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国家教育部博士点基金(20050226009)

作品数:1 被引量:8H指数:1
相关作者:张国强龚建平杨艳梅庞达唐雅莉更多>>
相关机构:华中科技大学哈尔滨医科大学附属肿瘤医院哈尔滨医科大学更多>>
发文基金:国家教育部博士点基金黑龙江省杰出青年科学基金黑龙江省青年科学基金更多>>
相关领域:医药卫生更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇医药卫生

主题

  • 1篇蛋白
  • 1篇蛋白质
  • 1篇蛋白质指纹
  • 1篇蛋白质指纹图...
  • 1篇蛋白质组
  • 1篇蛋白质组学
  • 1篇腋淋巴结
  • 1篇腋淋巴结转移
  • 1篇乳腺
  • 1篇乳腺癌
  • 1篇生物信息
  • 1篇生物信息学
  • 1篇腺癌
  • 1篇淋巴
  • 1篇淋巴结
  • 1篇淋巴结转移
  • 1篇白质
  • 1篇SELDI

机构

  • 1篇哈尔滨医科大...
  • 1篇华中科技大学
  • 1篇哈尔滨医科大...

作者

  • 1篇马玉彦
  • 1篇唐雅莉
  • 1篇庞达
  • 1篇杨艳梅
  • 1篇龚建平
  • 1篇张国强

传媒

  • 1篇中国肿瘤临床

年份

  • 1篇2008
1 条 记 录,以下是 1-1
排序方式:
血清SELDI蛋白质指纹图谱在乳腺癌腋淋巴结转移中的应用研究被引量:8
2008年
目的:应用SELDI技术和生物信息学方法从血清中筛选乳腺癌蛋白质标志物并构建检测模型,为预测腋淋巴结(axillary lymph nodes,ALN)转移等提供可能的简便易行的方法。方法:应用SELDI-TOF-MS作为蛋白质组学摘要目的:应用SELDI技术和生物信息学方法从血清中筛选乳腺癌蛋白质标志物并构建检测模型,为预测腋研究平台,采用CM10芯片,对乳腺癌的血清进行了检测,探讨了乳腺癌患者血清蛋白质指纹图谱与是否发生ALN转移的关系,并结合生物信息学方法建立了相应的检测模型。结果:通过对ALN有(无)转移的乳腺癌患者血清蛋白指纹图谱数据的比较,找到了11个差异蛋白质峰(P<0.05),M/Z为M2164.16,M3269.90和M3272.31的3个蛋白质峰被选择用于构建分类决策树模型,该模型的交叉验证(测试组)总准确率为81.8%,ALN有转移的乳腺癌患者检出率为83.3%,ALN无转移的检出率为80%。结论:构建的分类决策树模型能达到区分ALN是否有转移的最佳效果,SELDI技术在确定乳腺癌患者是否发生腋淋巴结转移方面有一定的意义。
庞达杨艳梅张国强马玉彦唐雅莉龚建平
关键词:乳腺癌生物信息学蛋白质组学
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