目的:建立念珠菌血症小鼠模型，寻找辅助诊断念珠菌血症的差异多肽峰。方法:SPF级ICR雄性小鼠170只，体质量27~30 g，根据随机数字表法将小鼠完全随机分为白色念珠菌感染组（ n=80）、近平滑念珠菌感染组（ n=80）和对照组（ n=10），通过尾静脉注射的方法建立念珠菌血症小鼠模型。利用基质辅助激光解析电离飞行时间质谱检测模型小鼠血清多肽谱，选择差异较为明显的多肽峰建立诊断模型。 结果:比较白色念珠菌感染组和对照组共得到65个差异多肽峰，组合质荷比（m/z）为1 100.4、1 581.0、3 808.0这3个差异多肽峰建立诊断模型，敏感度为95.24%（40/42），特异度为90.63%（29/32），准确率为93.24%（69/74），ROC曲线下面积为0.972（95 %CI：0.941~1.000）；比较近平滑念珠菌感染组和对照组共得到73个差异多肽峰，组合质荷比（m/z）为1 433.2、1 148.5、4 093.5、4 522.2、8 140.9、8 234.6这6个差异多肽峰建立诊断模型，敏感度为95%（38/40），特异度为81.25%（26/32），准确率为88.89%（64/72），ROC曲线下面积为0.953（95 %CI：0.903~1.000）。比较白色念珠菌感染组和近平滑念珠菌感染组，共得到78个差异多肽峰，组合质荷比（m/z）为2 736.9、8 091.5、8 153.7这3个差异多肽峰建立诊断模型，区分白色念珠菌感染和近平滑念珠菌感染的准确率为98.78%（81/82）。 结论:通过念珠菌血症小鼠模型筛选的差异多肽峰有利于寻找辅助念珠菌血症诊断的血清标志物，为临床早期诊断及合理用药提供了依据。

目的 应用基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱(MALDI-TOF MS)分析白色念珠菌所致血流感染的血清多肽指纹图谱,寻找差异多肽峰并建立相应的诊断模型.方法 建立ICR小鼠白色念珠菌血流感染模型,收集血清标本,经弱阳离子磁珠纯化,MALDI-TOF MS检测及BioExplorer软件分析白色念珠菌感染与正常对照组的血清多肽指纹图谱,同时分析大肠埃希菌感染组、金黄色葡萄球菌感染组和白色念珠菌感染组的血清多肽指纹图谱.结果 比较白色念珠菌感染组和正常对照组共得到135个多肽峰,其中表达上调的多肽有5个,表达下调的多肽有6个,表达呈先上调后下调的多肽有7个,组合m/z 1610.9、1742.3、2666.4、2778.0、3345.1、4528.8这6个峰建立诊断模型,该模型区分白色念珠菌感染的正确率为80.0％.综合比较大肠埃希菌感染组、金葡菌感染组和白色念珠菌感染组的血清多肽指纹图谱发现,有5个多肽峰在感染组中共同出现,分别为m/z 1513.8、2910.8、3538.1、3884.9和5007.3.结论 利用MALDI-TOFMS可有效区分白色念珠菌感染和正常血清的多肽峰,同时感染中共同出现的多肽峰有望成为辅助诊断血流感染的标志物,通过建立相应的诊断模型能早期辅助诊断真菌性血流感染,为临床合理用药及标志物寻找提供依据.

目的 基于高通量蛋白质谱技术利用ClinProTools系统筛选胃癌患者与健康对照者的血清差异蛋白/多肽,建立胃癌诊断预测模型,发现胃癌的潜在血清标志物.方法 收集胃癌患者血清标本60例 、对照组血清标本60例,按照3:1随机分为训练组(胃癌患者45例,健康对照45例)和验证组(患者15例,健康对照15例).采用弱阳离子交换磁珠(WCX-MB)吸附低丰度蛋白/多肽,通过基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱(MALDI-TOF MS)分析建立相应的蛋白表达指纹图谱,筛选差异表达蛋白/多肽,建立胃癌的诊断预测模型并进行验证.结果 筛选出10个具有显著差异的多肽峰,差异最显著的2个多肽峰质荷比(m/z)2952.57和m/z 5904.36的受试者工作曲线(ROC)曲线下面积(AUC)分别为0.93和0.81.运用遗传算法(GA)建立胃癌诊断预测模型,验证组验证此模型,结果显示此模型准确性为90.00％,灵敏度为93.30％,特异度为86.70％.结论 MALDI-TOF MS联合WCX-MB能够检测到胃癌患者与健康对照者的血清差异蛋白/多肽,以此建立的胃癌蛋白质谱诊断预测模型存在着潜在的应用价值,m/z 2952.57、5904.36有望成为诊断胃癌的潜在血清标志物.

目的 应用基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱(MALDI-TOF MS)分析5种革兰阴性菌血流感染所致小鼠血清多肽指纹图谱的变化,寻找其共有的多肽峰,并建立相应的诊断模型.方法 分别建立ICR小鼠大肠埃希菌、肺炎克雷伯菌、鲍曼不动杆菌、铜绿假单胞菌和变形杆菌等5种革兰阴性菌的血流感染模型,收集不同时间段血清,行MALDI-TOF MS检测,采用BioExplorer软件分析感染组之间以及感染组与对照组之间的血清差异多肽指纹图谱.结果 大肠埃希菌、肺炎克雷伯菌、鲍曼不动杆菌、铜绿假单胞菌和变形杆菌感染组分别获得95、104、127、115和103个多肽峰;与对照组比较,其差异多肽峰数量分别为73、50、99、62和77个(P<0.01),其中表达趋势为感染组高于对照组的多肽峰有4个,表达趋势为感染组低于对照组的有9个.结论 利用MALDI-TOF MS发现了5种常见革兰阴性菌血流感染血清多肽指纹图谱的共有特征峰,为后续寻找血流感染标志物奠定了基础.

目的 建立孕妇弓形虫感染的辅助诊断新方法,并筛选弓形虫感染血清标志物. 方法 利用基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱(MALDI-TOF-MS)结合临床ClinProTool分析,将弓形虫IgG抗体阳性组与健康对照人群组进行比较,根据血清差异表达多肽建立弓形虫感染诊断方法,并验证其准确性. 结果 与健康对照组相比,弓形虫IgG抗体阳性组血清m/z 3 639.4、8 125.51、8 139.24、3 254.51、3 238.39、2 656.91、7 765.07、2 078.03、1 940.3高表达,在m/z 3 954.25、4 269.09、2 750.17、6 447.53、1 735.96、6 645.92、4 280.84低表达,根据差异表达多肽,利用ClinProTool建立的诊断方法对20例弓形虫IgG抗体阳性及15例IgM抗体阳性人群血清进行验证,准确率100％. 结论 利用血清差异多肽谱结合ClinProTool建立的诊断方法准确率高,有望用于人群弓形虫感染筛查.

目的 建立风湿性关节炎(RA)及其RA湿热瘀阻证的血清多肽质谱分类模型,为RA的临床诊断提供依据.方法 60例RA患者根据证型分为湿热瘀阻证(30例)及非湿热瘀阻证(30例),30名健康体检者为健康对照组.分别以RA患者与健康对照组相比较、RA湿热瘀阻证患者与非湿热瘀阻证患者相比较,收集患者血清标本,以磁珠法分离血清多肽后,进行基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱进行分析.通过ClinProt Tools软件进行差异分析,建立诊断模型.结果 RA血清多肽分类模型通过GA-5算法所建立分类模型为最优分类模型,由m/z分别为2 601.05、4 967.60、6 639.43、1 866.29、8 144.63的五个多肽组成,该模型识别率为94.74％,交叉验证率为81.96％,盲法验证准确率为97.50％.RA湿热瘀阻证血清分类模型由GA-7算法所建立分类模型为最优分类模型,由m/z分别为5 740.43、4 251.35、2 863.03、1 607.22、4 531.50的五个多肽组成,该模型识别率为97.50％,交叉验证率为80.05％,盲法验证准确率为90.00％.结论 本研究所建立的诊断指纹图谱模型对于RA及湿热瘀阻证的临床诊治具有一定的参考价值.

目的 应用基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱(MALDI-TOF MS)分析屎肠球菌血流感染后不同时间点小鼠的血清多肽指纹图谱,筛选差异多肽峰,建立相应的诊断模型并寻找新的标志物.方法 90只ICR小鼠分为对照组(10只)与感染组(80只).其中,对照组注射无菌磷酸缓冲盐溶液(PBS),感染组注射1/2 LD50的菌液,注射量均为0.1 ml/10 g,分别于8个时间点(感染后1、3、6、12、24、48、96、128 h)收集血液标本检测白细胞介素(IL)-1α、IL-1β和IL-6水平.收集血清标本,经弱阳离子磁珠纯化后,行MALDI-TOF MS检测,并采用BioExplorer软件分析屎肠球菌感染组与对照组的血清多肽指纹图谱.应用纳米液相色谱-电喷雾电离-串联质谱对候选多肽氨基酸序列进行鉴定.结果 与对照组相比,感染组小鼠精神萎靡,活动减少;其血液中IL-1α含量呈下降趋势,IL-1β和IL-6呈上升趋势.分析多肽指纹图谱,共检测到102个血清多肽峰,以感染组与对照组含量相差5倍为基准筛选出了8个感染组高于对照组的多肽(P<0.01),9个感染组低于对照组的多肽(P<0.01).以m/z分别为1227.4、1512.9、4509.7、5007.3、7816.7的5个多肽峰建立的诊断模型准确率为80.0％,特异性为76.6％,敏感性为83.3％.经二级质谱鉴定:m/z 1227.4为β2-微球蛋白,m/z 5007.3为补体C3.结论 利用MALDI-TOF MS技术和BioExplorer软件研究屎肠球菌血流感染的血清多肽,可以发现感染组与对照组间的差异多肽,并有效地建立细菌感染的诊断模型.β2-微球蛋白和补体C3有望成为新的用于辅助诊断细菌性血流感染的标志物.

目的 应用基质辅助激光解析电离飞行时间质谱(MALDI-TOF-MS)技术结合ClinProTools系统软件筛选非小细胞肺癌(NSCLC)患者与体检健康者血清中的差异蛋白/多肽,建立NSCLC诊断预测模型,寻找NSCLC潜在血清肿瘤标志物.方法 收集经组织病理学活检确诊的56例NSCLC患者及56例体检健康者血清标本,按照3:1比例分为训练组(NSCLC患者42例,体检健康者42例)和验证组(NSCLC患者14例,体检健康者14例).采用弱阳离子交换磁珠(WCX-MB)富集血清标本中的低丰度蛋白/多肽,应用MALDI-TOF-MS技术进行检测,得到相应的蛋白/多肽指纹图谱,筛选两组间差异蛋白/多肽,建立NSCLC诊断预测模型,并进行初步验证.结果 经ClinProTools系统软件分析,筛选出11个多肽峰差异有统计学意义(P<0.000001).与体检健康者相比,NSCLC患者质荷比为5906.73与2953.73的两个峰差异最明显,其受试者工作特征曲线下面积分别为0.96、0.86.运用遗传算法建立NSCLC诊断预测模型,经盲法验证,此模型灵敏度为92.9％,特异度为91.7％,准确度为92.3％.结论 NSCLC患者与体检健康者血清中存在差异性蛋白/多肽,应用MALDI-TOF-MS技术建立的诊断预测模型能较好地用于NSCLC辅助诊断,为NSCLC早期诊断提供了一种新的策略.