Suppr超能文献

使用高密度蛋白质微阵列鉴定卵巢癌中的新型自身抗体特征。

Identifying novel autoantibody signatures in ovarian cancer using high-density protein microarrays.

作者信息

Gunawardana C Geeth, Memari Nader, Diamandis Eleftherios P

机构信息

Department of Pathology and Laboratory Medicine, Mount Sinai Hospital, 6th Floor, Room m6-201, 60 Murray Street, Toronto, ON, Canada.

出版信息

Clin Biochem. 2009 Mar;42(4-5):426-9. doi: 10.1016/j.clinbiochem.2008.11.008. Epub 2008 Dec 3.

Abstract

OBJECTIVES

To identify autoantibody signatures in ovarian cancer using protein microarray technology.

DESIGN AND METHODS

Protein microarrays were screened using non-malignant peritoneal fluid (n=30) and ascites fluid pooled from ovarian cancer patients (n=30).

RESULTS

Fifteen potential tumour-associated antigens were discovered. AASDHPPT showed the strongest signal-to-noise ratio.

CONCLUSIONS

Protein microarrays are suitable for autoantibody discovery in ovarian cancer but the signatures are of low frequency.

摘要

目的

利用蛋白质微阵列技术鉴定卵巢癌中的自身抗体特征。

设计与方法

使用非恶性腹膜液(n = 30)和从卵巢癌患者中收集的腹水(n = 30)对蛋白质微阵列进行筛选。

结果

发现了15种潜在的肿瘤相关抗原。AASDHPPT显示出最强的信噪比。

结论

蛋白质微阵列适用于卵巢癌中自身抗体的发现,但这些特征的出现频率较低。

文献AI研究员

20分钟写一篇综述,助力文献阅读效率提升50倍。

立即体验

用中文搜PubMed

大模型驱动的PubMed中文搜索引擎

马上搜索

文档翻译

学术文献翻译模型,支持多种主流文档格式。

立即体验