基于蛋白芯片的慢性肾衰舌苔上清液中蛋白研究

作者： 程亚伟 [1] ; 何磊 [1] ; 廖萍 [2] ; 胡衡 [2] ; 金亚明 [3] ; 李福凤 [1] ; 王文静 [2] ; 郝一鸣 [1] ; 王忆勤 [1]

摘要：目的：通过比较慢性肾衰（CRF）患者与正常对照组人群舌苔上清液中蛋白表达谱的差异，筛选慢性肾衰舌苔蛋白标志物并建立预测模型，探讨其在慢性肾衰诊断中的意义。方法：对67例慢性肾衰患者和38例正常对照组人群舌苔上清液样本，运用SELDI—TOF—MS蛋白芯片技术筛选慢性肾衰舌苔蛋白标志物，经生物信息学分析建立预测模型并进行验证。结果：①慢性肾衰组67例和正常对照组38例舌苔样本经SELDI—TOF—MS技术测定，质荷比1000—20000范围内共检测到242个蛋白峰，经生物信息学统计分析，有13个差异质谱峰有统计学意义（P〈0．01），其中m／z1092．68、m／z1508．26等7个差异质谱峰在慢性肾衰组中呈高表达；m／z13302．5、m／z14330．7等6个差异质谱峰在慢性肾衰组中呈低表达。②利用层次聚类算法进行层次聚类分析和主成分分析（Pea），结果显示，慢性肾衰组与正常对照组样本之间区分较明显，但均存在部分重叠。③经生物信息学分析建立慢性肾衰预测模型，最终得到m／z1049．61、m／z1076．94、m／z15295．7等7个差异质谱峰组成的生物标记物可以将慢性肾衰组和正常对照组样品较好的分类（最终预测模型的灵敏度为61．4％，特异度为57．3％，预测正确率为64．4％）。结论：该研究运用SELDI—TOF—MS蛋白芯片技术，初步筛选出了慢性肾衰舌苔蛋白标志物并建立了预测模型，为慢性肾衰的诊断研究提供客观依据。

关键字： 慢性肾功能衰竭(CRF) 舌苔上清液 蛋白芯片 SELDI-TOF-MS

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