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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最显著的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.

作者:杨帆;陈英剑;胡成进

来源:国际检验医学杂志 2016 年 37卷 24期

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作者:
杨帆;陈英剑;胡成进
来源:
国际检验医学杂志 2016 年 37卷 24期
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液体蛋白芯片-飞行时间质谱技术 乳腺癌 诊断模型 CLINPROT system breast cancer diagnostic model
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最显著的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.