与前列腺癌的诊断有关的组合物和方法与流程

本申请根据35U.S.C.§119(e)要求于2014年3月28日提交的美国临时专利申请U.S.S.N.61/972,099的优先权，其全部内容通过引用并入本文。发明背景总前列腺特异性抗原(PSA)的血液水平升高与包括前列腺癌的前列腺相关病症有关。有相当多的证据表明分别测量PSA的亚型的水平(而不是在单个总PSA测量中将其合并到一起)导致关于对象中前列腺癌的存在的预测得到改进。也有证据表明hK2(将PSA由其前体形式转换为活性形式的分子)的测量对这样的预测提供有用的信息。此外，已经提出将基于这样的测量的多标记图(multimarkerpanel)用于评估对象中前列腺癌状态。然而，仍然需要用于评价前列腺癌的改进方法，特别是用于评估侵略性前列腺组织活检所需的改进方法。技术实现要素：本公开内容的方面涉及用于预测从对象获得的前列腺组织活检是否将会包含可检测的前列腺癌的改进方法。在一些实施方式中，所述方法涉及使用从对象获得的血液样品以进行测量前列腺特异性抗原水平的一种或更多种免疫测定。在一些实施方式中，已经发现测量血浆制备物中的前列腺特异性抗原水平导致比通过测量其他血液制备物(例如血清制备物)中的水平获得的结果更好的预测结果。在一些实施方式中，已经发现，在低pH值缓冲液中执行某些免疫测定导致抗原检测更敏感，并且因此导致更好的预测结果。此外，在一些实施方式中，已经发现，通过将关于测量的前列腺特异性抗原水平的信息与关于对象的年龄、过去的直肠指检结果和先前的活检状态的一个或更多个的信息合并可获得改进的预测结果。本文公开的改进方法可用于预测侵略性前列腺组织活检是否应该用于确定对象是否患有前列腺癌特别是高级别前列腺癌(例如，Gleason评分大于或等于7.0)的用途。此外，本文公开的方法是有利的，因为它们产生指示以下可能性的结果：侵略性的和相对冒险的诊断程序(例如前列腺组织活检)将是有提示性的且值得执行。因此，所述方法使有用的，因为它们使得医疗服务提供者能够关于对象的护理做出更明智的决策。本公开内容的方面涉及确定从对象获得的前列腺组织活检将会包含可检测的前列腺癌的概率的方法。在一些实施方式中，所述方法包括：i)使对象的血浆样品进行免疫测定，以测量血浆样品中总前列腺特异性抗原(tPSA)的水平；ii)如果tPSA水平高于阈值水平，则通过加权测量的tPSA水平和指示所述对象是否先前有过前列腺组织活检的参数来确定所述前列腺组织活检将会包含可检测的前列腺癌的概率；以及iii)如果tPSA水平处于或低于阈值水平，则使血浆样品进行免疫测定，以测量血浆样品中游离前列腺特异抗原(fPSA)、完整前列腺特异性抗原(iPSA)和人激肽释放酶2(hK2)的水平，并且通过加权测量的tPSA、fPSA、iPSA和hK2的水平和指示对象是否先前有过前列腺组织活检的参数来确定前列腺组织活检将会包含可检测的前列腺癌的概率。在一些实施方式中，所述方法包括：i)使对象的血浆样品进行免疫测定，以测量游离前列腺特异抗原(fPSA)、完整前列腺特异性抗原(iPSA)、总前列腺特异性抗原(tPSA)和人激肽释放酶2(hK2)的水平；以及ii)通过加权fPSA、iPSA、tPSA和hK2的测量水平和指示对象是否先前有过前列腺组织活检的参数来确定前列腺组织活检将会包含可检测的前列腺癌的概率。本公开内容的另一些方面涉及确定对象是否是前列腺组织活检的候选者的方法。在一些实施方式中，所述方法包括：i)从所述对象获得血液样品；ii)使用步骤i)中获得的血液样品来确定前列腺组织活检将会包含可检测的前列腺癌的概率，其中a)如果使用血液样品测量的tPSA水平高于阈值水平，则所述概率基于加权tPSA水平和指示所述对象是否先前有过前列腺组织活检的参数，否则，b)如果tPSA水平处于或低于阈值水平，则所述概率基于加权使用血液样品测量的tPSA、fPSA、iPSA和hK2的水平和指示所述对象是否先前有过前列腺组织活检的参数；以及iv)基于如步骤ii)中确定的前列腺组织活检将会包含可检测的前列腺癌的概率来确定所述对象是否是前列腺组织活检的候选者。本公开内容的另一些方面涉及评估对象是否患有前列腺癌的方法。在一些实施方式中，所述方法包括：i)从所述对象获得血液样品；ii)确定从所述对象获得的前列腺组织活检将会包含可检测的前列腺癌的概率，其中a)如果使用血液样品测量的tPSA水平高于阈值水平，则所述概率基于加权tPSA水平和指示所述对象是否先前有过前列腺组织活检的参数，否则，b)如果tPSA水平处于或低于阈值水平，则所述概率基于加权使用血液样品测量的tPSA、fPSA、iPSA和hK2的水平和指示所述对象是否先前有过前列腺组织活检的参数；iii)基于步骤ii)的结果来确定所述对象是否是前列腺组织活检的候选者；以及iv)如果基于步骤ii)的结果所述对象为前列腺组织活检的候选者，则从所述对象获得前列腺组织活检，并基于前列腺组织活检的分析来确定所述对象是否患有前列腺癌。本公开内容的另一些方面涉及确定对象是否患有前列腺癌的方法。在一些实施方式中，所述方法包括：i)从所述对象获得前列腺组织活检，其中，基于前列腺组织活检将会包含可检测的前列腺癌的概率，所述对象用于前列腺组织活检，其中a)如果使用从所述对象获得的血液样品测量的tPSA水平高于阈值水平，则所述概率基于加权tPSA水平和指示所述对象是否先前有过前列腺组织活检的参数，否则，b)如果tPSA水平处于或低于阈值水平，则所述概率基于加权使用血液样品测量的tPSA、fPSA、iPSA和hK2水平和指示所述对象是否先前有过前列腺组织活检的参数；以及ii)基于前列腺组织活检的分析来确定所述对象是否患有前列腺癌。本公开内容的另一些方面涉及用于测量样品中iPSA水平的免疫测定方法。在一些实施方式中，所述方法包括：在捕获抗体至少与iPSA结合的条件下，使样品中存在的iPSA接触iPSA和有缺口PSA特异的捕获抗体，从而产生捕获抗体-iPSA复合物；在pH为6.5至小于7.75范围的缓冲液中将捕获抗体-iPSA复合物与适当的示踪剂合并，以使所述示踪剂与捕获抗体-iPSA复合物结合；并且检测与捕获抗体-iPSA复合物结合的示踪剂。在一些实施方式中，所述方法包括：在捕获抗体至少与iPSA结合的条件下，使样品中存在的iPSA接触iPSA和有缺口PSA特异的捕获抗体，从而产生捕获抗体-iPSA复合物，其中所述捕获抗体是Fab；在示踪剂与捕获抗体-iPSA复合物结合的条件下，将捕获抗体-iPSA复合物与适当的示踪剂合并；以及检测与所述捕获抗体-iPSA复合物结合的示踪剂。在一些实施方式中，Fab是5A10Fab。本公开内容的另一些方面涉及用于测量样品中hK2水平的免疫测定方法。在一些实施方式中，所述方法包括：在捕获抗体至少与hK2结合的条件下，使样品中存在的hK2接触hK2和有缺口PSA特异的捕获抗体，从而产生捕获抗体-hK2的复合物，其中所述捕获抗体是Fab；将捕获抗体-hK2复合物与适当的示踪剂合并；并且检测与所述捕获抗体-hK2复合物结合的示踪剂。在一些实施方式中，所述Fab是F(ab)2。在一些实施方式中，所述F(ab)2是6H10F(ab)2。本公开内容的另一些方面涉及用于评估样品(例如，血浆样品)的方法。在一些实施方式中，所述方法包括：(a)使样品进行测量fPSA、iPSA、tPSA和hK2水平的免疫测定，其中，测量fPSA水平的免疫测定包括将样品中存在的fPSA与H117捕获抗体接触，以产生捕获抗体-fPSA复合物，并使用5A10示踪剂抗体检测捕获抗体-fPSA复合物，其中测量iPSA水平的免疫测定包括将样品中存在的iPSA与5A10Fab捕获抗体接触，以产生捕获抗体-iPSA复合物，并使用4D4示踪剂抗体检测捕获抗体-iPSA复合物，其中测量tPSA水平的免疫测定包括将样品中存在的tPSA与H117捕获抗体接触，以产生捕获抗体-tPSA复合物，并使用H50示踪剂抗体检测捕获抗体-tPSA复合物，其中测量hK2水平的免疫测定包括将血浆样品中的PSA与阻断抗体接触，使样品中存在的hK2与6H10F(ab)2捕获抗体接触，以产生捕获抗体-hK2复合物，并使用7G1示踪剂抗体检测捕获抗体-hK2复合物；以及(b)基于测量的fPSA、iPSA、tPSA和hK2水平来评估所述样品。本公开内容的另一些方面涉及用于确定前列腺癌相关事件的概率的方法。在一些实施方式中，所述方法包括：经由输入接口接收指示对象的血浆样品中存在的tPSA水平的信息；经由输入接口接收关于所述对象是否先前有过前列腺组织活检的信息；使用至少一个处理器，至少部分地基于接收的信息来评估逻辑回归模型，以确定对象中与前列腺癌相关事件的概率，其中评估所述逻辑回归模型包括：至少部分地基于tPSA值和关于对象是否先前有过前列腺组织活检的信息来确定与前列腺癌相关事件的概率；以及输出与前列腺癌相关事件的概率的指示。在一些实施方式中，所述方法包括：经由输入接口接收指示对象的血浆样品中存在的tPSA、fPSA、iPSA和hK2水平的信息；经由输入接口接收关于所述对象是否先前有过前列腺组织活检的信息；使用至少一个处理器，至少部分地基于接收的信息来评估逻辑回归模型，以确定对象中与前列腺癌相关事件的概率，其中，评估所述逻辑回归模型包括：至少部分地基于指示tPSA、fPSA、iPSA和hK2水平的信息和关于所述对象是否先前有过前列腺组织活检的信息来确定与前列腺癌相关事件的概率；以及输出与前列腺癌相关事件的概率的指示。在本公开内容的某些方面中，提供了用于确定与前列腺癌相关事件的概率的计算机。在一些实施方式中，所述计算机包括：输入接口，其被配置成接收指示对象的血浆样品中存在的tPSA水平的信息和关于对象是否先前有过前列腺组织活检的信息；至少一个处理器，其被编程以至少部分地基于接收信息来评估逻辑回归模型，以确定对象中与前列腺癌相关事件的概率，其中，评估所述逻辑回归模型包括：至少部分地基于tPSA值和关于对象是否先前有过前列腺组织活检的信息来确定与前列腺癌相关事件的概率；以及输出接口，其被配置成输出与前列腺癌相关事件的概率的指示。在一些实施方式中，所述计算机包括：输入接口，其被配置成接收指示对象的血浆样品中存在的tPSA、fPSA、iPSA和hK2水平的信息和关于所述对象是否先前有过前列腺组织活检的信息；至少一个处理器，其被编程以至少部分地基于接收的信息来评估逻辑回归模型，以确定对象中与前列腺癌相关事件的概率，其中，评估所述逻辑回归模型包括：至少部分地基于指示tPSA、fPSA、iPSA和hK2水平的信息和关于所述对象是否先前有过前列腺组织活检的信息来确定与前列腺癌相关事件的概率；以及输出接口，其被配置成输出与前列腺癌相关事件的概率的指示。在本公开内容的其它方面中，提供了用于确定与前列腺癌相关事件的概率的系统。在一些实施方式中，所述系统包括：a)检测器，其被配置成测量对象的血浆样品中存在的tPSA水平；以及b)计算机，其与所述检测器进行电子通信，其中，所述计算机包括：i)输入接口，其被配置成接收来自指示测量的tPSA水平的检测器的信息，并且接收关于所述对象是否先前有过前列腺组织活检的信息；ii)至少一个处理器，其被编程以至少部分地基于接收的信息来评估逻辑回归模型，以确定对象中与前列腺癌相关事件的概率，其中，评估所述逻辑回归模型包括：至少部分地基于指示tPSA水平的信息和关于所述对象是否先前有过前列腺组织活检的信息来确定与前列腺癌相关事件的概率；以及iii)输出接口，其被配置成输出与前列腺癌相关事件的概率的指示。在一些实施方式中，所述系统包括：a)检测器，其被配置成测量对象的血浆样品中存在的tPSA、fPSA、iPSA和hK2水平；以及b)计算机，其与所述检测器进行电子通信，其中所述计算机包括：i)输入接口，其被配置成接收来自指示测量的tPSA、fPSA、iPSA和hK2水平的检测器的信息，并且接收关于所述对象是否先前有过前列腺组织活检的信息；ii)至少一个处理器，其被编程以至少部分地基于接收的信息来评估逻辑回归模型，以确定对象中与前列腺癌相关事件的概率，其中，评估所述逻辑回归模型包括：至少部分地基于指示tPSA、fPSA、iPSA和hK2水平的信息和关于所述对象是否先前有过前列腺组织活检的信息来确定与前列腺癌相关事件的概率；以及iii)输出接口，其被配置成输出与前列腺癌相关事件的概率的指示。在本公开内容的另一些方面中，提供了编码有多个指令的计算机可读存储介质，当所述指令由计算机执行时，其执行用于确定与前列腺癌相关事件的概率的方法。在一些实施方式中，所述方法包括：至少部分地基于表示对象的血浆样品中存在的tPSA水平的信息和关于所述对象是否先前有过前列腺组织活检的信息来评估逻辑回归模型，以确定对象中与前列腺癌相关事件的概率，其中，评估所述逻辑回归模型包括：至少部分地基于tPSA值和关于所述对象是否先前有过前列腺组织活检的信息来确定与前列腺癌相关事件的概率；以及输出与前列腺癌相关事件的概率的指示。在一些实施方式中，所述方法包括：至少部分基于指示对象的血浆样品中存在的tPSA、fPSA、iPSA和hK2水平的信息和关于所述对象是否先前有过前列腺组织活检的信息来评估逻辑回归模型，以确定对象中与前列腺癌相关事件的概率，其中，评估所述逻辑回归模型包括：至少部分地基于指示tPSA、fPSA、iPSA和hK2水平的信息和关于所述对象是否先前有过前列腺组织活检的信息来确定与前列腺癌相关事件的概率；以及输出与前列腺癌相关事件的概率的指示。附图简述图1A是示出用于确定活检将会包含可检测的前列腺癌的概率的方法的非限制性示意图；图1B是配置用于实施用于确定活检将会包含可检测的前列腺癌的概率的方法的计算机的非限制性示意图；图1C是配置用于实施用于确定活检将会包含可检测的前列腺癌的概率的方法的计算机网络的非限制性示意图；图2是比较高级别癌症的实际风险与预测风险的图的非限制性示例；图3是比较任何级别的癌症的实际风险与预测风险的图的非限制性示例；图4是示出了高级别癌症的决策曲线分析的图的非限制性示例；图5是示出了任何级别癌症的决策曲线分析的图的非限制性示例；图6是针对高级别癌症的接受者操作曲线(ReceiverOperatingCurve，ROC)的图的非限制性示例；图7是针对任何级别的癌症的接受者操作曲线(ROC)的图的非限制性示例；图8A是高级别癌症活检阈值处阳性预测值的图的非限制性示例；图8B是高级别癌症活检阈值处阴性预测值的图的非限制性示例；图9A是任何级别的癌症活检阈值处阳性预测值的图的非限制性示例；图9B是任何级别的癌症活检阈值处阴性预测值的图的非限制性示例；图10示出了表示在活检时按年龄患有高级别疾病的人的比例的图的非限制性示例；图11A和11B示出了表示在验证研究的所有患者中检测高级别癌症的预测概率与实际概率的图的非限制性示例；图11C示出了表示在验证研究的所有患者中检测任何级别癌症的预测概率与实际概率的图的非限制性示例；图12A和12B示出了在验证研究的50-75岁的患者中检测高级别癌症的预测概率与实际概率的图的非限制性示例；图12C示出了在验证研究的50-75岁的患者中检测任何级别癌症的预测概率与实际概率的图的非限制性示例；图13A和13B示出了在验证研究的小于71岁的患者中检测高级别癌症的预测概率与实际概率的图的非限制性示例；图13C示出了表示在小于71岁的患者中检测任何级别的癌症的预测概率与实际概率的图的非限制性示例；图14A和14B示出了表示验证研究的所有患者的净效益(netbenefit)与阈值概率水平的图的非限制性示例；图15A和15B示出表示验证研究的50-75岁的所有患者的净效益与阈值概率水平的图的非限制性示例；以及图16A和16B示出表示验证研究的小于71岁的所有患者的净效益与阈值概率水平的图的非限制性示例。发明详述本公开内容的方面涉及用于以下的改进方法：预测从对象获得的前列腺组织活检是否将会包含可检测的前列腺癌，包括高级别前列腺癌(Gleason7或更高)。因此，本文公开的方法可以被医疗服务提供者用于确定是否值得进行前列腺组织活检的目的。在一些实施方式中，所述方法涉及使用从对象获得的血液样品来进行测量前列腺特异性抗原(例如总前列腺特异性抗原(tPSA)、游离前列腺特异抗原(fPSA)、完整前列腺特异性抗原(iPSA)和人激肽释放酶2(hK2))水平的一种或更多种免疫测定。在一些实施方式中，已经发现测量血浆制备物中一种或更多种这些抗原的水平导致比测量其他血液制备物(例如血清)中的水平获得的结果更好的预测结果。在一些实施方式中，提供了合并tPSA、fPSA、iPSA和/或hK2的血浆水平的预测模型(例如，逻辑回归模型)，以确定前列腺组织活检将会包含可检测的癌症的概率。此外，在一些实施方式中，已经发现通过合并有关测量的前列腺特异性抗原水平的信息和患者的信息(特别是关于所述对象是否先前有过用于检测前列腺癌的存在的活检的信息)可以获得改进的预测结果。因此，提供了用于确定对象是否应进行侵略性前列腺组织活检的改进方法。本公开内容的方面提供了确定从对象获得的前列腺组织活检将会包含可检测的前列腺癌的概率的方法。这样的方法可包括使对象的血浆样品进行至少测量血浆样品中总前列腺特异性抗原(tPSA)水平的免疫测定。如果tPSA水平高于阈值水平，则可以通过加权测量的tPSA水平和指示所述对象是否先前有过前列腺组织活检的参数来确定前列腺组织活检将会包含可检测的前列腺癌的概率。另一方面，如果tPSA水平处于阈值水平或低于阈值水平，则可通过加权测量的tPSA、fPSA、iPSA和hK2水平和指示所述对象是否先前有过前列腺组织活检的参数来确定前列腺组织活检会包含可检测的前列腺癌的概率。因此，在一些实施方式中，本文提供的方法可以包括使血浆样品进行如下免疫测定：测量血浆样品中游离前列腺特异性抗原(fPSA)、完整前列腺特异性抗原(iPSA)和人激肽释放酶2(hK2)水平。在一些实施方式中，通过加权指示对象年龄的参数来进一步确定所述概率。在一些实施方式中，通过加权指示对所述对象进行的直肠指检的结果的一个或更多个参数来进一步确定所述概率。在一些实施方式中，用于模型选择的tPSA的阈值水平是这样的水平，其表示单独使用tPSA或与某些患者特定信息(例如，先前的活检状态)一起使用tPSA是否足够用于建立前列腺组织活检将会包含可检测的前列腺癌的概率的目的。在一些实施方式中，所述阈值水平为5ng/mL、10ng/mL、15ng/mL、20ng/mL、25ng/mL、30ng/mL、35ng/mL或40ng/mL。因为与某些患者指定信息(specificationinformation)特别是先前的活检状态结合的tPSA水平可足以得到提示性预测，在一些实施方式中，在首先确定tPSA水平之前不进行检测另一些抗原的免疫测定可节约成本。然而，在一些实施方式中，可并行地或与其他标志物水平(例如，fPSA、iPSA或hK2)一起确定tPSA水平。在一些实施方式中，在相同的测定中并行地确定抗原水平(例如，tPSA、fPSA、iPSA和hK2中的两个或更多个的水平)。在另一些实施方式中，在不同的测定中确定这样的抗原水平。在一些实施方式中，从来自对象的相同的原始抽血(例如，静脉抽血)来确定抗原水平。在一些实施方式中，从不同的抽血确定抗原水平。在一些实施方式中，使用来自相同或不同的抽血的血浆制备物来确定抗原水平。在一些实施方式中，使用血浆制备物来确定一种或更多种抗原水平，并且使用不同类型的血液制备物(例如血清)来确定一种或更多种其他抗原。血浆是血液的淡黄色液体成分。在一些实施方式中，可通过以下方法来制备血浆：使含有抗凝剂(例如，肝素、EDTA等)的血液的试管在离心机中旋转，直到血细胞和碎片移动到试管的底部为止，在此之后，可以倾倒或抽出血浆。本文提供了用于确定对象是否是前列腺组织活检的候选者的方法。这样的方法可包括：医师或医疗保健提供者从对象获得血液样品，并至少部分地基于使用血液样品确定的所测量的抗原水平来确定前列腺组织活检将会含有可检测的前列腺癌的概率。血液样品可在本地处理(例如，在正评估对象的相同医疗机构或企业内部)，或者可将其派送到外面的或第三方实验室或机构以进行处理和分析。如果使用血液样品测量的tPSA水平高于阈值水平，则基于加权tPSA水平来确定所述概率。否则，如果tPSA水平处于所述阈值水平或低于所述阈值水平，则所述概率基于加权使用血液样品测量的tPSA、fPSA、iPSA和hK2的水平。不论哪种情况，所述概率通常还基于加权指示所述对象是否先前有过前列腺组织活检的参数。医师或医疗保健提供者可基于前列腺组织活检将会包含可检测的前列腺癌的概率来确定对象是否是前列腺组织活检的候选者。在一些实施方式中，医师或医疗保健提供者可设置概率界限(probabilitycut-off)，其中，如果概率等于或高于界限，则将指示活检。例如，如果概率大于5％、7.5％、10％、12.5％、15％、20％、25％、30％、35％、40％、45％、50％、55％、60％、65％、70％、75％、80％、85％、90％、95％、99％或更大，则医师或医疗保健提供者可确定所述对象为前列腺组织活检的候选者。在一些实施方式中，基于前列腺组织活检将会包含可检测的高级别(例如，Gleason评分为7或以上)前列腺癌的概率，界限为5％、7.5％、10％、12.5％或15％。在一些实施方式中，基于前列腺组织活检将会包含可检测的任何级别的前列腺癌的概率，界限为10％、12.5％、15％、20％、25％或30％。在一些实施方式中，如果概率低于界限，那么医师或医疗保健提供者将不安排活检，而是将继续对所述对象进行监测，例如概率水平的提高或指示前列腺癌的其它风险因素的变化。在一些实施方式中，如果对象被确定为前列腺组织活检的候选者，则医师或医疗保健提供者可以从对象获得或要求从所述对象获得前列腺组织活检，并基于前列腺组织活检的分析来确定所述对象是否已患有前列腺癌。可使用任何适当的方法(包括例如细胞学或组织学分析)来分析前列腺组织活检。组织样品可基于癌症的其临床阶段来表征。样品可基于Gleason分级来表征。Gleason3+3(6.0)对应于低级别肿瘤和预后较好的肿瘤。Gleason3+4(7.0)和3+5(8.0)通常对应于主要具有低级别转化(lowgradetransformation)以及一些高级别转化的组织的肿瘤。Gleason4+3(7.0)和5+3(8.0)通常对应于主要具有高级别转化以及一些低级别转化的组织的肿瘤。Gleason4+4(8.0)、4+5(9.0)、(9.0)和5+5(10.0)对应于高级别肿瘤。因此，在一些实施方式中，前列腺癌包括高级别癌症(例如，Gleason≥7.0)。免疫测定可通过任何适当的方法评估前列腺特异性抗原(例如，tPSA、iPSA、fPSA和hK2)的水平。在一些实施方式中，提供了适合用于免疫测定的抗体或抗原结合片段(antibodiesorantigen-bindingfragments)。利用这样抗体或抗原结合片段的免疫测定可以是直接或间接方式的竞争性和非竞争性免疫测定。这样的免疫测定的非限制性示例是酶联免疫测定(ELISA)、放射免疫测定(RIA)、夹心测定(免疫计量测定)、流式细胞术、western印迹测定、免疫沉淀测定、免疫组织化学、免疫显微术、侧向流动免疫色谱测定和蛋白质组学阵列。例如可以通过与固体支持物(例如，载体、膜、柱、蛋白质组学阵列等)结合来将与其结合的抗原或抗体或抗原结合片段固定。固体支持物材料的示例包括玻璃、聚苯乙烯、聚氯乙烯、聚偏二氟乙烯、聚丙烯、聚乙烯、聚碳酸酯、葡聚糖、尼龙、直链淀粉、天然和改性的纤维素例如硝酸纤维素、聚丙烯酰胺、琼脂糖和磁铁矿。支持物的性质可以是固定或悬浮于溶液(例如，珠粒)中。在一些实施方式中，标记的抗体或抗原结合片段可用作示踪剂，以检测抗原结合抗体复合物。可用于产生示踪剂的标记类型的示例包括酶、放射性同位素、胶体金属、荧光化合物、磁、化学发光化合物和生物发光化合物。通过耦合放射性同位素例如153Eu、3H、32P、35S、59Fe或125I(其随后可以由γ计数器、闪烁计数器或通过放射自显影来检测)以已知的方式制备放射性标记的抗体。如本文中所讨论的，抗体和抗原结合片段可以用酶例如酵母醇脱氢酶、辣根过氧化物酶、碱性磷酸酶等替代地标记，然后显影并以分光光度法或可视地进行检测。合适的荧光标记包括荧光素异硫氰酸酯、荧光胺、若丹明等。合适的化学发光标记包括鲁米诺、咪唑、草酸酯、萤光素等。免疫测定可以包括：在使抗体或抗原结合片段与抗原之间能够形成结合复合物的条件下，使含有抗原的样品(例如，血浆样品)与抗体或抗原结合片段(例如，F(ab)、F(ab)2)接触。在一些实施方式中，如果抗原存在于样品中，在抗体或抗原结合片段适合与靶抗原结合的条件下，使血浆样品与抗体或抗原结合片段结合接触。这可以在合适的反应室(例如试管、板井(platewell)、膜浴、细胞培养皿、载玻片以及其他腔室)中进行。在一些实施方式中，抗体或抗原结合片段被固定到固体支持物上。与样品中抗原结合的抗体或抗原结合片段可以被称为捕获抗体。在一些实施方式中，捕获抗体包含标签(例如，生物素标记)，其通过涉及标签的相互作用(例如，生物素-链霉亲和素相互作用，其中链霉亲和素被固定到固体支持物)促进其固定化到固体支持物上。在一些实施方式中，所述固体支持物是反应室的表面。在一些实施方式中，所述固体支持物是聚合物膜(例如，硝化纤维素条、聚偏二氟乙烯(PVDF)膜等)。在另一些实施方式中，所述固体支持物是生物结构(例如，细菌细胞表面)。在本文公开了另一些示例性固体支持物，并且其对于本领域普通技术人员将是显而易见的。在一些实施方式中，抗体和抗原结合片段在与抗原接触之前被固定到固体支持物上。在另一些实施方式中，在形成结合复合物后进行抗体和抗原结合片段的固定化。在又一些实施方式中，抗原在形成结合复合物之前被固定到固体支持物上。在一些实施方式中，可以向反应室添加示踪剂，以检测固定的结合复合物。在一些实施方式中，所述示踪剂包含针对抗原的可检测标记的第二抗体。在一些实施方式中，所述示踪剂包含针对捕获抗体的可检测标记的第二抗体。在一些实施方式中，第一抗体或抗原结合片段本身是可检测标记的。在一个实施方式中，本文公开的免疫测定方法包括：将抗体或抗原结合片段固定化到固相支持物上；在允许抗原与抗体或抗原结合片段(如果在样品中存在)结合的条件下，将样品(例如，血浆样品)施加到固体支持物上；从所述固体支持物移除过量的样品；在允许示踪剂与抗原结合的固定化抗体或抗原结合片段结合的条件下，施加示踪剂(例如，可检测标记的抗体或抗原结合片段)；洗涤固体支持物，并测定存在的示踪剂。在一些实施方式中，抗体和抗原结合片段在反应室中与抗原接触后被固定在固体支持物上。在一些实施方式中，抗体和抗原结合片段在反应室中与抗原接触之前被固定到固体支持物上。不论哪种情况，可向反应室添加示踪剂，以检测固定的结合复合物。在一些实施方式中，所述示踪剂包含针对抗原的可检测标记的第二抗体。在一些实施方式中，所述示踪剂包含针对第一抗体或抗原结合片段的可检测标记的第二抗体。如本文所公开的，可检测标记可以是例如放射性同位素、荧光团、发光分子、酶、生物素基团、表位标签或染料分子。本文描述了合适的可检测标记。在一些实施方式中，已经发现，在低pH值缓冲液中进行某些免疫测定导致抗原检测更敏感。因此，在一些实施方式中，在pH为6.5至小于7.75范围的缓冲液中，示踪剂抗体与捕获抗体接触，使得示踪剂与捕获抗体-抗原复合物结合。在一些实施方式中，缓冲液pH为约6.5、6.6、6.7、6.8、6.9、7.0、7.1、7.2、7.3、7.4、7.5或7.6。应理解，在本文公开的任何测定中，捕获抗体可以与示踪剂抗体交换。在一些实施方式中，测量fPSA水平的免疫测定包括：在其中第一捕获抗体与fPSA结合的条件下，使血浆样品中存在的fPSA与fPSA特异的捕获抗体接触，从而产生捕获抗体-fPSA复合物；以及使用示踪剂检测捕获抗体-fPSA复合物。捕获抗体可以是H117抗体。在一些实施方式中，所述示踪剂包括5A10抗体或其片段(例如，F(ab)片段)。可以并入片段中的5A10抗体的重链和轻链序列如下所示：5A10重链EVQLVESGPGILQPSQTLSLTCSFSGFSLSTTGMGVSWIRQPSGKGLEWLAHLYWDEDKRYNPSLKSRLTISEDSSRNQVFLKITSVGPADSATYYCARKGYYGYFDYWGQGTALTVSS(SEQIDNO：1)5A10轻链DIVMTQSQKFMSTSVGDRVSVTCKASQNVNTDVAWYQQKPGQSPKALIFSTSYRSSGVPDRFTGSGSGTDFTLTTTNVQSEDLAEYFCQQYSNYPLTFGAGTKVDLN(SEQIDNO：2)在一些实施方式中，测量iPSA水平的免疫测定包括：在其中第二捕获抗体至少与iPSA结合的条件下，使血浆样品中存在的iPSA与游离PSA特异的捕获抗体(其包括iPSA和有缺口PSA)接触，从而产生捕获抗体-iPSA复合物，并使用第二示踪剂检测捕获抗体-iPSA复合物。在一些实施方式中，所述示踪剂包括4D4抗体。在一些实施方式中，所述捕获抗体是5A10抗体或其片段(例如，F(ab)片段)。在一些实施方式中，测量tPSA水平的免疫测定包括：在其中第三捕获抗体与tPSA结合的条件下，使血浆样品中存在的tPSA与tPSA特异的捕获抗体接触，从而产生捕获抗体-tPSA复合物；和使用第三示踪剂检测捕获抗体tPSA复合物。在一些实施方式中，所述示踪剂包括H50抗体。在一些实施方式中，所述捕获抗体是H117抗体。在一些实施方式中，测量hK2水平的免疫测定包括：使血浆样品中的PSA与PSA特异的阻断抗体接触；在其中第四捕获抗体与hK2结合的条件下，使血浆样品中存在的hK2与hK2特异的第四捕获抗体接触；从而产生捕获抗体-hK2复合物；并使用第四示踪剂检测捕获抗体-hK2复合物。在一些实施方式中，所述示踪剂包括7G1抗体。在一些实施方式中，捕获抗体是6H10F(ab)2。在一些实施方式中，所述阻断抗体包括5H7抗体、5H6抗体和2E9抗体。下表0列出了可用于本文公开的方法中的抗体和抗原结合片段及其相应的表位。表0：抗体和表位/抗体的来源微流体样品分析仪应理解，可以使用微流体装置(例如，微流体样品分析仪)执行或实施本文公开的任何免疫测定方法。例如，微流体装置可用于确定标志物(例如，tPSA、fPSA、iPSA或hK2水平)的一种或多种特性。在一些实施方式中，装置是微流体样品分析仪，其例如可配置为分析盒中提供的样品，所述盒具有一个或更多个微流体通道，以用于容纳和/或引导包含免疫组分(例如，抗原-抗体复合物、示踪剂等)的样品流。在一些实施方式中，装置还包含光学系统，其包括一个或更多个光源和/或一个或更多个被配置用于测量一个或更多个微流体通道中存在的抗原-抗体复合物和/或示踪剂的水平的检测器。此外，在一些实施方式中，提供了这样的系统，其可以包括与微流体装置(例如，微流体样品分析仪)进行电子通信的编程以评估预测模型(例如，逻辑回归模型)的处理器或计算机，或基于标志物的水平(例如，tPSA、fPSA、iPSA或hK2的水平)用于确定与前列腺癌相关事件的概率的另一些装置。合适的微流体装置的非限制性示例在2013年10月17日公开的题为“METHODSANDAPPARATUSESFORPREDICTINGRISKOFPROSTATECANCERANDPROSTATEGANDVOLUME”的美国专利申请公开号US2013/0273643中公开，其内容通过引用整体并入本文用于所有目的。然而，应理解，也可使用其他类型的装置(例如，板读数器(platereaders)、微孔ELISA型测定的分析仪等)，因为本公开内容并不被限制于此方面。预测模型和计算机实施方法本公开内容的方面提供了用于确定与前列腺癌相关事件的概率(例如前列腺组织活检将会包含可检测的癌症的概率)的计算机实施方法。这样的方法可以包括：经由输入接口接收指示血浆样品中存在的tPSA水平的信息，以及经由输入接口接收关于对象是否先前有过前列腺组织活检的信息。在一些实施方式中，所述方法还包括：使用至少一个处理器至少部分地基于接收的信息来评估适合的预测模型(例如，逻辑回归模型)，以确定对象中与前列腺癌相关事件的概率。至少部分地基于测量的tPSA水平和关于对象是否先前有过前列腺组织活检的信息，预测性模型可以产生与前列腺癌相关事件的概率。至少部分地基于测量的tPSA、fPSA、iPSA和hK2水平和关于对象是否先前有过前列腺组织活检的信息，预测性模型可产生与前列腺癌相关事件的概率。图1示出了根据本公开内容的一些实施方式的过程100的流程图。在步骤101中，使用本文描述的一种或更多种技术通过至少一个用于处理的处理器来接收表示对应于年龄、指检状态和/或先前的活检状态的患者数据的一个或多个值。在步骤102中，通过至少一个处理器接收表示tPSA、fPSA、iPSA和/或hK2的标志物数据的一个或更多个值。可通过任何合适的方式(包括但不限于：通过本地输入接口，例如键盘、触摸屏、麦克风或其他输入设备)从网络连接的接口(其接收来自位于远离一个或更多个处理器的设备的值)或直接从测量血液标志物值的一个或更多个检测器(例如，在其中处理器与包括一个或更多个检测器的测量装置集成的实施中)来接收所述值。在步骤103中，在接收tPSA值之后，该过程继续进行，使得如果tPSA的水平高于阈值(例如，25ng/mL)，则选择第一预测模型，而如果tPSA水平等于或低于阈值，则选择第二预测模型。因此，在步骤104中，如果tPSA的水平高于阈值水平，则选择基于DRE状态、先前的活检状态和tPSA水平的预测模型。替代地，在步骤105中，如果tPSA水平等于或低于阈值水平，则基于DRE状态、先前的活检状态和tPSA、fPSA、iPSA和hK2的水平选择预测模型。步骤104、105的预测模型用于确定对象患有前列腺癌的概率。取决于所使用的模型，所述预测可用于任何级别的癌症或用于高级别的癌症。确定癌症的概率之后，该过程继续进行值步骤106，其中，概率被输出至用户(例如，医生、患者)以指导进一步的诊断过程和/或治疗决定。概率可以以任何合适的方式输出。例如，在一些实施方式中，可通过在设备的显示屏幕上显示表示概率的数值来输出概率。在另一些实施方式中，可使用设备上的一个或更多个光源或其他可视指示器来输出概率。在又一些实施方式中，可使用音频输出、触觉输出或一个或更多个音频、触觉和视觉输出的一些组合来提供概率。在一些实施方式中，输出概率包括向网络连接设备发送信息，以通知用户所确定的概率。例如，可通过位于远程站点的一个或更多个处理器来确定概率，并且响应于在远程站点处确定概率，可以使用一个或更多个网络将概率的指示发送到用户(例如，医生)的电子设备。根据本文所述的技术为用户提供输出的电子设备可以是任何合适的设备，包括但不限于：笔记本电脑、台式机或平板计算机、智能电话、寻呼机、个人数字助理和电子显示屏。在一些实施方式中，根据下面给出的等式(I)确定前列腺癌的概率：其中，使用多个逻辑回归模型中任一个确定分对数(L)。可用于根据本文所述的技术中的不同类型的逻辑回归模型的非限制性示例包括：1.简单模型(仅tPSA)L＝β0+β1(Age)+β2(tPSA)+β3(priorbx)(2)或L＝β0+β1tpsa+β2dreneg+β3drepos+β4priorbx(3)2.使用游离/总比的四项测定模型在该模型中，游离PSA与总PSA的比替代游离PSA项。3.使用log(tPSA)和游离/总比的四项测定模型在该模型中，tPSA的对数替代tPSA项，以说明这种预测因子增加的贡献。4.多项式模型在该模型中，额外的tPSA和fPSA的非线性项都包括在内。在下面提供的示例等式中，tPSA的平方用于强调该项与前列腺癌的风险之间的直接关系，而游离/总PSA项的平方根用来反映该项与风险的负相关。然而，应理解，在一些实施方式中也可包含较高阶(例如，三次)的多项式项。5.所有四项测定的线性样条(Splines)在该模型中，添加了线性样条，在中值处有单个结点(knot)。可以使用以下等式确定样条：其中，模型表示为：L＝β0+β1(Age)+β2(tPSA)+β3(fPSA)+β4(iPSA)+β5(hK2)+β6(sp1[tPSA])+β7(sp2[tPSA])+β8(sp1[fPSA])+β9(sp2[fPSA])+β10(sp1[iPSA])+β11(sp2[iPSA])+β12(sp1[hK2])+β13(sp2[hK2])+β14(priorbx)(8)6.tPSA和fPSA的线性样条在该模型中，仅tPSA和fPSA包含线性样条以减少变量数目并简化模型。L＝β0+β1(Age)+β2(tPSA)+β3(fPSA)+β4(iPSA)+β5(hK2)+β6(sp1[tPSA])+β7(sp2[tPSA])+β8(sp1[fPSA])+β9(sp2[fPSA])+β10(priorbx)(9)在上面的等式中，“priorbx”是指示对象是否先前有过活检以检测前列腺癌的二进制值。值为1表示发生过先前的活检，而值为0表示没有发生先前的活检。7.所有四项测定的三次样条(cubicSplines)在该模型中，每个项都包含三次样条。在下面提供的示例中，描述了具有四个节点的三次样条。然而，应理解，使用任何合适数量的结点的三次样条包括但不限于：五节点、六节点、七节点以及替代地可使用八节点。可以利用下面的等式来确定样条：其中，knot1和knot4为三次样条的外部节点，knot2和knot3为三次样条的内部节点。外部节点可被设置为群体中tPSA、fPSA、iPSA或hK2的最小和最大水平。内部结点(例如，knot2)可被设置为群体中tPSA、fPSA、iPSA或hK2水平的33.3百分位数值。另一个内部结点(例如，knot3)可被设置为群体中tPSA、fPSA、iPSA或hK2水平的66.6百分位数。在一些实施方式中，内部结点均被指定在以下范围内：约2至约8之间和约3至约6之间(对于tPSA)、约0.25至约2之间和约0.5至约1.5之间(对于fPSA)、约0.2至约0.5之间和约0.4至约0.8之间(对于iPSA)、约0.02至约0.04之间和约0.04至约0.08之间(对于hK2)。例如，在一个实施中，3.92和5.61的值用于tPSA的内部结点、0.82和1.21的值用于fPSA的内部结点、0.3和0.51的值用于iPSA的内部结点，以及0.036和0.056的值用于hK2的内部结点。在某些实施方式中，tPSA的一个或更多个内部结点可独立地在以下范围内：约3至约5之间、约3至约6之间、约2.5至约6之间、约2.5至约6.5之间、约5至约8之间、约5.5至约8之间、约5至约9之间、约5至约10之间、约1至约5之间、约1至约4之间以及约1至约3之间。其他范围也可以。在某些实施方式中，fPSA的一个或多个内部结点可独立地在以下范围内：约0.1至约1.0之间、约0.1至约1.2之间、约0.3至约0.8之间、约0.4至约0.9之间、约0.5至约1.2之间、约0.7至约1.4之间、约0.7至约0.9之间、约1.1至约1.6之间、约1.1至约1.2之间、约1.1至约2之间。其他范围也可以。在某些实施方式中，iPSA的一个或多个内部结点可独立地在以下范围内：约0.05至约0.5之间、约0.1至约0.5之间、约0.2至约0.5之间、约0.1至约0.8之间、约0.2至约0.8之间、约0.4至约0.8之间、约0.4至约1.0之间、约0.3至约0.6之间、约0.5至约1.0之间以及约0.6至约0.8之间。其他范围也可以。在某些实施方式中，hK2的一个或多个内部结点可以独立地在以下范围内：约0.01至约0.03之间、约0.01至约0.04之间、约0.01至约0.05之间、约0.02至约0.05之间、约0.02至约0.06之间、约0.03至约0.05之间、约0.4至约0.07之间、约0.04至约1.0之间、约0.5至约1.0之间以及约0.6至约1.0之间。其他范围也可以。如上所述，可使用并入任何适当数量的内部结点(例如，三个、四个、五个、六个内部节点)的三次样条，并且仅提供包括两个内部结点的三次样条的示例，以用于说明而非限制。在包括两个以上的内部结点的实施方式中，结点可在上述讨论的一个或更多个范围内，或在一些其他合适的范围内。例如，在一些实施方式中，可以指定结点以使得每一对相邻结点之间的样条段的长度基本相等。该模型可表示为：L＝β0+β1(Age)+β2(tPSA)+β3(fPSA)+β4(iPSA)+β5(hK2)+β6(sp1[tPSA])+β7(sp2[tPSA])+β8(sp1[fPSA])+β9(sp2[fPSA])+β10(sp1[iPSA])+β11(sp2[iPSA])+β12(sp1[hK2])+β13(sp2[hK2])+β14(priorbx)(12)8.tPSA阈值模型在一些实施方式中，选择的模型可取决于在样品中是否检测到tPSA的阈值水平。在一些实施方式中，如果样品中tPSA的水平高于阈值，则预测模型如下：L＝β0+β1(tPSA)+β2(DRE)neg+β3(DRE)pos+β4(priorbx)(13)在一些实施方式中，在该模型中的加权系数的值的范围如下表1中所示。适于于确定前列腺组织活检将具有任何级别的癌症的概率的系数在第二和第三列中示出；而适于确定前列腺组织活检将具有高级别癌症的概率的系数在第四和第五列中示出。表1：当tPSA的水平大于阈值时将使用的加权系数：在一些实施方式中，如果样品中检测出的tPSA水平小于或等于阈值水平，则该预测模型如下：L＝β0+β1(Age)+β2(tPSA)+β3sp1(tPSA)+β4sp2(tPSA)+β5(fPSA)+β6sp1(fPSA)+β7sp2(fPSA)+β8(iPSA)+β9hK2)+β10(DREneg)+β11(DREpos)+β12(priorbx)(14)在一些实施方式中，在该模型中的加权系数的值的范围如下表2中所示。适于确定前列腺组织活检将具有任何级别的癌症的概率的系数在第二和第三列中示出；而适于确定前列腺组织活检将具有高级别癌症的概率的系数在第四和第五列中示出。表2：当tPSA的水平小于或等于阈值时使用的加权系数可根据上文模型#7下提出的三次样条公式(等式(10和11))确定上述模型中sp1(tPSA)、sp2(tPSA)、sp1(fPSA)和sp2(fPSA)的样条项。在一些实施方式中，内部结点2和3以及外部节点1和4的值在下表3所列tPSA和fPSA的范围内。表3：结点值范围计算机实施计算机系统106的示例性实施(在其上可以实施本文描述的一些或全部技术和/或用户交互)如图1B所示。计算机系统106可包括一个或更多个处理器107和一个或更多个计算机-可读非临时性存储介质(例如，存储器108和一个或更多个非易失性存储介质110)。(一个或更多个)处理器107可以任何合适的方式来控制数据写入存储器108和非易失性存储装置110以及从存储器108和非易失性存储装置110读出数据，因为本文描述的本发明的各方面并不限制于此方面。为了执行本文所描述的任何功能，(一个或更多个)处理器107可以执行存储在一个或更多个计算机可读存储介质(例如，存储器108)中的一个或更多个指令(例如程序模块)，所述一个或更多个计算机可读存储介质可作为存储由处理器107执行的指令的非临时性计算机可读存储介质。通常，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等。实施方式也可在分布式计算环境中执行，其中，任务由通过通信网络链接的远程处理设备执行。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储器设备的本地和远程计算机存储介质中。数据输入和程序命令可由计算机106通过输入接口109接收。输入接口109可以包括键盘、触摸屏、USB端口、CD驱动器、DVD驱动器或其他输入接口。计算机106可在使用与一个或更多个远程计算机逻辑连接的网络环境中工作。所述一个或更多个远程计算机可以包括个人计算机、服务器、路由器、网络PC、对等端设备或其他常见的网络节点，并且通常包括许多或所有以上关于计算机106描述的元件。计算机106与一个或更多个远程计算机之间的逻辑连接可以包括但不限于：局域网(LAN)和广域网(WAN)，但也可包括其它网络。这样的网络可以基于任何合适的技术并可根据任何合适的协议来操作，并且可包括无线网络、有线网络或光纤网络。这样的网络环境常见于办公室、企业范围计算机网络、内联网和因特网。当在LAN网络环境中使用时，计算机106可以通过网络接口或适配器与LAN连接。当在WAN网络环境中使用时，计算机106通常包括调制解调器或用于通过WAN(例如因特网)建立通信的其他装置。在网络化环境中，程序模块或其部分可以被存储在远程存储器存储设备中。本文描述的用于评估前列腺癌的风险以及/或者确定前列腺体积的多种输入可由计算机106通过网络(例如，LAN、WAN或某些其他网络)从存储与输入相关联的数据的一个或更多个远程计算机或设备接收。一个或更多个远程计算机/设备可以预先对远程存储的数据进行分析，以发送分析结果作为计算机300的输入数据。替代地，远程存储的数据可被发送到计算机106，因为它被远程存储而没有任何远程分析。此外，可使用可被并入为计算机106的组件的任意数量的输入接口(例如，输入接口109)由计算机106的用户直接接收输入。本文描述的多种输出(包括前列腺癌的风险的概率和/或前列腺体积的输出)可以被可视化地提供在与计算机106直接连接的输出设备(例如，显示器)上，或者所述输出可以经由一个或更多个有线或无线网络提供到与计算机106连接的位于远端的输出装置，因为本发明的实施方式并不限于此方面。除了使用视觉显示之外，本文中描述的输出可以另外地或替代地提供。例如，向其提供输出的计算机300或远程计算机可包括一个或更多个输出接口，包括但不限于：用于提供输出指示的扬声器和振动输出接口。应理解，虽然计算机106作为单一的设备示于图1中，但是在一些实施方式中，计算机106可以包括多个通信耦合的设备，以执行本文描述的一些或全部功能，并且计算机106仅是可以根据本发明的实施方式使用的计算机的一个示例性实施。例如，在一些实施方式中，计算机106可以被集成到系统中以及/或者与系统进行电子通信。如上所述，在一些实施方式中，计算机106可包括在网络环境中，其中，用于确定前列腺癌的概率和/或前列腺体积的有关一个或更多个血液标志物的信息被从外部源发送到计算机106，以用于使用本文描述的一种或更多种技术进行分析。根据本发明的一些实施方式的示例性网络环境111示于图1C。在网络环境中111中，计算机106经由网络114连接到测定系统112。如以上所讨论的，网络114可以是任何适当类型的有线或无线网络，并且可包括一个或更多个局域网(LAN)或广域网(WAN)，例如因特网。可以使用计算机系统，例如下面描述的计算机系统的多种实施方式来实施本文描述的计算方法、步骤、仿真、算法、系统和系统元件。本文描述的方法、步骤、系统和系统元件在其实施中不限于本文所述的任何特定的计算机系统，可以使用许多其他的不同机器。所述计算机系统可包括处理器，例如，市售的处理器，例如可从英特尔购买的x86系列之一、Celeron和Pentium处理器，可从AMD和Cyrix购买的类似设备，可从Motorola购买的680X0系列微处理器，来自IBM的PowerPC处理器和ARM处理器。许多其他处理器可用，并且计算机系统不限于特定的处理器。处理器通常执行称为操作系统的程序，其中以Windows7、Windows8、UNIX、Linux、DOS、VMS、MacOS和OSX和iOS为示例，其控制其他计算机程序的执行并提供调度、调试、输入/输出控制、会计、编辑、存储分配、数据管理和存储管理、通信控制和相关服务。处理器和操作系统一起限定以高级编程语言编写的应用程序的计算机平台。所述计算机系统不限于特定的计算机平台。所述计算机系统可包括存储器系统，其通常包括计算机可读和可写非易失性记录介质，以磁盘、光盘、闪速存储器和磁带为示例。这种记录介质可以是可移除的，例如软盘、读/写CD或记忆棒，或者可以是永久的，例如，硬盘驱动器。这样的记录介质通常以二进制形式(即，解释为一和零的序列的形式)存储信号。(例如，磁或光)盘具有若干磁道，在其上通常以二进制形式(即，解释为一和零的序列的形式)存储这样的信号。这样的信号可限定由微处理器执行的软件程序(例如应用程序)或者由应用程序处理的信息。所述计算机系统的存储器系统还可包括集成电路存储器元件，这通常是非易失性随机存取存储器，例如动态随机存取存储器(DRAM)或静态存储器(SRAM)。通常，在操作时，处理器使得从非易失性记录介质读取的程序和数据进入集成电路存储器元件，与非易失性记录介质相比，其通常允许由处理器更快地访问的程序指令和数据。处理器通常根据程序指令操纵集成电路存储器元件内的数据，然后在处理完成之后将操作的数据复制到非易失性记录介质中。已知多种机制可用于管理非易失性记录介质和集成电路存储器元件之间的数据移动，并且实现上述方法、步骤、系统和系统元件的计算机系统不限于此。计算机系统不限于特定的存储器系统。上述这样的存储器系统的至少一部分可以用来存储上述的一个或更多个数据结构(例如，查找表)或等式。例如，非易失性记录介质中的至少一部分可存储包括一个或更多个这样数据结构的数据库中的至少一部分。这样的数据库可以是多种类型的数据库的任一种，例如，包括一个或更多个平面文件数据结构的文件系统(其中数据被组织到经由分隔符隔开的数据单元中)、关系数据库(其中数据被组织到存储在表中的数据单元中)、面向对象的数据库(其中数据被组织到作为对象存储的数据单元中)、另一类型的数据库，或者其任意组合。所述计算机系统可以包括视频和音频数据I/O子系统。子系统的音频部分可包括模拟-数字(A/D)转换器，其接收模拟音频信息，并将其转换成数字信息。使用已知的压缩系统可将数字信息压缩以在硬盘上进行存储，以便在另一时间使用。I/O子系统的典型的视频部分可以包括视频图像压缩/解压缩，其中许多是本领域已知的。这样的压缩/解压缩将模拟视频信息转换成压缩的数字信息，反之亦然。所述压缩数字信息可被存储在硬盘上以便稍后使用。所述计算机系统可以包括一个或更多个输出设备。示例输出设备包括阴极射线管(CRT)显示器、液晶显示器(LCD)和其他视频输出设备、打印机、通信设备例如调制解调器或网络接口、存储设备例如磁盘或磁带以及音频输出设备例如扬声器。所述计算机系统还可包括一个或更多个输入设备。示例输入设备包括键盘、小键盘、轨迹球、鼠标、笔和写字板、例如如上所述的通信设备以及数据输入设备，例如音频和视频捕获设备和传感器。计算机系统不限于本文所述的特定的输入或输出设备。应理解的是，一个或更多个任何类型的计算机系统可用来实施本文所述的多种实施方式。本公开内容的方面可以在软件、硬件或固件或其任何组合中实施。所述计算机系统可包括专门编程的专用硬件，例如专用集成电路(ASIC)。这种专用硬件可被配置成作为上述计算机系统的一部分或作为独立组件来实施一种或更多种如上所述的方法、步骤、仿真、算法、系统和系统元件。计算机系统及其组件可使用各种各样的一种或更多种合适的计算机编程语言中的任一种来进行编程。这样的语言可包括过程编程语言，例如C、Pascal、Fortran和BASIC、面向对象的语言例如C++、Java和Eiffel和其他语言，例如脚本语言甚至是汇编语言。使用可由这样的计算机系统执行的各种适当的编程语言(包括过程程序设计语言、面向对象的程序设计语言、其他语言及其组合)中的任何一种来实施所述方法、步骤、仿真、算法、系统和系统元件。这样的方法、步骤、仿真、算法、系统和系统元件可以实施为计算机程序的单独模块，或者可以分别实施为单独的计算机程序。这样的模块和程序可以在不同的计算机上执行。这样的方法、步骤、仿真、算法、系统和系统元件可以单独或组合地可实施为有形地体现为计算机可读介质上的计算机可读信号的计算机程序产品，例如，非易失性记录介质、集成电路存储器元件或其组合。对于每个这样的方法、步骤、仿真、算法、系统或系统元件，这样的计算机程序产品可包括在限定指令的计算机可读介质上有形地体现的计算机可读信号，例如，如一个或更多个程序的一部分，即，作为由计算机执行的结果，表示计算机来执行所述方法，步骤、仿真、算法、系统或系统元件。应理解，可形成具有一个或更多个上述特征的多个实施方式。可以任何合适的组合采用上述方面和特征，因为本发明并不限于此方面。还应理解，附图示出了可并入到多个实施方式中的多种组件和特征。为了简化，附图中的一些可示出一个以上的可选特征或组件。然而，本发明并不限于附图中公开的具体实施方式。应认识到，本公开内容涵盖如下实施方式，其可以包括在任一图中所示的组件的仅一部分，以及/或者也可以涵盖将在多个不同附图中所示组件合并的实施方式。示例示例1-测定和预测模型本文描述了基于四项激肽释放酶标志物的图的测定，四项激肽释放酶标志物包括经由多变量算法与患者特定信息联系的总前列腺特异性抗原(tPSA)、游离PSA(fPSA)、完整PSA(iPSA)和人激肽释放酶2(hK2)。所述算法返回两个经校准的概率：一个用于活检之前任何级别的癌症的风险，另一个用于活检之前高级别癌症(Gleason7或更高)的风险。已经单独地和以多种组合的方式研究了四项激肽释放酶标志物，以用于前列腺癌检测应用。结合这四项标志物的血浆水平以及患者的具体信息(例如年龄)、直肠指检(DRE)的结果和先前阴性前列腺活检的存在的逻辑回归算法表明比单独的PSA测试具有更高的前列腺癌的阳性预测值。三百名患者纳入初始校准研究。这包括在每个研究地点入选的前5名患者，然后是按顺序入选的患者。排除了没有进行最佳储存和/或装运的样品，或在测量激肽释放酶标志物过程中产生异常结果的样品。用于计算活检癌症风险的逻辑回归算法通过校准研究建立了用于计算活检的癌症风险的预测模型的公式，并如下文所示。正如所指出的，取决于总PSA水平使用不同的公式。此外，取决于模型是否用来确定含有任何级别的检测的癌症与高级别(例如，Gleason评分为7.0或更高)的可检测的癌症的活检的概率来使用不同的加权系数。加权系数在本文表1和2规定的范围内。公式中的变量在表4中进行了描述。如果总PSA≤25ng/mLXβ＝β0+β1age+β2tpsa+β3sptpsa1+β4sptpsa2+β5fpsa+β6spfpsal+β7spfpsa2+β8ipsa+β9hK2+β10dreneg+β11drepos+β12priorbx(14)如果总PSA＞25ng/mLXβ＝β0+β1tpsa+β2dreneg+β3drepos+β4priorbx(13)限制性三次样条项对于模型(总PSA和游离PSA)中的一些变量，包括限制性三次样条项，这意味着对于每个样条项向模型中的每一个添加了两个附加项。用于计算两个样条项的公式如下。针对总的和游离的PSA使用以上公式计算sp[var]1和sp[var]2。使用表3中指定范围内的结点值来计算总PSA的样条项。表4.计算活检上癌症风险的公式的变量变量名称描述年龄抽血时的年龄tpsa总PSA以ng/ml计fpsa游离PSA以ng/ml计iPSA完整PSA以ng/ml计hk2hK2以ng/ml计sptpsa1总PSA的第一样条项sptpsa2总PSA的第二样条项spfpsa1游离PSA的第一样条项spfpsa2游离PSA的第二样条项priorbx先前的活检；如果先前没有过活检则为0,如果先前有过活检则为1dreneg如果DRE已被确定认为阴性，则值等于1,否则为0drepos如果DRE已被确定认为阳性，则值等于1,否则为0校准的结果入选研究的校准阶段的患者的特性示于表5中。表5.校准阶段患者的特征模型校准基于欧洲组群开发了模型。以斜率和截距系数二者使用逻辑回归校准来测试美洲组群的校准误差。如果有证据表明β0≠0，或β1≠1，这将表示其对于重新校准模型是有用的。预测高级别癌症的模型表现出近乎完美的校准，因为预测低于0.2(或20％)，虽然似乎有一些低估实际的风险，因为预测高于0.2(或20％)(图2)。应指出，向患者参考的决定是活检将在低于0.2(或20％)的阈值发生，这时所述模型似乎准确预测高级别癌症的真实风险。出于这个原因，对于高级模型没有进行重新校准。预测任何级别的癌症的模型也没有表现出显著的校准误差，因此没有被重新校准(图3)。图2和3中的数据点示出了预测概率和实际概率之间的关系，并且虚线是拟合数据的线。示出了表示实际概率变化程度的条。实线反映了完美的校准，此时实际的概率等于预测概率。模型性能下面是预测模型的性能的报告。使用重复的10倍交叉验证对所有的过度拟合统计数据进行了较正。表6.预测模型的辩别力AUC(95％CI)任何级别的癌症0.769(0.715,0.824)高级别癌症0.857(0.805,0.909)表7.预测模型的布莱尔评分布莱尔评分任何级别的癌症0.1967高级别癌症0.1144在可变活检方案下避免的活检确定了每1000名患者通过不同活检方案发现和遗漏的高级别癌症(表5)和任何级别的癌症(表6)的数目。表8.发现/遗漏的高级别癌症标记活检避免的活检发现的高级别癌症遗漏的高级别癌症高级别前列腺癌症的概率>5％68631419010>7.5％53846218119>10％44555517327>12.5％37063016733表9.发现/遗漏的任何级别的癌症标记活检避免的活检发现的癌症遗漏的癌症高级别前列腺癌症的概率>5％68631437152>7.5％53846232995>10％445555297126>12.5％370630270154决策曲线分析高级别癌症的决定曲线分析示于图4中。任何级别的癌症的决定曲线分析示于图5中。接受者操作曲线(ROC)高级别癌症的ROC示于图6中。任何级别癌的症的ROC示于图7中。活检阈值处的阴性预测值和阳性预测值对于高级别癌症的活检阈值处的阳性预测值和阴性预测值分别示于图8A和图8B中。对于任何级别的癌症的活检阈值处的阳性预测值和阴性预测值分别示于图9A和图9B中。示例2：验证研究：示例1中示出了模型的性能的评估，并在等式(10、11、13、14)中列出，这在本示例中被称为“测试模型”，其是基于在研究的验证阶段入选的663个患者进行评估的。对于整个组群、先前有过活检的男性、先前没有过活检的男性以及年龄50-75岁的男性分别示出了结果。图10示出了在活检年龄患有高级别疾病的男性的比例。老年男性患有高级疾病的比率要高得多。对于观察到的较高年龄中风险增加的一种可能性是更有选择性的活检。换句话说，泌尿科医生可能只可对70岁(在许多指南中为PSA筛查的上限)以上的男性进行活检-如果有令人信服的理由这样做的话。为了评估在老年男性中高级别癌症的比例增加是否是由于活检选择，我们使用了PCPT风险计算器(参见ThompsonIM,AnkerstDP,ChiC,GoodmanPJ,TangenCM,LuciaMS,FengZ,ParnesHL,ColtmanCAJr：Assessingprostatecancerrisk:ResultsfromtheProstateCancerPreventionTrial,JournaloftheNationalCancerInstitute98:529-534,2006)。PCPT风险计算器是建立在其中不分年龄地向所有男性提供活检的男性组群中。在高级别疾病的逻辑回归模型中，依照结果与PCPT风险和年龄作为协变量，如果年龄系数是显著的，则它表示我们观察到的年龄影响是由于选择，而不是风险的生物学增加。这些结果表示在老年男性中风险高于预期(p＝0.072)，从而表示选择效应。对50-75岁的男性进行亚组分析。由于存在年龄小于50岁的20名患者，所以进行排除年龄超过70岁的患者的额外的亚组分析。比较了两个独立的模型：“测试模型”和基于总PSA、年龄、先前的活检和DRE的基本模型。表10是校准阶段和验证阶段组群之间患者特性的差异的概述。表10.患者特性下表11提供了由癌症状态分开的验证阶段组群的患者特性。发现测试模型具有比基础模型对高级疾病更高的辨别力，其中，AUC增加约0.06。在不同条件下这种差异相对稳定。这对于具有先前活检的患者而言略微更大(0.09)并处在诊断的“灰色区”(0.07-0.09)。阳性活检端点的基础模型和测试模型之间的差异较小，从而清楚地表明测试模型对高级别疾病的选择性。下表14和15概述了每1000名患者中通过不同的活检方案对所有患者以及那些年龄低于70岁的患者发现和遗漏的高级别(癌症)的数目。在临床结果的分析中，发现使用7.5％的分选点(cut-point)使活检的数目降低约50％。这确实会导致遗漏一些高级别癌症，当分析仅限于年龄小于71的患者时，该效果降低。年轻患者的风险<7.5％，5.5％具有Gleason评分7或8，这意味着将需要进行18个活检，以在这一组中发现一个高级别癌症。在遗漏的高级别癌症中，53％是3+4，40％为4+3和7％为4+4。表11.癌症状态下的验证阶段组群表12.模型差异表13.布莱尔评分所有患者表14.高级别癌症标记活检避免的活检发现的高级别癌症遗漏的高级别癌症高级别前列腺癌的概率>2.5％80519521011>5％66433620417>7.5％53446619327>10％45454618139>12.5％38661416951年龄小于71表15.高级别癌症阈值活检避免的活检发现的高级别癌症遗漏的高级别癌症高级别前列腺癌的概率>2.5％77922117811>5％62437617019>7.5％49051016128>10％40659415137>12.5％34066014049图11A和11B示出了在所有患者(n＝663)中检测高级别癌症的预测概率与实际的概率。图11C示出了在所有患者(n＝663)中检测任何级别癌症的预测概率与实际概率。图12A和12B示出了在50-75岁的患者(n＝587)中检测高级别癌症的预测概率与实际概率。图12C示出了在50-75岁的所有患者(n＝587)中检测任何级别癌症的预测概率与实际概率。图13A和13B示出了在小于71岁的患者(n＝535)中检测高级别癌症的预测概率与实际概率。图13C示出了在小于71岁的所有患者(n＝535)中检测任何级别癌症的预测概率与实际概率。上述结果表示，有一定程度的低预测风险，通过将样品限制到小于71岁的患者来降低这种效果。对于图11至13，数据点显示预测概率和实际概率之间的关系，而虚线是拟合数据的线。示出了表示实际概率变化程度的条。实线反映了完美的校准，其中，实际概率等于预测概率。图14A和14B示出了所有患者(n＝663)的净效益与阈值概率水平。图15A和15B示出了50-75岁患者(n＝587)的净效益与阈值概率水平。图16A和16B示出了小于71岁的所有患者(n＝535)的净效益与阈值概率水平。数据表示预测模型的使用与用于检测高级别癌症的清楚的净效益相关。对于小于71岁的患者这种效果加强。如在VickersA.J等中描述的评估净效益，使用MedDecisMaking.2006；26(6):565–574(其全部内容通过引用并入本文)中公开的方法来确立净效益和阈值概率。示例3-免疫测定方法：以下测定方法可用于使用AutoDELFIA自动免疫测定系统来确定人血浆样品中存在的tPSA、fPSA、iPSA和hK2的水平(例如，以ng/mL计的水平)并结合示例1和示例2使用。根据对每个标志物的重复测试来计算每个标志物的平均量，并将其用于预测模型以确定如示例2中提出的给定的人血浆样品的风险评分。也可使用Elecsys测定免疫分析仪(RocheDiagnostics)确定tPSA和fPSA。每次运行使用至少一套的三个板：一个板用于f/tPSA、一个板用于iPSA和一个板用于hK2。满负荷的完整运行包括两套的这些三个板。取决于运行的板的数目，整个过程从起始到获得测试结果包括约3至5小时。试剂：·hK2测定缓冲液·iPSA标准(A-G)·hK2标准(A-G)·增强液(PerkinElmer产品#13800753)·浓缩冲洗液(PerkinElmer产品#B117-100)·iPSA测定对照(低、中和高)·hK2测定对照(低、中和高)·96孔，黄链霉亲和素板(PerkinElmer产品#AAAND-0005)·试剂级水·t/fPSA的PROSTATUS试剂盒(PerkinElmer产品#B073-301)·iPSA生物素化捕获溶液(100x)·iPSA示踪剂溶液(100x)·hK2生物素化捕获溶液(100x)·hK2阻断溶液(50x)·hK2示踪剂溶液(100x)某些抗体和试剂的详情示于下表中。表16:试剂耗材：●Wallac移液管头，1.25mL(PerkinElmer产品#1235-402)●稀释容器(PerkinElmer产品#1235-411)●15mL管●永久性记号笔设备：●101-1000μL容量移液管●移液管头●AutoDELFIA板处理器(PerkinElmer：1235-001)●AutoDELFIA样品处理器(PerkinElmer：1297-014)●AutoDELFIAPC(PerkinElmer：1235-8060)(包括软件、工作站和Multicalc)样品：●血浆过程：在免疫测定系统(例如，Roche仪器)中加载患者标本的等分试样，以确定tPSA和fPSA。对于用AutoDELFIA仪器确定iPSA、hK2和(以及可选的fPSA和tPSA)遵循以下步骤：所有试剂均平衡至室温，包括测定具体标准(7级)、测定具体对照(3级)。用pH6.8的iPSA测定缓冲液将iPSA生物素化捕获溶液(100x)稀释100倍，并在iPSA板的每个孔中分配捕获溶液。用hK2pH7.8的测定缓冲液稀释hK2生物素化捕获溶液(100x)100倍，并在hK2板的每个孔中分配捕获溶液。在室温下培育30至60分钟。如果使用Prostatus试剂盒来确定tPSA和fPSA，则按照试剂盒说明来确定tPSA和fPSA。将测定试剂和患者标本加载到AutoDELFIA仪器中。运行仪器协议进行iPSA和hK2测定，直到完成。标本采集和处理将血液抽入K2EDTA管中，并在2-8℃下存储，直到其被以冷冻冰袋连夜装运到实验室为止。在到达实验室后，在实验室跟踪系统中检查并登记(如果可行)标本并将其在2-8℃冰箱中存储在K2EDTA管中。尽快旋转血液并将血浆吸移到运输管中。在接收时间的24小时或更短时间期间，将血浆样品在2-8℃下储存，但是对于周期大于24小时的，在-70℃至-80℃下储存血浆。示例4：PSA和人激肽释放酶2的序列PSA蛋白(SEQIDNO:3)IVGGWECEKHSQPWQVLVASRGRAVCGGVLVHPQWVLTAAHCIRNKSVILLGRHSLFHPEDTGQVFQVSHSFPHPLYDMSLLKNRFLRPGDDSSHDLMLLRLSEPAELTDAVKVMDLPTQEPALGTTCYASGWGSIEPEEFLTPKKLQCVDLHVISNDVCAQVHPQKVTKFMLCAGRWTGGKSTCSGDSGGPLVCNGVLQGITSWGSEPCALPERPSLYTKVVHYRKWIKDTIVANPhK2蛋白(SEQIDNO:4)IVGGWECEKHSQPWQVAVYSHGWAHCGGVLVHPQWVLTAAHCLKKNSQVWLGRHNLFEPEDTGQRVPVSHSFPHPLYNMSLLKHQSLRPDEDSSHDLMLLRLSEPAKITDVVKVLGLPTQEPALGTTCYASGWGSIEPEEFLRPRSLQCVSLHLLSNDMCARAYSEKVTEFMLCAGLWTGGKDTCGGDSGGPLVCNGVLQGITSWGPEPCALPEKPAVYTKVVHYRKWIKDTIAANP序列表<110>OPKODiagnostics,LLC<120>与前列腺癌的诊断有关的组合物和方法<130>C1256.70013WO00<150>US61/972,099<151>2014-03-28<160>5<170>PatentInversion3.5<210>1<211>119<212>PRT<213>人工序列<220><223>合成多肽<400>1GluValGlnLeuValGluSerGlyProGlyIleLeuGlnProSerGln151015ThrLeuSerLeuThrCysSerPheSerGlyPheSerLeuSerThrThr202530GlyMetGlyValSerTrpIleArgGlnProSerGlyLysGlyLeuGlu354045TrpLeuAlaHisLeuTyrTrpAspGluAspLysArgTyrAsnProSer505560LeuLysSerArgLeuThrIleSerGluAspSerSerArgAsnGlnVal65707580PheLeuLysIleThrSerValGlyProAlaAspSerAlaThrTyrTyr859095CysAlaArgLysGlyTyrTyrGlyTyrPheAspTyrTrpGlyGlnGly100105110ThrAlaLeuThrValSerSer115<210>2<211>107<212>PRT<213>人工序列<220><223>合成多肽<400>2AspIleValMetThrGlnSerGlnLysPheMetSerThrSerValGly151015AspArgValSerValThrCysLysAlaSerGlnAsnValAsnThrAsp202530ValAlaTrpTyrGlnGlnLysProGlyGlnSerProLysAlaLeuIle354045PheSerThrSerTyrArgSerSerGlyValProAspArgPheThrGly505560SerGlySerGlyThrAspPheThrLeuThrIleThrAsnValGlnSer65707580GluAspLeuAlaGluTyrPheCysGlnGlnTyrSerAsnTyrProLeu859095ThrPheGlyAlaGlyThrLysValAspLeuAsn100105<210>3<211>237<212>PRT<213>人工序列<220><223>合成多肽<400>3IleValGlyGlyTrpGluCysGluLysHisSerGlnProTrpGlnVal151015LeuValAlaSerArgGlyArgAlaValCysGlyGlyValLeuValHis202530ProGlnTrpValLeuThrAlaAlaHisCysIleArgAsnLysSerVal354045IleLeuLeuGlyArgHisSerLeuPheHisProGluAspThrGlyGln505560ValPheGlnValSerHisSerPheProHisProLeuTyrAspMetSer65707580LeuLeuLysAsnArgPheLeuArgProGlyAspAspSerSerHisAsp859095LeuMetLeuLeuArgLeuSerGluProAlaGluLeuThrAspAlaVal100105110LysValMetAspLeuProThrGlnGluProAlaLeuGlyThrThrCys115120125TyrAlaSerGlyTrpGlySerIleGluProGluGluPheLeuThrPro130135140LysLysLeuGlnCysValAspLeuHisValIleSerAsnAspValCys145150155160AlaGlnValHisProGlnLysValThrLysPheMetLeuCysAlaGly165170175ArgTrpThrGlyGlyLysSerThrCysSerGlyAspSerGlyGlyPro180185190LeuValCysAsnGlyValLeuGlnGlyIleThrSerTrpGlySerGlu195200205ProCysAlaLeuProGluArgProSerLeuTyrThrLysValValHis210215220TyrArgLysTrpIleLysAspThrIleValAlaAsnPro225230235<210>4<211>237<212>PRT<213>智人<400>4IleValGlyGlyTrpGluCysGluLysHisSerGlnProTrpGlnVal151015AlaValTyrSerHisGlyTrpAlaHisCysGlyGlyValLeuValHis202530ProGlnTrpValLeuThrAlaAlaHisCysLeuLysLysAsnSerGln354045ValTrpLeuGlyArgHisAsnLeuPheGluProGluAspThrGlyGln505560ArgValProValSerHisSerPheProHisProLeuTyrAsnMetSer65707580LeuLeuLysHisGlnSerLeuArgProAspGluAspSerSerHisAsp859095LeuMetLeuLeuArgLeuSerGluProAlaLysIleThrAspValVal100105110LysValLeuGlyLeuProThrGlnGluProAlaLeuGlyThrThrCys115120125TyrAlaSerGlyTrpGlySerIleGluProGluGluPheLeuArgPro130135140ArgSerLeuGlnCysValSerLeuHisLeuLeuSerAsnAspMetCys145150155160AlaArgAlaTyrSerGluLysValThrGluPheMetLeuCysAlaGly165170175LeuTrpThrGlyGlyLysAspThrCysGlyGlyAspSerGlyGlyPro180185190LeuValCysAsnGlyValLeuGlnGlyIleThrSerTrpGlyProGlu195200205ProCysAlaLeuProGluLysProAlaValTyrThrLysValValHis210215220TyrArgLysTrpIleLysAspThrIleAlaAlaAsnPro225230235<210>5<211>9<212>PRT<213>人工序列<220><223>合成多肽<400>5SerCysProHisHisHisHisHisHis15当前第1页1 2 3