血清蛋白质谱与人工神经网络模型诊断卵巢癌的应用性研究

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摘要：目的建立筛选卵巢癌血清蛋白质谱与人工神经网络诊断模型的研究.方法用H4(疏水表面)蛋白芯片结合表面增强激光解吸电离飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)技术检测卵巢癌患者和健康人血清样本的蛋白质谱,同时采用人工神经网络筛选差异蛋白以建立诊断模型.结果用SELDI-TOF-MS技术和H4蛋白芯片从47例卵巢癌和29名健康人血清中,筛选出4个有明显表达差异的蛋白,其质荷比(m/z)分别为5 881、7 553、6 652和9 391.用其中的18名健康人和29例卵巢癌患者样本作训练集和交叉验证后,再用筛选出的4个差异蛋白质建立人工神经网络预测模型.然后,对11名健康人和18例卵巢癌患者样本进行盲法测试,以验证该模型. 结果显示,我们建立的诊断模型对卵巢癌检测的敏感性为100%,特异性为90.9%,阳性率为94.7%.结论血清蛋白质谱与人工神经网络模型对小样本的卵巢癌诊断具有较高的敏感性和特异性,可扩大样本进行深入的应用性研究.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/91241A/200505/15714666.html

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关键词：人工神经网络 神经网络模型 网络模型 人工神经 神经网络 血清蛋白质谱 神经网络模型 应用性研究 SELDI-TOF-MS技术 人工神经网络