[发明专利]一组生物标记物在制备预测静脉内平滑肌瘤病进展的试剂盒中的应用

权利要求书

1.一组生物标记物在制备预测静脉内平滑肌瘤病进展的试剂盒中的应用，其特征在于，所述生物标记物为次黄嘌呤、甘油磷酸胆碱、乙酰肉碱、氢化可的松。

2.如权利要求1所述的应用，其特征在于，所述生物标记物为血清代谢物。

3.如权利要求1所述的应用，其特征在于，所述生物标记物次黄嘌呤和甘油磷酸胆碱随着静脉内平滑肌瘤病进展表达量总体趋势降低，乙酰肉碱和氢化可的松随着静脉内平滑肌瘤病进展表达量总体趋势升高。

4.如 权利要求1所述的应用，其特征在于，所述试剂盒包括检测次黄嘌呤、甘油磷酸胆碱、乙酰肉碱、氢化可的松浓度的试剂。

5.一种如权利要求1-4任意一项中所述的生物标记物的筛选方法，其特征在于，包括以下步骤：

（1）样本收集：收集静脉内平滑肌瘤病无复发患者、静脉内平滑肌瘤病复发患者、健康无子宫肌瘤对照者、健康有子宫肌瘤对照者血清样本；

（2）液相色谱质谱采集：通过液相色谱对样本进行预分离，质谱采集一级、二级谱图；

（3）数据分析：wiff格式的原始MS数据经ProteoWizardMSConvert转换为mzXML文件，然后采用XCMS软件进行峰对齐、保留时间校正和提取峰面积，对XCMS提取得到的数据首先进行代谢物结构鉴定、数据预处理，然后进行实验数据质量评价，最后再进行数据分析，首先采用单变量统计分析方法，包括fold change分析和Student's t检验或Mann-Whitney U检验，然后用R软件包对处理后的数据进行主成分分析，并进行正交偏最小二乘法-判别分析，正交偏最小二乘法-判别分析得到的OPLS-DA模型用多重交叉验证和置换检验对模型的稳定性进行了评价；

（4）筛选：根据上述正交偏最小二乘法-判别分析得到的OPLS-DA模型的变量重要性评分和P值进行差异代谢物筛选，筛选标准为：VIP＞1，P值＜0.05；

（5）鉴定：通过分析匹配代谢物的保留时间、分子质量、二级碎裂谱图、碰撞能等信息，其中分子质量误差在25 ppm内，对生物样本中的代谢物进行结构鉴定，并对鉴定结果进行严格的人工二次核对、确认，鉴定等级在Level2以上。

6.如权利要求5所述的筛选方法，其特征在于，所述方法还包括采用层次聚类分析方法、KEGG途径富集方法、Lasso回归分析方法、广义线性回归模型、ROC曲线分析方法中的一种或多种对筛选到的差异代谢物进一步筛选。

7.如权利要求5所述的筛选方法，其特征在于，所述液相色谱质谱采集时，每7个样本加入一个质量控制样品，用于监测和评价系统的稳定性及实验数据的可靠性。

8.如权利要求5所述的筛选方法，其特征在于，所述样本进样前进行以下处理：样本在4℃环境下缓慢解冻后，将样本与预冷甲醇/乙腈/水溶液涡旋混合，其中甲醇/乙腈/水体积比例为2：2：1，低温超声30min，-20℃静置10min； 4℃离心机中14000g离心20min，取上清真空干燥，质谱分析时加入100μL乙腈水溶液，乙腈与水体积比为1:1，复溶，涡旋，4℃离心机中14000g离心15min，取上清液进样分析。