Arabic
Albanian
Arabic
Armenian
Azerbaijani
Belarusian
Bengali
Bosnian
Catalan
Czech
Danish
Deutsch
Dutch
English
Estonian
Finnish
Français
Greek
Haitian Creole
Hebrew
Hindi
Hungarian
Icelandic
Indonesian
Irish
Italian
Japanese
Korean
Latvian
Lithuanian
Macedonian
Mongolian
Norwegian
Persian
Polish
Portuguese
Romanian
Russian
Serbian
Slovak
Slovenian
Spanish
Swahili
Swedish
Turkish
Ukrainian
Vietnamese
Български
中文(简体)
中文(繁體)
Proteomics 2006-Jun

Identification of a plasma proteomic signature to distinguish pediatric osteosarcoma from benign osteochondroma.

يمكن للمستخدمين المسجلين فقط ترجمة المقالات
الدخول التسجيل فى الموقع
يتم حفظ الارتباط في الحافظة
Yiting Li
Tu Anh Dang
Jianhe Shen
Laszlo Perlaky
John Hicks
Jeffrey Murray
William Meyer
Murali Chintagumpala
Ching C Lau
Tsz-Kwong Man

الكلمات الدالة

نبذة مختصرة

Osteosarcoma (OS) is the most common malignant bone tumor in children. To identify a plasma proteomic signature that can detect OS, we used SELDI MS to perform proteomic profiling on plasma specimens from 29 OS and 20 age-matched osteochondroma (OC) patients. Nineteen statistically significant ion peaks that were differentially expressed in OS when compared with OC patients were identified (p < 0.001 and false discovery rate < 10%). Using the proteomic profiles, we constructed a multivariate 3-nearest neighbors classifier to distinguish OS from OC patients with a sensitivity of 97% and a specificity of 80% based on external leave-one-out crossvalidation. Permutation test showed that the classification result was statistically significant (p < 0.00005). One of the proteins (m/z 11 704) in the proteomic signature was identified as serum amyloid protein A (SAA) by PMF. The higher plasma level of SAA in OS patients was further validated by Western blotting when compared to that of osteochrondroma patients and normal subjects as reference. The classifier based on this plasma proteomic signature may be useful to differentiate malignant bone cancer from benign bone tumors and for early detection of OS in high-risk individuals.

انضم إلى صفحتنا على الفيسبوك

قاعدة بيانات الأعشاب الطبية الأكثر اكتمالا التي يدعمها العلم

  • يعمل في 55 لغة
  • العلاجات العشبية مدعومة بالعلم
  • التعرف على الأعشاب بالصورة
  • خريطة GPS تفاعلية - ضع علامة على الأعشاب في الموقع (قريبًا)
  • اقرأ المنشورات العلمية المتعلقة ببحثك
  • البحث عن الأعشاب الطبية من آثارها
  • نظّم اهتماماتك وابقَ على اطلاع دائم بأبحاث الأخبار والتجارب السريرية وبراءات الاختراع

اكتب أحد الأعراض أو المرض واقرأ عن الأعشاب التي قد تساعد ، واكتب عشبًا واطلع على الأمراض والأعراض التي تستخدم ضدها.
* تستند جميع المعلومات إلى البحوث العلمية المنشورة

Google Play badgeApp Store badge