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新疆维吾尔族食管癌SELDI-TOF-MS蛋白质组图谱的分析

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摘 要

前 言

材料与方法

1材 料

1.1标本的采集和储存

1.2主要试剂及其配制方法

1.3主要仪器

1.4病人资料和分组情况

2方 法

2.1仪器校正

2.2实验设计

2.3 CM10蛋白质芯片捕获血清蛋白

2.4芯片检测和参数设置

2.5质量控制

2.6数据处理和统计学分析

结 果

讨 论

小 结

附 图

致 谢

参考文献

综 述血清蛋白质图谱分析在食管癌早期诊断中的应用

攻读硕士学位期间发表的学术论文

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摘要

目的:由于早期食管癌(EC)症状不明显,大部分患者就诊时已是中晚期,仅1/3病例可行根治性手术切除,术后五年生存率为30%-48%。全部就诊患者的5年生存率不足10%。但是,早期食管癌若能实施食管癌切除治疗,其5年生存率可达84.1%,10年生存率约73%。因此,寻找能早期诊断食管癌的标志物己成为目前临床和基础研究的主要方向。近年来发展起来的表面增强激光解吸/离子化飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)技术有望解决这一难题。SELDI-TOF-MS是一种以亲和为基础的质谱方法,能够在芯片上对蛋白质进行原位捕获和纯化,因此能对大量临床样本进行高通量的蛋白表达分析。本研究的目的即是通过SELDI-TOF-MS技术分析新疆维吾尔族食管癌患者和正常对照血清蛋白质组图谱的改变,筛选维吾尔族食管癌的差异蛋白,建立和优化新疆维吾尔族食管癌血清蛋白质组图谱的模型,尝试其在早期食管癌中的诊断作用,并探究其临床价值。材料和方法:采用SELDI-TOF-MS技术分析152例维吾尔族食管癌和49例维吾尔族正常对照者血清,用CM10蛋白芯片获得血清蛋白表达图谱,然后将所有蛋白表达谱进行数据分析。所得结果用ZUCI-PDAS(CancerInstitute of Zhejiang University-ProteinChip Data Analysis System)软件包分析蛋白表达差异,并建立新疆维吾尔族食管癌蛋白质组图谱诊断模型,用留一法交叉验证作为评估模型、判别效果的方法,以进一步验证上述诊断模型的区分能力。结果:152例EC和49例对照血清的原始蛋白指纹图谱标准化后,用ZUCI-PDAS在相对分子质量2000-20000Da范围内共监测到277个蛋白质荷比峰,其中135个在食管癌与对照组的差异有统计学意义(p<0.01)。通过软件包运算,用7个质荷比峰(5667.5944、5915.5052、5875.9478、5645.0247、6059.3041、6102.8642、5690.7198m/z)建立了新疆维吾尔族食管癌蛋白质组图谱诊断模型,其灵敏度和特异度分别为99.34%(151/152)和95.92%(47/49)。在留一法交叉验证中,其灵敏度和特异度分别为96.05%(146/152)和83.67%(41/49)。结论:用SELDI-TOF-MS技术分析新疆维吾尔族食管癌血清蛋白质表达谱,发现由7个差异表达蛋白及其特定组合构成的诊断模型可以有效区分新疆维吾尔族的食管癌和非癌健康人群,为新疆维吾尔族食管癌的诊断与筛查提供了一条崭新途径。SELDI-TOF-MS技术和生物信息学分析软件的联合应用是一种寻找肿瘤生物标志物的有效方法。

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