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目的 筛选并建立新疆维吾尔族肾癌血清蛋白指纹图谱诊断模型. 方法 采用弱阳离子交换蛋白质芯片(CM10蛋白芯片)及表面增强激光解析电离飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)技术对45例维吾尔族肾癌患者和45例正常对照者血清指纹图谱进行检测,结果用ZUCI-蛋白芯片数据分析系统软件包进行分析,通过支持向量机运算建立区分肾癌蛋白指纹图谱诊断模型,留一法交叉验证作用评估模型,判别效果. 结果 两组血清中筛选出M/Z为4296、4305、5914、5935、6116、6887、8085、8142、8573共9个差异有统计学意义(P<0.05)的标志蛋白,所建立的诊断模型诊断肾癌的灵敏性为100% (45/45),特异性为91% (41/45).进一步用50例未知血清标本盲法测试该模型,双盲验证后的灵敏性和特异性分别为93% (28/30)和85% (17/20). 结论 SELDI-TOF-MS结合支持向量机建立维吾尔族肾癌血清蛋白质指纹图谱模型具有较高的敏感性与特异性,值得进一步研究和应用.

作者:张涛;木拉提·热夏提;威力江·赛买提;安恒庆;王文光;王玉杰

来源:中华泌尿外科杂志 2013 年 34卷 3期

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作者:
张涛;木拉提·热夏提;威力江·赛买提;安恒庆;王文光;王玉杰
来源:
中华泌尿外科杂志 2013 年 34卷 3期
标签:
肾肿瘤 癌 蛋白指纹图 Kidney neoplasms Carcinoma Protein fingerprinting
目的 筛选并建立新疆维吾尔族肾癌血清蛋白指纹图谱诊断模型. 方法 采用弱阳离子交换蛋白质芯片(CM10蛋白芯片)及表面增强激光解析电离飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)技术对45例维吾尔族肾癌患者和45例正常对照者血清指纹图谱进行检测,结果用ZUCI-蛋白芯片数据分析系统软件包进行分析,通过支持向量机运算建立区分肾癌蛋白指纹图谱诊断模型,留一法交叉验证作用评估模型,判别效果. 结果 两组血清中筛选出M/Z为4296、4305、5914、5935、6116、6887、8085、8142、8573共9个差异有统计学意义(P<0.05)的标志蛋白,所建立的诊断模型诊断肾癌的灵敏性为100% (45/45),特异性为91% (41/45).进一步用50例未知血清标本盲法测试该模型,双盲验证后的灵敏性和特异性分别为93% (28/30)和85% (17/20). 结论 SELDI-TOF-MS结合支持向量机建立维吾尔族肾癌血清蛋白质指纹图谱模型具有较高的敏感性与特异性,值得进一步研究和应用.