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细胞因子抗体芯片筛选脓毒症患者血清蛋白标记物
被引量：
4
1
作者
石玉玲
胡塔
《细胞与分子免疫学杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第9期1010-1013,共4页
目的:应用细胞因子抗体芯片(CAC)分析脓毒症患者血清中炎性细胞因子表达的变化。方法:采用CAC技术平台,测定9例脓毒症患者(脓毒症组)和4例正常健康人(对照组)血清中79种细胞因子。以两组样本中每组至少有4个样品的杂交信号值超过400为...
目的:应用细胞因子抗体芯片(CAC)分析脓毒症患者血清中炎性细胞因子表达的变化。方法:采用CAC技术平台,测定9例脓毒症患者(脓毒症组)和4例正常健康人(对照组)血清中79种细胞因子。以两组样本中每组至少有4个样品的杂交信号值超过400为有表达的蛋白,筛选出有表达的蛋白38个。应用芯片差异显著性分析(SAM)软件对38个有表达的蛋白进行差异表达分析。结果:筛选到胰岛素样生长因子结合蛋白-1(IGFBP-1)、肝细胞生长因子(HGF)、骨桥蛋白(Osteopotin)、胰岛素样生长因子结合蛋白-4(IGFBP-4)、干扰素诱导蛋白-10(IP-10)和B淋巴细胞趋化因子(BLC)等6个在脓毒症患者血清中高表达的细胞因子,以及血小板衍生生长因子-BB(PDGF-BB)、脑源性神经营养因子(BDNF)、巨噬细胞炎性蛋白(MIP-1β)、白细胞介素-8(IL-8)、表皮生长因子(EGF)和白介素-1β(IL-1β)等6个在脓毒症患者血清中低表达的细胞因子。聚类分析表明,上述这12个差异表达的细胞因子能够区分脓毒症和正常健康对照。结论:CAC是一种高效、快速的蛋白质组学技术,利用CAC从血清中筛选脓毒症相关蛋白分子标记物是可行的。
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关键词
脓毒症
细胞因子抗体芯片
非监督聚类分析
芯片差异显著性
分析
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职称材料
题名
细胞因子抗体芯片筛选脓毒症患者血清蛋白标记物
被引量：
4
1
作者
石玉玲
胡塔
机构
广州军区总医院检验科
广州医学院临床医学院
出处
《细胞与分子免疫学杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第9期1010-1013,共4页
基金
全军"十一五"课题基金资助项目(08Z009)
文摘
目的:应用细胞因子抗体芯片(CAC)分析脓毒症患者血清中炎性细胞因子表达的变化。方法:采用CAC技术平台,测定9例脓毒症患者(脓毒症组)和4例正常健康人(对照组)血清中79种细胞因子。以两组样本中每组至少有4个样品的杂交信号值超过400为有表达的蛋白,筛选出有表达的蛋白38个。应用芯片差异显著性分析(SAM)软件对38个有表达的蛋白进行差异表达分析。结果:筛选到胰岛素样生长因子结合蛋白-1(IGFBP-1)、肝细胞生长因子(HGF)、骨桥蛋白(Osteopotin)、胰岛素样生长因子结合蛋白-4(IGFBP-4)、干扰素诱导蛋白-10(IP-10)和B淋巴细胞趋化因子(BLC)等6个在脓毒症患者血清中高表达的细胞因子,以及血小板衍生生长因子-BB(PDGF-BB)、脑源性神经营养因子(BDNF)、巨噬细胞炎性蛋白(MIP-1β)、白细胞介素-8(IL-8)、表皮生长因子(EGF)和白介素-1β(IL-1β)等6个在脓毒症患者血清中低表达的细胞因子。聚类分析表明,上述这12个差异表达的细胞因子能够区分脓毒症和正常健康对照。结论:CAC是一种高效、快速的蛋白质组学技术,利用CAC从血清中筛选脓毒症相关蛋白分子标记物是可行的。
关键词
脓毒症
细胞因子抗体芯片
非监督聚类分析
芯片差异显著性
分析
Keywords
sepsis
cytokine antibody chip
unsupervised hierarchical clustering
SAM
分类号
R631.4 [医药卫生—外科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
细胞因子抗体芯片筛选脓毒症患者血清蛋白标记物
石玉玲
胡塔
《细胞与分子免疫学杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2011
4
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