目的探讨利用表面增强激光解析/离子化飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)技术结合分类与回归树分析(classification and regression tree analysis,CART)在筛选神经管缺陷胎儿母亲血清和尿液蛋白质标志物的应用。方法孕母血清样本31例,尿液样...目的探讨利用表面增强激光解析/离子化飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)技术结合分类与回归树分析(classification and regression tree analysis,CART)在筛选神经管缺陷胎儿母亲血清和尿液蛋白质标志物的应用。方法孕母血清样本31例,尿液样本35例和羊水样本20例用于检测。采用PBSIIC型蛋白质芯片阅读机读取数据。SELDI数据结果采用分类与回归树分析(CART)建立血清和尿液诊断模型,用于区分神经管缺陷组与正常对照组。结果与正常组比较,神经管畸形组血清中有8种蛋白质高表达,4种蛋白质低表达;尿液中有4种蛋白质高表达,1种蛋白质低表达;羊水中有6种蛋白质高表达,1种蛋白质低表达。4种蛋白质峰用于建立决策分类树诊断模型,血清诊断灵敏度88.20%,特异度100%;尿液诊断灵敏度80.00%,特异度93.33%。结论血清和尿液蛋白质谱的高灵敏度和特异度提示表面增强激光解析/离子化飞行时间质谱结合分类与回归树分析能够筛选神经管缺陷胎儿和正常对照。展开更多
目的探讨表面增强激光解析离子化飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)技术在筛选神经管缺陷胎儿母亲尿液中蛋白质标志物的应用。方法经超声确诊为神经管缺陷胎儿的孕妇20例和正常孕妇15例。神经管缺陷包括脊柱裂10例,无脑儿5例,脑积水5例。所有...目的探讨表面增强激光解析离子化飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)技术在筛选神经管缺陷胎儿母亲尿液中蛋白质标志物的应用。方法经超声确诊为神经管缺陷胎儿的孕妇20例和正常孕妇15例。神经管缺陷包括脊柱裂10例,无脑儿5例,脑积水5例。所有孕妇均取清晨空腹尿5ml,离心后取上清,选用CM10芯片检测。采用PBSⅡC型蛋白质芯片阅读机读取数据。设定优化相对分子质量范围1000~30000Da。数据分析使用Ciphergen protein chip 3.1.1软件。结果共检测到39个尿液差异蛋白质峰,有统计学意义的差异蛋白质峰5个。病例组中有4种蛋白质高表达,相对分子质量分别为8320,8209,9099,10567;1种蛋白质低表达,相对分子质量3458。建立决策分类树,得到带有3个终结点的决策分类树,获得2个标志性蛋白质,分子量为9096,8244。进行留一法交叉验证后,神经管缺陷诊断模型的灵敏度为80.0%,特异度为93.3%。结论应用SELDI-TOF-MS技术可以在孕妇尿液中筛查出神经管缺陷的特异性蛋白质标志物,进一步可用于神经管缺陷产前早期无创诊断。展开更多
[目的]用表面增强激光解吸离子化飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)和蛋白质芯片的生物信息学分析技术检测大肠癌和健康人群血清蛋白质指纹图谱,研究诊断大肠癌的新标志物。[方法]收集52例大肠癌(其中Dukes’A期15例,B期13例,C期18例)和21例...[目的]用表面增强激光解吸离子化飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)和蛋白质芯片的生物信息学分析技术检测大肠癌和健康人群血清蛋白质指纹图谱,研究诊断大肠癌的新标志物。[方法]收集52例大肠癌(其中Dukes’A期15例,B期13例,C期18例)和21例健康人的血清标本,用WCX2蛋白芯片和SELDI-TOF-MS检测其蛋白质谱的表达。运用Ciphergen Protein Chipsoftware5.1软件判别分析处理数据和筛选标志物,以建立诊断模型。[结果]3个蛋白质峰构建的诊断模型鉴别大肠癌和正常人的交叉验证准确率、敏感性及特异性均分别为82.19%(60/73),80.77%(42/52)和85.71%(18/21)(P<0.05)。[结论]用SELDI-TOF-MS技术平台在蛋白质指纹图谱上可以明显区分大肠癌与健康人群,对大肠癌的辅助诊断具有一定的价值。展开更多
文摘目的探讨利用表面增强激光解析/离子化飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)技术结合分类与回归树分析(classification and regression tree analysis,CART)在筛选神经管缺陷胎儿母亲血清和尿液蛋白质标志物的应用。方法孕母血清样本31例,尿液样本35例和羊水样本20例用于检测。采用PBSIIC型蛋白质芯片阅读机读取数据。SELDI数据结果采用分类与回归树分析(CART)建立血清和尿液诊断模型,用于区分神经管缺陷组与正常对照组。结果与正常组比较,神经管畸形组血清中有8种蛋白质高表达,4种蛋白质低表达;尿液中有4种蛋白质高表达,1种蛋白质低表达;羊水中有6种蛋白质高表达,1种蛋白质低表达。4种蛋白质峰用于建立决策分类树诊断模型,血清诊断灵敏度88.20%,特异度100%;尿液诊断灵敏度80.00%,特异度93.33%。结论血清和尿液蛋白质谱的高灵敏度和特异度提示表面增强激光解析/离子化飞行时间质谱结合分类与回归树分析能够筛选神经管缺陷胎儿和正常对照。
文摘目的探讨表面增强激光解析离子化飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)技术在筛选神经管缺陷胎儿母亲尿液中蛋白质标志物的应用。方法经超声确诊为神经管缺陷胎儿的孕妇20例和正常孕妇15例。神经管缺陷包括脊柱裂10例,无脑儿5例,脑积水5例。所有孕妇均取清晨空腹尿5ml,离心后取上清,选用CM10芯片检测。采用PBSⅡC型蛋白质芯片阅读机读取数据。设定优化相对分子质量范围1000~30000Da。数据分析使用Ciphergen protein chip 3.1.1软件。结果共检测到39个尿液差异蛋白质峰,有统计学意义的差异蛋白质峰5个。病例组中有4种蛋白质高表达,相对分子质量分别为8320,8209,9099,10567;1种蛋白质低表达,相对分子质量3458。建立决策分类树,得到带有3个终结点的决策分类树,获得2个标志性蛋白质,分子量为9096,8244。进行留一法交叉验证后,神经管缺陷诊断模型的灵敏度为80.0%,特异度为93.3%。结论应用SELDI-TOF-MS技术可以在孕妇尿液中筛查出神经管缺陷的特异性蛋白质标志物,进一步可用于神经管缺陷产前早期无创诊断。
文摘[目的]用表面增强激光解吸离子化飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)和蛋白质芯片的生物信息学分析技术检测大肠癌和健康人群血清蛋白质指纹图谱,研究诊断大肠癌的新标志物。[方法]收集52例大肠癌(其中Dukes’A期15例,B期13例,C期18例)和21例健康人的血清标本,用WCX2蛋白芯片和SELDI-TOF-MS检测其蛋白质谱的表达。运用Ciphergen Protein Chipsoftware5.1软件判别分析处理数据和筛选标志物,以建立诊断模型。[结果]3个蛋白质峰构建的诊断模型鉴别大肠癌和正常人的交叉验证准确率、敏感性及特异性均分别为82.19%(60/73),80.77%(42/52)和85.71%(18/21)(P<0.05)。[结论]用SELDI-TOF-MS技术平台在蛋白质指纹图谱上可以明显区分大肠癌与健康人群,对大肠癌的辅助诊断具有一定的价值。