基于表面增强共振拉曼光谱的尿液修饰核苷检测分析方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于表面增强共振拉曼光谱技术的尿液修饰核苷检测分析方法，所述方法是利用苯基硼酸凝胶特异性提取正常人和癌症患者尿液中的一种肿瘤标志物修饰核苷，以金胶为增强基质检测其SERRS信号，并利用PLS?DA算法进行统计分析建立尿液修饰核苷SERRS诊断识别模型，利用该模型判定待检测的尿液修饰核苷属于正常人或癌症患者。本发明的尿液修饰核苷表面增强共振拉曼光谱数据经PLS?DA分析，特异性达到96.9%，灵敏度为98.2%，正确率为97.6%。本发明具有迅速、客观检测的特点，可为医生诊断食道癌提供重要参考。
【专利说明】
基于表面増强共振拉曼光谱的尿液修饰核苷检测分析方法
技术领域
[0001]本发明涉及生物医学光学领域，具体涉及一种基于表面增强共振拉曼光谱的尿液肿瘤标志物修饰核苷检测分析方法，该检测分析方法涉及肿瘤标志物的凝胶色谱柱分离提纯结合表面增强共振拉曼光谱(SERRS)检测方法和多变量统计分析方法。
【背景技术】
[0002]核苷是机体RNA的代谢产物，在RNA代谢中，产生游离的正常核苷和修饰核苷。正常核苷可被重新利用而生成核酸，故很少从尿液中排出；而修饰核苷由于缺少相应的激酶，其不能被机体重新利用，因而大部分随尿液排出体外，所以尿液中修饰核苷的排量可以反映机体细胞的代谢速度。健康成人尿液中修饰核苷排量的变化很小，表明机体对RNA代谢有精细的调节。肿瘤细胞的增殖较正常细胞加快，导致修饰核苷的产生和排出增多，因而修饰核苷成为一种肿瘤标记物被广泛应用于医学诊断研究。
[0003]凝胶色谱柱技术是六十年代初发展起来的一种快速而又简单的分离分析技术，由于设备简单、操作方便，不需要有机溶剂，对大分子以及高分子物质有很高的分离效果。目前已经被生物化学、分子生物学、生物工程学、分子免疫学以及医学等有关领域广泛采用，不但应用于科学实验研究，而且已经大规模地用于工业生产。本发明将利用色谱柱优异的分离性能从尿液中提取肿瘤标志物修饰核苷，并结合表面增强共振拉曼光谱技术进行检测分析。
[0004]拉曼光谱技术是物品鉴定和分子检测的标准技术之一，但是常规拉曼光谱存在拉曼光谱信号弱，且容易受自体荧光干扰的缺点，表面增强拉曼光谱(SERS)检测是利用被检测分子与某些具有纳米级粗糙度的金属(如Au、Ag、Cu和Pt等)表面发生吸附，将这些分子的拉曼散射强度增加14-1O15倍，并且能有效地抑制自体荧光信号，是一种优于常规拉曼光谱检测的新型客观、快速无损的检测方法，将可能为医生提高诊断的速度和准确性带来极大帮助。SERS技术具有空间分辨率高，灵敏度高，信息内容丰富等优点，已广泛应用于物质鉴定与分子结构检测等领域中。而表面增强共振拉曼光谱(SERRS)技术既具有普通SERS光谱优点，同时还利用特殊波段的激发光与被检测对象之间实现表面等离子基元共振，能够进一步提高光谱的检测灵敏度。
[0005]目前国内外学者对尿液进行检测主要是将取得的尿液样品直接进行拉曼光谱检测分析，但尿液中的成分比较复杂、干扰因素较多，所以很难取得理想的检测效果。
【发明内容】
[0006]本发明目的在于针对目前尿液表面增强拉曼光谱分析中存在的不足问题，提供一种基于表面增强共振拉曼光谱的尿液肿瘤标志物修饰核苷检测分析方法，为区分正常健康人和癌症患者尿液修饰核苷SERRS光谱提供一种迅速，客观的评价标准。该方法具体是利用硼酸凝胶色谱柱先提取纯化出正常人和癌症患者尿液中的肿瘤标志物修饰核苷，再以纳米金溶胶为增强基质并利用波长为785nm激光作为激发光检测肿瘤标志物表面增强共振拉曼光谱(SERRS)信号，并结合统计分析方法进行检测分析的方法。
[0007]为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案:
一种基于表面增强共振拉曼光谱的尿液修饰核苷检测分析方法，包括以下步骤:
(1)取尿液样本进行离心处理，所述尿液样本包括正常组和异常组，正常组为健康人的尿液样本，异常组为癌症患者的尿液样本，利用苯基硼酸凝胶色谱柱提取尿液样本中的肿瘤标志物修饰核苷，获得正常组和异常组尿液修饰核苷；
(2)将正常组和异常组尿液修饰核苷分别与金溶胶等体积混合均匀得到正常组和异常组混合标本，待混合标本在4°C自然变干后进行尿液修饰核苷表面增强共振拉曼光谱测量，分别获得正常组和异常组尿液修饰核苷表面增强共振拉曼光谱数据；
(3)根据上述获得的正常组和异常组尿液修饰核苷表面增强共振拉曼光谱数据，利用偏最小二乘法和线性判别分析法建立用于判别尿液修饰核苷属于健康人或属于癌症患者的尿液修饰核苷表面增强共振拉曼光谱诊断识别模型；
(4)取待检测者的尿液样本，按照步骤(I)和(2)的方法获得待检测尿液修饰核苷表面增强共振拉曼光谱数据，利用偏最小二乘法和线性判别分析法进行分析后代入步骤(3)建立的诊断识别模型，判别待检测尿液修饰核苷属于健康人或属于癌症患者。
[0008]进一步，所述步骤(2)将尿液修饰核苷与金溶胶组成的混合标本滴加在纯度为99.99%的金属片上，利用785nm激光激发检测获得尿液修饰核苷表面增强共振拉曼光谱，拉曼光谱的取谱范围为δΟΟ-ΙδΟΟαιΓ1波数范围。
[0009]所述步骤(I)的尿液样本经过如下预处理:取早晨7-8点间的隔夜空腹人体尿液，将尿液离心后，收集上层澄清尿液。
[0010]预处理后的尿液按照如下方法提取尿液修饰核苷:
将苯基硼酸凝胶装在玻璃层析柱中组成亲和色谱柱，用30-35 mL摩尔浓度为0.25mol/L的醋酸铵对凝胶进行一次洗涤，将凝胶活化平衡，所述醋酸铵的pH为8.5;
取ImL离心处理过的澄清尿液上柱，然后用20-25mL摩尔浓度为0.25mol/L的醋酸铵、3-4mL甲醇水溶液(体积比I: I)对凝胶进行二次洗涤；
最后用25mL含0.lmol/L甲酸的甲醇水溶液(体积比1:1)进行洗脱，收集洗脱液并蒸发浓缩至ImL，得到尿液修饰核苷。
[0011 ]进一步，所述金溶胶的制备方法具体如下:按照体积比1:9将I X 10—3g/mL的氯金酸溶液加入水中，搅拌均匀并加热至沸腾，然后快速加入质量浓度为1%的柠檬酸三钠溶液，所述柠檬酸三钠溶液的加入体积为氯金酸溶液的10%，继续加热搅拌得到酒红色金溶胶，待金溶胶冷却后进行离心处理，将上清液丢弃，收集下层浓缩的金溶胶。
[0012]本发明对尿液修饰核苷进行判别检测必须通过一个诊断模型来实现，因此需要建立尿液修饰核苷SERRS光谱诊断识别模型进而判断尿液修饰核苷属于正常人或属于癌症患者。在建立光谱识别诊断数据库模型之前，要先对尿液修饰核苷的SERRS光谱进行面积归一化处理以去除实验测试条件微小差异造成的影响。在建模时，考虑到不同病人之间存在的一些个体差异性，为保证统计性，必须采集足够多数量的确诊病例SERRS光谱，建立光谱数据库。鉴别人体尿液修饰核苷为正常人或癌症患者的表面增强共振拉曼光谱识别模型由确诊病例和健康人的尿液修饰核苷表面增强拉曼光谱数据库组成。在建立起数据库的基础上，利用偏最小二乘法(PLS)和线性判别分析法(LDA)，给出对数据库中正常人尿液核苷表面增强共振拉曼光谱与癌症患者尿液核苷表面增强拉曼光谱的最佳识别模式。而实现模式识别的阈值条件成为诊断条件。
[0013]本发明SERRS光谱诊断识别模型的建立采用偏最小二乘法与线性判别分析(PLS-DA)相结合的算法。偏最小二乘法(PLS)是一种新颖、高效的多元统计数据分析方法，能够实现多因变量对多自变量的回归建模方法，且可以同时实现回归建模、数据结构简化以及两组变量之间的相关性分析。偏最小二乘法可以较好的解决普通主成分分析(PCA)无法解决的问题。它采用对变量X和Y都进行分解的方法，从变量X和Y中同时提取成分(或称为因子)，利用这种方法将高维的拉曼光谱数据进行降维处理，再将因子按照它们之间的相关性从大到小排列。线性判别分析(LDA)是从高维特征空间里提取出最具有判别能力的低维特征，这些特征能帮助将同一个类别的所有样本尽量聚集在一起，不同类别的样本尽量分开。PLS和LDA各有长处，它们抓住不同的统计特征，适用于不同的具体情况，所以本发明将PLS与LDA两种算法相结合是非常必要的。
[0014]本发明建立诊断识别模型时，PLS-DA的具体算法如下:
①首先把正常组和异常组尿液修饰核苷表面增强共振拉曼光谱利用高阶多项式拟合消除荧光背景干扰；;
②把已经消除荧光背景干扰的正常组和异常组尿液修饰核苷表面增强共振拉曼光谱进行归一化处理以消除实验系统误差；
③利用Matlab软件把经过①、②处理过的正常组和异常组尿液修饰核苷表面增强共振拉曼光谱进行偏最小二乘法建模分析；
④在③的基础上利用Ttest，选择最有显著性差异的前三个偏最小二乘得分作为主成分，然后对这三个主成分采用线性判别分析法进行判别分析，从线性判别分析的输出结果中得到正常组和异常组的每个样本所对应的后验概率P值，获得每个样本对应后验概率的散点分布图，并确定将正常组与异常组尿液修饰核苷表面增强共振拉曼光谱区分的后验概率，即阈值。
[0015]本发明所述诊断识别模型在临床诊断中的应用如下:取待检测者的尿液样本，按照前述方法提取尿液修饰核苷，接着测定待检测者的SERRS光谱，将检测获得的SERRS光谱代入本发明建立的尿液修饰核苷表面增强共振拉曼光谱诊断识别模型，根据诊断条件来对尿液修饰核苷进行癌症与正常人的模式判别分析，进而实现SERRS光谱的诊断，
本发明采用以上技术方案，利用金纳米粒子作为增强基底且以785nm激光作为激发光的表面增强共振拉曼光谱技术对尿液中的肿瘤标志物修饰核苷进行SERRS光谱检测分析，目前为止未见相关文献报道。该方法分别对正常人和癌症患者尿液进行离心处理，去除沉淀取上层清液，并用凝胶亲和色谱柱提取、纯化尿液中的修饰核苷，利用表面增强共振拉曼光谱(SERRS)为检测手段，通过对尿液核苷SERRS光谱分析来实现对癌症病人的快速检测识另O。本发明尿液修饰核苷的提取和样品预处理过程所需时间为lh，光谱检测时间仅为10秒，拥有简单快速，可靠性强的优点。同时，SERRS技术(以纳米金溶胶为增强基质并利用波长为785nm激光作为激发光)使得样品在很低的激光功率下就可获得极强的拉曼光谱信号，光谱信号重复性好，避免了高功率激光对生物分子的损伤现象。根据获得的正常人与癌症患者的尿液修饰核苷表面增强共振拉曼光谱，建立尿液修饰核苷SERRS光谱数据库，利用多变量统计分析方法，为区分正常健康人和癌症患者尿液修饰核苷SERRS光谱提供一种迅速，客观的评价标准。
[0016]本发明尿液修饰核苷表面增强共振拉曼光谱数据库包含32个正常人尿液核苷和55个食道癌确诊病人尿液核苷表面增强拉曼光谱，尿液修饰核苷表面增强共振拉曼光谱数据经PLS-DA分析，特异性达到96.9%，灵敏度为98.2%，正确率为97.6%。
[0017]所述尿液修饰核苷的替代物可以为为尿液、血液、唾液、精液、组织匀浆中的其它类型肿瘤标志物。
【附图说明】
[0018]以下结合附图和【具体实施方式】对本发明进行详细说明:
图1是纳米金溶胶、尿液修饰核苷以及纳米金溶胶-修饰核苷混合物的吸收光谱图；
图2是正常人与癌症患者尿液修饰核苷平均SERRS光谱和差谱；
图3是本发明对实施例1的SERRS光谱诊断结果；
图4是本发明对实施例2的SERRS光谱诊断结果；
图3和图4，在直线P = 0.5上方，是正常人尿液修饰核苷区域，在直线P = 0.5下方，是食道癌患者尿液核苷区域。
【具体实施方式】
[0019]本发明具体实施病例都事先得到了病患的知情同意。本发明的具体实施细节阐述如下:
(I)尿液样品的预处理
取早晨7点-8点间正常人(32人)与癌症患者(55人)的隔夜空腹人体尿液，将尿液放入离心机进行离心，设定转速为10000转/分钟，离心10分钟。将下层沉淀丢弃，取上层澄清尿液。利用该方法分别获得异常组(食道癌尿液)与正常组(正常健康人尿液)。
[0020](2)尿液修饰核苷的提取
将苯基硼酸凝胶装在玻璃层析柱中组成亲和色谱柱提取尿液，凝胶经过35ml
0.25mol/L的醋酸铵(pH 8.5)活化和平衡好，将Iml离心处理过的尿液上柱。然后利用20ml
0.2511101/1^的醋酸铵，31111甲醇水溶液(体积比1:1)对凝胶进行二次洗涤，通过251111含
0.lmol/L甲酸的甲醇水溶液(体积比1:1)将核苷洗脱，将洗脱液蒸发浓缩至lml，得到尿液修饰核苷，待用。
[0021](3)金溶胶预制备
将1ml氯金酸溶液(1X10—3g/mL)加入到90ml纯水中均匀搅拌加热至沸腾，然后快速加入I ml的柠檬酸三钠溶液(1%)，继续加热搅拌15分钟得到酒红色金溶胶。待金溶胶冷却后用高速离心机离心10分钟，设定转速为15000转/分钟，使金胶分层，将上清液丢弃，取下层浓缩的金溶胶在室温下避光封存，待用。
[0022](4)金溶胶-尿液修饰核苷混合液的制备
用移液枪从正常组(正常健康人)中取出各样本尿液修饰核苷样本各50yL加入经过无菌消毒处理的试管内，并用移液枪往试管中加入先前制备的离心后的高浓度金溶胶各50μL。苷混合溶液充分搅拌，使尿液修饰核苷与金溶胶尽可能混合均匀，制成正常组金溶胶-尿液修饰核苷混合溶液。
[0023]采用同样的方法制成异常组(癌症患者)金溶胶-尿液核苷混合溶液。
[0024](5)表面增强共振拉曼光谱检测样品过程
用移液枪将混合好的金溶胶-尿液修饰核苷混合液移至高纯度金属样品台上，自然晾干，利用共焦显微拉曼光谱仪检测样品以获得尿液核苷的表面增强拉曼光谱，重点检测600-1730(^-1波数范围。设定测量参数:积分时间10s，激发波长785nm，激发光功率5mw。如图1所示，785nm波长的激光刚好位于纳米金与修饰核苷混合物的表面等离子共振吸收峰位置，所以785nm近红外激光能够激发出强烈的SERRS光谱信号。本实施例测试对象包含32个正常人尿液核苷和55个癌症确诊病人尿液修饰核苷表面增强拉曼光谱。
[0025](6)建立判别正常人与食道癌患者尿液修饰核苷的表面增强共振拉曼光谱诊断识别丰旲型
对尿液修饰核苷的进行判别检测必须通过一个诊断模型来实现，因此我们需要建立尿液修饰核苷SERRS光谱诊断识别模型，进而判断尿液修饰核苷属于正常人或属于癌症患者，该识别模型由确诊病例和健康人的尿液修饰核苷表面增强拉曼光谱数据库组成。在建立起数据库的基础上，利用偏最小二乘法(PLS)和线性判别分析法(LDA)，给出对数据库中正常人尿液核苷表面增强共振拉曼光谱与食道癌患者尿液核苷表面增强拉曼光谱的最佳识别模式，而实现模式识别的阈值条件成为诊断条件。
[0026]以下是本实施例利用PLS-DA算法的计算过程:
①首先把正常组(32个正常人)尿液修饰核苷SERRS光谱和异常组(55个食道癌患者)尿液修饰核苷SERRS光谱利用高阶多项式拟合消除荧光背景干扰；；
②把已经消除荧光背景干扰的正常组和异常组的每例尿液修饰核苷SERRS光谱进行归一化处理以消除实验系统误差；
③对每例尿液修饰核苷SERRS光谱，利用PLS标准算法算出主成分LVl、LV2、LV3；
④将主成分LV1、LV2、LV3进行LDA判别分析，最后可以从LDA分析的输出结果中得到每个样本所对应的后验概率P值，获得每个样本对应后验概率的散点分布图。
[0027]⑤32个正常人与55个食道癌病人尿液修饰核苷SERRS光谱的后验概率分布即是本发明的测量分析结果，可以为医生提供诊断根据。本发明经过LDA计算，确定将正常人与食道癌患者尿液核苷表面增强共振拉曼光谱区分诊断的最佳直线是后验概率P = 0.5。这时该方程实际上定义了在后验概率与样本数组成的二维坐标平面上，这条直线将正常人尿液核苷点集分布与食道癌患者尿液核苷点集分布有效分隔起来。这条直线等于设定了一个阈值，这个阈值就是诊断条件。
[0028]在临床具体应用中，提取病人的尿液修饰核苷，将病人的尿液修饰核苷表面增强共振拉曼光谱数据利用PLS-DA算法计算出后验概率，将该后验概率与阈值比较，判别病人的尿液修饰核苷属于健康人或属于癌症患者，实现对患者尿液修饰核苷的快速、无损检测。
[0029]临床应用例I
廖XX，男，52岁，病理诊断为髓质型高中分化鳞状细胞癌，癌组织累及全层，血管内可见癌栓，分期为T4、N1、Mx，采用本发明进行双盲检测，利用PLS-DA模型，计算出该病人尿液修饰核苷SERRS光谱的后验概率P = 0.845，计算结果显示该病人被判定为食道癌患者。图3为应用例I的诊断结果，图中显示了每个样本的尿液修饰核苷表面增强拉曼光谱对应的后验概率，图中圆形的点代表正常健康人，三角尖形状的点代表食道癌病人，正方形的点代表待识别病人。
[0030]图3中，正常健康人与食道癌患者的尿液修饰核苷SERRS光谱构成了本发明的诊断识别模型，该模型确定将正常人与食道癌患者尿液核苷表面增强共振拉曼光谱区分诊断的最佳直线是后验概率P = 0.5。在直线P = 0.5上方，是正常人尿液修饰核苷区域，在直线P =
0.5下方，是食道癌患者尿液核苷区域。
[0031 ]本应用例提取了病人的尿液修饰核苷并测定其SERRS光谱，计算出后验概率为P =
0.845，由诊断识别模型可判断该病人为癌症患者。
[0032]临床应用例2
邹XX，男，61岁，病理诊断为蕈伞型中高分化鳞状细胞癌，癌组织累及肌层，脉管内见癌栓，分期为T2、N0、MX，采用本发明进行双盲检测，利用PLS-DA模型，计算出该病人尿液修饰核苷SERRS光谱的后验概率P = 0.904，计算结果显示该病人确实已经患了癌症。图4为应用例2的诊断结果，图中显示了每个样本的尿液修饰核苷表面增强拉曼光谱对应的后验概率，图中圆形的点代表正常健康人，三角尖形状的点代表食道癌病人，正方形的点代表待识别病人。
【主权项】
1.一种基于表面增强共振拉曼光谱的尿液修饰核苷检测分析方法，其特征在于:所述方法包括以下步骤: (1)取尿液样本进行离心处理，所述尿液样本包括正常组和异常组，正常组为健康人的尿液样本，异常组为癌症患者的尿液样本，利用苯基硼酸凝胶色谱柱提取尿液样本中的肿瘤标志物修饰核苷，获得正常组和异常组尿液修饰核苷； (2)将正常组和异常组尿液修饰核苷分别与金溶胶等体积混合均匀得到正常组和异常组混合标本，待混合标本自然变干后进行尿液修饰核苷表面增强共振拉曼光谱测量，分别获得正常组和异常组尿液修饰核苷表面增强共振拉曼光谱数据； (3)根据上述获得的正常组和异常组尿液修饰核苷表面增强共振拉曼光谱数据，利用偏最小二乘法和线性判别分析法建立用于判别尿液修饰核苷属于健康人或属于癌症患者的尿液修饰核苷表面增强共振拉曼光谱诊断识别模型； (4)取待检测者的尿液样本，按照步骤(I)和(2)的方法获得待检测尿液修饰核苷表面增强共振拉曼光谱数据，利用偏最小二乘法和线性判别分析法进行分析后代入步骤(3)建立的诊断识别模型，判别待检测尿液修饰核苷属于健康人或属于癌症患者。2.根据权利要求1所述的一种基于表面增强共振拉曼光谱的尿液修饰核苷检测分析方法，其特征在于:所述步骤(2)将尿液修饰核苷与金溶胶组成的混合标本滴加在纯度为99.99%的金属片上，利用785nm激光激发检测获得尿液修饰核苷表面增强共振拉曼光谱，拉曼光谱的取谱范围为δΟΟ-ΙδΟΟαιΓ1波数范围。3.根据权利要求1所述的一种基于表面增强共振拉曼光谱的尿液修饰核苷检测分析方法，其特征在于:所述步骤(I)的尿液样本经过如下预处理:取早晨7-8点间的隔夜空腹人体尿液，将尿液离心后，收集上层澄清尿液。4.根据权利要求3所述的一种基于表面增强共振拉曼光谱的尿液修饰核苷检测分析方法，其特征在于:尿液修饰核苷的提取方法如下: 将苯基硼酸凝胶装在玻璃层析柱中组成亲和色谱柱，用30-35 mL摩尔浓度为0.25mol/L的醋酸铵对凝胶进行一次洗涤，将凝胶活化平衡，所述醋酸铵的pH为8.5; 取ImL离心处理过的澄清尿液上柱，然后用20-25mL摩尔浓度为0.25mol/L的醋酸铵、3-4mL甲醇水溶液对凝胶进行二次洗涤； 最后用25mL含0.lmol/L甲酸的甲醇水溶液进行洗脱，收集洗脱液并蒸发浓缩至lmL，得到尿液修饰核苷。5.根据权利要求1所述的一种基于表面增强共振拉曼光谱的尿液修饰核苷检测分析方法，其特征在于:所述步骤(2)的金溶胶是用柠檬酸三钠还原氯金酸溶液，制备金溶胶。6.根据权利要求5所述的一种基于表面增强共振拉曼光谱的尿液修饰核苷检测分析方法，其特征在于:所述金溶胶的制备方法具体如下:按照体积比1:9将I X 10—3g/mL的氯金酸溶液加入水中，搅拌均匀并加热至沸腾，然后快速加入质量浓度为1%的柠檬酸三钠溶液，所述柠檬酸三钠溶液的加入体积为氯金酸溶液的10%，继续加热搅拌得到酒红色金溶胶，待金溶胶冷却后进行离心处理，将上清液丢弃，收集下层浓缩的金溶胶。7.根据权利要求1所述的一种基于表面增强共振拉曼光谱的尿液修饰核苷检测分析方法，其特征在于:所述步骤(3)建立诊断识别模型是采用步骤(2)的数据库进行统计分析，所述统计分析采用偏最小二乘法并结合线性判别分析法进行判别计算，其具体算法如下: ①首先把正常组和异常组尿液修饰核苷表面增强共振拉曼光谱利用高阶多项式拟合消除荧光背景干扰； ②把已经消除荧光背景干扰的正常组和异常组尿液修饰核苷表面增强共振拉曼光谱进行归一化处理以消除实验系统误差； ③利用Matlab软件把经过①、②处理过的正常组和异常组尿液修饰核苷表面增强共振拉曼光谱进行偏最小二乘法建模分析； ④在③的基础上利用Ttest，选择最有显著性差异的前三个偏最小二乘得分作为主成分，然后对这三个主成分采用线性判别分析法进行判别分析，从线性判别分析的输出结果中得到正常组和异常组的每个样本所对应的后验概率P值，获得每个样本对应后验概率的散点分布图，并确定将正常组与异常组尿液修饰核苷表面增强共振拉曼光谱区分的后验概率，即阈值。8.根据权利要求7所述的一种基于表面增强共振拉曼光谱的尿液修饰核苷检测分析方法，其特征在于:待检测者的尿液修饰核苷表面增强共振拉曼光谱数据获得后，利用偏最小二乘法结合线性判别分析法计算出后验概率，将该后验概率与阈值比较，判别待检测尿液修饰核苷属于健康人或属于癌症患者。9.根据权利要求1所述的一种基于表面增强共振拉曼光谱的尿液修饰核苷检测分析方法，其特征在于:所述尿液修饰核苷的替代物为尿液、血液、唾液、精液或组织匀浆中的肿瘤标志物。
【文档编号】G01N21/65GK106053429SQ201610365125
【公开日】2016年10月26日
【申请日】2016年5月27日
【发明人】冯尚源, 郑祖赐, 王启文, 王兰, 林多, 翁存程, 黄组芳, 李永增, 陈荣
【申请人】福建师范大学