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目的：本研究首先建立基于蛋白芯片的舌苔上清液中蛋白的提取方法，进而对慢性肾功能衰竭中医湿证、非湿证患者与正常对照组人群舌苔上清液样本进行蛋白组学研究，分析慢性肾衰舌苔中相关蛋白变化与慢性肾衰中医湿证的相关性，为中医湿证微观化、客观化研究提供一定的科研思路与方法。
方法：收集慢性肾功能衰竭患者舌苔样本102例，其中湿证组76例，非湿证组26例；另收集正常对照组舌苔样本38例。对所有样本采用1500r/min的离心转速，离心2min后取上清液，选用NP20蛋白芯片点样，经SELDI-TOF-MS技术测定得到蛋白质谱图，通过Biomarker Wizard软件比较湿证组、非湿证组及正常对照组之间蛋白质谱图的差异，利用层次聚类算法进行层次聚类分析和主成分分析(PCA)，经生物信息学分析得到慢性肾衰中医湿证决策树模型。
结果：(1)建立了基于蛋白芯片的舌苔上清液中蛋白的提取方法。(2)慢性肾衰组102例和正常对照组38例舌苔样本经SELDI-TOF-MS技术测定，质荷比1000～20000范围内共检测到136个蛋白峰，经生物信息学统计分析，有13个差异质谱峰有统计学意义(P<0.05)，其中，M/Z8722.25和M/Z9371.49两个差异质谱峰在慢性肾衰组呈高表达：M/Z3317.14、M/Z4448.13、M/Z4558.86、M/Z4619.83、M/Z5231.98、M/Z5743.35、M/Z6658.10、M/Z8028.16、M/Z8103.06、M/Z8168.53和M/Z9819.13十一个差异质谱峰在慢性肾衰组呈低表达；利用层次聚类算法进行层次聚类分析和主成分分析(PCA)，慢性肾衰组与正常对照组之间有一定的区分度，但存在部分重叠。(3)慢性肾衰湿证76例、非湿证26例及正常对照组38例舌苔样本经SELDI-TOF-MS技术测定，质荷比1000～20000范围内共检测到136个蛋白峰，经生物信息学统计分析，有11个差异质谱峰有统计学意义(p<0.05)，其中，M/Z2434.53、M/Z3672.89、M/Z71.18.00和M/Z8411.13四个差异质谱峰在湿证组和非湿证组呈高表达，M/Z3333.52、M/Z4619.83、M/Z4711.35和M/Z10664.2四个差异质谱峰在湿证组和非湿证组呈低表达，M/Z5142.52、M/Z5231.98和M/Z5272.63三个差异质谱峰在湿证组呈高表达，在非湿证组呈低表达；利用层次聚类算法进行层次聚类分析和主成分分析(PCA)，慢性肾衰湿证组、非湿证组与正常对照组两两之间均有明显的区分度，但都存在部分重叠；经生物信息学分析建立慢性肾衰中医湿证决策树模型，最终得到M/Z5231.98、M/Z2325.41、M/Z4558.86和M/Z3491.89四个差异质谱峰组成的生物标记物可以将湿证组和非湿证组样品较好的分类(最终决策树模型对所有样品分组判别的正确率为83.33％，灵敏度为81.58％，特异性为88.46％)。
结论：(1)本研究首先建立了基于蛋白芯片的舌苔上清液中蛋白的提取方法，是舌苔上清液蛋白组学研究的前提和基础。(2)应用SELDI-TOF-MS技术筛选出慢性肾衰组与正常对照组舌苔样本之间有13个差异蛋白质谱峰有统计学意义(P<0.05)。该差异蛋白质谱峰的筛选，为慢性肾衰的早期诊断提供了客观依据。(3)应用SELDI-TOF-MS技术筛选出慢性肾衰中医湿证组、非湿证组及正常对照组之间有11个差异蛋白质谱峰有统计学意义(P<0.05)，进而建立了慢性肾衰中医湿证决策树模型，得到M/Z5231.98、M/Z2325.41、M/Z4558.86和M/Z3491.89四个差异质谱峰组成的生物标记物可以将湿证组和非湿证组样品较好的分类(决策树模型对所有样品分组判别的正确率为83.33％，灵敏度为81.58％，特异性为88.46％)。这四个差异质谱峰在慢性肾衰中医湿证的发生发展中可能具有一定的意义。该研究从生物学理论的角度来探讨中医湿证，为中医湿证的微观化、客观化研究提供一定的科研思路与方法。