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目的建立蛋白质芯片技术检测血清蛋白质指纹图谱的方法,探讨基于人工神经网络的血清蛋白质指纹图谱模型在肝癌诊断中的应用价值.方法应用蛋白质指纹图谱分析仪(表面-增强激光解析-电离-飞行时间质谱仪,SELDI-TOF-MS),测定106例肝癌、肝硬化患者和健康人血清标本的蛋白质指纹图谱并结合人工神经网络方法进行数据的分析.将106例标本随机分成训练组70例(肝癌35例,肝硬化14例,健康人21例)和盲法测试组36例(肝癌17例,肝硬化8例,健康人11例).利用从训练组得出的基于人工神经网络的血清蛋白质指纹图谱模型,对36例未知血清进行检测,并与甲胎蛋白(AFP)检测结果进行比较.结果应用该方法对肝癌进行诊断的准确率、敏感性和特异性分别为91.7

作者:王家祥;张波;余捷凯;刘建;杨美琴;郑树

来源:中华医学杂志 2005 年 85卷 3期

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作者:
王家祥;张波;余捷凯;刘建;杨美琴;郑树
来源:
中华医学杂志 2005 年 85卷 3期
标签:
肝肿瘤 诊断 人工神经网络 蛋白质指纹图谱 SELDI-TOF
目的建立蛋白质芯片技术检测血清蛋白质指纹图谱的方法,探讨基于人工神经网络的血清蛋白质指纹图谱模型在肝癌诊断中的应用价值.方法应用蛋白质指纹图谱分析仪(表面-增强激光解析-电离-飞行时间质谱仪,SELDI-TOF-MS),测定106例肝癌、肝硬化患者和健康人血清标本的蛋白质指纹图谱并结合人工神经网络方法进行数据的分析.将106例标本随机分成训练组70例(肝癌35例,肝硬化14例,健康人21例)和盲法测试组36例(肝癌17例,肝硬化8例,健康人11例).利用从训练组得出的基于人工神经网络的血清蛋白质指纹图谱模型,对36例未知血清进行检测,并与甲胎蛋白(AFP)检测结果进行比较.结果应用该方法对肝癌进行诊断的准确率、敏感性和特异性分别为91.7