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肺癌血清蛋白质指纹图谱诊断模型的建立被引量：4: 2008年; 目的建立肺癌血清蛋白质指纹图谱诊断模型,探讨其对肺癌的诊断价值。方法收集127例肺癌患者、108例正常人血清标本,随机分成训练组(肺癌89例、正常人68例)与测试组(肺癌38例、正常人40例),应用表面增强激光解吸/电离-飞行时间-质谱(SELDI-TOF-MS)检测其蛋白质指纹图谱。用BioMarker Pattern软件分析训练组中肺癌与正常人血清中的差异蛋白后,建立肺癌诊断的最优分类树模型,然后用测试组血清标本盲法验证该模型的诊断效率。结果分类树诊断模型由质荷比分别为5 808、5 971和7 780的3种蛋白质组成。盲法验证显示,该模型诊断肺癌的准确率为92.3%,敏感性与特异性分别为92.1%(35/38)和92.5%(37/40)。结论肺癌血清蛋白质指纹图谱诊断模型较以往的传统方法具有更高的敏感性与特异性,值得进一步研究。; 王秀丽高春芳梁延春马波; 关键词：蛋白质组学

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马波