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產(chǎn)前篩查與診斷的新策略研究

發(fā)布時(shí)間:2019-05-09 04:02
【摘要】:產(chǎn)前篩查是目前臨床中常用的一種預(yù)防先天缺陷兒出生的手段,通常是對孕婦血液中存在的特異性指標(biāo)進(jìn)行檢測,從而篩選出具有高危風(fēng)險(xiǎn)的人群。產(chǎn)前診斷則是在遺傳咨詢、風(fēng)險(xiǎn)評估的基礎(chǔ)上,利用遺傳學(xué)診斷和影像學(xué)檢查等方法,對出生缺陷的高風(fēng)險(xiǎn)人群做出明確診斷,盡早進(jìn)行宮內(nèi)干預(yù)和治療,從而盡可能地降低新生兒的發(fā)病率和死亡率,以提高人口素質(zhì)。因此,對產(chǎn)前篩查與診斷進(jìn)行深入的研究以及對其檢測技術(shù)的不斷探索與改進(jìn)具有重要的意義。近年來,隨著分子生物學(xué)、遺傳免疫學(xué)、生物分析化學(xué)、代謝組學(xué)、影像學(xué)、生物信息學(xué)等學(xué)科的不斷發(fā)展,極大地促進(jìn)了產(chǎn)前篩查與診斷的深入研究及其技術(shù)手段的改進(jìn)。本課題研究內(nèi)容可分為兩部分:第一部分是基于SWNTs/CS免疫傳感器對血清中妊娠相關(guān)血漿蛋白-A競爭性檢測的新方法研究;第二部分是基于UPLC/Q-TOF-MS代謝組學(xué)平臺對妊娠期糖尿病的綜合性分析。具體內(nèi)容如下: 1.基于SWNTs/CS免疫傳感器競爭性檢測妊娠相關(guān)血漿蛋白-A的研究 妊娠相關(guān)血漿蛋白-A(PAPP-A)是一種大分子的血清糖蛋白,與唐氏綜合癥的聯(lián)系最為緊密傳統(tǒng)的檢測方法有:酶聯(lián)免疫法(ELISA)、時(shí)間分辨熒光免疫法、化學(xué)發(fā)光法等,但是這些方法需要專業(yè)的操作人員、對儀器要求高且昂貴、比較耗時(shí)費(fèi)力等。而與這些方法相比較,本實(shí)驗(yàn)構(gòu)建的電化學(xué)傳感器用于血清PAPP-A的檢測,具有操作方便、成本較低的特點(diǎn),為產(chǎn)前診斷技術(shù)提供了一種潛在的新方法。 本研究建立一種基于SWNTs/CS免疫傳感器競爭性檢測PAPP-A的新方法。PAPP-A共價(jià)結(jié)合到修飾有SWNTs/CS復(fù)合物的玻碳電極(GCE)上;在含有PAPP-A的孕婦血清中加入生物素標(biāo)記的PAPP-A抗體;并將電極在混合液中進(jìn)行孵育,使標(biāo)準(zhǔn)品與樣品中的PAPP-A進(jìn)行免疫競爭反應(yīng);再修飾鏈霉親和素標(biāo)記的堿性磷酸酶(ST-AP),催化水解底物α-萘酚磷酸鹽(α-NP),所產(chǎn)生電化學(xué)信號與樣品中的PAPP-A濃度呈反比。研究中對實(shí)驗(yàn)過程和條件進(jìn)行表征和優(yōu)化,在最佳實(shí)驗(yàn)條件下檢測血清中PAPP-A的線性范圍為0.05~10μg mL-1,最低檢測限為39ng mL-1。并對線性范圍中不同的兩個(gè)PAPP-A濃度(1μg mL-1和10μg mL-1)進(jìn)行重復(fù)性和穩(wěn)定性考察:日內(nèi)變異系數(shù)分別是2.85%和6.40%;日間變異系數(shù)分別為3.39%和8.60%。因此,本實(shí)驗(yàn)所構(gòu)建的電化學(xué)方法具有較好的準(zhǔn)確性和靈敏度,且方便、低成本,為產(chǎn)前診斷技術(shù)提供了一種新的檢測途徑,具有較為重要的臨床意義。 2.基于UPLC/Q-TOF-MS對妊娠期糖尿病的代謝組學(xué)綜合性分析研究 目前,關(guān)于妊娠期糖尿病(GDM)的認(rèn)識,更多的是認(rèn)為妊娠前沒有任何程度的糖耐量異;蛱谴x異常,妊娠期首次出現(xiàn)的糖尿病。近年來,大量的研究針對GDM的病因與發(fā)病機(jī)制進(jìn)行開展,,并且在多個(gè)方面都取得了很大的進(jìn)展。本實(shí)驗(yàn)利用高靈敏、高準(zhǔn)確性、高分離度,快速、自動化的UPLC/Q-TOF-MS代謝組學(xué)的研究平臺,對GDM孕婦血清中的動態(tài)代謝情況進(jìn)行檢測,并結(jié)合生物信息學(xué)的多變量統(tǒng)計(jì)分析方法,對疾病組與對照組及其產(chǎn)前、產(chǎn)后的差異代謝物進(jìn)行模式識別,實(shí)現(xiàn)對GDM疾病進(jìn)行綜合性的代謝組學(xué)研究,包括原始數(shù)據(jù)的預(yù)處理、主成分分析(PCA)、偏最小二乘法-判別分析(PLS-DA)、正交偏最小二乘法判別分析(OPLS-DA)以及t-檢驗(yàn)(p㩳0.05)等;再將鑒別出的差異物進(jìn)行數(shù)據(jù)庫比對、核實(shí),確定該化合物;然后再分析差異化合物的代謝途徑,以及與GDM疾病發(fā)生發(fā)展的關(guān)系。最終篩選出35種差異物,分別表現(xiàn)為上升或下降的不同變化趨勢(p 0.05),這些差異物分別來自甘氨酸、絲氨酸和蘇氨酸代謝;甘油磷脂代謝;類固醇激素代謝;丙酮酸代謝;脂肪酸代謝等。這些代謝主要涉及糖代謝途徑、脂類代謝途徑、氨基酸代謝途徑、核苷酸代謝途徑等。鑒別出的差異物不僅能作為潛在的疾病標(biāo)志物對GDM進(jìn)行篩查,還能作為疾病實(shí)時(shí)監(jiān)測的一種手段,利于疾病的早期診斷與干預(yù)管理,是未來臨床發(fā)展的新領(lǐng)域。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】:重慶醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2014
【分類號】:R714.5

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號:2472459

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