【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...【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10m L,应用肝素抗凝(150U)迅速离心(3 000 r/min,5 min)分离血浆,置于-80℃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Bin GO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,Apo CⅢ)、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。展开更多
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...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。展开更多
表面增强激光解析电离飞行时间质谱(surface-enhanced laserdesorption/inionation-time of flightmass spectra,SELDI-TOF-MS)为蛋白质组学研究提供了最为有效的技术平台。它将芯片技术和飞行时间质谱技术相结合,整合样品分离、纯化及...表面增强激光解析电离飞行时间质谱(surface-enhanced laserdesorption/inionation-time of flightmass spectra,SELDI-TOF-MS)为蛋白质组学研究提供了最为有效的技术平台。它将芯片技术和飞行时间质谱技术相结合,整合样品分离、纯化及检测分析为一体,实现了快速、高效、高通量检测,是在分子水平上诊断疾病的非常重要的工具。展开更多
表面增强激光解析电离飞行时间质谱(surface-enhanced laserdesorption/inionation-time of flight-mass spectra,SELDI-TOF-MS)为蛋白质组学研究提供了最为有效的技术平台。它将芯片技术和飞行时间质谱技术相结合,整合样品分离、纯化...表面增强激光解析电离飞行时间质谱(surface-enhanced laserdesorption/inionation-time of flight-mass spectra,SELDI-TOF-MS)为蛋白质组学研究提供了最为有效的技术平台。它将芯片技术和飞行时间质谱技术相结合,整合样品分离、纯化及检测分析为一体,实现了快速、高效、高通量检测,是在分子水平上诊断疾病的非常重要的工具。展开更多
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...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。展开更多
文摘【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10m L,应用肝素抗凝(150U)迅速离心(3 000 r/min,5 min)分离血浆,置于-80℃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Bin GO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,Apo CⅢ)、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。
文摘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。
文摘表面增强激光解析电离飞行时间质谱(surface-enhanced laserdesorption/inionation-time of flightmass spectra,SELDI-TOF-MS)为蛋白质组学研究提供了最为有效的技术平台。它将芯片技术和飞行时间质谱技术相结合,整合样品分离、纯化及检测分析为一体,实现了快速、高效、高通量检测,是在分子水平上诊断疾病的非常重要的工具。
文摘表面增强激光解析电离飞行时间质谱(surface-enhanced laserdesorption/inionation-time of flight-mass spectra,SELDI-TOF-MS)为蛋白质组学研究提供了最为有效的技术平台。它将芯片技术和飞行时间质谱技术相结合,整合样品分离、纯化及检测分析为一体,实现了快速、高效、高通量检测,是在分子水平上诊断疾病的非常重要的工具。
文摘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。
