miR-582-5p Regulating Notch1 to Reduce Myocardial Ischemia-reperfusion Injury
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摘要:
目的 检测小鼠心肌缺血再灌注和HL-1细胞HR模型后miR-582-5p和Notch1在其中的表达变化，以此探讨miR-582-5p调控Notch1保护心肌的作用。 方法 通过建立小鼠心肌缺血再灌注模型和HL-1细胞氧糖剥夺再复氧模型，使用qPCR检测miR-582-5p和Notch1在小鼠IR和细胞HR后的表达量，继而使用TargetScan网站预测miR-582-5p和Notch1的靶向结合位点，在细胞中转染miR-582-5p和Notch1的Inhibitor和Mimics，再次检测miR-582-5p和Notch1的表达变化，最后使用CCK-8实验检测HL-1细胞转染Inhibitor和Mimics后的细胞活力。 结果 在小鼠IR和HL-1细胞HR后，miR-582-5p表达明显升高（P < 0.01），Notch1表达显著下降（P < 0.001），而在转染Inhibitor后，miR-582-5p明显下调（P < 0.001），同时Notch1显著上调（P = 0.017），并且心肌细胞活力得到显著提高（P = 0.006），而在转染Mimics后结果完全相反。 结论 miR-582-5p可以通过调控Notch1从而保护心肌以此来对抗心肌缺血缺氧。 -
关键词:
- 心肌缺血再灌注 /
- 氧糖剥夺 /
- miR-582-5p /
- Notch1
Abstract:Objective To investigate the role of miR-582-5p in regulating Notch1 to protect myocardium, by detecting the expression changes of miR-582-5p and Notch1 after myocardial ischemia reperfusion and HR model of HL-1 cells in mice. Methods The mouse myocardial ischemia-reperfusion model and HL-1 cell OGD reoxygenation model were established. The expression of miR-582-5p and Notch1 in mouse IR and cell HR was detected by qPCR, and then the targeted binding sites of miR-582-5p and Notch1 were predicted by TargetScan. Inhibitor and mimics of miR-582-5p and Notch1 were transfected into cells, and the expression of miR-582-5p and Notch1 was detected again. Finally, CCK-8 assay was used to detect the cell viability of HL-1 cells transfected with inhibitor and mimics. Results After HR, the expression of miR-582-5p was significantly increased （P < 0.01） and the expression of Notch1 was significantly decreased in IR mouse and HL-1 cells （P < 0.001）. After transfection of inhibitor, the expression of miR-582-5p was significantly down-regulated （P < 0.001）, while Notch1 was significantly up-regulated （P = 0.017）, and the viability of cardiomyocytes was significantly increased （P = 0.006）, but the result was opposite after transfection of mimics. Conclusion miR-582-5p can protect myocardium against myocardial ischemia and hypoxia by regulating Notch1. -
Key words:
- Myocardial ischemia-reperfusion /
- Oxygen and glucose deprivation /
- miR-582-5p /
- Notch1
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心理韧性[1]是指在个体在面对压力、挫折、困境甚至更大压力源时能够快速进行自我调节并适应的能力。研究发现[2]，我国大部分护士的心理韧性水平仍有待提高，而肿瘤医院护士因其工作环境和癌症患者照护需求的特殊性，导致其更容易产生焦虑、抑郁、心理痛苦等负性情绪[3−5]，可引起共情疲劳、职业倦怠、离职意愿的产生[6−8]，致使护理人才的流失。而心理韧性作为一种正性的心理资源，可以有效的缓解护士的负性情绪[9]，提升工作积极性。故深入挖掘肿瘤医院护士心理韧性的影响因素，并构建针对性干预方案十分重要。虽然国内外已经开展过一些关于肿瘤医院护士心理韧性的影响因素的横断面调查[10−11]，但大多是以变量为中心的研究方法，直接使用量表的总分衡量护士的心理韧性水平，忽略了肿瘤医院护士群体内的差异性。潜在剖面分析[12]（latent profile analysis，LPA）又称潜在类别聚类分析、聚类最大似然法等，是基于个体为中心的视角，在概率基础上将人群进行分类成不同潜在亚组的分类方法，这对深入研究不同潜在类别人群的特性具有显著帮助。目前，LPA在心理学领域应用较为成熟[13−14]，国内关于肿瘤医院临床护士心理韧性的LPA鲜有报道，且既往研究样本量较少、调查范围较小[15−16]。故本研究采用LPA的方法，深入探讨不同亚组肿瘤医院临床护士的影响因素，旨在为进一步构建心理韧性干预方案提供更可靠的参考依据。
1. 资料与方法
1.1 研究对象
本研究为横断面研究设计，采用便利抽样法于2023年3～5月选取我国西南地区5个省份的5家肿瘤医院812名临床护士作为调查对象。纳入标准：（1）具有护士执业资格证；（2）从事护理工作≥1 a；（3）知情同意并自愿参加本研究。排除标准：调查期间因休假、进修等各种原因未在岗的护士；规定时间未完成作答者。本研究已获得昆明医科大学第三附属医院伦理委员会批准（KY2020133）。
1.2 研究工具
1.2.1 一般资料调查问卷
由课题组经前期文献回顾和专家讨论后制定，包括性别、年龄、民族、是否为独生子女、婚姻状况、生育状况、居住地、工作年限、聘任方式等。
1.2.2 心理韧性量表
该量表由Connor和Davidsion编制，我国学者于肖楠等[17]汉化，包含坚韧、力量、乐观3个维度，共25个条目，采用Likert 5级评分，“从来不是这样、很少这样、有时这样、经常这样、几乎总是这样”依次计0～4分，分值越高说明心理韧性水平越高。本研究Cronbach’ s α系数为0.945。
1.3 资料收集方法与质量控制
基于问卷星平台，进行电子问卷调查，根据纳入和排除标准严格选取调查对象，问卷首页设置统一的指导语，阐明研究目的、注意事项及保密承诺；由经过课题组统一培训的调查员使用问卷星进行调查，调查对象若填写问卷并提交视为知情同意，自愿参与研究。为保证问卷质量，出现漏填、错填时出现提示，无法提交问卷，保证问卷填写完整。所有数据由2名研究人员进行交叉核对，剔除填写错误、逻辑混乱、答题时长<30 s或>300 s的问卷，保证问卷有效性。本研究共完成902份问卷，剔除无效问卷后剩余812份，问卷有效率为90.02%。
1.4 统计学处理
采用Mplus8.3软件进行潜在剖面分析，以心理韧性条目得分为外显变量，使用以下3类拟合指标来评估模型拟合效果和确定最优的类别数量：（1）Akaike信息标准（akaike information criteria，AIC）、贝叶斯信息标准（bayesian information criteria，BIC）和样本校正的BIC（adjusted bayesian information criterion，aBIC）；（2）熵（entropy）；（3）似然比检验指标（lo-mendell-rubin，LMR）及基于Bootstrap的似然比检验（bootstrapped likelihood ratio test，BLRT）。AIC、BIC、aBIC数值越小表示模型拟合度越好，显著的LMR、BLRT的P值表明k模型较k-1个模型的拟合度显著改善，Entropy越接近1表明分类越精确。此外，除了评估模型的拟合度，还应结合理论与所研究结果综合决定类别的数量[12]。采用SPSS26.0软件进行统计分析。计量资料采用均数±标准差描述，计数资料采用例数和构成比描述，组间比较采用χ2检验，多因素分析采用无序多分类Logistic回归。以P < 0.05为差异有统计学意义。
2. 结 果
2.1 调查对象的一般资料
调查的812名肿瘤医院护士中男性56名（6.9%），女性756名（93.1%），汉族608名（74.9%），少数民族204名（28.8%）；编制内143名（17.6%），编制外669名（82.4%）；护士199名（24.5%），护师287名（35.3%），主管护师300名（36.9），副主任护师及以上26名（3.2%）。
2.2 肿瘤医院护士心理韧性得分
调查对象心理韧性得分为（88.03±15.15）分，坚韧、力量、乐观维度得分为（33.63±6.15）分、（44.78±8.67）分、（13.14±2.68）分。
2.3 肿瘤医院护士心理韧性潜在剖面分析结果
本研究以心理韧性量表各条目得分进行潜在剖面分析，以此建立了M1～M5共5个潜在类别模型，模型拟合数据见表1。随着类别数增加，AIC、BIC和aBIC不断减小，entropy值均>0.9，当为M5时，LMRT值不显著，提示模型M5与M4拟合无差异。尽管AIC、BIC和aBIC值随着分类数的增加呈递减趋势，且M4的entropy值高于M3，但由于M4中一组类别占比仅为6.3%，小于<10%，结合结果解释及研究的实际意义，综合考虑，选择M3为最优模型，entropy值为0.944，各类别概率较为合理，每个类别中的护士归属于每个潜在类别的平均概率（列）为0.974～0.981，说明潜在类别分类模型结果可靠，见表2。
表 1 护士心理韧性的潜在剖面模型拟合指标比较Table 1. Comparison of latent class model fit indicators of nurses' resilience模型 AIC BIC aBIC Entropy LMR BLRT 类别概率 M1 54158.008 54392.983 54234.203 − − − − M2 48411.585 48768.747 48527.402 0.947 0.446/0.554 M3 46374.910 46854.259 46530.349 0.944 <0.001 <0.001 0.262/0.546/0.192 M4 45015.405 45616.941 45210.465 0.948 0.001 <0.001 0.063/0.356/0.158/0.423 M5 44636.362 45360.085 44871.044 0.918 0.637 <0.001 0.063/0.356/0.149/0.282/0.150 表 2 护士心理韧性的3个潜在剖面归属概率矩阵Table 2. Attribution probability matrix of three potential categories of nurses' resilience潜在剖面类别 C1 C2 C3 C1 0.981 0.019 0.000 C2 0.017 0.974 0.009 C3 0.000 0.027 0.974 根据25个条目的得分特点来为潜在类别C1～C3命名，潜在剖面图，见图1。C1在各条目的得分均最低的，故命名为心理韧性“低韧性组”，共213例占总人数的26.2%；C2在各条目得分介于中间的，故命名为心理韧性“一般韧性组”，共443例占总人数54.6%，C3在各条目得分均最高，故命名为心理韧性“高韧性组”，共156例占总人数19.2%。
图 1 护士心理韧性的潜在剖面特征图Figure 1. Map of latent class characteristics of resilience in nurses2.4 不同潜在剖面的护士人群分布特征
单因素结果显示，不同潜在剖面的护士在民族、婚姻状况、科室、职称、工作年限、性格特征、宗教信仰等方面差异具有统计学意义（P < 0.05），见表3。
表 3 不同潜在剖面的护士人群分布特征[n（%）]（1）Table 3. Distribution characteristics of different latent categories of nurses[n（%）]（1）项目 分类 低韧性组
（n=213）一般韧性组
（n=443）高韧性组
（n=156）χ2 P 性别 女 200（93.9） 412（93.0） 144（92.3） 0.370 0.831 男 13（6.1） 31（7.0%） 12（7.7） 年龄 ≤29 112（52.6） 186（42.0） 67（42.9） 11.734 0.068 30～39 78（36.6） 170（38.4） 58（37.2） 40～49 20（9.4） 68（15.3） 25（16.0） ≥50 3（1.4） 19（4.3） 6（3.8） 民族 汉族 148（69.5） 349（78.8） 111（71.2） 8.033 0.018* 少数民族 65（30.5） 94（21.2） 45（28.8） 否为独生子女 是 51（23.9） 93（21.0） 43（27.6） 2.946 0.229 否 162（76.1） 350（79.0） 113（72.4） 婚姻状况 未婚 94（44.1） 156（35.2） 50（32.1） 12.743 0.013* 已婚 117（54.9） 274（61.9） 97（62.2） 离异或丧偶 2（0.9） 13（2.9） 9（3.0） 生育状况 已生育 102（47.9） 238（53.7） 84（53.8） 2.170 0.338 未生育 111（52.1） 205（46.3） 72（46.2） 居住地 农村 129（60.6） 229（51.7） 79（50.6） 5.338 0.069 城镇 84（39.4） 214（48.3） 77（49.4） 学历 大专 44（20.7） 106（23.9） 32（20.5） 1.509 0.825 本科 166（77.9） 331（74.7） 121（77.6） 硕士及以上 3（1.4） 6（1.4） 3（1.9） 科室 肿瘤内科 101（47.4） 184（41.5） 56（35.9） 12.936 0.044* 肿瘤外科 64（30.0） 113（25.5） 46（29.5） 放疗科 5（2.3） 16（3.6） 10（6.4） 其他 43（20.2） 130（29.3） 44（28.2） 职称 护士 59（27.7） 107（24.2） 33（21.2） 15.025 0.020* 护师 88（41.3） 143（32.3） 56（35.9） 主管护师 65（21.2） 175（35.9） 60（38.5） 副主任护师及以上 1（0.5） 18（4.1） 7（4.5） 职务 护士长 12（5.6） 30（6.8） 12（7.7） 0.638 0.727 无 201（94.4） 413（93.2） 144（92.3） 表 3 不同潜在剖面的护士人群分布特征[n（%）]（2）Table 3. Distribution characteristics of different latent categories of nurses[n（%）]（2）名称 选项 低韧性组
（n=213）一般韧性组
（n=443）高韧性组
（n=156）χ2 P 有无夜班 有 156（73.2） 300（67.7） 107（68.6） 2.111 0.348 无 57（26.8） 143（32.3） 49（31.4） 工作年限（a） ≤5 83（39.0） 150（33.9） 46（29.5） 22.019 0.001* 6～10 66（31.0） 104（23.5） 29（18.6） 11～15 35（16.4） 80（18.1） 38（24.4） >15 29（13.6） 109（34.6） 43（27.6） 月收入（元） <5000 72（33.8） 108（24.4） 43（27.6） 10.992 0.089 5000～7999 86（40.4） 189（42.7） 68（43.6） 8000～10000 51（23.9） 119（26.9） 38（24.4） >10000 4（1.9） 27（6.1） 7（4.5） 聘用方式 编内 29（13.6） 87（19.6） 27（17.3） 3.609 0.165 编外 184（86.4） 356（80.4） 129（82.7） 性格特征 外向型 47（22.1） 117（26.4） 72（46.2） 42.226 <0.001* 内向型 78（36.6） 117（26.4） 19（12.2） 中间型 88（41.3） 209（47.2） 65（41.7） 宗教信仰 有 1（0.5） 16（3.6） 8（5.1） 7.477 0.024* 无 212（99.5） 427（96.4） 148（94.9） *P < 0.05。 2.5 肿瘤医院临床护士心理韧性不同潜在剖面的多因素分析
以肿瘤医院护士心理韧性潜在剖面为因变量，将单因素显著的变量作为自变量，进行无序多分类Logistic回归分析，结果显示，民族、婚姻状况、科室、职称、工作年限、年收入、性格特征是心理韧性不同类别护士的影响因素（P < 0.05）。见表4。
表 4 护士心理韧性不同潜在剖面的无序多分类Logistic回归Table 4. Multivariate analysis of different latent categories of psychological resilience among clinical nurses in cancer hospitals项目 一般韧性组 高韧性组 b OR 95%CI P b OR 95%CI P 下限 上限 下限 上限 民族 0.569 1.767 1.176 2.656 0.006* −0.013 0.987 0.592 1.647 0.960 婚姻状况 未婚 −1.547 0.213 0.039 1.173 0.076 −2.481 0.084 0.013 0.545 0.009* 科室 肿瘤内科 −0.713 0.490 0.308 0.782 0.003* −0.629 0.533 0.294 0.969 0.039* 肿瘤外科 −0.617 0.539 0.327 0.889 0.015* −0.259 0.772 0.413 1.442 0.417 职称 护士 −2.387 0.092 0.009 0.911 0.041* −3.056 0.047 0.004 0.583 0.017* 护师 −2.399 0.091 0.010 0.835 0.034* −2.819 0.060 0.005 0.661 0.022* 主管护师 −1.910 0.148 0.017 1.265 0.081 −2.393 0.091 0.009 0.911 0.041 工作年限（年） 6-10 −0.201 0.818 0.363 1.841 0.627 −1.238 0.290 0.108 0.775 0.014* 年收入（万元） <5 −1.846 0.158 0.047 0.535 0.003* −0.738 0.478 0.108 2.112 0.330 5-10 −1.279 0.278 0.088 0.878 0.029* −0.506 0.603 0.151 2.412 0.475 11-15 −1.202 0.301 0.096 0.946 0.040* −0.754 0.471 0.118 1.876 0.285 性格特征 外向型 0.008 1.008 0.649 1.564 0.973 0.740 2.095 1.255 3.499 0.005* 内向型 −0.560 0.571 0.380 0.858 0.007* −1.249 0.287 0.154 0.534 <0.001* 注：*P < 0.05。以心理韧性“低韧性组”为参照；民族以少数民族为参照，宗教信仰以有为参照，婚姻状况以离异或丧偶为参照，科室以其他为参照，职称以副主任护师及以上为参照，工作年限以>15为参照，年收入以>20为参照，性格特征以中间型为参照。 3. 讨论
3.1 肿瘤医院临床护士心理韧性存在显著的异质性特征
本研究通过LPA识别出肿瘤医院临床护士的心理韧性存在3个不同的潜在剖面，分别为心理韧性“低韧性组”“一般韧性组”“高韧性组”；其中，心理韧性“高韧性组”占比最少，略低于“低韧性组”“一般韧性组”占比最高，可能是肿瘤医院护士心理韧性的潜在剖面的主要类型，可见多数肿瘤医院护士心理韧性处于中等水平，这与张文莉等[18]对二胎产后返岗护士心理韧性的LPA结果类似。而潘文浩等[19]对新入职幼儿教师心理韧性的LPA结果显示，心理韧性存在4个类别，这与本研究存在一定差异，分析原因可能是研究对象及其职业特性不同导致的。进一步剖析潜在剖面特征图发现，3个潜在类别心理韧性量表条目3（X3）“有时，命运或上帝能帮忙”得分较低，可能与我国传统文化强调“自力更生”“人定胜天”的理念有关；也可能是由于本研究中纳入样本具有宗教信仰的临床护士较少。此外，条目20（X20）“我不得不按照预感行事”得分较低，这反映肿瘤医院临床护士面对困难和挑战时，毅力和控制感较为缺乏，应该开展针对性的教育，注重护士坚韧力及抗逆力的提升。心理韧性作为护士的积极心理资源，增强护士心理韧性水平对维持护士的身心健康至关重要。因此，护理管理者应积极组建心理干预小组，加强护士心理韧性建设，结合不同类别的护士特征，开展针对性干预，借助综合情绪管理、韧性培训、正念减压以及同伴支持等方式增强护士的心理韧性水平。
3.2 肿瘤医院护士心理韧性不同的潜在剖面的影响因素
3.2.1 民族
本研究结果显示，汉族护士分配在心理韧性“一般韧性组”或“高韧性组”的概率更高，而少数民族护士更倾向分配于“低韧性组”。分析原因可能是不同民族因宗教、文化及信仰存在不同，应对压力的方式可能存在差异；相关研究发现[20−21]，少数民族护士在应对突发性公共卫生事件这种突发困难时，更倾向于采取消极的应对方式，而应对方式与心理韧性密切相关，消极的应对容易导致心理韧性的下降，这与本研究结果类似。提示未来管理者应开展多元化的教育，关心关爱少数民族群体护士，尊重其民族、文化背景的同时给予他们更多的温暖，改善护士的压力应对方式，提升护士的心理韧性。
3.2.2 婚姻状况
本研究中，相较于未婚的护士，离异或丧偶的护士更倾向归属于心理韧性“高韧性组”，究其原因，可能是因为离异或丧偶作为一种应急事件，可能对个体身心健康造成负面影响，而经历过离异或丧偶的护士从此类压力事件中成功走出后，其心理社会适应能力在逆境中得到提升，这可能与创伤后成长（post-traumatic growth，PTG）有关[22]。护理管理者应关注护士的情感变化，当护士出现较大的生活变故时，应该及时给予一定支持，开展心理辅导活动[23]、员工帮扶计划[24]等，提升医院人文关怀氛围，促进创伤后成长，帮助其渡过难关。
3.2.3 科室
本研究结果显示，科室是肿瘤医院临床护士心理韧性不同潜在剖面的影响因素。分析原因，可能与不同科室治疗方式和工作内容不同有关，长时间处在高风险、高压力的工作环境中的临床护士，当他们面临压力的时候，可以利用自身的正性心理资源，逐渐提高自己的心理社会适应能力以及对外部压力的承受力，从而让心理韧性获得了良好的发展[25]。这提示护理管理者在开展心理韧性相关干预时应充分考虑肿瘤医院不同科室的工作环境、专科特点，进行干预方案的调整，实施针对性干预。
3.2.4 工作年限和职称
本研究结果表明，高年资、高职称的临床护士更倾向归属于心理韧性“高韧性组”或“一般韧性组”。这与既往研究结果一致[26]，工作年限越久、职称越高，护士心理韧性水平越高，究其原因，高年资、高职称的护士临床工作经验和社会阅历更丰富，在面对生活和工作挫折、逆境时，具备更好的抗压和解决问题的能力，及时调节，适应外界的变化，故而心理韧性水平更高。这也提示护理管理者应建立完善的培养体系，开展分层培训。应该重视人力资源分配，进行磁性管理，开展弹性排班，做到“老带青”，发挥高年资护士的优势；此外，应加强师资培训及考核，贮备优秀的师资力量，开展“导师帮扶”，为新护士配备临床“导师”，进行“一对一”“一对多”帮扶，并纳入绩效管理，多方面、全方位的促进低年资、低职称护士心理韧性的提升。
3.2.5 年收入
本研究显示，年收入越高，归属在心理韧性“高韧性组”或“一般韧性组”的概率越大。分析原因可能是低收入的护士群体经常因为生活开销、学习开支等加重了经济负担，对将来未知困境的应对信心不足，进而心理韧性相对较低，导致心理健康堪忧；其次，该群体在相同工作量的情况下相比高收入群体更加容易产生巨大的工作压力[27]，生活和工作的双重压力导致其更容易分布在心理韧性“低韧性组”。这也提示护理管理者应积极推动绩效改革，在按劳分配原则的基础上设法改善低收入护士群体的薪资待遇，给予合理的工资补贴；其次，可增加一些临时的创收岗位，鼓励护士利用业余时间开展工作，如门诊抽血室、静配中心等，可有效缓解低收入护士群体的经济负担，也有利于改善部分科室人力不足的问题。
3.2.6 性格特征
本研究发现，相对于性特征为“中间型”护士，外向型的护士更倾向于归属于“高韧性组”，内向型更倾向于归属于“低韧性组”。这与张蓝方等[28]研究一致，外向型人格和中间型人格相较于内向型人格，更善于维持现实生活中的人际关系，被接纳和受欢迎程度都较高，具有更好的社会支持；同时，外向型和中间型的护士更加容易进行自我披露[29]，当面对压力时，寻找听者开展实际披露，可以有效缓解压力，从而拥有更好的心理韧性。而内向型人格的护士，相对保守，喜欢独处，遇事易悲观，在外来压力下心理适应能力弱，更容易出现不良情绪[30]。这提示护理管理者对于“低韧性组”的护士应给予更多的关注，他们可能是心理问题高发的群体，应早期识别，尊重护士性格特点，引导其开展自我披露，听者在过程中给予支持性反应[31]，可通过团体心理干预[32]、个体化心理干预[33]等方式提升内向型护士的自信心与参与度，共同维护护士群体的心理健康。
本研究通过LPA识别出肿瘤医院护士心理韧性存在3个潜在剖面，证明了心理韧性在护士群体内部存在异质性，其中，心理韧性“一般韧性组”占比最大，可能是主要的类别，仍有较大的提升空间。未来开展相关教育时，可以根据不同类别护士的特征进行分层培训，针对性干预。此外，未来护理管理者应该着重关注心理韧性“低韧性组”的护士，他们可能是心理问题高发的群体，应该及时发现并干预，给予更多的支持，维护护士群体的心理健康，提升工作效率。此外，本研究也存在一定的局限性，首先，本研究仅纳入西南地区5家肿瘤医院，研究结果代表肿瘤护士心理韧性的现状可能存在地域偏倚，未来学者可以纳入更多机构，开展多中心，甚至全国的横断面的调查；其次，心理韧性是一个动态变化的过程，横断面调查无法捕捉其动态变化轨迹，未来学者可进行动态追踪的纵向研究及混合性研究，开展多中心、大样本的调查与验证，明确在不同时间点护士心理韧性的影响因素及作用机制，为干预方案的制订最佳干预时机提供更加丰富的证据。
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图 1 miR-582-5p和Notch1在心肌缺血再灌注小鼠心脏组织和HL-1细胞OGD模型中的表达
A：miR-582-5p在MRI小鼠心脏组织中的相对表达量（n = 5）； B：miR-582-5p在OGD模型HL-1细胞中的相对表达量（n = 3）；C：Notch1在MRI小鼠心脏组织中的相对表达量（n = 5）；D：Notch1在OGD模型HL-1细胞中的相对表达量（n = 3）。**P < 0.01，***P < 0.001。
Figure 1. Expression of miR-582-5p and Notch 1 in cardiac tissue and HL-1 cell OGD model of myocardial ischemia-reperfusion mice
图 2 miR-582-5p可靶向Notch1并调控其表达
A：miR-582-5p与Notch1结合位点预测；B：miR-582-5p转染inhibitor和mimics后的相对表达量（n = 3）；C：Notch1转染inhibitor和mimics后的相对表达量（n = 3）；D：WB检测转染inhibitor后Notch1的表达及定量图（n = 3）。E：WB检测转染mimics后Notch1的表达及定量图（n = 3）。*P < 0.05，**P < 0.01，***P < 0.001。
Figure 2. miR-582-5p targets Notch 1 and regulates its expression
图 3 HL-1细胞活力的检测
A：正常HL-1细胞转染miR-582-5p的inhibitor和mimics后的细胞活力（n = 6）；B：HL-1细胞在OGD模型后复氧下转染miR-582-5p的inhibitor和mimics后的细胞活力（n = 6）。 **P < 0.01，***P < 0.001。
Figure 3. Detection of HL-1 cell viability
表 1 引物序列
Table 1. Primer sequence
基因名称 上游引物序列（5′- 3′） 下游引物序列（5′- 3′） GAPDH CTCGCCTTTGCCGATCC GAATCCTTCTAGCCCATGCC Notch1 GATGGCCtCAATGGGTACAAG TCGTTGTTGTTGATGTCACAGT miR-582-5p 通用引物 ATACAGTTGTTCAACCAGTTAC U6 通用引物 ATGGACTATCATATGCTTACCGTA 
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