發(fā)布時(shí)間：2018-12-26 07:53

【摘要】：目的:尋找大腸癌不同淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移狀態(tài)之間的差異性代謝產(chǎn)物,通過(guò)對(duì)代謝產(chǎn)物的鑒定與臨床病理資料的結(jié)合,建立預(yù)測(cè)淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的危險(xiǎn)評(píng)分模型,能夠運(yùn)用該模型對(duì)不同淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移狀態(tài)的患者進(jìn)行預(yù)測(cè)。通過(guò)對(duì)代謝產(chǎn)物在不同淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移狀態(tài)患者之間的表達(dá)高低不同,對(duì)代謝產(chǎn)物與不同淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移狀態(tài)患者的預(yù)后關(guān)系進(jìn)行研究,期望能夠?yàn)榇竽c癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移潛能的預(yù)測(cè)提供分子標(biāo)記物,并能為術(shù)前進(jìn)行判斷大腸癌患者的淋巴結(jié)分期提供客觀依據(jù)。方法:1、LC-MS分析:運(yùn)用質(zhì)譜色譜儀器對(duì)大腸癌不同淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移狀態(tài)患者的血液上清液進(jìn)行檢測(cè),得到不同淋巴結(jié)分期患者代謝產(chǎn)物的響應(yīng)值,然后對(duì)得到的數(shù)據(jù)運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件進(jìn)行處理。2、數(shù)據(jù)處理:運(yùn)用主成分分析、t檢驗(yàn)、支持向量機(jī)、聚類分析、邏輯回歸等統(tǒng)計(jì)方法對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,尋找具有差異性的代謝產(chǎn)物,進(jìn)一步對(duì)尋找到的物質(zhì)進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果:在本研究中,得到了以下結(jié)果。1、通過(guò)主成分分析,發(fā)現(xiàn)大腸癌不同淋巴結(jié)狀態(tài)患者中存在差異性的代謝產(chǎn)物,可以將不同淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移狀態(tài)的患者區(qū)分開。2、經(jīng)過(guò)t檢驗(yàn)和聚類分析,尋找出17種物質(zhì)可以將大腸癌按淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移狀態(tài)的患者分為不同的類別。3、通過(guò)判別分析建立了良好的預(yù)測(cè)模型,用10種物質(zhì)對(duì)不同組別判別分析(訓(xùn)練組和驗(yàn)證組)均得到了良好的精度、特異度以及敏感性。4、運(yùn)用邏輯回歸建立的模型和以及用3種代謝產(chǎn)物和臨床病理參數(shù)繪制的危險(xiǎn)評(píng)分對(duì)不同淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移狀態(tài)的大腸癌患者具有良好的預(yù)測(cè)能力。5、選擇的3種代謝產(chǎn)物中有2種對(duì)大腸癌不同淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移狀態(tài)的患者的預(yù)后有影響。表達(dá)的響應(yīng)值不同,患者的預(yù)后不同。結(jié)論:1、大腸癌不同淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移狀態(tài)的患者之間有差異性代謝產(chǎn)物;2、以小分子代謝產(chǎn)物為標(biāo)記物可以對(duì)大腸癌不同淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移狀態(tài)進(jìn)行良好的區(qū)分;3、根據(jù)臨床基本資料以及篩選出的代謝產(chǎn)物所建立的logistic回歸模型對(duì)大腸癌不同淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移狀態(tài)具有良好的預(yù)測(cè)能力;4、篩選出的產(chǎn)物可以對(duì)不同淋巴結(jié)狀態(tài)的大腸癌患者的生存具有提示作用。
[Abstract]:Objective: to search for the different metabolites among different lymph node metastases of colorectal cancer, and to establish a risk score model for predicting lymph node metastasis by combining the identification of metabolites with clinicopathological data. The model can be used to predict different lymph node metastases. The relationship between the expression of metabolites and the prognosis of patients with different lymph node metastases was studied. It is expected to provide molecular markers for predicting lymph node metastasis potential of colorectal cancer and provide objective basis for preoperative diagnosis of lymph node staging in patients with colorectal cancer. Methods: 1LC-MS analysis: the serum supernatants of patients with different lymph node metastasis status of colorectal cancer were detected by mass spectrometry, and the response values of metabolites in patients with different lymph node stages were obtained. Then the obtained data are processed with statistical software. 2. Data processing: using principal component analysis, t-test, support vector machine, cluster analysis, logical regression and other statistical methods to analyze the relevant data. Search for metabolites with differences and further verify the substances found. Results: in this study, the following results were obtained. 1. By principal component analysis, it was found that there were different metabolites in patients with different lymph node status of colorectal cancer. Through t test and cluster analysis, 17 substances were found to be able to classify colorectal cancer patients into different categories according to the status of lymph node metastasis. 3. A good predictive model was established by discriminant analysis. The accuracy, specificity and sensitivity of discriminant analysis of different groups (training group and validation group) were obtained by 10 substances. The model established by logical regression and the risk scores plotted by three metabolites and clinicopathological parameters had good predictive ability for colorectal cancer patients with different lymph node metastasis status. Two of the 3 metabolites selected had an effect on the prognosis of colorectal cancer patients with different lymph node metastases. The response value of expression was different, the prognosis of patients was different. Conclusion: 1, there are different metabolites among patients with different lymph node metastases of colorectal cancer, 2, small molecule metabolites can be used as markers to distinguish different lymph node metastases of colorectal cancer. 3. The logistic regression model based on the basic clinical data and the selected metabolites has a good predictive ability for different lymph node metastasis status of colorectal cancer. 4. The selected products may be helpful to the survival of colorectal cancer patients with different lymph node status.
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：R735.34

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本文編號(hào)：2391766