[摘要] 目的 用表面增強激光解析电离飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)技术和蛋白质芯片技术检测儿童支原体肺炎(MPP)和非MPP患者血清蛋白指纹图谱，探讨基于人工神经网络的的蛋白指纹图谱诊断模型对儿童MPP早期诊断的价值。方法 用SELDI-TOF-MS技术和蛋白质芯片技术测定2014年11月—2016年6月该院儿科住院的130例血清标本的蛋白指纹图谱，其中MPP 68例，非MPP 62例。将测定的血清蛋白指纹图谱建立人工神经网络预测模型，用随机抽取的75例标本(MPP 40例，非MPP 35例)作为训练组，进行训练与交叉验证，另外55例标本(MPP 28例，非MPP 27例)作为测试组，进行盲法验证该模型。结果 利用从75例训练组得出的基于人工神经网络的由M/Z为4 094.91、4 650.51、5 825.38、6 031.77、7 862.79、10 122.04组成的MPP血清蛋白指纹图谱决策树诊断模型 ......