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| 成果概况

该研究通过收集已知的可入血及可排泄入尿液的蛋白质信息，提取其序列、结构及多种生化特征，利用特征选择方法，结合支撑向量机构建入血、入尿蛋白的预测模型。该算法在寻找潜在分子标志物的过程中非常有效，也可以用在癌症以外的其他很多疾病的诊断上。其发现的胃癌尿液标志物EL蛋白已申请美国专利。

| 成果成熟度

应用研究。

| 应用领域及市场前景

通过入血、入尿蛋白质异常浓度的检测，将为癌症的早期诊断提供一个全新、快捷、有效的手段。最终提供有效的诊断技术来帮助拯救或延长癌症病人的生命，并且为尽量避免晚期癌症的发生及治疗而节省大量的经济和社会资源。

| 合作方式

合作开发。