目的:应用SELDI技术和生物信息学方法从血清中筛选乳腺癌蛋白质标志物并构建检测模型.为预测腋淋巴结(axillary lymph nodes,ALN)转移等提供可能的简便易行的方法.方法:应用SELDI-TOF-MS作为蛋白质组学研究平台,采用CMIO芯片,对乳腺癌的血清进行了检测,探讨了乳腺癌患者血清蛋白质指纹图谱与是否发生ALN转移的关系,并结合生物信息学方法建立了相应的检测模型.结果:通过对ALN有(无)转移的乳腺癌患者血清蛋白指纹图谱数据的比较,找到了11个差异蛋白质峰(P＜0.05),M/Z为M2164.16,M3269.90和M3272.31的3个蛋白质峰被选择用于构建分类决策树模型,该模型的交叉验证(测试组)总准确率为81.8
作者：庞达；杨艳梅；张国强；马玉彦；唐雅莉；龚建平
来源：中国肿瘤临床 2008 年 35卷 17期
