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目的:研究2型糖尿病患者的唾液蛋白质组,筛选差异蛋白质指纹图谱,建立2型糖尿病的蛋白质指纹图谱诊断模型.方法:采集2型糖尿病患者70例和健康体检者45例的唾液标本,采用WCX纳米磁珠联合基质辅助激光解析离子化飞行时间质谱(matrix assisted laser desorption ionization time-of-flight mass spectrometry,MALDI-TOF-MS)技术检测,筛选两组间特异性表达差异蛋白,并结合生物信息学方法建立诊断模型.结果:共获得158个差异有统计学意义的蛋白质峰(P<0.05).选择质荷比(m/z)为3447.57 Da、4735.24 Da两个差异蛋白质峰构建最佳决策树模型,该模型的准确率为89.57%(103/115),敏感性91.4%(64/70),特异性为86.7%(39/45).结论:初步建立了2型糖尿病唾液蛋白质组诊断模型,为其早期诊断提供了新的方法和途径,具有重要的临床诊断意义.

作者:孙珂焕;杨长青;曹美群;黄飞娟;陈嫚茵;李仲秋;吴正治

来源:实用医学杂志 2016 年 32卷 22期

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作者:
孙珂焕;杨长青;曹美群;黄飞娟;陈嫚茵;李仲秋;吴正治
来源:
实用医学杂志 2016 年 32卷 22期
标签:
糖尿病,2型 无创伤诊断 分子诊断模型 唾液 蛋白质组学 Type 2 diabetes mellitus Non-invasive diagnosis Molecular diagnostic model Saliva Proteomics
目的:研究2型糖尿病患者的唾液蛋白质组,筛选差异蛋白质指纹图谱,建立2型糖尿病的蛋白质指纹图谱诊断模型.方法:采集2型糖尿病患者70例和健康体检者45例的唾液标本,采用WCX纳米磁珠联合基质辅助激光解析离子化飞行时间质谱(matrix assisted laser desorption ionization time-of-flight mass spectrometry,MALDI-TOF-MS)技术检测,筛选两组间特异性表达差异蛋白,并结合生物信息学方法建立诊断模型.结果:共获得158个差异有统计学意义的蛋白质峰(P<0.05).选择质荷比(m/z)为3447.57 Da、4735.24 Da两个差异蛋白质峰构建最佳决策树模型,该模型的准确率为89.57%(103/115),敏感性91.4%(64/70),特异性为86.7%(39/45).结论:初步建立了2型糖尿病唾液蛋白质组诊断模型,为其早期诊断提供了新的方法和途径,具有重要的临床诊断意义.