目的:筛选肾癌特异相关蛋白质,建立用于肾癌诊断的分类树模型,为进一步临床应用奠定基础.方法:采集肾癌患者48例与正常人83例血清,用表面增强激光解吸/电离飞行时间质谱分别检测其蛋白表达谱,用BioMarkerWizard软件筛选出差异蛋白,再用BioMarker Patterns软件建立肾癌诊断最优分类树模型.结果:在48例肾癌患者、83例正常人血清中共检测出44个差异蛋白质峰,在质荷比从2 800到16 100的差异蛋白中有21个蛋白质相对含量差异有统计学意义(P<0.05),从中选出12个差异蛋白建立分类树模型,用于鉴别肾癌患者与正常人,该模型在学习模式下的诊断准确率、灵敏度和特异性分别为98.47
作者：张远耀；高春芳；盛新华；王秀丽；魏东
来源：中华实用诊断与治疗杂志 2009 年 23卷 2期
