应用SELDI-TOF质谱技术筛选直肠癌病人血清中特异性生物标志物

摘要

目的: 运用SEIDI-TOF(surfaced enhanced laser desorption/ionization-time of flight)质谱技术和生物信息学方法，寻找与直肠癌相关的特征性血清蛋白标志物质谱分析图谱变化。 方法: 应用美国Ciphergen公司的PBS Ⅱ C蛋白质芯片.时间飞行质谱仪作为蛋白质组学研究平台，研究98例直肠癌患者、40例对照组血清样本的蛋白质质谱变化，同时进行比较，建立相关的蛋白质组学飞行质谱资料库，获得的结果采用Ciphergen公司的Biomarker Wizard软件BPS 5.0Biomarker Pmtemssystemsl软件进行分析，寻找直肠癌病人、对照组的蛋白质谱差异，并建立分类树模型。 结果: 直肠癌病人与对照组有26个蛋白质含量存在统计学显著差异(P<0.05)。与对照组血清蛋白质谱相比，直肠癌病人血清中有12个标志分子高表达，14个标志分子低表达。采用Biomarker Pattern软件对来源于BiomarkerWizard的数据进行处理，在设定条件下9295、3700、3938和4095 Da四个标志蛋白被系统自动选取用以建立分类树模型，用此模型对138例样本进行划分，结果显示：98例直肠癌病人有2例被漏诊，40例非直肠癌标本有2例被错划为癌症。此诊断模型诊断敏感性97.96％，特异性95％。经盲法验证，其敏感性为95.0％(57/60)，特异性为93.4％(45/48)，远高于传统肿瘤标志物CEA(敏感性68.3％，特异性77.1％)、CAl9-9(敏感性58.3％，特异性75％)的敏感性和特异性。 结论: 利用蛋白质组学和生物信息学方法可从血清中筛选出直肠癌相关的标志蛋白，作为直肠癌早期诊断指标，其敏感性和特异性远高于当前广泛应用的传统的肿瘤标志物。

目录

文摘

英文文摘

声明

1前言

2材料和方法

2.1材料

2.1.1标本来源

2.1.2试剂和仪器

2.1.3标本采集

2.2 SELDI-TOF-MS

2.2.1原理

2.2.2标本的处理

2.2.3芯片的预处理

2.2.4样品的检测

2.2.5数据采集

2.2.6数据处理

2.2.7统计学分析

2.3血清CEA和CA19-9的检测

2.3.1原理

2.3.2罗氏2010电化学发光分析仪大体操作步骤

3结果

3.1重复性检测

3.2直肠癌病人与对照组相比有26个表达差异的蛋白

3.3部分直肠癌病人表达差异的蛋白图谱分析

3.4分类树模型的建立

3.5分类树模型的验证

4讨论

5小结

参考文献

附录

致谢

综述 蛋白质组学相关技术及其在医学研究中的进展