蛋白芯片技术筛选急性髓性白血病血清标志蛋白质

目的:利用蛋白质芯片和生物信息学方法从急性髓性白血病患者血清中筛选标志蛋白质。方法:采用表面增强激光解吸电离飞行时间质谱技术(surfaced enhanced laser desorption/ion ization tim e of flightm ass spectros-copy)和弱阳离子交换(WCX2)蛋白质芯片对30例急性髓性白血病患者血清和57例健康人血清的蛋白质谱图进行了检测,使用PBSII-C型蛋白质芯片阅读机读取数据,获得的结果采用c iphergen公司的B iom arker w izard和B io-m arker Patterns System软件分析。结果:急性髓性白血病患者与正常人血清蛋白质谱相比有8个显著差异蛋白质,其中1个蛋白质在患者血清中高表达,7个蛋白质在患者血清中低表达。B iom arker Patterns System软件用8个显著差异蛋白质中的7个标志分子建立急性髓性白血病诊断的分类树模型。检测灵敏度为86.7%(26/30)、特异性为96.5%(55/57)。结论:实验证明利用蛋白质组学和生物信息学方法可以从血清中筛选出急性髓性白血病相关的标志蛋白质,而且蛋白质芯片技术对于发现和筛选血清中的急性髓性白血病标志蛋白质是一种有效、快速的工具。     

蛋白质芯片技术在前列腺癌诊断中的应用

目的通过应用蛋白质芯片和生物信息学技术筛选前列腺癌患者的血清标志蛋白,诊断早期前列腺癌.方法以集团普查诊断的83例前列腺癌患者血清和95例正常人血清为研究对象.采用SELDI（surfaced enhanced laser desorption/ionization）蛋白质芯片技术检测血清的蛋白质谱.以蛋白质芯片阅读机读取谱图数据,后者应用Biomarker Wizard 和Biomarker Pattern软件进行分析比较.结果与正常人血清蛋白质谱比较发现,前列腺癌患者血清有18个标志蛋白,其中4个标志蛋白呈高表达（15 265,15 868,16 003,16 068）,14个标志蛋白呈低表达.Biomarker Wizard和Biomarker Pattern软件在设定条件下自动选取8个标志蛋白用于建立前列腺癌诊断的分类树模型.此模型可正确划分96.386%的前列腺癌患者和92.632%的正常人.结论 SELDI蛋白质芯片技术可筛选出前列腺癌标志蛋白并建立前列腺癌诊断分类树模型,可能成为前列腺癌诊断的有效方法.     

应用蛋白质芯片筛选壮族单纯性室间隔缺损血清标志蛋白

目的:应用蛋白质芯片技术筛选壮族单纯性室间隔缺损(VSD)血清标志蛋白.方法:用表面增强激光解吸、电离飞行时间质谱技术和CM10芯片检测25例壮族单纯性VSD患儿与36例儿科常见病患儿血清,用Ciphergen公司的Biomark Wizard软件分析数据.结果:有12个蛋白具有统计学差异,其中质荷比(m/z)6 640.784、8570.154、8698.278、2244.582、5321.868、6441.972和7973.310 7个蛋白在VSD患儿血清高表达,质荷比(m/z)2 213.579、4604.572、2142.465、9198.582和2169.264 5个蛋白下调.结论:蛋白质芯片技术是发现与筛选室间隔缺损血清标志蛋白的快速、有效的蛋白质组学工具.     

肾康灵干预阿霉素肾病大鼠血蛋白质组的实验研究

目的 应用蛋白质组学筛选阿霉素肾病大鼠血清中差异表达的蛋白质,旨在观察频复发性肾病综合征的诊断标志物及肾康灵的作用靶点. 方法利用表面增强激光解析-电离飞行时间质谱合CM10蛋白质芯片技术检测45组大鼠血蛋白质组质谱的表达,用Cipbergen Proteinchip Soft-ware 3.2.1和Biomarker...     

多囊卵巢综合征蛋白质指纹谱研究

目的:探讨用蛋白质芯片技术筛选多囊卵巢综合征(polycystic ovary syndrome,PCOS)患者血清蛋白质表达谱,寻找血清中的标志性蛋白.方法:采用表面增强激光解离飞行时间质谱技术(surface-enhancedlaser desorption/ionization time of flight mass spectrometry,SELDI-TOF MS),运用WCX2(weak cation exchange)蛋白质芯片检测31例PCOS患者和30例正常对照血清蛋白质谱,获得的蛋白质谱采用Biomarker Wizard软件分析,初步筛选蛋白质峰,结合生物信息学的支持向量机(support vector machines,SVM)方法建立并测试PCOS患者的蛋白质指纹图谱模型.结果:在芯片上捕获到225种蛋白质,用质谱仪筛选出PCOS患者与正常对照组相比的23种差异蛋白,从中再次筛选出4种蛋白质组成PCOS的蛋白质谱最优化模型,PCOS患者中质荷比(m/z)分别为6 628,6 430,6 834的3种蛋白质表达上调,m/z为3 954的蛋白质表达下调.模型经三倍交叉验证后用盲法测定,其敏感性和特异性分别为83.3%和86.7%,阳性预测值为87.2%.结论:蛋白质芯片技术可以快速、有效地筛选出PCOS患者血清差异蛋白,结合SVM可建立一个由4种蛋白质组成的蛋白质指纹图谱模型,可对PCOS做很好的诊断预测,对这4种蛋白质尤其是m/z为6 628的蛋白质进行研究,有助于PCOS病因学进展及诊断标记物的发现.     

应用SELDI-TOF-MS技术建立鼻咽癌诊断中的血清蛋白质指纹图谱模型

目的:检测鼻咽癌、耳鼻部良性疾病和正常人血清中蛋白质指纹图谱,筛选特异的蛋白质标志物,构建用于鼻咽癌诊断的分类树模型.方法:采用CM10芯片及SELDI-TOF-MS技术对30例鼻咽癌患者及24例对照组血清样本进行蛋白质指纹图谱检测分析,所得到的结果采用Biomarker Wizard和Biomarker Patterns System软件分析并建立用于鼻咽癌诊断的分类树模型,并用其余10例鼻咽癌患者和12例对照组标本进行双盲验证.同时用酶联免疫法(ELISA)检测两组的血清EB病毒VCA-IgA抗体,将诊断模型的判定结果通过与血清EB病毒VCA-IgA抗体检测结果相对比验证其对于临床的应用价值.结果:从两组血清中筛选出Mr为8559,15 115,15 836,15 937,16 089的5个差别有统计学意义(P<0.05)的标志蛋白,所建立的诊断模型对鼻咽癌诊断的准确率、灵敏度和特异度分别为98.1%(53/54),96.7%(29/30)和100%(24/24).双盲验证后的准确率、灵敏度和特异度分别86.4%(19/22),80.0%(8/10),和91.7%(11/12).灵敏度优于血清EB病毒VC...     

SELDI-TOF-MS蛋白芯片技术在宫颈癌早期诊断和鉴别诊断中的应用

目的 采用表面增强激光解吸电离飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)蛋白质芯片技术检测宫颈浸润癌和原位癌患者血清蛋白质指纹图谱,通过差异蛋白组学筛选特有的蛋白标记物.方法 应用SELDI-TOF-MS技术和WCX2(弱阳离子)芯片采集74例宫颈癌(44例宫颈浸润癌和30例宫颈原位癌)患者和51例健康人血清蛋白质指纹图谱,采用Biomarker Wizard软件筛选差异蛋白,应用Biomarker patternsoftware 5.0.2版建立诊断模型,并盲法验证其诊断效率.结果 宫颈癌患者与对照组血清蛋白质指纹图谱有12个差异表达的蛋白质峰(P<0.05),筛选出分子量分别为5642、5912、5905、5660、2288和8700 Da 6个标志蛋白,将125例血清随机分为30例宫颈癌和30例健康人血清作为训练组用于建立人工神经网络(ANN)模型,44例宫颈癌和21例健康人血清作为验证组,其对宫颈癌的诊断敏感性为95.45%,特异性为95.23%.宫颈浸润癌与原住癌血清蛋白质谱有16个差异表达的蛋白质(P<0.01),筛选出分子量分别为13776、2796、2697、2070、2768和9222 Da 6个标志蛋白,随机将15例宫颈浸润癌和15例原位癌血清分为训练组,29例浸润癌和15例原位癌作为验证组,其鉴别宫颈浸润癌的敏感性为93.10%.特异性为93.33%.宫颈原位癌患者与对照组血清蛋白质谱比较有6个差异表迭的蛋白质(P<0.05),分别随机选取15例宫颈原位癌和15例健康人血清作为训练组,15例原位癌和36例健康人血清作为验证组,其诊断宫颈原位癌的敏感性为60%,特异性为98.08%.结论 血清蛋白质谱技术可望用于宫颈浸润癌和原位癌的鉴别,标志蛋白的鉴定可能对宫颈癌浸润机制的探讨和新的治疗手段的开展具有重要的指导意义.     

应用蛋白质芯片筛选汉族单纯性室间隔缺损血清标志蛋白

目的应用蛋白质芯片技术筛选汉族单纯性室间隔缺损（VSD）血清标志蛋白。方法用表面增强激光解吸／电离飞行时间质谱技术和CM10芯片检测21例汉族单纯性VSD患儿与33例儿科常见病患儿血清，用Ciphergen公司Biomark Wizard软件分析数据。结果有8个蛋白的差异具有统计学意义，其中质荷比6442．233、3322．694、6640．853、5122．828、8702．852、2746．566和8574．304等7个蛋白在VSD患儿血清中高表达，质荷比2823．419下调。结论蛋白质芯片技术是发现与筛选VSD血清标志蛋白的快速、有效的蛋白质组学工具。     

SELDI-TOF-MS技术在筛选肝癌患者血清标记物中的应用

目的:筛选肝癌患者血清中特异标记物.方法:利用表面加强激光解吸电离-飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)技术及其配套蛋白质芯片,对33例肝癌患者、33例正常人和17例慢性肝病患者的血清蛋白质图谱进行检测,结合Biomarker Patterns Software(BPS)建立诊断模型.结果:肝癌患者与正常人和慢性肝病患者血清蛋白质图谱在相对分子质量为2 000～50 000范围内,有73个蛋白质峰差异有统计学意义(P＜0.05).经软件分析,建立由相对分子质量为4 177和7 789的标记蛋白组成的肝癌诊断模型,其诊断肝癌灵敏度为81.8%(27/33),特异度为80%(40/50).结论:SELDI-TOF-MS蛋白质芯片技术是一种快速、简便易行、用量少和高通量分析方法,不仅能直接筛选出肝癌患者血清中相对特异的潜在标记物,而且具有较好的临床应用价值.     

宫颈癌患者与宫颈息肉蛋白质谱的差异分析

目的 探索宫颈癌患者与宫颈息肉的血清蛋白质谱差异,初步探讨其用于宫颈癌诊断的临床价值.方法 收集73例宫颈癌患者和39例宫颈息肉的血清标本,随机分为训练组(56例宫颈癌和20例健康人)与测试组(17例宫颈癌和19例健康对照).采用表面增强激光解析离子化飞行时间质谱(SELDI-TOF MS)技术检测所有血清标本的蛋白质谱.用Biomarker Wizard统计软件比较训练组宫颈癌与宫颈息肉对照间的蛋白质谱差异,再用Biomarker Pattern软件筛选出一组差异蛋白构建决策分类树模型以鉴别宫颈癌病例和宫颈息肉病例,最后用测试组对分类模型进行验证.结果 宫颈癌患者和对照组血清蛋白指纹图谱共有148个明显表达差异的蛋白峰,筛选质荷比(m/z)为2957、2974、2982、3016、3282、5928、5948、6647、6661的9个蛋白质峰作为标志蛋白(P<0.01)建立人工神经网络诊断模型,利用该模型对宫颈癌癌进行盲法预测,结果表明该诊断模型检测宫颈癌的灵敏度为94.2%,特异度为91.3%.结论 宫颈癌与宫颈息肉人群的血清蛋白质谱存在差异,SELDI-TOF -MS技术筛选出的血清差异蛋白有助于宫颈癌的早期鉴别诊断.