该研究由美国洛杉矶Cedars-Sinai医疗中心的SarahJPakerPhD进行，特此注明。
在这项研究中，研究人员尝试通过分析降主动脉瘤（DTAA）、B型主动脉夹层（TBAD）和降主动脉瘤合并主动脉夹层患者（TBAD-AA）患者在蛋白质表达上的差异，从而在将来的研究中把这些分子作为标志物，用以研究其检测DTAA的灵敏度，并进一步预测TBAD的发生。
研究设立了三组变量，但只选取了46个样本
选取目的蛋白
研究初步筛选了余个目的蛋白，然后通过Logistical回归分析和弹性网络变量分析进一步将组间差异的蛋白减少到个，通过计算AUC对模型效果进行了评价，最后通过层次聚类对各类中显著表达的蛋白进行了提取。
蛋白表达
通过上述筛选，研究确定了三组分子（12,16,18）来代表三种疾病（蓝色对照），但却无法在统计学意义存在的基础上确定其中某一种分子在组间存在显著性差异，故而改为建立了一个“风险指数”评分进行预测。右侧三幅图分别表示不同患者中蛋白的表达（高于平均值2SD即为阳性）情况，最右侧的加值即为所谓“风险指数”，下方的箱图是该组不同蛋白对风险指数的贡献差异。
研究结果确定了组间存在蛋白质组学差异
研究的结果证明了研究人员的猜想，即三组间存在蛋白质组学差异，下一步研究将探索这种生物信号分子在组织内的表达与血浆内的表达是否存在一致性，从而能够作为一种进行临床检测的靶标。
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