血清蛋白芯片表达谱在DVT疾病法医鉴定中的应用研究    

Application of serum protein chip expression profile in forensic identification of deep venous thrombosis

中文题名：血清蛋白芯片表达谱在DVT疾病法医鉴定中的应用研究

作者：田英杰 靳茜茜 王一飞 李健 王贵明 牛蕾蕾 曹洁 杜秋香 王英元 孙俊红

第一作者：田英杰

机构：[1]山西医科大学法医学院,山西晋中030600;[2]山西医科大学第一医院普通外科,山西太原030000

年份：2021

卷号：36

期号：3

起止页码：257-262

中文期刊名：中国法医学杂志

中文关键词：法医学;深静脉血栓;Agilent 2100;正交偏最小二乘判别分析;

摘要：目的利用蛋白芯片技术获取人体和大鼠深静脉血栓(deep venous thrombosis,DVT)组与对照组血清蛋白表达谱的蛋白峰差异,探讨蛋白表达谱与深静脉血栓形成的相关性,为DVT临床和法医学诊断提供依据。方法采用蛋白芯片技术检测DVT患者和正常人(n=10)的血清样本,获得血清蛋白芯片表达谱。建立标准化SD大鼠下腔静脉血栓模型,大鼠被随机分为DVT组和对照组(n=10),蛋白芯片技术检测获得各组血清蛋白表达谱;采用SIMCA-P 14.1软件的正交偏最小二乘判别(orthogonal partial least square-discriminant analysis,OPLS-DA)模型和Python软件的随机森林(Random forest,RF)算法模型对人体和大鼠数据进行判别分析。结果DVT患者和正常人血清蛋白表达峰存在差异,OPLS-DA模型对DVT组和对照组准确判别,R^(2)X=0.631,R^(2)Y=0.928,Q^(2)=0.796;动物模型DVT组与对照组的血清蛋白表达峰亦存在差异,OPLS-DA模型可以将DVT组和对照组准确判别,R^(2)X=0.735,R^(2)Y=0.953,Q^(2)=0.900;人体和动物模型血清中共有8个分子量相似的血清蛋白峰,RF算法模型准确率为100%,人体预测准确率为65%。结论蛋白芯片技术可以快速获取DVT人体和大鼠血清蛋白表达谱,建立OPLS-DA模型和RF模型能对DVT组和对照组进行分类预测分析,为DVT疾病诊断和法医学鉴定提供新的辅助方法。

分类号：D918.93[司法化学检验]

收录：CSCD:【CSCD_E2021_2022】；医学文摘;日本科学技术振兴机构数据库;文摘与引文数据库;中国科技核心期刊;普通刊;