目的 探讨长链非编码RNA(long noncoding RNA, lncRNA)MEG3在人白色脂肪前体细胞分化过程及肥胖人群脂肪组织中的表达变化，明确MEG3与体质量指数(body mass index, BMI)的相关性，为阐明MEG3在人脂肪细胞分化过程及肥胖中的作用提供线索。方法 通过定量聚合酶链反应(quantitative polymerase chain reaction，qPCR)检测MEG3在人白色脂肪细胞分化第0、1、3、5、9、12天的表达水平；应用qPCR检测MEG3在肥胖和正常人群中的表达变化；采用Pearson相关分析探讨MEG3与人群BMI、血清三酰甘油及胆固醇的相关性。结果 ① MEG3在脂肪细胞分化第1、3、5、9、12天的表达量均为增高趋势，尤其在分化早期增长趋势更为明显；② MEG3在肥胖人群内脏脂肪组织中的表达量显著增加，差异具有统计学意义(P<0.05)；③ MEG3与人群BMI呈正相关，相关系数为r=0.5038(/PPIA)和r=0.5497(/18s)。结论 MEG3在白色脂肪细胞分化及肥胖人群脂肪组织中的差异表达趋势提示，其可能作为人脂肪细胞分化重要调控因素及肥胖防治的潜在靶标。

目的 通过观察学龄前注意缺陷多动障碍(attention-deficit hyperactivity disorder, ADHD)的诊断，探讨影响学龄前ADHD诊断的影响因素，建立基于临床数据的ADHD诊断模型。方法 经过临床符合《美国精神障碍诊断与统计手册(第5版)》(Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, fifth edition, DSM-5)诊断标准和学龄前婴幼儿诊断性访谈(diagnostic infant and  preschool assessment, DIPA)，纳入学龄前ADHD儿童263例和正常儿童105名为研究对象，使用中文版SNAP-Ⅳ量表(父母版)(Swanson, Nolan, and Pelham Ⅳ Rating Scale，parent version, SNAP-Ⅳ)、长处和困难问卷(strengths and difficulties questionnaire, SDQ)及学龄前儿童执行功能行为评定量表(父母版)(behavior rating scale of executive function-preschool version parent form, BRIEF-P)评估儿童ADHD症状和执行功能。在相关分析筛选出关系显著的影响因素后，运用Logistic回归方法建立了全局模型。以决策树方法和Logistic回归方法在不同节段下对目标变量ADHD进行分型和预测。结果   ① 影响学龄前ADHD诊断的因素主要为抑制、工作记忆、抑制自我调控指数、元认知指数和量表BRIEF-P总分，多动问题，注意缺陷和多动冲动因子；② Logistic回归预测全局ADHD诊断为88.8%；决策树分析发现，影响ADHD诊断预测节点的因素主要为注意缺陷、抑制和抑制自我调控因子；③ 进一步Logistic回归及决策树分析预测ADHD分型诊断，得出各分型的影响因素和诊断预测模型。结论 学龄前儿童的ADHD症状及执行功能可预测ADHD诊断，同时对ADHD不同分型及共患对立违抗障碍(oppositional defiant disorder, ODD)者具有一定诊断预测，提供临床应用参考。