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目的 应用液体蛋白质芯片飞行时间质谱技术研究肝癌门静脉癌栓(portal vein tumor thrombus,PVTT)形成相关标志物,并建立预测模型.方法 采取非PVTT和PVTT原发性肝癌(hepatocellular carcinoma,HCC)患者血清各20例,采用磁珠分离系统纯化、基质辅助激光解析电离飞行时间质谱(matrix-assisted laser desorption/ionization time of flight mass spectrometry,MALDI-TOF-MS)分析及ClinProTools生物信息学方法研究其血清蛋白表达谱,通过神经网络算法(statistical neural networks,SNN)建立图谱诊断模型并进行验证.结果 经数据对比分析找到39个差异有统计学意义的质荷比(m/z)峰(P<0.05),从中筛选出最具划分能力的8个质荷比峰(m/z=4 420.43、4 055.19、2 988.80、4 091.46、4 072.24、6 935.04、4 109.53和5 321.17),并以此建立HCC的PVTT诊断模型,模型识别率达到97.5

作者:李长煜;王小林;龚高全;程洁敏;陈颐;刘凌晓;李国平;王成刚;施东华

来源:复旦学报(医学版) 2010 年 37卷 4期

知识库介绍

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作者:
李长煜;王小林;龚高全;程洁敏;陈颐;刘凌晓;李国平;王成刚;施东华
来源:
复旦学报(医学版) 2010 年 37卷 4期
标签:
原发性肝癌 门静脉癌栓 液体蛋白芯片飞行时间质谱 蛋白质组
目的 应用液体蛋白质芯片飞行时间质谱技术研究肝癌门静脉癌栓(portal vein tumor thrombus,PVTT)形成相关标志物,并建立预测模型.方法 采取非PVTT和PVTT原发性肝癌(hepatocellular carcinoma,HCC)患者血清各20例,采用磁珠分离系统纯化、基质辅助激光解析电离飞行时间质谱(matrix-assisted laser desorption/ionization time of flight mass spectrometry,MALDI-TOF-MS)分析及ClinProTools生物信息学方法研究其血清蛋白表达谱,通过神经网络算法(statistical neural networks,SNN)建立图谱诊断模型并进行验证.结果 经数据对比分析找到39个差异有统计学意义的质荷比(m/z)峰(P<0.05),从中筛选出最具划分能力的8个质荷比峰(m/z=4 420.43、4 055.19、2 988.80、4 091.46、4 072.24、6 935.04、4 109.53和5 321.17),并以此建立HCC的PVTT诊断模型,模型识别率达到97.5