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应用SELDI-TOF-MS技术诊断2型糖尿病肾病被引量：3: 2009年; 目的比较2型糖尿病（T2DM）肾病和对照人群血清蛋白质指纹图谱的差异，建立T2DM肾病诊断模型，探讨此技术对该病诊断的价值。方法采用表面增强激光解析电离飞行时间质谱（SELDI-TOF-MS）技术检测51例T2DM肾病患者和66例对照人群血清，获得蛋白质指纹图谱。结合人工神经网络软件建立诊断模型并进行验证。结果在相对分子量2000-30000范围内共检测到175个蛋白峰，其中有17个蛋白峰明显表达差异（P〈0．01）。筛选其中质荷比（m／z）分别为5420、5782、6472、6666、10277和11770的6个蛋白峰作为标志蛋白建立人工神经网络诊断模型。利用该模型对T2DM肾病进行盲法预测，结果表明其对该病的诊断敏感性和特异性分别为81．0％和96．2％。结论利用SELDI-TOF-MS和生物信息学技术建立了敏感性和特异性均较高的T2DM肾病诊断模型，为该病诊断提供了新途径。; 黄波黄文方刘华杨永长肖代雯姜伟胡琦冯文莉; 关键词：蛋白质指纹图谱糖尿病肾病

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四川省卫生厅研究基金(07033)