少精子症精浆差异表达蛋白的筛选、鉴定及其诊断价值

目的 探讨用蛋白质芯片技术筛选少精子症患者精浆中蛋白质表达谱,寻找精浆中的标志性蛋白.方法 采用表面增强激光解离飞行时间质谱技术(surface-enharlced Iaser desorption/ionization time of flight mass spectrometry,SELDI-TOF-MS),运用IMAC3蛋白质芯片检测70例少精子症患者和60例正常对照组精浆中蛋白质谱,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)方法建立少精子症患者的蛋白质指纹图谱模型并鉴定其成分.结果 在芯片上捕获到168种蛋白质,用质谱仪筛选出少精子症患者与正常对照组相比的18种差异蛋白,从中再次筛选出2种蛋白质组成少精子症的蛋白质谱最优化模型,少精子症患者中质荷比(m/z)分别为6632.8、15105.1的2种蛋白质表达上调.模型经三倍交叉验证后,其敏感性和特异性分别为91.4%和93.3%,阳性预测值为92.3%.结论 蛋白质芯片技术可以快速、有效地筛选出少精子症患者精浆差异蛋白,结合SVM可建立一个由2种蛋白质组成的蛋白质指纹图谱模型,可对少精子症做很好的诊断预测,对这2种蛋白质尤其是m/Z为6632.8的蛋白质进行研究,有助于少精子症病因学进展及诊断标记物的发现.     

多囊卵巢综合征患者在不同疾病状态下蛋白质谱的变化

目的了解多囊卵巢综合征（PCOS）患者不同疾病状态下血清蛋白质谱变化。方法采用表面增强激光解离飞行时间质谱（SELDI—TOF MS）弱阳离子交换蛋白芯片对PCOS患者胰岛素抵抗（IR）、非胰岛素抵抗（non-IR）患者和正常对照者（每组各30例）的血清蛋白质谱进行检测。结果筛查出PCOS IR组与正常组相比有27个差异蛋白质峰,PCOS non—IR组与正常组相比有17个差异蛋白质峰,PCOS IR和non—IR组相比有19个差异蛋白质峰。进一步运用支持向量机（SVM）在差异蛋白质中筛选标志性蛋白质建立了PCOS IR、PCOS non-IR和IR诊断模型,3组模型的敏感性、特异性、阳性及阴性预测值均达80％以上。结论PCOS患者在IR和non-IR两种疾病状态下血清蛋白质表达谱发生显著的变化;运用SELDI—TOF MS技术结合SVM可以快速而有效地建立PCOS诊断模型。     

血清蛋白质指纹图谱与非小细胞肺癌临床分期关系的研究

目的 检测非小细胞肺癌患者的血清蛋白质谱,探讨非小细胞肺癌血清蛋白质指纹图与临床分期的关系,为非小细胞肺癌预后判断、临床治疗决策选择提供依据。方法 共收集69例非小细胞肺癌患者血清,应用阳离子交换蛋白(CM10)芯片,通过表面增强激光解吸电离-飞行时间-质谱(SELDI-TOF-MS)技术检测非小细胞肺癌患者血清蛋白质质谱,应用生物信息学方法分析血清蛋白质指纹图与非小细胞肺癌临床分期的关系。结果 比较28例Ⅰ～Ⅱ期与41例Ⅲ～Ⅳ期非小细胞肺癌蛋白指纹图,共筛选出68个有显著性差异的质荷比峰(m/z),最终筛选出2个潜在标志物5632m/z、13779m/z。5632m/z、13779m/z均在Ⅲ～Ⅳ期非小细胞肺癌中高表达,在Ⅰ～Ⅱ期非小细胞肺癌中低表达。将此标记物作为非小细胞肺癌分期模型,其正确指数为0.587,一致率为79.5%,Kappa=0.32。结论 SELDI-TOF-MS技术检测非小细胞肺癌患者血清蛋白质质谱,筛选出m/z位于5632、13779的蛋白质峰可能是非小细胞肺癌术前临床分期的标记物。     

基于蛋白质组学技术的PCOS伴HA患者血清差异蛋白质检测及意义

目的：运用蛋白质组学技术检测多囊卵巢综合征（PCOS）伴高雄激素血症（HA）患者血清差异蛋白质，探讨PCOS及HA的可能发病机制，为筛选PCOS特异性血清差异蛋白质提供实验室依据。方法采用表面增强激光解析电离飞行时间质谱技术和弱阳离子交换蛋白质芯片分别对70例PCOS患者[其中伴HA患者35例（ PCOS－HA组）、无HA患者35例（ PCOS－NHA组）]（ PCOS组）及50例正常育龄妇女（正常对照组）血清中的蛋白质图谱进行检测，使用PBSII－C型蛋白质芯片阅读机读取数据，采用Ciphergen Protein Chip 5．0分析软件采集数据，读取蛋白质峰高值，进行统计学处理。结果在质荷比（m／z）1500～20000 Da 范围内，PCOS 组与正常对照组相比有14个差异蛋白质峰，在差异蛋白质中筛选标记分子建立决策树模型，两组间经交叉盲法验证准确率为92．5％（111／120），灵敏度为94．3％（66／70），特异度为90．0％（45／50），阳性预测值为92．9％（66／71），阴性预测值为91．8％（45／49）。 PCOS－HA组与正常对照组相比有9个差异蛋白质峰。 PCOS－NHA组与正常对照组相比有10个差异蛋白质峰。 PCOS－HA与PCOS－NHA组间相比有7个差异蛋白质峰。结论 PCOS患者与正常对照者比较血清蛋白质表达存在差异，HA与NHA状态比较亦存在差异蛋白，这些差异蛋白可能与PCOS及HA的发生与发展有关。蛋白质芯片技术对于发现和筛选PCOS血清特异性差异蛋白是一种有效、快速的工具。     

SELDI-TOF/MS分析原发性肝癌TACE治疗前后血清蛋白质差异表达谱

目的分析原发性肝癌患者经导管肝动脉化疗栓塞(TACE)治疗后血清蛋白质指纹图谱的变化。方法应用SELDI-TOF/MS技术和IMAC 30蛋白质芯片采集50例肝癌患者TACE治疗前后肝癌患者的血清蛋白质质谱,Biomarker Wizard软件分析差异表达蛋白质峰,应用支持向量机(support vector machine,SVM)建立TACE治疗前后分类模型,ROC评价各差异蛋白质峰和SVM分类模型的分类效率。结果在0~20 000m/z质荷比范围内,共采集到199个蛋白质峰,Biomarker Wizard软件鉴定出13个差异表达蛋白质峰(P<0.05),包括TACE治疗24 h后7个高表达蛋白质峰和6个低表达蛋白质峰。2 883、11 535和11 687等3个蛋白质峰区分TACE治疗前后HCC的敏感性和特异性分别为80%、76%、62%和80%、60%、62%,AUC为0.8;SVM分类模型区分TACE治疗前后HCC的敏感性和特异性均为100%。结论应用SELDI-TOF/MS技术可分析TACE治疗后血清差异表达蛋白质谱,SVM分类模型能有效区分TACE治疗前后HCC。     

应用SELDI-TOF-MS对先天性巨结肠血清蛋白质标记物检测

目的 建立蛋白质芯片技术检测先天性巨结肠患儿血清蛋白质,筛选特异的蛋白质标记物,构建用于先天性巨结肠患儿早期筛选及普查的血清蛋白质指纹图谱模型.方法 应用蛋白质指纹图谱分析仪(表面增强激光解析-电离-飞行时间质谱仪,SELDI-TOF-MS),测定62例血清标本(先天性巨结肠患儿42例,健康儿童20例),并结合生物信息学方法支持向量机分析数据.结果 筛选出3个m/z位于3221.7、5639.2、6884.2的蛋白质标记物构建用于先天性巨结肠早期筛选及诊断的血清蛋白质指纹图谱模型.经留一法交叉验证,区分先天性巨结肠和正常小儿的血清蛋白质指纹图谱模型的特异性为100%,敏感性为100%.结论 应用SELDI-TOF-MS结合生物信息学方法支持向量机构建的血清蛋白质指纹图谱模型在早期筛选及普查先天性巨结肠患儿的诊断中较以往的传统方法具有较高的敏感性和特异性,值得进一步研究与应用.     

应用SELDI-TOF-MS技术建立胃癌筛选血清蛋白质指纹图谱模型

目的 应用SELDI蛋白质芯片检测胃癌患者血清蛋白质指纹图谱,筛选候选肿瘤标志物以建立诊断模型,并探讨其诊断早期胃癌的临床意义.方法 表面加强激光解吸电离-飞行时间质谱(SEL-DI-TOF-MS)技术及其配套蛋白质芯片检测40例胃癌患者和30例健康人的血清蛋白质组图谱,运用判别分析处理数据筛选标志物并建立诊断模型.结果 8592m/z、13725m/z、8678m/z等3个蛋白质峰组合所构建的诊断模型能达到鉴别胃癌患者和健康人的最佳诊断效果,灵敏度为90%(36/40),特异性为86.5%(26/30).结论 该方法 在胃癌的诊断尤其是早期诊断、术前分期及候选肿瘤标志物筛选等方面具有一定价值,值得进一步研究.     

新疆维吾尔族食管癌患者血清蛋白指纹图谱诊断模型的建立

目的:筛选并建立新疆维吾尔族食管癌血清蛋白指纹图谱诊断模型,为食管癌的诊断与临床筛查提供新的途径。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离子化飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)技术对23例新疆维吾尔族食管癌和33例新疆维吾尔族正常对照者血清指纹图谱进行检测,所得结果用ZUCI-蛋白芯片数据分析系统(ZUCI-Protein Chip Data Analyze System)软件包进行分析,通过支持向量机运算建立区分新疆维吾尔族食管癌蛋白指纹图谱诊断模型,并用留一法交叉验证作用评估模型,判别效果。结果:通过软件包运算,用2个质荷比峰(3269.4621、6056.8714m/z)建立了新疆维吾尔族食管癌蛋白指纹图谱诊断模型,准确度为92.9%,灵敏度为91.3%,特异度为93.9%,阳性预测值为91.3%。结论:SELDI-TOF-MS技术结合支持向量机建立新疆维吾尔族食管癌血清蛋白质指纹图谱模型为早期筛查及诊断新疆维吾尔族食管癌提供了一种特异性强、灵敏度高的新方法,值得进一步的研究和应用。     

蛋白指纹图谱蛋白芯片技术检测诊断早期胃癌的临床意义

目的:应用SELDI蛋白质芯片检测胃癌患者血清蛋白质指纹图谱,筛选候选肿瘤标志物以建立诊断模型,并探讨其诊断早期胃癌的临床意义。方法: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检测80例胃癌患者(Ⅰ/Ⅱ期40例与Ⅲ/Ⅳ期40例)、80例良性胃病患者(胃溃疡40例与慢性萎缩性胃炎40例)和80例健康人的血清蛋白质质谱。将部分研究对象随机分为训练集(40例胃癌、20名良性胃病与20名健康人群)和验证集(40例胃癌、20名良性胃病与20名健康人群),前者用于筛选胃癌差异蛋白标志物并建立人工神经网络诊断模型,后者用于模型诊断效度的盲法验证。结果:质荷比(m/z)分别为2927、3217、3236、3287的4个蛋白质峰组合所构建的诊断模型能达到诊断胃癌患者的最佳诊断效果,灵敏度90.0%,特异度92.5%。结论:SELDI蛋白芯片技术在胃癌的诊断尤其是早期诊断、术前分期及候选肿瘤标志物筛选等方面具有一定价值,值得进一步研究。     

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.     

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。     

蛋白质芯片技术检测血清室间隔缺损特异标志物的研究

目的应用蛋白质芯片技术筛选单纯性室间隔缺损血清特异标志物。方法采用病例对照设计。用CMIO蛋白质芯片检测56例单纯性室间隔缺损患儿与85例儿科常见痛患儿血清，筛选血清差异蛋白。结果有21个蛋白具有统计学差异．其中质荷比6640、784、8571，079、6441、972、8698．804、3322．549、2128．960、2291、255、2055，652、2243．846和2．99．661等10个蛋白在VSD患儿血清中呈高表达，而质荷比2050．946、9306．537、7783．535、9198．666、2143．745、4604．572、7993．109、2824．602、2230．218、2083．311和9360．675等11个蛋白下调。结论蛋白质芯片技术是进行室间隔缺损分子流行病学研究的有效工具，所筛选出的蛋白成分可能是单纯性室间隔缺损的血清标志物。     

用激光捕获显微切割联合蛋白质芯片筛选肺鳞癌和腺癌组织差异蛋白

目的 应用激光捕获显微切割(LCM)联合表面增强激光解吸离子化飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)蛋白质芯片及支持向量机(SVM)方法筛选肺鳞癌和腺癌差异表达蛋白质,探讨二者在蛋白水平的差异,为筛选肺癌分型标志物提供依据.方法 将6例新鲜肺鳞癌及7例腺癌组织标本用LCM选择性获取1.4×105个同质鳞癌细胞和1.2×105个同质腺癌细胞.经PBS Ⅱ+型SELDI-TOF-MS分析仪(IMAC芯片)分析鳞癌及腺癌细胞蛋白质表达谱,比对差异峰;应用SVM筛选并验证候选标志蛋白的判别效能.结果 比较鳞癌和腺癌细胞的SELDI谱图,共筛选出87个蛋白峰.将差异最明显的10个蛋白峰作为候选标志蛋白.与腺癌相比,4种蛋白(相对分子质量分别为2505、4004、4847及11 412)在鳞癌中呈高表达;与鳞癌相比,6种蛋白(相对分子质量分别为3333、3592、3848、5036、5191及5211)在腺癌中呈高表达.其中相对分子质量为4847的蛋白在鳞癌和腺癌中表达差异有统计学意义.用SVM建立分类预测模型并评价各模型效能,筛选出一个由3种蛋白质(相对分子质量分别为4847、11 412和3592)组成的分型标志蛋白组合模式,其敏感度和特异度均为100%.结论 肺鳞癌和腺癌在蛋白水平存在差异;LCM联合SELDI蛋白质芯片技术有可能筛选出敏感性高、特异性强的肺癌分型标志蛋白组合模式.     

SELDI-TOF-MS蛋白质芯片技术建立胃癌血清特异性标志物诊断分类树研究

目的:观察胃癌手术前后血清蛋白质谱的变化,筛选能够快速诊断胃癌的特异性标志物。方法:采用IMAC#3蛋白质芯片和表面增强激光解吸离子化飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)蛋白质芯片技术,对46例胃癌患者和40例正常人的血清蛋白质谱进行分析。结果:胃癌术前血清与正常人血清蛋白质谱有14个蛋白质表达量有明显差异。以热休克蛋白27、葡萄糖调节蛋白、抑制素、蛋白质二硫化物异构酶A 3这4个蛋白质所组成的模板,可将胃癌与正常人正确分组,利用该模板建立胃癌诊断的分类树模型用于诊断胃癌的灵敏度95.7%,特异性92.5%,术后血清蛋白质谱中,原表达上调的蛋白质明显下调。结论:SELDI-TOF-MS蛋白质芯片技术为建立蛋白质模板用以诊断胃癌提供了可靠的技术平台。     

多囊卵巢综合征胰岛素抵抗差异蛋白的分析

目的:筛选和鉴定与多囊卵巢综合征(Polycystic ovary syndrome,PCOS)胰岛素抵抗(Insulin resistance,IR)相关的蛋白.方法:采用固相pH梯度双向凝胶电泳分离血清蛋白质,银染显色,通过凝胶成像仪获取图像,PDQuest软件分析电泳图谱,寻找有意义的差异蛋白点,运用MALDI-...     

应用MALDI-TOF-MS分析大肠癌血浆相关蛋白差异表达

目的 通过对大肠癌患者血浆蛋白质组学表达差异的研究,以期寻找大肠癌早期诊断及新相关特异的性标志物.方法 采用弱阳离子(MB-WCX)磁珠结合基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱(MAL-DI-TOF-MS)技术检测样品血浆蛋白质质谱,运用Ciphergen ProtemChip Software 3.2.1软件及Biomark Wizard 5.0软件进行数据分析筛选,并对差异表达显著的质谱峰于Swiss-Prot及TrEMBL蛋白数据库进行检索.结果 通过对比研究大肠癌组、大肠腺瘤组及正常对照组血浆差异表达质谱峰,共发现23个差异表达蛋白质谱峰,其中在大肠癌组中4个显著差异高表达(P＜0.05),荷质比(M/Z)分别为6 683、8 700、9 187、9 342;虽在大肠腺瘤组与正常组蛋白质谱峰表达无显著性差异(P＞0.05),但三组间荷质比为6 683、8 700蛋白表达呈一定递进性趋势;检索Swiss Prot蛋白质数据库结果:M/Z 6 683是成纤维细胞生长因子受体-l(FGFRl),其余均为未知蛋白,有待进一步鉴定.本研究通过表达差异蛋白建立诊断模型对大肠癌预测的准确率、敏感性、特异性分别为89.19％、83.33％、84％.结论 运用MALDI-TOF-MS技术分析大肠癌血浆蛋白质差异表达对大肠癌早期诊断以及发现或寻找新的肿瘤标志物可能具有一定的临床价值.     

中西药物对多囊卵巢综合征生殖和代谢功能的影响

为探讨石英毓麟汤配合氯米芬对肾虚血瘀型多囊卵巢综合征 (PCOS)患者生殖与代谢功能的调节作用 ,采用放射免疫法对 35例 PCOS患者治疗前后及 15例月经周期正常的健康妇女进行血清瘦素 (leptin)、促卵泡激素 (FSH)、黄体生成素 (L H)、睾酮 (T)、胰岛素 (INS)的测定。比较治疗前后及其与对照组的血清 leptin、FSH、L H、T、INS水平的差异 ,并分析 leptin与 FSH、L H、T、INS的相关性。结果表明 :高 L H血症、高 INS血症、高 T血症及高 leptin血症是 PCOS患者四种重要的生化改变 ;石英毓麟汤配合氯米芬可以从生殖和代谢两方面 ,调节肾虚血瘀型 PCOS患者失调的内环境 ,促使其恢复生殖功能和能量代谢的平衡 ;肾虚和血瘀是 PCOS的两个重要中医病机     

血清蛋白质指纹图谱预测模型在胰腺癌诊断中的应用研究

目的 血清蛋白质指纹图谱预测模型在胰腺癌诊断中的建立及应用.方法 应用表面增强激光解吸离子化飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)技术,分析胰腺癌患者和健康对照者的血清蛋白质指纹图谱,从中筛选出与胰腺癌相关的血清差异蛋白质,通过生物信息学方法建立胰腺癌诊断预测模型,并通过盲法检测验证该模型的可靠性.比较该诊断预测模型与胰腺癌传统血清肿瘤标志物CA19-9对于胰腺癌诊断的灵敏度和特异度,评价其临床应用价值.结果 采用金属亲和捕获芯片(IMAC3),在胰腺癌患者血清中发现了12个差异表达蛋白质,其中有6个蛋白质诊断胰腺癌的价值高于CA19-9;应用决策树原理,建立了由4个节点、5个终结点组成的胰腺癌血清蛋白质指纹图谱诊断预测模型;经盲法检测,该模型在区分胰腺癌与健康对照者时的灵敏度是90.7%(39/43),特异度是89.6%(43/48),均优于传统的肿瘤标志物CA19-9,诊断预测模型与CA19-9的系列试验可以将特异度提高至97.9%(47/48),而平行试验可以将灵敏度提高至95.3%(41/43).结论 血清蛋白质指纹图谱预测模型为胰腺癌的诊断提供了一条快速、简便、准确的新途径,并有助于筛选新的肿瘤标志物.