色体显性多囊肾病(ADPKD)及常染色体隐性多囊肾病(ARPKD)。其中ADPKD是人类最常见的遗传性肾病,占终末期肾病病因第4位。近年来发达国家已广泛建立PKD的网络注册及登记数据库,进展迅速,内容主要包括PKD患者临床和遗传信息、治疗、及标本科研信息登记等。我国亟需建立PKD患者注册和登记的网络数据库,可为进一步研究PKD的发病机制,阻断疾病遗传,延缓PKD进展提供依据。

Polycystic kidney disease (PKD) is mainly classified into autosomal dominant polycystic kidney disease (ADPKD), and autosomal recessive polycystic kidney disease (ARPKD). ADPKD is the most common human hereditary kidney disease, ranking the fourth cause for end-stage renal disease. In recent years, PKD registration databases developed rapidly in developed countries, including clinical and genetic information, registration of therapy, specimens, and research information. Now it is urgently needed for our country to establish a PKD registration database so as to provide data for further study on the pathogenesis of ADPKD, block disease heredity, and delay the progression of ADPKD.

图1 EuroCYST数据库各临床中心分布
图2 多囊肾病网络数据库的主要组成部分
表1 罕见病登记的主要网络数据库平台
[1]
Ong AC, Devuyst O, Knebelmann B, et al. Autosomal dominant polycystic kidney disease: the changing face of clinical management [J]. Lancet, 2015, 385(9981): 1993-2002.
[2]
Schrier RW. Decade in review-polycystic kidney disease: Slowing progression of autosomal dominant polycystic kidney disease [J]. Nat Rev Nephrol, 2015, 11(11): 638-639.
[3]
Dell KM, Matheson M, Hartung EA, et al. Kidney disease progression in autosomal recessive polycystic kidney disease [J]. J Pediatr, 2016, 171: 196-201.
[4]
Chen D, Ma Y, Wang X, et al. Clinical characteristics and disease predictors of a large Chinese cohort of patients with autosomal dominant polycystic kidney disease [J]. PLoS One, 2014, 9(3): e92232.
[5]
Paavola J, Schliffke S, Rossetti S, et al. Polycystin-2 mutations lead to impaired calcium cycling in the heart and predispose to dilated cardiomyopathy [J]. J Mol Cell Cardiol, 2013, 58: 199-208.
[6]
Irazabal MV, Rangel LJ, Bergstralh EJ, et al. Imaging classification of autosomal dominant polycystic kidney disease: a simple model for selecting patients for clinical trials [J]. J Am Soc Nephrol, 2015, 26(1): 160-172.
[7]
Chapman AB. Approaches to testing new treatments in autosomal dominant polycystic kidney disease: insights from the CRISP and HALT-PKD studies [J]. Clin J Am Soc Nephrol, 2008, 3(4): 1197-204.
[8]
Petzold K, Gansevoort RT, Ong AC, et al. Building a network of ADPKD reference centres across Europe: the EuroCYST initiative [J]. Nephrol Dial Transplant, 2014, 29 (Suppl 4): iv26-iv32.
[9]
Ebner K, Feldkoetter M, Ariceta G, et al. Rationale, design and objectives of ARegPKD, a European ARPKD registry study [J]. BMC Nephrol, 2015, 16: 22.
[1] 刘佳, 李梦伊, 刘洋, 田沛荣, 边识博, 张鹏, 张忠涛. 减重与代谢外科临床数据规范化管理与实践[J]. 中华普外科手术学杂志(电子版), 2023, 17(01): 15-19.
[2] 郑嘉裕, 吴建杰, 李小娟, 曾恒达, 李国邦, 黄炯煅, 温星桥. hsa_circ_0090923在前列腺癌中的表达及其对前列腺癌细胞增殖和迁移的调控[J]. 中华腔镜泌尿外科杂志(电子版), 2023, 17(03): 276-283.
[3] 许洋洋, 李志华, 李学松. 数字化技术在上尿路修复中的应用[J]. 中华腔镜泌尿外科杂志(电子版), 2022, 16(04): 289-292.
[4] 谭玲芳, 周克兵. 基于生物信息学整合鉴定与支气管哮喘相关的潜在诊断生物标志物[J]. 中华肺部疾病杂志(电子版), 2023, 16(03): 329-334.
[5] 王建磊, 马德林, 靳斌. 基于SEER数据库构建早期肝内胆管细胞癌预后Nomogram模型[J]. 中华肝脏外科手术学电子杂志, 2023, 12(01): 61-67.
[6] 王立涛, 刘恩瑞, 李振鲁, 吴昌亮, 高鹏. 基于SEER数据库手术后原发性阑尾肿瘤患者预后列线图构建与验证[J]. 中华结直肠疾病电子杂志, 2023, 12(05): 404-414.
[7] 张学东, 白峻阁, 刘正, 吴殿文. 年龄对转移性结直肠癌不同治疗方法的影响及预后研究[J]. 中华结直肠疾病电子杂志, 2023, 12(01): 34-41.
[8] 陈俊杰, 郭浩然, 施波, 陈国梁, 邰清亮, 侍新宇, 姚慧慧, 米秀伟, 王索, 孙金兵, 周迪远, 顾闻, 何宋兵. 基于TCGA和GEO数据挖掘分析NAT1在结肠癌中的表达及预后意义[J]. 中华结直肠疾病电子杂志, 2022, 11(05): 399-408.
[9] 李海马, 孙恺, 刘如恩. 颅内单纯生殖细胞瘤患者的生存预测:基于SEER数据库的临床研究[J]. 中华神经创伤外科电子杂志, 2023, 09(05): 283-288.
[10] 吴骎, 程毅松, 王波, 张中伟, 金晓东, 康焰. 面向未来的“新基建”——华西重症医学大数据平台建设[J]. 中华重症医学电子杂志, 2023, 09(03): 259-264.
[11] 张敏洁, 王雅晳, 段莎莎, 施依璐, 付文艳, 赵海玥, 张小杉. 基于GEO数据库和生物信息学分析筛选大鼠心肌缺血再灌注损伤相关潜在通路和靶点[J]. 中华临床医师杂志(电子版), 2023, 17(04): 438-445.
[12] 姜巧, 张溱乐, 张艳玲, 余展鹏. 基于MIMIC-Ⅲ数据库的急性胰腺炎并发脓毒症风险预测模型构建与评价[J]. 中华临床实验室管理电子杂志, 2023, 11(03): 151-157.
[13] 沈依宁, 周施锦, 于猛, 安平平, 吴聪. 大数据时代新技术在临床数据库中的应用展望[J]. 中华临床实验室管理电子杂志, 2023, 11(02): 109-113.
[14] 华杨, 孙劲禹, 程晨, 邢子琳, 盛燕辉, 孔祥清, 孙伟. 肥厚型心肌病的关键基因:一项基于加权基因共表达网络的分析[J]. 中华心脏与心律电子杂志, 2023, 11(01): 32-38.
[15] 中国医师协会外科医师分会肥胖和糖尿病外科医师委员会, 中国肥胖代谢外科研究协作组. 中国肥胖代谢外科数据库:2022年度报告[J]. 中华肥胖与代谢病电子杂志, 2023, 09(02): 83-91.
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