卜丽娜
- 作品数：14 被引量：54H指数：4
- 供职机构：西安交通大学医学院第二附属医院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金教育部“新世纪优秀人才支持计划”陕西省自然科学基金更多>>
- 相关领域：医药卫生更多>>
- 血清蛋白质组学技术及其在肿瘤标志物研究中的应用进展
- 2008年
- 血清蛋白质组学从新的角度研究肿瘤，寻找肿瘤标志蛋白，进而阐明其表达水平的变化及其与肿瘤发生、发展的相互关系，对肿瘤的早期诊断、治疗、药物研发等方面具有重要意义。本文就血清蛋白质组学的相关技术、策略及其在筛选血清肿瘤标志物方面的应用进展作一综述。
- 杜洁杨拴盈卜丽娜
- 关键词：血清蛋白质组学肿瘤标志物
- 支气管内超声技术在胸部肿瘤中的应用现状和前景被引量：11
- 2010年
- 支气管内超声（endobronchial ultra sound,EBUS）技术于1992年首次应用于临床[1]。随着超声及相关技术的进步,EBUS仪器性能日臻完善,操作技术日渐成熟,逐步建立了气道和纵隔的超声声像图谱。使支气管镜的检查范围从管腔内扩展到了管腔外，明显提高了支气管镜检查的效率，因而在呼吸系统疾病中的应用越来越广泛，迄今已成为胸部肿瘤诊断和治疗中最有前景的微创技术之一。
- 杨拴盈卜丽娜
- 关键词：超声技术胸部肿瘤支气管内支气管镜检查仪器性能操作技术
- 特发性肺间质纤维化58例临床分析被引量：2
- 2009年
- 目的:探讨特发性肺间质纤维化(IPF)的临床表现及诊断。方法:对经临床和(或)病理证实的58例IPF患者的临床资料进行回顾性分析。结果:IPF主要见于老年患者,临床主要表现为进行性呼吸困难,肺部Velc音,肺功能为限制性通气功能障碍伴弥散功能下降,高分辩CT(HRCT)有重要的诊断价值。结论:IPF发病机制不明,应重视临床症状及HRCT检查。
- 卜丽娜杨拴盈杜洁林秀丽霍树芬
- 关键词：肺疾病间质性体层摄影术X线计算机
- 应用液体芯片-质谱技术筛选肺鳞癌患者血清标志蛋白被引量：7
- 2009年
- 目的探讨液体芯片．质谱技术（CLINPROT系统）在肺鳞癌患者血清标志蛋白筛选中的应用。方法应用CLINPROT系统检测34例肺鳞癌患者（肺鳞癌组）、46例良性肺疾病患者（良性对照组）及44名正常人（正常对照组）的血清蛋白表达谱，应用FlexAnalysis3．0软件进行数据分析，筛选差异表达蛋白质；采用液相色谱串联质谱（LC—MS／MS）技术鉴定标志蛋白。结果分别比较肺鳞癌组与正常对照组以及肺鳞癌组与良性对照组血清蛋白表达谱，在质荷比（M／Z）800—10000范围内，前者筛选出96个差异表达蛋白峰，其中M／Z为4054．13和4267．46的蛋白峰在2组间差异最大，用这2种差异蛋白建立的坐标系具有良好的区分肺鳞癌与正常人的能力；后者筛选出99个差异表达蛋白峰，其中M／Z为5065．27和4054．02的蛋白峰在2组间差异最大，用这2种差异蛋白建立的坐标系具有良好的区分肺鳞癌与良性肺疾病的能力。取M／Z为1778和1865的蛋白行LC-MS／MS鉴定，结果提示二者可能均为补体C3片段或C3前体。结论肺鳞癌患者与正常人以及与良性肺疾病患者之间血清蛋白表达谱存在明显差异，应用液体芯片-质谱技术可能从血清中筛选出敏感性高、特异性强的肺鳞癌标志蛋白。
- 卜丽娜杨拴盈杜洁南岩东林秀丽郑华东霍树芬尚文丽刘延峰
- 关键词：芯片分析技术质谱分析法
- 小细胞肺癌及其配对的正常肺组织差异表达蛋白质的双相电泳-飞行时间质谱研究被引量：3
- 2006年
- 目的应用比较蛋白质组学方法分析小细胞肺癌(SCLC)与其配对的正常肺组织差异表达蛋白质,为阐明SCLC发病机制、筛选其早期诊断标志物提供有益的思路。方法应用双相电泳(2-DE)分离6例SCLC及其配对的正常肺组织可溶性总蛋白;应用基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱(MALDI-TOF-MS)获得差异蛋白点的肽质量指纹图谱(PMF);通过Mascot软件查询NCBI或SWISS-PROT数据库鉴定蛋白质。结果每张图谱约检测到800多个蛋白质点。经匹配分析,肺癌组织之间和正常肺组织之间凝胶图像的匹配率分别为75.5%和78.2%;选择14个背景清晰、重复性及分辨率较好、蛋白表达差异明显的点进行质谱分析,结合表观分子量及等电点(pI),初步鉴定了11种(六类)蛋白质:①与蛋白质降解通路有关的蛋白质:蛋白酶体α亚单位3型、蛋白酶体β亚单位2型及β亚单位5型;②自由基/抗氧化剂类:锰-超氧化物歧化酶(Mn-SOD)、过氧化氢酶(CAT)和黄素还原酶(FR);③细胞骨架类:原肌球蛋白-3(Tpm-3);④与能量代谢有关的蛋白质:硫氧还蛋白过氧化物酶(TPX1);⑤分子伴侣:抑制素(PHB),内质网蛋白ER29(Erp29);⑥其他:可溶性NSF黏附蛋白(alpha SNAP)。结论应用2-DE及MALDI-TOF-MS方法分离并初步鉴定了11种(六类)蛋白质;这些蛋白质与SCLC发生发展密切相关,部分可能成为SCLC诊断及治疗的分子靶点。
- 杨拴盈张王刚张潍周斌田应选南岩东卜丽娜阮禹松孙秀珍杨德昌
- 关键词：小细胞肺癌双相电泳基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱肽质量指纹图谱
- 用激光捕获显微切割联合蛋白质芯片筛选肺鳞癌和腺癌组织差异蛋白被引量：3
- 2008年
- 目的应用激光捕获显微切割（LCM）联合表面增强激光解吸离子化飞行时间质谱（SELDI-TOF-MS）蛋白质芯片及支持向量机（SVM）方法筛选肺鳞癌和腺癌差异表达蛋白质，探讨二者在蛋白水平的差异，为筛选肺癌分型标志物提供依据。方法将6例新鲜肺鳞癌及7例腺癌组织标本用LCM选择性获取1．4×10^5个同质鳞癌细胞和1．2×10^5个同质腺癌细胞。经PBS Ⅱ^＋型SELDI—TOF-MS分析仪（IMAC 芯片）分析鳞癌及腺癌细胞蛋白质表达谱，比对差异峰；应用SVM筛选并验证候选标志蛋白的判别效能。结果比较鳞癌和腺癌细胞的SELDI谱图，共筛选出87个蛋白峰。将差异最明显的10个蛋白峰作为候选标志蛋白。与腺癌相比，4种蛋白（相对分子质量分别为2505、4004、4847及11 412）在鳞癌中呈高表达；与鳞癌相比，6种蛋白（相对分子质量分别为3333、3592、3848、5036、5191及5211）在腺癌中呈高表达。其中相对分子质量为4847的蛋白在鳞癌和腺癌中表达差异有统计学意义。用SVM建立分类预测模型并评价各模型效能，筛选出一个由3种蛋白质（相对分子质量分别为4847、11412和3592）组成的分型标志蛋白组合模式，其敏感度和特异度均为100％。结论肺鳞癌和腺癌在蛋白水平存在差异；LCM联合SELDI蛋白质芯片技术有可能筛选出敏感性高、特异性强的肺癌分型标志蛋白组合模式。
- 田应选杨拴盈南岩东张潍周斌卜丽娜霍树芬余捷凯郑树
- 关键词：激光捕获显微切割
- 血清肿瘤标志物对SCLC和NSCLC的Fisher判别分析被引量：5
- 2008年
- 目的:探讨血清肿瘤标志物对SCLC和NSCLC的鉴别诊断价值。方法:采用电化学发光免疫法检测25例患者血清中CEA、CYFRA21-1、NSE、CA125、CA199及SCCAg的水平;对NSCLC组和SCLC组间统计检验有差异(P<0.05)的血清肿瘤标志物用Fisher判别方法建立判别函数鉴别诊断模型;用该模型回代相应变量对SCLC和NSCLC进行预测分组,检验该判别函数模型的鉴别诊断效果。结果:6种血清肿瘤标志物在NSCLC组和SCLC组间有统计学差异(P<0.05)的变量分别是:CYFRA21-1、NSE和SCCAG;建立的判别函数鉴别诊断模型,在NSCLC组判别正确率89.87%,SCLC组判别正确率87.37%,两组合计判别正确率88.93%。结论:应用Fisher判别法对血清肿瘤标志物建立的判别函数鉴别诊断模型可简便、快速、有效地对NSCLC和SCLC进行鉴别诊断,值得临床借鉴。
- 南岩东田应选杨拴盈卜丽娜张潍周斌
- 关键词：肺癌肿瘤标志物
- ^18F-脱氧葡萄糖-正电子发射／计算机体层扫描对肺部良恶性病变鉴别诊断价值的荟萃分析被引量：3
- 2009年
- 目的应用荟萃分析方法综合评价^18F-脱氧葡萄糖-正电子发射／计算机体层扫描（^18F—FDGPET／CT）对肺部良恶性病变的鉴别诊断价值。方法应用“PET／CT＆lungcancer”等检索词在PubMed等数据库检索1980-2008年发表的相关文献，根据纳入标准筛选符合条件的文献，并对文献进行信息统计、科学性评估及质量分级；采用Meta—Discl．4和RewMan4．2软件进行数据分析；通过汇总敏感度和特异度、汇总似然比及汇总受试者工作特征曲线（SROC曲线）等统计指标综合评价^18F—FDGPET／CT对肺部良恶性病变的鉴别诊断价值。结果共纳入7篇文献，其中英文5篇，中文2篇，样本量为795例。异质性检验显示纳入研究齐性好，通过确定模型的汇总计算得出汇总敏感度为95％（93％～97％），汇总特异度为77％（71％～82％）。汇总阳性似然比为4．12，汇总阴性似然比为0．08，SROC曲线下面积为94％。结论^18F—FDGPET／CT对肺部良恶性病变的鉴别诊断具有较大价值，但仍需要开展更大样本、多中心、高质量的前瞻性研究，以更准确地评价其临床价值。
- 霍树芬舒博学杨拴盈杜洁林秀丽尚文丽卜丽娜南岩东田应选刘鸿涛刘延峰
- 关键词：计算机扫描X线摄影术
- ELISA法检测血清胃泌素释放前体肽诊断小细胞肺癌的系统评价
- 张薇田应选林玉蓉刘延峰杨拴盈霍树芬尚文丽杜洁林秀丽卜丽娜明宗娟张德信
- 应用激光捕获显微切割联合液体芯片-质谱技术研究肺腺癌组织差异蛋白
- 卜丽娜林秀丽张薇刘延峰林玉蓉郑华东章琳杨拴盈李峰涛尚文丽张潍霍树芬南岩东田应选杜洁
