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患者的筛选与临床的设计
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患者的筛选与临床的设计# Biology - 生物学
d*n
1
要面试,想打听点内部情况
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z*y
2
有个CO卡,如何和OnePass连一起?就是送的点数会到OnePass帐号上
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l*n
3
排名 ID 帖数 引用数(排名) 引用率(排名)
1 lonelycloud 1235 866 (3) 0.70 (22)
2 yet2008 1095 705 (5) 0.64 (30)
3 Texas1234 1054 894 (1) 0.85 (4)
4 freelong 987 889 (2) 0.90 (3)
4 Taraxacum 987 641 (6) 0.65 (28)
6 cjcup 935 785 (4) 0.84 (5)
7 hcww 556 423 (7) 0.76 (13)
8 livethu 545 399 (8) 0.73 (19)
9 grapetomato 493 396 (9) 0.80 (7)
10 David1231 452 351 (10) 0.78 (9)
11 xing2012 418 215 (15) 0.51 (43)
12 koalas 374 226 (13) 0.60 (33)
13 ggone 340 325 (11) 0.96 (2)
14 zhanglaosan 291 282 (12) 0.97 (1)
15 juanxi 289 225 (14) 0.78 (9)
16 lynnez 285 214 (16) 0.75 (15)
17 lun 269 191 (17) 0.71 (21)
18 evplanter 232 142 (20) 0.61 (31)
19 LynnCA 226 170 (18) 0.75 (15)
20 NECPED 214 161 (19) 0.75 (15)
21 RNC 205 124 (21) 0.60 (33)
22 Fishingtank 204 122 (22) 0.60 (33)
23 bigcatfish 203 112 (23) 0.55 (41)
24 fengerc 194 60 (45) 0.31 (50)
25 alou 170 91 (27) 0.54 (42)
26 rorona 161 98 (25) 0.61 (31)
27 ppenney 157 67 (41) 0.43 (45)
cherry09 157 53 (47) 0.34 (48)
29 idoido 140 80 (32) 0.57 (39)
30 Razorclam 139 106 (24) 0.76 (13)
31 wheresbeer 138 80 (32) 0.58 (37)
32 LC1 136 93 (26) 0.68 (25)
33 winterlily 130 77 (36) 0.59 (36)
34 fireants 129 62 (44) 0.48 (44)
35 yugon 127 72 (37) 0.57 (39)
36 Barcelona 118 89 (30) 0.75 (15)
37 iamjungle 116 91 (27) 0.78 (9)
38 Gump 115 91 (27) 0.79 (8)
li08081 115 89 (30) 0.77 (12)
40 zsquare 108 78 (35) 0.72 (20)
pinkM 108 71 (38) 0.66 (26)
42 Ascend 105 36 (50) 0.34 (48)
43 nicefish 104 68 (40) 0.65 (28)
double2007 104 45 (48) 0.43 (45)
45 littleling 100 70 (39) 0.70 (22)
jeeves 100 58 (46) 0.58 (37)
47 mm66 96 80 (32) 0.83 (6)
beimi11 96 63 (43) 0.66 (26)
49 bcsummer 94 66 (42) 0.70 (22)
mmai 94 39 (49) 0.41 (47)
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k*i
4
从;来都没有一次就成功的恋情,在两个人相处的过程中,总是会遇见各种各样的问题
,所以有些人可以适应,然后接着在一起,至于最后还有没有爱情,这就没有人知道了
。有的人适应不了这种变化,于是就自己离开了。变成了背叛这段感情的人,可是没有
人想过,如果不背叛这段感情,可能这也算不上是背叛,那么对于他自己的人生,就会
变成一种折磨。
生活应该是快乐而美好的,可是很多人并不明白,尤其是在爱情中,会因为爱情冲昏头
脑,不知道自己应该怎么办才好。甚至渐渐迷失了自己,由爱生痴,由爱生恨,这都是
很常见的事情。有的人,仅仅一次失败的爱情,就会变得悲观到不行了,整个人都不行
了。我觉得这样的人太脆弱了,而且对于感情也是太投入了。
爱情是好事情,要不然不会这么多人,都跃跃欲试的,想要尝试一下。即使被伤害了,
还是忍不住去靠近,好像是飞蛾扑火一样,我们太过投入了,也更加容易伤害自己。也
不知道为什么,本来是很美好的事情,却总是容易伤害到自己还有别人。
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m*n
5
问大家一个问题:
公司想开发一个癌症免疫疗法,已经知道,该疗法的临床效果不好,只有15~20%的反应
率(含完全治愈和部分治愈);和目前已经上市的小分子靶向药物相比,后者能暂时延
缓癌症的发展,但不能治愈,如长期使用的话,就会产生抗药性导致药物失效。
我们打算在开发该疗法的同时,开发一种配套的检测试剂盒,对入组的患者进行初步筛
选,以期筛查对该疗法敏感的患者,这样的临床试验效果会更好。具体是打算从癌症患
者的肿瘤组织和血液免疫细胞同时着手,通过体外试验进行biomarker的筛选。
大家看看,这个方案的成功率有多大?
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p*d
6
我好奇路过,问问你要面啥组啊?tesla?你面并行编程,还是做底层的编译器的开发
呢?
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s*c
7
call
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l*u
8
前8名都是神人。佩服。

【在 l*n 的大作中提到】
: 排名 ID 帖数 引用数(排名) 引用率(排名)
: 1 lonelycloud 1235 866 (3) 0.70 (22)
: 2 yet2008 1095 705 (5) 0.64 (30)
: 3 Texas1234 1054 894 (1) 0.85 (4)
: 4 freelong 987 889 (2) 0.90 (3)
: 4 Taraxacum 987 641 (6) 0.65 (28)
: 6 cjcup 935 785 (4) 0.84 (5)
: 7 hcww 556 423 (7) 0.76 (13)
: 8 livethu 545 399 (8) 0.73 (19)
: 9 grapetomato 493 396 (9) 0.80 (7)

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i*n
9
这种事情和做实验一样,只有你自己做了才能知道。
这是clinical trial里面很常规的作法,如TKI, 如EGFR monoclonal antibody
TKI是检测EGFR mutation
EGFR antibody是检测EGFR overexpression或有correlation的biomarker
到底能否work取决于你选择的biomarker
这个也是需要做clinical trial才能知道的。
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f*i
10
call chase要和co卡相关的OnePass帐号,call co 合并两个OnePass帐号

【在 z****y 的大作中提到】
: 有个CO卡,如何和OnePass连一起?就是送的点数会到OnePass帐号上
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l*u
11
发现粉男门下都是水枪,什么二师兄杯子什么的。

【在 l*n 的大作中提到】
: 排名 ID 帖数 引用数(排名) 引用率(排名)
: 1 lonelycloud 1235 866 (3) 0.70 (22)
: 2 yet2008 1095 705 (5) 0.64 (30)
: 3 Texas1234 1054 894 (1) 0.85 (4)
: 4 freelong 987 889 (2) 0.90 (3)
: 4 Taraxacum 987 641 (6) 0.65 (28)
: 6 cjcup 935 785 (4) 0.84 (5)
: 7 hcww 556 423 (7) 0.76 (13)
: 8 livethu 545 399 (8) 0.73 (19)
: 9 grapetomato 493 396 (9) 0.80 (7)

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s*y
12
可以试试,有过成功的例子。
但是从头做太花钱了,而且你们现在等于是盲检,这样未必有什么效果。
我的建议是你们不如回过头去检查上一批病人,把那些对这个药物
有良好反映的病人和没有反映的病人之间的biomarker 有什么差别,在此基础
之上重新设计一个优化的检测kit,然后看看这个kit 在新病人身上是否能够
正确预测他们对这个药的反映。

【在 m*****n 的大作中提到】
: 问大家一个问题:
: 公司想开发一个癌症免疫疗法,已经知道,该疗法的临床效果不好,只有15~20%的反应
: 率(含完全治愈和部分治愈);和目前已经上市的小分子靶向药物相比,后者能暂时延
: 缓癌症的发展,但不能治愈,如长期使用的话,就会产生抗药性导致药物失效。
: 我们打算在开发该疗法的同时,开发一种配套的检测试剂盒,对入组的患者进行初步筛
: 选,以期筛查对该疗法敏感的患者,这样的临床试验效果会更好。具体是打算从癌症患
: 者的肿瘤组织和血液免疫细胞同时着手,通过体外试验进行biomarker的筛选。
: 大家看看,这个方案的成功率有多大?

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T*4
13
还有什么摘要发现?

【在 l*****u 的大作中提到】
: 发现粉男门下都是水枪,什么二师兄杯子什么的。
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m*n
14

那筛出这个或者这组biomarker的可能性有多大?

【在 i*******n 的大作中提到】
: 这种事情和做实验一样,只有你自己做了才能知道。
: 这是clinical trial里面很常规的作法,如TKI, 如EGFR monoclonal antibody
: TKI是检测EGFR mutation
: EGFR antibody是检测EGFR overexpression或有correlation的biomarker
: 到底能否work取决于你选择的biomarker
: 这个也是需要做clinical trial才能知道的。

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l*u
15
我就是不说。

【在 T*******4 的大作中提到】
: 还有什么摘要发现?
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s*y
16
有过先例,如果认真筛,在理论上是非常大,但是实践上要看你怎么设计你的
测试盒。

【在 m*****n 的大作中提到】
:
: 那筛出这个或者这组biomarker的可能性有多大?

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T*4
17
别憋坏了

【在 l*****u 的大作中提到】
: 我就是不说。
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i*n
18
这个东西不是那么容易做的。
提出hypothesis很容易,test起来很花钱。
和你的药物的作用机理有关系。
找biomarker方法很多,microarray, RNA seq, metabolomics,还是dependent on
mechanism of action.
先做回顾性数据:
如Cetuximab,BMS取了两组病人,response好的和不好的病人的tumor sample
->microarray->找到一堆相关的gene->QPCR quantitation
看和疗效的统计相关性
然后再做前瞻性实验:
有时一组clinical trial,用你的biomarker对病人分类,用Cetuximab+化疗(biomarker
postivie,他们根据QPCR结果打分>200),or 化疗only(biomarker negative<200).-》
果然有效。
so 这一组biomarker可以用于Cetuximab的病人选择及预测。
so 准备好money,再开展工作。

【在 m*****n 的大作中提到】
:
: 那筛出这个或者这组biomarker的可能性有多大?

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l*n
19
刚才忘了加上忠诚度。本版忠诚度好高啊,居然我的98%才只能排在24位。
排名 ID 帖数 忠诚度(排名) 引用数(排名) 引用率(排名)
1 lonelycloud 1235 99.9% (14) 866 (3) 0.70 (22)
2 yet2008 1095 99.5% (17) 705 (5) 0.64 (30)
3 Texas1234 1054 100.0% (1) 894 (1) 0.85 (4)
4 freelong 987 97.2% (26) 889 (2) 0.90 (3)
Taraxacum 987 97.2% (26) 641 (6) 0.65 (28)
6 cjcup 935 99.6% (16) 785 (4) 0.84 (5)
7 hcww 556 100.0% (1) 423 (7) 0.76 (13)
8 livethu 545 70.7% (39) 399 (8) 0.73 (19)
9 grapetomato 493 99.2% (18) 396 (9) 0.80 (7)
10 David1231 452 100.0% (1) 351 (10) 0.78 (9)
11 xing2012 418 100.0% (1) 215 (15) 0.51 (43)
12 koalas 374 51.0% (45) 226 (13) 0.60 (33)
13 ggone 340 99.7% (15) 325 (11) 0.96 (2)
14 zhanglaosan 291 18.4% (50) 282 (12) 0.97 (1)
15 juanxi 289 19.0% (49) 225 (14) 0.78 (9)
16 lynnez 285 100.0% (1) 214 (16) 0.75 (15)
17 lun 269 98.2% (24) 191 (17) 0.71 (21)
18 evplanter 232 97.5% (25) 142 (20) 0.61 (31)
19 LynnCA 226 100.0% (1) 170 (18) 0.75 (15)
20 NECPED 214 93.9% (30) 161 (19) 0.75 (15)
21 RNC 205 91.5% (32) 124 (21) 0.60 (33)
22 Fishingtank 204 97.1% (28) 122 (22) 0.60 (33)
23 bigcatfish 203 65.9% (40) 112 (23) 0.55 (41)
24 fengerc 194 100.0% (1) 60 (45) 0.31 (50)
25 alou 170 100.0% (1) 91 (27) 0.54 (42)
26 rorona 161 100.0% (1) 98 (25) 0.61 (31)
27 ppenney 157 92.9% (31) 67 (41) 0.43 (45)
cherry09 157 100.0% (1) 53 (47) 0.34 (48)
29 idoido 140 82.8% (35) 80 (32) 0.57 (39)
30 Razorclam 139 78.5% (36) 106 (24) 0.76 (13)
31 wheresbeer 138 55.4% (44) 80 (32) 0.58 (37)
32 LC1 136 56.7% (43) 93 (26) 0.68 (25)
33 winterlily 130 99.2% (18) 77 (36) 0.59 (36)
34 fireants 129 76.3% (37) 62 (44) 0.48 (44)
35 yugon 127 38.5% (47) 72 (37) 0.57 (39)
36 Barcelona 118 96.7% (29) 89 (30) 0.75 (15)
37 iamjungle 116 75.8% (38) 91 (27) 0.78 (9)
38 Gump 115 89.1% (34) 91 (27) 0.79 (8)
li08081 115 98.3% (23) 89 (30) 0.77 (12)
40 zsquare 108 41.2% (46) 78 (35) 0.72 (20)
pinkM 108 100.0% (1) 71 (38) 0.66 (26)
42 Ascend 105 99.1% (20) 36 (50) 0.34 (48)
43 nicefish 104 100.0% (1) 68 (40) 0.65 (28)
double2007 104 28.2% (48) 45 (48) 0.43 (45)
45 littleling 100 62.5% (41) 70 (39) 0.70 (22)
jeeves 100 99.0% (21) 58 (46) 0.58 (37)
47 mm66 96 99.0% (21) 80 (32) 0.83 (6)
beimi11 96 89.7% (33) 63 (43) 0.66 (26)
49 bcsummer 94 100.0% (1) 66 (42) 0.70 (22)
mmai 94 59.5% (42) 39 (49) 0.41 (47)
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n*e
20
我想既然是免疫疗法,那么靶分子在患者的免疫反应反应中应该会有表现。我想要是能
够比较全面的分析体内循环抗体的profile(这个怎么用中文讲呢?),然后比较有反
应的患者和无反应患者的差异,应该能够发现一些抗体生物标记吧
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l*u
21
前8名都是神人。粉男门下还是那么水。有个发现偶还是不说。

【在 l*n 的大作中提到】
: 刚才忘了加上忠诚度。本版忠诚度好高啊,居然我的98%才只能排在24位。
: 排名 ID 帖数 忠诚度(排名) 引用数(排名) 引用率(排名)
: 1 lonelycloud 1235 99.9% (14) 866 (3) 0.70 (22)
: 2 yet2008 1095 99.5% (17) 705 (5) 0.64 (30)
: 3 Texas1234 1054 100.0% (1) 894 (1) 0.85 (4)
: 4 freelong 987 97.2% (26) 889 (2) 0.90 (3)
: Taraxacum 987 97.2% (26) 641 (6) 0.65 (28)
: 6 cjcup 935 99.6% (16) 785 (4) 0.84 (5)
: 7 hcww 556 100.0% (1) 423 (7) 0.76 (13)
: 8 livethu 545 70.7% (39) 399 (8) 0.73 (19)

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M*P
22
你这个是作业题么?

【在 m*****n 的大作中提到】
: 问大家一个问题:
: 公司想开发一个癌症免疫疗法,已经知道,该疗法的临床效果不好,只有15~20%的反应
: 率(含完全治愈和部分治愈);和目前已经上市的小分子靶向药物相比,后者能暂时延
: 缓癌症的发展,但不能治愈,如长期使用的话,就会产生抗药性导致药物失效。
: 我们打算在开发该疗法的同时,开发一种配套的检测试剂盒,对入组的患者进行初步筛
: 选,以期筛查对该疗法敏感的患者,这样的临床试验效果会更好。具体是打算从癌症患
: 者的肿瘤组织和血液免疫细胞同时着手,通过体外试验进行biomarker的筛选。
: 大家看看,这个方案的成功率有多大?

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N*D
23
别腻歪了, 坐等报料和八卦. 呵~~

【在 l*****u 的大作中提到】
: 前8名都是神人。粉男门下还是那么水。有个发现偶还是不说。
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g*0
24
我想成功率在于对于这个疗法的机理研究程度。用回顾性方法找出一堆biomarker相对
容易,但是前瞻性验证就很难。总的来说成功率不大。但是,可以分两步走,先找可能
的biomarker来“骗”钱,然后再找多人同时合作验证。有时候,"成功"要自己定义。

【在 m*****n 的大作中提到】
: 问大家一个问题:
: 公司想开发一个癌症免疫疗法,已经知道,该疗法的临床效果不好,只有15~20%的反应
: 率(含完全治愈和部分治愈);和目前已经上市的小分子靶向药物相比,后者能暂时延
: 缓癌症的发展,但不能治愈,如长期使用的话,就会产生抗药性导致药物失效。
: 我们打算在开发该疗法的同时,开发一种配套的检测试剂盒,对入组的患者进行初步筛
: 选,以期筛查对该疗法敏感的患者,这样的临床试验效果会更好。具体是打算从癌症患
: 者的肿瘤组织和血液免疫细胞同时着手,通过体外试验进行biomarker的筛选。
: 大家看看,这个方案的成功率有多大?

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i*e
25
6 月??? 难道我是第一个发现错误的?
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m*n
26

抗体标记估计很难找。
如果收集患者的血清,进行cytokine/chemokine的profiling,
同时,收集患者的PBMC,通过FACS进行免疫细胞表面标记的profiling;然后用相关的
免疫药物处理,通过PCR分析cytokine/chemokine的表达差异,这样的immuno-
profiling是不是也可行?

【在 n******e 的大作中提到】
: 我想既然是免疫疗法,那么靶分子在患者的免疫反应反应中应该会有表现。我想要是能
: 够比较全面的分析体内循环抗体的profile(这个怎么用中文讲呢?),然后比较有反
: 应的患者和无反应患者的差异,应该能够发现一些抗体生物标记吧

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c*p
27
5月吧
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m*n
28

biomarker
你的方案很好,可惜太花银子了。
而且现在的化疗也有效,如果筛不出来,就开临床,这么低的反应率(CR+PR),估计
伦理学就通不过。

【在 i*******n 的大作中提到】
: 这个东西不是那么容易做的。
: 提出hypothesis很容易,test起来很花钱。
: 和你的药物的作用机理有关系。
: 找biomarker方法很多,microarray, RNA seq, metabolomics,还是dependent on
: mechanism of action.
: 先做回顾性数据:
: 如Cetuximab,BMS取了两组病人,response好的和不好的病人的tumor sample
: ->microarray->找到一堆相关的gene->QPCR quantitation
: 看和疗效的统计相关性
: 然后再做前瞻性实验:

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l*u
29
小四和偶在看谁先憋坏了。

【在 N****D 的大作中提到】
: 别腻歪了, 坐等报料和八卦. 呵~~
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b*r
30
找到的可能性不是没有,找不到的可能性很大
avatar
c*p
31
就不问, 憋死你

【在 l*****u 的大作中提到】
: 前8名都是神人。粉男门下还是那么水。有个发现偶还是不说。
avatar
n*e
32
那么直接用抗体的profile来作为生物标记呢?用单个的抗原作为生物标记特异性确实
比较低。如果直接用整个血液中的抗体的profile来区分不同的患者是不是有很大的可
能找到特意的profile?
而且这个不需要很复杂的操作流程,直接用收集不同的血清样本然后在芯片上做
profile分析,最后用另一组临床样品来检测就可以了。

【在 m*****n 的大作中提到】
:
: biomarker
: 你的方案很好,可惜太花银子了。
: 而且现在的化疗也有效,如果筛不出来,就开临床,这么低的反应率(CR+PR),估计
: 伦理学就通不过。

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l*n
33
是啊。多谢提醒,刚才糊涂了

【在 i*******e 的大作中提到】
: 6 月??? 难道我是第一个发现错误的?
avatar
s*g
34
clinical trail的病人也是要筛选的...只有符合条件的才可以加入..
avatar
l*g
35
pai
btw:浮云太牛了!

【在 l*n 的大作中提到】
: 排名 ID 帖数 引用数(排名) 引用率(排名)
: 1 lonelycloud 1235 866 (3) 0.70 (22)
: 2 yet2008 1095 705 (5) 0.64 (30)
: 3 Texas1234 1054 894 (1) 0.85 (4)
: 4 freelong 987 889 (2) 0.90 (3)
: 4 Taraxacum 987 641 (6) 0.65 (28)
: 6 cjcup 935 785 (4) 0.84 (5)
: 7 hcww 556 423 (7) 0.76 (13)
: 8 livethu 545 399 (8) 0.73 (19)
: 9 grapetomato 493 396 (9) 0.80 (7)

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s*0
36
其它endpoint(比如Survival)的结果好么? 传统定义的PR和CR未必能很好地反应
immunotherapy的疗效

【在 m*****n 的大作中提到】
: 问大家一个问题:
: 公司想开发一个癌症免疫疗法,已经知道,该疗法的临床效果不好,只有15~20%的反应
: 率(含完全治愈和部分治愈);和目前已经上市的小分子靶向药物相比,后者能暂时延
: 缓癌症的发展,但不能治愈,如长期使用的话,就会产生抗药性导致药物失效。
: 我们打算在开发该疗法的同时,开发一种配套的检测试剂盒,对入组的患者进行初步筛
: 选,以期筛查对该疗法敏感的患者,这样的临床试验效果会更好。具体是打算从癌症患
: 者的肿瘤组织和血液免疫细胞同时着手,通过体外试验进行biomarker的筛选。
: 大家看看,这个方案的成功率有多大?

avatar
g*t
37
排,
avatar
b*r
38
抗体如何做profile,如果不改变抗体水平呢,只改变一些小分子抗原水平

【在 n******e 的大作中提到】
: 那么直接用抗体的profile来作为生物标记呢?用单个的抗原作为生物标记特异性确实
: 比较低。如果直接用整个血液中的抗体的profile来区分不同的患者是不是有很大的可
: 能找到特意的profile?
: 而且这个不需要很复杂的操作流程,直接用收集不同的血清样本然后在芯片上做
: profile分析,最后用另一组临床样品来检测就可以了。

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l*n
39
你是PDA版的著名软黑果黑,你就不用来这里排了吧

【在 g*******t 的大作中提到】
: 排,
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c*r
40
这个吧,不知道你的具体疗法很难给出比较有针对性的建议啊
一般来说都是测target。你的药target是什么总知道吧。至少这个target在病人中要有
表达。当然也可以定义表达高低。
如果实在不知道,那就要看你的药物是什么性质的。比如吧是个kinase inhibitor,那
大概可以profiling一些重要的肿瘤基因的phosphorylation。然后对比敏感和不敏感的
病人的profile。建立一个signature的profile。有这些signature就敏感,或者没有哪
些signature就敏感。这个要看具体结果。当然这里面还有些技术细节要考虑。
如果连什么性质都不知道,那就太盲目了。profiling也不是不可能有帮助,但是是否
能够建立一个有效的筛选手段就比较难以确定。这时候要看你的具体project怎么考虑
。如果有钱,那可以继续尝试,比如RNA,protein等等的array都可以尝试。但是如果
公司不想负担这个费用,那就没有选择了。
所以最靠谱,有效的办法,是找到target

【在 m*****n 的大作中提到】
: 问大家一个问题:
: 公司想开发一个癌症免疫疗法,已经知道,该疗法的临床效果不好,只有15~20%的反应
: 率(含完全治愈和部分治愈);和目前已经上市的小分子靶向药物相比,后者能暂时延
: 缓癌症的发展,但不能治愈,如长期使用的话,就会产生抗药性导致药物失效。
: 我们打算在开发该疗法的同时,开发一种配套的检测试剂盒,对入组的患者进行初步筛
: 选,以期筛查对该疗法敏感的患者,这样的临床试验效果会更好。具体是打算从癌症患
: 者的肿瘤组织和血液免疫细胞同时着手,通过体外试验进行biomarker的筛选。
: 大家看看,这个方案的成功率有多大?

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r*a
41
pai
pai
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F*k
42
5月灌少了,等六月的!
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l*g
43
那你这几个星期多灌点,

【在 F*********k 的大作中提到】
: 5月灌少了,等六月的!
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f*a
44
怎么灌也灌不出大水呀
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i*o
45
啊呀,居然俺也排上了
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m*6
46
及格万岁!
排包子~~~
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k*e
47
我就没上过榜!气。。
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h*w
48
和前六名比真是差距太大了啊。
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f*c
49
居然榜上有名
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b*h
50
哈哈,冲进25强。
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p*y
51
进了前 三 十 名

【在 l*n 的大作中提到】
: 排名 ID 帖数 引用数(排名) 引用率(排名)
: 1 lonelycloud 1235 866 (3) 0.70 (22)
: 2 yet2008 1095 705 (5) 0.64 (30)
: 3 Texas1234 1054 894 (1) 0.85 (4)
: 4 freelong 987 889 (2) 0.90 (3)
: 4 Taraxacum 987 641 (6) 0.65 (28)
: 6 cjcup 935 785 (4) 0.84 (5)
: 7 hcww 556 423 (7) 0.76 (13)
: 8 livethu 545 399 (8) 0.73 (19)
: 9 grapetomato 493 396 (9) 0.80 (7)

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l*n
52
突然发现,怎么现任版主和前任版主的文章数相同,连忠诚度都完全一样。
太神奇了吧

【在 l*n 的大作中提到】
: 排名 ID 帖数 引用数(排名) 引用率(排名)
: 1 lonelycloud 1235 866 (3) 0.70 (22)
: 2 yet2008 1095 705 (5) 0.64 (30)
: 3 Texas1234 1054 894 (1) 0.85 (4)
: 4 freelong 987 889 (2) 0.90 (3)
: 4 Taraxacum 987 641 (6) 0.65 (28)
: 6 cjcup 935 785 (4) 0.84 (5)
: 7 hcww 556 423 (7) 0.76 (13)
: 8 livethu 545 399 (8) 0.73 (19)
: 9 grapetomato 493 396 (9) 0.80 (7)

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f*c
53
怎么只见排名,没见包子喃?
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y*8
54
包子已经去申请了,请大家耐心等待。
这个忠诚度不可信啊,我根本没有开任何小差,忠诚度居然不是100%。
avatar
f*c
55
那还有啥值得信的?

【在 y*****8 的大作中提到】
: 包子已经去申请了,请大家耐心等待。
: 这个忠诚度不可信啊,我根本没有开任何小差,忠诚度居然不是100%。

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T*4
56
开了小差就忘了吧一个月呢,人脑子没有电脑记性好的

【在 y*****8 的大作中提到】
: 包子已经去申请了,请大家耐心等待。
: 这个忠诚度不可信啊,我根本没有开任何小差,忠诚度居然不是100%。

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y*8
57
应该还是非常可信的,尤其是发帖数。

那还有啥值得信的?

【在 f*****c 的大作中提到】
: 那还有啥值得信的?
avatar
y*8
58
真的是人脑没有电脑记性好!突然反应过来了,是我去伪币中心发过两个帖,忠诚度就
不是100%了。哈!

开了小差就忘了吧一个月呢,人脑子没有电脑记性好的

【在 T*******4 的大作中提到】
: 开了小差就忘了吧一个月呢,人脑子没有电脑记性好的
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