【摘 要】
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目的 建立蛋白质芯片技术检测血清蛋白质质谱的方法,探讨基于人工神经网络的血清蛋白质质谱模型在大肠癌诊断中的应用价值。方法 应用表面增强激光解吸电离飞行时间质谱仪(SELDI-TOF-MS),测定了147例血清标本(其中大肠癌55例,健康人92例)的蛋白质质谱,用随机抽取的87例标本(大肠癌32例,健康人55例)作为训练组,进行训练与交叉验证,将筛选出来的5910,8930,4476和8817的4个
【机 构】
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浙江大学医学院附属第二医院肿瘤科,杭州310009,浙江大学肿瘤研究所,浙江大学肿瘤研究所,浙江大学肿瘤研究所
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目的 建立蛋白质芯片技术检测血清蛋白质质谱的方法,探讨基于人工神经网络的血清蛋白质质谱模型在大肠癌诊断中的应用价值。方法 应用表面增强激光解吸电离飞行时间质谱仪(SELDI-TOF-MS),测定了147例血清标本(其中大肠癌55例,健康人92例)的蛋白质质谱,用随机抽取的87例标本(大肠癌32例,健康人55例)作为训练组,进行训练与交叉验证,将筛选出来的5910,8930,4476和8817的4个质荷比峰作为输入,建立人工神经网络预测模型。并用另外测试组(大肠癌23例,健康人37例)的血清标本盲法验证该模型。结果 利用从训练组得出的基于人工神经网络的血清蛋白质质谱模型,对测试组的60例(包括Dukes A)未知血清进行预测,得到该方法对大肠癌的检出率为82.6%(19/23),排除率为91.9%(34/37)。结论 蛋白质芯片技术检测血清蛋白质质谱法在大肠癌的诊断中较以往的传统方法具有更高的检出率和排除率,值得进一步研究与应用。
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