基于SELDI-TOF蛋白质谱分析的乳腺癌TNM分期研究

摘要

文章运用浙江省肿瘤医院提供的乳腺癌临床SELDI-TOF质谱数据,依据临床TNM分期,探索肿痛大小、淋巴结受累情况在蛋白质质谱数据表达中的差异.首先,对预处理后的质谱数据运用近邻传播聚类和零空间LDA算法进行特征选择,再用SVM-RFE算法选择相关生物标志物,最后分类测试并统计分析所挑选的生物标志物在样本间的差异.结果显示,通过四个分组TNM分期样本对比实验,各获得35个相关差异生物标志物,能够得到较好的分类结果,部分生物标志物P值小于0.05,说明肿瘤大小和淋巴结受累情况的差异能够在蛋白质水平表达.