CN103033580A - 尿液中肺癌特征代谢产物指纹图谱的检测方法 - Google Patents

尿液中肺癌特征代谢产物指纹图谱的检测方法 Download PDF

Info

Publication number
CN103033580A
CN103033580A CN2013100052637A CN201310005263A CN103033580A CN 103033580 A CN103033580 A CN 103033580A CN 2013100052637 A CN2013100052637 A CN 2013100052637A CN 201310005263 A CN201310005263 A CN 201310005263A CN 103033580 A CN103033580 A CN 103033580A
Authority
CN
China
Prior art keywords
lung cancer
acid
print
metabolic product
urine
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN2013100052637A
Other languages
English (en)
Other versions
CN103033580B (zh
Inventor
储国海
周国俊
黄芳芳
余捷凯
胡集祎
郑树
范骁辉
陆晓燕
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
China Tobacco Zhejiang Industrial Co Ltd
Original Assignee
China Tobacco Zhejiang Industrial Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by China Tobacco Zhejiang Industrial Co Ltd filed Critical China Tobacco Zhejiang Industrial Co Ltd
Priority to CN201310005263.7A priority Critical patent/CN103033580B/zh
Publication of CN103033580A publication Critical patent/CN103033580A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN103033580B publication Critical patent/CN103033580B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Other Investigation Or Analysis Of Materials By Electrical Means (AREA)
  • Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)

Abstract

本发明公开了一种尿液中肺癌特征代谢产物指纹图谱的检测方法,采用气相色谱质谱联用技术检测肺癌患者和健康对照者的尿液样本的代谢图谱,结合支持向量机的生物学方法,分别建立吸烟者肺癌代谢产物指纹图谱和非吸烟者肺癌代谢产物指纹图谱;吸烟者肺癌代谢产物指纹图谱由草酸、磷酸、尿嘧啶、苏氨酸、5-氧脯氨酸、柠檬酸和半乳糖组成或者由磷酸、尿酸、柠檬酸和草酸组成;非吸烟者肺癌代谢产物指纹图谱由丙氨酸、草酸、磷酸、尿嘧啶、丝氨酸、苏氨酸、5-氧脯氨酸、核糖、顺乌头酸、柠檬酸、半乳糖、酪氨酸、软脂酸和硬脂酸组成。该方法仅需要尿液样本即可进行检测,操作方面满足了有效性和简单易行的要求,非常适合于大规模应用。

Description

尿液中肺癌特征代谢产物指纹图谱的检测方法
技术领域
本发明涉及尿液检测领域,具体涉及一种尿液中肺癌特征代谢产物指纹图谱的检测方法。
背景技术
肺癌是最常见的肺原发性恶性肿瘤,绝大多数肺癌起源于支气管粘膜上皮,故亦称支气管肺癌,是世界上发病率及死亡率最高的肿瘤。其总体5年生存率在美国约为15%,在中国及欧洲国家约为8%。然而晚期的远处转移病例的5年生存率仅为2%。当前主要的治疗手段为早期发现、早期治疗。肺癌的发生发展通常较隐匿,7%-10%的病例可没有临床表现,发现时已经为晚期。目前仍缺乏一种简单、有效的方法用于筛查肺癌。工业废气、建筑扬尘、生活燃料和油烟,交通废气等空气污染,以及卷烟烟气等都是认定为肺癌重要的危险因素。吸烟与肺癌也是密切相关的,在发达国家吸烟者患肺癌的相对危险度较非吸烟者高5-10倍,在一篇中国的相关报道中显示吸烟的相对危险度约为2-4(Bo-Qi Liu,et,al.Emergingtobacco hazards in China:1.Retrospective proportional mortality study of onemillion deaths.BMJ 317:1411.)。当前,全球有13亿的烟民,且在世界范围,烟草的消费仍然处于一种上升的趋势,特别是在中低收入的发展中国家。我国是烟草生产和消费大国,预计在未来的一段时间里,我国吸烟人数还将大幅上升。因而预防吸烟有关的肺癌,有十分重要的意义。肺癌的主要治疗依赖于早期诊断和治疗,而当前并没有一种便捷、有效的方法用来对肺癌进行筛查。
气相色谱质谱联用技术(GC/MS)现已被广泛的应用于复杂组分的分离和鉴定,其结合了气相色谱的高分辨率和质谱的高灵敏度,是生物样品中药物与代谢物定性定量的有效工具。GC/MS和液相色谱质谱联用技术(LC/MS)当前也被广泛的应用到代谢组学的研究中。色谱技术主要由流动相和固定相组成,样本由流动相带入色谱仪,在气相色谱技术中,流动相即为气体。当两相作相对运动时,样本不断地在两相之间进行分配,样本各组分与固定相分子间发生吸附、溶解、结合或离子交换,使样本各组分随载气在两相之间反复多次分配,由于样本各组分之间的性质不同,流动相气体携带的样本中各种不同组分在色谱过程中的样本中表现出不同的色谱行为,最终使那些分配系数只有微小差别的组分发生很大的分离效果,从而使不同组分得到完全分离。将分离后的各种组分用质谱进行检测。并对检测后得到的代谢产物进行对比分析,最后得到各组间的差异性代谢产物,利用支持向量机、人工神经网络及主成分分析等生物信息学的方法选择部分差异性代谢产物建立判别模型。
发明内容
本发明提供了一种尿液中肺癌特征代谢产物指纹图谱的检测方法,采用气相色谱质谱联用技术(GC/MS),从代谢组学研究的角度筛选可用于筛查吸烟人群和非吸烟人群中肺癌患病状况的生物标志物。
一种尿液中肺癌特征代谢产物指纹图谱的检测方法,采用气相色谱质谱联用技术检测肺癌患者和健康对照者的尿液样本的代谢图谱,结合支持向量机的生物学方法,分别建立吸烟者肺癌代谢产物指纹图谱和非吸烟者肺癌代谢产物指纹图谱;吸烟者肺癌代谢产物指纹图谱由草酸、磷酸、尿嘧啶、苏氨酸、5-氧脯氨酸、柠檬酸和半乳糖组成或者由磷酸、尿酸、柠檬酸和草酸组成;非吸烟者肺癌代谢产物指纹图谱由丙氨酸、草酸、磷酸、尿嘧啶、丝氨酸、苏氨酸、5-氧脯氨酸、核糖、顺乌头酸、柠檬酸、半乳糖、酪氨酸、软脂酸和硬脂酸组成。
所述的吸烟者肺癌代谢产物指纹图谱中的显著特征为磷酸、尿酸、柠檬酸和草酸。
所述的非吸烟者肺癌代谢产物指纹图谱中的显著特征为尿嘧啶。
具体实验步骤如下:
采用气相色谱质谱联用技术对肺癌人群和健康对照人群的尿液样本进行检测,确定代谢产物图谱;
1.通过生物信息学的方法,分别找到吸烟和非吸烟人群中的肺癌和健康对照的差异性代谢产物,并建立预测模型;
2.通过对吸烟人群和非吸烟人群的两组尿液代谢产物的对比,找到了与吸烟和肺癌同时相关的代谢产物,包括磷酸、尿酸、柠檬酸和草酸;
3.用建立的预测模型对肺癌人群和健康对照人群进行检测,3组的准确率分别为吸烟人群:91.67%,83.87%;非吸烟人群:90.70%,66.67%;总人群:89.87%,73.47%。
所述的气相色谱质谱联用技术的参数设置包括:进样口温度270℃±5℃;无分流进样;载气:氦气;载气流速:1.0mL/min;升温程序:柱始温85℃±5℃保持5min±1min,以8℃/min程序升温至125℃±5℃保持7min±1min,以10℃/min程序升温至190℃±5℃保持10min±1min,以10℃/min程序升温至300℃±5℃保持5min±1min。
所述的尿液样本预处理后采用气相色谱质谱联用技术检测,所述的尿液样本预处理的方法包括:
取尿液样本,加入脲酶水溶液,混合均匀并水浴孵育后加入内标戊五醇水溶液和丙酮,充分混匀后离心分离,吸取上清液离心浓缩挥干溶剂,再加入甲氧胺吡啶溶液,混匀后于65℃-75℃下肟化0.9h-1.1h,然后加衍生化试剂,混匀后静置,最后加入正庚烷,混匀后离心,吸取上清液供气质分析;
所述的衍生化试剂为N-甲基-N-(三甲基硅烷)三氟乙酰胺和三甲基氯硅烷。
所述的尿液样本、脲酶水溶液、戊五醇水溶液和丙酮的体积比为1:0.08-0.12:0.08-0.12:1.8-2.2,进一步优选为1:0.1:0.1:2。
所述的脲酶水溶液的浓度优选为80mg/ml;所述的戊五醇水溶液的浓度优选为0.3mg/ml。
所述的N-甲基-N-(三甲基硅烷)三氟乙酰胺和三甲基氯硅烷的体积比为100:1。
所述的尿液中肺癌特征代谢产物指纹图谱的检测方法得到的代谢产物指纹图谱可作为肺癌检测和筛查的中间信息应用于肺癌检测和筛查中。
与现有技术相比,本发明具有如下优点:
本发明发现了两组代谢产物,分别针对吸烟者和非吸烟者建立了肺癌筛查的预测模型,有较高的敏感性和特异性,且仅需要尿液样本即可进行检测,操作方面满足了有效性和简单易行的要求,非常适合于实际应用。
本发明采用了气相色谱质谱联用技术(GC/MS)及支持向量机等生物信息学方法。在使用本发明时,首先应当根据测试对象是否吸烟后,选择相应的模型,采用气质联用的方法对测试对象的尿液进行检测,得到的代谢产物指纹图谱可作为肺癌检测和筛查的中间信息应用于肺癌检测和筛查中。
附图说明
图1应用于总人群的模型的准确率;
图2应用于吸烟人群的模型的准确率;
图3应用于非吸烟人群的模型的准确率。
图中,intensity为强度,SVM result scatter plot为支持向量机预测散点分布图,principal component为主成分,SVM predict labels为支持向量机预测标签;Group 0为健康对照组,Group 1为肺癌患者组。
具体实施方式
本发明将结合具体实施例作进一步说明,这些实施例仅用于说明本发明的目的,而不用于限制本发明范围。
实施例1尿液的检测方法
移取尿液样本100μl于1.5ml离心管中,加入10μl脲酶(用于去除尿液中的尿素,尿素可干扰尿液中其他的水溶性代谢产物脱水和衍生化)水溶液(80mg/ml),混合均匀后于37℃水浴孵育2小时以去除尿液中含有的尿素,加入内标10μL戊五醇水溶液(0.3mg/ml)和200μL丙酮,涡旋1min,待充分混匀后冰浴超声15min,离心分离(10000r/min)10min后吸取上清液200μL于GC进样瓶中,在35℃下离心浓缩4h挥干溶剂。加入50μL甲氧胺吡啶溶液(15mg/ml),混匀后70℃下肟化1h,然后加衍生化试剂(MSTFA:TMCS=100:1,V/V,MSTFA为N-甲基-N-(三甲基硅烷)三氟乙酰胺,TMCS为三甲基氯硅烷)50μL,混匀,室温下静置1h。最后加入150μL正庚烷,混匀后离心,吸取上清液至微量进样管供气质分析。使用Agilent 7683系列质谱和安捷伦6890型气相色谱型,采用ZB-5MS色谱柱,30m×0.25mm×0.25μm;进样口温度270℃;无分流进样,进样量:2μL;载气:高纯(99.999%)氦气;载气流速:1.0mL/min;升温程序:柱始温85℃保持5min,以8℃/min程序升温至125℃保持7min,以10℃/min程序升温至190℃保持10min,以10℃/min程序升温至300℃保持5min。
实施例2生物信息学的方法找到吸烟和非吸烟人群中的肺癌和健康对照的差异性代谢产物
尿液样本共128例,其中肺癌患者49例(其中31例为吸烟者),健康对照者79例(其中36例为吸烟者)。对各尿液样本采用实施例1中的尿液的检测方法进行检测,最后采用ZJU-PDAS软件(浙江大学肿瘤研究所开发)对获得的数据进行生物信息学分析。从吸烟人群中(包括肺癌患者和健康对照者)者随机抽取9/10的样本作为训练集,剩余1/10的样本作为测试集。用训练集来寻找肺癌患者和健康对照者之间的差异性代谢产物,并利用支持向量机的方法从中选择7个代谢产物组成的吸烟者肺癌代谢产物指纹图谱,利用该图谱建立吸烟人群中的肺癌预测模型。用同样的方法选择了14个代谢产物组成的非吸烟者肺癌代谢产物指纹图谱,利用该图谱建立了非吸烟人群中的肺癌预测模型。
生物信息学分析方法采用小波分析结合支持向量机的方法。原始质谱图上传到服务器。先用小波变换(UDWT undecimated discrete wavelettransform)去除质谱仪器本身造成的噪音。修正去除噪音后的质谱图的基线。校正整个图谱的分子量值。用局部极值法找出代谢产物峰,用信噪比和这个峰在各个样本中出现的比率过滤代谢产物峰。均一化所有样本数据。对预处理完筛选出来的代谢产物峰做进一步的检验分析,筛选出P<0.05差异代谢产物峰。对筛选的差异代谢产物峰进一步用支持向量机模型的方法筛选最佳模型(支持向量机采用径向基核函数(radial basedkernel),Gamma值设为0.6,罚分函数(C)设为19),用留一法评估模型的预测效果,选出建立支持向量机模型预测的约登指数最高的组合作为最终的候选标志物,建立的模型和留一法交叉验证的结果作为最终的结果。输出各种统计结果和图片,如图1至图3。
结果如下:
1.用于建立吸烟人群肺癌预测模型的代谢产物
表1
Figure BDA00002708734600061
2.用于建立非吸烟人群肺癌预测模型的代谢产物
表2
Figure BDA00002708734600062
Figure BDA00002708734600071
3.对吸烟人群和非吸烟人群中寻找到的全部差异性代谢产物进行进一步比较后找到的差异性代谢产物,见表3,表3中的前4个仅在吸烟人群预测模型中差异有显著性,尿嘧啶只在非吸烟人群预测模型中差异有显著性。
表3
Figure BDA00002708734600072
建立的模型的准确率:
1.适用于吸烟人群的肺癌预测模型
表4
预测对照组 预测肺癌组 总和 准确率(%)
对照组 33 3 36 91.67
肺癌组 5 26 31 83.87
2.适用于非吸烟人群的肺癌预测模型
表5
预测对照组 预测肺癌组 总和 准确率(%)
对照组 39 4 43 90.70
肺癌组 6 12 18 66.67
表中,E-02表示×10-2,E-03表示×10-3,E-04表示×10-4,E-05表示×10-5,E-07表示×10-7
结果显示,两模型均能较有效的检测肺癌,而吸烟人群的肺癌预测模型准确率更高。

Claims (8)

1.一种尿液中肺癌特征代谢产物指纹图谱的检测方法,其特征在于,采用气相色谱质谱联用技术检测肺癌患者和健康对照者的尿液样本的代谢图谱,结合支持向量机的生物学方法,分别建立吸烟者肺癌代谢产物指纹图谱和非吸烟者肺癌代谢产物指纹图谱;吸烟者肺癌代谢产物指纹图谱由草酸、磷酸、尿嘧啶、苏氨酸、5-氧脯氨酸、柠檬酸和半乳糖组成或者由磷酸、尿酸、柠檬酸和草酸组成;非吸烟者肺癌代谢产物指纹图谱由丙氨酸、草酸、磷酸、尿嘧啶、丝氨酸、苏氨酸、5-氧脯氨酸、核糖、顺乌头酸、柠檬酸、半乳糖、酪氨酸、软脂酸和硬脂酸组成。
2.根据权利要求1所述的尿液中肺癌特征代谢产物指纹图谱的检测方法,其特征在于,所述的气相色谱质谱联用技术的参数设置包括:进样口温度270℃±5℃;无分流进样;载气:氦气;载气流速:1.0mL/min;升温程序:柱始温85℃±5℃保持5min±1min,以8℃/min程序升温至125℃±5℃保持7min±1min,以10℃/min程序升温至190℃±5℃保持10min±1min,以10℃/min程序升温至300℃±5℃保持5min±1min。
3.根据权利要求1所述的尿液中肺癌特征代谢产物指纹图谱的检测方法,其特征在于,所述的尿液样本预处理后采用气相色谱质谱联用技术检测,所述的尿液样本预处理的方法包括:
取尿液样本,加入脲酶水溶液,混合均匀并水浴孵育后加入内标戊五醇水溶液和丙酮,充分混匀后离心分离,吸取上清液离心浓缩挥干溶剂,再加入甲氧胺吡啶溶液,混匀后于65℃-75℃下肟化0.9h-1.1h,然后加衍生化试剂,混匀后静置,最后加入正庚烷,混匀后离心,吸取上清液供气质分析;
所述的衍生化试剂为N-甲基-N-(三甲基硅烷)三氟乙酰胺和三甲基氯硅烷。
4.根据权利要求3所述的尿液中肺癌特征代谢产物指纹图谱的检测方法,其特征在于,所述的尿液样本、脲酶水溶液、戊五醇水溶液和丙酮的体积比为1:0.08-0.12:0.08-0.12:1.8-2.2。
5.根据权利要求4所述的尿液中肺癌特征代谢产物指纹图谱的检测方法,其特征在于,所述的尿液样本、脲酶水溶液、戊五醇水溶液和丙酮的体积比为1:0.1:0.1:2。
6.根据权利要求3所述的尿液中肺癌特征代谢产物指纹图谱的检测方法,其特征在于,所述的脲酶水溶液的浓度为80mg/ml;所述的戊五醇水溶液的浓度为0.3mg/ml。
7.根据权利要求3所述的尿液中肺癌特征代谢产物指纹图谱的检测方法,其特征在于,所述的N-甲基-N-(三甲基硅烷)三氟乙酰胺和三甲基氯硅烷的体积比为100:1。
8.一种尿液中肺癌特征代谢产物指纹图谱,其特征在于,所述的尿液中肺癌特征代谢产物指纹图谱为采用权利要求1-7任一项所述的尿液中肺癌特征代谢产物指纹图谱的检测方法得到的代谢产物指纹图谱。
CN201310005263.7A 2013-01-06 2013-01-06 尿液中肺癌特征代谢产物指纹图谱的建立方法 Active CN103033580B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201310005263.7A CN103033580B (zh) 2013-01-06 2013-01-06 尿液中肺癌特征代谢产物指纹图谱的建立方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201310005263.7A CN103033580B (zh) 2013-01-06 2013-01-06 尿液中肺癌特征代谢产物指纹图谱的建立方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN103033580A true CN103033580A (zh) 2013-04-10
CN103033580B CN103033580B (zh) 2014-07-23

Family

ID=48020693

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201310005263.7A Active CN103033580B (zh) 2013-01-06 2013-01-06 尿液中肺癌特征代谢产物指纹图谱的建立方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN103033580B (zh)

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2015006657A2 (en) * 2013-07-11 2015-01-15 The Unitetd States Of America, As Represented By The Secretary, Department Of Health And Human Services Method for the diagnosis and prognosis of cancer
CN104569222A (zh) * 2015-01-29 2015-04-29 深圳爱湾医学技术服务有限公司 一种尿液的处理方法
CN105891372A (zh) * 2016-06-12 2016-08-24 上海阿趣生物科技有限公司 原发性肝癌伴胆管癌栓生物标志物及其用途
CN106950379A (zh) * 2017-03-02 2017-07-14 先思达(南京)生物科技有限公司 一种肺癌监测试剂盒及其使用方法
CN107340337A (zh) * 2016-04-29 2017-11-10 广州市锐博生物科技有限公司 尿液中代谢物的检测方法和试剂盒
CN108956790A (zh) * 2017-05-18 2018-12-07 中国人民解放军第二军医大学第二附属医院 一组氨基酸标志物在急性肾损伤诊断试剂盒中的应用
CN110095542A (zh) * 2019-05-10 2019-08-06 中国人民解放军总医院第七医学中心 一种同时检测ga i和ii型尿液异常代谢化合物的方法
US10859576B2 (en) 2015-06-03 2020-12-08 Oxford University Innovation Limited Method for diagnosing a brain tumour in a human
CN115950979A (zh) * 2022-12-22 2023-04-11 江苏中烟工业有限责任公司 一种用于复杂基质烟草提取物产地溯源的方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1051980A (zh) * 1990-12-18 1991-06-05 四川大学 一种新的肿瘤标志物以及用该标志物检测肿瘤的方法
CN101013115A (zh) * 2007-02-02 2007-08-08 浙江大学 检测肺癌细胞新陈代谢的标志挥发性物质方法
CN102323362A (zh) * 2010-11-15 2012-01-18 上海聚类生物科技有限公司 一种基于uplc-ms技术诊断肺癌的模型

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1051980A (zh) * 1990-12-18 1991-06-05 四川大学 一种新的肿瘤标志物以及用该标志物检测肿瘤的方法
CN101013115A (zh) * 2007-02-02 2007-08-08 浙江大学 检测肺癌细胞新陈代谢的标志挥发性物质方法
CN102323362A (zh) * 2010-11-15 2012-01-18 上海聚类生物科技有限公司 一种基于uplc-ms技术诊断肺癌的模型

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
WU, HAO; LIU, TAOTAO; MA, CHUNGUANG: "GC/MS-based metabolomic approach to validate the role of urinary sarcosine and target biomarkers for human prostate cancer by microwave-assisted derivatization", 《ANALYTICAL AND BIOANALYTICAL CHEMISTRY》 *
张同梅,赖百塘,段连山,王小珏: "吸烟肺癌患者尿中烟草特有亚硝胺4-(甲基甲基)-1-(3-吡啶)-1-丁酮代谢产物的测定", 《中国肺癌杂志》 *
牛艳洁 等: "代谢组学方法分析肺癌患者血清和尿液小分子代谢产物的初步研究", 《中国肺癌杂志》 *

Cited By (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10393745B2 (en) 2013-07-11 2019-08-27 The USA, as represented by the Secretary, Department of Heath and Human Services Method for the diagnosis and prognosis of cancer
WO2015006657A3 (en) * 2013-07-11 2015-02-19 The United States Of America, As Represented By The Secretary, Department Of Health And Human Services Method for the diagnosis and prognosis of cancer
WO2015006657A2 (en) * 2013-07-11 2015-01-15 The Unitetd States Of America, As Represented By The Secretary, Department Of Health And Human Services Method for the diagnosis and prognosis of cancer
US11555818B2 (en) 2013-07-11 2023-01-17 The USA, as represted by the Secretary, Dept. of and Human Services, National Institutes of Health Method for the diagnosis and prognosis of cancer
CN104569222A (zh) * 2015-01-29 2015-04-29 深圳爱湾医学技术服务有限公司 一种尿液的处理方法
US10859576B2 (en) 2015-06-03 2020-12-08 Oxford University Innovation Limited Method for diagnosing a brain tumour in a human
CN107340337A (zh) * 2016-04-29 2017-11-10 广州市锐博生物科技有限公司 尿液中代谢物的检测方法和试剂盒
CN107340337B (zh) * 2016-04-29 2020-07-14 广州市锐博生物科技有限公司 尿液中代谢物的检测方法和试剂盒
CN105891372A (zh) * 2016-06-12 2016-08-24 上海阿趣生物科技有限公司 原发性肝癌伴胆管癌栓生物标志物及其用途
CN106950379B (zh) * 2017-03-02 2019-01-22 江苏先思达生物科技有限公司 一种肺癌监测试剂盒及其使用方法
CN106950379A (zh) * 2017-03-02 2017-07-14 先思达(南京)生物科技有限公司 一种肺癌监测试剂盒及其使用方法
CN108956790A (zh) * 2017-05-18 2018-12-07 中国人民解放军第二军医大学第二附属医院 一组氨基酸标志物在急性肾损伤诊断试剂盒中的应用
CN110095542A (zh) * 2019-05-10 2019-08-06 中国人民解放军总医院第七医学中心 一种同时检测ga i和ii型尿液异常代谢化合物的方法
CN115950979A (zh) * 2022-12-22 2023-04-11 江苏中烟工业有限责任公司 一种用于复杂基质烟草提取物产地溯源的方法
CN115950979B (zh) * 2022-12-22 2023-10-10 江苏中烟工业有限责任公司 一种用于复杂基质烟草提取物产地溯源的方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN103033580B (zh) 2014-07-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN103033580B (zh) 尿液中肺癌特征代谢产物指纹图谱的建立方法
CN102495163B (zh) 一种烤烟gc/ms指纹图谱的建立方法及应用
CN103616450B (zh) 一种肺癌患者血清特异性代谢产物谱及其建立方法
CN103808846A (zh) 尿液中35种毒药物的串联四级杆气相色谱质谱检测法
CN102353741A (zh) 一种卷烟主流烟气中四种烟草特有亚硝胺含量的测定方法
CN103389355A (zh) 一种卷烟烟气砷形态的测定方法及装置
Mastroianni et al. Comprehensive monitoring of the occurrence of 22 drugs of abuse and transformation products in airborne particulate matter in the city of Barcelona
CN106290617A (zh) 一种基于气相色谱质谱的烟叶代谢组学分析方法
CN106932462A (zh) 一种快速测定烟草中烟碱含量的方法
CN105699503A (zh) 一种同时测定烟草中钠、钾、镁、钙含量的方法
CN104535695B (zh) 一种气相色谱-串联质谱同时检测卷烟主流烟气中苯酚、NNK和苯并[a]芘的方法
CN104122349B (zh) 一种卷烟烟气中Cr(Ⅲ)和Cr(Ⅵ)提取分离与分析方法
CN111983053B (zh) 一种在线测定尿液中羟基多环芳烃的固相萃取-液相色谱三重四级杆质谱同位素稀释法
Xue et al. Multicolumn solid phase extraction with hybrid adsorbent and rapid determination of Au, Pd and Pt in geological samples by GF-AAS
CN108152386B (zh) 基于指纹图谱技术的微型区域茶叶产地识别方法及应用
CN103472148A (zh) 一种中药组合物制剂的指纹图谱检测方法
CN103293257A (zh) 一种卷烟烟气色谱数据保留时间漂移mwfft校准方法
CN102608233A (zh) 一种液相色谱-串联质谱法检测卷烟滤嘴中四种主要芳香胺的方法
Zhang et al. Rapidly improved determination of metabolites from biological data sets using the high-efficient TransOmics tool
Liu et al. Comparative Investigation of the Stems, Leaves, Flowers, and Roots of Centipeda Minima Based on Fingerprinting–Multivariate Classification Techniques
CN103293261A (zh) 白及药材的含量测定方法
Little et al. Headspace analysis of mesothelioma cell lines differentiates biphasic and epithelioid sub-types
CN102324001A (zh) 一种基于hplc/ms代谢组学数据分析预测胃癌的方法
CN104569253B (zh) 一种卷烟主流烟气中苯并[a]芘的测定方法
CN106018627A (zh) 一种基于气相色谱质谱的烟草花粉代谢组学分析方法

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant