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目的分析MDS患者血清蛋白质指纹图谱，旨在寻找MDS血清中显著表达差异的血清标志物，建立诊断MDS的血清标志物决策树分析模型。以及试着寻找MDS各类型之间存在着表达差异蛋白，建立鉴别MDS各类型的人工神经网络模型(artifical neuralnetwork，ANN)。方法应用美国Ciphergen公司生产的PBSⅡ—时间飞行质谱仪和蛋白芯片作为蛋白组学研究平台，对21例MDS患者(其中RA 6例、RAEB 6例、RAEBt 2例、CMML 7例)、6例急性髓性白血病和12例健康对照组的血清蛋白质质谱进行测定分析，建立相关的蛋白质组学飞行质谱资料库，获得的结果采用Ciphergen公司的Biomarker Wizard软件以及BPS5.0(Biomarker patterns systems)软件进行分析。结果在分子量0-50000Da范围内，两例BEABt标本除外，其它标本均能检测到362个左右的蛋白质谱峰。与健康组比较MDS患者组中共检测出9个蛋白峰差异表达有显著意义(P＜0.01)，其中5个蛋白峰相对分子量M／Z(mass／charge)分别为2738Da、2949Da、3157Da、3239Da、3397Da在MDS患者血清高表达，4个蛋白峰(M／z分别为6441Da、6640Da、8160Da、8957Da)在MDS患者血清中低表达。依据差异蛋白峰分类权重筛选出2个显著差异性蛋白峰，相对分子量M／Z分别为2738Da，6441Da建立判断MDS的决策树分析模型，其判断MDS的预期敏感性100％，预期特异性100％。同时发现MDS不同类型之间也存在差异蛋白，MDS各类型与健康对照组、急性髓白血病患者之间筛选出22个差异表达蛋白(P＜0.05)，有分类价值的14种，并用它们建立了初步鉴别MDS类型的人工神经网络模型。结论SELDI-TOF-MS结合蛋白质芯片技术能够快速、有效地筛选出MDS血清中特异表达标志物，用特异表达标志物建立的判断模型能用来诊断MDS以及初步鉴别各个类型的MDS。