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基于SELDI-TOF蛋白质谱分析的乳腺癌TNM分期研究
基于SELDI-TOF蛋白质谱分析的乳腺癌TNM分期研究
作者:
余庆邦
厉力华
王晓稼
范明
许沈华
郑智国
陈占红
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
乳腺癌
蛋白质质谱
TN M分期
特征选择
生物标志物
摘要:
运用浙江省肿瘤医院提供的乳腺癌临床SELDI-TOF质谱数据,依据临床TNM分期,探索肿瘤大小、淋巴结受累情况在蛋白质质谱数据表达中的差异。对预处理后的质谱数据运用近邻传播聚类和零空间LDA算法进行特征选择,再用SVM-RFE算法选择相关生物标志物,最后分类测试并统计分析所挑选的生物标志物是否体现样本间差异。结果显示,通过四个组TN M分期样本对比实验,各获得35个相关差异生物标志物,能够得到较好的分类结果,部分生物标志物P值小于0.05。实验结果说明肿瘤大小和淋巴结受累情况的差异能够在蛋白质水平表达。
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螺旋CT对乳腺癌术前TNM分期的价值
乳腺肿瘤
体层摄影
X线计算机
乳腺癌蛋白质组学研究
乳腺癌
蛋白质组学
二维凝胶电泳
激光捕获显微切割
表面加强激光解吸/电离飞行时间质谱
内容分析
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文献信息
篇名
基于SELDI-TOF蛋白质谱分析的乳腺癌TNM分期研究
来源期刊
生物医学工程研究
学科
医学
关键词
乳腺癌
蛋白质质谱
TN M分期
特征选择
生物标志物
年,卷(期)
2015,(1)
所属期刊栏目
论著
研究方向
页码范围
7-10
页数
4页
分类号
R318
字数
3093字
语种
中文
DOI
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
郑智国
38
291
9.0
15.0
2
许沈华
56
186
6.0
10.0
3
王晓稼
119
683
13.0
19.0
4
陈占红
34
177
8.0
10.0
5
厉力华
杭州电子科技大学生命信息与仪器工程学院
48
182
7.0
11.0
6
范明
杭州电子科技大学生命信息与仪器工程学院
14
36
3.0
5.0
7
余庆邦
杭州电子科技大学生命信息与仪器工程学院
2
5
1.0
2.0
传播情况
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引文网络
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引证文献(1)
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2018(1)
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引证文献(1)
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节点文献
乳腺癌
蛋白质质谱
TN M分期
特征选择
生物标志物
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
生物医学工程研究
主办单位:
山东生物医学工程学会
山东省医疗器械研究所
山东省千佛山医院
出版周期:
季刊
ISSN:
1672-6278
CN:
37-1413/R
开本:
大16开
出版地:
山东省济南市解放路11号
邮发代号:
创刊时间:
1982
语种:
chi
出版文献量(篇)
1657
总下载数(次)
8
总被引数(次)
7283
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