食管癌血清蛋白质谱指纹图分析及人工神经网络诊断模型研究

• 作者: 丁银环 任兴军 冯峰 戴天阳 杨成虎 王开正 胡琼英 谭小林
• 来源期刊: 现代检验医学杂志
• 学科: 医学
• 关键词: 食管癌 表面激光解析电离飞行时间质谱技术(SELDI-TOF-MS) 血清蛋白质组 人工神经网络 诊断
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 页码范围: 22-26
• 分类号: R735.1|R730.43
• 字数: 5403字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7414.2010.03.008

摘要

目的 利用高通量和高灵敏的表面激光解析电离飞行时间质谱技术(SELDI-TOF-MS)寻找食管癌患者血清中微量的标志性差异蛋白质组,为探索食管癌发生与基因转录的蛋白调控机制,基因治疗以及早期诊断提供参考数据.方法 用SELDI-TOF-MS检测食管癌及其相关人群的血清蛋白质谱指纹图,用Biomarker Wizard Software软件筛选出差异蛋白,选择具有标志性的差异蛋白质组建立人工神经网络诊断模型,使用SPSS分析其诊断效能.结果 在食管癌患者血清中发现89个差异蛋白(P<0.05).其中有显著差异(P<0.001)的蛋白质如下:在食管癌患者血清中表达增高的蛋白(5017.6Da,7458.5Da,7908.1Da,8111.9Da,8577.8Da)和表达降低的蛋白(4215.8Da,5890.9Da,7749.3Da).利用筛选出8个有明显表达差异的蛋白质组建立食管癌人工神经网络筛查模型和诊断模型,其灵敏度达到93.2%和96.3%,特异度分别为95.6%和97.2%,经大样本盲法验证的灵敏度为75.4%和75.8%,特异度分别为84.8%和86.7%,经蛋白组数据库检索发现两种蛋白分别为血清淀粉样蛋白A和子宫珠蛋白.结论 血清蛋白质谱指纹图结合人工神经网络技术进行蛋白组学数据挖掘对食管癌的筛查和诊断以及探索其基因和蛋白调控机制具有重要的临床意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	戴天阳	泸州医学院附属医院胸心外科	62	261	7.0	14.0
2	王开正	泸州医学院附属医院检验科	92	360	9.0	14.0
3	胡琼英	泸州医学院附属医院检验科	7	26	4.0	4.0
4	丁银环	泸州医学院附属医院检验科	20	42	4.0	5.0
5	谭小林	泸州医学院附属医院检验科	5	16	3.0	4.0