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通过蛋白质组学和机器学习发现血清的FCN-3和TMOD-4蛋白能够预测晕动病
1
作者
刘志
张金红
+2 位作者
张纯
汪晓宇
李进让
《中华耳科学杂志》
北大核心
2025年第5期669-676,共8页
目的应用蛋白质组学技术和机器学习探索与晕动病相关的蛋白。方法采集了51名晕动病患者和68名对照组的血清样本,使用蛋白质组学技术和生物信息学方法分析差异表达蛋白(differentially expressed proteins,DEPs)及使用机器学习建立了预...
目的应用蛋白质组学技术和机器学习探索与晕动病相关的蛋白。方法采集了51名晕动病患者和68名对照组的血清样本,使用蛋白质组学技术和生物信息学方法分析差异表达蛋白(differentially expressed proteins,DEPs)及使用机器学习建立了预测模型,并在另一个队列中通过酶联免疫吸附测定法验证了候选蛋白。结果共鉴定出27个DEPs(11个上调,16个下调)在晕动病患者和对照组之间存在显著差异。功能富集分析显示,DEPs主要涉及血小板活化、金属离子结合、细胞外泌体、神经变性、肌萎缩性脊髓侧索硬化症、亨廷顿舞蹈症、免疫系统、止血等过程。通过多种机器学习和ROC曲线分析,本研究基于血清中8种最佳DEPs的水平构建了一个潜在的诊断模型,其特异性为95.8%,灵敏度为100%(AUC=0.997,P<0.001)。在8种DEPs中,FCN-3和TMOD-4这两种高含量蛋白质被选入另一个潜在模型,其特异性为75.0%,灵敏度为91.7%(AUC=0.870,P<0.001)。酶联免疫吸附测定法检测结果与蛋白质组学分析一致。结论初步数据表明,晕动病患者和对照组的血清蛋白表达谱存在显著差异。此外,FCN-3和TMOD-4的变化可作为诊断晕动病的新型生物标志物。
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关键词
晕动病
蛋白质组学
FCN-3
TMOD-4
机器学习
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题名
通过蛋白质组学和机器学习发现血清的FCN-3和TMOD-4蛋白能够预测晕动病
1
作者
刘志
张金红
张纯
汪晓宇
李进让
机构
中国人民
解放军总医院
第六
医学
中心
耳
鼻
咽喉
头颈外科
医学
部
咽喉
嗓音外科
中国人民
解放军总医院国家耳鼻咽喉疾病临床医学研究中心
出处
《中华耳科学杂志》
北大核心
2025年第5期669-676,共8页
文摘
目的应用蛋白质组学技术和机器学习探索与晕动病相关的蛋白。方法采集了51名晕动病患者和68名对照组的血清样本,使用蛋白质组学技术和生物信息学方法分析差异表达蛋白(differentially expressed proteins,DEPs)及使用机器学习建立了预测模型,并在另一个队列中通过酶联免疫吸附测定法验证了候选蛋白。结果共鉴定出27个DEPs(11个上调,16个下调)在晕动病患者和对照组之间存在显著差异。功能富集分析显示,DEPs主要涉及血小板活化、金属离子结合、细胞外泌体、神经变性、肌萎缩性脊髓侧索硬化症、亨廷顿舞蹈症、免疫系统、止血等过程。通过多种机器学习和ROC曲线分析,本研究基于血清中8种最佳DEPs的水平构建了一个潜在的诊断模型,其特异性为95.8%,灵敏度为100%(AUC=0.997,P<0.001)。在8种DEPs中,FCN-3和TMOD-4这两种高含量蛋白质被选入另一个潜在模型,其特异性为75.0%,灵敏度为91.7%(AUC=0.870,P<0.001)。酶联免疫吸附测定法检测结果与蛋白质组学分析一致。结论初步数据表明,晕动病患者和对照组的血清蛋白表达谱存在显著差异。此外,FCN-3和TMOD-4的变化可作为诊断晕动病的新型生物标志物。
关键词
晕动病
蛋白质组学
FCN-3
TMOD-4
机器学习
Keywords
Motion sickness
proteomics
FCN-3
TMOD-4
machine learning
分类号
R741 [医药卫生—神经病学与精神病学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
通过蛋白质组学和机器学习发现血清的FCN-3和TMOD-4蛋白能够预测晕动病
刘志
张金红
张纯
汪晓宇
李进让
《中华耳科学杂志》
北大核心
2025
0
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