论文部分内容阅读
目的探讨大肠癌血清蛋白标志物、肿瘤标志物及联合多标志物人工神经网络（ANN）模型在预测大肠癌中的价值。方法大肠癌与健康对照血清样本106例,利用表面增强激光解吸电离飞行时间质谱（SELDI-TOF-MS）检测血清蛋白质谱并筛选大肠癌蛋白标志物,电化学发光法检测癌胚抗原（CEA）、甲胎蛋白（AFP）、糖类抗原72-4（CA72-4）和CA19-9分别建立蛋白标志物、肿瘤标志物及蛋白标志物与肿瘤标志物结合的多标志物ANN模型。结果大肠癌患者和对照组间比较差异有统计学意义（P〈0.001）,筛选4个质荷比（m/