简介:目的探索乳腺癌患者与健康人群的血清蛋白质谱差异,寻找能够帮助鉴别诊断乳腺癌的候选血清蛋白标志物。方法收集117例乳腺癌患者和56例健康人的血清标本,随机分为训练组(74例乳腺癌和36例健康人)与测试组(43例乳腺癌和20例健康对照)。采用表面增强激光解析离子化飞行时间质谱(SELDI—TOFMS)技术检测所有血清标本的蛋白质谱。用BiomarkerWizard统计软件比较训练组乳腺癌与健康对照间的蛋白质谱差异,再用BiomarkerPattern软件筛选出一组差异蛋白构建决策分类树模型以鉴别乳腺癌病例和健康人群,最后用测试组对分类模型进行验证。结果乳腺癌组和健康对照组的血清蛋白质谱存在14个差异显著的蛋白峰,以质荷比分别为3958、4288、4974、5902、8518、8930、9282和11360的8个差异蛋白构建决策树分类模型,鉴别乳腺癌与健康对照组的敏感性为82.43%(61/74),特异性为83.33%(30/36),准确性为82.73%(91/110),用测试组进行验证的敏感性为86.05%(37/43),特异性为65.00%(13/20),准确性为79.37%(50/63)。结论乳腺癌与健康人群的血清蛋白质谱存在差异,SELDI—TOFMS技术筛选出的血清差异蛋白有助于乳腺癌的鉴别诊断。
简介:目的探讨个性化健康教育对深圳女劳务工生殖健康状况的影响。方法7888例女劳务工随机分为两组:观察组和对照组(每组3944例)。观察组受试者采取个性化健康教育措施(包括健康教育、随访、在线咨询、QQ群服务等),对照组仅实施1次常规的健康知识教育。观察两组受试者干预前后生殖道感染率、掌握生殖健康知识的情况。结果干预后5个月,观察组相关生殖健康知识掌握情况优于对照组(P〈0.05)。观察组生殖道感染率(6.8%)与对照组(17.8%)比较差异有统计学意义(P﹤0.05)。观察组细菌性阴道炎发生率1.0%(41/3944),对照组为4.1%(162/3944);观察组外阴阴道假丝酵母菌病发生率(0.91%)与对照组(3.5%)比较,差异有统计学意义(χ~2=74.02、61.99,P=0.000)。观察组性病发生率(0.08%)与对照组(3.5%)比较,差异有统计学意义(χ~2=4.58,P=0.03)。结论个性化健康教育可显著提高女劳务工对生殖道感染知识的掌握,降低生殖道感染率,提高满意度,值得临床推广。
简介:目的本研究应用甲基化芯片技术研究妊娠糖尿病网膜下脂肪与正常对照组的全基因组甲基化差异,提供妊娠期糖尿病网膜下脂肪全基因组范围内的甲基化差异数据背景,为寻找妊娠糖尿病网膜脂肪基因表达差异原因提供线索。方法收集3例通过OGTT实验确诊但未经过治疗的妊娠期糖尿病患者和同期3例年龄,孕次产次,孕前BMI与之无差异的健康对照者网膜下脂肪组织,提取总RNA后,采用IlluminaMethylationBeadChipchip芯片进行检测,并进行基因甲基化结果进行比较,寻找具有甲基化差异的基因。结果结果发现两研究组中网膜下脂肪的全基因组DNA甲基化存在差异。妊娠糖尿病组中总共有1298个基因发生了低甲基化,1570个基因发生了高甲基化。这些基因参与了细胞骨架构建,细胞凋亡调控,细胞核内信号转导,糖和脂代谢,炎症反应等。进一步数据分析发现,两组样本在miRNA启动区上位点甲基化变化水平不一致的基因有3个,包括:PSORS1C1,PCDHB13和DKFZp686A1627。在同一CpG岛区域位点甲基化变化水平不一致的基因有7个,在miRNA区域具有甲基化差异的基因有13个。结论正常对照组与GDM组中基因的甲基化位点和水平存在显著差异,这可能与该基因在组织中表达的蛋白水平在两组中的差异表达密切相关。是否甲基化的差异是导致相应基因表达水平差异的原因还需要深入的研究。未来需要进一步弄清DNA甲基化在网膜下脂肪中对基因表达目标蛋白的调控作用,为妊娠糖尿病的治疗和预防提供线索。
简介:目的:研究食管癌癌变过程中血清低分子量蛋白的细微变化,探索食管癌发生的机制、寻找食管癌早期诊断的生物标志物和方法。方法:应用表面激光解析电离飞行时间质谱技术对食管癌患者和健康对照血清进行蛋白质谱指纹图谱检测,通过BiomarkerWizard软件筛选差异蛋白,使用人工神经网络软件建立食管癌早期诊断模型并用盲法验证其诊断效果;将食管癌早期和中晚期食管癌患者血清质谱图进行比对分析,寻找各期差异蛋白,并建立分期诊断模型。结果:发现食管癌和正常人差异蛋白5种,早期食管癌和中晚期食管癌差异蛋白3种。通过早期食管癌组和健康对照组建立早期诊断模型的灵敏度87.88%,特异度91.43%,准确度89.71%,经过盲法验证结果为灵敏度95.83%,特异度89.13%,准确度91.43%。建立的分期诊断模型中,早期食管癌和中晚期筛选的差异蛋白建立的分期诊断模型灵敏度75.76%,特异度79.17%,准确度77.19%。结论:表面增强激光解析离子化飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)联合人工神经网络技术操作较为简便,在食管癌的诊断和分期上具有可行性。