陈益定 - 浙江大学

个人简介

1994年毕业于浙江大学医学院临床医学系（原浙江医科大学），1997年6月获浙江大学医学院肿瘤学专业硕士学位，2004年6月获浙江大学医学院肿瘤学博士学位。2005年11月～2006年12月作为访问学者赴美国爱因斯坦医学院长岛犹太医学中心从事乳腺癌预防和发病机制的研究。一直从事肿瘤外科临床、教学和科研工作。系统掌握了本学科的基础理论和专业知识，能及时掌握国内外新进展和新动态，并将之运用于临床实际工作中。具有较丰富的临床、技术工作经验，能够熟练掌握肿瘤外科常见病、多发病的诊断与治疗、能够独立完成肿瘤外科四类和三类等手术的操作，尤其对乳腺，甲状腺，胃肠等手术有一定的造诣，合理指导下级医师完成相应的手术，诊断符合率高。作为负责人获国家及省部级课题资助5项，作为主要参与者获省部级科技成果奖2项；作为第一发明人获国家发明专利2项，发表论文近20余篇，其中SCI收录期刊论文9篇；

研究领域

乳腺癌预防，乳腺癌发病机制研究恶性肿瘤早期诊断，早期治疗抗恶性肿瘤天然药物的开发和利用的研究

近期论文

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1) Chen Y, Chen F, Xie P, Qiu P, Zhou J, Deng Y. Combined Oxidized Cellulose and Cyanoacrylate Glue in the Management of Severe Presacral Bleeding. Surgery Today. 2009，39:1016～1017 2) Wang H, Ge J, Chen L, Xie P, Chen F, Chen Y. Melanocytic Malignant Peripheral Nerve Sheath Tumor of the Male Breast. Breast care. 2009,4:460-462 3) Zhou Y, Liu Y, Cao J, Zeng, G, Shen C, Li Y, Zhou M, Chen Y, Pu W, Potters L, Shi E. Vitexins, Nature-Derived Lignan Compounds, Induce Apoptosis and Suppress Tumor Growth. Clinical Cancer Research. 2009,15:5161-5170 4) Gu W, Zhou L, Shan P, Chen Y. Analysis of Urinary Proteomic Patterns for Diabetic Nephropathy by ProteinChip. Proteomics. 2008, 2, 744–750 5) Wu K, Quan Z, Weng Z, Li F, Zhang Y, Yao X, Chen Y, Budman D, Goldberg ID, Shi YE. Expression of neuronal protein synuclein gamma gene as a novel marker for breast cancer prognosis Breast Cancer Research and Treatment. 2007;101:259-67 6) Guo J, Shou C, Meng L, Jiang B, Dong B, Yao L, Xie Y, Zhang J, Chen Y, Budman DR, Shi YE. Neuronal protein synuclein gamma predicts poor clinical outcome in breast cancer. International Journal of Cancer. 2007;121:1296-305 7) Chen Y , Zheng S, Yu J，Hu X. Artificial Neural Networks Analysis of SELDI Mass Spectra of Serum Protein Pattern Distinguishes Colorectal Cancer from Healthy Population. Clinical Cancer Research 2004.10: 8380-8385 8) Chen Y , Zheng S, Yu J, Hu X. Development of serum biomarker model and its application in colorectal cancer diagnosis. Journal of Tumor Marker Oncology 2004,19: 251-258 9) Yu J, Chen Y, Zheng S, . An integrated approach utilizing Proteomics and bioinformatics to detect colorectal cancer. World J Gastroenterol, 2004, 10: 3127-3131