[發明專利]利用脂質生物標志物預測糖尿病周圍神經病變的方法在審
| 申請號： | 201710313336.7 | 申請日： | 2017-05-05 |
| 公開（公告）號： | CN107014941A | 公開（公告）日： | 2017-08-04 |
| 發明（設計）人： | 王文軍;陳顯揚;薩日娜;馬占青;任素玲;段曉波 | 申請（專利權）人： | 北京騏驥生物技術有限公司 |
| 主分類號： | G01N30/88 | 分類號： | G01N30/88;G01N30/86;G01N30/06 |
| 代理公司： | 北京遠大卓悅知識產權代理事務所(普通合伙)11369 | 代理人： | 史霞 |
| 地址： | 100000 北京市海淀*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 利用 生物 標志 預測 糖尿病 周圍神經 病變 方法 | ||
1.一種利用脂質生物標志物預測糖尿病周圍神經病變的方法，其特征在于，主要包括以下步驟：
步驟1、篩選出正常人組群和糖尿病周圍神經病變組群之間VIP值大于1的排名前6位的差異性化合物，分別為表1所示：
表1
步驟2、利用邏輯回歸模型1進行計算，得到TC值，所述邏輯回歸模型1的計算公式為：
TC＝20.086+(-0.282)R751+(-2.136)R754+(-0.116)R793+(1.237)R1489+(-2.553)R1400+(-6.693)R1604；
步驟3、根據所得TC值進行判斷，TC＝0為否；TC＝1為是。
2.如權利要求1所述的利用脂質生物標志物預測糖尿病周圍神經病變的方法，其特征在于，步驟1中利用OPLS-DA模型對差異性化合物進行篩選，篩選條件VIP>1。
3.如權利要求2所述的利用脂質生物標志物預測糖尿病周圍神經病變的方法，其特征在于，步驟1中篩選的具體方法為：
步驟1.1將樣品進行超高效液相色譜和質譜分析，得到脂質組學數據，將正常人組群和糖尿病周圍神經病變組群分別計為CK及ZWSJBB；
步驟1.2對脂質組學數據進行標準化操作，利用OPLS-DA模型對CK及ZWSJBB進行S-plot分布得到S形曲線，并進行強制分組，計算影響CK及ZWSJBB分組的變量重要性，即得VIP值；
步驟1.3按照VIP值大于1的標準得到90個化合物，并將該90個化合物作為與糖尿病周圍神經病變相關度最高的差異性化合物；
步驟1.4將所得90個化合物按照VIP值大小從高到低排列，取前6位，即得步驟1中所述差異性化合物。
4.如權利要求1所述的利用脂質生物標志物預測糖尿病周圍神經病變的方法，其特征在于，步驟2中TC值或者用邏輯回歸模型2進行計算，所述邏輯回歸模型2的計算公式為：
TC＝19.781+(-0.262)R751+(-2.138)R754+1.061R1489+(-2.462)R1400+(-6.446)R1604。
5.如權利要求1所述的利用脂質生物標志物預測糖尿病周圍神經病變的方法，其特征在于，步驟2中TC值或者用邏輯回歸模型3進行計算，所述邏輯回歸模型3的計算公式為：
TC＝6.414+0.387R751+(-1.700)R754+(-0.767)R1489+(-0.531)R1400。
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