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目的 建立胰腺癌血清学诊断模型,探讨评估胰腺癌分期和治疗疗效的生物学标志物.方法 采用强阴离子交换(SAX2)芯片和表面增强激光解吸电离飞行时间质谱仪(SELDI-TOF-MS)技术,测定58例胰腺癌患者和51例正常对照者的血清蛋白质指纹图谱;应用Biomarker Wizard统计软件以及决策树算法、Logistic回归和ROC曲线,建立决策树和二分类回归诊断模型.结果 在质荷比(M/Z)值为2000~30 000范围内,建立10个决策树诊断模型,其预测胰腺癌的正确率为92.9

作者:郭静会;王文静;廖萍;张春燕;靳大勇;楼文晖;张顺财

来源:中华肿瘤杂志 2010 年 32卷 1期

知识库介绍

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作者:
郭静会;王文静;廖萍;张春燕;靳大勇;楼文晖;张顺财
来源:
中华肿瘤杂志 2010 年 32卷 1期
标签:
胰腺肿瘤 肿瘤标志,生物学 诊断模型 预后 SELDI-TOF-MS Pancreatic neoplasms Tumor markers,biological Diagnosing model Prognosis SELDI-TOF-MS
目的 建立胰腺癌血清学诊断模型,探讨评估胰腺癌分期和治疗疗效的生物学标志物.方法 采用强阴离子交换(SAX2)芯片和表面增强激光解吸电离飞行时间质谱仪(SELDI-TOF-MS)技术,测定58例胰腺癌患者和51例正常对照者的血清蛋白质指纹图谱;应用Biomarker Wizard统计软件以及决策树算法、Logistic回归和ROC曲线,建立决策树和二分类回归诊断模型.结果 在质荷比(M/Z)值为2000~30 000范围内,建立10个决策树诊断模型,其预测胰腺癌的正确率为92.9