Br. J. Haematol.血浆蛋白组鉴别诊断新标志物

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发表《British Journal of Haematology》（IF=3.6）
客户单位：深圳市儿童医院

该研究采用数据非依赖性采集（DIA）血浆蛋白质组学技术，对10例MYH9相关疾病（MYH9-RD）、10例免疫性血小板减少症（ITP）及14名健康对照者的血浆样本进行检测，共定量鉴定到2,533种蛋白质。分析发现，MYH9-RD组与ITP组分别具有91个和124个疾病特异性差异蛋白，提示两种疾病存在截然不同的免疫与代谢重塑特征。进一步联合蛋白相互作用（PPI）网络分析及Boruta特征筛选、随机森林等机器学习算法，构建了用于鉴别诊断的标志物模型；受试者工作特征曲线（ROC）和留一法交叉验证（LOOCV）结果表明该模型具有优异的区分效能。该研究为临床上易混淆的两种血小板减少症的鉴别诊断提供了新的实验依据。

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基于DIA血浆蛋白质组学结合机器学习筛选并验证MYH9-RD与ITP的鉴别诊断模型，ROC曲线证实其可精准区分两种血小板减少症，为儿童血液病无创鉴别诊断提供潜在标志物。