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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... 相似文献
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