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SELDI-TOF-MS技术在消化道肿瘤早期诊断中的应用
蛋白质组学技术的发展为发现新的生物标记物提供了机会.表面增强激光解析电离飞行时间质谱(Surface enhanced laser desorption/ionization time-of-flight mass spectrometry)就是一种新兴的有发展前途的蛋白质组技术.此文就其在消化道肿瘤早期诊断研究中的应用作一综述.
关键词： 蛋白质组 表面增强激光解吸/电离飞行时间质谱 消化道肿瘤 生物标记 -
肾癌血清蛋白质指纹图谱诊断模型的建立
目的:筛选肾癌特异相关蛋白质,建立用于肾癌诊断的分类树模型,为进一步临床应用奠定基础.方法:采集肾癌患者48例与正常人83例血清,用表面增强激光解吸/电离飞行时间质谱分别检测其蛋白表达谱,用BioMarkerWizard软件筛选出差异蛋白,再用BioMarker Patterns软件建立肾癌诊断优分类树模型.结果:在48例肾癌患者、83例正常人血清中共检测出44个差异蛋白质峰,在质荷比从2 800到16 100的差异蛋白中有21个蛋白质相对含量差异有统计学意义(P<0.05),从中选出12个差异蛋白建立分类树模型,用于鉴别肾癌患者与正常人,该模型在学习模式下的诊断准确率、灵敏度和特异性分别为98.47%(129/131),97.91%(47/48),98.79%(82/83),在测试模式下这3项指标分别为87.02%(114/131),85.42%(41/48),87.95%(73/83).结论:肾癌血清蛋白质指纹图谱诊断模型具有一定优越性,为肾癌早期诊断提供了新途径.
关键词： 肾癌 表面增强激光解吸/电离飞行时间质谱 肿瘤标志物 蛋白质指纹图谱 -
SELDI-TOF-MS技术检测心绞痛患者血浆蛋白指纹图谱的研究
目的:采用表面增强激光解析/电离飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)技术检测心绞痛患者血浆蛋白质指纹图谱,从中筛选出特异的分子标志物.方法:应用SELDI-TOF-MS技术及金属离子螯合(IMAC-3)蛋白质芯片对20例心绞痛患者和29例正常对照者血浆样本进行检测,借助生物信息学工具(非线性的支持向量机,SVM)提出心绞痛的诊断模型,并运用留一交叉验证法来评估该模型的判别效能.结果: 用SELDI-TOF-MS技术筛选出由3个有显著差异的蛋白质峰[质荷比(m/z)分别为2 667.3、5 914.0和6 890.5]组合构建的诊断模型,可将20例心绞痛患者和29例正常人全部正确分组,诊断特异性和灵敏度均为100%.结论:SELDI-TOF-MS技术在心绞痛的诊断中具有较高灵敏度和特异性,发现的蛋白质峰可能在心绞痛的发病中起一定作用,血浆中分子标志物的发现有助于心绞痛的早期诊断.
关键词： 心绞痛 表面增强激光解吸/电离飞行时间质谱 蛋白质组
