肺癌是当今世界最常见的恶性肿瘤之一,其新发率和死亡率多年来都居于各类癌症之首,其中85%的肺癌都是非小细胞癌,而腺癌又是最常见的非小细胞癌.肺癌的高隐匿性是造成其高死亡率的最主要原因,因此为肺癌的早期诊断和病理分期寻求高效可靠的方法是十分必要的.代谢组学揭示了小分子代谢物的一系列变化,反映了生命活动的最终状态,因此也能直接反映疾病不同发展阶段的病理生理变化.本研究利用核磁共振氢谱(1H-NMR),对在我院就诊的27例不同病理分期的肺腺癌患者和13例健康志愿者进行了血清代谢物分析,运用正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)对1H-NMR数据进行建模,单变量统计分析对模型进行评价.结果 表...