|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИСТИНА ПсковГУ |
||
Протеомные технологии для выявления в сыворотке крови потенциальных биомаркеров аутоиммунных демиелинизирующих полинейропатийстатья
Статья опубликована в журнале из списка RSCI Web of Science
Информация о цитировании статьи получена из
Scopus
Статья опубликована в журнале из перечня ВАК
Статья опубликована в журнале из списка Web of Science и/или Scopus
Дата последнего поиска статьи во внешних источниках: 26 декабря 2017 г.
- Авторы: ЗИГАНШИН Р.Х., АРАПИДИ Г.П., АЗАРКИН И.В., БАЛМАСОВА И.П., ТИМЧЕНКО О.Л., ФЕДЬКИНА Ю.А., МОРОЗОВА Е.А., ПИРАДОВ М.А., СУПОНЕВА Н.А., ЮЩУК Н.Д., ГОВОРУН В.М.
- Журнал: Биоорганическая химия
- Том: 37
- Номер: 1
- Год издания: 2011
- Издательство: Российская академия наук
- Местоположение издательства: Москва
- Первая страница: 36
- Последняя страница: 44
- Аннотация: С целью выявления потенциальных биомаркеров приобретенных аутоиммунных демиелинизирующих полиневропатий (ДПНП) с помощью времяпролетной MALDI-масс-спектрометрии проведено пептидомное профилирование сыворотки крови пациентов с синдромом ГийенаБарре (СГБ, 36 образцов), хронической воспалительной демиелинизирующей полиневропатии (ХВДП, 24 образца) и практически здоровых доноров (35 образцов). Для упрощения пептидно-белковой смеси образцы сыворотки крови до их масс-спектрометрического анализа были предварительно фракционированы на магнитных микрочастицах со слабой катионообменной (MB-WCX) поверхностью. Сравнительный анализ полученных масс-спектрометрических данных с использованием классификационных алгоритмов (Генетический и Управляемая нейронная сеть) позволил выявить характерные наборы пиков, согласованное изменение площадей которых с высокой специфичностью и чувствительностью дифференцировало масс-спектрометрические профили сыворотки крови пациентов с ДПНП и практически здоровых доноров (для СГБ значения этих характеристик достигали 100 и 100, а для ХВДП 94.1 и 100% соответственно). Сравнительный анализ масс-спектрометрических профилей образцов сыворотки крови, полученных от пациентов с СГБ и ХВДП, позволил построить классификационную модель, различающую эти патологии друг от друга, со специфичностью 88.9 и чувствительностью 80%.
- Добавил в систему: Пирадов Михаил Александрович