SELDI-TOF-MS

摘要： 目的应用SELDI-TOF-MS技术构建ALL患儿、对照组AML患儿及正常儿童血清蛋白质指纹图谱,寻找血清差异表达蛋白并建立初步模型,分析其在ALL诊断中作用。方法应用表面增强激光解析电离飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)技术检测98例血清标本(ALL 46例,AML 32例,正常儿童20例)的蛋白质质谱,并结合生物信息学方法(支持向量机)分析数据,筛选蛋白质标记物用于构建ALL诊断模型。结果筛选出4个质荷比(m/z)位于2775.8、7776.3、4094.8、8131.4的蛋白质标记物,构建ALL诊断模型。筛选出的m/z 2775.8和7776.3的蛋白标记物作为输入值,留-法交叉检测,在区分ALL和正常儿童时,测试集上判别模型的特异性为100.0%,敏感性为97.8%。筛选出的m/z 4094.8和8131.4的蛋白质标记物在区分ALL与AML的血清蛋白质指纹图谱模型特异性为96.9%,敏感性为100.0%。应用该模型进行盲筛验证的敏感性为95.8%(23/24),特异性为100%(25/25),阳性预测值为100%(23/23),阴性预测值为96.2%(26/27)。结论表面增强激光解析电离飞行时间质谱技术构建的ALL血清蛋白质指纹图谱模型有良好的应用前景,值得进一步研究与应用。

摘要： [目的]脂肪肝是围产期奶牛主要代谢性疾病之一,50％产后奶牛受其影响.产后奶牛生产力降低、繁殖性能低下、免疫功能减弱、肝功能衰竭和过早死亡都与脂肪肝有关.表面增强激光解析/电离飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)是一种对生物样本蛋白质研究的新型高敏感性蛋白质组学方法,文章旨在探讨脂肪肝奶牛血浆蛋白质组学特征.[方法]于黑龙江某集约化养牛场选择产后7-28d,1-2胎次荷斯坦奶牛40头.清晨空腹尾静脉采血10mL,应用肝素抗凝(150U)迅速离心(3 000 r/min,5 min)分离血浆,置于-80°C冰箱冷冻保存.依据血浆甘油三酯(TG＞0.20 mmol·L-1),血浆β-羟丁酸(BHBA＞ 1.2mmol·L-1)浓度和临床症状,将其分为试验组(T)20头和健康对照组(C)20头.应用SELDI-TOF-MS技术测得血浆蛋白质谱,利用Ciphergen Protein Chip Software (Version 3.1.1)对在试验组和对照组所有样品中得到的峰图进行分析,得到原始数据.将两组之间的数据峰值做wilcoxon sum rank test统计检验,用计算出的P值判断峰在两组中是否有显著差异.以0.01作为P值的阈值,筛选出P值小于0.01的差异峰.在得到的差异峰中,将差异峰的m/z值与Swissport蛋白数据库中多肽的理论荷质比(mass to charge ratio,m/z)进行比较,找到最相似的蛋白作为差异峰可能检测蛋白的预测结果.[结果]与对照组相比,试验组奶牛血浆蛋白质谱存在39个差异峰,在得到的39个差异峰中,将差异峰的m/z值与Swissport蛋白数据库中多肽的理论荷质比值进行比较,最终获得26个可预测的差异峰,预测蛋白11种.结果显示,相对于C组,11种预测蛋白在T组中均表达下调.通过生物信息学(Network,GO,Pathway)分析,应用Cytoscape软件对获得的11种蛋白进行牛类基因网络搜索,得到Networks分析结果图.在数据库中搜索到了试验结果中的淀粉样肽前体蛋白(amyloid precursor protein,APP)和纤维蛋白原α链(fibrinogen alpha chain,FGA)两种差异蛋白,并得到其相关的Networks分析结果.应用Cytoscape软件中BinGO插件对11种蛋白进行GO 分析,并得到GO分析结果.对这些蛋白质经软件搜库得到已经注释的差异蛋白有9种,分别为FGA、血清淀粉样蛋白A (serum amyloid A protein,SAA)、血浆蛋白酶c1抑制剂(plasma protease c1 inhibitor,SERPING1 or C1INH)、血清载脂蛋白-CⅢ(apolipoprotein c-Ⅲ,ApoCⅢ)、海帕西啶(hepcidin,HAMP)、骨桥蛋白(osteopontin,OPN or SPP1)、甲状腺素运转蛋白(transthyretin,TTR)、胱蛋白酶抑制剂C(cystatin-c,CysC or CST)、神经分泌血管生长因子蛋白(neurosecretory protein,VGF).应用KEGG (Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes) pathway数据库搜索.搜索结果显示只有6种蛋白质可在数据库中搜到,分别是FGA、SERPING1、APO-CⅢ、APP、CysC、SPP1.并得到其相关的Pathway分析结果.这些蛋白可能是与奶牛脂肪肝发病机制相关的物质.[结论]应用SELDI-TOF-MS技术有效的分离了健康牛与患病牛之间的血浆差异表达蛋白,均在肝脏代谢或脂肪肝疾病发生发展过程中起重要的调节作用,对探究奶牛脂肪肝发病机理及其对机体生物学功能的影响具有重要的理论价值.差异蛋白对奶牛脂肪肝的发病机理的影响尚待进一步研究.

摘要： 基于前列腺癌检测中获取的表面增强激光解吸/离子化飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)数据,提出一种概率主成分分析(PPCA)联合支持向量机(SVM)的分类方法.对临床322例血清样本的质谱数据进行特征提取,以随机选取训练样本集(225例)构造SVM判别模型,对剩余样本集(97例)进行测试.采用均方根误差、识别率与预测率指标,将所构造的PPCA-SVM模型分别与偏最小二乘(Partial least squares,PLS)和PCA-SVM模型进行比较,发现PLS模型的识别率和预测率分别为90.92％和76.38％,PCA-SVM模型分别为99.23％和84.63％,而PPCA-SVM模型分别为99.01％和90.41％.因此SELDI-TOF-MS技术结合PPCA-SVM在样品分类中具有准确、重复性好等优点,为前列腺癌早期诊断提供了一种新方法.

摘要： 通过蛋白质组学技术中的SELDI-TOF-MS检测肝母细胞瘤的血清生物学标记物,应用ELISA技术检测对比该标记物在正常健康儿童和肝母细胞瘤患儿术前、术后、不同治疗阶段及不同预后患儿不同治疗阶段血清中的含量,结果显示正常组与治愈组中含量最高,术前组、术后组、化疗组、复发组合量较低,且预后良好组多个阶段均明显高于预后不良组,提示质荷比为9 348Da的肽段对肝母细胞瘤的预后及疗效有监测作用,其含量越低,预后越差.

摘要： 目的 探讨三七总皂苷(panax notoginsenosides,PNS)对顺铂肾损害大鼠肾组织差异表达蛋白质的影响.方法 实验大鼠随机分为正常对照组、顺铂模型组和PNS治疗组,对大鼠给药处理10d后,检测大鼠血清尿素氮(BUN)、肌酐(Scr)和尿N-乙酰-β-氨基葡萄糖苷酶(NAG)的水平,并做肾脏病理检查;采用SELDI-TOF-MS技术筛选大鼠肾组织的差异表达蛋白质,并通过MALDI-TOF-MS/MS、Westem blot实验予以鉴定.结果 顺铂模型组大鼠血清BUN、Scr和尿NAG的水平均显著高于正常对照组(P均＜0.05).电镜下可见肾小管上皮细胞的线粒体明显损伤,说明顺铂肾损害大鼠模型制作成功.PNS干预可使大鼠血清BUN、Scr和尿NAG的水平显著低于顺铂模型组(P＜O.05),肾小管上皮细胞的线粒体损害程度较顺铂模型组明显改善,提示PNS对其有保护作用.筛选出顺铂模型组与正常对照组肾组织差异表达的蛋白质20个,其中7个蛋白质在顺铂模型组中的表达下调2倍以上;顺铂模型组与PNS治疗组肾组织差异表达的蛋白质18个,其中11个蛋白质在PNS治疗组中的表达下调;有6个共同的差异表达蛋白质在顺铂模型组较正常对照组的表达上调或下调,在PNS治疗组可回调到接近正常对照组水平.差异表达蛋白质m/z 10815A2被鉴定为线粒体热休克蛋白,m/z 16021.67被鉴定为血红蛋白β1亚基、血红蛋白β2亚基.结论 顺铂肾损害可伴随多种蛋白质的表达变化,这些差异表达蛋白质可能与顺铂损害肾脏以及PNS的保护作用有关.通过对其分离和鉴定,进一步了解其性质,将有助于全面、系统地探讨顺铂肾损害以及PNS保护作用的机制.

摘要： 背景：腰椎间盘突出症血瘀证与非血瘀证的相互关系尚不明确。　　目的：构建腰椎间盘突出症血瘀证的血清蛋白指纹图谱模型。　　方法：按照病例对照研究方法，遵循组间民族、性别及年龄等相匹配原则筛选180例研究对象，其中120例分为腰椎间盘突出症血瘀证组及腰椎间盘突出症非血瘀证组，每组60例；健康对照组60例。抽取受试者外周血的血清样本，应用表面增强激光解吸/电离飞行时间质谱及蛋白质芯片技术检测并绘制蛋白质质谱图，随后用Biomarker Wizard软件识别蛋白峰信息，建立腰椎间盘突出症血瘀证的血清诊断模型，并通过双盲验证法对模型进行验证及通过ExPASy数据库对相关差异蛋白进行蛋白检索。　　结果与结论：在腰椎间盘突出症血瘀证、腰椎间盘突出症非血瘀证及健康者各组之间找到11个蛋白质峰有统计学意义(P<0.05)，其中2个蛋白质呈高表达、9个蛋白质呈低表达；用Biomarker Patterns Software构建腰椎间盘突出症血瘀证血清学诊断模型并验证，其敏感性为86.667%，特异性为94.167%，阳性预测值为88.136%。表明腰椎间盘突出症血瘀证患者的血清中存在多种异常表达的蛋白质；由11个差异蛋白组成的血清蛋白质指纹图谱模型可作为腰椎间盘突出症血瘀证的血清标志物诊断模型。%BACKGROUND:The correlation between blood stasis syndrome and non-blood stasis syndrome of lumbar intervertebral disc protrusion remains unclear. OBJECTIVE:To construct serum protein pattern model for diagnosing blood stasis syndrome of lumbar intervertebral disc protrusion. METHODS:A total of 180 cases were included in this study and divided into treatment group (120 patients with lumbar intervertebral disc protrusion) and control group (60 healthy cases from physical examination). Furthermore treatment group was equal y assigned into blood stasis syndrome subgroup and non-blood stasis syndrome subgroup, with 60 cases in each subgroup. The involved cases were wel matched in nations, genders and ages. Serum samples of peripheral blood from the 180 cases were col ected. Surface-enhanced laser desorption/inionation time of flight mass spectrometry and ProteinChip technology were employed to detect and plot protein mass spectrum. The protein peak values were identified using Biomarker Wizard software. Then serum diagnosis model of blood stasis syndrome of lumbar intervertebral disc protrusion was established. The obtained models were verified through double blind method. The differential proteins were searched by ExPASy data. RESULTS AND CONCLUSION:We detected that peak values of eleven proteins had statistical significance (P<0.05) from the involved 180 cases. Among them, two proteins were highly expressed while the other nine proteins were lowly expressed. Serum protein pattern model for diagnosing blood stasis syndrome of lumbar intervertebral disc protrusion was established through Biomarker Patterns software, and the sensibility was 86.667%, the specificity was 94.167%, the positive predictive value was 88.136%. There are a variety of abnormal y expressed proteins in the serum of the patients with blood stasis syndrome of lumbar intervertebral disc protrusion. The serum protein pattern model involved eleven different proteins can be used to diagnose blood stasis syndrome of lumbar intervertebral disc protrusion.

摘要： 目的 分析原发性肝癌患者经导管肝动脉化疗栓塞(TACE)治疗后血清蛋白质指纹图谱的变化.方法 应用SELDI-TOF/MS技术和IMAC 30蛋白质芯片采集50例肝癌患者TACE治疗前后肝癌患者的血清蛋白质质谱,Biomarker Wizard软件分析差异表达蛋白质峰,应用支持向量机(support vector machine,SVM)建立TACE治疗前后分类模型,ROC评价各差异蛋白质峰和SVM分类模型的分类效率.结果 在0～20 000m/z质荷比范围内,共采集到199个蛋白质峰,BiomarkerWizard软件鉴定出13个差异表达蛋白质峰(P＜0.05),包括TACE治疗24 h后7个高表达蛋白质峰和6个低表达蛋白质峰.2 883、11 535和11 687等3个蛋白质峰区分TACE治疗前后HCC的敏感性和特异性分别为80％、76％、62％和80％、60％、62％,AUC为0.8;SVM分类模型区分TACE治疗前后HCC的敏感性和特异性均为100％.结论 应用SELDI-TOF/MS技术可分析TACE治疗后血清差异表达蛋白质谱,SVM分类模型能有效区分TACE治疗前后HCC.

摘要： 旨在探讨患亚临床低血钙症奶牛血浆蛋白质组学的异常变化.收集32头患亚临床低血钙症奶牛和59头健康奶牛的血浆,应用SELDI-TOF-MS技术测得血浆蛋白质谱,经wilcoxon sum rank test分析两组峰值,结合Swissport蛋白质数据库鉴定,从而获得组间差异表达蛋白,并进行决策树分析.结果获得了7个差异峰,经鉴定得到6种差异表达蛋白质.经决策树模型分析得出神经分泌蛋白VGF片段和淀粉样β蛋白4可能为诊断健康牛和亚临床低血钙症牛的生物标志物.应用SELDI-TOF-MS技术可有效分离健康牛与患病牛之间的血浆差异表达蛋白质,其中有可能存在能够成为该疾病的诊断标识物,其具体发生机制有待研究,该结果对探究奶牛亚临床低血钙症发病机制及其对机体生物学功能的影响具有重要的理论价值.

摘要： This study was purposed to establish a new quick and simple diagnostic method with high sensitivity and good specificity for idiopathic thrombocytopenic purpura (FTP) and to evaluate its significance. 240 platelet lysates (from patients with FTP, leukemia, MDS, and healthy adults, each of 60 cases)were randomly assigned to training set (120 cases)or validation set( 120 cases), all of them were detected by surface enhanced laser desorption ionization time of flight mass spectrotnetry(SELDI-TOF-MS), in ovder to identify the differentially expressed protein, the diagnostic model was established by means of artificial neural network (ANN), and was validated by blind test with SPSS 17.0. Ths results showed that 5 marked proteins significantly differentially expressed (P < 0. 01), m/z of highly expressed proteins were 2234. 30,3476. 36,and 7526.29, m/z of low expressed proteins were 4990.02 and 5152. 39, respectively. The sensitivity and specificity of diagnostic model were 80. 6% and 77. 3% respectively. The area under the ROC curve consisting of the output value of artificial neural network was 0. 837. Efficacy of the model was validated by means of blinded test. It is concluded that the ANN model is useful for clinical diagnosis of FTP on the basis of platelet protein fingerprint spectrum.%本研究旨在建立一种简便快速、灵敏度高、特异性好的特发性血小板减少性紫癜(ITP)的实验诊断方法.应用表面增强激光解析电离飞行时间质谱技术(SELDI-TOF-MS)检测60例ITP、60例白血病、60例再生障碍贫血及60例健康成人血小板裂解液,各疾病组及正常组均随机分为训练集(120例)和验证集(120例),筛选出有明显表达差异的标志蛋白,利用人工神经网络建立ITP诊断模型,并用SPSS 17.0进行盲法验证.结果表明,m/z为2234.30、3476.36、7526.29的蛋白在ITP患者高表达,m/z为4990.02、5152.39的蛋白低表达.诊断模型的灵敏度和特异度分别为80.6％和77.3％,盲法验证工作特征曲线下面积为0.837.结论:基于血小板蛋白质谱图建立的人工神经网络诊断模型对ITP的临床诊断和分子病理研究具有重要的参考价值.

摘要： 目的研究大剂量睾酮对小鼠尿路梗阻的影响及其特点。方法 SPF级BLAB/c雄性小鼠45只，体重（20±2） g，完全随机分为A、B和C组，每组15只。 B组和C组经皮向腹腔内分别注射丙酸睾酮0.25 mg和1.25 mg，A组以等量生理盐水替代，每天1次，连续20 d。第21 d所有小鼠处死并收集血和尿标本，检测肾功能、性激素、血管内皮生长因子（ VEGF）和SELDI-TOF-MS蛋白质谱分析，并解剖观测小鼠双肾、输尿管、膀胱、前列腺及尿道等全尿路情况。结果相比A组，B组为良性前列腺增生（ BPH）和单纯下尿路梗阻模型。 C组在下尿路梗阻加重基础上出现双输尿管扩张和双肾轻度积水，BUN及Cr（P＜0.05）均有升高趋势，但BUN无统计学差异。且蛋白尿阳性，血VEGF升至（9.67±2.67）pg/ml（P＜0.01），具有下尿路梗阻继发早期梗阻性肾病特点。此外，C组血清检出11个异常血清蛋白，包括6个蛋白高表达（959.4、5855.1、7519.3、11840.8、15074.8、15880.3 Da），5个蛋白低表达（3496.0、3748.5、4434.0、6057.1、9150.5 Da）。不仅SELDI图形波峰与临床梗阻性肾病相似，且高表达的11840.8 Da和15074.8 Da经鉴定分别为可反映肾小球滤过功能受损的β2微球蛋白和血红蛋白家族，而低表达的4434.0 Da和9150.5 Da与急性肾小管坏死的临床患者相符。结论大剂量睾酮可诱导小鼠严重下尿路梗阻，并继发双侧早期梗阻性肾病的方法简易快速有效，且与临床患者在病因机制、血清学和蛋白组学等方面有一些类似特点，具有一定的继续研究和探讨价值。%Objective To study the effects and characteristics of whole urinary obstruction of mice induced by high-dose testosterone .Methods Forty five BLAB/c male mice, weight ( 20 ±2 ) g, were completely randomly divided into 3 groups as A,B and C.Each mouse in group B and group C was injected with testosterone propionate 0.25 mg and 1.25 mg into abdominal cavity respectively ,whereas the other mice in group A were only injected with saline solutions instead .All mice were daily injected for continuous 20 d.Till the end of 21 d,all mice were sacrificed and their sera and urine specimens were collected for renal function , sexual hormones , vascular endothelial growth factor(VEGF)and SELDI-TOF-MS protein spectrum analyses.On the other hand,some anatomical studies on mice urinary tracts were also carried out .Results Compared to group A , group B contributed us benign prostatic hyperplasia ( BPH ) and lower urinary tract obstruction model .As to group C, however, mild expansion and hydronephrosis in bilateral upper urinary tract had happened resulted from severe lower urinary tract obstruction .In group C,moreover,serum BUN(P>0.05),Cr(P<0.05)were both increased accompanied with mild proteinuria, and serum VEGF was also increased to (9.67 ±2.67)pg/ml(P <0.01).What′s more,the group C had been discovered 11 anomalous proteins , including 6 proteins in high-expression ( 959.4 , 5855.1 , 7519.3 , 11 840.8 , 15 074.8,15 880.3 Da)and 5 in low-expression(3496.0,3748.5,4434.0,6057.1,9150.5 Da).The SELDI graphic peaks were very similar to clinical patients of obstructive nephropathy .Not only high-expression proteins of 11 840.8 Da and 15 074.8 Da were speculated as β2-microglobulin and hemoglobin family series that could probably reflect the glomerular filtration function , but also low-expression proteins of 4434.0 Da and 9150.5 Da were very close to clinical patients of acute tubular necrosis .Conclusion The lower urinary tract obstruction and early bilateral obstructive nephropathy induced by high-dose testosterone in mice is not only easy and effective ,but also has many similar characteristics with clinical patients in etiology ,serology and proteomics ,which probably deserved us to further study in future .

摘要： 目的：应用表面增强激光解析电离飞行时间质谱技术(SELDI-TOF-MS)从弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)患者石蜡标本中筛选差异蛋白，并检测生发中心型(GCB型)与非生发中心型(non-GCB型)弥漫性大B细胞淋巴瘤患者之间的差异蛋白。rn 方法：运用免疫组织化学方法检测41例弥漫性大B细胞淋巴瘤中CD3，CD20，CD10，bcl-6，MUM-1的表达，依据Hans的分类方法将DLBCL分为预后有显著差异的两种亚型：GCB型和non-GCB型。选用WCX2芯片及SELDI-TOF-MS技术对这两组亚型的石蜡标本进行蛋白指纹图谱检测并比较其不同。15例淋巴结反应性增生的石蜡组织标本作为对照，用Biomarker Wizard软件对数据进行分析。rn 结果：在质荷比位于2-20KDa的范围内，以波峰的信噪比(S／N)大于5为标准，经软件分析发现DLBCL与淋巴结反应性增生之间共有6个蛋白波峰强度值存在明显差异，其m／z值分别是8584、8711、10134、4287、2031、2011Da(P<0．05)。GCB型与non-GCB型DLBCL，中共有2个蛋白波峰强度值存在明显差异，m／z值分别是2153、3156Da(P<0．05)。rn 结论：免疫组织化学和SELDI蛋白芯片技术相结合可检测DLBCL患者特异性标志物，8584、8711、10134、4287、2031、2011Da差异蛋白可能有助于DLBCL的诊断。2153Da和3156Da蛋白在区分DLBCL亚型中有一定的意义。

摘要： 目的：应用表面增强激光解析电离飞行时间质谱技术(SELDI-TOF-MS)从弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)患者石蜡标本中筛选差异蛋白，并检测生发中心型(GCB型)与非生发中心型(non-GCB型)弥漫性大B细胞淋巴瘤患者之间的差异蛋白。rn 方法：运用免疫组织化学方法检测41例弥漫性大B细胞淋巴瘤中CD3，CD20，CD10，bcl-6，MUM-1的表达，依据Hans的分类方法将DLBCL分为预后有显著差异的两种亚型：GCB型和non-GCB型。选用WCX2芯片及SELDI-TOF-MS技术对这两组亚型的石蜡标本进行蛋白指纹图谱检测并比较其不同。15例淋巴结反应性增生的石蜡组织标本作为对照，用Biomarker Wizard软件对数据进行分析。rn 结果：在质荷比位于2-20KDa的范围内，以波峰的信噪比(S／N)大于5为标准，经软件分析发现DLBCL与淋巴结反应性增生之间共有6个蛋白波峰强度值存在明显差异，其m／z值分别是8584、8711、10134、4287、2031、2011Da(P<0．05)。GCB型与non-GCB型DLBCL，中共有2个蛋白波峰强度值存在明显差异，m／z值分别是2153、3156Da(P<0．05)。rn 结论：免疫组织化学和SELDI蛋白芯片技术相结合可检测DLBCL患者特异性标志物，8584、8711、10134、4287、2031、2011Da差异蛋白可能有助于DLBCL的诊断。2153Da和3156Da蛋白在区分DLBCL亚型中有一定的意义。

摘要： 目的：应用表面增强激光解析电离飞行时间质谱技术(SELDI-TOF-MS)从弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)患者石蜡标本中筛选差异蛋白，并检测生发中心型(GCB型)与非生发中心型(non-GCB型)弥漫性大B细胞淋巴瘤患者之间的差异蛋白。rn 方法：运用免疫组织化学方法检测41例弥漫性大B细胞淋巴瘤中CD3，CD20，CD10，bcl-6，MUM-1的表达，依据Hans的分类方法将DLBCL分为预后有显著差异的两种亚型：GCB型和non-GCB型。选用WCX2芯片及SELDI-TOF-MS技术对这两组亚型的石蜡标本进行蛋白指纹图谱检测并比较其不同。15例淋巴结反应性增生的石蜡组织标本作为对照，用Biomarker Wizard软件对数据进行分析。rn 结果：在质荷比位于2-20KDa的范围内，以波峰的信噪比(S／N)大于5为标准，经软件分析发现DLBCL与淋巴结反应性增生之间共有6个蛋白波峰强度值存在明显差异，其m／z值分别是8584、8711、10134、4287、2031、2011Da(P<0．05)。GCB型与non-GCB型DLBCL，中共有2个蛋白波峰强度值存在明显差异，m／z值分别是2153、3156Da(P<0．05)。rn 结论：免疫组织化学和SELDI蛋白芯片技术相结合可检测DLBCL患者特异性标志物，8584、8711、10134、4287、2031、2011Da差异蛋白可能有助于DLBCL的诊断。2153Da和3156Da蛋白在区分DLBCL亚型中有一定的意义。

摘要： 目的：应用表面增强激光解析电离飞行时间质谱技术(SELDI-TOF-MS)从弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)患者石蜡标本中筛选差异蛋白，并检测生发中心型(GCB型)与非生发中心型(non-GCB型)弥漫性大B细胞淋巴瘤患者之间的差异蛋白。rn 方法：运用免疫组织化学方法检测41例弥漫性大B细胞淋巴瘤中CD3，CD20，CD10，bcl-6，MUM-1的表达，依据Hans的分类方法将DLBCL分为预后有显著差异的两种亚型：GCB型和non-GCB型。选用WCX2芯片及SELDI-TOF-MS技术对这两组亚型的石蜡标本进行蛋白指纹图谱检测并比较其不同。15例淋巴结反应性增生的石蜡组织标本作为对照，用Biomarker Wizard软件对数据进行分析。rn 结果：在质荷比位于2-20KDa的范围内，以波峰的信噪比(S／N)大于5为标准，经软件分析发现DLBCL与淋巴结反应性增生之间共有6个蛋白波峰强度值存在明显差异，其m／z值分别是8584、8711、10134、4287、2031、2011Da(P<0．05)。GCB型与non-GCB型DLBCL，中共有2个蛋白波峰强度值存在明显差异，m／z值分别是2153、3156Da(P<0．05)。rn 结论：免疫组织化学和SELDI蛋白芯片技术相结合可检测DLBCL患者特异性标志物，8584、8711、10134、4287、2031、2011Da差异蛋白可能有助于DLBCL的诊断。2153Da和3156Da蛋白在区分DLBCL亚型中有一定的意义。

摘要： 目的：应用表面增强激光解析电离飞行时间质谱技术(SELDI-TOF-MS)从弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)患者石蜡标本中筛选差异蛋白，并检测生发中心型(GCB型)与非生发中心型(non-GCB型)弥漫性大B细胞淋巴瘤患者之间的差异蛋白。rn 方法：运用免疫组织化学方法检测41例弥漫性大B细胞淋巴瘤中CD3，CD20，CD10，bcl-6，MUM-1的表达，依据Hans的分类方法将DLBCL分为预后有显著差异的两种亚型：GCB型和non-GCB型。选用WCX2芯片及SELDI-TOF-MS技术对这两组亚型的石蜡标本进行蛋白指纹图谱检测并比较其不同。15例淋巴结反应性增生的石蜡组织标本作为对照，用Biomarker Wizard软件对数据进行分析。rn 结果：在质荷比位于2-20KDa的范围内，以波峰的信噪比(S／N)大于5为标准，经软件分析发现DLBCL与淋巴结反应性增生之间共有6个蛋白波峰强度值存在明显差异，其m／z值分别是8584、8711、10134、4287、2031、2011Da(P<0．05)。GCB型与non-GCB型DLBCL，中共有2个蛋白波峰强度值存在明显差异，m／z值分别是2153、3156Da(P<0．05)。rn 结论：免疫组织化学和SELDI蛋白芯片技术相结合可检测DLBCL患者特异性标志物，8584、8711、10134、4287、2031、2011Da差异蛋白可能有助于DLBCL的诊断。2153Da和3156Da蛋白在区分DLBCL亚型中有一定的意义。

摘要： 目的:应用SELDI质谱仪测定了已知大肠癌患者、大肠腺瘤患者与健康人血清标本的蛋白质指纹图谱,采用人工神经网络及支持向量机对这些数据进行处理,建立了大肠癌血清蛋白质指纹图谱的诊断模型,并通过盲法的验证确定模型的特异度、敏感度及Youden指数,为早期诊断大肠癌提供了新的技术和方法,并为进一步发现新的肿瘤标记物提供了基础。rn 方法:研究中以182例血清标本(其中55例大肠癌、35例大肠腺瘤、92例健康人)为研究对象,应用SELDI-TOF-MS质谱仪测定了大肠癌患者、大肠腺瘤患者与健康人血清标本的蛋白质指纹图谱,结合人工神经网络及支持向量机对这些数据进行处理,建立相应的指纹图谱诊断模型。rn 结果:182例血清标本的蛋白质指纹图谱经质谱仪收集数据,在收集每次实验数据前用已知分子量的标准蛋白芯片校正仪器测定的分子量,其误差小于0.1%。以质控血清作重复性检测,其峰值大小及其强度的变异系数(CVs)均控制在误差范围内(0.05%和15%以下),应用ProteinChipSoftware 3.1(Ciphergen Inc.)软件同时将所有样本的质谱数据M/Z在2 000到30 000的峰值进行两次信噪比过滤。其中大肠癌与健康对照组检测到61个M/Z峰,大肠癌与大肠腺瘤检测到235个M/Z峰。应用5倍交叉验证的人工神经网络模型(Artificial Neural Networks)分析大肠癌与健康对照样本指纹图谱的数据:以M/Z位于5911,8922,8944,8817的四个峰值的组合,在测试集上分析诊断模型的特异性为93.3%,敏感度为90.9%,Youden指数为0.84242。采用3倍交叉验证线性的支持向量机(Support Vector Machine)模型分析大肠癌与大肠腺瘤样本指纹图谱的数据:以M/Z位于17247、18420、5911、9294、4654、21694、21742的7个峰值组合建立的诊断模型的特异性为83.2%,敏感度为89.3%。Youden指数为0.72484。182例大肠癌、大肠腺瘤与健康对照血清样本同时进行了CEA(Carcinoembryonic antigen)的检测,结果敏感性为47.3%,特异性分别为91.4%和93.5%,敏感性远远低于质谱法的结果。经相关性检验,M/Z位于5911、8922、8943、8817、4652,9294,17247,18420,21694,21742的峰值的强度与血清CEA水平无统计学相关性(P>0.05)。rn 结论:联合4个M/Z位于5911,8922,8944,8817的峰值的血清蛋白质指纹图谱模型在区分大肠癌与健康对照的特异性为93.3%,敏感度为90.9%,Youden指数为0.84242,具有很好的诊断价值。联合7个M/Z位于17247、18420、5911、9294、4654、21694、21742的峰值的血清蛋白质指纹图谱模型在区分大肠癌与大肠腺瘤的特异性为83。2%,敏感度为89.3%,Youden指数为0.72484。该诊断谱模型为大肠癌的早期诊断和在大肠腺瘤等高危人群中筛选早期病人提供了有效的方法。

摘要： 目的:应用SELDI质谱仪测定了已知大肠癌患者、大肠腺瘤患者与健康人血清标本的蛋白质指纹图谱,采用人工神经网络及支持向量机对这些数据进行处理,建立了大肠癌血清蛋白质指纹图谱的诊断模型,并通过盲法的验证确定模型的特异度、敏感度及Youden指数,为早期诊断大肠癌提供了新的技术和方法,并为进一步发现新的肿瘤标记物提供了基础。rn 方法:研究中以182例血清标本(其中55例大肠癌、35例大肠腺瘤、92例健康人)为研究对象,应用SELDI-TOF-MS质谱仪测定了大肠癌患者、大肠腺瘤患者与健康人血清标本的蛋白质指纹图谱,结合人工神经网络及支持向量机对这些数据进行处理,建立相应的指纹图谱诊断模型。rn 结果:182例血清标本的蛋白质指纹图谱经质谱仪收集数据,在收集每次实验数据前用已知分子量的标准蛋白芯片校正仪器测定的分子量,其误差小于0.1%。以质控血清作重复性检测,其峰值大小及其强度的变异系数(CVs)均控制在误差范围内(0.05%和15%以下),应用ProteinChipSoftware 3.1(Ciphergen Inc.)软件同时将所有样本的质谱数据M/Z在2 000到30 000的峰值进行两次信噪比过滤。其中大肠癌与健康对照组检测到61个M/Z峰,大肠癌与大肠腺瘤检测到235个M/Z峰。应用5倍交叉验证的人工神经网络模型(Artificial Neural Networks)分析大肠癌与健康对照样本指纹图谱的数据:以M/Z位于5911,8922,8944,8817的四个峰值的组合,在测试集上分析诊断模型的特异性为93.3%,敏感度为90.9%,Youden指数为0.84242。采用3倍交叉验证线性的支持向量机(Support Vector Machine)模型分析大肠癌与大肠腺瘤样本指纹图谱的数据:以M/Z位于17247、18420、5911、9294、4654、21694、21742的7个峰值组合建立的诊断模型的特异性为83.2%,敏感度为89.3%。Youden指数为0.72484。182例大肠癌、大肠腺瘤与健康对照血清样本同时进行了CEA(Carcinoembryonic antigen)的检测,结果敏感性为47.3%,特异性分别为91.4%和93.5%,敏感性远远低于质谱法的结果。经相关性检验,M/Z位于5911、8922、8943、8817、4652,9294,17247,18420,21694,21742的峰值的强度与血清CEA水平无统计学相关性(P>0.05)。rn 结论:联合4个M/Z位于5911,8922,8944,8817的峰值的血清蛋白质指纹图谱模型在区分大肠癌与健康对照的特异性为93.3%,敏感度为90.9%,Youden指数为0.84242,具有很好的诊断价值。联合7个M/Z位于17247、18420、5911、9294、4654、21694、21742的峰值的血清蛋白质指纹图谱模型在区分大肠癌与大肠腺瘤的特异性为83。2%,敏感度为89.3%,Youden指数为0.72484。该诊断谱模型为大肠癌的早期诊断和在大肠腺瘤等高危人群中筛选早期病人提供了有效的方法。

摘要： 目的:应用SELDI质谱仪测定了已知大肠癌患者、大肠腺瘤患者与健康人血清标本的蛋白质指纹图谱,采用人工神经网络及支持向量机对这些数据进行处理,建立了大肠癌血清蛋白质指纹图谱的诊断模型,并通过盲法的验证确定模型的特异度、敏感度及Youden指数,为早期诊断大肠癌提供了新的技术和方法,并为进一步发现新的肿瘤标记物提供了基础。rn 方法:研究中以182例血清标本(其中55例大肠癌、35例大肠腺瘤、92例健康人)为研究对象,应用SELDI-TOF-MS质谱仪测定了大肠癌患者、大肠腺瘤患者与健康人血清标本的蛋白质指纹图谱,结合人工神经网络及支持向量机对这些数据进行处理,建立相应的指纹图谱诊断模型。rn 结果:182例血清标本的蛋白质指纹图谱经质谱仪收集数据,在收集每次实验数据前用已知分子量的标准蛋白芯片校正仪器测定的分子量,其误差小于0.1%。以质控血清作重复性检测,其峰值大小及其强度的变异系数(CVs)均控制在误差范围内(0.05%和15%以下),应用ProteinChipSoftware 3.1(Ciphergen Inc.)软件同时将所有样本的质谱数据M/Z在2 000到30 000的峰值进行两次信噪比过滤。其中大肠癌与健康对照组检测到61个M/Z峰,大肠癌与大肠腺瘤检测到235个M/Z峰。应用5倍交叉验证的人工神经网络模型(Artificial Neural Networks)分析大肠癌与健康对照样本指纹图谱的数据:以M/Z位于5911,8922,8944,8817的四个峰值的组合,在测试集上分析诊断模型的特异性为93.3%,敏感度为90.9%,Youden指数为0.84242。采用3倍交叉验证线性的支持向量机(Support Vector Machine)模型分析大肠癌与大肠腺瘤样本指纹图谱的数据:以M/Z位于17247、18420、5911、9294、4654、21694、21742的7个峰值组合建立的诊断模型的特异性为83.2%,敏感度为89.3%。Youden指数为0.72484。182例大肠癌、大肠腺瘤与健康对照血清样本同时进行了CEA(Carcinoembryonic antigen)的检测,结果敏感性为47.3%,特异性分别为91.4%和93.5%,敏感性远远低于质谱法的结果。经相关性检验,M/Z位于5911、8922、8943、8817、4652,9294,17247,18420,21694,21742的峰值的强度与血清CEA水平无统计学相关性(P>0.05)。rn 结论:联合4个M/Z位于5911,8922,8944,8817的峰值的血清蛋白质指纹图谱模型在区分大肠癌与健康对照的特异性为93.3%,敏感度为90.9%,Youden指数为0.84242,具有很好的诊断价值。联合7个M/Z位于17247、18420、5911、9294、4654、21694、21742的峰值的血清蛋白质指纹图谱模型在区分大肠癌与大肠腺瘤的特异性为83。2%,敏感度为89.3%,Youden指数为0.72484。该诊断谱模型为大肠癌的早期诊断和在大肠腺瘤等高危人群中筛选早期病人提供了有效的方法。

摘要： 目的:应用SELDI质谱仪测定了已知大肠癌患者、大肠腺瘤患者与健康人血清标本的蛋白质指纹图谱,采用人工神经网络及支持向量机对这些数据进行处理,建立了大肠癌血清蛋白质指纹图谱的诊断模型,并通过盲法的验证确定模型的特异度、敏感度及Youden指数,为早期诊断大肠癌提供了新的技术和方法,并为进一步发现新的肿瘤标记物提供了基础。rn 方法:研究中以182例血清标本(其中55例大肠癌、35例大肠腺瘤、92例健康人)为研究对象,应用SELDI-TOF-MS质谱仪测定了大肠癌患者、大肠腺瘤患者与健康人血清标本的蛋白质指纹图谱,结合人工神经网络及支持向量机对这些数据进行处理,建立相应的指纹图谱诊断模型。rn 结果:182例血清标本的蛋白质指纹图谱经质谱仪收集数据,在收集每次实验数据前用已知分子量的标准蛋白芯片校正仪器测定的分子量,其误差小于0.1%。以质控血清作重复性检测,其峰值大小及其强度的变异系数(CVs)均控制在误差范围内(0.05%和15%以下),应用ProteinChipSoftware 3.1(Ciphergen Inc.)软件同时将所有样本的质谱数据M/Z在2 000到30 000的峰值进行两次信噪比过滤。其中大肠癌与健康对照组检测到61个M/Z峰,大肠癌与大肠腺瘤检测到235个M/Z峰。应用5倍交叉验证的人工神经网络模型(Artificial Neural Networks)分析大肠癌与健康对照样本指纹图谱的数据:以M/Z位于5911,8922,8944,8817的四个峰值的组合,在测试集上分析诊断模型的特异性为93.3%,敏感度为90.9%,Youden指数为0.84242。采用3倍交叉验证线性的支持向量机(Support Vector Machine)模型分析大肠癌与大肠腺瘤样本指纹图谱的数据:以M/Z位于17247、18420、5911、9294、4654、21694、21742的7个峰值组合建立的诊断模型的特异性为83.2%,敏感度为89.3%。Youden指数为0.72484。182例大肠癌、大肠腺瘤与健康对照血清样本同时进行了CEA(Carcinoembryonic antigen)的检测,结果敏感性为47.3%,特异性分别为91.4%和93.5%,敏感性远远低于质谱法的结果。经相关性检验,M/Z位于5911、8922、8943、8817、4652,9294,17247,18420,21694,21742的峰值的强度与血清CEA水平无统计学相关性(P>0.05)。rn 结论:联合4个M/Z位于5911,8922,8944,8817的峰值的血清蛋白质指纹图谱模型在区分大肠癌与健康对照的特异性为93.3%,敏感度为90.9%,Youden指数为0.84242,具有很好的诊断价值。联合7个M/Z位于17247、18420、5911、9294、4654、21694、21742的峰值的血清蛋白质指纹图谱模型在区分大肠癌与大肠腺瘤的特异性为83。2%,敏感度为89.3%,Youden指数为0.72484。该诊断谱模型为大肠癌的早期诊断和在大肠腺瘤等高危人群中筛选早期病人提供了有效的方法。

摘要： 目的:应用SELDI质谱仪测定了已知大肠癌患者、大肠腺瘤患者与健康人血清标本的蛋白质指纹图谱,采用人工神经网络及支持向量机对这些数据进行处理,建立了大肠癌血清蛋白质指纹图谱的诊断模型,并通过盲法的验证确定模型的特异度、敏感度及Youden指数,为早期诊断大肠癌提供了新的技术和方法,并为进一步发现新的肿瘤标记物提供了基础。rn 方法:研究中以182例血清标本(其中55例大肠癌、35例大肠腺瘤、92例健康人)为研究对象,应用SELDI-TOF-MS质谱仪测定了大肠癌患者、大肠腺瘤患者与健康人血清标本的蛋白质指纹图谱,结合人工神经网络及支持向量机对这些数据进行处理,建立相应的指纹图谱诊断模型。rn 结果:182例血清标本的蛋白质指纹图谱经质谱仪收集数据,在收集每次实验数据前用已知分子量的标准蛋白芯片校正仪器测定的分子量,其误差小于0.1%。以质控血清作重复性检测,其峰值大小及其强度的变异系数(CVs)均控制在误差范围内(0.05%和15%以下),应用ProteinChipSoftware 3.1(Ciphergen Inc.)软件同时将所有样本的质谱数据M/Z在2 000到30 000的峰值进行两次信噪比过滤。其中大肠癌与健康对照组检测到61个M/Z峰,大肠癌与大肠腺瘤检测到235个M/Z峰。应用5倍交叉验证的人工神经网络模型(Artificial Neural Networks)分析大肠癌与健康对照样本指纹图谱的数据:以M/Z位于5911,8922,8944,8817的四个峰值的组合,在测试集上分析诊断模型的特异性为93.3%,敏感度为90.9%,Youden指数为0.84242。采用3倍交叉验证线性的支持向量机(Support Vector Machine)模型分析大肠癌与大肠腺瘤样本指纹图谱的数据:以M/Z位于17247、18420、5911、9294、4654、21694、21742的7个峰值组合建立的诊断模型的特异性为83.2%,敏感度为89.3%。Youden指数为0.72484。182例大肠癌、大肠腺瘤与健康对照血清样本同时进行了CEA(Carcinoembryonic antigen)的检测,结果敏感性为47.3%,特异性分别为91.4%和93.5%,敏感性远远低于质谱法的结果。经相关性检验,M/Z位于5911、8922、8943、8817、4652,9294,17247,18420,21694,21742的峰值的强度与血清CEA水平无统计学相关性(P>0.05)。rn 结论:联合4个M/Z位于5911,8922,8944,8817的峰值的血清蛋白质指纹图谱模型在区分大肠癌与健康对照的特异性为93.3%,敏感度为90.9%,Youden指数为0.84242,具有很好的诊断价值。联合7个M/Z位于17247、18420、5911、9294、4654、21694、21742的峰值的血清蛋白质指纹图谱模型在区分大肠癌与大肠腺瘤的特异性为83。2%,敏感度为89.3%,Youden指数为0.72484。该诊断谱模型为大肠癌的早期诊断和在大肠腺瘤等高危人群中筛选早期病人提供了有效的方法。