利用脂质生物标志物预测糖尿病周围神经病变的方法技术

本发明专利技术公开了一种利用脂质生物标志物预测糖尿病周围神经病变的方法，通过OPLS‑DA模型，筛选出正常人组群和糖尿病周围神经病变组群之间的6个差异性化合物，即与糖尿病周围神经病变相关的脂质生物标志物，并通过构建逻辑回归模型，得到根据这些脂质标志物预测糖尿病周围神经病变的方法，快捷方便，准确度达到97.5％。

Method for predicting diabetic peripheral neuropathy using lipid biomarkers

The invention discloses a method for using lipid biomarkers predictive of diabetic peripheral neuropathy, through the OPLS DA model, screened between normal group and diabetic peripheral neuropathy group of 6 different compounds, namely lipid biomarkers associated with diabetic peripheral neuropathy, and through the construction of logistic regression according to the model, get the method, predict the diabetic peripheral neuropathy of these lipid markers is fast and convenient, the accuracy can reach 97.5%.

【技术实现步骤摘要】
利用脂质生物标志物预测糖尿病周围神经病变的方法
本专利技术涉及生物
，尤其涉及一种利用脂质生物标志物预测糖尿病周围神经病变的方法，能够准确预测糖尿病周围神经病变。
技术介绍
糖尿病并发症高达100多种，是目前已知并发症最多的一种疾病。糖尿病死亡者有一半以上是心脑血管所致，10％是周围神经病变变所致。因糖尿病截肢的患者是非糖尿病的10～20倍。临床数据显示，糖尿病发病后10年左右，将有30％～40％的患者至少会发生一种并发症，且并发症一旦产生，药物治疗很难逆转，因此在预防与治疗糖尿病的同时，应尽早预防与控制糖尿病并发症的发生。糖尿病慢性并发症主要为大血管病变(心脏病、周围神经病变、脑血管意外及下肢血管病变)、微血管病变(糖尿病视网膜病变、糖尿病周围神经病变和神经病变等)。以累及心、脑、肾等生命器官和危害严重为特点，是糖尿病防治的重点和难点。失控的血糖升高导致的组织损伤是多种糖尿病并发症的主要原因，具体的致病机理主要包括①持续的高血糖使多种血浆及组织蛋白质发生非酶糖化，形成非酶糖基化终产物而丧失正常生理功能；②高血糖导致醛糖还原酶活性增加，山梨醇代谢旁路增强，其产物多元醇在胞内堆积本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种利用脂质生物标志物预测糖尿病周围神经病变的方法，其特征在于，主要包括以下步骤：步骤1、筛选出正常人组群和糖尿病周围神经病变组群之间VIP值大于1的排名前6位的差异性化合物，分别为表1所示：表1

【技术特征摘要】
1.一种利用脂质生物标志物预测糖尿病周围神经病变的方法，其特征在于，主要包括以下步骤：步骤1、筛选出正常人组群和糖尿病周围神经病变组群之间VIP值大于1的排名前6位的差异性化合物，分别为表1所示：表1步骤2、利用逻辑回归模型1进行计算，得到TC值，所述逻辑回归模型1的计算公式为：TC＝20.086+(-0.282)R751+(-2.136)R754+(-0.116)R793+(1.237)R1489+(-2.553)R1400+(-6.693)R1604；步骤3、根据所得TC值进行判断，TC＝0为否；TC＝1为是。2.如权利要求1所述的利用脂质生物标志物预测糖尿病周围神经病变的方法，其特征在于，步骤1中利用OPLS-DA模型对差异性化合物进行筛选，筛选条件VIP>1。3.如权利要求2所述的利用脂质生物标志物预测糖尿病周围神经病变的方法，其特征在于，步骤1中筛选的具体方法为：步骤1.1将样品进行超高效液相色谱和质谱分析，得到脂质组学数据，将正常人组群和糖尿病周围神经病变组群分别计为CK及ZWSJBB；步骤1.2对脂质组学数据进行标准化操作...

【专利技术属性】
技术研发人员：王文军，陈显扬，萨日娜，马占青，任素玲，段晓波，
申请(专利权)人：北京骐骥生物技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11