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应用SELDI-TOF-MS技术初步建立结直肠癌分类树模型
范乃军, 盛新华, 中国人民解放军第二军医大学 上海市 200433
高春芳, 王秀丽, 李冬晖, 郑国宝, 中国人民解放军150中心医院全军肛肠外科研究所 河南省洛阳市 471031
范乃军, 中国人民解放军第二军医大学2006级外科学硕士在读, 主要从事胃肠道肿瘤蛋白质组学方面的研究.
作者贡献分布: 范乃军与高春芳对此文所作贡献均等; 此课题由范乃军, 高春芳, 盛新华, 郑国宝, 王秀丽及李冬晖设计; 研究过程由范乃军, 王秀丽及盛新华操作完成; 研究所用新试剂及分析工具由王秀丽及李冬晖提供; 数据分析由王秀丽及范乃军完成; 本论文写作由范乃军完成.
通讯作者: 高春芳, 471031, 河南省洛阳市, 中国人民解放军150中心医院全军肛肠外科研究所. fandoctor123@163.com
电话: 0379-64169001
收稿日期: 2008-09-27
修回日期: 2008-12-06
接受日期: 2008-12-08
在线出版日期: 2009-01-08
修回日期: 2008-12-06
接受日期: 2008-12-08
在线出版日期: 2009-01-08
Abstract
目的: 分析结直肠癌期患者血清蛋白质组变化, 初步建立结直肠癌期分类树模型.
方法: 将335例血清样本(其中结直肠癌患者169例, 健康人166例)随机分为训练组和测试组, 将血清样本加至IMAC30-Cu2+蛋白芯片, 利用SELDI-TOF-MS得到血清蛋白质谱, 利用Biomarker Wizard软件进行蛋白峰值鉴定和聚类. 利用Biomarker Pattern以训练组建立由1个差异蛋白组成的结直肠癌期分类树模型, 以测试组进行独立样本的双盲验证. 另外, 应用电化学发光免疫测定法检测测试组血清样本CEA.
结果: 软件识别了59个质峰, 其中由质荷比为5765的蛋白构成的分类树模型可以有效鉴别结直肠癌患者与正常人, 灵敏度和特异度分别是98.81%及100.00%, 经双盲验证其灵敏度, 特异度及阳性预测值分别是97.65%, 98.80%及98.81%. CEA的灵敏度及特异度低于SELDI分类树模型(P<0.05).
结论: SELDI-TOF-MS检测得到的血清蛋白质组分类树模型可以准确的鉴别结直肠癌患者与正常人, 对结直肠癌的筛查有重要的意义.
Keywords: 表面增强激光解析离子化飞行时间质谱仪; 结直肠癌; 血清生物标志物; 蛋白质组学; 蛋白质微阵列分析