基于适体的蛋白质组学数据分析与建模 源码

介绍 当前依赖白细胞酯酶的尿路感染(UTI)诊断策略准确性有限。 我们进行了基于适体的蛋白质组学先导研究,以鉴定可将培养证明的UTI与培养阴性样品区分开的尿蛋白水平,而不论脓尿状态如何。 我们分析了16例尿路感染儿童,8例文化性脓尿和8例尿液培养阴性且无脓尿的尿液。 使用Somascan:trade_mark:平台对尿液中1,310种蛋白质的水平进行了定量,并针对尿肌酐进行了标准化。 进行了基于支持向量机(SVM)的特征选择的机器学习,以确定优化诊断准确性的尿液生物标志物组合。 八个候选尿蛋白生物标志物符合过滤标准。 B细胞淋巴瘤蛋白,CXC基序趋化因子6,CXC基序趋化因子13,组织蛋白酶S,热休克70kDA蛋白1A,促分裂原活化蛋白激酶,蛋白E7 HPV18和转胶蛋白。 AUC的范围从0.91到0.95。 带有径向基函数核的支持向量机可以实现最佳预测。 可以通过基于适体的蛋白质组学和机器学习的新兴技术