用于检测胃癌相关代谢小分子的核磁共振模型及制备方法_4

文档序号:9395480阅读:来源:国知局
>[0105]15> Kimj H.J., K.ff.Lee, Y.J.Kimj et al., Chemotherapy-1nduced transient CEAand CA19-9 surges in patients with metastatic or recurrent gastric cancer.ActaOncol, 2009.48 (3): p.385-90.
[0106]16、Kimj K.B.,J.Y.Yang, S.J.Kwackj et al.,Toxicometabolomics of urinaryb1markers for human gastric cancer in a mouse model.J Toxicol Environ HealthA, 2010.73(21-22):p.1420-30.
[0107]17、Mattarj R.,C.R.Alves de Andrade, G.M.DiFaveroj et al.,Preoperativeserum levels of CA 72-4, CEAj CA 19-9, and alpha-fetoprotein in patients withgastric cancer.Rev Hosp Clin Fac Med Sao Paulo, 2002.57(3):p.89-92.
[0108]18> Miyagij Y., M.Higashiyamaj A.Gochij et al., Plasma free amino acidprofiling of five types of cancer patients and its applicat1n for earlydetect1n.PLoS One, 2011.6 (9): p.e24143.
[0109]19、Song, H.,J.S.Peng, D.S.Yaoj et al.,Serum metabolic profiling of humangastric cancer based on gas chromatography/mass spectrometry.Brazilian Journalof Medical and B1logical Research,2012.45(I):p.78-85.
[0110]20、Song, H.,L.Wang, H.L.Liuj et al.,Tissue metabolomic fingerprintingreveals metabolic disorders associated with human gastric cancer morbidity.0ncol Repj 2011.26 (2):p.431-8.
[0111]21、Suzuki,H.,T.Gotoda,M.Sasako,et al.,Detect1n of earlygastric cancer:misunderstanding the role of mass screening.GastricCancer, 2006.9(4):p.315-9.
[0112]22、Takahashi, Y.,[Gastrointestinal cancer].Gan To KagakuRyoho, 2004.31(8):p.1275-9.
[0113]23n ffu, H., R.Xue, Z.Tang, et al., Metabolomic investigat1n of gastriccancer tissue using gas chromatography/mass spectrometry.Anal B1analChem, 2010.396(4):p.1385-95.
[0114]24n Xiao-nong, Z., S.X1-bin, C.ffan-qing, et al.,Analysis ofincidence and mortality of stomach cancer in China from 2003 to 2007.TUMOR, 2012.32(2):p.109-114.
[0115]25、张春霞和董杰,胃癌前病变及早期胃癌诊治的进展.世界华人消化杂志,2014.22(10):ρ.1365-1372.
[0116]以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解,本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此,凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案,皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。
【主权项】
1.一种用于检测胃癌相关代谢小分子标志物的核磁共振模型,其特征在于利用核磁共振波谱仪测定胃癌患者和健康人血浆样本的代谢小分子,并筛选出相应的胃癌相关代谢小分子标志物,其中所述的胃癌相关代谢小分子标志物包括:beta-D-葡萄糖、乳酸、肌酸、肌酸酐、乙醇、亮氨酸、缬氨酸、组氨酸和脯氨酸。2.如权利要求1所述的核磁共振模型的制备方法,包括以下步骤: 步骤一:收集多例Π/ΙΙΙ期胃癌患者血浆和健康人的血浆分别作为病例组和对照组血浆样本,进行低温冷冻备用; 步骤二:对所述血浆样本进行核磁共振波谱前预处理; 步骤三:对预处理过的两组血浆样本进行核磁共振波谱检测,并收集数据; 步骤四:对于核磁共振波谱检测到的代谢小分子,使用百分比差异度进行评估,找出百分比差异度得分最大的代谢小分子; 步骤五:以百分比差异度得分最大的代谢小分子的浓度作为聚类分割值,所述聚类分割值具体为利用正常血浆样本中该小分子浓度的均值,计算方法为将正常样本中该小分子的浓度加和,并除以正常样本的数目得到;因此,将全部样本分为2个子类,命名为Ml子类和M2子类,并通过ROC曲线比较聚类前后的曲线线下面积; 步骤六:应用Mann-Whitney U test检验方法对所述Ml子类和所述M2子类中的代谢小分子进行差异性检验,得到所述Ml子类中,在病例组和对照组中存在明显差异的代谢小分子,以及得到所述M2子类中,在病例组和对照组中存在明显差异的代谢小分子,其中一部分代谢小分子在病例组中表达量过高,而另一部分代谢小分子的表达量在病例组中过低; 步骤七:将所述Ml子类和所述M2子类中,在病例组和对照组中存在明显差异的所述代谢小分子作为胃癌相关代谢小分子标志物,建立用于胃癌相关代谢小分子标志物检测的核磁共振模型。3.如权利要求2所述的制备方法,其中所述步骤一包括将从所述病例组和所述对照组取得的全血样本离心,去血细胞,保留血浆,得到血浆样本,进行低温冻存备用。4.如权利要求3所述的制备方法,其中所述步骤一还包括将得到的所述血浆样本以I倍到5倍体积的生理盐水稀释低温冻存备用。5.如权利要求2所述的制备方法,其中所述步骤二包括将所述血浆样本与Na+/K+缓冲液混匀后离心取上清液,以备核磁共振波谱检测用。6.如权利要求2?5任一项所述的制备方法,其中所述步骤三进行核磁共振波谱检测时的检测条件是使用CPMG序列采集小分子信息,谱宽为15?25ppm,等待时间为I?3s,90°脉宽为10?12 μ s,采样点数为28?34K,FID累加次数为60?68次,回波演化时间为300?400us,回波循环为90?110,总回波时间为60?80ms。7.如权利要求2?5任一项所述的制备方法,其中所述步骤三进行核磁共振波谱检测时的检测条件是使用CPMG序列采集小分子信息,谱宽为20ppm,等待时间为2s,90°脉宽为11.6 μ s,采样点数为32K,FID累加次数为64次,回波演化时间为350us,回波循环为100,总回波时间为70msο8.一种如权利要求1所述的胃癌相关代谢小分子标志物组成的核磁共振模型,在胃癌诊断或监测中的应用。9.如权利要求8所述的核磁共振模型的应用,其特征在于,使用最近邻算法,所述最近邻算法是对于每一个样本,使用血浆中代谢小分子的含量来对样本进行编码,每一个样本对应一个向量;利用向量之间的距离,来判断样本之间的相似性;二个样本向量之间的距离越大,相似性越大;二个样本向量之间的距离越小,相似性越小;向量之间距离的定义为: 距离(X, Y) = X.Y/( Il X Il * Il Y Il ) 其中,X.Y为点乘,IlXlI与IlYlI分别为X与Y的模。10.如权利要求8或9任意一项所述的核磁共振模型的应用,其特征在于,使用“刀切法”验证胃癌诊断的准确性,其方法是: 1)每次从样本集N中取出一个样本,用剩下的N-1个样本作为训练集来训练模型,然后用取出的那个样本来检验模型; 2)把刚才取出的样本放回,又取出另外一个样本; 3)重复检验N次,直到N个样本全部取遍; 4)统计模型应用最终的预测准确率。
【专利摘要】本发明提供一种用于检测胃癌相关代谢小分子标志物的核磁共振模型及其制备方法。本发明采用核磁共振波谱仪测定胃癌患者和健康人血浆样本的代谢小分子,并将传统统计学与现代生物信息学方法相结合进行数据处理,筛选出9种相应的胃癌相关代谢小分子标志物,从而制备检测胃癌相关代谢小分子标志物的核磁共振模型,为寻找新的更理想的肿瘤标志物提供了基础和资源。
【IPC分类】G01N24/08
【公开号】CN105116000
【申请号】CN201510555326
【发明人】崔大祥, 成尚利
【申请人】上海交通大学
【公开日】2015年12月2日
【申请日】2015年9月1日
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