原發(fā)性IgA腎病與非IgA腎病生物化學鑒別診斷方法探索.pdf

1、目的：IgA腎病是我國最主要的原發(fā)性腎小球疾病，質(zhì)譜和生物信息學技術給疾病的診斷提供了高通量分析和二次利用常規(guī)數(shù)據(jù)的平臺。本研究的目的用統(tǒng)計學、生物信息學和MALDI-TOF MS尋找鑒別診斷IgA腎病(IgAN)和非IgA腎病(non-IgAN)的生物標記。
　　 方法：實驗一：用統(tǒng)計學和生物信息學分析原發(fā)性IgAN和non-IgAN常規(guī)血清生化參數(shù)。回顧性分析我院2007年全年腎臟病科649倒住院患者病案。建立研究對象的納入

2、和排除標準。根據(jù)腎活檢的結果分為原發(fā)性IgAN和non-IgAN，用CHISS統(tǒng)計學軟件分析兩組生化參數(shù)的差異；用生物信息學工具SVM-RFE做兩組的分類預測準確度和特征選擇。實驗二：用MB-WCX提取血清蛋白及優(yōu)化質(zhì)譜儀和分析軟件的部分參數(shù)。研究對象是根據(jù)腎活檢的結果診斷為原發(fā)性IgAN和non-IgAN并治療前的患者。調(diào)整質(zhì)譜儀和ClinProttools部分參數(shù)、選擇測定范圍、用Flexanalysis軟件處理原始圖譜、選擇運算方

3、法以獲得最佳分類模型及最多的差異峰.實驗三：在實驗二的基礎上，建立IgAN和non-IgAN鑒別診斷模型，尋找差異峰，預測蛋白。
　　 結果：
　　 1.實驗一的入選資料為145例，兩組16項血清生化參數(shù)均有差異。當ALB<30g/L時，兩組AFP、CA153、ALT和CK有統(tǒng)計學差異；當ALB>30g/L時，兩組LDH，NSE有統(tǒng)計學差異。logistic回歸結果表明LDH、NSE和CA153在IgAN的鑒別診斷中有統(tǒng)

4、計學意義。SVM-RFE結果為，TP、ALB和LDH特征組合對IgAN和non-IgAN的分類預測準確度達73.76％.
　　 2.調(diào)整激光衰減器offset為30％、range為70％時，可得到50shots強度為1000的圖譜；選定的測定范圍為m/z=720～17061；用Flexanalysis軟件對原始數(shù)據(jù)做“基線消減”和“平滑”處理；在ClinProt tools默認的校正參數(shù)的基礎上，加入Savitsky Golay

5、Soomthing選項，調(diào)整最小范圍1800m/z及在峰的計算復選框選擇Useintensity。SNN運算方法適合本實驗，Cross Validation和RecognitionCapability分別是76.13％和86.82％。
　　 3.用血清肽質(zhì)量指紋圖譜建立IgAN和non-IgAN的鑒別診斷模型。獲9個差異峰，Biotools軟件預測多肽峰5338和2082分別為粘蛋白4同工型片段和α1-II型膠原同工型片段。