[发明专利]一种筛选生物标志的方法

说明书

本发明公开了一种筛选生物标志的方法，其包括：以非标记定量分析方法，分别获得两组生物样品中不同生物标志类物质的名称和对应的相对强度值，并将不同生物标志类物质的相对强度值进行归一化处理，对两组生物样品中每一种生物标志类物质对应的归一化后的平均强度值分别进行t检验，计算出p‑value，并采用BH法对p‑value进行校正，以计算得到的FDR值作为q‑value，其小于或等于显著性水平，则该q‑value对应的生物标志类物质为差异表达。通过BH方法校正p‑value，在检验出尽可能多的候选差异表达蛋白质的同时将错误发现率控制在一个可以接受的范围内，从而提高了检验准确性。

技术领域

本发明涉及生物技术与蛋白质组学技术领域，具体而言，涉及一种筛选生物标志的方法。

背景技术

生物体内含有多种物质，其中有些物质发生了差异性表达，需要通过一定的技术手段来获得差异性表达的信息，例如，定量蛋白质组学通过对质谱仪产生的大量质谱数据进行分析，比较不同样本中蛋白质相应肽段的信号强度，从而对肽段对应的蛋白质进行相对定量。定量蛋白质组学中，差异蛋白质的检测是一项重要的研究目标。

专利号为ZL201310397694.2的专利中公开了一种检测差异表达蛋白质的方法，包括：肽谱匹配、可信度评价、肽段信号提取、肽段比值计算、蛋白质比值计算、统计学分析。其中，肽谱匹配对实际二级谱图与理论二级谱图进行匹配打分，取可信度高的匹配结果，从实际得到的一级谱图中提取每个肽段在各种样品中的信号，计算相同肽段在不同样品中的信号比值，并将肽段比值整合为相应蛋白质比值，并给出蛋白质比值的置信区间，最终通过统计学分析确定差异蛋白。专利号为ZL200910045221.X也公开了一种利用蛋白质芯片技术鉴定差异表达蛋白的新方法，包括：将实验样本进行蛋白质芯片的实验操作，每个样本得到一系列蛋白质离子峰的数据；根据实验设计的情况对样本进行分组，得到不同样本间的差异蛋白峰；最终对差异蛋白峰进行蛋白质预测。

但是，以上方法和其他已有的利用蛋白质质谱数据进行定性定量分析的方法，均存在的主要问题是差异蛋白质的检测结果的准确性无法保证。

鉴于此，特提出本发明。

发明内容

本发明的目的在于提供一种筛选生物标志的方法，以改善上述问题。

本发明是这样实现的：

本发明的实施例提供了一种筛选生物标志的方法，其包括：以非标记定量分析方法，分别获得两组生物样品中不同生物标志类物质的名称和对应的相对强度值，并将不同生物标志类物质的相对强度值进行归一化处理；其中，两组生物样品对应的生物标志类物质的种类相同。

对两组生物样品中每一种生物标志类物质对应的归一化后的平均强度值分别进行t检验，以通过以下公式获得t-value。

其中，m和n分别为两组生物样品中的样品个数，s(i)为标准差，s₀为预设的0～2范围内的最小差异倍数值，a为自由度，和分别为两组生物样品中的第i种相同生物标志类物质的归一化后的平均强度值。

通过t分布的累积分布函数来检索观察t-value的绝对值的累积概率，从而计算出p-value，采用Benjamini-Hochberg法对p-value进行校正，计算得到FDR值。如果某一个p-value所对应的FDR值大于排序的前一位p值所对应的FDR值，则放弃公式计算出来的FDR值，选用与它前一位相同的值；反之则保留计算的FDR值。最终得到的值记为q-value。q-value小于或等于显著性水平，则该q-value对应的生物标志类物质为差异表达的生物标志类物质。

需要说明的是，一些实施方式中，上述筛选生物标志的方法不以疾病的诊断和治疗为目的。