【摘要】：目的:尋找大腸癌不同淋巴結轉移狀態(tài)之間的差異性代謝產(chǎn)物,通過對代謝產(chǎn)物的鑒定與臨床病理資料的結合,建立預測淋巴結轉移的危險評分模型,能夠運用該模型對不同淋巴結轉移狀態(tài)的患者進行預測。通過對代謝產(chǎn)物在不同淋巴結轉移狀態(tài)患者之間的表達高低不同,對代謝產(chǎn)物與不同淋巴結轉移狀態(tài)患者的預后關系進行研究,期望能夠為大腸癌淋巴結轉移潛能的預測提供分子標記物,并能為術前進行判斷大腸癌患者的淋巴結分期提供客觀依據(jù)。方法:1、LC-MS分析:運用質譜色譜儀器對大腸癌不同淋巴結轉移狀態(tài)患者的血液上清液進行檢測,得到不同淋巴結分期患者代謝產(chǎn)物的響應值,然后對得到的數(shù)據(jù)運用統(tǒng)計學軟件進行處理。2、數(shù)據(jù)處理:運用主成分分析、t檢驗、支持向量機、聚類分析、邏輯回歸等統(tǒng)計方法對相關數(shù)據(jù)進行分析,尋找具有差異性的代謝產(chǎn)物,進一步對尋找到的物質進行驗證。結果:在本研究中,得到了以下結果。1、通過主成分分析,發(fā)現(xiàn)大腸癌不同淋巴結狀態(tài)患者中存在差異性的代謝產(chǎn)物,可以將不同淋巴結轉移狀態(tài)的患者區(qū)分開。2、經(jīng)過t檢驗和聚類分析,尋找出17種物質可以將大腸癌按淋巴結轉移狀態(tài)的患者分為不同的類別。3、通過判別分析建立了良好的預測模型,用10種物質對不同組別判別分析(訓練組和驗證組)均得到了良好的精度、特異度以及敏感性。4、運用邏輯回歸建立的模型和以及用3種代謝產(chǎn)物和臨床病理參數(shù)繪制的危險評分對不同淋巴結轉移狀態(tài)的大腸癌患者具有良好的預測能力。5、選擇的3種代謝產(chǎn)物中有2種對大腸癌不同淋巴結轉移狀態(tài)的患者的預后有影響。表達的響應值不同,患者的預后不同。結論:1、大腸癌不同淋巴結轉移狀態(tài)的患者之間有差異性代謝產(chǎn)物;2、以小分子代謝產(chǎn)物為標記物可以對大腸癌不同淋巴結轉移狀態(tài)進行良好的區(qū)分;3、根據(jù)臨床基本資料以及篩選出的代謝產(chǎn)物所建立的logistic回歸模型對大腸癌不同淋巴結轉移狀態(tài)具有良好的預測能力;4、篩選出的產(chǎn)物可以對不同淋巴結狀態(tài)的大腸癌患者的生存具有提示作用。
[Abstract]:Objective: to search for the different metabolites among different lymph node metastases of colorectal cancer, and to establish a risk score model for predicting lymph node metastasis by combining the identification of metabolites with clinicopathological data. The model can be used to predict different lymph node metastases. The relationship between the expression of metabolites and the prognosis of patients with different lymph node metastases was studied. It is expected to provide molecular markers for predicting lymph node metastasis potential of colorectal cancer and provide objective basis for preoperative diagnosis of lymph node staging in patients with colorectal cancer. Methods: 1LC-MS analysis: the serum supernatants of patients with different lymph node metastasis status of colorectal cancer were detected by mass spectrometry, and the response values of metabolites in patients with different lymph node stages were obtained. Then the obtained data are processed with statistical software. 2. Data processing: using principal component analysis, t-test, support vector machine, cluster analysis, logical regression and other statistical methods to analyze the relevant data. Search for metabolites with differences and further verify the substances found. Results: in this study, the following results were obtained. 1. By principal component analysis, it was found that there were different metabolites in patients with different lymph node status of colorectal cancer. Through t test and cluster analysis, 17 substances were found to be able to classify colorectal cancer patients into different categories according to the status of lymph node metastasis. 3. A good predictive model was established by discriminant analysis. The accuracy, specificity and sensitivity of discriminant analysis of different groups (training group and validation group) were obtained by 10 substances. The model established by logical regression and the risk scores plotted by three metabolites and clinicopathological parameters had good predictive ability for colorectal cancer patients with different lymph node metastasis status. Two of the 3 metabolites selected had an effect on the prognosis of colorectal cancer patients with different lymph node metastases. The response value of expression was different, the prognosis of patients was different. Conclusion: 1, there are different metabolites among patients with different lymph node metastases of colorectal cancer, 2, small molecule metabolites can be used as markers to distinguish different lymph node metastases of colorectal cancer. 3. The logistic regression model based on the basic clinical data and the selected metabolites has a good predictive ability for different lymph node metastasis status of colorectal cancer. 4. The selected products may be helpful to the survival of colorectal cancer patients with different lymph node status.
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：R735.34

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