血清蛋白芯片表达谱在DVT疾病法医鉴定中的应用研究

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,R2X=0.631,R2Y=0.928,Q2=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,R2X=0.735,R2Y=0.953,Q2=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.

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

所属期刊栏目：36

分类号：D918.93(法学各部门)

资助基金：国家自然科学基金;山西省青年科技研究基金;山西省应用基础研究面上自然基金项目

在线出版日期：2021-06-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：257-262