АВТОРЫ
СВЯЖИТЕСЬ С НАМИ

Войдите в систему

Для просмотра этого контента требуется подписка на Jove Войдите в систему или начните бесплатную пробную версию.

В этой статье

  • Резюме
  • Аннотация
  • Введение
  • протокол
  • Результаты
  • Обсуждение
  • Раскрытие информации
  • Благодарности
  • Материалы
  • Ссылки
  • Перепечатки и разрешения

Резюме

Здесь мы представляем протокол для анализа эффективности и безопасности таблетки Angong Niuhuang Pill при лечении вирусного энцефалита.

Аннотация

Этот мета-анализ направлен на оценку эффективности таблетки Angong Niuhuang (ANP) в качестве адъювантной терапии при лечении вирусного энцефалита. Семь баз данных (PubMed, Cochrane Library, Embase, SinoMed, CNKI, VIP и WanFang) были включены для поиска литературы с момента создания до июля 2023 года. Критериям отбора соответствовали рандомизированные контролируемые испытания, в которых сравнивали АНП в сочетании с традиционной терапией только с традиционной терапией. Для оценки эффективности и безопасности были рассчитаны объединенные размеры эффектов и 95% доверительные интервалы (ДИ). Анализ чувствительности и оценка систематической ошибки публикаций были проведены для анализа неубедительности результатов. Для метаанализа было включено 13 исследований с участием 1045 случаев. Адъювантное лечение АНП увеличивало вероятность общей эффективной ставки на 17% по сравнению с традиционным лечением (Отношение рисков (ОР) = 1,17, 95% ДИ [1,08, 1,27]). Время исчезновения клинических синдромов и признаков значительно сокращалось после адъювантного лечения АНП, включая время отсрочки (взвешенная разность средних (ВРС) = -1,59, 95% ДИ [-2,09; -1,09]), время восстановления сознания (ВРС = -1,79, 95% ДИ [-2,06, -1,51]), время исчезновения головной боли (ВРС = -1,51, 95% ДИ [-1,93, -1,08]), время исчезновения тиков (ВРС = -1,88, 95% ДИ [-2,39, -1,36]). Адъювантная эффективность АНП для лечения вирусного энцефалита (ЖЭ), по-видимому, улучшает общий эффективный показатель и сокращает время исчезновения клинических синдромов. Для подтверждения наших выводов необходимы более высококачественные рандомизированные контролируемые испытания (РКИ).

Введение

Энцефалит определяется как воспаление паренхимы головного мозга с высокой смертностью, характеризующееся неврологическими патологическими признаками, лихорадкой, аномальным психическим состоянием и измененной электроэнцефалографией (ЭЭГ) и нейровизуализацией 1,2. Заболеваемость энцефалитом колеблется от 7 до 15 случаев на 100 000 человек 3,4,5. Причина примерно половины случаев энцефалита неизвестна, а вирусный энцефалит (ЖЭ) составляет от 20% до 50% диагностированных случаев 5,6. К распространенным вирусам относятся энтеровирус человека, вирус герпеса человека, вирус простого герпеса, вирус иммунодефицита человека и цитомегаловирус7. Пациенты с ЖЭ нуждаются в интенсивном наблюдении и поддерживающих мерах для поддержания жизненно важных показателей и облегчения воспаления головного мозга8. Ацикловир является эмпирическим методом лечения всех случаев VE9. Доказательства использования глюкокортикоидов, иммуноглобулинов и интерферона альфа противоречивы8. Таблетка Angong Niuhuang (ANP), одно из известных лекарств для открытия отверстий, широко используется при психических и сознательных отклонениях, вызванных критическими заболеваниями. Китайская ассоциация медицинского образования рекомендовала ANP как сильную рекомендацию уровня А и качество доказательств II уровня (доказательства из нерандомизированных исследований или рандомизированных контролируемых испытаний)10.

Систематический обзор (СР) – это всесторонний сбор и тщательная оценка всех клинических исследований, которые соответствуют критериям включения. Мета-анализ – это методология количественного анализа в СР. В отличие от методов базового мета-анализа, была принята процедура обрезки и заполнения для проверки надежности оценки размера эффекта для оценки систематической ошибки публикации. Небольшое количество этюдов было удалено до тех пор, пока новый размер эффекта не сделал график симметричным. Дополнительные исследования были добавлены обратно в график на основе вмененных зеркальных исследований. Если разница пересчитанной объединенной оценки (PE) до и после процедуры обрезки и заполнения составляла менее 0,05, оценка размера эффекта смещения публикации была надежной. Программное обеспечение TSA 0.9.5.10 использовалось для снижения риска ложноположительных результатов и расчета требуемого объема информации (RIS), что было полезно для повышения надежности наших выводов. Учитывая, что систематического обзора данных об улучшении симптомов, признаков, биохимических показателей и побочных реакций АНП при лечении ЖЭ не проводилось, мы провели данный мета-анализ имеющихся рандомизированных контролируемых испытаний.

протокол

1. Регистрация протокола

  1. Зарегистрируйте системный обзор.
    ПРИМЕЧАНИЕ: ПРОСПЕРО (Таблица материалов) была создана Национальным институтом исследований в области здравоохранения для регистрации систематического обзора. Данный протокол системного обзора зарегистрирован под номером CRD42022301182.

2. Установка программного обеспечения

  1. Установка программного обеспечения EndNote
    1. Приобретите программное обеспечение EndNote и загрузите исполняемый файл в качестве установочной программы с официального сайта EndNote (Table of Materials).
    2. Распакуйте ZIP-файл. Дважды щелкните мышью, чтобы запустить установщик.
  2. Установка программного обеспечения Stata
    1. Приобретите программное обеспечение stata на официальном сайте Stata (Table of Materials).
    2. Дважды щелкните по прикладной программе Stata , чтобы запустить установщик.
  3. Установка программного обеспечения TSA
    1. Перейдите на сайт The Copenhagen Trial Unit (Table of Materials) для регистрации и скачивания ZIP-файла.
    2. Дважды щелкните исполняемый jar-файл TSA для установки.

3. Извлечение базы данных

  1. Постройте стратегию поиска в следующих базах данных: PubMed, Кокрейновская библиотека, Embase, Китайская система обслуживания биомедицинской литературы (SinoMed), Китайская национальная инфраструктура знаний (CNKI), Китайская база данных научных журналов (VIP) и база данных WanFang (Таблица материалов).
  2. Время поиска: С момента создания базы данных до июля 2023 года. Возьмем в качестве примера PubMed:
    1. Используйте конструктор расширенного поиска PubMed (дополнительный рисунок 1A).
    2. Объедините поисковые запросы следующим образом: Angong Niuhuang OR Angong pill OR Bezoar pill) И (Вирусный энцефалит.
    3. Загрузите всю найденную литературу: Отправьте в > Citation Manager > Создать файл (Дополнительный рисунок 1B).

4. Критерии включения и исключения

  1. Критерии включения
    1. Дизайн исследования: Включить рандомизированные контролируемые испытания (РКИ).
    2. Вмешательства: Включите сравнение между таблетками Angong Niuhuang (ANP) в сочетании с традиционной терапией и только традиционной терапией.
      Примечание: Традиционные методы лечения включали антибиотики, противовирусные препараты, внутричерепную декомпрессию, жаропонижающие средства, поддержание водно-электролитного баланса и т.д.
    3. Пациенты: Включайте пациентов с вирусным энцефалитом на основе диагностических критериев.
      1. Измененное психическое состояние: Включите пациентов, у которых не было обнаружено других причин для изменения сознания, сонливости или изменений личности в течение ≥24 ч.
      2. Убедитесь в наличии по крайней мере 3 из следующих сопутствующих проявлений: (a) температура тела выше 38 °C в течение 72 часов до или после начала заболевания; b) генерализованные или частичные припадки, которые не могут быть полностью отнесены к ранее существовавшей эпилепсии; в) новые симптомы неврологических дефектов; d) количество лейкоцитов ≥ 5/мм2 в спинномозговой жидкости; (e) Нейровизуализация показала аномальную паренхиму головного мозга; (f) Аномалии ЭЭГ, соответствующие энцефалиту, которые не могут быть отнесены к другим причинам.
    4. Исходы: Включают такие исходы, как общая эффективная частота, время отсрочки, время восстановления сознания, время исчезновения головной боли и время исчезновения тиков.
  2. Критерии исключения
    1. Завершите поиск литературы и загрузите полные тексты. Ознакомьтесь с полными текстами и исключите исследования, которые соответствуют критериям исключения. Запишите причины каждого исключенного исследования.
      1. Дополнительный препарат: Исключить исследования, в которых, помимо АНП, в группе лечения используются дополнительные препараты, отличные от контрольной группы.
      2. Отсутствующие данные: Исключите литературу с неполными данными.

5. Управление литературой и ее скрининг

  1. Импорт литературы и удаление дубликатов
    1. Откройте Endnote и создайте новую группу, нажав « Моя группа» > «Создать группу» (дополнительный рисунок 2A).
    2. Импортируйте полученную литературу, щелкнув « Файл» > «Импорт > параметры > «Параметры импорта» > «Импорт > импорт» в EndNote (дополнительный рисунок 2B).
    3. Удалите дубликаты, нажав кнопку «Ссылка» > «Найти дубликаты > сохранить эту запись» (дополнительный рисунок 2C).
  2. Скрининг литературы и извлечение данных
    1. Создайте таблицу извлечения в Excel.
    2. В соответствии с критериями включения и исключения два автора должны провести скрининг включенной литературы и извлечь данные о включенных статьях независимо друг от друга: 1) первый автор; 2) год издания; 3) исходные данные пациента с ЖЭ (возраст, пол, применение АНП, продолжительность); 3) критерии оценки результатов.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Запишите причины каждого исключенного исследования.
    3. Типы данных: Извлекать данные из дихотомических переменных (эффективная норма), в которых использовалось соотношение размера и состава выборки, и непрерывных переменных (время отсрочки, время восстановления сознания, время исчезновения головной боли, время исчезновения тиков), в которых использовалось среднее и стандартное отклонение.
    4. Создайте блок-схему «Предпочтительные элементы отчетности для систематических обзоров и метаанализов» (PRISMA), визуализировав количество исследований, обработанных на каждом этапе, и причины их удаления.

6. Оценка качества

  1. Используйте Кокрановский инструмент оценки риска смещения для оценки методологии. Включите термины оценки систематической ошибки: генерация случайной последовательности, сокрытие распределения, ослепление участников и персонала, неполные данные о результатах, выборочная отчетность, ослепление оценки исходов и другие предубеждения.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Третья сторона может вмешаться для устранения расхождений путем обсуждения.

7. Синтез и анализ данных

  1. Построение лесных участков с помощью программного обеспечения STATA
    1. Для непрерывных данных выполните шаги 7.1.2-7.1.4.
    2. Для ввода данных нажмите Пользователь > Метаанализ двоичных и непрерывных > Основное > непрерывное. Установите размер выборки, среднее значение и стандартное отклонение группы лечения как n1, mean1 и sd1, а размер выборки, среднее и стандартное отклонение контрольной группы как n2, mean2 и sd2 (дополнительный рисунок 3A).
    3. Модель эффекта: Примените модель эффекта (фиксированная/случайная) на основе статистики I2 среди зарегистрированных испытаний. I2 > 50% указывает на высокую гетерогенность; выберите модель Random . Нажмите Пользователь > мета-анализ двоичной и непрерывной > непрерывной > случайной вольт-амперной гетерогенности. Используйте фиксированную обратную дисперсию , если I2 ≤ 50%.
    4. Рассчитать результаты той же единицы, что и взвешенная средняя разница (ОМС); В разделе Статистика выберите noStandard. Для различных единиц измерения исходов используйте стандартизированную разность средних (СРС); В дополнение к Статистике выберите Коэна (Дополнительный рисунок 3B).
    5. Для получения дихотомических данных выполните шаги 7.1.6-7.1.7.
    6. Для ввода данных используйте отношения рисков (RR). Нажмите на пользовательский > мета-анализе двоичных и непрерывных > основного количества >. Установите эффективное число и неэффективное число в группе лечения как E1 и NE1, а для контрольной группы как E2 и NE2 (дополнительный рисунок 3C).
    7. Модель эффекта: Примените модель эффекта (фиксированная/случайная) на основе статистики I2 среди зарегистрированных испытаний. I2 > 50% указывает на высокую гетерогенность; выберите модель Random . Нажмите Пользователь > мета-анализ двоичных и непрерывных > двоичных > исправлено. ИспользуйтеОбратную дисперсию Fixed , если I2 ≤ 50%.
      ПРИМЕЧАНИЕ: При небольших данных и небольшом количестве исследований тест M-H является более надежным. Но M-H может обрабатывать только двоичные переменные. ВАХ может быть принят как для непрерывных, так и для двоичных переменных.
    8. Выполнение анализа чувствительности с помощью программного обеспечения STATA
      1. Если I2 > 50% в тесте на гетерогенность, проведите чувствительный анализ, чтобы выявить возможную причину неоднородности. Нажмите на User > Meta-Analysis > анализ влияния, основанный на метане (metainf) > непрерывный (Дополнительный рисунок 3D).
    9. Проверка предвзятости публикаций с помощью программного обеспечения STATA
      1. Для непрерывных данных выберите линейный регрессионный тест Эггера, чтобы оценить систематическую ошибку публикации непрерывных переменных. Используйте команду db metabias. Нажмите кнопку Main, выберите _ES _seES и выберите Egger (дополнительный рисунок 3E).
      2. Для двоичных данных используйте RR или OR в качестве индикаторов эффекта теста взвешенной линейной регрессии двоичной переменной Harbord. Используйте команду metabias e1 ne1 e2 ne2 или harbord.
    10. Процедура обрезки и наполнения с помощью программного обеспечения STATA
      1. Визуализируемая с помощью воронкообразной диаграммы, примите процедуру обрезки и заполнения, чтобы проверить надежность оценки размера эффекта для оценки систематической ошибки публикации. Используйте команду db metatrim.
      2. Нажмите «Основные» и выберите _es_sees. Затем нажмите Линейный > Фиксированный > Воронка (Дополнительный рисунок 3F).
        ПРИМЕЧАНИЕ: Двоичные переменные должны выполнять логарифмическое преобразование для создания нового набора данных для метатрима, например, gen logES = log(_ES).
    11. Последовательный анализ испытаний
      1. Постройте новый мета-анализ. Нажмите на Файл > нового мета-анализа. Выберите тип данных, импортируйте имя, группу1 и группу2 и выберите тип результата (дополнительный рисунок 4A).
        ПРИМЕЧАНИЕ: Для дихотомических данных используются показатели негативных исходов, такие как смерть, заболеваемость раком; Показатели положительных исходов, такие как выживаемость, клиренс вируса или отказ от курения. Для непрерывных переменных отрицательное среднее увеличение эффекта представляет собой негативное событие (например, увеличение оценки депрессии), а положительное среднее увеличение среднего эффекта является положительным событием (например, количество тромбоцитов).
      2. Задайте меру эффекта и смоделируйте в соответствии с результатами лесного графика. Используйте метод непрерывной постоянной коррекции и значение = 0,5 (дополнительный рисунок 4B).
      3. Нажмите на «Испытание», заполните поля «Исследование», «Год» и «Эффект », а также «Общее количество групп вмешательства и контроля ». Затем нажмите кнопку «Добавить пробную версию » (дополнительный рисунок 4C).
        ПРИМЕЧАНИЕ: На дополнительном рисунке 4D показана вкладка ввода данных, которая используется для различения непрерывных и двоичных переменных.
      4. Нажмите Tsa > Граница альфа-расходов. Установите тип границы как двусторонний, коэффициент ошибок типа figure-protocol-12987 α = 0,05 и степень = 0,80. Нажмите «Выполнить вычисление», затем «График», чтобы увидеть рисунок.
      5. Для мета-анализа дихотомического исхода заполните ожидаемую частоту событий и эффект вмешательства, включая снижение относительного риска (ОРР) и заболеваемость в контрольной группе. По участку ценных лесов общей эффективной нормы рассчитать РРР (дополнительный рисунок 4Е).
      6. Для непрерывных данных нажмите Мета-анализ и выберите Разность средних и эффект Рандона(BT) в соответствии с предыдущими результатами лесного графика.
      7. Нажмите на «Испытание», заполните поля «Исследование», «Год», «Средний ответ», «Стандартное отклонение» и «Размер группы вмешательства» и «Контрольной группы». Затем нажмите «Добавить пробную версию».
      8. Нажмите на Ца. Выберите Граница альфа-расходования. Затем, установив для параметра Тип границы значение Двусторонняя, коэффициент ошибок типа I. α на 0,05, а коэффициент мощности на 0,8. Выберите Эмпирический по средней разнице и дисперсии. Нажмите «Выполнить вычисление», затем нажмите «График», чтобы увидеть рисунок.

Результаты

Результаты поиска и характеристики исследований
Систематическое извлечение данных дало 122 исследования, а ручной поиск добавил 9 соответствующих литературных материалов. После удаления 49 дубликатов осталось провести скрининг 82 исследований по реферативному и полнотексто?...

Обсуждение

Этот метаанализ предоставляет доказательства того, что дополнительный АНП может улучшить общую эффективную ставку на 17% у пациентов с ЖЭ. Адъювантная терапия АНП позволяет значительно сократить время исчезновения положительных патологических признаков и симптомов. Инъекция Синнаоц?...

Раскрытие информации

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Благодарности

Эта работа была поддержана Национальным фондом естественных наук Китая (No 81973919), Национальным фондом естественных наук провинции Гуандун (No 2019A1515011299) и проектом «Инновации и сильная школа» Департамента образования провинции Гуандун (No 2016KTSCX015).

Материалы

NameCompanyCatalog NumberComments
PROSPERONational Institute for Health and Care Researchhttps://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/
STATA StataCorphttps://www.stata.com/
TSACopenhagen Trial Unit, Centre for Clinical Intervention Researchhttps://ctu.dk/tsa/downloads/
PubMedNational Library of Medicinehttps://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/
Cochrane LibraryCochrane Libraryhttps://www.cochranelibrary.com/
EmbaseElsevierhttps://www.embase.com/search/quick
SinoMedSinoMedhttp://www.sinomed.ac.cn/index.jsp
CNKIChina National Knowledge Infrastructurehttps://www.cnki.net/
VIPChongqing VIP Information Co., Ltd.http://www.cqvip.com/
WanFang databaseWanfang Data Knowledge Service Platformhttps://www.wanfangdata.com.cn/index.html

Ссылки

  1. Bohmwald, K., et al. The causes and long-term consequences of viral encephalitis. Front Cellular Neurosci. 15, 755875 (2021).
  2. Venkatesan, A., et al. Case definitions, diagnostic algorithms, and priorities in encephalitis: consensus statement of the international encephalitis consortium. Clin Infect Dis. 57 (8), 1114-1128 (2013).
  3. Ferreira, J. E., et al. Molecular characterization of viruses associated with encephalitis in São Paulo, Brazil. PLoS One. 14 (1), 0209993 (2019).
  4. Dubey, D., et al. Autoimmune encephalitis epidemiology and a comparison to infectious encephalitis. Ann Neurol. 83 (1), 166-177 (2018).
  5. Vora, N. M., et al. Burden of encephalitis-associated hospitalizations in the United States. Neurology. 82 (5), 443-451 (2014).
  6. George, B. P., Schneider, E. B., Venkatesan, A. Encephalitis hospitalization rates and inpatient mortality in the United States. PLoS One. 9 (9), e104169 (2014).
  7. Wang, Y. L., et al. Metagenomic next-generation sequencing and proteomics analysis in pediatric viral encephalitis and meningitis. Front Cell Infect Microbiol. 13, 1104858 (2023).
  8. Tyler, K. L. Acute viral encephalitis. N Engl J Med. 379 (6), 557-566 (2018).
  9. Yong, H. Y. F., Pastula, D. M., Kapadia, R. K. Diagnosing viral encephalitis and emerging concepts. Curr Opin Neurol. 36 (3), 175-184 (2023).
  10. Association, China Medical Education. Experts consensus on clinical application of Angong Niuhuang Pill. Chi J Integr. 42, 933-946 (2022).
  11. Brown, D. J., Fletcher, D. Effects of psychological and psychosocial interventions on sport performance: A meta-analysis. Sports Med. 47 (1), 77-99 (2017).
  12. Wang, Y. C., Pan, X. J., Ma, L. Clinical study on Angong Niuhuang Pills combined with human immunoglobulin in treatment of children with severe viral encephalitis. Drugs & Clinic. 37, 1827-1831 (2022).
  13. Zhao, C. H., Fu, Y. X., Zhao, S. Q. Clinical study on Angong Niuhuang Pills combined with acyclovir in treatment of viral encephalitis in children. Drugs & Clinic. 35, 909-913 (2020).
  14. Li, W. J. Clinical study on Angong Niuhuang Pills combined with ganciclovir in treatment of severe viral encephalitis. Drugs & Clinic. 35, 1337-1340 (2020).
  15. Pang, S. K. Clinical observation on efficacy of combined treatment with Angong Niuhuang Pills in the treatment of pediatric viral encephalitis. Chinese Journal of Rational Drug Use. 16, 110-112 (2019).
  16. Fu, Y. Clinical study on Angong Niuhuang Pills combined with ganglioside in treatment of viral encephalitis in children. Drugs & Clinic. 34, 755-760 (2019).
  17. Huang, Q. D. Clinical treatment and observation of 34 cases of children with Japanese encephalitis. Electron J Clinic Med Literature. 2 (29), 5995-5996 (2015).
  18. Zhang, H. J., Dong, X. L. Effect of Angong Niuhuang pill on the treatment of viral encephalitis in children. Zhongguo Zhong xi yi jie he er ke xue. 6 (4), 326-328 (2014).
  19. Lin, S. L., Lin, D. H. Angong Niuhuang pill in treatment of children with viral encephalitis through retention enema. Guide China Med. 11 (30), 177-178 (2013).
  20. Zhou, H. L., Yan, Y., Hua, D. L. Comparative study on treatment of Japanese encephalitis with integrated Chinese and Western medicine. Hubei Journal of Traditional Chinese Medicine. 33, 13-14 (2011).
  21. Liang, H. R. Observation on the effect of combined treatment of Chinese and Western medicine on children with viral encephalitis. Guide of China Medicine. 8, 109-110 (2010).
  22. Tang, J. Q., Sun, J. M., Zhang, F. R., et al. Study on treatment of viral encephalitis of children by Angong Niuhuang Pill combined naloxone. China Clinic Pract Med. 2 (7), 22-24 (2008).
  23. Yu, P. L., Yan, S. Q. Clinical observation of adjuvant therapy with Angong Niuhuang pill in the treatment of viral encephalitis. Hubei Zhongyi zazhi. 28 (6), 33 (2006).
  24. Wang, Q. Clinical observation of adjuvant therapy with Angong Niuhuang Pill in the treatment of 42 children with severe viral encephalitis. Zhongguo Zhongxiyi jiehe jijiu zazhi. (11), 43 (1997).
  25. Cao, H. J., et al. Evaluation of the adjunctive effect of Xing Nao Jing Injection for viral encephalitis: A systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials. Medicine (Baltimore). 98, 15181 (2019).
  26. Song, S., et al. Downregulation of cellular c-Jun N-terminal protein kinase and NF-κB activation by berberine may result in inhibition of herpes simplex virus replication. Antimicrob Agents Chemother. 58, 5068-5078 (2014).
  27. Qin, S., Huang, X., Qu, S. Baicalin induces a potent innate immune response to inhibit respiratory syncytial virus replication via regulating viral non-structural 1 and matrix RNA. Front Immunol. 13, 907047 (2022).
  28. Li, F. R., et al. Borneol-modified Schisandrin B Micelles cross the blood-brain barrier to treat Alzheimer's disease in aged mice. ACS Chem Neurosci. , (2024).
  29. Chang, L., et al. Borneol is neuroprotective against permanent cerebral ischemia in rats by suppressing production of proinflammatory cytokines. J Biomed Res. 31 (4), 306-314 (2017).
  30. Wang, L., et al. Borneol alleviates brain injury in sepsis mice by blocking neuronal effect of endotoxin. Life Sci. 232, 116647 (2019).
  31. Han, B., et al. Proteomics on the role of muscone in the "consciousness-restoring resuscitation" effect of musk on ischemic stroke. J Ethnopharmacol. 296, 115475 (2022).
  32. Ma, S., et al. Association between hiatal hernia and Barrett's esophagus: an updated meta-analysis with trial sequential analysis. Therap Adv Gastroenterol. 17, 17562848231219234 (2024).

Перепечатки и разрешения

Запросить разрешение на использование текста или рисунков этого JoVE статьи

Запросить разрешение

Смотреть дополнительные статьи

This article has been published

Video Coming Soon

JoVE Logo

Конфиденциальность

Условия эксплуатации

Политика

СВЯЖИТЕСЬ С НАМИ

РЕКОМЕНДОВАТЬ БИБЛИОТЕКЕ

НОВОСТИ JoVE

Исследования

Образование

АВТОРЫ

Библиотекарь

О JoVE

Авторские права © 2025 MyJoVE Corporation. Все права защищены