非小細胞肺癌的血清蛋白質(zhì)組學(xué)研究.pdf

1、目的：目前肺癌診斷缺少有效的早期診斷方法，通過對非小細胞肺癌患者血清及正常對照的血清作蛋白質(zhì)組學(xué)分析，運用血清蛋白質(zhì)組學(xué)技術(shù)把兩者區(qū)分開來，并探索新的肺癌生物標志物以達到早期診斷的目的。 方法：首先通過非標記定量一維液相色譜串聯(lián)質(zhì)譜的方法，分析了8例非小細胞肺癌患者及8例正常對照血清，對得到的血清蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)運用生物信息學(xué)統(tǒng)計方法包括系統(tǒng)聚類分析及主成分分析等方法進行統(tǒng)計分析。在此研究基礎(chǔ)上，我們進一步對8例肺腺癌、5例肺鱗癌及5

2、例正常對照血清樣本運用二維液相色譜串聯(lián)質(zhì)譜技術(shù)進行分析，對得到的肺癌血清蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)繼續(xù)運用生物信息學(xué)方法進行統(tǒng)計分析，并從差異表達的蛋白質(zhì)中通過文獻復(fù)習(xí)尋找有作為肺癌生物標志物潛力的蛋白質(zhì)。 結(jié)果：⑴采用液相色譜串聯(lián)質(zhì)譜的非標記定量技術(shù)對8例正常人血清和8例非小細胞肺癌患者血清進行分析，這16例樣品共得到含有3358個定量信息蛋白質(zhì)的數(shù)據(jù)庫，通過歸一化和隨機配對t檢驗(p<0.05)后，得到62個差異表達的蛋白質(zhì)，有208種蛋

3、白質(zhì)在16例血清樣本中均表達。采用這62個蛋白質(zhì)，進行系統(tǒng)聚類分析顯示，可以通過這組蛋白從整體上將正常人和肺癌患者區(qū)分開來；進一步，我們采用主成分分析、支持向量機等生物信息學(xué)方法進行分析，得到了一系列可能與肺癌的發(fā)生、發(fā)展及預(yù)后相關(guān)的蛋白質(zhì)。⑵根據(jù)實驗結(jié)果，對8例肺腺癌患者血清、5例肺鱗癌患者血清及5例正常對照采用基于二維液相色譜分離串聯(lián)質(zhì)譜的非標記定量技術(shù)進行分析，通過對蛋白質(zhì)樣品分離技術(shù)的改進，鑒定到的蛋白質(zhì)數(shù)目由原來的300個左右

4、/例增至1000個左右/例。采用326個差異表達蛋白質(zhì)，進行系統(tǒng)聚類分析顯示，可以通過這組蛋白質(zhì)從整體上將正常人、肺腺癌及肺鱗癌患者區(qū)分開來；在三類血清樣本蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)主成分分析中，有一例正常樣本及肺腺癌樣本與肺鱗癌不能很好區(qū)分。同樣通過86種差異表達的蛋白質(zhì)，可以把正常與肺腺癌患者進行區(qū)分；通過162種差異表達的蛋白質(zhì)把正常對照與肺鱗癌區(qū)分；同時，我們在肺腺癌與肺鱗癌中鑒定出了103種差異表達的蛋白質(zhì)，系統(tǒng)聚類分析可以從整體上把兩者很好