Krooninen sairaus

tiivistelmä

syntyminen massaspektrometriaa (MS) -pohjaisen allekirjoitukset biomarkkereina on synnyttänyt huomattavaa innostusta onkologit. Kuitenkin vaihtelut normaaleissa yksilöissä myös olemassa, ja ymmärtämään paremmin seerumin peptidin malleja terveiden yksilöiden on tärkeää tutkia tarkemmin tautikohtaisia ​​seerumin peptidi malleja. Sen jälkeen kehitys seerumin peptidin kuvio alustalla, kartoitettiin 500 seeruminäytteet saatiin terveiltä henkilöitä. Näytteitä rintojen (n = 84), keuhkojen (n = 70), ja peräsuolen (n = 30) syöpäpotilaiden tutkittiin. Laaja data-analyysi paljasti vähäinen osuus ikää seerumin peptidi malleja lukuun terveillä henkilöillä 20-30 ja yli 60-vuotiaita. Sukupuoleen liittyviä vaihteluita seerumissa malleja terveiden yksilöiden havaittiin vain 20-30 vuotta vanhoja yksilöitä. Tuloksemme osoittaa suuria eroja yksittäisten peptidi profiileja, mutta 65 peptidejä havaittu 20% tiheämmin terveeseen väestöön. Peptidi profiili kehitettiin kullekin syöpä, joka sisältää 10 erotteleva peptidit eivät yleisempiä terveillä henkilöillä. Sequence tunnistaminen 111 allekirjoituksen peptidien osoitti, että ne joutuivat useaan tiukka klustereita ja useimmat olivat eksopeptidaasia tuotteet seerumin asukas proteiineja. Olemme saaneet MS-pohjainen seerumi peptidiprofiili terveille henkilöille, joka toimii viitekehyksenä tarkkailla syövän esiintymisen peptideillä.

Citation: Hän K, Wen XY, Li AL, Li T, Wang J, Wang HX, et ai. (2013) Serum peptidomin Vaihtelut Terve väestö: Viittaus tunnistaa Cancer-Specific peptidit. PLoS ONE 8 (5): e63724. doi: 10,1371 /journal.pone.0063724

Editor: Philippe Rouet, I2MC INSERM UMR U1048, Ranska

vastaanotettu: 26 kesäkuu 2012; Hyväksytty: 11 huhtikuu 2013; Julkaistu: 08 toukokuu 2013

Copyright: © 2013 He et al. Tämä on avoin pääsy artikkeli jaettu ehdoilla Creative Commons Nimeä lisenssi, joka sallii rajoittamattoman käytön, jakelun ja lisääntymiselle millä tahansa välineellä edellyttäen, että alkuperäinen kirjoittaja ja lähde hyvitetään.

Rahoitus: Tämä työ tukivat avustuksia National Key Technology R Bruker Daltonics) varustettu pulssi ioniekstraktio- lähde. MALDI-TOF-MS-järjestelmä ohjaa flex ohjausohjelmisto v.2.0 (Bruker Daltonics). Ionisaatio saatiin aikaan säteilyttämällä typpilaserilla (337 nm), joka toimii 4 Hz. Ionit kiihdytetään 20 kV 250 ns pulssi ioniekstraktio- viive. Kukin spektri oli havaittu lineaarinen positiivinen toiminto ja sen ulkoisesti kalibroitu käyttäen seosta, jossa peptidi /proteiini standardien välillä 1000 ja 10000 Da.

Peptidisekvensointi

FT-ICR tandem massaspektrometriä (Bruker Daltonics) on varustettu 9,4 T suprajohtava magneetti ja nano HPLC-järjestelmän. Käytimme nanoESI lähde varustettu kulmikas off-akseli ruiskuttamalla järjestelmä positiivinen ioni-tilassa. Jännite syötetään metallipinnoitetut kapillaarinen sisäänkäynnin sähkösumutus lähteen asetettiin välille-1200 V ja -1600 V. uutetaan peptidit poistettiin suola ja sekvensoitiin autoMSn tilassa MS /MS tehostustoiminto. Q FTMS perustettiin tehdä MS /MS skannaa. Valittu ioni pirstomaa törmäyksen aiheuttama dissosiaatio (CID). Kaikki massaspektrit hankittiin laajakaistan tilassa massan välillä m /z 300-3000 512 k datapisteitä. Spektrit kalibroitiin ulkoisesti Agilent ES tuning mix (luettelonumero G2421A, Palo Alto, CA) neljän pisteen kalibrointi. Instrumentti kontrolloitiin käyttäen ohjelmistoa Apex 1,0 ja analysoitiin DataAnalysis 3.4. (Bruker Daltonics). Kaikki MS /MS datan ajaa olivat dekonvuloidaan ja sitten siirretty tiedosto (.mgf), ja syötettiin hakukoneeseen Mascot (www.matrixscience.com). Peptidi massa toleranssi asetettiin 10 ppm, ioniosan massa toleranssi asetettiin 0,01 ja massa tyyppi emopeptidi ja peptidifragmentin asetettiin monoisotooppinen.

SIGNAALINKÄSITTELYN

Spectra muunnettiin excel tiedostomuoto mukana m /z-arvo ja signaalin intensiteetin käyttämällä FlexAnalysis 2.0 -ohjelman. Jokainen spektri oli tasoitettu käyrä, Perustason vähentämisen ja huippu merkintöjä. Kaikki spektrit pätevän massa piikkejä (signaali-kohina-suhde 5) massa-to-lataussuhteissa (m /z) välillä 1000 ja 10000 Dalton koottiin merkitty. Kaikki Huippuintensiteetit normalisoitiin yhteensä ionivirran m /z ja kaikki spektrit otettiin sitten linjaus. Me normalisoitui ja linjassa huiput muodostavat erillisiä spektrejä käyttämällä MatchPeaks ohjelmistoa. Linjaus alkaa ensimmäisestä huippu [jonka massa ja varauksen suhde (m /z) on merkitty X] kuin ”ankkuri”. Jos toinen huippu on m /z = Y, määrittelemme suhteellisen massan virhe olla | X _ Y | /X. Ohjelmisto tunnistaa kaksi piikkiä jos suhteellinen massa virhe on 0,3%. Normalisoinnin jälkeen ja kohdistus, huippu luetteloita sitten binned käyttämällä resoluutiota huiput ja taulukkolaskenta luotiin vielä tilastollista analyysiä.

Classification

SIMCA P + ™ ohjelmisto, kehitetty Umetrics, oli käytetään myös visualisointiin ja tilastolliseen analyysiin eri ikäryhmien 500 terveitä yksilöitä. Sen jälkeen signaalinkäsittely, graafinen katsoja spektrin excel-muodossa. SIMCA P + ohjelmisto alkaa analysoida dataa tilastollista algoritmia, pääkomponenttianalyysi (PCA), osittainen pienimmän Square (PLS) ja Orthoganal Signal Correction (OSC) ja sitten viedä massaspektrit Viewer, visuaalinen käyttöliittymä jalostettuja spektritiedot, tontteja. Lopuksi tässä asiakirjassa, analysoimme kaikki dataa suoraviivainen kemometrisiksi lähestymistapa nimeltään osittainen pienimmän Squares- Diskriminanttianalyysi (PLS-DA) B

Tulokset

Serum peptidi profilointi

Seerumi profiilia kupari-kelatoidun magneettinen helmi-sitoutuvien peptidien havaittiin käyttäen MALDI-TOF-MS (kuvio 1A) ja näytetään mukainen massa: varauksen suhde (m /z) (kuvio 1 B). Näytteen käsittely keräämisen jälkeen oli yhtenäinen, joihin liittyy 2 pakastaa ja sulattaa syklit tallentaa ja näyte näytteitä peptidin louhinta ja MS-analyysia. Peptidit uutettu kupari-kelatoituna magneettiset helmet, ja pestiin, eluoitiin, sekoitettu matriisi, ja talletettu MALDI tähtäintaulu, jota seuraa MALDI-TOF MS-analyysi. Järjestelmän toistettavuus ensin määritetään suhteessa suhteellisen huippuintensiteetit (kuvio 1 B). Näytteitä 500 terveiden yksilöiden eri-ikäisiä jaettiin satunnaisesti aikana käsittelyyn ja analysointiin. Kun käsitellyt spektrit linjattu, tiedot jokaisesta näytteestä analysoitiin tilastollisesti. Peptidi profiileja kaikki näytteet analysoitiin käyttämällä Partial Least-Squares (PLS) algoritmia (kuvio 1A), jotka sisältyvät SIMCA P + ohjelmistopaketti. Kerroin varianssi (CV) ja piikin intensiteetti laskettiin 10 satunnaisesti valittua huiput signaali: kohina-suhde 5 ja m /z 1-10 kDa edustavat matala-, keski-, ja korkean molekyylipainon peptidejä. Suurin massa siirtyy yli alueen 1-10 kDa olivat 0,012% peptidin kalibrointia seoksen ja 0,018% varten yhdistettyä seeruminäytettä. Nämä tulokset korreloivat muunnelma 1DA absoluuttisen massan siirtymä signaaleja 3000 Da. Within-day (kuvio 1 B, taulukko S4) ja välillä päivän (taulukko S4) ansioluettelot suoraan MS-analyysi peptidien olivat molemmat 15%.

(A) tutkimus yleiskuva. Kaaviossa suunnittelu terveen seerumin peptidomin demografiset tutkimus, ja tilastollinen analyysi lähestymistapa sukupuolen ja eri ikäryhmissä. (B) Esimerkki sisällä aikavälin toistettavuus massaspektrit. Serum yhdistetyssä terveen näytteen (10 henkilöä) valmistettiin kupari kelatoitumatta magneettihelmi uuttamalla. Kuusi yhdessä päivässä satunnaisesti valittu spektri on saatu MALDI-TOF MS ja pseudo geeliä spektrit käytetään analyysissa. Analyysi m /z-alue on 1 KD 10 KD. (C) ikäjakauma 500 terveillä koehenkilöillä. Värillinen kentät ilmaisevat viittä ikäryhmissä käytetään tässä tutkimuksessa. Mustat vaakasuorat viivat edustavat mediaanit kunkin kohortin. (D) jakelu 65 peptidien kanssa molekyylipainoalueita.

Serum peptidomin vaihtelevuus

arvioimiseksi seerumissa peptidomin monimuotoisuus ja mahdollisia vaikutuksia väestörakenteen parametrien, kuten sukupuolen ja iän seerumin peptidi profilointi, keräsimme verta 500 terveillä vapaaehtoisilla ja valmistettu näytteet käyttäen standardia kliinistä protokollaa. Vapaaehtoiset valittiin tutkimukseen, jolloin saatiin viisi ikäryhmissä: 20-30 vuotias (61 naista ja 22 miestä), 30-40 vuotta vanha (68 naista ja 52 miestä), 40-50 vuotta vanha (78 naista ja 92 miestä) 50-60 vuotias (48 naista ja 56 miestä), ja yli 60-vuotiaita (13 naista ja 10 miestä) (kuvio 1 C). Seerumin peptidi profiileja samanlaisia ​​kelatoivien motiivien affiniteettipuh- haettu samanaikaisesti. Yleinen peptidi profiilit kaikki näytteet analysoitiin. Vaikka peptidi-profiilit vaihtelevat yksilöllisesti, 65 peptidit havaittiin taajuus on yli 20% terveillä väestöstä ja niiden m /z ja esiintymistiheyden on lueteltu kuviossa 2. Suurin osa valitut piikit vastasi peptidien molekyyli- massa on alle 5000 Da (kuvio 1 D).

m /z (massa: varaus-suhde) osoittaa protonoidut keskimääräistä molekyylipainoa (m + H) lineaarinen MALDI-TOF-MS. Red: nolla taajuus syövät; Green: 20% taajuus; Sininen: 20-50% taajuus; Harmaa: 50%.

tutkimaan, ovatko 65 peptidit edustivat seerumissa peptidin rakenteessa terveen väestön analysoimme myös esiintyminen taajuus 65 peptidien seerumeissa rintojen (n = 84 ), keuhko (n = 70), ja peräsuolen (n = 30) syöpäpotilailla. Tulokset osoittavat, että suurin osa 65 peptidien havaittiin syöpää potilailla, joilla on taajuus, joka on merkittävästi erilainen kuin terveen populaation (kuva 2). Se viittaa siihen, että 65 peptidejä voidaan kehittää allekirjoituksen terveillä yksilöillä ja tarjoavat viitekehyksen määriteltäessä syövän peptidi malleja. Toisaalta, huomasimme 3 sarjaa 10 erottuva peptidien korkean taajuuden kolmessa eri syöpiä (kuvio 3), ja totesi, että niitä ei ole havaittu terveeseen väestöön (kuva 2).

punainen tähti: esiintyminen kolmessa syöpiä 20% taajuus; Sininen tähti: esiintymisestä kahdessa kolmesta syöpiä 20% taajuus.

sukupuoleen liittyvä seerumin peptidi vaihtelu oli vähäpätöistä 500 näytettä (kuvio 4A), paitsi ryhmässä 20 -30 vuotta täyttäneistä. Vuonna 20-30-vuotiaiden ikäryhmässä, viiden ensimmäisen PLS komponentit oli R

2 arvo 0,82. Iän myötä, sukupuolten vaihtelevuus tuli pienempi, ja viiden ensimmäisen PLS komponentit oli R

2-arvot alle 0,5. Tutkimuksemme osoitti myös merkityksetöntä ikään liittyvää vaihtelua väliset vertailut useimmissa ryhmissä. Kuva 4B sisältää 3D sirontakuvaajiin kolmen ensimmäisen PLS komponenttien jokainen pari ikäryhmissä. Merkittävä ero esiintyi ainoastaan ​​välisen pariutumisen 20-30 ja 60-80 vuotta vanhoja ryhmiä, joissa viiden ensimmäisen PLS komponentit oli R

2 arvo 0,64. Kaiken kaikkiaan lähemmäs kaksi ikäryhmissä, sitä vähemmän vaihtelua (kuva 4B).

(A) 3D sirontakuvaajiin PLS analyysin seerumin peptidi profiilit johdettu mies (sininen) ja naisten (punainen) luovuttajien eri ikäluokista. (B) 3D sirontakuvaajiin PLS analyysi ikään liittyvien vaihtelu seerumin peptidin profiileja.

Serum peptidin tunnistaminen

Jotta saat paremman luottamuksen peptidi tunnuksilla, käytimme hybridi FT- ICR MS /MS 9,4 T suprajohtava magneetti ja nano-HPLC järjestelmä saataisiin oikeaa massamittaukset (enintään 2 ppm). Peptidien terveistä yksilöistä ja kolme ryhmää syöpäpotilaita, 111 positiivisesti tunnistettiin tietokannasta hakuja MASCOT (taulukko 1). Huomaa, että m /z-arvot on lueteltu taulukossa 1 ovat monoisotooppinen ja keskimääräinen isotooppisten arvot + H [M + H] (sopusoinnussa saadut tulokset MALDI). Kuvio 5 esittää tyypillistä esimerkkiä datan, jotka on saatu peptidin SSSYSKQFTSSTSYNRGDSTFESKSY (Fibrinogeeni α), joka tunnistettiin kolmen varautuneen ionin massa tarkkuus 0,3 ppm. 111 peptidejä, jotka ovat peräisin 20 luonnossa esiintyvää seerumin proteiineja, mukaan lukien fibrinopeptidi α (FPA), ITIH4 ja C3f. Mielenkiintoista on, että muutamaa peptidisekvenssejä ryhmittyneet sarjaa päällekkäisiä fragmenttien samassa linjassa kunkin ryhmän sisällä joko C tai N-päässä ja tikapuumainen typistykset vastakkaisissa päissä. Sekvenssiosoitukset oli joko edellä pisterajojen tai oli yksiselitteisesti määrätty esiaste ioni massa, ja valitut ioniosan massoja (y tai b) sovitettu tietyn rung tikkaat.

(A) Base huippu ioni kromatogrammi seerumin peptidit. Nuoli osoittaa piikin, mukaan lukien kolmen varautuneen peptidin m /z 977,7690 (B) Massaspektri ioni kromatografia piikin kohdassa (A), timantti osoittaa prekursori-ioni m /z 977,7690. Insertti on suurennettuna esiasteen ioni osoittaa triple-peritään ioni suurilla massan tarkkuudella (0,3 ppm). (C) Tandem massaspektri kolmen varautuneen peptidin m /z 977,7690 aminohapposekvenssin päätelty y-ioni-sarjan. Huomaa, että y-ionit alkunsa C-pää ja sekvenssi siksi lukee takaperin.

Keskustelu

Serum peptidomin moninaisuus sisältää runsaasti erilaisia ​​tautikohtaisia ​​diagnostiset tiedot. Koostumus seerumin peptidomin on todellinen peili jatkuvan solu- ja elinjärjestelmän toiminta. Vaikka tämä tarkoittaa sitä, että osajoukot seerumin peptidomin voi mahdollisesti heijastaa hienovarainen tauti tapahtumia pienissä kudoksessa määriä, se tarkoittaa myös sitä, että peptidomin vaihtelee jatkuvasti vastauksena jatkuvaan päivittäiseen fysiologisiin tapahtumiin [1], [22]. Onkologit ja kliiniset kemistit pelkäävät, että taso yksittäisten peptidien voidaan suuresti vaikuttaa erilaisia ​​ei-tautiin liittyvät epidemiologiset tekijät ja normaaleissa fysiologisissa olosuhteissa. Vaihtelut terveillä henkilöillä myös olemassa ja todennäköisesti edistää vaikeaa tuoda esiin tautikohtaista signaaleja seerumissa peptidin profiileja. Niinpä, kuten minkä tahansa biomarkkereiden löytö, suurta huolellisuutta tarvitaan vähentämään bias. Näin suuri määrä terveiden yksilöiden on mitattava määritellä terveen seerumin peptidin profiili. Olemme kehittäneet ainutlaatuisen tutkia suuren kohortin identtisesti kerätään ja käsitellään näytteitä 500 tervettä miestä ja vuotiailla naisilla 20-80 vuotta. Laaja analyysi MALDI-TOF MS-tiedot on ehdottanut vähäinen tasa panos seerumin peptidi kuvioita kaikissa mutta ne 20-30 vuotta vanha. Tuloksemme osoittivat lisäksi, että oli merkittävä ero peptidikoostumuksen ainoastaan ​​välisen pariutumisen 20-30 ja 60-80 vuotta vanhoja ikäryhmissä. Lisäksi vaihtelevuus pieneni ryhminä tuli lähemmäksi iän.

ikä ja sukupuoli ovat tärkeimpiä mahdollisia lähteitä harhaa, jotka voivat vaikuttaa molekyylien malleja on arvioitu ja ennustavia hyödyllisyys. Seerumin peptidi profiilit vaikuttavat vaihtelut geenien ilmentyminen ja transkription jälkeisiä. Äskettäin Villanueva raportoitu merkityksetön eroja seerumin malleja eri ikäryhmissä, mutta jakoi tiedot ikäluokista 20-35, 35-50 ja 50-80 vuotta (20). Meidän kokeissa ikäryhmien jaettiin 10 vuoden ikäluokat paitsi edellä ikä 60, ja vertailut tuottanut yhdenmukaisia ​​tuloksia kaikissa ryhmissä paitsi 20-30 ja yli 60-vuotiaita. Yhdenmukainen raportin Villanueva, sukupuoleen liittyvät vaihtelut seerumin profiilien terveillä henkilöillä havaittiin ainoastaan ​​niissä 20-30 vuotta vanha. Koska keuhko-, rinta- ja peräsuolen syövän potilaiden tutkimuksessamme olivat pääasiassa 40 tai vanhempi, ikä ja sukupuoli eivät todennäköisesti bias syövän seerumi profiileja. Kuitenkin ikä ja sukupuoleen liittyvät vaihtelut tulee harkita tutkimuksiin osallistuu syöpäpotilasta alle 30-vuotiaita.

Muita mahdollisia harhaa lähteet mukana näytteen keräys, käsittely ja varastointi, MS havaitsemiseen, ja data-analyysimenetelmiä. Nämä lähteet on aiempien tutkimusten ja korjataan kokeissa. Ratkaisevan tärkeitä lähteitä vaihteluun ovat veriputkea, hyytymisnopeus ja lämpötilan, ja määrä jäädytys-sulatus -sykliä. Muita lähteitä ovat erästä-erän epäjohdonmukaisuus magneettihelmet, MALDI näyte kiteytys, ja taso laser säteilytys [17], [23], [24]. Lisäksi huolellinen laadunvalvonta varmistetaan jatkuva peptidin louhinta ja MS havaitseminen olosuhteissa. Magneettinen helmi reagenssi valmistetaan meidän lab näytetään merkityksetön vaihtelua erien välillä. Korkea herkkyys ja toistettavuus magneettisten-helmi-pohjainen seerumin profilointia, joka kannatti äskettäisessä tutkimuksessa Villanueva et al, saavutettiin myös tutkimuksessamme [14] – [16], [18].

peptidit tiedetään vaihtelevan luonnollisesti ilmaantuvuus on suuri (esim 65 peptidien havaittiin yli 20%: n terveen kohortin kuviossa 2) voidaan joko eliminoida diagnostisina markkereita tai tiukemmin tutkittava, ainutlaatuinen varianttien erityisiä sairauksille. Sitä vastoin peptidit todettu vaihtelevan alhaisella taajuudella ovat suurempia kiinnostaa biomarkkereiden löytö ponnisteluja. Havaitsimme 3 sarjaa allekirjoituksia, joista kukin sisältää 10 erotteleva peptidejä. Jokainen sarja 10 peptidien voimakkaasti liittyy tiettyyn syöpään eikä ollut läsnä seerumissa profiilin mallia terveeseen väestöön. Uskomme lähestymistapa ja havainnot on kuvattu tässä raportissa lisäävät ymmärrystä seerumin peptididiversiteettiä ja ovat myöhemmin käyttöön kliinisissä proteomiikka.

identiteetit sekä normaalin seerumin peptidomes ja peptidit käsittävät syrjivä ionit voivat mahdollisesti johtaa oivalluksia koskevat niiden lähteet ja suhteet taustalla fysiologian ja patologian. Vaikka edistysaskeleet MS nyt mahdollista tunnistaa pieniä ja keskisuuria peptidit seerumissa käyttäen vain mikrolitran-tilavuusnäytteitä tämä tekniikka on edelleen merkittävä este hakemuksen kliinisiin proteomiikka. Suoraa tunnistamista peptidien tryptinen pilkottu seerumin edelleen vaikea monimutkaisuuden vuoksi näytteiden. Suora MS /MS olevien peptidien tunnistamiseksi käyttäen MALDI TOF /TOF ei ole mahdollista, koska läsnäolo useita peptidejä, vaikka pieni massa ikkunat. Vaikka offline nanoLC-MALDI voisi ratkaista tämän ongelman, olemme sitä mieltä, että paras tapa tunnistaa peptidejä monimutkaisista seoksista on Fourier-muunnos MS (FT-MS), jossa tarkka massa kiinnostavan peptidin saadaan [25] – [27 ]. Käyttämällä FT-MS ja virikkeellistämisstrategioita luonnehtia matalan molekyylipainon alueella proteomin olemme tunnistaneet 111 peptidejä, mukaan lukien 20 peptidien 20% taajuus terveillä seerumeissa (kuvio 2, kuvio 3 ja taulukko 1), 6 syrjivä ioneja keuhkosyöpä, 4 peräsuolisyövässä, ja 8 rintasyövän (kuva 3 ja taulukko 1).

Villanueva et al. kertoi, että sekvenssi tunnistaminen 61 allekirjoituksen peptidien osoitti, että ne jakautuvat useisiin tiukka klustereita, ja useimmat syntyvät eksopeptidaasia toimintoja, jotka antavat syöpätyypin-eroja [2]. Seerumi peptidit työskenteli syöpä allekirjoitukset eivät ole klassista markkereita, mutta ne voivat olla sisäsyntyinen alustan allas todellinen biomarkkerit, eli proteaaseja. Koska ne eivät ole vapautuu syöpien, ne edustavat todennäköisesti epäspesifisen epiphenomenon liittyy syövän läsnäolon [1], [2], [23]. Olemme osoittaneet, että suurin osa peptidien yksilöityjen sekä terveille henkilöille ja syöpäpotilaiden olivat ryhmittyneet sarjaa päällekkäisiä fragmenttien linjassa tikapuumainen katkaistuille; useimmat ovat eksopeptidaasia tuotteita seerumin asukas proteiineja. Miten peptidi profilointi voi myötävaikuttaa mekaanisesti sekä syöpää erityisiä ja syöpätyypin ominaisia ​​luokituksia yhä selittämättä ja saattavat vaatia paljon tulevien tutkimuksen ymmärtää. Siitä huolimatta erot ovat tilastollisesti merkitseviä, joilla tärkeitä tietoja, jotka voivat olla suoria kliinistä hyötyä sijaislajeina biomarkkereita muodossa proteomiin metabolomic tuotteita. Uskomme, että proteolyyttinen hajottavien kuvioita seerumissa peptidomin sekä syöpäpotilaiden ja terveiden verrokkien pidä tietoja tärkeitä määriteltäessä syövän peptidi profiilien, joilla voi olla suora kliinistä hyötyä sijaislajeina biomarkkereita.

tukeminen Information

Taulukko S1 .

Rintasyöpä potilaan demografiset.

doi: 10,1371 /journal.pone.0063724.s001

(DOC) B Taulukko S2.

peräsuolen syöpä potilaan demografiset.

doi: 10,1371 /journal.pone.0063724.s002

(DOC) B Taulukko S3.

Ei-pienisoluinen keuhkosyöpä potilas demografiset.

doi: 10,1371 /journal.pone.0063724.s003

(DOC) B Taulukko S4.

toistettavuus massaspektrit profiloidaan kupari-Kelatoitujen helmiä ja MALDI-TOF-analyysi.

doi: 10,1371 /journal.pone.0063724.s004

(DOC) B