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[摘要]目的 采用基于HPLC/MS的代谢组学技术构建脓毒症预后的早期预测模型。方法 采用盲肠结扎穿孔法(CLP)复制脓毒症大鼠模型。根据6 d生存状况，45只CLP大鼠分为生存组(n=23)和死亡组(n=22)。术后12 h断尾法采集CLP组和假手术组(n=25)大鼠外周血0.5mL，静置、离心后收集血清。采用HPLC/MS分析大鼠血清代谢特征，进而采用径向基函数神经网络算法(RBEFNN)构建脓毒症的预后判别模型。结果 主成分分析(PCA)可完全区分二三组大鼠的生理特征。8个与脓毒症预后相关的代谢物被结构性鉴定，它们是棕榈油酸、棕榈酸、亚麻酸、亚油酸、软脂酸、硬脂酸。二十二碳六烯酸和二十二碳Ⅱ烯醇。采用RBFNN构建的模型预测效能优于k-最近邻算法，其敏感性为(96.1±3.6)％，特异性为(91.0±4.3)％。结论 脓毒症后，脂肪酸代谢明显异常，基于HPLC/MS的代谢组学技术可全面了解脂肪酸代谢的变化规律，采用所有代谢信息构建的模型可早期、快速、有效地预测脓毒症大鼠的预后。
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