乳腺癌早期诊断的唾液蛋白指纹图谱模型及其构建方法

摘要

本发明公开了一种乳腺癌早期诊断的唾液蛋白指纹图谱模型的构建方法，该乳腺癌早期诊断的唾液蛋白指纹图谱模型的构建方法包括以下步骤：收集乳腺癌和健康对照者的唾液，离心处理后，与NP20蛋白质芯片结合；采用PBSⅡ型蛋白质芯片阅读仪读取芯片，得到初步筛选结果后，对初步筛选出来的质荷比峰进行成组数据均数比较秩和检验；数据分析：用Biomaker Pattem Software采用决策树算法计算出多个变量变化对两样本的分类价值；该乳腺癌早期诊断的唾液蛋白指纹图谱模型包括：质荷比(m/z)分别为4849.31，5224.96，3439.02和3559.89的人唾液蛋白质。本发明将检测人唾液中相应的蛋白质的m/z与模型进行分析，就可以初步用于乳腺癌的诊断，预测准确率为78.02％，构建方法合理可行，操作简便，可批量处理。

主权项

一种乳腺癌早期诊断的唾液蛋白指纹图谱模型的构建方法，其特征在于，该乳腺癌早期诊断的唾液蛋白指纹图谱模型的构建方法包括以下步骤：步骤一，收集乳腺癌和健康对照者的唾液，离心处理后，与NP20蛋白质芯片结合；步骤二，采用PBSⅡ型蛋白质芯片阅读仪检测芯片，在每次采集数据使用ALL‑In‑One标准蛋白质芯片校正质谱仪，使分子量检测误差小于0.1％，蛋白质芯片阅读仪设置激光强度为220，灵敏度为9，收集数据的质荷比范围为2000M/Z～20000M/Z，优化范围为2000M/Z～15000M/Z，信号收集位置从20‑80，收集总点数为140次，采用Proteinchip Software3.2.1分析软件自动采集数据，计算机以1x10⁹Hz的速度从所获得的原始数据快速精确的绘制出蛋白指纹图谱，纵坐标为峰强度，横坐标为蛋白质质荷比；步骤三，数据分析：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，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，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，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，进一步优化试验参数确定最佳的分类模型，即诊断模型，诊断模型的评价，评价诊断模型采用的指标有灵敏度、特异度、Youden指数。