血清乙型肝炎病毒大蛋白檢測與臨床應(yīng)用研究.pdf

1、目的：
　　 (1)探討血清乙型肝炎病毒大蛋白(HBV-LP)濃度標準曲線的最適擬合模型,并考察SPSS和Excel規(guī)劃求解擬合與優(yōu)選HBV-LP濃度標準曲線的效果,以建立HBV-LP濃度檢測的方法學(xué)。
　　 (2)探討血清HBV-LP在監(jiān)測HBV感染者的病毒復(fù)制、疾病進程、抗病毒療效與預(yù)后判斷中的臨床應(yīng)用價值。
　　 方法：
　　 (1)HBV-LP標準品吸光度檢測采用酶聯(lián)免疫吸附試驗,采用SPSS軟件

2、回歸分析和Excel軟件規(guī)劃求解對HBV-LP標準品濃度與吸光度進行四參數(shù)方程模型、線性模型、對數(shù)線性模型、二次多項式模型、三次多項式模型、S模型、Logistic模型的曲線擬合,比較兩種擬合方法的各回歸模型擬合效果的一致性,并根據(jù)各回歸模型決定系數(shù)的大小來優(yōu)選血清HBV-LP濃度標準曲線最適擬合模型。
　　 (2)對162例HBV感染者及47名正常對照血清采用酶聯(lián)免疫吸附試驗檢測HBV-LP、乙型肝炎病毒前S1抗原、病毒前S2

3、抗原及乙型肝炎血清標志物；FQ-PCR定量檢測HBV-DNA。
　　 結(jié)果：
　　 (1)HBV-LP標準品濃度與吸光度的散點圖呈非線性趨勢；四參數(shù)方程模型、線性模型、對數(shù)線性模型、二次多項式模型、三次多項式模型、S模型、Logistic模型的回歸方程均有意義(P<0.001),決定系數(shù)分別為0.9995、0.9249、0.8765、0.9975、0.9989、0.9799、0.8647。其中四參數(shù)方程模型、二次多項式模

4、型、三次多項式模型、S模型的擬合精度較好,以四參數(shù)方程模型最佳。兩種擬合方法的回歸方程均有意義(P<0.001),其決定系數(shù)小數(shù)點后四位是一致的；
　　 (2)HBV感染組與健康對照組間HBV-LP含量存在差異顯著性(P<0.01)；162例HBV感染者血清中,HBV-LP濃度與HBV-DNA拷貝數(shù)間具有良好的正相關(guān)性(rs=0.64,P<0.001),不同HBV-DNA拷貝數(shù)組別間HBV-LP濃度存在差異顯著性(P<0.01)

5、；HBeAg、HBV-DNA、HBVpreS2、HBVpreS1不同模式間HBV-LP含量及陽性率均存在差異顯著性(P<0.001)；HBV-LP與HBV-DNA、HBeAg、HBVpreS2、HBVpreS1間均關(guān)聯(lián)顯著(P<0.01)。HBV-LP與HBV-DNA、HBeAg、HBVpreS2、HBVpreS1間陽性率均存在差異顯著性(P<0.05),HBV-LP陽性率為84.57％,較HBV-DNA、HBeAg、HBVpreS2、

6、HBVpreS1均敏感。其中HBeAg陰性組中HBV-LP與HBVpreS1、HBVpreS2、HBV-DNA間陽性率均存在差異顯著性(P<0.05),HBV-LP陽性率為76.77％(76/99),較HBV-DNA,HBVpreS2,HBVpreS1均高(P<0.01)；DNA陰性組中HBV-LP與HBVpreS2、HBVpreS1、HBeAg間陽性率均存在差異顯著性(P<0.05),HBV-LP陽性率為73.33％,較HBVpreS

7、2、HBVpreS1、HBeAg均高。
　　 結(jié)論：
　　 (1)四參數(shù)方程模型的擬合標準曲線是測定血清HBV-LP濃度的最適標準曲線。Excel規(guī)劃求解擬合血清HBV-LP濃度標準曲線的效果與SPSS高度一致,是一種臨床實驗室定量標準曲線擬合與優(yōu)選的有效方法。
　　 (2)血清HBV-LP濃度是新的反映血清HBV感染者體內(nèi)病毒復(fù)制、疾病進程、療效與預(yù)后判斷的敏感監(jiān)測指標,尤其適用于血清HBeAg陰性和低水平HB