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Clinprot技术筛选帕金森病血清标志物的研究
目的 利用液体蛋白芯片-飞行时间质谱技术(CLINPROTTM MALDI-TOF/TOF MS,Clinprot技术)寻找帕金森病敏感的血清分子标志物.方法 对51例帕金森病患者的血清和51例性别、年龄相匹配的正常对照者血清进行Clinprot技术分析,选择P≤0.05和表达差异大于2倍的蛋白峰进行质谱分析.采用遗传算法建立疾病诊断模型,验证模型敏感度和特异度.结果 成功建立了帕金森病和正常血清的疾病诊断模型,模型特异度为98.45％,敏感度为91.83％.采用Clinprot技术同时找到5个感兴趣的蛋白差异峰,相对分子量分别为l 946、2 211、2 368、4 055和4 212,通过二级质谱检索Mascot数据库获得匹配蛋白,分别为核苷二磷酸激酶6、睾丸表达序列13B蛋白、核糖核酸酶7、THAP结构域蛋白3、氨转运蛋白Rh型C蛋白.结论 Clinprot技术能够客观显示出帕金森病患者与正常对照者血清差异蛋白,该研究鉴定出的5种蛋白有望成为帕金森病诊断的新分子标志物.
关键词： 帕金森病 液体蛋白芯片-飞行时间质谱技术 蛋白质组学 -
基于质谱技术应用CLINPROT系统建立乳腺癌诊断模型
目的 应用液体蛋白芯片-飞行时间质谱技术(CLINPROT)系统筛选乳腺肿瘤患者血清中潜在的肿瘤标志物,并基于差异蛋白建立乳腺癌诊断预测模型.方法 收集病理确诊的乳腺癌患者血清标本43例及健康女性血清标本24例,并随机分为建模组和验证组.应用ClinProt Tools系统对建模组中的乳腺癌患者和健康女性血清进行差异蛋白的筛选,建立差异蛋白质图谱,应用ClinProTools v3.0软件建立乳腺癌诊断预测模型,而后利用该诊断模型对验证组血清标本进行分组验证,初步评估该模型的诊断效能.结果 通过分析病例组和对照组质谱峰信息,得到24个具有明显差异的蛋白峰(P＜0.05).根据遗传算法选取表达差异显著的3个蛋白质建立乳腺癌诊断预测模型,该模型对建模组乳腺癌的识别能力为91.67％.后利用验证组标本对该模型的诊断效能进行评估,结果显示其对验证组乳腺癌识别准确率为85.7％.结论 利用ClinProt Tools v3.0软件成功建立并评估了乳腺癌诊断预测模型,为乳腺癌诊断提供了新的途径.
关键词： 液体蛋白芯片-飞行时间质谱技术 乳腺癌 诊断模型 -
应用液体蛋白芯片-飞行时间质谱技术从血清中筛选胃癌肿瘤标志蛋白
目的:应用液体蛋白芯片-飞行时间质谱技术从胃癌患者血清中筛选潜在的标志蛋白.方法:采用液体蛋白芯片技术和基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱技术(MALDI-TOF MS)对20例胃癌患者和20例正常人的血清蛋白谱进行检测,采用FlexAnalysis3.0和ClinProTools2.1软件进行图谱分析和统计学处理.结果:胃癌患者与正常人血清蛋白质谱比较,胃癌患者血清中有7个差异蛋白高表达,6个差异蛋白低表达,其中,差异显著的两个蛋白的质荷比(m/z)分别是2863.71Da和4965.08Da.结论:利用液体蛋白芯片-飞行时间质谱技术可从血清中筛选出胃癌潜在的标志蛋白,此技术对于发现和筛选血清中的胃癌标志蛋白是一种很有前途的方法.
关键词： 液体蛋白芯片-飞行时间质谱技术 胃癌 标志蛋白
