由质谱分析数据建立肝癌病人与健康人血清的分类模型

摘要

通过对质谱数据处理和分析,建立肝细胞癌(HCC)病人与健康人的分类模型,可以用来判别样本是否来源于肝癌病人.运用表面加强激光解析电离-飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)获取肝癌病人和健康人血清蛋白指纹图谱数据,并运用偏最小二乘(PLS)变量筛选法建立分类模型,最终得到分类模型的交叉检验相关系数达0.96以上,判别准确率大大提高.同时对模型进行分析,找出对肝癌病人和健康人的差异有重要影响的因素或变量.这些变量为30个质荷比区间内特定蛋白的峰强度值,反映这些质荷比区间内蛋白量的增加或减少与肝癌的形成有密切关系,可作为重要的生物标志物进一步加以研究.并且采用所得模型的拟合值等一些信息做分类图,能较好地表达回归模型的分类效果.