[发明专利]筛选甲状腺癌血清蛋白质指纹图谱诊断模型及其构建方法

摘要

本发明公开了一种筛选甲状腺癌血清蛋白质指纹图谱诊断模型及其构建方法，该筛选甲状腺癌血清蛋白质指纹图谱诊断模型的构建方法包括以下步骤：血清样品的收集、处理、保存及与蛋白质芯片的结合，收集甲状腺癌患者和健康者的血清样本，预处理，并与CM10芯片结合；仪器校正及数据的采集：采用PBSⅡ型蛋白质芯片阅读仪检测芯片，采用ProteinchipSoftware3.2.1分析软件自动采集数据；生物信息学统计分析，得到筛选甲状腺癌血清早期诊断的特异性蛋白质标记物并构建诊断模型；筛选甲状腺癌血清蛋白质指纹图谱诊断模型包括血清蛋白质质谱中质核比(M/Z)2050.69、2940.50、3942.92、5345.54、6918.33的5个蛋白质峰。本发明为甲状腺癌早期诊断和定性诊断水平提供了特异性标志物，为发现肿瘤标志物提供了基础。

主权项

一种筛选甲状腺癌血清蛋白质指纹图谱诊断模型的构建方法，其特征在于，该筛选甲状腺癌血清蛋白质指纹图谱诊断模型的构建方法包括以下步骤：步骤一，血清样品的收集、处理、保存及与蛋白质芯片的结合，收集甲状腺癌患者和健康者的血清样本，预处理，并与CM10芯片结合；步骤二，仪器校正及数据的采集：采用PBSⅡ型蛋白质芯片阅读仪检测芯片，采用Proteinchip Software3.2.1分析软件自动采集数据；步骤三，生物信息学统计分析，从而得到筛选甲状腺癌血清早期诊断的特异性蛋白质标记物并构建诊断模型；生物信息学统计分析的具体步骤为：第一步，所有原始数据先用Proteinchip Software3.2.1做校正，使总离子强度及分子量达到均一；第二步，对位于2000Da～20000Da的质荷比峰值用Biomarker Wizard3.1软件过滤噪音，设置初始的噪音过滤值为5，二次信噪比为2，允许同一蛋白质峰在不同样本中的偏差小于0.3％，以10％为最小阈值进行聚类，得到所有样本的质谱数据在2000Da～20000Da的蛋白质峰；第三步，得到初步筛选结果后，由Biomarker Wizard3.1软件对初步筛选出来的蛋白质谱峰M/Z峰强度做用秩和检验，由Biomarker Wizard3.1软件自动完成，各组数据用士s表示，应用P值评价每一个蛋白质峰的相对重要性，P值越小说明这个蛋白质峰对区分两类样本越重要；第四步，将Biomarker Wizard3.1软件处理后的差异蛋白质峰导入Biomaker Pattern Software5.0.2软件中，采用决策树分类算法对两组间相同质荷比的差异蛋白质峰做分类分析，建立决策树模型；第五步，进一步优化试验参数确定最佳的分类模型，即诊断模型；第六步，导出统计结果和图片。