基于高维非线性方法胃癌血清蛋白质谱数据整合平台的建立及评价

批准号：

30872957

项目类别：

面上项目

资助金额：

34.0 万元

负责人：

黄建

依托单位：

浙江大学

学科分类：

肿瘤诊断

结题年份：

2011

批准年份：

2008

项目状态：

已结题

项目参与者：

邱福铭、钟献、郑军、金胜航、王晓晨、王一刻、陶熠昆、张涛

关键词：

SELDI 胃癌非线性方法血清蛋白质组学

项目摘要

结项摘要

项目成果

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中文摘要

SELDI-TOF-MS技术作为一种高通量的检测方法，文献与我们的研究证明其在许多肿瘤中能提高诊断效能,但发现以下三个问题：1）实验结果可重复性较差；2）数据预处理中的信息丢失；3）建立的模型存在过拟合问题。各环节的质量控制和标准化工作就成为亟待解决的问题。我们已建立了完善的实验前、中操作规范，因此分析方法的标准化成为关键。常规分析方法主要有SVM、PCA+LDA、决策树、神经网络等，均存在缺陷。鉴于SELDI-TOF质谱图的非线性特征标志如不稳定、非平衡、无序和非一致性，启发我们用分形分维、小波分析、模式聚类及多种数据挖掘技术等多种非线性方法分析，以简化数据预处理过程，减少信息丢失，得到更准确的结果，前期的工作也证实了该方法的可行性。故利用高维非线性方法，结合患者的临床病理参数，开发具有自主知识产权的血清蛋白质谱分析软件，可准确识别不同时间、实验室提供的胃癌样本，为其临床推广应用打下基础

英文摘要

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Mining novel biomarkers for prognosis of gastric cancer with serum proteomics.