蛋白对脓毒症诊断预测的准确性
更新日期:2022-01-26     浏览次数:137
核心提示:1.3生物信息学分析利用组学在线分析工具OmicShare6.3.0 对已筛选出的差异蛋白进行基因本体(gene ontology, GO)功能注释和富集分析。同样的,使用Omi

1.3生物信息学分析

利用组学在线分析工具OmicShare6.3.0 对已筛选出的差异蛋白进行基因本体(gene ontology, GO)功能注释和富集分析。同样的,使用OmicShare在线工具结合京都基因与基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes, KEGG) 进行差异蛋白富集通路分析,以了解DEPs主要参与的信号转导及功能代谢途径。接着将DEPs上传至STRING (Version:11.0)构建蛋白-蛋白互作用网络 

1.4 关键蛋白ELISA实验验证ROC曲线分析

我们使用KLKB1蛋白的ELISA试剂盒对库中所有72份外周血血清标本:健康组(n=16)、脓毒症组(n=56)进行蛋白表达验证分析。测试过程完全按照试剂盒说明书进行操作,使用酶标仪测定各孔OD值,结合标准曲线计算各样本中的KLKB1蛋白浓度并根据ELISA结果进一步对目标蛋白进行受试者工作特征曲线(ROC)分析,并使用 ROC 曲线下面积 (AUC) 评估所选蛋白对脓毒症诊断预测的准确性,P<0.05被认为具有统计学意义。

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