人肺鳞癌及肺炎性假瘤组织的蛋白质差异表达谱的初步建立

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1、人肺鳞癌及肺炎性假瘤组织的蛋白质差异表达谱的初步建立作者:李萃，段朝军，肖志强，易红，汤参娥，陈主初［摘要］目的建立分辨率高和重复性好的人肺鳞癌组织及其肺炎性假瘤组织的双向凝胶电泳图谱，并识别鉴定出其差异表达的蛋白质。方法利用固相pH梯度双向凝胶电泳分离人肺鳞癌组织及肺炎性假瘤组织的总蛋白质，凝胶经银染显色后，运用ImageMaster2D图像分析软件进行比较分析、识别差异表达的蛋白质，应用基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱（MALDITOFMS）及数据库搜索鉴定部分差异蛋白质点。结果（1）得到了分辨率较高、重复性较好的人肺鳞癌组织和肺炎性假瘤组织的双向凝胶电泳图谱，将同一癌组

2、织和肺炎性假瘤组织分别进行了3次双向凝胶电泳，3块凝胶的平均蛋白质点数分别为1569±78和1487±64，平均匹配的点数分别为1454±37和1370±43，匹配率达92.7%和92.1%；同一癌组织的3块胶在蛋白质点位置上有较好的重复性，不同胶间蛋白质点在IEF方向的偏差是(0.733±0.101)mm，在SDSPAGE方向上的偏差为(0.925±0.207)mm。（2）比较分析肺鳞癌组织及肺炎性假瘤组织的双向凝胶电泳图谱，平均匹配的点数为1142±51，对23个差异蛋白质点进行了肽质指纹图分析，鉴定出一些与细胞周期调控、信号传导等有关的蛋白质。结论建立了分辨率较高且重复性

3、较好的人肺鳞癌组织与肺炎性假瘤组织的双向凝胶电泳图谱，并识别鉴定出了一些差异表达的蛋白质，这不仅有助于进一步完善人肺癌蛋白质组数据库，而且能为人肺鳞癌发病机制研究及其诊断、鉴别诊断、治疗以及新药开发等提供线索。［关键词］人肺鳞癌；肺炎性假瘤；固相pH梯度双向凝胶电泳；MALDITOFMS；蛋白质组Establishingandanalyzingdifferentialproteomicexpressionprofilesfromhumanlungsquamouscarcinomaandinflammatorypseudotumortissues［Abstract］Object

4、iveToestablishdifferentialproteomicexpressionanalysisofhighresolutionandreproducibilitytensionalelectrophoresisprofilesfromhumanlungsquamouscarcinomatissuesandinflammatorypseudotumortissues.MethodsTheproteomeofhumanlungsquamouscarcinomatissuesandinflammatorypseudotumortissuesethods，includingi

5、mmobilizedpHgradienttensionalpolyacrylamidegelelectrophoresis，silverstaining，ImageMaster2DEanalysissoftassfingerprintbasedonmatrixassistedlaserdesorption/ionizationtimeofflightmassspectrometry(MALDITOFMS)anddatabasesearching.Results(1)Thegood2DEpatternofhumanlungsquamouscarcinomatissuesand

6、inflammatorypseudotumortissueincludingresolutionandreproducibilityageanalysisbyImageMaster2DEsoftatchedindividually.Theaveragematchingrateanlungsquamouscarcinomatissuesmaps，m，m.(2)Themapofthetumortissuesmatorypseudotumortissues，1142±51spotsatched.Teofensionalelectrophoresisprofilesfromhumanl

7、ungsquamouscarcinomatissuesandinflammatorypseudotumortissuesandanalyzethedifferentialproteinspots，icexpressionprofiles.Itissuggestedthatthedifferentialexpressionanalysisofproteomemaybeusefultofurtherstudyofhumanlungsquamouscarcinoma.［Keyanlun