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J-GLOBAL ID:201902262908602507   整理番号:19A1528883

無標識血清プロテオミクスおよび多変量データ解析は,膵臓腺癌および健常対照からの膵管内乳頭粘液性新生物を区別するバイオマーカーおよび発現傾向を同定する【JST・京大機械翻訳】

Label-free serum proteomics and multivariate data analysis identifies biomarkers and expression trends that differentiate Intraductal papillary mucinous neoplasia from pancreatic adenocarcinoma and healthy controls
著者 (14件):
資料名:
巻:号:ページ:発行年: 2019年 
JST資料番号: U7555A  ISSN: 2396-832X  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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すい管内乳頭粘液性腫瘍(IPMN)は,膵臓の悪性嚢胞性腫瘍である可能性がある。IPMNは,低から中等度から高グレードの異形成へ,さらにIPMN関連癌に進行することができる。IPMNの良性と悪性の間の差は,しばしば明らかでない。種々のグレードのIPMNおよび膵臓癌の分子発現パターンを明らかにすることを目的とした。さらに,著者らは,将来の鑑別診断の助けとなる早期検出を可能にするために,健康な個人と膵臓癌からIPMNを区別する潜在的な新しいバイオマーカーを示唆する。種々のグレードの良性IPMNまたはIPMN関連癌患者44名と健常対照者11名からの血清試料の遡及的無標識プロテオーム分析を行った。プロテオミクスデータを,様々な多変量統計的方法によってさらに分析した。4群の試料(低悪性度,高悪性度IPMN,膵臓癌および年齢および性別一致健常対照)をANOVAと比較した。潜在的構造判別分析(OPLS-DA)モデリングへの直交射影は,特徴選択のためのS-プロットを与えた。厳密に選択された潜在的マーカーをROC曲線分析によりさらに評価し,曲線下面積を計算した。異なる発現蛋白質を経路分析に用いた。線形傾向分析(マン Kendall試験)を用いて,健康低グレード高グレードIPMN膵臓癌からの有意な増加または減少傾向を同定した。蛋白質発現(436蛋白質定量化)に基づいて,PCAは互いにほとんどの試料群を分離した。S-プロットは,低,高悪性度IPMNおよび癌から対照を区別するために,中等度から非常に高いAUC値を有するバイオマーカーパネルを選択した。線形傾向分析は,グループ間で一貫して増加または減少傾向を示す12の蛋白質を同定した。著者らは,異なる程度の異形成と膵臓癌から健常対照を区別する可能性のあるバイオマーカーを見出した。これらのバイオマーカーは,IPMN,癌および健常対照者を互いに分類することができる。データは,識別子PXD009139によるProteomeX変化を介して利用可能である。キニノーゲン-1は,健常者を低および高グレードIPMNから区別することができた。レチノール結合蛋白質-4は,膵臓癌から低グレードIPMNを分類することができた。アポリポ蛋白質と補体蛋白質を含む12の蛋白質は,健常から低から高グレードIPMNへの傾向を有意に増加または減少させた。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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感染症・寄生虫症一般  ,  発癌機序・因子  ,  血液疾患の治療一般  ,  腫ようの化学・生化学・病理学  ,  腫ようの外科療法 
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