应用文本挖掘分析生物医药领域专利热点的方法分析

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1、青岛大学硕士学位论文应用SELDI--TOF--MS技术筛选早期胃癌血清生物标志物研究姓名：李春伟申请学位级别：硕士专业：普通外科指导教师：张佃良20110517应用SELDI-TOF-MS技术筛选早期胃癌血清分子标志物研究摘要目的：应用表面加强解吸电离一飞行时间质谱(surface-erthancodlaserdesorption／ionizationtime．of-flightmassspectrometry，SELDI．TOF．MS)技术对胃癌患者血清蛋白指纹图谱进行分析，筛选候选肿瘤标志物以建立诊断模型，寻找更可靠的评价标准用于早期胃癌诊断和临

2、床分型以指导个体化治疗，旨在进一步提高对肿瘤分期和预后的判断，以更好地监测治疗效果。方法：表面加强解吸电离一飞行时间质谱技术及其配套蛋白质芯片检测169例胃癌患者和83．例健康人的血清蛋白质组图谱，运用BiomarkerWizardTM和BiomarkerPatternsTM软件分析处理数据筛选具有明确临床价值的分子标记物或其组合，以进行早期分子诊断并建立胃癌诊断分类树模型。’结果：胃癌组血清与正常人血清蛋白质谱共有34蛋白表达存在统计学差异(p

3、／z蛋白质峰组成诊断模型I，可将胃癌与正常人正确分组，灵敏度、特异性分别为93．49％、91．57％；另外，2873m／z，6121m／z和7778m／z蛋白质峰组成诊断模型II，可将早期胃癌与ii／iii／iv期胃癌，其敏感性和特异性分别为89．36％(42／47)、92．62％(113／122)。结论：利用SELDI-0F-MS技术在人血清中可以筛选到早期胃癌快速诊断的特异性标志物，建立早期胃癌诊断的蛋白质模型；该方法在胃癌诊断尤其早期胃癌诊断方面具有重要的价值，值得进一步研究。硕士研究生：李春伟普通外科指导教师：张佃良教授主任医师关键词：胃癌分子

4、标志物表面加强解吸电离一飞行时间质谱蛋白质组模式．／y2“0m4n”3哺删9眦4、、＼＼呱8AnalysisofserumbiomarkersscreeningfordiagnosisofstageIgastriccancerusingSELDI-TOF-MSAbstractObjective：Tomakeaproteomicanalysisusingsurface-enhancedlaserdesorption／ionizationtime—of=-flightmassspectrometry(SELDI-TOF—MS)ontheserumofsta

5、geIgastriccancerpatientsandestablishaearlydiagnosticmodelforidentifyingstageIgastriccancerpreliminarily．Methods：Serumsamplesfrom169gastriccancerpatientsand83ageandgender-matchedhealthyindividualswereanalyzedbySELDI·-TOF·-MSProteinChiparraytechnology．TheresultingSELDI··TOF——MSspe

6、ctraldatawereanalyzedusingtheBiomarkerWizardTMandBiomarkerPatternsTMsoftwaretof'mddifferentialproteinsanddevelopaclassificationtreeforgastriccarlcer．Results：Atotalof34masspeakswereidentified．Sixpeaksatmass：chargeratios(nVz)of2873，3163，4526，5762，6121and7778wereusedtoconstructthed

7、iagnosticmodelI．ThemodelIcouldeffectivelydistinguishgastriccancel-samplesfromcontrolsamples，achievingasensitivityandspecifici够of93．49％and91．57％，respectively．Inaddition,weidentifiedthreeofthesixproteinpeaksat2873，6121and7778m／z，whichcouldconstructthediagnosticmodelII．ThemodelIIco

8、ulddistinguishbetweenstageIgastriccancerandstag