检索结果-南通市图书馆

作者：王波泸州医学院

学位级别：硕士

目的：食管癌是我国高发的消化系统恶性肿瘤,经手术治疗后的五年生存率仍然偏低,约8%-30%,严重威胁着人类的身体健康。近年,对于肿瘤患者选择个体化的治疗方案由于表现出了较好的近期和远中期疗效而受到越来越多的关注。肿瘤患者个体化... 详细信息

目的：食管癌是我国高发的消化系统恶性肿瘤,经手术治疗后的五年生存率仍然偏低,约8%-30%,严重威胁着人类的身体健康。近年,对于肿瘤患者选择个体化的治疗方案由于表现出了较好的近期和远中期疗效而受到越来越多的关注。肿瘤患者个体化治疗方案的选择有赖于准确的肿瘤病理分化程度的临床诊断。对于食管癌患者准确的食管癌病理分化程度的临床诊断,可以为食管癌患者的个体化治疗的选择提供有益的依据。蛋白质谱技术是一种基于蛋白质芯片结合质谱技术的多种疾病标志物的分析平台,通过测定蛋白质的质量来判别蛋白质的种类,有助于筛选食管癌病变的相关蛋白变化。本研究依据食管癌患者血清蛋白质质谱的特异性表达,利用人工神经网络软件(artificial neural networks,ANNs)建立食管癌病理分化程度人工神经网络诊断模型,研究在食管癌病理分化程度的临床诊断中血清学诊断中的意义。方法：收集实验组(60例食管癌患者,其中食管癌低分化者23例、中分化者11例、高分化者26例)、对照组(30例正常健康人)共90例的血清标本,利用表面增强激光解析离子化-飞行时间质谱仪(Surface-enhanced laser desorption ionization time of flight mass spectrometry, SELDI-TOF-MS)结合金芯片作为检测仪器来检测所有的血清样本;利用Ciphergen Proteinehip软件和Biomarker Wizard 3.1软件对获得的混合对照血清图谱进行统计分析并计算其差异性,以筛选出特异表达蛋白的质荷比;利用筛选出的特异表达蛋白的质荷比结合人工神经网络软件,建立食管癌病理分化程度人工神经网络诊断模型;利用双盲法来验证所建立的食管癌病理分化程度人工神经网络诊断模型的灵敏度和特异度。结果：经过检测分析后,本实验从60例血清样本中共筛选出4个具有明显特异表达的蛋白质质谱峰(P<0.05),其质荷比(mass/charge,M/Z)分别为2332.2、4051.1、4260.0和4267.1,利用筛选出的4个特异蛋白质质荷比结合人工神经网络软件建立食管癌病理分化程度的人工神经网络诊断模型;然后利用双盲法对建立的食管癌病理分化程度人工神经网络诊断模型进行统计学检测,以验证该诊断模型的灵敏度和特异度。统计结果分析显示,本实验建立的食管癌病理分化程度人工神经网络诊断模型在cut-off为0.3时得到最佳诊断效果,食管癌病理分化程度临床诊断的灵敏度为87%,特异度83.8%,阳性预测值为76.9%,阴性预测值为91.2%,诊断正确率为85%。结论：1.本研究成功筛选出4个在食管癌患者血清中特异表达的蛋白质质荷比;2.成功地建立了食管癌病理分化程度人工神经网络诊断模型,同时予以双盲法验证,并从客观指标上获得满意的灵敏度和特异度;3.从实验建立的食管癌病理分化程度ANNs模型预测值诊断效率分析的结果可以看出,当cut-off取值为0.3时,ANNs模型的灵敏度和特异度较高,故可以用于食管癌病理分化程度的临床诊断。

关键词：食管癌病理分化程度血清蛋白质质谱人工神经网络诊断模型 SELDI-TOF-MS 金芯片

来源：

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

食管癌血清蛋白质谱结合人工神经网络诊断模型建立的应用研究

食管癌血清蛋白质谱结合人工神经网络诊断模型建立的应用研究

引用

作者：郑慧禹泸州医学院

学位级别：硕士

目的:食管癌是我国高发的消化系统恶性肿瘤,只有早期诊断才能有效提高治疗的5年生存率。蛋白质谱技术是一种基于蛋白质芯片结合质谱技术的多种疾病标志物的分析平台,有助于筛选食管癌病变的相关分子变化,现依据食管癌患者血清蛋白质质... 详细信息

目的:食管癌是我国高发的消化系统恶性肿瘤,只有早期诊断才能有效提高治疗的5年生存率。蛋白质谱技术是一种基于蛋白质芯片结合质谱技术的多种疾病标志物的分析平台,有助于筛选食管癌病变的相关分子变化,现依据食管癌患者血清蛋白质质谱的特异性表达,利用人工神经网络软件(artificial neural network,ANN)建立食管癌人工神经网络诊断模型,研究其在食管癌早期血清学诊断中的意义。方法:收集实验组(59例食管癌患者)、对照组1(60例非食管癌的消化系统恶性肿瘤患者)、对照组2(27例良性疾病患者)、对照组3(30例正常健康人)共176例的血清标本,利用表面增强激光解吸/电离飞行时间质谱仪(Surface-enhanced laser desorption ionization time of flight mass spectrometry,SELDI-TOF-MS)结合金芯片作为检测仪器来检测所有的血清样本;利用Ciphergen Proteinehip软件和Biomarker Wizard 3.1软件对获得的混合对照血清图谱进行统计分析并计算其差异性,以筛选出特异表达蛋白的质荷比;利用筛选出的特异表达蛋白的质荷比结合人工神经网络软件,建立食管癌人工神经网络诊断模型;利用双盲法来验证所建立的食管癌人工神经网络诊断模型的灵敏度和特异度。结果:经过检测分析后,本实验从176例血清样本中共筛选出8个具有明显特异表达的蛋白质质谱峰(P<0.001),其质荷比(mass/charge,M/Z)分别为4218.8、4238.4、4478.2、4966.1、5336.6、5357.1、5919.8和5940.1,利用筛选出的8个特异蛋白质质荷比结合人工神经网络软件建立食管癌人工神经网络诊断模型;然后利用双盲法对建立的食管癌人工神经网络诊断模型进行统计学检测,以验证该诊断模型的灵敏度和特异度。统计结果分析显示,本实验建立的食管癌人工神经网络诊断模型在cut-off为0.3时得到最佳诊断效果,对食管癌患者检测的灵敏度为88.1%,特异度为85.5%,诊断符合率为86.4%。结论:1.本实验成功筛选出8个在食管癌患者血清中特异表达的蛋白质质荷比;2.成功地建立了食管癌人工神经网络诊断模型,同时予以双盲法验证,并从客观指标上获得满意的灵敏度和特异度;3.从实验建立的食管癌ANN模型预测值诊断效率分析的结果可以看出,当cut-off取值为0.1时,ANN模型的灵敏度可达到98.3%,而特异度仅为57.3%,故可适用于体检排查或高危人群筛选的情况;当cut-off取值为0.5时,ANN模型的特异度可达到95.7%,而灵敏度仅为62.7%,故可适用于可疑患者早期特异性诊断的情况;4.血清蛋白质质谱结合人工神经网络诊断模型对小样本的食管癌患者的诊断具有较高的灵敏度和特异度,可用于早期高危人群的筛选或是早期诊断,同时可扩大样本进行深入的应用性研究。

关键词：食管癌血清蛋白质质谱人工神经网络诊断模型 SELDI-TOF-MS 金芯片

来源：

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

人乳头瘤病毒阳性阴道分泌物蛋白指纹图谱初步研究

引用

中国实用医药 2015年第22期10卷 10-12页

作者：姜伟解春宝杜琼黄文芳杨永长肖代雯四川省医学科学院.四川省人民医院检验科 610072

目的对比分析人乳头瘤病毒(HPV)阳性和阴性阴道分泌物蛋白指纹图谱,探索HPV阳性阴道分泌物是否存在特定蛋白标志。方法运用蛋白指纹图谱(PBSⅡ-C型)技术及金芯片检测45例HPV阳性患者和44例HPV阴性对照者阴道分泌物蛋白指纹图谱,分析HPV... 详细信息

目的对比分析人乳头瘤病毒(HPV)阳性和阴性阴道分泌物蛋白指纹图谱,探索HPV阳性阴道分泌物是否存在特定蛋白标志。方法运用蛋白指纹图谱(PBSⅡ-C型)技术及金芯片检测45例HPV阳性患者和44例HPV阴性对照者阴道分泌物蛋白指纹图谱,分析HPV阳性阴道分泌物特定表达的蛋白标志,筛选其中部分差异蛋白建立HPV测试模型并评价其检测效能。结果 HPV阳性和阴性对照者间共检测到41个蛋白峰,其中17个蛋白峰的差异有统计学意义(P<0.05)。筛选其中5个标志蛋白建立的模型对HPV的检测灵敏度和特异度分别为96.0%(24/25)和95.8%(23/24)。结论蛋白指纹图谱技术能有效检测阴道分泌物特定表达的蛋白,筛选的差异蛋白对诊断HPV感染具有潜在应用价值。

关键词：蛋白指纹金芯片人乳头瘤病毒阴道分泌物

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

欢迎您,

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

在线全文

在线全文

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

欢迎您,

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

在线全文

在线全文

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：