SELDI蛋白芯片技术筛选卵巢癌血清肿瘤标志物的研究

被引：23

作者：

戴淑真 ^{[1
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刘海霞 ^{[1
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王斌 ^{[2
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姚勤 ^{[1
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王宁 ^{[1
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韩娟 ^{[1
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机构：

[1] 青岛大学医学院附属医院妇科

[2] 青岛大学医学院青岛市医药生物技术重点实验室

来源：

实用癌症杂志 | 2006年 / 01期

关键词：

卵巢癌; 标志物; 蛋白质芯片; 蛋白质组学; 表面增强激光解吸/离子化; S100蛋白;

D O I：

暂无

中图分类号：

R737.31 [卵巢肿瘤];

学科分类号：

100214 [肿瘤学];

摘要：

目的寻找卵巢癌患者血清中新的肿瘤标志物。方法采用表面增强激光解吸/离子化飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)技术,选用WXC2蛋白质芯片对53例卵巢癌及50例对照血清标本进行检测以筛选卵巢癌患者血清中差异表达蛋白质。结果在分子量0～50 000 D范围内,检测出275个差异蛋白峰。卵巢癌差异表达明显的蛋白峰6个(P<0.05),其中低表达的5个,相对分子量分别为6 432、6 879、8 554、8 682、13 726 D,高表达的1个,相对分子质量为11 450 D。早期与晚期卵巢癌比较,发现差异表达明显的蛋白峰2个,相对分子量分别为6 190、6 448 D,均在早期卵巢癌中高表达。将发现的差异蛋白峰在Swiss蛋白数据库中搜索,发现11 450 D蛋白峰与S100 Z protein相符。S100 Z protein属于S100蛋白家族,可能通过与S100 P相互作用,促进卵巢癌的发生。其它的差异峰在数据库中没有与之相匹配的蛋白,提示可能为新的蛋白质。结论SELDI-TOF-MS蛋白质芯片技术是1种快速、简单易行、用量少和高通量分析方法,能够直接检测出卵巢癌患者血清中相对特异的肿瘤标志物,其对于卵巢癌的早期诊断具有一定的临床意义。

引用

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共 4 条

[1]

血清蛋白质谱与人工神经网络模型诊断卵巢癌的应用性研究 [J].