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CN117007703A - 一组泌尿系结石的诊断标志物及其诊断试剂盒和应用 - Google Patents

一组泌尿系结石的诊断标志物及其诊断试剂盒和应用 Download PDF

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CN117007703A
CN117007703A CN202310784427.4A CN202310784427A CN117007703A CN 117007703 A CN117007703 A CN 117007703A CN 202310784427 A CN202310784427 A CN 202310784427A CN 117007703 A CN117007703 A CN 117007703A
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stones
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高旭
刘思言
杨成华
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Abstract

本发明涉及一组泌尿系结石的诊断标志物及其诊断试剂盒和应用。本发明通过对泌尿系结石病人与健康人的血浆进行非靶向代谢组学检测，在代谢物中筛选出了具有差异的标志物，分别为3‑(2‑羟苯基)丙酸、N‑乙酰‑L‑谷氨酰胺、β‑丙氨酰‑L‑精氨酸、赤藓糖醇、5‑甲硫腺苷、反式‑3‑羟基肉桂酸乙酯、异鼠李素、2(3h)‑苯并噻唑酮、邻苯二甲酸二丁酯和富马酸，反丁烯二酸，可用于诊断泌尿系结石，为泌尿系结石的早期诊断和防治具有重要意义。

Description

一组泌尿系结石的诊断标志物及其诊断试剂盒和应用
技术领域
本发明涉及医学生物检测技术领域，具体地说，是关于一组泌尿系结石的诊断标志物及其诊断试剂盒和应用。
背景技术
尿路结石又称尿石症，是最常见的泌尿外科疾病之一，我国是世界泌尿结石发生的高发区之一，我国每年的新发病例数为(150～200)/10万人，其中25％患者需要住院治疗，南方地区发病率高达5％～10％，在国内南部，发病率为10％，10年内复发率更是高达80％，而据最新数据统计，17个中国成年人中就有一个患有肾结石。由于大多数患者都是在出现症状之后进行治疗才发现结石，无法在早期作出评价，同时目前也缺乏准确有效的检测方式，因此早期能检测泌尿系统结石对患者具有重要意义。
中文专利CN113030327A，公开日2021.06.25，公开了一种基于高效液相色谱-串联质谱检测受试者生物样本中标志物组合含量的试剂盒，属于泌尿结石标志物检测领域。其中，所述试剂盒包括所述标志物组合的分离检测试剂，所述标志物组合包括柠檬酸和异柠檬酸，进一步地，所述标志物组合还包括草酸和胱氨酸。利用该发明，可能实现尿液中柠檬酸含量的精准测定，可以进一步用于诊断受试者是否患有泌尿结石，或者用于预测受试者是否具有患泌尿结石风险，或者用于评估泌尿结石患者接受结石治疗的效果，或者用于预测泌尿结石患者治疗痊愈后是否具有复发风险，具有重大的临床意义和巨大的经济效益。中文文献(闫晓煜,黄志红.泌尿系统结石相关标志物的研究进展[J].国际检验医学杂志,2018,39(7):4.)中论述了T-H蛋白、骨桥蛋白、草酸、枸橼酸以及易感基因等不同标志物与结石的相关性，提示尿中标志物的检测对使用抑制物防治尿石症有一定的临床意义，且能够为剂量的调节提供参考。
由于前述检测方法(CN113030327A)是对泌尿系结石病人尿液中的标志物的检测，而目前如本发明的一组泌尿系结石病人血浆中的诊断标志物及其诊断试剂盒和应用还未见报道。
发明内容
本发明目的是，针对现有技术中的不足，提供一组泌尿系结石的诊断标志物及其诊断试剂盒和应用。
一方面，提供了一组用于检测泌尿系结石的诊断标志物，所述的诊断标志物为血浆中的代谢物。
作为一个优选例，所述的代谢物包括：3-(2-羟苯基)丙酸、N-乙酰-L-谷氨酰胺、β-丙氨酰-L-精氨酸、赤藓糖醇、5-甲硫腺苷、反式-3-羟基肉桂酸乙酯、异鼠李素、2(3h)-苯并噻唑酮、邻苯二甲酸二丁酯和富马酸，反丁烯二酸。
更优选地，上述的代谢物在泌尿系结石的患者中上调的为3-(2-羟苯基)丙酸、N-乙酰-L-谷氨酰胺、β-丙氨酰-L-精氨酸、赤藓糖醇和5-甲硫腺苷；上述的代谢物在泌尿系结石的患者中下调的为反式-3-羟基肉桂酸乙酯、异鼠李素、2(3h)-苯并噻唑酮、邻苯二甲酸二丁酯和富马酸和反丁烯二酸。
第二方面，提供了一种用于泌尿系结石的诊断试剂盒，所述的试剂盒的唯一有效成分为：检测上述任一所述的诊断标志物表达量的试剂。
作为一个优选例，所述的检测样本为血浆。
第三方面，提供了一种泌尿系结石的诊断试剂，所述试剂用于检测上述任一所述的诊断标志物的表达量。
第四方面，提供了上述试剂在制备泌尿系结石诊断试剂盒中的应用以及上述的诊断标志物在制备泌尿系结石诊断试剂或试剂盒中的应用。
本发明优点在于：
利用非靶向代谢组学鉴定出泌尿系结石病人与健康对照患者中10种最显著改变的代谢物，且每个代谢物的ROC曲线下面积均大于0.9，试验诊断准确性高。目前还没有利用血浆代谢物作为泌尿系结石病人的诊断标志物，具有良好的应用前景。
附图说明：
附图1为基峰色谱图，A：正离子模式；B：负离子模式。
附图2为QC样本质控的PCA分析图，A：正离子模式；B：负离子模式。
附图3-5为多元统计分析结果图，分别通过主成分分析(PCA)、偏最小二乘判别分析(PLS-DA)、正交-偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)方法获得，其中A：正离子模式；B：负离子模式。
附图6为表示两组样本的差异代谢物分布情况的火山图，A：正离子模式；B：负离子模式。
附图7为差异代谢物质荷比与P值散点图，A：正离子模式；B：负离子模式。
附图8为差异代谢物总数量统计图。
附图9为两组样本的差异代谢物分布情况的火山图-MS/MS。
附图10为代谢物的质荷比与P值绘制散点图-MS/MS。
附图11为最显著的10个差异代谢物的箱式图，A-E为最显著的上调差异代谢物箱式图，代谢物分别为：3-(2-Hydroxyphenyl)propanoic acid【3-(2-羟苯基)丙酸】、N-Formyl-L-glutamic acid【N-乙酰-L-谷氨酰胺】、Beta-Alanyl-L-arginine【β-丙氨酰-L-精氨酸】、Erythritol【赤藓糖醇】、5’-Methylthioadenosine【5-甲硫腺苷】；F-J为最显著的下调差异代谢物箱式图，代谢物分别为Trans-3-Hydroxycinnamate【反式-3-羟基肉桂酸乙酯】、Isorhamnetin【异鼠李素】、2(3H)-Benzothiazolethione【2(3h)-苯并噻唑酮】、Dibutyl phthalate【邻苯二甲酸二丁酯】、Fumaric acid【富马酸，反丁烯二酸】，****P＜0.0001。
附图12为最显著差异代谢物的ROC曲线图，A-E为最显著的上调差异代谢物的ROC曲线图，A：3-(2-Hydroxyphenyl)propanoic acid【3-(2-羟苯基)丙酸】，ROC曲线下面积为0.959；B：N-Formyl-L-glutamic acid【N-乙酰-L-谷氨酰胺】，ROC曲线下面积为0.998；C：Beta-Alanyl-L-arginine【β-丙氨酰-L-精氨酸】，ROC曲线下面积为0.928、D：Erythritol【赤藓糖醇】，ROC曲线下面积为0.994；E：5’-Methylthioadenosine【5-甲硫腺苷】，ROC曲线下面积为0.939；F-J为最显著的下调差异代谢物的ROC曲线图，F：Trans-3-Hydroxycinnamate【反式-3-羟基肉桂酸乙酯】，ROC曲线下面积为1；G：Isorhamnetin【异鼠李素】，ROC曲线下面积为0.996；H：2(3H)-Benzothiazolethione【2(3h)-苯并噻唑酮】，ROC曲线下面积为0.956；I：Dibutyl phthalate【邻苯二甲酸二丁酯】，ROC曲线下面积为0.997；J：Fumaric acid【富马酸，反丁烯二酸】，ROC曲线下面积为0.930。
具体实施方式
下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。应理解，这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明记载的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。
实施例1
1实验方法
1.1代谢物提取
将血浆样本在4℃条件下解冻，解冻后样本涡旋1min，混合均匀；精确移取适量样本放入2ml离心管中；加入400uL甲醇溶液(-20℃保存)，涡旋1min；12000rpm 4℃离心10min，取全部上清液，转移至新的2mL离心管中，浓缩干燥；准确加入150uL80％甲醇水配制的2-氯-L-笨丙氨酸(4ppm)溶液(4℃保存)复溶样品，取上清液过0.22um膜过滤，过滤液加入到检测瓶中，用于液相色谱-质谱联用(LC-MS)检测。
1.2上机检测
1)色谱条件
Thermo Vanquish(Thermo Fisher Scientific,USA)超高效液相系统，使用ACQUITYUPLC HSS T3(2.1×150mm,1.8um)(Waters,Milford,MA,USA)色谱柱，0.25mL/min的流速，40℃的柱量，进样量2uL。
正离子模式，流动相为0.1％甲酸乙腈(B2)和0.1％甲酸水(A2)，梯度洗脱程序为：0～1min，2％B2；1～9min，2％～50％B2；9～12min，50％～98％B2；12～13.5min，98％B2；13.5～14min，98％～2％B2；14～20min，2％B2。
负离子模式，流动相为乙腈(B3)和5mM甲酸铵水(A3)，梯度洗脱程序为：0～1min，2％B3；1～9min,2％～50％B3；9～12min，50％～98％B3；12～13.5min，98％B3；13.5～14min，98％～2％B3，14～17min，2％B3。
2)质谱条件
Thermo Orbitrap Exploris 120质谱检测器(Thermo Fisher Scientific,USA)，电喷雾离子源(ESI)，正负离子模式分别采集数据。正离子喷雾电压为3.50kV，负离子喷雾电压为-2.50kV，鞘气30arb，辅助气10arb。毛细管温度325℃，以分辨率60000进行一级全扫描，一级离子扫描范围m/z 100～1000，并采用HCD进行二级裂解，碰撞能量为30％，二级分辨率为15000，采集信号前4离子进行碎裂，同时采用动态排除去除无必要的MS/MS信息。
2数据处理与分析
2.1样本数据预处理
通过Proteowizard软件包(v3.0.8789)中MSConvert工具将原始质谱下机文件转换为mzXML文件格式。采用RXCMS软件包进行峰检测、峰过滤、峰对齐处理，得到物质定量列表，参数设置为ppm＜30ppm。基于QC样本的LOESS信号校正方法实现数据矫正，消除系统误差。数据质控中过滤掉QC样本中RSD＞30％的物质。
采用R软件包Ropls分别对样本数据进行主成分分析(PCA)、偏最小二乘判别分析(PLS-DA)、正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)降维分析。对数据进行缩放处理，并分别绘制得分图、载荷图、Splot图，展示各样本间代谢物组成的差异。用置换检验方法对模型进行过拟合检验。R2X和R2Y分别表示所建模型对X和Y矩阵的解释率，Q2标示模型的预测能力，它们的值越接近1表明模型的拟合度越好，训练集的样本越能够被准确划分到其原始归属中。根据统计检验计算P value值、OPLS-DA降维方法计算变量投影重要度(VIP)、fold change(FC)计算组间差异倍数，衡量各代谢物组分含量对样本分类判别的影响强度和解释能力，辅助标志代谢物的筛选。当P value值＜0.05和VIP＞1时，认为代谢物分子具有统计学意义。
2.2通路分析
采用MetaboAnalyst软件包对筛选差异代谢分子进行功能通路富集和拓扑学分析。富集得到的通路采用KEGG Mapper可视化工具进行差异代谢物与通路图的浏览。
2.3数据检查
1)基峰色谱图
经色谱分离流出的组分不断进入质谱，质谱连续扫描进行数据采集。每一次扫描得到一张质谱图，选择每张质谱图中强度最大的离子连续扫描，以离子强度为纵坐标、时间为横坐标，得到的图谱，即为基峰色谱图(见图1)。
2)质量控制(QC)
在基于质谱技术的代谢组学研究中，为了获得可靠且高质量的代谢组学数据，需要进行质量控制(Quality Control,QC)。本实验在LC-MS检测时利用QC样本进行质控。理论上，QC样本都是相同的，但是在样本提取、检测分析过程中会有系统误差，导致QC样本间会有差异，差异越小说明方法稳定性越高数据质量越好，体现在PCA分析图上就是QC样本密级分布，说明数据可靠(见图2)。
2.4多元统计分析
由于代谢组数据具有多维且某些变量间高度相关的特点，运用传统的单变量分析无法快速、充分、准确地挖掘数据内潜在的信息。因此在分析代谢组数据需要运用化学计量学原理和多元统计的方法，对采集的多维数据进行降维和归类分析，从中挖掘提炼出最有用的信息。
通常，在对代谢组学数据进行多元统计分析之前，需要将数据进行适当的权重转换，即标准化处理。本分析在进行此样本分型前对数据采用自适换算处理，以获得更加可靠且更加直观的结果。
本分析中使用的多元统计分析(R语言Ropls包)方法有：主成分分析(PrincipalComponent Analysis,PCA)；偏最小二乘判别分析(Partial Least Squares-DiscriminantAnalysis,PLS-DA)；正交-偏最小二乘判别分析(Orthognal Partial Least SquaresDiscriminant Analysis,OPLS-DA)。
1)主成分分析
主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)将代谢物变量按一定的权重通过线性组合后产生新的特征变量，通过主要新变量(主成分)对各组数据进行归类，去除重复性差的样本(离群样本)和异常样本。
因无外加人为因素，得到的PCA模型反映了代谢组数据的原始状态，有利于掌握数据的整体情况并对数据从整体上进行把握，尤其是有利于发现和剔除异常样本，并提高模型的准确性。经过PCA计算出的数字模型是否可靠需要进行严格的验证，不可靠的数学模型不仅不能很好地描述代谢组学数据特点，还可能严重影响正确结果的获得甚至误导分析结果。
模型的交叉验证主要参考R2X等参数，R2X是模型的可解释度。通常情况下，R2高于0.5较好。各个样本在各个主成分的得分就是其在计算的数学模型中的空间坐标，直观地反映了各个样本在数学模型空间中的分布情况。从PCA得分图可观察样本的聚集、离散程度。样本分布点越靠近，说明这些样本中所含有的变量/分子的组成和浓度越接近；反之，样本点越远离，其差异越大，见图3。
2)偏最小二乘判别分析PLS-DA
无监督分析方法(如PCA)不能忽略组内误差、消除与研究目的无关的随机误差，过分关注于细节、忽略了整体和规律，最终不利于发现组间差异和差异化合物。在这种情况下，就需要利用样本的先验知识将数据分析，进一步聚焦到我们要研究的方面，采用有监督模式识别方法，如偏最小二乘法-判别分析(PLS-DA)。
与PCA只有一个数据集不同，PLS-DA在分析时必须对样本进行指定并分组，这样模型会自动加上另外一个隐含的数据集Y，该数据集变量数等于组别数。PLS-DA是目前代谢组学数据分析中最常使用的一种分类方法，它在降维的同时结合了回归模型，并利用一定的判别阈值对回归结果进行判别分析。
PLS与PCA不同之处在于PLS即分解自变量X矩阵，也分解因变量Y矩，并在分解时利用其协方差信息，从而使降维效果较PCA能够更高效的提取组间变异信息。
模型的交叉验证主要参考R2X、R2Y、Q2等参数，R2X是模型X变量(自变量)的可解释度，R2Y为模型Y变量(因变量)的可解释率，Q2是模型的可预测度(理论上，R2X、Q2数值越接近1说明模型越好，越低说明模型的拟合准确性越差，通常情况下，R2、Q2高于0.5较好，且两者差值不应过大，R2和Q2最大值为1)。当R2值较小时，往往意味着测试集中重复性较差(背景噪音高时)；Q2值较小时，表示测试集中具有较高的背景噪音，或者模型具有较多的异常样本。
结果见图4，图4A为正离子模式：KS(结石患者)，HC(健康对照)，R2X＝0.384，R2Y＝0.987，Q2＝0.973，两个组别能够区分开；图4B为负离子模式KS(结石患者)HC(健康对照)，R2X＝0.181，R2Y＝0.983，Q2＝0.966可以看到两个组别能够区分开。
3)正交-偏最小二乘判别分析OPLS-DA
代谢组学数据分析中另一种常用的方法是正交-偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)，为PLS-DA的扩展。相比PLS-DA，该方法可以在不降低模型预测能力的前提下，有效减少模型的复杂性和增强模型的解释能力，从而最大程度查看组间差异。
OPLS-DA使用正交信号校正技术，将X矩阵信息分解成与Y相关和不相关的两类信息，然后过滤掉与分类无关的信息，相关的信息主要集中在第一个预测成分。与PLS-DA模型相同，OPLS-DA同样可以用R2X、R2Y、Q2、CV ANOVA和OPLS-DA得分图来评价模型的分类效果。通常，根据VIP值来说明变量(特征峰)能解释X数据集和关联Y数据集的重要性。所有VIP值的平方之和与模型中的变量总数相等，因此，其平均值为1，当某个变量的VIP＞1时，说明该变量是重要的，通常将此作为潜在生物标记物的筛选条件之一。
结果见图5，图5A为正离子模式，R2X＝0.384，R2Y＝0.987，Q2＝0.965，图5B为负离子模式，R2X＝0.181，R2Y＝0.983，Q2＝0.965，均能看出两个组别明显区分。
4)差异代谢物筛选
从样本一级物质列表中寻找差异代谢物，以统计检验中预设的P value和VIP阈值进行筛选。(P＜0.05、VIP＞1)
利用火山图可直观的表现两组样本的差异代谢物的分布情况。通常横坐标用log2(FC)表示，差异越大的代谢物分布在两端，纵坐标用-log10(Pvalue)表示，为统计检验的显著性P值的负对数，图中FC、P value以及VIP的过滤参数为分析预设阈值。
结果见图6，图中每一个点表示一种代谢物，横坐标表示某代谢物在两样本中定量差异倍数的Log2的对数值；纵坐标表示P值的-log10的对数值。横坐标绝对值越大，说明某代谢物在两样本间的表达量倍数差异越大；纵坐标值越大，表明差异表达越显著，筛选得到的差异表达代谢物越可靠。
其中图6A为正离子模式，图中默认显示P value最小的前5个代谢物名称，其中上调的代谢物为：219.0431，175.0533；下调的代谢物为：259.1101、202.0893、162.0546。颜色最浅的代表检测到但未满足过滤参数筛选的代谢物。图6B为负离子模式，下调的代谢物为：207.1023、251.1407、164.0355、243.0656、340.1538。
差异代谢物质荷比与P值散点图见图7，根据代谢物的质荷比与P值绘制散点图，可以较为清楚地看出物质在样本中差异物质的分布情况。其中图7A为正离子模式，前5个最显著的上调差异物质为：219.0431、175.0533、153.0544、309.2259、367.2686；前5个最显著的下调差异物质为：259.1101、202.0893、162.0546、180.0649、339.2315。图7B为负离子模式，前5个最显著的上调差异物质分别为：460.0339、165.0556、166.0591、245.1026、257.0932；前5个最显著的下调差异物质分别为：207.1023、251.1407、164.0355、243.0656、340.1538。
差异代谢物鉴定-MS/MS：代谢物鉴定首先根据精确分子量进行确认，后续根据MS/MS碎片模式对Human Metabolome Database(HMDB)，massbank，LipidMaps，mzcloud确认注释获得代谢物。
从样本一级物质列表中寻找差异代谢物，以统计检验中预设的P value和VIP阈值进行筛选，筛选后的差异代谢物总数量统计图见图8，其中上调的有122个，下调的有96个。
火山图-MS/MS见图9：可直观的表现两组样本的差异代谢物的分布情况，通常横坐标用log2(FC)表示，差异越大的代谢物分布在两端，纵坐标用-log10(P value)表示，为统计检验的显著性P值的负对数，P值最小的前5个代谢物名称为：3-(2-Hydroxyphenyl)propanoic acid【3-(2-羟苯基)丙酸】、N-Formyl-L-glutamic acid【N-乙酰-L-谷氨酰胺】、Erythritol【赤藓糖醇】、Trans-3-Hydroxycinnamate【反式-3-羟基肉桂酸乙酯】、Isorhamnetin【异鼠李素】。
差异代谢物质荷比与P值散点图-MS/MS见图10，可以较为清楚地看出物质在样本中差异物质的分布情况。
其中前5个最显著的上调差异代谢物分别为：3-(2-Hydroxyphenyl)propanoicacid【3-(2-羟苯基)丙酸】、N-Formyl-L-glutamic acid【N-乙酰-L-谷氨酰胺】、Beta-Alanyl-L-arginine【β-丙氨酰-L-精氨酸】、Erythritol【赤藓糖醇】、5’-Methylthioadenosine【5-甲硫腺苷】；
前5个最显著的下调差异代谢物分别为：Trans-3-Hydroxycinnamate【反式-3-羟基肉桂酸乙酯】、Isorhamnetin【异鼠李素】、2(3H)-Benzothiazolethione【2(3h)-苯并噻唑酮、Dibutyl phthalate【邻苯二甲酸二丁酯】、Fumaric acid【富马酸，反丁烯二酸】。
5)最显著差异物质的箱式图展示
结果见图11，其中图11A-E展示了前5个最显著的上调差异代谢物的箱式图，分别为A：3-(2-Hydroxyphenyl)propanoic acid【3-(2-羟苯基)丙酸】、B：N-Formyl-L-glutamicacid【N-乙酰-L-谷氨酰胺】、C：Beta-Alanyl-L-arginine【β-丙氨酰-L-精氨酸】、D：Erythritol【赤藓糖醇】、E：5’-Methylthioadenosine【5-甲硫腺苷】，****P＜0.0001。
图11F-J展示了前5个最显著的下调差异代谢物的箱式图，分别为F：Trans-3-Hydroxycinnamate【反式-3-羟基肉桂酸乙酯】、G：Isorhamnetin【异鼠李素】、H：2(3H)-Benzothiazolethione【2(3h)-苯并噻唑酮】、I：Dibutyl phthalate【邻苯二甲酸二丁酯】、J：Fumaric acid【富马酸，反丁烯二酸】，****P＜0.0001。
2.5灵敏度和特异性的验证
利用检测到显著差异代谢物进行ROC曲线的绘制，结果见图12，图12A-E为前5个最显著的上调差异代谢物ROC曲线图，分别为A：3-(2-Hydroxyphenyl)propanoic acid【3-(2-羟苯基)丙酸】，ROC曲线下面积为0.959，诊断价值较高；B：N-Formyl-L-glutamic acid【N-乙酰-L-谷氨酰胺】，ROC曲线下面积为0.998，诊断价值较高；C：Beta-Alanyl-L-arginine【β-丙氨酰-L-精氨酸】，ROC曲线下面积为0.928，诊断价值较高；D：Erythritol【赤藓糖醇】，ROC曲线下面积为0.994，诊断价值较高；E：5’-Methylthioadenosine【5-甲硫腺苷】，ROC曲线下面积为0.939，诊断价值较高。
图12F-J为前5个最显著的下调差异代谢物的ROC曲线图，分别为F：Trans-3-Hydroxycinnamate【反式-3-羟基肉桂酸乙酯】，ROC曲线下面积为1，诊断价值高；G：Isorhamnetin【异鼠李素】ROC曲线下面积为0.996，诊断价值高；H：2(3H)-Benzothiazolethione【2(3h)-苯并噻唑酮】，ROC曲线下面积为0.956，诊断价值高；I：Dibutyl phthalate【邻苯二甲酸二丁酯】，ROC曲线下面积为0.997，诊断价值高；J：Fumaricacid【富马酸，反丁烯二酸】，ROC曲线下面积为0.930，诊断价值高。
综上，利用非靶向代谢组学鉴定出泌尿系结石病人与健康对照患者中10中最显著改变的代谢物，且每个代谢物的ROC曲线下面积均大于0.9，试验诊断准确性高，可用于临床诊断泌尿结石。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明方法的前提下，还可以做出若干改进和补充，这些改进和补充也应视为本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一组用于检测泌尿系结石的诊断标志物，其特征在于，所述的诊断标志物为血浆中的代谢物。
2.根据权利要求1所述的诊断标志物，其特征在于，所述的代谢物包括：3-(2-羟苯基)丙酸、N-乙酰-L-谷氨酰胺、β-丙氨酰-L-精氨酸、赤藓糖醇、5-甲硫腺苷、反式-3-羟基肉桂酸乙酯、异鼠李素、2(3h)-苯并噻唑酮、邻苯二甲酸二丁酯和富马酸，反丁烯二酸。
3.根据权利要求1所述的诊断标志物，其特征在于，所述的代谢物在泌尿系结石患者中上调的为3-(2-羟苯基)丙酸、N-乙酰-L-谷氨酰胺、β-丙氨酰-L-精氨酸、赤藓糖醇和5-甲硫腺苷；所述的代谢物在泌尿系结石的患者中下调的为反式-3-羟基肉桂酸乙酯、异鼠李素、2(3h)-苯并噻唑酮、邻苯二甲酸二丁酯和富马酸和反丁烯二酸。
4.一种用于泌尿系结石的诊断试剂盒，其特征在于，所述的试剂盒的唯一有效成分为：检测权利要求1-3任一所述的诊断标志物表达量的试剂。
5.根据权利要求5所述的诊断试剂盒，其特征在于，所述的检测样本为血浆。
6.一种用于泌尿系结石的诊断试剂，其特征在于，所述试剂用于检测权利要求1-3任一所述的诊断标志物的表达量。
7.权利要求6所述的试剂在制备泌尿系结石诊断试剂盒中的应用。
8.权利要求1-3任一所述的诊断标志物在制备泌尿系结石诊断试剂或试剂盒中的应用。
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