| 基于单细胞质谱分析的膀胱癌细胞分型研究 |
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| 引用本文： | 孙佳琪,陈安琪,闫明月,傅广候,李刚强,金百冶,陈腊,闻路红.基于单细胞质谱分析的膀胱癌细胞分型研究[J].分析测试学报,2023(5):621-627. |
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| 作者姓名： | 孙佳琪 陈安琪 闫明月 傅广候 李刚强 金百冶 陈腊 闻路红 |
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| 作者单位： | 1. 宁波大学 高等技术研究院，浙江 宁波 315211； 2. 宁波华仪宁创智能科技有限公司，浙江 宁波 315100； 3. 广州市华粤行仪器有限公司，广东 广州 511400； 4. 浙江大学医学院附属第一医院，浙江 杭州 310009 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划资助项目（2022YFF0705002）；国家自然科学基金资助项目（81902604）；浙江省重点研发计划项目（2020C03026，2020C02023）；宁波市3315创新团队项目（2017A-17-C）；宁波市重点研发计划项目（2022Z130）；广州市番禺区创新创业领军团队资助项目（2017-R01-5）；宁波大学王宽诚幸福基金项目 |
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| 摘 要： | 单细胞质谱分析能够获得单个细胞的代谢图谱，揭示细胞之间的异质性，在肿瘤学研究中具有重要价值。该文采用单细胞质谱和机器学习技术，建立了膀胱癌细胞亚型的鉴别方法。基于所采集的单细胞代谢数据，分别使用线性判别分析、随机森林、支持向量机、逻辑回归建立了机器学习分类模型，并进行了模型的性能评估。结果表明，各机器学习模型均具有良好的膀胱癌细胞分型能力，分类准确率≥94.9%，灵敏度≥88.6%，特异度≥93.3%。其中，随机森林算法的分类准确率达100%，模型的受试者工作特征曲线下面积达1。该方法实现了膀胱癌单细胞的代谢物检测及细胞亚型区分，也为更广泛的单细胞代谢组学研究提供了参考。
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| 关 键 词： | 单细胞质谱分析 膀胱癌 代谢物检测 细胞分型 |
Typing of Bladder Cancer Cells Based on Single-cell Mass Spectrometry |
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| SUN Jia-qi,CHEN An-qi,YAN Ming-yue,FU Guang-hou,LI Gang-qiang,JIN Bai-ye,CHEN L,WEN Lu-hong.Typing of Bladder Cancer Cells Based on Single-cell Mass Spectrometry[J].Journal of Instrumental Analysis,2023(5):621-627. |
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| Authors: | SUN Jia-qi CHEN An-qi YAN Ming-yue FU Guang-hou LI Gang-qiang JIN Bai-ye CHEN L WEN Lu-hong |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | single-cell mass spectrometry bladder cancer metabolite detection cell typing |
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