CN114019078B - 用于帕金森病诊断的生物标志物的应用 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了生物标志物灵芝酸X在制备检测帕金森病的诊断试剂中的应用,通过检测生物标志物,将灵芝酸X结合神经酰胺(d18:1/24:0)、吡喃花青素A、牛磺酸、神经酰胺(d18:0/24:1)、灵芝醇C、油酰胺或人参炔L中的任一种来判断是否存在帕金森病的风险可用于提前预防、防范帕金森病。
Description
技术领域
本发明属于生物检测技术领域,具体涉及一种用于帕金森病诊断的生物标志物的应用。
背景技术
现有技术中,诊断帕金森病主要是依赖患者的症状,尤其是运动症状,如静止性震颤、肌强直、运动迟缓以及姿势步态障碍等,因这类特征性表现也可出现在其他神经变性疾病中,所以会对帕金森病的诊断产生干扰。而对于常规血、脑脊液的检查多为无异常,脑CT及磁共振成像MRI检查一般也无特征性改变。目前有研究表明,采用正电子发射断层扫描(positron emission tomography,PET)或单光子发射计算机断层成像(single photonemission computerized tomography,SPECT)与特定的放射性核素检测,如18氟-左旋多巴(18F-fluorodopa)等,可获得有关多巴胺受体的密度及亲和力的信息,并发现帕金森病患者脑内多巴胺代谢功能明显降低,以此能够有效判别出帕金森病。然而这类设备造价昂贵,对操作人员要求较高,因此尚未广泛用于临床实践中。
帕金森病的症状表现为起步缓慢、走路拖步、手抖、表情呆滞、说话吃力、腰痛、全身乏力、肌无力、流口水、颈椎痛等症状,严重者生活不能自理,甚至出现如肺炎、泌尿系统感染等可能会威胁到生命的并发症。现在帕金森病的发病率逐年升高,非常普遍,尚不能治愈,只能进行控制,所以及早诊断非常关键。但帕金森病由于发病隐匿,早期不易被发现,加上大众对早期帕金森病认知较低,目前因帕金森病就诊率也低,即使确诊,但很多已经是中晚期了。同时,帕金森病是目前为数不多的经治疗症状可改善的神经变性疾病,越早诊断,越早治疗,症状改善效果越好,患者及家庭获益越多。因此,早期筛查是有效治疗帕金森病至关重要的手段。
代谢组学是一种新兴的组学技术,在生物学研究中发挥着越来越重要的作用,因为它能够揭示机体细胞代谢的独特化学指纹特征。代谢组学作为一种无偏的小分子代谢物研究方法,为发现更多的帕金森病的生物标志物提供了希望。越来越多的证据表明神经系统疾病,伴随着胆汁酸,脂肪酸和氨基酸的紊乱。并且这些结果证明代谢紊乱可能预示着帕金森病的发生。
如何寻找易于检测的帕金森病的生物标志物,来预测和诊断帕金森病是亟需解决的技术问题。
发明内容
为了解决上述技术问题,本发明提供生物标志物灵芝酸X在制备诊断帕金森病的检测试剂中的应用。
为实现上述目的,本发明采用以下的技术方案为:
生物标志物灵芝酸X在制备检测帕金森病的诊断试剂中的应用。
如上所述的生物标志物,优选地,还包括神经酰胺(d18:1/24:0) 、吡喃花青素A、牛磺酸、神经酰胺(d18:0/24:1)、灵芝醇C 、油酰胺或人参炔L中的任一种。
灵芝酸X在制备检测帕金森病的诊断试剂中的应用,其是将灵芝酸X结合神经酰胺(d18:1/24:0)、吡喃花青素A、牛磺酸、神经酰胺(d18:0/24:1)、灵芝醇C、油酰胺或人参炔L中的任一种来判断是否存在帕金森病的风险。
如上所述的应用,优选地,灵芝酸X的含量记为R1,神经酰胺 (d18:1/24:0)的含量记为R2,根据公式TC= -10.44-1.482×10-2×R1+3.785×10-4×R2,计算TC值,若TC≥0.252,则判定为帕金森病;若TC<0.252,则为正常。
如上所述的应用,优选地,灵芝酸X的含量记为R1,吡喃花青素A的含量记为R3,根据公式TC= 6.5312971-4.8659×10-3×R1-8.292×10-4×R3,计算TC值,若TC≥0.700,则判定为帕金森病;若TC<0.700,则为正常。
如上所述的应用,优选地,灵芝酸X的含量记为R1,牛磺酸的含量记为R4,根据公式TC= 0.6383492-7.3659×10-3×R1+8.076×10-4×R4,计算TC值,若TC≥0.052,则判定为帕金森病;若TC<0.052,则为正常。
如上所述的应用,优选地,灵芝酸X的含量记为R1,神经酰胺(d18:0/24:1)含量记为R5,根据公式TC= -2.8949589-4.8447×10-3×R1+7.625×10-4×R5计算TC值,若TC≥0.643,则判定为帕金森病;若TC<0.643,则为正常。
如上所述的应用,优选地,灵芝酸X的含量记为R1,灵芝醇C的含量记为R8,根据公式TC= 10.8670525-7.3833×10-3×R1-4.392×10-4×R8计算TC值,若TC≥0.134,则判定为帕金森病;若TC<0.134,则为正常。
如上所述的应用,优选地,灵芝酸X的含量记为R1,油酰胺的含量记为R9,根据公式TC=11.25-9.215×10-3×R1-1.687×10-4×R9计算TC值,若TC≥0.114,则判定为帕金森病;若TC<0.114,则为正常。
如上所述的应用,优选地,灵芝酸X的含量记为R1,人参炔L的含量记为R12,根据公式TC= 14.2678615-7.3563×10-3×R1-5.421×10-4×R12计算TC值,若TC≥0.665,则判定为帕金森病;若TC<0.665,则为正常。
本发明的有益效果在于:
本发明提供了新型生物标志物灵芝酸X及判别帕金森病的检测模型,可用于早期发现,并用于在制备诊断和预测帕金森病的检测试剂盒中应用。
本发明提供的用于帕金森病检测的生物标志物为包括灵芝酸X和经酰胺(d18:1/24:0) 、吡喃花青素A、牛磺酸、神经酰胺(d18:0/24:1)、灵芝醇C 、油酰胺或人参炔L中的任意一种结合,根据检测在血液中灵芝酸X的含量,并结合经酰胺(d18:1/24:0) 、吡喃花青素A、牛磺酸、神经酰胺(d18:0/24:1)、灵芝醇C 、油酰胺或人参炔L中的任一种的含量,根据公式计算TC值来预测患帕金森病的风险,有助于诊断是否存在帕金森病的倾向,可用于提前预防。
附图说明
图1为正离子模式下VIP>1的样本;
图2为负离子模式下VIP>1的样本;
图3为正离子模式下(O)PLS-DA的得分图;
图4为负离子模式下(O)PLS-DA的得分图;
图5 为正离子模式下S-plot图;
图6 为负离子模式下S-plot图;
图7为基于逻辑回归模型的ROC曲线(变量为R1+R2);
图8 为基于逻辑回归模型的ROC曲线(变量为R1+R3);
图9 为基于逻辑回归模型的ROC曲线(变量为R1+R4);
图10为基于逻辑回归模型的ROC曲线(变量为R1+R5);
图11为基于逻辑回归模型的ROC曲线(变量为R1+R8);
图12为基于逻辑回归模型的ROC曲线(变量为R1+R9);
图13为基于逻辑回归模型的ROC曲线(变量为R1+R12)。
具体实施方式
以下实施例用于进一步说明本发明,但不应理解为对本发明的限制。在不背离本发明精神和实质的前提下,对本发明所作的修饰或者替换,均属于本发明的范畴。
若未特别指明,实施例中所用的技术手段为本领域技术人员所熟知的常规手段,除另有规定,本发明中所用试剂均为分析纯或以上规格。
实施例1
1. 检测样本
患者人群50人:男:女按1:1比例,年龄范围在45岁以上,符合国际广泛应用的英国帕金森协会脑库临床诊断标准,确诊为帕金森综合征。
对照人群52人:男:女按1:1比例,年龄范围在45岁以上,符合国际广泛应用的英国帕金森协会脑库临床诊断标准,诊断无帕金森综合征。
2.所用试剂及实验仪器
(1)试剂:异丙醇、乙腈、甲酸、甲酸氨、亮氨酸脑啡肽、甲酸钠,厂家均为Fisher。
(2)冷冻离心机:型号D3024R,Scilogex公司,美国。
(3)漩涡振荡器:型号MX-S,Scilogex公司,美国。
(4) 超高效液相色谱:UPLC,型号为ACQUITY UPLC I-Class系统;厂家:Waters,Manchester, UK。
(5) 高分辨质谱仪:ESI-QTOF/MS,型号为Xevo G2-S Q-TOF,厂家:Waters,Manchester,UK。
3.实验方法
(1)样品处理
收集的上述人群的血清样本在冰上解冻,200μL的血清用600μL的预冷异丙醇萃取,用漩涡振荡器涡流1min,室温孵育10min,然后将萃取混合物在-20◦C下储存过夜,在冷冻离心机4000r离心20min后,将上清液转移到新的离心管,用体积比为2:1:1的异丙醇/乙腈/水的混合物稀释至1:10。样品在LC-MS分析前保存在-80℃冰箱中。此外,还将每个萃取混合物的10μL组合在一起制备混合血清样品。
(2)脂质组学的超高效液相色谱-质谱联用方法
样品用ACQUITY UPLC连接到带有ESI的Xevo-G2XS高分辨飞行时间 (QTOF)质谱仪进行分析。采用CQUITY UPLC BEH C18色谱柱(2.1×10 0 mm,1.7μm,Waters),流动相中A相的10 mM甲酸铵-0.1%甲酸的乙腈溶液(其配置方法为称取甲酸铵0.63 g,甲酸10 g,用乙腈-水溶液(乙腈:水为60:40,v/v)溶解并定容至1000mL)和B相10 mM甲酸铵-0.1%甲酸-异丙醇-乙腈溶液(配置方法为称取甲酸铵0.63 g,甲酸10 g,用v/v为90:10的异丙醇-乙腈溶液溶解并定容至1000mL)。在大规模研究之前,进行了包括10分钟、15分钟和20分钟洗脱期的中试实验,以评估流动相组成和流速对脂质保留时间的潜在影响。在PIM中,丰富的脂质前体离子和碎片以相同的顺序分离,具有相似的峰形和离子强度。此外,具有10分钟洗脱期的混合QC样品,也表现出与测试样品相似的前体和碎片的基峰强度。流动相流速为0.4mL/min。该柱最初用40%B洗脱,然后在2分钟内线性梯度到43%B,然后在0.1min内将B的百分比增加到50%。在接下来的3.9分钟内,梯度进一步增加到54%B,然后B的量0.1分钟内增加到70%。在梯度的最后部分,B的量在1.9分钟内增加到99%。最后,溶液B在0.1分钟内返回到40%,并且在下一次进样之前将色谱柱平衡1.9分钟。每次进样量为5μL,用Xevo-G2XS型QTOF质谱仪检测正负两种模式下的脂质,采集范围为 m/z50~1200年,采集时间为0.2s/次。离子源温度为120℃,去溶温度为600℃,气体流量为1000L/h,以氮气为流动气体。毛细管电压为2.0kV(+)/锥体电压为1.5kV(-),锥体电压为30V。以亮氨酸脑啡肽进行标准质量测定,用甲酸钠溶液进行校正。样品被随机排序。每10个样本注入一个QC样本并进行分析,以调查数据的重复性。
4. 结果分析
(1)利用多元统计学寻找血清差异物质
使用Progenesis QI将质谱数据转化为可供统计的数据形式,正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)结合了正交信号矫正(OSC)和 PLS-DA(偏最小而成判别分析) 方法,通过去除不相关的差异来筛选差异变量。如图1为正离子模式下的VIP值 ,图2为负离子模式下的VIP值,为PLS-DA第一主成分的变量重要性投影,通常以VIP>1为代谢组学常用评判标准,作为差异代谢物筛选的标准之一。图3、图4分别为正离子和负离子模式下的帕金森病组和对照组两个分组中的第一主成分和第二主成分通过降维的方式所得的得分图,横坐标表示组间差异,纵坐标表示组内差异,且两组结果分离较好。图5为正离子和负离子模式下的S-plot图,图6负离子模式下的S-plot图,横坐标表示主成分与代谢物的协相关系数,纵坐标表示主成分与代谢物的相关系数。同时满足p<0.05,VIP>1的条件下,正离子模式有144个差异物,负离子模式有70个差异物。
(2)约登(youden)指数分析
为了进一步缩小范围,将VIP阈值提高到2,同时体现正常和患者之间的倍数差异在0.5倍以下,或者增加1.5倍以上,P值小于0.01,最终得到13个化合物,化合物具体见表1。
然后对他们进行约登指数计算,用来反映单个指标对整体的诊断和预测效果,单个代谢物预测帕金森病的曲线下面积(AUC)、特异性和敏感度结果如表1。
表1帕金森病相关代谢物的约登指数分析
编号 | 化合物名称 | AUC值 | 敏感性 | 特异性 |
R1 | 灵芝酸X (Ganoderic acid X) | 0.936 | 0.808 | 0.896 |
R2 | 神经酰胺(d18:1/24:0)(Ceramide (d18:1/24:0)) | 0.682 | 0.612 | 0.885 |
R3 | 吡喃花青素A(Pyranocyanin A) | 0.912 | 0.923 | 0.776 |
R4 | 牛磺酸(Taurine) | 0.618 | 0.507 | 0.981 |
R5 | 神经酰胺(d18:0/24:1)(Cer(d18:0/24:1)) | 0.876 | 0.939 | 0.731 |
R6 | 1-a,24R,25-三羟基维生素D2(1-a,24R,25-Trihydroxyvitamin D2) | 0.776 | 0.731 | 0.755 |
R7 | 羊毛甾烯四醇C (Fasciculol C) | 0.760 | 0.712 | 0.816 |
R8 | 灵芝醇C (Ganoderiol C) | 0.868 | 0.788 | 0.836 |
R9 | 油酰胺(Oleamide) | 0.785 | 0.538 | 0.910 |
R10 | 溶血磷脂酰胆碱(22:6)LysoPC(22:6) | 0.598 | 0.418 | 0.885 |
R11 | γ-谷氨酰丝氨酸(gamma-Glutamylserine) | 0.765 | 0.808 | 0.627 |
R12 | 人参炔L (Ginsenoyne L) | 0.834 | 0.654 | 0.866 |
R13 | 燕麦酸(Avenoleic acid) | 0.799 | 0.904 | 0.582 |
5. 内部人群七折交叉验证结果
为提高种变量化合物的生物诊断效果,需要根据上述化合物,找出适合的模型进行下一步的分析。
将内部人群随机分为7份,选择1份为验证集,其他为训练集,如此反复七次,考察最佳的变量组合。将其次的结果,包括AUC,敏感度,特异性都取平均值,并进行统计学显著性计算,结果如下表2。
表2
组合 | 逻辑回归AUC | 敏感性 | 特异性 |
R1+R2 | 0.986 | 1 | 1 |
R1+R3 | 0.976 | 1 | 1 |
R1+R4 | 0.943 | 1 | 1 |
R1+R5 | 0.948 | 1 | 1 |
R1+R8 | 0.967 | 1 | 1 |
R1+R9 | 0.944 | 1 | 1 |
R1+R12 | 0.948 | 1 | 1 |
其中,组合之间,AUC值并没有显著性p<0.05差异。
基于上述建立逻辑回归模型A、B、C、D、E、F、G如下:
"模型A" 变量为上述R1+R2,按公式为TC= -10.44-1.482×10-2×R1+3.785×10-4×R2,公式中R1为灵芝酸X的含量,R2为神经酰胺 (d18:1/24:0)的含量,根据计算获得的TC值预测帕金森病的风险:若TC≥0.252,则判定为帕金森病;若TC<0.252,则为正常。
"模型B"变量为R1+R3,按公式为TC= 6.5312971-4.8659×10-3×R1-8.292×10-4×R3计算TC值,公式中R1为灵芝酸X的含量,R3为吡喃花青素A的含量根据TC值预测帕金森病的风险:若TC≥0.700,则判定为帕金森病;若TC<0.700,则为正常。
"模型C"变量为R1+R4,按公式TC= 0.6383492-7.3659×10-3×R1+8.076×10-4×R4来计算TC值,公式中R2为神经酰胺 (d18:1/24:0)的含量,R4为牛磺酸的含量,根据TC值预测帕金森病的风险:若TC≥0.052,则判定为帕金森病;若TC<0.052,则为正常。
"模型D" 变量为上述R1+R5,按公式为TC= -2.8949589-4.8447×10-3×R1+7.625×10-4×R5,公式中R1为灵芝酸X的含量, R5为神经酰胺(d18:0/24:1)的含量,根据计算获得的TC值预测帕金森病的风险:若TC≥0.643,则判定为帕金森病;若TC<0.643,则为正常。
"模型E"变量为R1+R8,按公式为TC=10.8670525-7.3833×10-3×R1-4.392×10-4×R8计算TC值,公式中R1为灵芝酸X的含量,R4为牛磺酸的含量,根据TC值预测帕金森病的风险:若TC≥0.134,则判定为帕金森病;若TC<0.134,则为正常。
"模型F"变量为R1+R9,按公式TC=-12.78+8.711×10-5×R2+6.036×10-4×R5+4.391×10-5×R10来计算TC值,公式中R1为灵芝酸X的含量,R9为油酰胺的含量,根据TC值预测帕金森病的风险:若TC≥0.114,则判定为帕金森病;若TC<0.114,则为正常。
"模型G"变量为R1+R12,按公式TC=14.2678615-7.3563×10-3×R1-5.421×10-4×R12来计算TC值,公式中R1为灵芝酸X的含量,R12为人参炔L的含量,根据TC值预测帕金森病的风险:若TC≥0.665,则判定为帕金森病;若TC<0.665,则为正常。
实施例2
采用外部人群对实施例1建立的逻辑回归模型进行验证,其中,患者人群48人,对照人群28人,选择标准同实施例1。
按实施例1中的超高效液相色谱-质谱联用方法测得R1灵芝酸X、R2神经酰胺(d18:1/24:0) 、R3吡喃花青素A、R4牛磺酸、R5神经酰胺(d18:0/24:1)、R8灵芝醇C 、R9油酰胺、R12人参炔L的含量,以验证实施例1中模型结果的准确性,并绘制相应的ROC曲线图,结果如下:
"模型A" 变量为R1+R2,ROC曲线图结果如图7所示,Sensitivity (敏感性)=1,Specificity (特异性)=1,Accuracy (准确度)=1。
"模型B" 变量为R1+R3,ROC曲线图结果如图8所示,Sensitivity (敏感性)=1,Specificity (特异性)=1,Accuracy(准确度) =1。
"模型C" 变量为R1+R4,ROC曲线图结果如图9所示,Sensitivity (敏感性)=1,Specificity (特异性)=1,Accuracy(准确度) =1。
"模型D" 变量为R1+R5,ROC曲线图结果如图10所示,Sensitivity (敏感性)=1,Specificity (特异性)=1,Accuracy(准确度) =1。
"模型E" 变量为R1+R8,ROC曲线图结果如图11所示,Sensitivity (敏感性)=1,Specificity (特异性)=1,Accuracy (准确度)=1。
"模型F" 变量为R2+R9,ROC曲线图结果如图12所示,Sensitivity (敏感性)=1,Specificity (特异性)=1,Accuracy(准确度) =1。
"模型G" 变量为R2+R12,ROC曲线图结果如图13所示,Sensitivity (敏感性)=1,Specificity (特异性)=1,Accuracy(准确度) =1。
数据显示:灵芝酸X与神经酰胺(d18:1/24:0) 、吡喃花青素A、牛磺酸、神经酰胺(d18:0/24:1)、灵芝醇C、油酰胺、人参炔L,都表现出非常高的诊断能力,未来都能进行临床试剂盒的应用。
由此可见,采用上述方法处理患者血清样本并进行检测,所测得数据代入上述模型中,利用逻辑回归模型判断患帕金森病组的风险。
Claims (1)
1.生物标志物灵芝酸X在制备检测帕金森病的诊断试剂中的应用;其特征在于,将灵芝酸X结合神经酰胺(d18:1/24:0) 、吡喃花青素A、牛磺酸、神经酰胺(d18:0/24:1)、灵芝醇C、油酰胺或人参炔L中的任一种来判断是否存在帕金森病的风险;
其中,将灵芝酸X的含量记为R1,神经酰胺 (d18:1/24:0)的含量记为R2,根据公式TC=-10.44-1.482×10-2×R1+3.785×10-4×R2,计算TC值,若TC≥0.252,则判定为帕金森病;若TC<0.252,则为正常;
将吡喃花青素A的含量记为R3,根据公式TC= 6.5312971-4.8659×10-3×R1-8.292×10-4×R3,计算TC值,若TC≥0.700,则判定为帕金森病;若TC<0.700,则为正常;
将牛磺酸的含量记为R4,根据公式TC= 0.6383492-7.3659×10-3×R1+8.076×10-4×R4,计算TC值,若TC≥0.052,则判定为帕金森病;若TC<0.052,则为正常;
将神经酰胺(d18:0/24:1)含量记为R5,根据公式TC= -2.8949589-4.8447×10-3×R1+7.625×10-4×R5计算TC值,若TC≥0.643,则判定为帕金森病;若TC<0.643,则为正常;
将灵芝醇C的含量记为R8,根据公式TC= 10.8670525-7.3833×10-3×R1-4.392×10-4×R8计算TC值,若TC≥0.134,则判定为帕金森病;若TC<0.134,则为正常;
将油酰胺的含量记为R9,根据公式TC=11.25-9.215×10-3×R1-1.687×10-4×R9计算TC值,若TC≥0.114,则判定为帕金森病;若TC<0.114,则为正常;
或将人参炔L的含量记为R12,根据公式TC= 14.2678615-7.3563×10-3×R1-5.421×10-4×R12计算TC值,若TC≥0.665,则判定为帕金森病;若TC<0.665,则为正常。
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Citations (10)
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---|---|---|---|---|
CN105050609A (zh) * | 2012-11-26 | 2015-11-11 | 吴淑芬 | 用于诱导细胞自噬的方法及组成物 |
CN107056867A (zh) * | 2017-04-27 | 2017-08-18 | 峨眉山国芝堂生物科技有限公司 | 灵芝三萜化合物、其药用组合物及其应用 |
CN110618275A (zh) * | 2019-11-01 | 2019-12-27 | 于永鹏 | 帕金森病的诊断标志物及其应用 |
CN111024843A (zh) * | 2019-12-18 | 2020-04-17 | 大连医科大学附属第一医院 | 用于诊断帕金森病的联合标志物及检测试剂盒 |
CN111366651A (zh) * | 2020-03-31 | 2020-07-03 | 中国科学院昆明动物研究所 | 帕金森病特异血清内源小分子标志物及应用 |
CN111679018A (zh) * | 2020-08-14 | 2020-09-18 | 宝枫生物科技(北京)有限公司 | 用于诊断认知障碍的生物标记物及其应用 |
CN111929430A (zh) * | 2020-08-14 | 2020-11-13 | 宝枫生物科技(北京)有限公司 | 用于诊断认知障碍的生物标记物及其应用 |
CN112813159A (zh) * | 2021-03-23 | 2021-05-18 | 广州金域医学检验中心有限公司 | 帕金森病的生物标志物及其应用 |
CN113030318A (zh) * | 2021-03-09 | 2021-06-25 | 上海交通大学医学院附属瑞金医院 | 血浆短链脂肪酸作为多系统萎缩诊断标志物的应用 |
JP2021151988A (ja) * | 2020-02-26 | 2021-09-30 | 財團法人工業技術研究院Industrial Technology Research Institute | 腸管透過性の調整ならびに/または腸管壁浸漏関連疾患の治療および/もしくは予防に用いる組成物 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
TW201420108A (zh) * | 2012-11-26 | 2014-06-01 | Univ Nat Yang Ming | 包含靈芝萃取物的組成物及其用途 |
-
2022
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Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105050609A (zh) * | 2012-11-26 | 2015-11-11 | 吴淑芬 | 用于诱导细胞自噬的方法及组成物 |
CN107056867A (zh) * | 2017-04-27 | 2017-08-18 | 峨眉山国芝堂生物科技有限公司 | 灵芝三萜化合物、其药用组合物及其应用 |
CN110618275A (zh) * | 2019-11-01 | 2019-12-27 | 于永鹏 | 帕金森病的诊断标志物及其应用 |
CN111024843A (zh) * | 2019-12-18 | 2020-04-17 | 大连医科大学附属第一医院 | 用于诊断帕金森病的联合标志物及检测试剂盒 |
JP2021151988A (ja) * | 2020-02-26 | 2021-09-30 | 財團法人工業技術研究院Industrial Technology Research Institute | 腸管透過性の調整ならびに/または腸管壁浸漏関連疾患の治療および/もしくは予防に用いる組成物 |
CN111366651A (zh) * | 2020-03-31 | 2020-07-03 | 中国科学院昆明动物研究所 | 帕金森病特异血清内源小分子标志物及应用 |
CN111679018A (zh) * | 2020-08-14 | 2020-09-18 | 宝枫生物科技(北京)有限公司 | 用于诊断认知障碍的生物标记物及其应用 |
CN111929430A (zh) * | 2020-08-14 | 2020-11-13 | 宝枫生物科技(北京)有限公司 | 用于诊断认知障碍的生物标记物及其应用 |
CN113030318A (zh) * | 2021-03-09 | 2021-06-25 | 上海交通大学医学院附属瑞金医院 | 血浆短链脂肪酸作为多系统萎缩诊断标志物的应用 |
CN112813159A (zh) * | 2021-03-23 | 2021-05-18 | 广州金域医学检验中心有限公司 | 帕金森病的生物标志物及其应用 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
Ganoderic acid X, a lanostanoid triterpene, inhibits topoisomerases and induces apoptosis of cancer cells;Chyi-Hann Li 等;《Life Sciences》;20050603;第77卷(第3期);252-265 * |
Also Published As
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