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血清SELDI蛋白质指纹图谱在乳腺癌腋淋巴结转移中的应用研究
被引量：
8
1
作者
庞达
杨艳梅
+3 位作者
张国强
马玉彦
唐雅莉
龚建平
《中国肿瘤临床》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第17期1010-1014,共5页
目的:应用SELDI技术和生物信息学方法从血清中筛选乳腺癌蛋白质标志物并构建检测模型,为预测腋淋巴结(axillary lymph nodes,ALN)转移等提供可能的简便易行的方法。方法:应用SELDI-TOF-MS作为蛋白质组学摘要目的:应用SELDI技术和生物信...
目的:应用SELDI技术和生物信息学方法从血清中筛选乳腺癌蛋白质标志物并构建检测模型,为预测腋淋巴结(axillary lymph nodes,ALN)转移等提供可能的简便易行的方法。方法:应用SELDI-TOF-MS作为蛋白质组学摘要目的:应用SELDI技术和生物信息学方法从血清中筛选乳腺癌蛋白质标志物并构建检测模型,为预测腋研究平台,采用CM10芯片,对乳腺癌的血清进行了检测,探讨了乳腺癌患者血清蛋白质指纹图谱与是否发生ALN转移的关系,并结合生物信息学方法建立了相应的检测模型。结果:通过对ALN有(无)转移的乳腺癌患者血清蛋白指纹图谱数据的比较,找到了11个差异蛋白质峰(P<0.05),M/Z为M2164.16,M3269.90和M3272.31的3个蛋白质峰被选择用于构建分类决策树模型,该模型的交叉验证(测试组)总准确率为81.8%,ALN有转移的乳腺癌患者检出率为83.3%,ALN无转移的检出率为80%。结论:构建的分类决策树模型能达到区分ALN是否有转移的最佳效果,SELDI技术在确定乳腺癌患者是否发生腋淋巴结转移方面有一定的意义。
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关键词
乳腺癌
表面增强激光解吸电离-飞行时间质谱
生物信息学
蛋白质组学
CM10芯片
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职称材料
题名
血清SELDI蛋白质指纹图谱在乳腺癌腋淋巴结转移中的应用研究
被引量：
8
1
作者
庞达
杨艳梅
张国强
马玉彦
唐雅莉
龚建平
机构
华中科技大学同济医学院外科
哈尔滨医科
大学
肿瘤防治研究所
哈尔滨医科
大学
附属肿瘤医院乳腺
外科
出处
《中国肿瘤临床》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第17期1010-1014,共5页
基金
教育部博士点基金(编号:20050226009)
黑龙江省青年基金(编号QC05C48)
黑龙江省杰出青年基金资助(编号:JC200521)~~
文摘
目的:应用SELDI技术和生物信息学方法从血清中筛选乳腺癌蛋白质标志物并构建检测模型,为预测腋淋巴结(axillary lymph nodes,ALN)转移等提供可能的简便易行的方法。方法:应用SELDI-TOF-MS作为蛋白质组学摘要目的:应用SELDI技术和生物信息学方法从血清中筛选乳腺癌蛋白质标志物并构建检测模型,为预测腋研究平台,采用CM10芯片,对乳腺癌的血清进行了检测,探讨了乳腺癌患者血清蛋白质指纹图谱与是否发生ALN转移的关系,并结合生物信息学方法建立了相应的检测模型。结果:通过对ALN有(无)转移的乳腺癌患者血清蛋白指纹图谱数据的比较,找到了11个差异蛋白质峰(P<0.05),M/Z为M2164.16,M3269.90和M3272.31的3个蛋白质峰被选择用于构建分类决策树模型,该模型的交叉验证(测试组)总准确率为81.8%,ALN有转移的乳腺癌患者检出率为83.3%,ALN无转移的检出率为80%。结论:构建的分类决策树模型能达到区分ALN是否有转移的最佳效果,SELDI技术在确定乳腺癌患者是否发生腋淋巴结转移方面有一定的意义。
关键词
乳腺癌
表面增强激光解吸电离-飞行时间质谱
生物信息学
蛋白质组学
CM10芯片
Keywords
Breast cancer
Surface enhanced laser desorption/ionization-time of flight-mass spectrometry
Bioinformatics
Proteomics
CMIO chip
分类号
R737.9 [医药卫生—肿瘤]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
血清SELDI蛋白质指纹图谱在乳腺癌腋淋巴结转移中的应用研究
庞达
杨艳梅
张国强
马玉彦
唐雅莉
龚建平
《中国肿瘤临床》
CAS
CSCD
北大核心
2008
8
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