重庆医学
重慶醫學
중경의학
CHONGQING MEDICAL JOURNAL
2012年
1期
22-24
,共3页
吕连华%勾宗蓉%王开正%丁银环%李圃
呂連華%勾宗蓉%王開正%丁銀環%李圃
려련화%구종용%왕개정%정은배%리포
胃肿瘤%神经网络模型%分子诊断模型
胃腫瘤%神經網絡模型%分子診斷模型
위종류%신경망락모형%분자진단모형
目的 建立胃癌人工神经网络蛋白分子诊断模型,寻找胃癌早期诊断的新方法.方法 采用表面增强激光解析离子化飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)技术及配套芯片CM10和Biomarker Wizard 3.1 软件筛选胃癌差异表达蛋白,通过人工神经网络(ANN)建立并验证胃癌的SELDI分子诊断模型.结果 共建立3个胃癌诊断模型(Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ),分别为胃癌的诊断、筛查、鉴别诊断模型.选其中由5个差异表达蛋白(质荷比为2502、2544、3085、8574、8740)组成的胃癌人工神经网络诊断模型Ⅰ作为胃癌人工神经网络诊断模型,对胃癌的诊断灵敏度为95.0%,特异度为98.33%,阳性预测值为95.0%,阴性预测值为98.33%,诊断准确度为97.5%.结论 SELDI-TOF-MS技术对胃癌的早期诊断具有一定的价值,值得进一步的研究.
目的 建立胃癌人工神經網絡蛋白分子診斷模型,尋找胃癌早期診斷的新方法.方法 採用錶麵增彊激光解析離子化飛行時間質譜(SELDI-TOF-MS)技術及配套芯片CM10和Biomarker Wizard 3.1 軟件篩選胃癌差異錶達蛋白,通過人工神經網絡(ANN)建立併驗證胃癌的SELDI分子診斷模型.結果 共建立3箇胃癌診斷模型(Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ),分彆為胃癌的診斷、篩查、鑒彆診斷模型.選其中由5箇差異錶達蛋白(質荷比為2502、2544、3085、8574、8740)組成的胃癌人工神經網絡診斷模型Ⅰ作為胃癌人工神經網絡診斷模型,對胃癌的診斷靈敏度為95.0%,特異度為98.33%,暘性預測值為95.0%,陰性預測值為98.33%,診斷準確度為97.5%.結論 SELDI-TOF-MS技術對胃癌的早期診斷具有一定的價值,值得進一步的研究.
목적 건립위암인공신경망락단백분자진단모형,심조위암조기진단적신방법.방법 채용표면증강격광해석리자화비행시간질보(SELDI-TOF-MS)기술급배투심편CM10화Biomarker Wizard 3.1 연건사선위암차이표체단백,통과인공신경망락(ANN)건립병험증위암적SELDI분자진단모형.결과 공건립3개위암진단모형(Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ),분별위위암적진단、사사、감별진단모형.선기중유5개차이표체단백(질하비위2502、2544、3085、8574、8740)조성적위암인공신경망락진단모형Ⅰ작위위암인공신경망락진단모형,대위암적진단령민도위95.0%,특이도위98.33%,양성예측치위95.0%,음성예측치위98.33%,진단준학도위97.5%.결론 SELDI-TOF-MS기술대위암적조기진단구유일정적개치,치득진일보적연구.
