+
Действующая цена700 499 руб.
Товаров:
На сумму:

Электронная библиотека диссертаций

Доставка любой диссертации в формате PDF и WORD за 499 руб. на e-mail - 20 мин. 800 000 наименований диссертаций и авторефератов. Все авторефераты диссертаций - БЕСПЛАТНО

Расширенный поиск

Протеомная диагностика рака яичника с применением SELDI-масс-спектрометрии

  • Автор:

    Власова, Мария Андреевна

  • Шифр специальности:

    03.00.04

  • Научная степень:

    Кандидатская

  • Год защиты:

    2007

  • Место защиты:

    Москва

  • Количество страниц:

    102 с. : ил.

  • Стоимость:

    700 р.

    499 руб.

до окончания действия скидки
00
00
00
00
+
Наш сайт выгодно отличается тем что при покупке, кроме PDF версии Вы в подарок получаете работу преобразованную в WORD - документ и это предоставляет качественно другие возможности при работе с документом
Страницы оглавления работы

1. Введение
2. Обзор литературы
2.1. Общие требования к биомаркерам
2.2. Биомаркеры рака яичника, используемые в клинической диагностике
2.3. Разработка новых диагностических методов путем комбинирования биомаркеров
2.4. Применение транскриптомного подхода для поиска новых биомаркеров
2.5. Использование протеомных технологий для открытия новых биомаркеров
2.5.1. Двумерный электрофорез
2.5.2. Антительные микрочипы
2.5.3. Масс-спектрометрические методы. Технология белковых чипов ЭЕШ1-ТОР
2.5.3.1 Общий подход к разработке диагностического алгоритма на основе масс-спектров
2.5.3.2 Результаты применения технологии БЕиОРТОР для диагностики рака яичника
2.5.3.3 Подбор выборок для исследования
2.5.3.4 Природа маркерных масс-спектрометрических пиков
2.5.3.5 Биомаркеры, идентифицированные с использованием технологии БЕЮ1-ТОР
2.5.3.6 Сывороточный амилоид А острой фазы: возможная связь с раком
2.5.3.7 Анализ модификаций белков с использованием технологии БЕШ1-ТОР
2.5.3.8 Перспективы использования технологии БЕШИЮР
3. Материалы и методы
3.1. Материалы
3.2. Объекты исследования
3.3. Иммуноферментный анализ
3.3.1 Измерение концентрации сывороточного амилоида А методом иммуноферментного анализа
3.3.2. Измерение концентрации СА125 методом иммуноферментного анализа
3.4. Профилирование сывороток с применением БЕШРТОР
3.4.1 Протокол пробоподготовки с использованием анионообменных чипов БАХ2
3.4.2. Протокол пробоподготовки с использованием катионообменных чипов ZVCX
3.4.3. Протокол пробоподготовки с использованием обращеннофазовых чипов Н4

3.4.4. Протокол пробоподготовки с использованием нормальнофазовых чипов NP20
3.5. Анализ масс-спектров
3.6. Статистическая обработка результатов
3.6.1. Метод опорных векторов и рекурсивный отбор признаков
3.5.2. Логистическая регрессия и информационный критерий Акаике
3.5.3. Определение эффективности диагностического алгоритма
3.5.4. Метод пар с наибольшим счетом (top scoring pairs, TSP)
3.5.5. Вычисление коэффициента корреляции
3.5.6. Кластерный анализ
3.5.7. Программное обеспечение
4. Результаты и обсуждение
4.1. Определение концентрации белка A-SAA в сыворотках методом иммуноферментного анализа
4.2. Масс-спектрометрическая детекция белка A-SAA в сыворотке крови
4.2.1. Определение чувствительности детекции A-SAA с помощью масс-спектрометрии SELDI-TOF
4.2.2. Масс-спектрометрическое определение различных форм сывороточного амилоида в сыворотке
4.3. Обработка масс-спектров спектров SELDI-TOF, полученных с использованием чипов с нормальнофазовой поверхностью, с использованием жестких критериев для идентификации пиков
4.4. Классификация масс-спектров SELDI-TOF с использованием метода пар с наибольшим счетом (TSP)
4.5. Разработка диагностического алгоритма на основе комбинированных протеомных данных с использованием метода опорных векторов и логистической регрессии
4.6. Анализ результатов перекрестной проверки достоверности
4.7. Кластерный анализ данных масс-спектров SELDI-TOF
4.8. Дискриминаторные пики, отобранные различными классификаторами
5. Заключение
6. Выводы
7. Список литературы

Список использованных сокращений
PPV (positive predictive value) - положительная оценка предсказания
СА125 (cancer antigen 125) - раковый антиген
TNFa (tumor necrosis factor alpha) - фактор некроза опухолей альфа
DIGE (2-D Difference Gel Electrophoresis) - дифференциальный электрофорез в геле
IGF-II (Insulin-Like Growth Factor 2) - инсулиноподобный фактор роста II
OPN -остеопонтин
IL (interleukin) - интерлейкин
MALDI-TOF (matrix-assisted laser desorption/ionization time-of-flight) - опосредованная матрицей времяпролетная лазерная десорбция/ионизация SELDI-TOF (Surface-enhanced laser desorption/ionization time-of-flight) - усиленная поверхностью времяпролетная лазерная десорбция/ионизация TTR-транстиретин
A-SAA (acute-phase serum amyloid А) - сывороточный амилоид А острой фазы C-SAA (constitutive serum amyloid А) - конститутивный сывороточный амилоид А IPI (international protein index) - международный индекс белков HDL (high-density lipoprotein) - липопротеид высокой плотности NF-kB (nuclear factor kappa В) - ядерный фактор каппа В ММР (matrix metalloproteinase) - матриксная металлопротеиназа FPRL1(formyl peptide receptor-like 1)-белок, подобный формилпептидному рецептору
ITHC4 (inter-alpha-trypsin inhibitor heavy chain) - тяжелая цепь интер-альфа-трипсинового ингибитора
SVM (Support vector machine) - метод опорных векторов
RFE (Recursive Feature Elimination algorithm) - алгоритм рекурсивного исключения признаков
LR (logistic regression) - логистическая регрессия
AIC (Akaike's information criterion) - информационный критерий Акаике
TSP (top scoring pairs) - метод пар с наибольшим счетом
NAGK (N-acetylglucosamine kinase) - N-ацетилглюкозаминкиназа
M-CSF (Macrophage Colony Stimulating Factor) - макрофагальный колониистимулирующий фактор
FGF-2 - (fibroblast growth factor 2) - фактор роста фибробластов

останавливали (добавляли раствор для остановки реакции и перемешивали 1 минуту) и измеряли поглощение при длине волны 405 нм.
3.4. Профилирование сывороток с применением SELDI-TOF
Для оптимизации условий профилирования были использованы различные типы белковых чипов: NP20 (нормальнофазовые), SAX2 (сильные
анионообменники), WCX (слабые катионообменники), Н4 (обращеннофазовые) (Ciphergen Biosystems, США). Наилучшие спектры были получены при использовании чипов NP20.
3.4.1. Протокол пробоподготовки с использованием анионообменных чипов
SAX2
Сыворотку разводили в 2 - 5 раз 50 мМ Tris HCI с pH 7-9, содержащем 0,02% Triton Х-100. Пятна на чипе обводили гидрофобной ручкой, затем наносили по 10 мкл указанного выше буфера. Инкубировали в течение 5 минут во влажной камере при комнатной температуре, затем процедуру повторяли еще 2 раза. Затем наносили по 3 мкл разведенной пробы на каждое пятно и инкубировали во влажной камере в течение получаса. Затем пятна на чипе промывали 5 раз буфером и дважды деионизованной водой и высушивали на воздухе.
3.4.2. Протокол пробоподготовки с использованием катионообменных чипов WCX
Сыворотку разводили в 2 - 5 раз 50 мМ ацетатом аммония pH 4-6, содержащем 0,02% тритона Х-100 и наносили по 3 мл на слабый катионообменный чип СМ10, предварительно активированный 10 мМ HCI и уравновешенный указанным выше буфером, и инкубировали 30 минут при комнатной температуре во влажной камере. Затем пятна на чипе промывали 5 раз буфером и дважды деионизованной водой, после чего высушивали на воздухе.
3.4.3. Протокол пробоподготовки с использованием обращеннофазовых чипов Н4
Пятна на чипе перед началом процедуры обводили гидрофобной ручкой, затем наносили по 5 мкл 40-60% ацетонитрила. Использовали раствор с тем же процентом содержания ацетонитрила, что и раствор для связывания/промывания. Затем наносили по 3 мкл сыворотки, разведенной в 5 раз 40-60% ацетонитрилом и инкубировали в течение 20 минут во влажной камере. Затем трижды промывали каждое пятно тем же раствором ацетонитрила, высушивали и наносили раствор матрицы.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

Время генерации: 0.171, запросов: 967