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原文传递一种基于建模-预测策略的靶标脂质组学方法

专利名称：	一种基于建模-预测策略的靶标脂质组学方法
摘要：	本发明属于医药技术领域，具体涉及一种靶标脂质组学方法，更确切地说是一种应用“建模‑预测”的策略对血浆中溶血磷脂胆碱(LPC)进行高效灵敏地定性定量分析。本发明以碳链长度(x1)和双键个数(x2)为自变量，去簇电压(DP)，碰撞能(CE)，保留时间(RT)，响应因子(RF)为因变量建立多元线性回归模型，总结LPC(13:0)，LPC(14:0)，LPC(15:0)，LPC(17:0)LPC(18:1)LPC(19:0)LPC(20:0)对照品的液相质谱参数规律，然后用该方程预测无法获得对照品的LPC的相应参数。使用预测出来的液相质谱参数对血浆中的LPC进行定量分析，并通过独立样本T检验、PLS‑DA、单因素ROC曲线筛选不同癌症的生物标志物，通过多因素ROC曲线评价其诊断能力。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	辽宁;21
申请人：	沈阳药科大学
发明人：	李清;毕开顺;刘然;许华容;张倩;于鑫淼;韩涛
专利状态：	有效
申请日期：	2019-01-21T00:00:00+0800
发布日期：	2019-05-07T00:00:00+0800
申请号：	CN201910053337.1
公开号：	CN109725046A
代理机构：	沈阳杰克知识产权代理有限公司
代理人：	靳玲
分类号：	G01N27/62(2006.01);G;G01;G01N;G01N27
申请人地址：	110016 辽宁省沈阳市沈河区文化路103号
主权项：	1.一种基于“建模-预测”策略的靶标脂质组学方法，其特征在于，包括如下步骤： (1)“建模-预测”策略：首先以碳链长度(x1)和双键个数(x2)为自变量，去簇电压(DP)，碰撞能(CE)，保留时间(RT)，响应因子(RF)为因变量建立多元线性回归模型，总结LPC(13:0)，LPC(14:0)，LPC(15:0)，LPC(17:0)LPC(18:1)LPC(19:0)LPC(20:0)对照品的液相质谱参数规律，然后用该方程预测无法获得对照品的LPC的相应参数； (2)血浆样品预处理； (3)液相分离； (4)MS测定； (5)数据处理：首先通过独立样本T检验、PLS-DA、单因素和多因素ROC曲线筛选不同癌症的生物标志物。 2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(2)中取血浆样品，加入甲醇、内标溶液，涡旋，超声离心，取上清液进行LC-MS分析；其中，所述的内标溶液是LPC(13:0)，所述的血浆与甲醇的体积比为：1:3-1:5。 3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(3)中液相分离的条件是：色谱柱:Kinetex XB-C18(4.6×100mm,2.6μm)；流动相:A相:0.1-0.3％甲酸水，B相:0.1-0.3％甲酸甲醇；流速:0.4ml·min-1；进样量:2μl；柱温:25℃；梯度洗脱程序见表1。表1梯度洗脱程序 4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述癌症为肺癌、乳腺癌、结直肠癌或胃癌。 5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，肺癌的生物标志物为LPC18:1(sn-1)，LPC18:2(sn-1)，LPC18:2(sn-2)，LPC19:2(sn-2)。 6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，乳腺癌的生物标志物为LPC 18:2(sn-1)，LPC18:2(sn-2)，LPC 22:4(sn-1)。 7.如权利要求4所述的方法，其特征在于，结直肠癌的生物标志物为LPC 17:0(sn-1)，LPC 19:0(sn-2)，LPC 19:1(sn-2)，LPC 19:2(sn-2)。 8.如权利要求4所述的方法，其特征在于，胃癌的生物标志物为LPC 18:0(sn-1)，LPC19:0(sn-2)，LPC 20:0(sn-1)，LPC 20:0(sn-2)。 9.权利要求1所述的方法在测定溶血磷脂胆碱的浓度中的应用。 10.权利要求1所述的方法在筛选癌症生物标记物中的应用。
所属类别：	发明专利