影響江西省光伏產(chǎn)業(yè)發(fā)展的因素分析——以江西賽維ldk為例

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1、青島大學(xué)碩士學(xué)位論文應(yīng)用SELDI--TOF--MS技術(shù)篩選早期胃癌血清生物標(biāo)志物研究姓名：李春偉申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專業(yè)：普通外科指導(dǎo)教師：張佃良20110517應(yīng)用SELDI-TOF-MS技術(shù)篩選早期胃癌血清分子標(biāo)志物研究摘要目的：應(yīng)用表面加強(qiáng)解吸電離一飛行時(shí)間質(zhì)譜(surface-erthancodlaserdesorption／ionizationtime．of-flightmassspectrometry，SELDI．TOF．MS)技術(shù)對(duì)胃癌患者血清蛋白指紋圖譜進(jìn)行分析，篩選候選腫瘤標(biāo)志物以建立診斷模型，尋找更可靠的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)用于早期胃癌

2、診斷和臨床分型以指導(dǎo)個(gè)體化治療，旨在進(jìn)一步提高對(duì)腫瘤分期和預(yù)后的判斷，以更好地監(jiān)測(cè)治療效果。方法：表面加強(qiáng)解吸電離一飛行時(shí)間質(zhì)譜技術(shù)及其配套蛋白質(zhì)芯片檢測(cè)169例胃癌患者和83．例健康人的血清蛋白質(zhì)組圖譜，運(yùn)用BiomarkerWizardTM和BiomarkerPatternsTM軟件分析處理數(shù)據(jù)篩選具有明確臨床價(jià)值的分子標(biāo)記物或其組合，以進(jìn)行早期分子診斷并建立胃癌診斷分類樹模型?！Y(jié)果：胃癌組血清與正常人血清蛋白質(zhì)譜共有34蛋白表達(dá)存在統(tǒng)計(jì)學(xué)差異(p

3、／z和7778m／z蛋白質(zhì)峰組成診斷模型I，可將胃癌與正常人正確分組，靈敏度、特異性分別為93．49％、91．57％；另外，2873m／z，6121m／z和7778m／z蛋白質(zhì)峰組成診斷模型II，可將早期胃癌與ii／iii／iv期胃癌，其敏感性和特異性分別為89．36％(42／47)、92．62％(113／122)。結(jié)論：利用SELDI-0F-MS技術(shù)在人血清中可以篩選到早期胃癌快速診斷的特異性標(biāo)志物，建立早期胃癌診斷的蛋白質(zhì)模型；該方法在胃癌診斷尤其早期胃癌診斷方面具有重要的價(jià)值，值得進(jìn)一步研究。碩士研究生：李春偉普通外科指導(dǎo)教師：張佃良教授

4、主任醫(yī)師關(guān)鍵詞：胃癌分子標(biāo)志物表面加強(qiáng)解吸電離一飛行時(shí)間質(zhì)譜蛋白質(zhì)組模式．／y2“0m4n”3哺刪9眥4、、＼＼呱8AnalysisofserumbiomarkersscreeningfordiagnosisofstageIgastriccancerusingSELDI-TOF-MSAbstractObjective：Tomakeaproteomicanalysisusingsurface-enhancedlaserdesorption／ionizationtime—of=-flightmassspectrometry(SELDI-TOF—MS

5、)ontheserumofstageIgastriccancerpatientsandestablishaearlydiagnosticmodelforidentifyingstageIgastriccancerpreliminarily．Methods：Serumsamplesfrom169gastriccancerpatientsand83ageandgender-matchedhealthyindividualswereanalyzedbySELDI·-TOF·-MSProteinChiparraytechnology．Theresult

6、ingSELDI··TOF——MSspectraldatawereanalyzedusingtheBiomarkerWizardTMandBiomarkerPatternsTMsoftwaretof'mddifferentialproteinsanddevelopaclassificationtreeforgastriccarlcer．Results：Atotalof34masspeakswereidentified．Sixpeaksatmass：chargeratios(nVz)of2873，3163，4526，5762，6121and777

7、8wereusedtoconstructthediagnosticmodelI．ThemodelIcouldeffectivelydistinguishgastriccancel-samplesfromcontrolsamples，achievingasensitivityandspecifici夠of93．49％and91．57％，respectively．Inaddition,weidentifiedthreeofthesixproteinpeaksat2873，6121and7778m／z，whichcouldconstructthedi

8、agnosticmodelII．ThemodelIIcoulddistinguishbetweenstageIgastriccancerandstag