换一批应用蛋白质芯片与人工神经网络建立胃癌诊断模型
Classification and diagnostic prediction of gastric cancer using protein profiling of the serum and bioinformatics
摘要目的 应用血清蛋白质芯片质谱技术结合生物信息学方法筛选胃癌相关标记,建立诊断胃癌的蛋白质标记模型.方法 应用表面增强激光解吸电离飞行时间质谱技术检测了74例胃癌、70例健康对照样本的血清蛋白质质谱,结合人工神经网络建立胃癌诊断模型.结果 从胃癌组与健康对照组中筛选出了4个蛋白质荷比峰,建立胃癌诊断模型,该诊断模型的特异性为100%(95%的置信区间为94.6%～100.0%),敏感性为92.0%(88.7%～95.2%),准确率为95.8%(86.4%～97.5%).结论 成功建立了胃癌诊断模型,该模型在胃癌的诊断中较传统方法具有更高的敏感性和特异性,可进一步研究与应用.
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关键词
胃肿瘤表面增强激光解吸电离飞行时间质谱生物信息学诊断蛋白质质谱Gastric cancerSurface-enhanced laser desorption/ionization mass spectrometryBioinformaticsDiagnosisProteomic
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发布时间
2016-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
山东省科技攻关计划（2007G20002007）
山东省自然基金资助课题（Y2005C24）
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