山东省科技发展计划项目(2007GG20002007)
- 作品数:2 被引量:1H指数:1
- 相关作者:王东芳韩明勇姜曼王明明耿凌云更多>>
- 相关机构:山东大学山东省肿瘤医院更多>>
- 发文基金:山东省医药卫生科技发展计划项目山东省科技发展计划项目山东省优秀中青年科学家科研奖励基金更多>>
- 相关领域:医药卫生更多>>
- 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
- 2011年
- 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5 632 m/z、13 779 m/z。5 632 m/z、13 779 m/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5 632、13 779的蛋白质峰可能是非小细胞肺癌术前临床分期的标记物。
- 许继映王东芳王明明姜曼毕玉莉韩明勇
- 关键词:肺肿瘤生物信息学蛋白质质谱
- 应用人工神经网络建立肺癌血清肿瘤标记物诊断模型的研究被引量:1
- 2010年
- 目的检测肺癌患者血清中的肺癌肿瘤标记物,应用人工神经网络建立肺癌血清肿瘤标记物诊断模型。方法应用酶联免疫吸附法(ELISA)分别测定86例肺癌和80例健康人血清细胞角蛋白21-1片段(CYFRA21-1)、神经元特异性烯醇化酶(NSE)、组织多肽特异性抗原(TPS)、可溶性白细胞介素2受体(sIL-2R)、癌胚抗原(CEA)、糖抗原242(CA242)、抑癌基因p53抗体共7种肿瘤标记物含量。用曲线下面积结合人工神经网络建立诊断模型,并将此诊断模型用于肺癌的诊断。结果根据血清肿瘤标记物的测定结果,计算出每个肿瘤标记物的曲线下面积,应用人工神经网络建立肺癌血清肿瘤标记物诊断模型,该模型预测肺癌样本的诊断准确率84.1%,敏感性为86.3%,特异性94.8%。结论本研究建立的肺癌诊断模型对肺癌的诊断具有较高的敏感性和特异性。
- 姜曼耿凌云蔡宏飞王明明王东芳王家林韩明勇
- 关键词:肺癌人工神经网络肿瘤标记物