Всн 139 83: ВСН 139-83 Инструкция по оконцеванию, соединению и ответвлению алюминиевых и медных жил изолированных проводов и кабелей и соединению их с контактными выводами электротехнических устройств

Касви Дж.Дж., Вартиайнен М., Хайликари М. (2003) Управление знаниями и компетенциями в проектах и ​​проектных организациях. Int J Proj Manag 21 (8): 571–582

Статья Google Scholar

Rezgui Y (2001) Обзор информации и современного состояния практики управления знаниями в строительной отрасли.Knowl Eng Rev 16 (3): 241–254

Статья Google Scholar

Хари С., Эгбу К., Кумар Б. (2005) Инструмент повышения осведомленности: эмпирическое исследование малых и средних предприятий в строительной отрасли. Eng Constr Archit Manag 12 (6): 533–567

Статья Google Scholar

Ван Х., Мэн Х (2018) Преобразование управления знаниями на основе ИТ в управление знаниями на основе BIM: обзор литературы.Expert Syst Appl 121: 170–187

Статья Google Scholar

Бернерс-Ли Т., Хендлер Дж., Лассила О. (2001) Семантическая сеть. Sci Am 284 (5): 28–37

Статья Google Scholar

Ким К., Ким Х, Ким В. и др. (2018) Интеграция объектов ifc и рабочей информации по управлению объектами с использованием семантической сети. Autom Constr 87: 173–187

Статья Google Scholar

Eastman C, Teicholz P, Sacks R et al (2011) Справочник BIM: руководство по информационному моделированию зданий для владельцев, менеджеров, проектировщиков, инженеров и подрядчиков. Wiley

Google Scholar

Шоу В., Ван Дж, Ван Х и др. (2015) Сравнительный обзор внедрения информационного моделирования зданий в строительной и инфраструктурной отраслях. Arch Comput Methods Eng 22 (2): 291–308

Статья Google Scholar

Lee C-Y, Chong H-Y, Wang X (2018) Оптимизация использования цифрового моделирования и информационного моделирования зданий (BIM) для нефтегазовых проектов. Arch Comput Methods Eng 25 (2): 349–396

Статья Google Scholar

Пезешки З., Ивари SAS (2018) Приложения BIM: краткий обзор и план на будущее. Arch Comput Methods Eng 25 (2): 273–312

Статья Google Scholar

Boton C, Rivest L, Ghnaya O et al (2020) Что лежит в основе строительства 4.0: систематический обзор последних исследований. Arch Comput Methods Eng 1–20

Шен Л., Чуа Д.К.Х. (2011) Применение информационного моделирования зданий (BIM) и информационных технологий (ИТ) для совместной работы над проектами. В: Материалы международной конференции по проектированию, управлению проектами и производством

Пауэлс П., Торма С., Битц Дж. И др. (2015) Связанные данные в архитектуре и строительстве.Autom Constr 2015 (57): 175–177

Статья Google Scholar

Pauwels P, Zhang S, Lee YC (2017) Семантические веб-технологии в индустрии AEC: обзор литературы. Autom Constr 73: 145–165

Статья Google Scholar

Pan J, Anumba CJ, Ren Z (2004) Возможное применение семантической паутины в строительстве. В: Материалы 20-й ежегодной конференции ассоциации исследователей в области управления строительством (ARCOM).Университет Хериот-Ватт, Эдинбург, Великобритания, стр. 923–929

Элгамроуи Т., Букамп Ф. (2008) Видение основы для поддержки управления проблемами строительства и извлечения уроков из них. В: Материалы 25-й международной конференции по технологиям формирования в строительстве: улучшение управления строительными проектами через внедрение ИТ, Сантьяго, Чили

Ялчинкая М., Сингх В. (2015) Модели и тенденции в информационном моделировании зданий (BIM). ) исследование: скрытый семантический анализ.Autom Constr 59: 68–80

Статья Google Scholar

Wu S (2018) Интеграция онтологии и NLP для автоматизированной проверки правил безопасности строительного процесса в 4D BIM. Южно-Китайский технологический университет

Google Scholar

Чжоу Х. (2017) Исследование семантических методов, поддерживающее проверку соответствия на основе модели BIM. Даляньский технологический университет

Google Scholar

Chen G (2017) Подход на основе BIM и онтологий для управления эксплуатацией и обслуживанием зданий. J Inf Technol Civ Eng Archit 9 (4): 67–73

Google Scholar

Clarivate. Web of Science [EB / OL] (2018) [2018–02–25]. https://www.webofknowledge.com

Elsevier B.V. Scopus [EB / OL] (2018) [2018–03–23]. https://www.scopus.com/

Hannus M, Penttilä H, Silén P (1996) Острова автоматизации в строительстве.Constr Inf Highw 198: 20

Google Scholar

Schreiber G, Raimond Y RDF 1.1 Primer — Примечание Рабочей группы W3C от 24 июня 2014 г. [EB / OL] (2014). http://www.w3.org/TR/2014/NOTE-rdf11-primer-20140624/

Hitzler P, Krötzsch M, Parsia B. и др. Учебник по языку веб-онтологий OWL 2 (второе издание) — W3C рекомендация 11 декабря 2012 г. [EB / OL] (2012). http://www.w3.org/TR/2012/REC-owl2-primer-20121211/

BuildingSMART. Главная — Добро пожаловать на buildingSMART-Tech.org [EB / OL] (2016) [2016–05–06]. http://www.buildingsmart-tech.org/

Lee Y-C, Eastman CM, Solihin W. et al (2016) Модульная проверка модели BIM на основе правил, относящаяся к представлениям модели. Autom Constr 63: 1–11

Статья Google Scholar

Лукас Дж., Бюльбюль Т., Табет В. (2013) Объектно-ориентированная модель для поддержки управления информацией в медицинских учреждениях.Autom Constr 31: 281–291

Статья Google Scholar

Ванланде Р., Николь С., Круз С. (2008) IFC и управление жизненным циклом здания. Autom Constr 18 (1): 70–78

Артикул Google Scholar

Motik B, Grau BC, Horrocks I et al. Справочные профили языков веб-онтологий OWL2 (второе издание) — рекомендация W3C от 11 декабря 2012 г. [EB / OL] (2012). http: // www.w3.org/TR/owl2-profiles/

Битц Дж., Ван Леувен Дж., Де Фрис Б. (2009) IfcOWL: случай преобразования схем EXPRESS в онтологии. Artif Intell Eng Des Anal Manuf 23 (1): 89–101

Статья Google Scholar

Барбау Р., Крима С., Рачури С. и др. (2012) OntoSTEP: обогащение данных модели продукта с помощью онтологий. Comput Aided Des 44 (6): 575–590

Статья Google Scholar

Шеверс Х., Дрогемюллер Р. (2005) Преобразование основных классов отрасли в язык веб-онтологий. В: 2005 Первая международная конференция по семантике, знаниям и сеткам. IEEE, p 73

Knublauch H, Fergerson RW, Noy NF et al (2004) Плагин Protégé OWL: открытая среда разработки для семантических веб-приложений. В кн .: Международная конференция по семантической паутине. Springer, pp. 229–243

Zhang L, Issa RR (2011) Разработка онтологии строительной отрасли на основе IFC для извлечения информации из моделей IFC.В: Материалы семинара Eg-Ice 2011, Университет Твенте, Нидерланды

Pauwels P, Van Deursen D, Verstraeten R et al (2011) Среда проверки семантических правил для проверки производительности здания. Autom Constr 20 (5): 506–518

Артикул Google Scholar

Велтман К. Х. (2001) Синтаксическая и семантическая совместимость: новые подходы к знаниям и семантической сети. New Rev Inf Netw 7 (1): 159–183

Статья Google Scholar

Смит Э.А. (2001) Роль неявных и явных знаний на рабочем месте. J Knowl Manag 5 (4): 311–321

Статья Google Scholar

Алави М., Лейднер Д.Е. (2001) Управление знаниями и системы управления знаниями: концептуальные основы и вопросы исследования. MIS Q 25: 107–136

Артикул Google Scholar

Кази А.С. (2005) Управление знаниями в строительной отрасли: социотехническая перспектива.Igi Global

Забронировать Google Scholar

Киврак С., Арслан Г., Дикмен И. и др. (2008) Получение знаний в строительных проектах: платформа знаний для подрядчиков. J Manag Eng 24 (2): 87–95

Статья Google Scholar

Лин Y-C, Lee H-Y (2012) Разработка проектных сообществ системы управления практическими знаниями в строительстве. Autom Constr 22: 422–432

Статья Google Scholar

Угву О.О., Анумба С.Дж., Торп А. (2005) Онтологические основы агентской поддержки при оценке конструктивности стальных конструкций — тематическое исследование. Autom Constr 14 (1): 99–114

Статья Google Scholar

Paulheim H (2017) Уточнение графа знаний: обзор подходов и методов оценки. Семантическая сеть 8 (3): 489–508

Статья Google Scholar

Леманн Дж., Изеле Р., Якоб М. и др. (2015) DBpedia — крупномасштабная многоязычная база знаний, извлеченная из Википедии. Семантическая паутина 6 (2): 167–195

Статья Google Scholar

Фабиан М.С., Гьерджи К., Герхард В. Яго: ядро ​​семантических знаний, объединяющее Wordnet и Википедию. В: 16-я Международная всемирная веб-конференция, WWW

Wang C, Ma X, Chen J et al (2018) Извлечение информации и построение графов знаний из геолого-геологической литературы.Comput Geosci 112: 112–120

Статья Google Scholar

Eder JS Поисковая система на основе графов знаний. Google Patents, 2012 (2012–06–21)

Xiong W., Hoang T, Wang WY (2017) Deeppath: метод обучения с подкреплением для построения логических рассуждений. Препринт arXiv http://arxiv.org/abs/1707.06690

Расмуссен М.Х., Лефрансуа М., Пауэлс П. и др. (2019) Управление взаимосвязанной информацией о проектах в графах знаний AEC.Autom Constr 108: 102956

Артикул Google Scholar

Фанг В., Ма Л., Лав ПЕД и др. (2020) График знаний для выявления опасностей на строительных площадках: интеграция компьютерного зрения с онтологией. Autom Constr 119: 103310

Статья Google Scholar

Рау Л.Ф. (1991) Извлечение названий компаний из текста. В: [1991] Известия. Седьмая конференция IEEE по применению искусственного интеллекта.IEEE, pp 29–32

Rindflesch TC, Tanabe L, Weinstein JN et al (1999) EDGAR: извлечение лекарств, генов и взаимосвязей из биомедицинской литературы. В: Biocomputing 2000. World Scientific, стр. 517–528

Zhou S, Ng ST, Yang Y et al (2020) Выявление взаимозависимостей отказов инфраструктуры и связанных с ними заинтересованных сторон с помощью интеллектуального анализа новостей: случай водопровода в Гонконге всплески. J Manag Eng 36 (5): 4020060

Артикул Google Scholar

Zhou G, Su J (2002) Распознавание именованных сущностей с использованием тегировщика фрагментов на основе HMM. В: Материалы 40-го ежегодного собрания ассоциации компьютерной лингвистики. Association for Computational Linguistics, pp 473–480

McCallum A, Li W (2003) Ранние результаты распознавания именованных сущностей с условными случайными полями, индукцией признаков и лексиконами, расширенными в Интернете. В: Материалы седьмой конференции по изучению естественного языка в HLT-NAACL 2003-Volume 4. Association for Computational Linguistics, pp 188–191

Хашаби Д. О рекурсивных нейронных сетях для извлечения отношений и распознавания сущностей [EB / OL] (2013) [2019–11–06]. http://hdl.handle.net/2142/46992

Li L, Jin L, Jiang Z et al (2015) Биомедицинское распознавание именованных сущностей на основе расширенных рекуррентных нейронных сетей. В: Международная конференция IEEE по биоинформатике и биомедицине (BIBM), 2015 г. IEEE, pp. 649–652

Jin Y, Xie J, Guo W et al (2019) Нейронная сеть LSTM-CRF с закрытым самовниманием для китайского NER.IEEE Access 7: 136694–136703

Статья Google Scholar

Huang Z, Xu W, Yu K (2015) Двунаправленные модели LSTM-CRF для маркировки последовательностей. Препринт arXiv http://arxiv.org/abs/1508.01991

Ленг С., Ху З-З, Луо З и др. (2019) Автоматическое получение знаний MEP на основе документов и обработки естественного языка. В: Материалы 36-й конференции CIB W78

Meadati P, Irizarry J (2010) BIM — хранилище знаний.IN: Материалы 46-й ежегодной международной конференции ассоциированных строительных школ

Motawa I, Almarshad A (2013) BIM-система, основанная на знаниях, для обслуживания зданий. Autom Constr 29: 173–182

Статья Google Scholar

Peng Y, Li S-W, Hu Z-Z (2019) Самообучающийся метод динамического планирования пути для эвакуации в больших общественных зданиях на основе нейронных сетей. Neurocomputing 365: 71–85

Статья Google Scholar

Deshpande A, Azhar S, Amireddy S (2014) Фреймворк для системы управления знаниями на основе BIM. Процедура Eng 85: 113–122

Статья Google Scholar

Huang YY, Wang WY (2017) Глубокое остаточное обучение для извлечения отношений со слабым контролем. Препринт arXiv http://arxiv.org/abs/1707.08866

He K, Zhang X, Ren S. et al (2016) Глубокое остаточное обучение для распознавания изображений. В: Материалы конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов

Dai D, Xiao X, Lyu Y et al (2019) Совместное извлечение сущностей и перекрывающихся отношений с использованием маркировки последовательностей с учетом положения. В: Материалы конференции AAAI по искусственному интеллекту

Zhou Y, Hu Z, Lin J et al (2019) Обзор анализа трехмерных пространственных данных для построения информационных моделей. Методы Arch Comput Eng 27: 1–15

Google Scholar

Borrmann A, Van Treeck C, Rank E (2006) На пути к языку трехмерных пространственных запросов для построения информационных моделей.В: Материалы совместной международной конференции по вычислениям и принятию решений в строительстве и строительстве (ICCCBE-XI)

Borrmann A, Rank E (2009) Топологический анализ трехмерных моделей зданий с использованием языка пространственных запросов. Adv Eng Inform 23 (4): 370–385

Статья Google Scholar

Xiao Y-Q, Li S-W, Hu Z-Z (2019) Автоматическое создание логической цепочки MEP из информационных моделей зданий с правилами идентификации.Appl Sci 9 (11): 2204

Статья Google Scholar

Borrmann A, Rank E (2009) Спецификация и реализация направленных операторов на языке трехмерных пространственных запросов для построения информационных моделей. Adv Eng Inform 23 (1): 32–44

Статья Google Scholar

Borrmann A, Schraufstetter S, Rank E (2009) Реализация метрических операторов языка пространственных запросов для трехмерных моделей зданий: октодерево и подходы B-Rep.J Comput Civ Eng 23 (1): 34–46

Статья Google Scholar

Ван Х., Мэн Х (2019) Преобразование управления знаниями на основе ИТ в управление знаниями на основе BIM: обзор литературы. Expert Syst Appl 121: 170–187

Статья Google Scholar

Дин ЛИ, Чжун Б.Т., Ву С. и др. (2016) Управление знаниями о рисках строительства в BIM с использованием онтологии и технологии семантической сети.Saf Sci 87: 202–213

Статья Google Scholar

Lee J, Jeong Y (2012) Ориентированные на пользователя представления знаний на основе онтологии для совместной разработки AEC. Comput Aided Des 44 (8): 735–748

Статья Google Scholar

Абанда Ф. Х., Тах Дж. Х. М., Кейвани Р. (2013) Тенденции в приложениях семантической сети встроенной среды: где мы находимся сегодня? Expert Syst Appl 40 (14): 5563–5577

Статья Google Scholar

О’Доннелл Дж., Корри Э., Хасан С. и др. (2013) Оптимизация производительности зданий с использованием междоменного моделирования сценариев, связанных данных и сложной обработки событий. Build Environ 62: 102–111

Статья Google Scholar

Мартинес-Рохас М., Марин Н., Миранда МАВ (2016) Интеллектуальная система для сбора и управления информацией из ведомости объемов работ в строительных проектах. Expert Syst Appl 63: 284–294

Статья Google Scholar

Olofsson T, Lee G, Eastman C et al (2007) Выгоды и уроки, извлеченные из внедрения технологий виртуального проектирования и строительства (VDC) для координации механических, электрических и сантехнических работ. Citeseer, 2007

Никнам М., Каршенас С. (2017) Подход с общей онтологией к семантическому представлению данных BIM. Autom Constr 80: 22–36

Артикул Google Scholar

Карри Э., О’Доннелл Дж., Корри Э. и др. (2013) Связывание данных о зданиях в облаке: интеграция междоменных данных о зданиях с использованием связанных данных.Adv Eng Inform 27 (2): 206–219

Статья Google Scholar

Ho S-P, Tserng H-P, Jan S-H (2013) Улучшение управления обменом знаниями с использованием технологии BIM в строительстве. Sci World J 2013, ID статьи 170498

Превитали М., Брумана Р., Станга С. и др. (2020) Основанное на онтологии представление сводной системы для HBIM. Appl Sci 10 (4): 1377

Статья Google Scholar

Zhang J, Liu Q, Hu Z et al (2017) Многосерверная среда обмена информацией для совместной работы в частном облаке. Autom Constr 81: 180–195

Статья Google Scholar

Venugopal M, Eastman CM, Sacks R et al (2012) Семантика модельных представлений для обмена информацией с использованием схемы отраслевых базовых классов. Adv Eng Inform 26 (2): 411–428

Статья Google Scholar

Kiviniemi A, Fischer M, Bazjanac V (2005) Интеграция нескольких моделей продуктов: серверы моделей Ifc как потенциальное решение. В: Материалы 22-й конференции CIB-W78 по информационным технологиям в строительстве

Йоргенсен К., Скауге Дж., Кристианссон П. и др. (2008) Использование серверов моделей IFC: моделирование возможностей сотрудничества на практике. Ольборгский университет

Google Scholar

Битц Дж., Ван Берло Л., Де Лаат Р и др. BIMserver.org — сервер модели IFC с открытым исходным кодом. В: Материалы конференции CIP W78

Beach TH, Rana OF, Rezgui Y et al (2013) Облачные вычисления для сектора архитектуры, проектирования и строительства: требования, прототип и опыт. Приложение J Cloud Comput Adv Syst 2 (1): 8

Статья Google Scholar

Чжан Ю. (2009) Интеграция и управление строительной информацией на основе BIM. Университет Цинхуа

Google Scholar

Ю Ф (2014) Исследование технологии моделирования и применения BIM, ориентированной на жизненный цикл здания. Университет Цинхуа

Google Scholar

Эль-Дираби Т.Э. (2012) Онтология предметной области для строительных знаний. J Constr Eng Manag 139 (7): 768–784

Статья Google Scholar

Радулович Ф, Поведа-Вильялон М., Вила-Суеро Д. и др. (2015) Рекомендации по созданию и публикации связанных данных: пример энергопотребления в зданиях.Autom Constr 57: 178–187

Статья Google Scholar

Чжу Дж., Райт Дж., Ван Дж. И др. (2018) Критический обзор интеграции географической информационной системы и информационного моделирования зданий на уровне данных. ISPRS Int J Geo Inf 7 (2): 66

Статья Google Scholar

Open Geospatial Consortium (2015) Географическая информация — общеизвестное текстовое представление систем координат.Документ OGC, 2015

Открытый геопространственный консорциум (2010) GeoSPARQL-географический язык запросов для данных RDF. Ноябрь, 2010 г.

Юсуф С.К., Муссо Б., Годфроид Дж. И др. (2017) Интегрированное моделирование CityGML и IFC для развития города / микрорайона для анализа городского микроклимата. Энергетические процедуры 122: 145–150

Статья Google Scholar

Хор А.Х., Джадиди А., Сон Г. (2016) Интегрированная модель геопространственной информации BIM-GIS с использованием семантической сети и графов RDF.ISPRS Ann Photogramm Remote Sens Spatial Inf Sci 3 (4): 73–79

Статья Google Scholar

Mignard C, Gesquiere G, Nicolle C SIGA3D: семантическое расширение BIM для представления городской среды. В: Материалы 5-й международной конференции по усовершенствованной семантической обработке, Лиссабон, Португалия

Битц Дж., Боррманн А. (2018) Преимущества и недостатки связанных подходов к данным для моделирования дорог и обмена данными.В: Мастерская европейской группы интеллектуальных вычислений в инженерии. Springer, pp. 245–261

Zhao L, Liu Z, Mbachu J (2019) Оптимизация трассы шоссе: интегрированный подход BIM и GIS. ISPRS Int J Geo Inf 8 (4): 172

Статья Google Scholar

Ali M, Mohamed Y (2018) Платформа для визуализации разнородных строительных данных с использованием стандартов семантической сети. Adv Civ Eng 2018, идентификатор статьи 8370931

Корман Т.М., Фишер М.А., Татум CB (2003) Знания и аргументы в пользу координации MEP. J Constr Eng Manag 129 (6): 627–634

Статья Google Scholar

Hu Z, Tian P, Li S. et al (2018) Интегрированные технологии доставки на основе BIM для интеллектуального управления MEP на этапе эксплуатации и технического обслуживания. Adv Eng Softw 115: 1–16

Статья Google Scholar

Jiang S, Wang N, Wu J (2018) Объединение BIM и онтологии для облегчения интеллектуальной оценки экологичных зданий. J Comput Civ Eng 32 (5): 4018039

Артикул Google Scholar

Ву Дж. (2017) Исследование интеллектуального помощника по оценке зеленого строительства на основе онтологии и BIM. Даляньский технологический университет

Google Scholar

Дибли М., Ли Х, Резгуи Йи и др. (2012) Онтологическая структура для интеллектуального мониторинга зданий на основе датчиков.Autom Constr 28: 1–14

Статья Google Scholar

Zhang Y-Y, Kang K, Lin J-R et al (2020) Создание киберфизической платформы на основе информационного моделирования для мониторинга производительности зданий. Int J Distrib Sens Netw 16 (2): 1550147720

0

Google Scholar

Marroquin R, Dubois J, Nicolle C (2018) Онтология для здания Panoptes: использование контекстной информации и сети интеллектуальных камер.Семантическая сеть (препринт), стр. 1–26

Билал М., Ойеделе Л.О., Мунир К. и др. (2017) Применение веб-технологий данных в информационном моделировании строительных материалов для анализа строительных отходов. Сустейн Mater Technol 11: 28–37

Google Scholar

Чжоу П., Эль-Гохари Н. (2017) Автоматическое извлечение информации на основе онтологий из кодексов энергосбережения зданий. Autom Constr 74: 103–117

Статья Google Scholar

Xiao Y-Q, Hu Z-Z, Lin J-R (2019) Метод семантического поиска на основе онтологий для управления энергопотреблением. В кн .: Достижения информатики и вычислений в гражданском и строительном строительстве. Springer, pp. 231–238

Пауэлс П., Корри Э., О’Доннелл Дж. (2014) Представление SimModel на языке веб-онтологий. In: Computing in Civil and Building Engineering

Pauwels P, Corry E, O’Donnell J (2014) Делаем информацию SimModel доступной в виде графиков RDF.В: Электронная работа и электронный бизнес в архитектуре, проектировании и строительстве: ECPPM, стр. 439–445

Канг Т.В., Гонконг CH (2018) Автоматизация отображения уровня детализации IFC-CityGML с использованием многопроцессорного сканирования экранного буфера, включая правила сопоставления. KSCE J Civ Eng 22 (2): 373–383

Статья Google Scholar

Hu Z, Zhang J, Yu F et al (2016) Строительство и управление объектами крупных проектов MEP с использованием многомасштабной информационной модели здания.Adv Eng Softw 100: 215–230

Статья Google Scholar

Preidel C, Daum S, Borrmann A (2017) Получение данных из информационных моделей зданий на основе визуального программирования. Vis Eng 5 (1): 18

Статья Google Scholar

Liebich T (2001) Привязка языка схемы XML EXPRESS для ifcXML. Международный альянс по совместимости

W3C. Консорциум Всемирной паутины [EB / OL] (2019) [2019–11–06]. https://www.w3.org/

Zhang C, Beetz J, De Vries B (2018) BimSPARQL: доменно-ориентированные функциональные расширения SPARQL для запроса данных о зданиях RDF. Семантическая сеть (препринт), стр. 1-27

W3C. Sparql для rdf [EB / OL] (2008) [2019–11–06]. https://www.w3.org/TR/rdf-sparql-query/

Horrocks I, Patel-Schneider PF, Boley H et al. SWRL: язык правил семантической сети, сочетающий OWL и RuleML [EB / OL] (2004) [2010–07–12].http://www.w3.org/Submission/SWRL/

Vilgertshofer S, Amann J, Willenborg B et al (2017) Связывание моделей BIM и GIS в инфраструктуре на примере IFC и CityGML. In: Computing in civil engineering

Simeone D, Cursi S, Acierno M (2019) Семантическое обогащение BIM для представления построенного наследия. Autom Constr 97: 122–137

Статья Google Scholar

Лю X, Акинси Б., Бергес М. и др. (2013) Формализмы запросов для конкретных доменов для получения информации о системах отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха.J Comput Civ Eng 28 (1): 40–49

Статья Google Scholar

Тао Дж., Сирин Э., Бао Дж и др. (2010) Расширение OWL с ограничениями целостности. В: Материалы 23-го международного семинара по логике описания (DL-10)

Теркай В., Шойич А. (2015) Основанное на онтологии представление правил IFC EXPRESS: усовершенствование онтологии ifcOWL. Autom Constr 57: 188–201

Статья Google Scholar

Jiang L, Leicht RM (2014) Автоматическая проверка конструктивности на основе правил: пример опалубки. J Manag Eng 31 (1): A4014004

Google Scholar

Чжан С., Суланкиви К., Кивиниеми М. и др. (2015) Выявление и предотвращение опасности падения на основе BIM при планировании безопасности строительства. Saf Sci 72: 31–45

Статья Google Scholar

Микулакова Э., Кениг М., Таушер Э. и др. (2010) Создание и оценка расписания на основе знаний.Adv Eng Inform 24 (4): 389–403

Статья Google Scholar

Гаффариан Хосейни А., Чжан Т., Нейсмит Н. и др. (2019) ND BIM-интегрированное управление зданием на основе знаний: проверка энергоэффективности после строительства. Autom Constr 97: 13–28

Статья Google Scholar

Zhang L, Wu X, Ding L et al (2016) Система идентификации рисков при строительстве туннелей на основе BIM.J Civ Eng Manag 22 (4): 529–539

Статья Google Scholar

Никель М., Мерфи К., Тресп В. и др. (2015) Обзор реляционного машинного обучения для графов знаний. Proc IEEE 104 (1): 11–33

Статья Google Scholar

Шен В., Ван Дж., Хан Дж. (2014) Связь сущности с базой знаний: проблемы, методы и решения. IEEE Trans Knowl Data Eng 27 (2): 443–460

Статья Google Scholar

Socher R, Chen D, Manning CD и др. (2013) Рассуждение с помощью нейронных тензорных сетей для пополнения базы знаний. В: Достижения в системах обработки нейронной информации

Ван Кью, Ван Б., Го Л. Завершение базы знаний с использованием встраиваний и правил. В: Двадцать четвертая международная совместная конференция по искусственному интеллекту

Apache Software Foundation. Apache Jena [EB / OL] (2011) [2019–11–06]. http://jena.apache.org/index.html

Haarslev V, Hidde K, Möller R et al (2012) Система представления знаний и рассуждений RacerPro. Семантическая паутина 3 (3): 267–277

Статья Google Scholar

Сирин Э., Парсия Б., Грау BC и др. (2007) Пеллет: практический советник-сова. Web Semant Sci Serv Agents World Wide Web 5 (2): 51–53

Статья Google Scholar

Царьков Д. СОВ: FaCT ++ [EB / OL] (2007) [2019–11–06].http://owl.man.ac.uk/factplusplus/

Friedman-Hill E Jess, механизм правил для платформы Java [EB] (2008)

Muñoz-La Rivera F , Мора-Серрано Дж., Валеро И. и др. (2021) Методологические и технологические основы строительства 4.0. Arch Comput Methods Eng 28 (2): 689–711

Google Scholar

MacCallum KJ (1990) Существует ли интеллектуальный САПР? Artif Intell Eng 5 (2): 55–64

Статья Google Scholar

Махер М.Л., Браун Д.К., Даффи А. (1994) Машинное обучение в дизайне. AI EDAM 8 (2): 81–82

Google Scholar

Chi H-L, Wang X, Jiao Y (2015) Структурное проектирование с использованием BIM: влияние и будущие разработки в процессах структурного моделирования, анализа и оптимизации. Arch Comput Methods Eng 22 (1): 135–151

MATH Статья Google Scholar

Inyim P, Rivera J, Zhu Y (2014) Интеграция информационного моделирования зданий и анализа экономического и экологического воздействия для поддержки устойчивого проектирования зданий.J Manag Eng 31 (1): A4014002

Google Scholar

Нур М., Хосни О., Эльхаким А. (2015) Подход на основе BIM для настройки энергосберегающих элементов внешней оболочки здания. J Inf Technol Constr (ITcon) 20 (13): 173–192

Google Scholar

Лю С., Мэн Х, Там С. (2015) Оптимизация проектирования зданий на основе информационного моделирования зданий для обеспечения устойчивости.Energy Build 105: 139–153

Статья Google Scholar

Ван Л., Лейте Ф (2013) Обнаружение философии пространственного разрешения конфликтов в координации проектирования MEP с поддержкой BIM с использованием методов интеллектуального анализа данных: доказательство концепции. In: Computing in civil engineering

Pärn EA, Edwards DJ, Sing MCP (2018) Истоки и вероятности конфликтов проектирования и проектирования конструкций в рамках федеративной модели BIM.Autom Constr 85: 209–219

Статья Google Scholar

Ярмохаммади С., Пураболгасем Р., Кастро-Лакутюр Д. (2017) Извлечение неявных шаблонов трехмерного моделирования из неструктурированных временных текстовых данных журнала BIM. Autom Constr 81: 17–24

Статья Google Scholar

Чен Л., Пан В. (2015) Нечеткая многокритериальная модель принятия решений, интегрированная с BIM, для выбора низкоуглеродных строительных мер.Процедура Eng 118: 606–613

Статья Google Scholar

Коста А., Кин М.М., Торренс Дж. И. и др. (2013) Эксплуатация здания и энергоэффективность: инструментарий для мониторинга, анализа и оптимизации. Appl Energy 101: 310–316

Статья Google Scholar

Сидани А., Динис Ф.М., Санхудо Л. и др. (2021) Последние инструменты и методы виртуальной реальности на основе BIM: систематический обзор.Arch Comput Methods Eng 28 (2): 449–462

Google Scholar

Меррелл П., Шкуфза Э., Колтун В. (2010) Компьютерные схемы жилых домов. В: Транзакции ACM на графике (TOG). ACM, p 181

Фишер М., Ричи Д., Савва М. и др. (2012) Синтез схем расположения трехмерных объектов на основе примеров. ACM Trans Graph (TOG) 31 (6): 135

Статья Google Scholar

Eastman C, Lee J, Jeong Y et al (2009) Автоматическая проверка строительных конструкций на основе правил. Autom Constr 18 (8): 1011–1033

Артикул Google Scholar

Borrmann A, Hyvärinen J, Rank E (2009) Пространственные ограничения в процессах совместного проектирования. В: Материалы международной конференции по интеллектуальным вычислениям в технике (ICE’09). Берлин, Германия

Ян QZ, Xu X (2004) Моделирование знаний проектирования и реализация программного обеспечения для проверки соответствия строительным нормам.Build Environ 39 (6): 689–698

Статья Google Scholar

Bouzidi KR, Fies B, Faron-Zucker C et al (2012) Подход семантической сети для облегчения проверки соблюдения нормативных требований в строительной отрасли. Интернет будущего 4 (3): 830–851

Статья Google Scholar

Димьяди Дж., Пауэлс П., Спирпойнт М. и др. Запрос нормативной модели для аудита соответствия требованиям проектирования зданий.В: 32-я международная конференция CIB W78

Солихин В. (2004) Простота автоматизированной проверки кода, официальный документ, novaCITYNETS pte ltd. Сингапур, 2004 г.

Fiatech (2013) Обзор существующих стандартов и рекомендаций BIM: отчет для проекта Fiatech AutoCodes. Техасский университет

Хан К.С., Кунц Дж. К., Закон К. Х. (2002) Анализ соответствия для доступа для инвалидов. В: Достижения цифрового правительства. Springer, pp. 149–162

Lee P-C, Lo T-P, Tian M-Y et al (2019) Эффективная система поддержки проектирования, основанная на автоматической проверке правил и рассуждениях на основе случаев. KSCE J Civ Eng 23 (5): 1952–1962

Статья Google Scholar

Кадольский М., Баумгертель К., Шерер Р. Дж. (2014) Онтологическая структура для проверки eeBIM-систем на основе правил. Процедура Eng 85: 293–301

Статья Google Scholar

Hu P (2016) Автоматическая проверка пожарной безопасности на основе BIM и онтологий в проектировании зданий. Тяньцзиньский университет

Google Scholar

Baumgärtel K, Kadolsky M, Scherer RJ (2014) Онтологическая структура для улучшения энергетических характеристик здания за счет использования правил энергосбережения. В: Материалы европейской конференции по моделированию продуктов и процессов

De Soto BG, Adey BT (2016) Предварительные оценки на основе ресурсов, сочетающие подходы искусственного интеллекта и традиционные методы.Процедуры Eng 164: 261–268

Статья Google Scholar

Tixier AJ-P, Hallowell MR, Rajagopalan B et al (2017) Обнаружение конфликтов в сфере безопасности строительства: определение несовместимости по безопасности между фундаментальными атрибутами с использованием интеллектуального анализа данных. Autom Constr 74: 39–54

Статья Google Scholar

Марзук М., Абубакр А. (2016) Поддержка принятия решений при выборе башенного крана с помощью информационных моделей зданий и генетических алгоритмов.Autom Constr 61: 1–15

Статья Google Scholar

Wang J, Zhang X, Shou W et al (2015) Подход на основе BIM для автоматизированного планирования компоновки башенных кранов. Autom Constr 59: 168–178

Статья Google Scholar

Сигалов К., Кениг М. (2017) Распознавание шаблонов процессов для графиков строительства на основе BIM. Adv Eng Inform 33: 456–472

Статья Google Scholar

Faghihi V, Reinschmidt KF, Kang JH (2014) Планирование строительства с использованием генетического алгоритма на основе информационной модели здания. Expert Syst Appl 41 (16): 7565–7578

Статья Google Scholar

Chen Y-J, Feng C-W, Wang Y-R et al (2011) Использование модели BIM и генетических алгоритмов для оптимизации распределения бригады при планировании строительного проекта. Int J Technol 3: 179–187

Статья Google Scholar

Лю Х., Аль-Хусейн М., Лу М. (2015) Интегрированный подход на основе BIM для детального планирования строительства в условиях ограниченных ресурсов. Autom Constr 53: 29–43

Статья Google Scholar

De Soto BG, Rosarius A, Rieger J et al (2017) Использование алгоритма табу-поиска и 4D-моделей для улучшения графиков строительных проектов. Процедуры Eng 196: 698–705

Статья Google Scholar

Moon H, Kim H, Kim C et al (2014) Разработка системы управления помехами между расписанием и рабочим пространством, одновременно учитывающим уровень перекрытия параллельных расписаний и рабочих пространств. Autom Constr 39: 93–105

Статья Google Scholar

Hu X, Lu M, AbouRizk S (2014) Подход интеллектуального анализа данных на основе BIM для оценки потребности в человеко-часах работы при изготовлении металлоконструкций. В: Материалы Зимней симуляционной конференции 2014 г.IEEE Press, стр. 3399–3410

Ganbat T, Chong H-Y, Liao P-C et al (2019) Кросс-систематический обзор устранения рисков в международных строительных проектах с использованием информационного моделирования зданий. Arch Comput Methods Eng 26 (4): 899–931

Статья Google Scholar

Vigneault M-A, Boton C, Chong H-Y et al (2019) Инновационная структура 5D BIM-решений для управления затратами на строительство: систематический обзор.Методы Arch Comput Eng 27: 1–18

Google Scholar

Song S, Marks E (2019) Оптимизация планирования пути строительной площадки с помощью BIM. В: Вычислительная техника в гражданском строительстве 2019: визуализация, информационное моделирование и симуляция. Американское общество инженеров-строителей Рестон, Вирджиния, стр. 369–376

Чжан С., Букамп Ф., Тейзер Дж. (2015) Семантическое моделирование знаний по безопасности строительства на основе онтологий: к автоматизированному планированию безопасности для анализа производственных опасностей (JHA ).Autom Constr 52: 29–41

Статья Google Scholar

Ли Н., Бесерик-Гербер Б., Кришнамачари Б. и др. (2014) Алгоритм локализации внутри помещений, ориентированный на BIM, для поддержки операций по реагированию на пожар в зданиях. Autom Constr 42: 78–89

Статья Google Scholar

Tang L C M, Cho S Y, Xia L (2013) Интеллектуальная система сбора информации BVAC для информационного моделирования интеллектуальных зданий.В: 2013 5-я Международная конференция по системам и приложениям силовой электроники (PESA). IEEE, pp. 1–4

Alshibani A, Alshamrani OS (2017) Модель на основе ANN / BIM для прогнозирования стоимости энергии в жилых зданиях в Саудовской Аравии. J Taibah Univ Sci 11 (6): 1317–1329

Статья Google Scholar

МакГлинн К., Юс Б., Викаксоно Х. и др. (2017) Оценка удобства использования веб-инструмента для поддержки целостного управления энергопотреблением в зданиях.Autom Constr 84: 154–165

Статья Google Scholar

Корри Э., О’Доннелл Дж., Карри Э. и др. (2014) Использование технологий семантической сети для доступа к мягким данным AEC. Adv Eng Inform 28 (4): 370–380

Статья Google Scholar

Motawa I (2017) Речевые диалоговые системы BIM — применение больших данных в строительстве. Услуги 34: 787-800

Мартинес-Хиль Дж., Чапарис Дж., Фройденталер Б. и др. (2014) Реалистичное моделирование поведения пользователей для энергосбережения в жилых зданиях. В: 2014 25-й Международный семинар по приложениям баз данных и экспертных систем. IEEE, pp. 121–125

Томич С., Фенсель А., Шванцер М. и др. (2012) Семантика энергоэффективности в среде умного дома. В: Sugumaran, V., Gulla, J.A. (ред.) Прикладные семантические технологии: использование семантики в интеллектуальной обработке информации, Тейлор и Фрэнсис, 429–454

Tang Y, Ciuciu IG (2012) Семантические модели поддержки принятия решений для повышения энергоэффективности в домах с умными счетчиками. В: 2012 IEEE 11-я международная конференция по вопросам доверия, безопасности и конфиденциальности в вычислениях и коммуникациях. IEEE, pp 1777–1784

Katipamula S, Brambley MR (2005) Методы обнаружения неисправностей, диагностики и прогнозирования для строительных систем — обзор, часть I. Hvac & R Res 11 (1): 3–25

Статья Google Scholar

Liang J, Du R (2007) Обнаружение неисправностей и диагностика систем отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха на основе моделей с использованием метода опорных векторов. Int J Refrig 30 (6): 1104–1114

Артикул Google Scholar

Лю Х, Акинси Б., Гарретт Джеймс Х. Дж. И др. ((2011)) Требования к интегрированной структуре самоуправляемых систем HVAC. In: Computing in civil engineering

Liu X, Akinci B, Bergés M et al (2013) Расширение ручного подхода к доставке информации для определения требований к информации для анализа производительности систем HVAC.Adv Eng Inform 27 (4): 496–505

Статья Google Scholar

Yang X, Ergan S (2015) Использование BIM для обеспечения автоматизированной поддержки для эффективного устранения проблем, связанных с HVAC. J Comput Civ Eng 30 (2): 4015023

Артикул Google Scholar

Motamedi A, Hammad A, Asen Y (2014) Визуальная аналитика на основе BIM, основанная на знаниях, для обнаружения основных причин сбоев в управлении объектами.Autom Constr 43: 73–83

Статья Google Scholar

Донг Б., О’Нил Зи, Ли Зи (2014) Информационная инфраструктура с поддержкой BIM для обнаружения и диагностики сбоев энергоснабжения. Autom Constr 44: 197–211

Статья Google Scholar

Голабчи А., Акула М., Камат В. (2016) Автоматизированное информационное моделирование зданий для обнаружения и диагностики неисправностей в коммерческих системах отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха.Сооружения 34 (3/4): 233–246

Статья Google Scholar

Казми А.Х., Огради М.Дж., Делани Д.Т. и др. (2014) Обзор систем управления энергопотреблением в зданиях с поддержкой беспроводных датчиков. ACM Trans Sens Netw (TOSN) 10 (4): 66

Google Scholar

Де Паола А., Ортолани М., Ло Ре Джи и др. (2014) Интеллектуальные системы управления энергоэффективностью в зданиях: обзор.ACM Comput Surv (CSUR) 47 (1): 13

Статья Google Scholar

МакГлинн К., Джонс К., Кочеро А. и др. Оценка удобства использования инструмента моделирования деятельности для повышения точности прогнозного моделирования энергии. В: Материалы 14-й конференции Международной ассоциации моделирования характеристик зданий (IBSA)

Рамаджи И.Дж., Месснер Д.И., Мостави Э. (2020) Преобразование модели BIM в BEM на основе IFC.J Comput Civ Eng 34 (3): 4020005

Статья Google Scholar

Бишт С., Фельдманн Г. Новые цели в терапии рака поджелудочной железы — текущее состояние и текущие усилия по переводу. Онкол Рес Лечить. 2018; 41: 596–602.

PubMed Google Scholar

Deplanque G, Demartines N. Рак поджелудочной железы: нужна ли дополнительная химиотерапия и хирургическое вмешательство? Ланцет. 2017; 389: 985–6.

PubMed Google Scholar

Кэмерон Дж., Хе Дж. Две тысячи последовательных панкреатодуоденэктомий. J Am Coll Surg. 2015; 220: 530–6.

PubMed Google Scholar

Сетон-Роджерс С. Онкогенез: толчок к развитию рака поджелудочной железы.Нат Рев Рак. 2012; 12: 739.

PubMed CAS Google Scholar

Ван Л., Се Д., Вэй Д. Метаплазия ацинар-протоков поджелудочной железы и рак поджелудочной железы. Методы Мол биол. 2019; 1882: 299–308.

PubMed CAS Google Scholar

Sawey ET, Johnson JA, Crawford HC. Матричная металлопротеиназа 7 контролирует трансдифференцировку ацинарных клеток поджелудочной железы, активируя сигнальный путь notch.Proc Natl Acad Sci U S. A. 2007; 104: 19327–32.

PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Ваутерс Э., Санчес-Аревало Лобо В.Дж., Пинхо А.В., Моусон А., Эрранц Д., Ву Дж., Коули М.Дж., Колвин Е.К., Нджикоп Э.Н., Сазерленд Р.Л. и др. Сиртуин-1 регулирует метаплазию ацинар-протоков и поддерживает жизнеспособность раковых клеток при раке поджелудочной железы. Cancer Res. 2013. 73 (7): 2357–67.

PubMed CAS Google Scholar

Benitz S, Regel I, Reinhard T, Popp A, Schaffer I, Raulefs S, Kong B, Esposito I, Michalski CW, Kleeff J. Репрессорный комплекс Polycomb 1 способствует подавлению гена посредством моноубиквитинирования h3AK119 в метаплазии ацинар-протоков и раковые клетки поджелудочной железы. Oncotarget. 2016; 7: 11424–33.

PubMed Google Scholar

Бастурк О., Хонг С.М., Вуд Л.Д., Адсей Н.В., Альборес-Сааведра Дж., Бианкин А.В., Бросенс ​​Л.А., Фукусима Н., Гоггинс М., Хрубан Р.Х. и др.Пересмотренная система классификации и рекомендации Балтиморского консенсусного совещания для предшественников новообразований в поджелудочной железе. Am J Surg Pathol. 2015; 39: 1730–41.

PubMed PubMed Central Google Scholar

Buscail L, Bournet B, Cordelier P. Роль онкогенных KRAS в диагностике, прогнозе и лечении рака поджелудочной железы. Нат Рев Гастроэнтерол Гепатол. 2020; 17: 153–68.

PubMed CAS Google Scholar

Tang B, Yang Y, Kang M, Wang Y, Wang Y, Bi Y, He S, Shimamoto F. m (6) Деметилаза ALKBH5 ингибирует онкогенез рака поджелудочной железы, уменьшая метилирование РНК WIF-1 и опосредуя передачу сигналов Wnt. Молочный рак. 2020; 19: 3.

PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Lv Y, Хуанг С. Роль некодирующей РНК в раке поджелудочной железы. Oncol Lett. 2019; 18: 3963–73.

PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Thery C, Zitvogel L, Amigorena S. Экзосомы: состав, биогенез и функция. Nat Rev Immunol. 2002; 2: 569–79.

PubMed CAS Google Scholar

Каллури Р. Биология и функция экзосом при раке. J Clin Invest. 2016; 126: 1208–15.

PubMed PubMed Central Google Scholar

Zhang W, Xia W, Lv Z, Ni C, Xin Y, Yang L.Жидкая биопсия при раке: циркулирующие опухолевые клетки, циркулирующая свободная ДНК или экзосомы? Cell Physiol Biochem. 2017; 41: 755–68.

PubMed CAS Google Scholar

Wu H, Chen X, Ji J, Zhou R, Liu J, Ni W, Qu L, Ni H, Ni R, Bao B и др. Прогресс экзосом в диагностике и лечении рака поджелудочной железы. Генет Тест Мол Биомарк. 2019; 23: 215–22.

Google Scholar

Yan Y, Fu G, Ming L. Роль экзосом в раке поджелудочной железы. Oncol Lett. 2018; 15: 7479–88.

PubMed PubMed Central Google Scholar

Чжао С., Гао Ф, Вэн С., Лю К. Рак поджелудочной железы и связанные экзосомы. Биомарк рака. 2017; 20: 357–67.

PubMed CAS Google Scholar

Ван СС, Чжао Ю.М., Ван Х.Й., Чжао Ю.П. Новое понимание роли экзосом в раке поджелудочной железы.Ann Clin Lab Sci. 2019; 49: 385–92.

PubMed CAS Google Scholar

Гуо XY, Сяо Ф., Ли Дж., Чжоу Ю.Н., Чжан В.Дж., Сунь Б., Ван Г. Экзосомы и заболевания поджелудочной железы: состояние, проблемы и надежды. Int J Biol Sci. 2019; 15: 1846–60.

PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Коваль Дж., Аррас Дж., Коломбо М., Джув М., Морат Дж. П., Примдал-Бенгтсон Б., Дингли Ф., Лоу Д., Ткач М., Тери К.Протеомное сравнение определяет новые маркеры для характеристики гетерогенных популяций подтипов внеклеточных везикул. Proc Natl Acad Sci U S. A. 2016; 113: E968–77.

PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Андреу З., Янез-Мо М. Тетраспанины в образовании и функционировании внеклеточных пузырьков. Фронт Иммунол. 2014; 5: 442.

PubMed PubMed Central Google Scholar

Перес-Эрнандес Д., Гутьеррес-Васкес С., Хорхе I, Лопес-Мартин С., Урса А., Санчес-Мадрид Ф., Васкес Дж., Янез-Мо М. Внутриклеточный интерактом микродоменов, обогащенных тетраспанином, обнаруживает их функцию сортировочных машин по отношению к экзосомы. J Biol Chem. 2013; 288: 11649–61.

PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Коломбо М., Рапосо Дж., Тери С. Биогенез, секреция и межклеточные взаимодействия экзосом и других внеклеточных везикул.Annu Rev Cell Dev Biol. 2014; 30: 255–89.

PubMed CAS Google Scholar

Джалалян С.Х., Рамезани М., Джалалян С.А., Абноус К., Тагдиси С.М. Экзосомы, новые биомаркеры в раннем обнаружении рака. Анальная биохимия. 2019; 571: 1–13.

PubMed CAS Google Scholar

Bu H, He D, He X, Wang K. Экзосомы: выделение, анализ и применение в диагностике и терапии рака.Chembiochem. 2019; 20: 451–61.

PubMed CAS Google Scholar

Хуотари Дж., Хелениус А. Созревание эндосом. EMBO J. 2011; 30: 3481–500.

PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Островски М., Кармо Н.Б., Крумейч С., Фангет И., Рапосо Дж., Савина А., Моита К.Ф., Шауэр К., Хьюм А.Н., Фрейтас Р.П. и др. Rab27a и Rab27b контролируют разные этапы пути секреции экзосом.Nat Cell Biol. 2010; 12: 19–30, стр. 11–3.

PubMed CAS Google Scholar

Pfeffer SR. Неразгаданные загадки мембранного движения. Анну Рев Биохим. 2007. 76: 629–45.

PubMed CAS Google Scholar

Stuffers S, Sem Wegner C, Stenmark H, Brech A. Биогенез мультивезикулярных эндосом в отсутствие ESCRT. Движение. 2009; 10: 925–37.

PubMed CAS Google Scholar

Escola JM, Kleijmeer MJ, Stoorvogel W, Griffith JM, Yoshie O, Geuze HJ. Селективное обогащение тетраспановыми белками внутренних везикул мультивезикулярных эндосом и экзосом, секретируемых В-лимфоцитами человека. J Biol Chem. 1998; 273: 20121–7.

PubMed CAS Google Scholar

Trajkovic K, Hsu C, Chiantia S, Rajendran L, Wenzel D, Wieland F, Schwille P, Brugger B, Simons M. Керамид запускает почкование экзосомных везикул в мультивезикулярные эндосомы.Наука. 2008; 319: 1244–7.

PubMed CAS Google Scholar

Джадли А.С., Балласы Н., Эдалат П., Патель В.Б. Внутри (взгляд) крошечного коммуникатора: биогенез, секреция и поглощение экзосом. Mol Cell Biochem. 2020; 467: 77–94.

PubMed CAS Google Scholar

Дэвисон Л.Дж. Сахарный диабет и панкреатит — причина или следствие? J Small Anim Pract.2015; 56: 50–9.

PubMed CAS Google Scholar

Реммерс Н., Бейли Дж. М., Мор А. М., Холлингсворт Массачусетс. Молекулярная патология раннего рака поджелудочной железы. Биомарк рака. 2010; 9: 421–40.

PubMed Google Scholar

Wolfgang CL, Herman JM, Laheru DA, Klein AP, Erdek MA, Fishman EK, Hruban RH. Недавний прогресс в лечении рака поджелудочной железы. CA Cancer J Clin.2013; 63: 318–48.

PubMed PubMed Central Google Scholar

Мутации Cicenas J, Kvederaviciute K, Meskinyte I, Meskinyte-Kausiliene E, Skeberdyte A, Cicenas J. KRAS, TP53, CDKN2A, SMAD4, BRCA1 и BRCA2 при раке поджелудочной железы. Раки. 2017; 9: 42.

PubMed Central Google Scholar

Cianciaruso C, Phelps EA, Pasquier M, Hamelin R, Demurtas D, Alibashe Ahmed M, Piemonti L, Hirosue S, Swartz MA, De Palma M, et al.Первичные бета-клетки человека и крысы высвобождают внутриклеточные аутоантигены GAD65, IA-2 и проинсулин в экзосомах вместе с индуцированными цитокинами усилителями иммунитета. Сахарный диабет. 2017; 66: 460–73.

PubMed CAS Google Scholar

Чарриер А., Чен Р., Чен Л., Кемпер С., Хаттори Т., Такигава М., Бригсток Д.Р. Фактор роста соединительной ткани (CCN2) и микроРНК-21 являются компонентами петли положительной обратной связи в звездчатых клетках поджелудочной железы (PSC) во время хронического панкреатита и экспортируются в экзосомах, происходящих из PSC.Сигнал J Cell Commun. 2014; 8: 147–56.

PubMed PubMed Central Google Scholar

Эртунч М.Э., Сиккеланд Дж., Фенароли Ф., Гриффитс Дж., Дэниэлс М.П., ​​Цао Х., Саатчиоглу Ф., Хотамислигил Г.С. Секреция связывающего жирные кислоты белка aP2 из адипоцитов неклассическим путем в ответ на активность липазы адипоцитов. J Lipid Res. 2015; 56: 423–34.

PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Wang N, Ma J, Ren Y, Xiang S, Jia R. Секретный клото из экзосом снимает воспаление и апоптоз при остром панкреатите. Am J Transl Res. 2019; 11: 3375–83.

PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Deng ZB, Poliakov A, Hardy RW, Clements R, Liu C, Liu Y, Wang J, Xiang X, Zhang S, Zhuang X и др. Везикулы, подобные экзосомам жировой ткани, опосредуют активацию индуцированной макрофагами инсулинорезистентности.Сахарный диабет. 2009. 58: 2498–505.

PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Лу М., Хуанг Б., Ханаш С.М., Онучич Дж. Н., Бен-Джейкоб Э. Моделирование предполагаемых терапевтических последствий обмена экзосом между опухолевыми и иммунными клетками. Proc Natl Acad Sci U S. A. 2014; 111: E4165–74.

PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Gehrmann U, Naslund TI, Hiltbrunner S, Larssen P, Gabrielsson S.Использование индуцированного экзосомами иммунного ответа для иммунотерапии рака. Semin Cancer Biol. 2014; 28: 58–67.

PubMed CAS Google Scholar

Капелло М., Викукал СП, Катаяма Х., Бантис Л.Э., Ван Х., Кунднани Д.Л., Агилар-Бонавидес С., Агилар М., Трипати С.К., Диллон Д.С. и др. Экзосомы несут мишени В-клеток в аденокарциноме поджелудочной железы и выполняют функцию приманки против опосредованной комплементом цитотоксичности. Nat Commun. 2019; 10: 254.

PubMed PubMed Central Google Scholar

Jalabert A, Vial G, Guay C, Wiklander OP, Nordin JZ, Aswad H, Forterre A, Meugnier E, Pesenti S, Regazzi R, et al. Экзосомоподобные везикулы, высвобождаемые из липид-индуцированных инсулинорезистентных мышц, модулируют экспрессию генов и пролиферацию бета-реципиентных клеток у мышей. Диабетология. 2016; 59: 1049–58.

PubMed CAS Google Scholar

Гарсия-Контрерас М., Шах С.Х., Тамайо А., Роббинс П.Д., Голберг Р.Б., Мендес А.Дж., Рикорди С. Характеристика экзосом, полученных из плазмы, выявляет отчетливую сигнатуру микроРНК при длительном диабете 1 типа. Научный доклад 2017; 7: 5998.

PubMed PubMed Central Google Scholar

Eissa S, Matboli M, Bekhet MM. Клиническая проверка новой панели микроРНК в моче: 133b, -342 и -30 в качестве биомаркеров диабетической нефропатии, идентифицированных с помощью биоинформатического анализа.Biomed Pharmacother. 2016; 83: 92–9.

PubMed CAS Google Scholar

Цукита С., Ямада Т., Такахаши К., Мунаката Ю., Хосака С., Такахаши Х., Гао Дж., Шираи Ю., Кодама С., Асаи Ю. и др. МикроРНК 106b и 222 улучшают гипергликемию у мышей с инсулино-дефицитным диабетом за счет пролиферации бета-клеток поджелудочной железы. EBioMedicine. 2017; 15: 163–72.

PubMed Google Scholar

Guay C, Kruit JK, Rome S, Menoud V, Mulder NL, Jurdzinski A, Mancarella F, Sebastiani G, Donda A, Gonzalez BJ и др. Экзосомные микроРНК, происходящие из лимфоцитов, способствуют гибели бета-клеток поджелудочной железы и могут способствовать развитию диабета 1 типа. Cell Metab. 2019; 29: 348–61 e346.

PubMed CAS Google Scholar

Guay C, Menoud V, Rome S, Regazzi R. Горизонтальный перенос экзосомальных микроРНК трансдуцирует апоптотические сигналы между бета-клетками поджелудочной железы.Сигнал сотовой связи. 2015; 13:17.

PubMed PubMed Central Google Scholar

Ying W, Riopel M, Bandyopadhyay G, Dong Y, Birmingham A, Seo JB, Ofrecio JM, Wollam J, Hernandez-Carretero A, Fu W, et al. Экзосомные miRNA, происходящие из макрофагов жировой ткани, могут модулировать чувствительность к инсулину in vivo и in vitro. Клетка. 2017; 171: 372–84 e312.

PubMed CAS Google Scholar

Safwat A, Sabry D, Ragiae A, Amer E, Mahmoud RH, Shamardan RM. Экзосомы, полученные из мезенхимальных стволовых клеток жировой ткани, уменьшают дегенерацию сетчатки у кроликов, вызванную стрептозотоцином. J Circ Biomark. 2018; 7: 1849454418807827.

PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Jin J, Shi Y, Gong J, Zhao L, Li Y, He Q, Huang H. Экзосома, секретируемая из стволовых клеток, полученных из жировой ткани, ослабляет диабетическую нефропатию, стимулируя поток аутофагии и ингибируя апоптоз в подоцитах.Stem Cell Res Ther. 2019; 10: 95.

PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Zhou M, Chen J, Zhou L, Chen W, Ding G, Cao L. Экзосомы, происходящие от рака поджелудочной железы, регулируют экспрессию TLR4 в дендритных клетках через miR-203. Cell Immunol. 2014; 292: 65–9.

PubMed CAS Google Scholar

Дин Г, Чжоу Л., Цянь И, Фу М, Чен Дж, Чен Дж, Сян Дж, Ву З, Цзян Дж, Цао Л.Экзосомы, происходящие от рака поджелудочной железы, переносят miRNA в дендритные клетки и ингибируют экспрессию RFXAP через miR-212-3p. Oncotarget. 2015; 6: 29877–88.

PubMed PubMed Central Google Scholar

Saravanan PB, Vasu S, Yoshimatsu G, Darden CM, Wang X, Gu J, Lawrence MC, Naziruddin B. Дифференциальная экспрессия и высвобождение экзосомальных miRNA островками человека при воспалительном и гипоксическом стрессе. Диабетология. 2019; 62: 1901–14.

PubMed CAS Google Scholar

Fu Q, Jiang H, Wang Z, Wang X, Chen H, Shen Z, Xiao L, Guo X, Yang T. Факторы повреждения изменяют профили миРНК экзосом, происходящих из островков и циркуляции. Старение. 2018; 10: 3986–99.

PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Basso D, Gnatta E, Padoan A, Fogar P, Furlanello S, Aita A, Bozzato D, Zambon CF, Arrigoni G, Frasson C., et al.Экзосомы, происходящие из PDAC, обогащают микроокружение в MDSCs SMAD4-зависимым образом посредством новой оси, связанной с кальцием. Oncotarget. 2017; 8: 84928–44.

PubMed PubMed Central Google Scholar

Chen C, Zong S, Liu Y, Wang Z, Zhang Y, Chen B, Cui Y. Профилирование экзосомальных биомаркеров для точной идентификации рака: сочетание ДНК-КРАСКИ с классификацией на основе машинного обучения. Небольшой. 2019; 15: e1

Lowenfels AB, Maisonneuve P, Cavallini G, Ammann RW, Lankisch PG, Andersen JR, Dimagno EP, Andren-Sandberg A, Domellof L. Панкреатит и риск рака поджелудочной железы. Международная группа по изучению панкреатита. N Engl J Med. 1993; 328: 1433–147.

PubMed CAS Google Scholar

Нойгаард К., Беккер Ю., Мацен П., Андерсен Дж. Р., Холст С., Бендтсен Ф. Прогрессирование от острого панкреатита к хроническому: факторы прогноза, смертность и естественное течение.Поджелудочная железа. 2011; 40: 1195–200.

PubMed Google Scholar

Бродович К.Г., Коу Т.Д., Александр К.М., О’Нил Э.А., Энгель С.С., Гирман С.Дж., Гольдштейн Б.Дж. Влияние продолжительности диабета и хронического панкреатита на связь между диабетом 2 типа и риском рака поджелудочной железы. Диабет ожирения Metab. 2012; 14: 1123–8.

PubMed CAS Google Scholar

Raimondi S, Lowenfels AB, Morselli-Labate AM, Maisonneuve P, Pezzilli R.Рак поджелудочной железы при хроническом панкреатите; этиология, заболеваемость и раннее выявление. Лучшие Практики Рес Клин Гастроэнтерол. 2010; 24: 349–58.

PubMed Google Scholar

Ghazale A, Chari S. Является ли аутоиммунный панкреатит фактором риска рака поджелудочной железы? Поджелудочная железа. 2007; 35: 376.

PubMed Google Scholar

Bonjoch L, Casas V, Carrascal M, Closa D.Участие экзосом в воспалении легких, связанном с экспериментальным острым панкреатитом. J Pathol. 2016; 240: 235–45.

PubMed CAS Google Scholar

Wu XB, Sun HY, Luo ZL, Cheng L, Duan XM, Ren JD. Экзосомы, полученные из плазмы, вносят вклад в связанное с панкреатитом повреждение легких, вызывая NLRP3-зависимый пироптоз в альвеолярных макрофагах. Biochim Biophys Acta Mol основа Дис. 1866; 2020: 165685.

Google Scholar

Хименес-Алесанко А., Маркуэлло М., Пастор-Хименес М., Лопес-Пуэрто Л., Бонйох Л., Жиронелла М., Карраскал М., Абиан Дж., Де-Мадария Е., Клоза Д. Острый панкреатит способствует образованию двух разных популяций экзосом. Научный доклад 2019; 9: 19887.

PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Вольф И., Лайтман Ю., Рубинек Т., Абрамовиц Л., Новиков И., Бери Р., Куро О.М., Кёффлер Х.П., Катан Р., Фридман Л.С. и др. Функциональный вариант KLOTHO: модификатор риска рака груди среди носителей мутации BRCA1 ашкеназского происхождения.Онкоген. 2010; 29: 26–33.

PubMed CAS Google Scholar

Poh W, Wong W, Ong H, Aung MO, Lim SG, Chua BT, Ho HK. Сверхэкспрессия Klotho-beta как новая мишень для подавления пролиферации и передачи сигналов рецептора-4 фактора роста фибробластов при гепатоцеллюлярной карциноме. Молочный рак. 2012; 11:14.

PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Charrier A, Brigstock DR. Регулирование функции поджелудочной железы фактором роста соединительной ткани (CTGF, CCN2). Фактор роста цитокинов Ред. 2013; 24: 59–68.

PubMed CAS Google Scholar

Джин Дж, Хонг В., Го Й, Бай Й, Чен Б. Молекулярный механизм активации звездчатых клеток поджелудочной железы при хроническом панкреатите и раке поджелудочной железы. J Рак. 2020; 11: 1505–15.

PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Apte M, Pirola R, Wilson J. Фиброз хронического панкреатита: новое понимание роли звездчатых клеток поджелудочной железы. Антиоксидный окислительно-восстановительный сигнал. 2011; 15: 2711–22.

PubMed CAS Google Scholar

Nagathihalli NS, Castellanos JA, VanSaun MN, Dai X, Ambrose M, Guo Q, Xiong Y, Merchant NB. ИЛ-6, секретируемый звездчатыми клетками поджелудочной железы, стимулирует STAT3-зависимую инвазивность интраэпителиальной неоплазии поджелудочной железы и раковых клеток.Oncotarget. 2016; 7: 65982–92.

PubMed PubMed Central Google Scholar

Эркан М. Роль звездчатых клеток поджелудочной железы при раке поджелудочной железы. Панкреатология. 2013; 13: 106–9.

PubMed CAS Google Scholar

Zhao Y, Wang H, Lu M, Qiao X, Sun B, Zhang W., Xue D. Ацинарные клетки поджелудочной железы используют miRNA в качестве медиаторов межклеточной коммуникации для участия в регуляции активации макрофагов, связанных с панкреатитом.Mediat Inflamm. 2016; 2016: 6340457.

Google Scholar

Эль-Сайед Р., Эль-Каракси Х. Острый панкреатит, осложняющий острую вирусную инфекцию гепатита А. Араб Дж. Гастроэнтерол. 2012; 13: 184–5.

PubMed Google Scholar

Qi CF, Kim YS, Xiang S, Abdullaev Z, Torrey TA, Janz S, Kovalchuk AL, Sun J, Chen D, Cho WC, et al. Характеристика взаимодействий ARF-BP1 / HUWE1 с CTCF, MYC, ARF и p53 в В-клеточных новообразованиях, управляемых MYC.Int J Mol Sci. 2012; 13: 6204–19.

PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Hammami MB, Aboushaar R, Musmar A, Hammami S. Острый панкреатит, связанный с вирусом Эпштейна-Барра. BMJ Case Rep.2019; 12: e231744.

PubMed Google Scholar

Лю Х, Клеменс Д.Л., Грюнкемайер Дж. А., Прайс Дж. Д., О’Коннелл К., Чепмен Н. М., Сторц П., Вен Х., Кокс Дж. Л., Рид В. Л. и др.Муцин-1 необходим для воспаления, вызванного вирусом Коксаки B3, при панкреатите. Научный доклад 2019; 9: 10656.

PubMed PubMed Central Google Scholar

Инал Дж. М., Джорфи С. Передача вируса Коксаки В и возможные новые роли внеклеточных везикул. Biochem Soc Trans. 2013; 41: 299–302.

PubMed CAS Google Scholar

Батабьял П., Вандер Хорн С., Кристофи К., Никфарьям М.Ассоциация сахарного диабета и аденокарциномы поджелудочной железы: метаанализ 88 исследований. Энн Сург Онкол. 2014; 21: 2453–62.

PubMed Google Scholar

Yao ZY, Chen WB, Shao SS, Ma SZ, Yang CB, Li MZ, Zhao JJ, Gao L. Роль микроРНК, связанной с экзосомами, в диагностических и терапевтических приложениях к метаболическим нарушениям. J Zhejiang Univ Sci B. 2018; 19: 183–98.

PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Sharma A, Smyrk TC, Леви MJ, Topazian MA, Chari ST. Уровень глюкозы в крови натощак позволяет оценить продолжительность и прогрессирование рака поджелудочной железы до постановки диагноза. Гастроэнтерология. 2018; 155: 490–500 e492.

PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Kong Q, Guo X, Guo Z, Su T. Экзосомы мочи miR-424 и miR-218 в качестве биомаркеров диабета 1 типа у детей. Clin Lab. 2019; 65: 937–46.

CAS Google Scholar

Ge Q, Xie XX, Xiao X, Li X. Экзосомоподобные везикулы как новые медиаторы и терапевтические мишени для лечения инсулинорезистентности и недостаточности массы бета-клеток при сахарном диабете 2 типа. J Diabetes Res. 2019; 2019: 3256060.

PubMed PubMed Central Google Scholar

Делонг Т., Уайлс Т.А., Бейкер Р.Л., Брэдли Б., Барбур Г., Рейсдорф Р., Армстронг М., Пауэлл Р.Л., Рейсдорф Н., Кумар Н. и др. Патогенные CD4 Т-клетки при диабете 1 типа распознают эпитопы, образованные слиянием пептидов.Наука. 2016; 351: 711–4.

PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Башратян Р., Шенг Х, Регн Д., Рахман М.Дж., Дай Ю.Д. Экзосомы, высвобождаемые инсулиномой, активируют аутореактивные В-клетки, подобные маргинальной зоне, которые эндогенно разрастаются у мышей NOD с преддиабетическим состоянием. Eur J Immunol. 2013; 43: 2588–97.

PubMed CAS Google Scholar

Uysal KT, Scheja L, Wiesbrock SM, Bonner-Weir S, Hotamisligil GS.Улучшение метаболизма глюкозы и липидов у мышей с генетическим ожирением, лишенных aP2. Эндокринология. 2000; 141: 3388–96.

PubMed CAS Google Scholar

Poy MN, Eliasson L, Krutzfeldt J, Kuwajima S, Ma X, Macdonald PE, Pfeffer S, Tuschl T., Rajewsky N, Rorsman P, et al. МикроРНК, специфичная для островков поджелудочной железы, регулирует секрецию инсулина. Природа. 2004; 432: 226–30.

PubMed CAS Google Scholar

Пой М.Н., Хауссер Дж., Трайковски М., Браун М., Коллинз С., Рорсман П., Заволан М., Стоффель М. miR-375 поддерживает нормальную массу альфа- и бета-клеток поджелудочной железы. Proc Natl Acad Sci U S. A. 2009; 106: 5813–8.

PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Клоостерман В.П., Лагендейк А.К., Кеттинг Р.Ф., Моултон Д.Д., Plasterk RH. Направленное ингибирование созревания miRNA с помощью морфолино выявляет роль miR-375 в развитии островков поджелудочной железы.PLoS Biol. 2007; 5: e203.

PubMed PubMed Central Google Scholar

Белгардт Б.Ф., Ахмед К., Шпрангер М., Латрейл М., Дензлер Р., Кондратюк Н., фон Мейенн Ф., Виллена Ф.Н., Херрманнс К., Боско Д. и др. Семейство микроРНК-200 регулирует выживаемость бета-клеток поджелудочной железы при диабете 2 типа. Nat Med. 2015; 21: 619–27.

PubMed CAS Google Scholar

Whiteside TL. Экзосомы при раке: еще один механизм подавления иммунитета, вызванного опухолью. Adv Exp Med Biol. 2017; 1036: 81–9.

PubMed CAS Google Scholar

Туччи М., Пассарелли А., Маннавола Ф., Фелиси С., Стуччи Л.С., Цивес М., Сильвестрис Ф. Уклонение иммунной системы как признак прогрессирования меланомы: роль дендритных клеток. Фасад Онкол. 2019; 9: 1148.

PubMed PubMed Central Google Scholar

Zech D, Rana S, Buchler MW, Zoller M. Опухолевые экзосомы и активация лейкоцитов: амбивалентные перекрестные помехи. Сигнал сотовой связи. 2012; 10: 37.

PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Ансари Д., Фрисс Х., Бауден М., Самнегард Дж., Андерссон Р. Рак поджелудочной железы: динамика заболевания, биология опухоли и роль микросреды. Oncotarget. 2018; 9: 6644–51.

PubMed PubMed Central Google Scholar

Стромнес И.М., Гринберг П.Д., Хингорани С.Р. Молекулярные пути: миелоидное осложнение рака. Clin Cancer Res. 2014; 20: 5157–70.

PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Стромнес И.М., Брокенбро Дж. С., Изераджене К., Карлсон М. А., Куэвас С., Симмонс Р. М., Гринберг П. Д., Хингорани С. Р.. Целенаправленное истощение подгруппы MDSC демаскирует аденокарциному протока поджелудочной железы для адаптивного иммунитета. Кишечник. 2014; 63: 1769–81.

PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Райан Д.П., Хонг Т.С., Бардизи Н. Аденокарцинома поджелудочной железы. N Engl J Med. 2014; 371: 2140–1.

PubMed Google Scholar

Санчес Г.В., Вайнштейн С.Дж., Штольценберг-Соломон Р.З. Связаны ли диетические жиры, витамин D или фолиевая кислота с раком поджелудочной железы? Mol Carcinog. 2012; 51: 119–27.

PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Доусон Д.В., Герцер К., Моро А., Дональд Г., Чанг Х.Х., Го В.Л., Пандол С.Дж., Лугея А., Гуковская А.С., Ли Г. и др.Высококалорийная диета с высоким содержанием жиров способствует ранней неоплазии поджелудочной железы на условной модели мышей KrasG12D. Рак Prev Res (Phila). 2013; 6: 1064–73.

CAS Google Scholar

Xue L, Yang K, Newmark H, Leung D, Lipkin M. Гиперпролиферация эпителиальных клеток, индуцированная в экзокринной поджелудочной железе мышей с помощью диеты западного типа. J Natl Cancer Inst. 1996; 88: 1586–90.

PubMed CAS Google Scholar

Forterre A, Jalabert A, Chikh K, Pesenti S, Euthine V, Granjon A, Errazuriz E, Lefai E, Vidal H, Rome S. Экзосомные миРНК, происходящие из миотрубок, подавляют активность Sirtuin1 в миобластах во время дифференцировки мышечных клеток. Клеточный цикл. 2014; 13: 78–89.

PubMed CAS Google Scholar

Асвад Х, Фортер А, Викландер ОП, Фиал Г, Данти-Бергер Э, Джалаберт А, Ламазьер А, Менье Э, Пезенти С., Отт С. и др. Экзосомы участвуют в изменении мышечного гомеостаза во время индуцированной липидами инсулинорезистентности у мышей.Диабетология. 2014; 57: 2155–64.

PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Маршалл Н.С., Вонг К.К., Каллен С.Р., Кнуйман М.В., Грюнштейн Р.Р. Апноэ во сне и 20-летнее наблюдение по поводу общей смертности, инсульта, заболеваемости и смертности от рака в когорте исследования здоровья Басселтона. J Clin Sleep Med. 2014; 10: 355–62.

PubMed PubMed Central Google Scholar

Альмендрос I, Монтсеррат Дж. М., Рамирес Дж., Торрес М., Дюран-Кантолла Дж., Навахас Д., Фарре Р. Прерывистая гипоксия усиливает прогрессирование рака на мышиной модели апноэ во сне. Eur Respir J. 2012; 39: 215–7.

PubMed CAS Google Scholar

Almendros I, Khalyfa A, Trzepizur W., Gileles-Hillel A, Huang L, Akbarpour M, Andrade J, Farre R, Gozal D. Злокачественные свойства опухолевых клеток усиливаются циркулирующими экзосомами при апноэ во сне.Грудь. 2016; 150: 1030–41.

PubMed Google Scholar

Филипацци П., Бурдек М., Вилла А, Риволтини Л., Хубер В. Последние достижения в области роли экзосом опухолей в иммуносупрессии и прогрессировании заболевания. Semin Cancer Biol. 2012; 22: 342–9.

PubMed CAS Google Scholar

Ван З., фон Ау А., Шнольцер М., Хакерт Т., Золлер М. Компетентные к CD44v6 опухолевые экзосомы способствуют подвижности, инвазии и экспрессии маркеров опухолевых клеток в клетках поджелудочной железы и колоректального рака.Oncotarget. 2016; 7: 55409–36.

PubMed PubMed Central Google Scholar

Yue S, Mu W, Erb U, Zoller M. Тетраспанины CD151 и Tspan8 являются важными компонентами экзосом для взаимодействия между клетками, инициирующими рак, и их окружением. Oncotarget. 2015; 6: 2366–84.

PubMed Google Scholar

Чжао К., Эрб У., Хакерт Т., Золлер М., Юэ С.Искаженная миграция лейкоцитов, ангиогенез, заживление ран и метастазирование у мышей с двойным нокаутом Tspan8 и Tspan8 / CD151 указывают на комплементарные активности Tspan8 и CD51. Biochim Biophys Acta, Mol Cell Res. 2018; 1865: 379–91.

CAS Google Scholar

Kyuno D, Bauer N, Schnolzer M, Provaznik J, Ryschich E, Hackert T., Zoller M. Четкое происхождение клаудина7 в ранних эндосомах опухоли влияет на сборку экзосом. Int J Biol Sci.2019; 15: 2224–39.

PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Линтон С.С., Абрахам Т., Ляо Дж., Клоусон Г.А., Батлер П.Дж., Фокс Т., Кестер М., Вопросы ГЛ. Опухолевые эффекты экзосом раковых клеток поджелудочной железы на макрофаги, производные THP-1. PLoS One. 2018; 13: e0206759.

PubMed PubMed Central Google Scholar

Zhang YF, Zhou YZ, Zhang B, Huang SF, Li PP, He XM, Cao GD, Kang MX, Dong X, Wu YL.Экзосомы, происходящие от рака поджелудочной железы, способствовали привлечению звездчатых клеток поджелудочной железы при раке поджелудочной железы. J Рак. 2019; 10: 4397–407.

PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Хосино А., Коста-Силва Б., Шен Т.Л., Родригес Г., Хашимото А., Тесич Марк М., Молина Х., Косака С., Ди Джаннатале А., Седер С. и др. Интегрины экзосом опухоли определяют органотропные метастазы. Природа. 2015. 527 (7578): 329–35.

PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Шин С.Дж., Смит Дж. А., Резничек Г. А., Пан С., Чен Р., Брентналл Т. А., Виче Дж., Келли К. А.. Неожиданное усиление функции каркасного белка плектина из-за неправильной локализации при раке поджелудочной железы. Proc Natl Acad Sci U S. A. 2013; 110: 19414–9.

PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Назаренко И., Рана С., Бауманн А., МакАлир Дж., Хеллвиг А., Тренделенбург М., Лохнит Г., Прейсснер К.Т., Золлер М. Тетраспанин Tspan8 клеточной поверхности способствует молекулярным путям активации эндотелиальных клеток, индуцированной экзосомами.Cancer Res. 2010; 70: 1668–78.

PubMed CAS Google Scholar

Fahmy K, Gonzalez A, Arafa M, Peixoto P, Bellahcene A, Turtoi A, Delvenne P, Thiry M, Castronovo V, Peulen O. Миоферлин играет ключевую роль в секреции VEGFA и влияет на опухолевый ангиогенез при раке поджелудочной железы человека. Int J Cancer. 2016; 138: 652–63.

PubMed CAS Google Scholar

Stefanius K, Servage K, de Souza SM, Gray HF, Toombs JE, Chimalapati S, Kim MS, Malladi VS, Brekken R, Orth K. Экзосомы клеток рака поджелудочной железы человека, но не экзосомы нормальных клеток человека, действуют как инициаторы в трансформация клеток. Элиф. 2019; 8: e40226.

PubMed PubMed Central Google Scholar

Shang D, Xie C, Hu J, Tan J, Yuan Y, Liu Z, Yang Z. Экзосомная микроРНК-27a, полученная из клеток рака поджелудочной железы, способствует ангиогенезу эндотелиальных клеток микрососудов человека при раке поджелудочной железы через BTG2.J Cell Mol Med. 2020; 24: 588–604.

PubMed CAS Google Scholar

Wang X, Luo G, Zhang K, Cao J, Huang C, Jiang T, Liu B, Su L, Qiu Z. Экзосомный miR-301a, происходящий из гипоксической опухоли, опосредует поляризацию макрофагов M2 через PTEN / PI3Kgamma для способствовать метастазированию рака поджелудочной железы. Cancer Res. 2018; 78: 4586–98.

PubMed CAS Google Scholar

Ся Х, Чжан К., Ло Г, Цэнь Г, Цао Дж, Хуан К., Цю З.Подавление miR-301a-3p сенсибилизирует клетки рака поджелудочной железы к лечению гемцитабином через PTEN. Am J Transl Res. 2017; 9: 1886–95.

PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Yu Z, Zhao S, Wang L, Wang J, Zhou J. miRNA-339-5p играет важную роль в инвазии и миграции клеток рака поджелудочной железы. Med Sci Monit. 2019; 25: 7509–17.

PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Yin Z, Ma T, Huang B, Lin L, Zhou Y, Yan J, Zou Y, Chen S. Экзосомальная микроРНК-501-3p, происходящая из макрофагов, способствует прогрессированию протоковой аденокарциномы поджелудочной железы через TGFBR3-опосредованный путь передачи сигналов TGF-beta . J Exp Clin Cancer Res. 2019; 38: 310.

PubMed PubMed Central Google Scholar

Масамунэ А., Йошида Н., Хамада С., Такикава Т., Набешима Т., Симосегава Т. Экзосомы, полученные из клеток рака поджелудочной железы, индуцируют активацию и профиброгенную активность в звездчатых клетках поджелудочной железы.Biochem Biophys Res Commun. 2018; 495: 71–7.

PubMed CAS Google Scholar

Гуткин А., Узиэль О., Бири Е., Норденберг Дж., Пинчаси М., Голдвазер Х, Хеник С., Голдберг М., Лахав М. Экзосомы, полученные из опухолевых клеток, содержат мРНК hTERT и трансформируют незлокачественные фибробласты в теломеразоположительные клетки. Oncotarget. 2016; 7 (37): 59173–88.

PubMed PubMed Central Google Scholar

Li J, Li Z, Jiang P, Peng M, Zhang X, Chen K, Liu H, Bi H, Liu X, Li X. Циркулярная РНК IARS (circ-IARS), секретируемая клетками рака поджелудочной железы и находящаяся в экзосомах, регулирует эндотелиальный проницаемость монослоя, способствующая метастазированию опухоли. J Exp Clin Cancer Res. 2018; 37: 177.

PubMed PubMed Central Google Scholar

Li Z, Yanfang W, Li J, Jiang P, Peng T, Chen K, Zhao X, Zhang Y, Zhen P, Zhu J, et al. Высвобождаемая опухолью экзосомальная кольцевая РНК PDE8A способствует инвазивному росту посредством пути miR-338 / MACC1 / MET при раке поджелудочной железы.Cancer Lett. 2018; 432: 237–50.

PubMed CAS Google Scholar

Коста-Силва Б., Айелло Н.М., Оушен А.Дж., Сингх С., Чжан Х., Такур Б.К., Беккер А., Хосино А., Марк М.Т., Молина Х. и др. Экзосомы рака поджелудочной железы инициируют образование дометастатической ниши в печени. Nat Cell Biol. 2015; 17: 816–26.

PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Armacki M, Polaschek S, Waldenmaier M, Morawe M, Ruhland C, Schmid R, Lechel A, Tharehalli U, Steup C, Bektas Y и др. Протеинкиназа D1, сниженная в опухолях поджелудочной железы человека, увеличивает секрецию мелких внеклеточных пузырьков из раковых клеток, которые способствуют метастазированию в легкие у мышей. Гастроэнтерология. 2020; S0016-5085 (20): 34705–3.

Google Scholar

Сатаке Т., Суэцугу А., Накамура М., Кунисада Т., Саджи С., Мориваки Х., Симидзу М., Хоффман Р.М.Цветная визуализация судьбы экзосом, происходящих из раковых клеток, во время метастазов рака поджелудочной железы на модели «голая мышь». Anticancer Res. 2019; 39: 4055–60.

PubMed CAS Google Scholar

Sun H, Rana S, Wang Z, Zhao K, Schnolzer M, Provaznik J, Hackert T., Lv Q, Zoller M. Маркер CD44v6 клеток, инициирующих рак поджелудочной железы, влияет на транскрипцию, трансляцию и передачу сигналов: последствия для состава и доставки экзосом.J Oncol. 2019; 2019: 3516973.

PubMed PubMed Central Google Scholar

Morath I, Jung C, Leveque R, Linfeng C, Toillon RA, Warth A, Orian-Rousseau V. Дифференциальный набор изоформ CD44 лигандами ErbB показывает участие CD44 в раке груди. Онкоген. 2018; 37: 1472–84.

PubMed CAS Google Scholar

Шмитт М., Мецгер М., Градл Д., Дэвидсон Г., Ориан-Руссо В.CD44 функционирует в передаче сигналов Wnt, регулируя локализацию и активацию LRP6. Смерть клетки отличается. 2015; 22: 677–89.

PubMed CAS Google Scholar

Юнг Т., Кастеллана Д., Клингбейл П., Куэста Эрнандес И., Витаколонна М., Орлики Д. Д., Роффлер С. Р., Бродт П., Золлер М. Зависимость от CD44v6 подготовки преметастатической ниши экзосомами. Неоплазия. 2009; 11: 1093–105.

PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Донг И, Кан Х, Лю Х, Ван Дж, Го Кью, Сонг Ц, Сун И, Чжан И, Чжан Х, Чжан З, и др. Миоферлин, мембранный белок с новыми онкогенными функциями. Biomed Res Int. 2019; 2019: 7365913.

PubMed PubMed Central Google Scholar

Zhu W, Zhou B, Zhao C, Ba Z, Xu H, Yan X, Liu W, Zhu B, Wang L, Ren C. Миоферлин, многофункциональный белок в нормальных клетках, играет новую и ключевую роль. при различных раковых заболеваниях. J Cell Mol Med.2019; 23: 7180–9.

PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Радемакер Г., Хеннекьер В., Брохи Л., Нокин М.Дж., Ловинфосс П., Дюрье Ф., Гоффлот С., Бельье Дж., Костанца Б., Херфс М. и др. Миоферлин контролирует структуру и активность митохондрий при аденокарциноме протоков поджелудочной железы и влияет на агрессивность опухоли. Онкоген. 2018; 37: 4398–412.

PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Leung C, Yu C, Lin MI, Tognon C, Bernatchez P. Экспрессия миоферлина в опухолях карциномы человека и мыши: роль в восстановлении мембран, пролиферации клеток и туморогенезе. Am J Pathol. 2013; 182: 1900–9.

PubMed CAS Google Scholar

Кугель С., Себастьян С., Фитамант Дж., Росс К.Н., Саха СК, Джайн Е., Глэдден А., Арора К.С., Като Ю., Ривера М.Н. и др. SIRT6 подавляет рак поджелудочной железы посредством контроля Lin28b. Клетка.2016; 165: 1401–15.

PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Тамура А., Цукита С. Параклеточные барьерные и канальные функции клаудинов TJ в организации биологических систем: достижения в области барриологии, выявленные у мышей с нокаутом. Semin Cell Dev Biol. 2014; 36: 177–85.

PubMed CAS Google Scholar

Харада Т., Ямамото Н., Кишида С., Кишида М., Авада С., Такао Т., Кикучи А.Экзосомы, ассоциированные с Wnt5b, способствуют миграции и пролиферации раковых клеток. Cancer Sci. 2017; 108: 42–52.

PubMed CAS Google Scholar

Бауш Д., Томас С., Мино-Кенудсон М., Фернандес-дель С.К., Бауэр Т.В., Уильямс М., Уоршоу А.Л., Тайер С.П., Келли К.А. Плектин-1 как новый биомаркер рака поджелудочной железы. Clin Cancer Res. 2011; 17 (2): 302–9.

PubMed CAS Google Scholar

Jin H, Liu P, Wu Y, Meng X, Wu M, Han J, Tan X. Экзосомный транспортер цинка ZIP4 способствует росту рака и является новым диагностическим биомаркером рака поджелудочной железы. Cancer Sci. 2018; 109: 2946–56.

PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Джованнетти Э., ван дер Борден К.Л., Фрамптон А.Е., Али А., Фирузи О., Питерс Дж. Никогда не отпускайте: остановка ключевых механизмов, лежащих в основе метастазирования, для борьбы с раком поджелудочной железы.Semin Cancer Biol. 2017; 44: 43–59.

PubMed CAS Google Scholar

Ma Y, Yu S, Zhao W., Lu Z, Chen J. miR-27a регулирует рост, образование колоний и миграцию клеток рака поджелудочной железы путем нацеливания на Sprouty2. Cancer Lett. 2010; 298: 150–8.

PubMed CAS Google Scholar

Лю Х., Ма Кью, Сюй Кью, Лей Дж, Ли Х, Ван З., Ву Э. Терапевтический потенциал периневральной инвазии, гипоксии и десмоплазии при раке поджелудочной железы.Curr Pharm Des. 2012; 18: 2395–403.

PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Patton MC, Zubair H, Khan MA, Singh S, Singh AP. Гипоксия изменяет высвобождение и распределение внеклеточных пузырьков по размерам в раковых клетках поджелудочной железы для поддержки их адаптивного выживания. J Cell Biochem. 2019; 121: 828–39.

PubMed Google Scholar

Zhai LY, Li MX, Pan WL, Chen Y, Li MM, Pang JX, Zheng L, Chen JX, Duan WJ.Обнаружение in situ экзосомальной микроРНК-1246 плазмы для диагностики рака молочной железы с помощью зонда Au nanoflare. Интерфейсы ACS Appl Mater. 2018; 10: 39478–86.

PubMed CAS Google Scholar

Bhagirath D, Yang TL, Bucay N, Sekhon K, Majid S, Shahryari V, Dahiya R, Tanaka Y, Saini S. microRNA-1246 является экзосомальным биомаркером агрессивного рака простаты. Cancer Res. 2018; 78: 1833–44.

PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Hasegawa S, Eguchi H, Nagano H, Konno M, Tomimaru Y, Wada H, Hama N, Kawamoto K, Kobayashi S, Nishida N и др. Экспрессия микроРНК-1246, связанная с CCNG2-опосредованной химиорезистентностью и стволовостью при раке поджелудочной железы. Br J Рак. 2014; 111: 1572–80.

PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Каллури Р., Зейсберг М. Фибробласты при раке. Нат Рев Рак. 2006; 6: 392–401.

PubMed CAS Google Scholar

Schoepp M, Strose AJ, Haier J. Нарушение регуляции экспрессии miRNA в ассоциированных с раком фибробластах (CAF) и ее последствия для микроокружения опухоли. Раки (Базель). 2017; 9: 54.

Google Scholar

фон Аренс Д., Бхагат Т.Д., Награт Д., Майтра А., Верма А. Роль фибробластов, связанных с раком стромы, в раке поджелудочной железы. J Hematol Oncol. 2017; 10: 76.

Google Scholar

Zhao H, Yang L, Baddour J, Achreja A, Bernard V, Moss T., Marini JC, Tudawe T., Seviour EG, San Lucas FA и др. Экзосомы, происходящие из микроокружения опухоли, плейотропно модулируют метаболизм раковых клеток. Элиф. 2016; 5: e10250.

PubMed PubMed Central Google Scholar

Richards KE, Zeleniak AE, Fishel ML, Wu J, Littlepage LE, Hill R. Экзосомы фибробластов, ассоциированные с раком, регулируют выживаемость и пролиферацию клеток рака поджелудочной железы.Онкоген. 2017; 36: 1770–8.

PubMed CAS Google Scholar

Leca J, Martinez S, Lac S, Nigri J, Secq V, Rubis M, Bressy C., Serge A, Lavaut MN, Dusetti N, et al. Связанные с раком фибробластные внеклеточные везикулы аннексина A6 + поддерживают агрессивность рака поджелудочной железы. J Clin Invest. 2016; 126: 4140–56.

PubMed PubMed Central Google Scholar

Chen Y, Song Y, Du W, Gong L, Chang H, Zou Z. Макрофаги, ассоциированные с опухолью: сообщник в прогрессии солидной опухоли. J Biomed Sci. 2019; 26: 78.

PubMed PubMed Central Google Scholar

Mimeault M, Batra SK. Новые достижения в области критического влияния клеток, инициирующих опухоли и метастазы, на прогрессирование рака, устойчивость к лечению и рецидив заболевания. Histol Histopathol. 2010; 25: 1057–73.

PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Салем KZ, Moschetta M, Sacco A, Imberti L, Rossi G, Ghobrial IM, Manier S, Roccaro AM. Экзосомы в ангиогенезе опухолей. Методы Мол биол. 2016; 1464: 25–34.

PubMed CAS Google Scholar

Whiteside TL. Экзосомы и опосредованное опухолью подавление иммунитета. J Clin Invest. 2016; 126: 1216–23.

PubMed PubMed Central Google Scholar

Золлер М.Экзосомы при онкологических заболеваниях. Методы Мол биол. 2016; 1381: 111–49.

PubMed Google Scholar

Greening DW, Gopal SK, Mathias RA, Liu L, Sheng J, Zhu HJ, Simpson RJ. Новые роли экзосом во время эпителиально-мезенхимального перехода и прогрессирования рака. Semin Cell Dev Biol. 2015; 40: 60–71.

PubMed CAS Google Scholar

Ван З., Сун Х., Провазник Дж., Хакерт Т., Золлер М.Передача сообщений экзосом инициирующих рак поджелудочной железы клеткам, не инициирующим рак: важность CD44v6 в репрограммировании. J Exp Clin Cancer Res. 2019; 38: 132.

PubMed PubMed Central Google Scholar

Kyuno D, Zhao K, Schnolzer M, Provaznik J, Hackert T, Zoller M. Claudin7-зависимое репрограммирование неметастазирующих опухолевых клеток, стимулированное экзосомами. Int J Cancer. 2019; 145: 2182–200.

PubMed CAS Google Scholar

Kyuno D, Zhao K, Bauer N, Ryschich E, Zoller M. Терапевтическое нацеливание на маркеры инициирующих рак клеток с помощью miRNA экзосомы: эффективность и функциональные последствия на примере claudin7 и EpCAM. Перевод Онкол. 2019; 12: 191–9.

PubMed Google Scholar

Pothula SP, Pirola RC, Wilson JS, Apte MV. Звездчатые клетки поджелудочной железы: помощь и содействие прогрессированию рака поджелудочной железы. Панкреатология. 2020; 20: 409–18.

PubMed CAS Google Scholar

Такикава Т., Масамунэ А., Йошида Н., Хамада С., Когуре Т., Симосегава Т. Экзосомы, полученные из звездчатых клеток поджелудочной железы: сигнатура микроРНК и влияние на клетки рака поджелудочной железы. Поджелудочная железа. 2017; 46: 19–27.

PubMed CAS Google Scholar

Эрб У., Чжао К., Ван З., Сяо Л., Золлер М. Восстановление экзосом опухоли поджелудочной железы мыши и человека в сыворотке мышей: диагностический и прогностический потенциал и доставка клеток-мишеней. Cancer Lett.2017; 403: 1–12.

PubMed CAS Google Scholar

Канчанапалли Р., Дешмук С.К., Чавва С.Р., Тьяги Н., Шривастава С.К., Патель Г.К., Сингх А.П., Сингх С. Экзосомальные препараты, содержащие лекарственные препараты из разных типов клеток, демонстрируют отличительную способность к загрузке, выход и противоопухолевую эффективность: сравнительный анализ. Int J Nanomedicine. 2019; 14: 531–41.

PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Beloribi S, Ristorcelli E, Breuzard G, Silvy F, Bertrand-Michel J, Beraud E, Verine A, Lombardo D. Экзосомные липиды влияют на передачу сигналов notch и вызывают гибель опухолевых клеток SOJ-6 поджелудочной железы человека. PLoS One. 2012; 7: e47480.

PubMed PubMed Central CAS Google Scholar