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脑梗塞血瘀证的肽组学和代谢组学初步研究

作　者: 方海燕
导　师: 王书芳
学　校: 浙江大学
专　业: 药学
关键词: 肽组学 代谢组学 脑梗塞血瘀证 潜在标记物
分类号: R277.7
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要


肽组学是对器官、组织、体液或细胞中的低分子量蛋白质组(即“肽组”)进行定量和定性研究,代谢组学则是对生物样本中的小分子代谢物进行定量和定性研究。肽组学和代谢组学对于疾病诊断和发病机制研究具有重要意义。脑梗塞,中医称为“中风”,血瘀证是该病的基本证候之一。本文以脑梗塞血瘀证患者血浆为研究对象,研究比对患者与健康人体液“组学”差异,以获取疾病证候的生物标志物谱,发现相关证型的特征分子谱,建立中医辨证的分子检验技术,以期为脑梗塞血瘀证的疾病诊断、预后监测及病理机制研究提供帮助。本论文的主要研究内容包括：1.肽组学血浆样品前处理方法研究比较了超滤法和有机溶剂沉淀法对多肽的提取效果；优化了超滤时变性剂—乙腈和甲酸的加入量；比较了不同除盐和富集方法的优劣。结果表明超滤法可以获得较多的多肽；超滤前加入80%乙腈和0.1%甲酸可以获得较好的提取效果；超滤后进行除盐会引起较严重的多肽损失。2.8种多肽的液相色谱-质谱(LC-MS)分析方法的建立建立了同时测定血浆中血管紧张素-Ⅱ、神经降压素、5-甲硫脑啡肽、5-亮脑啡肽、生长抑素、缓激肽、强啡肽-A、氧化性谷胱甘肽含量的LC-MS分析方法,这八种内源性多肽与脑梗塞密切相关,该方法学的建立可为血浆中这些多肽的含量测定提供依据。3.肽组学数据处理方法探索分别采用XCMS自动积分和手动积分来处理肽组学数据,并进而比较了这两种数据处理方法对实验结果的影响,结果表明这两种积分方法所得峰面积及t检验结果差异较大；用XCMS挑选离子,然后进行手动积分是一个稳妥的做法。4.脑梗塞血瘀证的肽组学和代谢组学初步研究41例正常人血浆、46例脑梗塞血瘀证患者治疗前和治疗后血浆经处理后用LC-MS分析肽组成分；血浆经衍生化后用GC-MS分析代谢组成分。肽组学和代谢组学数据用遗传算法寻优筛选出18个潜在标记物,有望用于脑梗塞血瘀证的疾病诊断和疗效监测。

全文目录


致谢  4-6摘要  6-8Abstract  8-10目次  10-131 绪论  13-21  1.1 脑梗塞血瘀证  13-15    1.1.1 脑梗塞血瘀证概述  13    1.1.2 脑梗塞血瘀证发病机制研究进展  13-14    1.1.3 脑梗塞血瘀证的肽组学和代谢组学研究意义  14-15  1.2 肽组学  15-18    1.2.1 肽组学概述  15-16    1.2.2 肽组学和蛋白质组学的区别  16    1.2.3 肽组学研究技术  16-18  1.3 代谢组学  18-19    1.3.1 代谢组学概述  18    1.3.2 代谢组学主要研究方法  18-19    1.3.3 代谢组学的应用研究现状  19  1.4 本论文主要研究内容  19-212 肽组学血浆样品前处理方法研究  21-31  2.1 引言  21-22  2.2 实验部分  22-24    2.2.1 试剂与材料  22    2.2.2 样品处理方法  22-24    2.2.3 仪器与分析方法  24  2.3 结果与讨论  24-26    2.3.1 多肽提取方法的优化  24-25    2.3.2 超滤前变性剂—乙腈和甲酸用量的优化  25-26    2.3.3 超滤后除盐和富集方法的优化  26  2.4 本章小结  26-313 8种多肽LC-MS分析方法的建立  31-39  3.1 引言  31  3.2 实验部分  31-33    3.2.1 试剂和材料  31-32    3.2.2 溶液制备方法  32-33    3.2.3 仪器与分析方法  33  3.3 结果与讨论  33-36    3.3.1 分析条件的优化  33-34    3.3.2 方法学验证  34-36  3.4 本章小结  36-394 肽组学数据处理方法探索  39-44  4.1 引言  39  4.2 实验部分  39-41    4.2.1 试剂与材料  39-40    4.2.2 样品处理方法  40    4.2.3 仪器与分析方法  40-41    4.2.4 数据处理方法  41  4.3 结果与讨论  41-43    4.3.1 XCMS自动积分与手动积分积分结果比较  42    4.3.2 XCMS自动积分与手动积分数据t检验结果比较  42-43  4.4 本章小结  43-445 脑梗塞血瘀证的肽组学和代谢组学初步研究  44-59  5.1 引言  44  5.2 实验部分  44-47    5.2.1 试剂和材料  44-45    5.2.2 LC-MS分析  45-46    5.2.3 GC-MS分析  46-47  5.3 结果与讨论  47-51    5.3.1 血浆样品的LC-MS分析  47-48    5.3.2 血浆样本的GC-MS分析  48-50    5.3.3 模式识别分析  50-51  5.4 本章小结  51-596 总结与展望  59-61  6.1 总结  59-60  6.2 展望  60-61参考文献  61-73作者简历  73

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中图分类: > 医药、卫生 > 中国医学 > 中医其他学科 > 中医神经病学与精神病学
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