本发明涉及生物医药领域，具体涉及一组诊断复发性流产的标志物及其应用。
背景技术：
人类大约有35000个基因，但人体的蛋白质却多达100000多种，一个基因并非只表达一种蛋白质。要研究生命现象,阐述生命活动的规律，只了解基因组的结构是远远不够的，必须对于生命活动的直接执行者-蛋白质的重要性有更深刻的理解，因此，作为功能基因组学的重要内容之一的蛋白质组学(proteomics)应运而生。“蛋白质组”这一概念由澳大利亚的wilkins和williams于1994年提出，其定义为一个细胞或一个组织的基因组所表达的全部相应的蛋白质，它是对应于一个基因组的所有蛋白质构成的整体，而不是局限于一个或几个蛋白质，是揭示蛋白质功能与细胞生命活动规律一个新的研究领域。蛋白芯片法是近年伴随基因芯片发展起来的一项新技术。其基本原理是将各种蛋白质有序地固定于载玻片等介质载体上成为检测的芯片，然后，用标记了有特定荧光物质的抗体与芯片作用，与芯片上的蛋白质相匹配的抗体将与其对应的蛋白质结合，抗体上的荧光将指示对应的蛋白质及其表达数量。在将未与芯片上的蛋白质互补结合的抗体洗去之后利用荧光扫描仪或激光共聚扫描技术，测定芯片上各点的荧光强度，通过荧光强度分析蛋白质与蛋白之间相互作用的关系，由此达到测定各种基因表达功能的目的。该技术在对抗原抗体检测、疾病诊断、药物开发等研究方面显示出快速、高效、高通量处理信息的能力。而传统的elisa方法是建立在单向反应或单一指标的基础上，如果想获得大量的疾病信息，需要采集较多的标本，并且分别进行多次实验。若想进一步分出亚型，则需做更多次单个的实验。将检测结果与传统的elisa法相比较，实验表明蛋白芯片检测结果与elisa法有很好的一致性，且蛋白芯片具有高通量的特点，可一次性定量检测多种蛋白，较elisa法更为简洁、方便、快捷，值得临床推广。
目前，蛋白质芯片技术广泛地应用于前列腺癌、卵巢癌、膀胱癌、胰腺癌、乳腺癌、肝癌等十余种恶性肿瘤的特异蛋白质图谱分析，发现有意义的蛋白标志物，用于恶性肿瘤的早期诊断；在妊娠相关疾病的发生和预后的早期预测同样有广阔的探索空间。stellacl等应用蛋白芯片技术测定25例正常妊娠妇女及20例临床表现为早产妇女的血清,结果发现质荷比为7783的蛋白质峰上调,质荷比为3164的蛋白质峰下调，初步推断早产与正常妊娠差异表达的血清蛋白质,可能是导致早产始动因素，该两个蛋白质峰的发现，可能有助于早产的早期预测，从而为预防早产提供最佳时机。buscha等运用seldi--tof和基因芯片技术测定24例10周到14周的21三体综合征母体血清和24例正常妊娠的差异蛋白质，初步得到1组特征性蛋白质组，认为可用于早期预测21三体综合征，为发展非侵入性产前诊断提供可能。
发明人在前期对复发性流产血栓前状态与肾虚血瘀症的相关性研究中，通过蛋白质芯片技术筛选到两个特异性的蛋白igfbp-rpl和vegf，其中igfbp-rpl作为分泌蛋白可能通过抑制emt过程，而影响到胚胎生长发育，导致流产的发生；vegf可能通过其受体kdr蛋白的分布从而导致血管收缩,促进血小板聚集,形成血栓前状态，最终导致流产的发生。发明人在前期研究的基础上，通过筛选血栓前状态引起的复发性流产的患者，非血栓前状态引起的复发性流产的患者以及正常人的血清，进一步探讨复发性流产的特异性标志物和导致流产的机制，以期对复发性流产能够早期预测早期治疗。
技术实现要素：
本发明的目的是针对解决上述技术问题，提出一组诊断复发性流产的标志物及其应用，并进一步提供其相关的检测产品。
为实现上述目的，本发明首先提供检测蛋白的试剂在制备复发性流产的诊断产品中的应用，所述蛋白为prolactin、mmp-3、furin、igf-1r、b2m、hcgb、testican2、slam、g-csfr、jam-b、desmoglein2、cea、adam12、il-1rii、adam8、blc、tace、vegfr1、il-17c、syndecan-1、angptl4、cntf、mig、mdc、ang-2、syndecan-3、mif、mcp-4、nrg1-b1、mcp-3、b7-h1、vegfr3、bmp-4、il-15r、ca15-3、hvem、s100a8、groa中的一种或几种组合。
优选地，所述prolactin、mmp-3、furin、igf-1r、b2m、hcgb、testican2、slam、g-csfr、jam-b、desmoglein2、cea、adam12、il-1rii、adam8、blc、tace、vegfr1、il-17c、syndecan-1、angptl4、cntf、mig、mdc、ang-2、syndecan-3在复发性流产的患者血清中表达下调，所述mif、mcp-4、nrg1-b1、mcp-3、b7-h1、vegfr3、bmp-4、il-15r、ca15-3、hvem、s100a8、groa在复发性流产的患者血清中表达上调。
优选地，检测蛋白的试剂在制备复发性流产的诊断产品中的应用，所述蛋白为g-csfr、cntf、mig、mdc、ang-2、syndecan-3、hvem、mif、s100a8、groa中的一种或几种组合。
优选地，所述复发性流产包括血栓前状态引起的复发性流产和非血栓前状态引起的复发性流产。
进一步地，本发明提供了检测蛋白的试剂在制备非血栓前状态引起的复发性流产的诊断产品中的应用，所述蛋白furin、prolactin、b2m、hcgb、mmp-3、tace、igf-1r、g-csf、adam12、cea、il-1rii、g-csfr、il-17、jam-b、blc、vegfr1、adam8、slam、cntf、mig、mdc、syndecan-3、mif、mcp-4、nrg1-b1、il-15r。
优选地，所述furin、prolactin、b2m、hcgb、mmp-3、tace、igf-1r、g-csf、adam12、cea、il-1rii、g-csfr、il-17、jam-b、blc、vegfr1、adam8、slam、cntf、mig、mdc、syndecan-3在非血栓前状态引起的复发性流产的患者血清中表达下调，mif、mcp-4、nrg1-b1、il-15r在非血栓前状态复发性引起流产的患者血清中表达上调。
优选地，所述诊断产品为蛋白水平的诊断产品；所述蛋白水平的诊断产品是通过免疫检测、westernblotting或蛋白芯片来检测蛋白水平。
优选地，所述产品包括蛋白芯片或试剂盒。
进一步地，本发明提供了一种检测复发性流产的蛋白芯片，所述能够通过检测蛋白的表达量来检测复发性流产，所述蛋白为g-csfr、cntf、mig、mdc、ang-2、syndecan-3、hvem、mif、s100a8、groa中的一种或几种组合。
优选地，所述蛋白质芯片包括固相载体以及固定在固相载体的所述蛋白的特异性抗体。
本发明的有益效果如下：
本发明通过对复发性流产病人和正常人的血液样本进行蛋白质芯片筛选了prolactin、mmp-3、furin、igf-1r、b2m、hcgb、testican2、slam、g-csfr、jam-b、desmoglein2、cea、adam12、il-1rii、adam8、blc、tace、vegfr1、il-17c、syndecan-1、angptl4、cntf、mig、mdc、ang-2、syndecan-3、mif、mcp-4、nrg1-b1、mcp-3、b7-h1、vegfr3、bmp-4、il-15r、ca15-3、hvem、s100a8、groa差异蛋白并提供了其在复发性流产诊断产品中的应用，阐述差异蛋白对于复发性流产进展的影响，揭示其在早期诊断中的价值。因此，本发明通过检测prolactin、mmp-3、furin、igf-1r、b2m、hcgb、testican2、slam、g-csfr、jam-b、desmoglein2、cea、adam12、il-1rii、adam8、blc、tace、vegfr1、il-17c、syndecan-1、angptl4、cntf、mig、mdc、ang-2、syndecan-3、mif、mcp-4、nrg1-b1、mcp-3、b7-h1、vegfr3、bmp-4、il-15r、ca15-3、hvem、s100a8、groa蛋白差异表达来诊断复发性流产是否发生，并进一步开发复发性流产的诊断芯片、试剂盒或生物制剂，能够快速有效的做到早期诊断、为患者争取最好的早期干预时间。
进一步，发明人通过对非血栓前状态引起的复发性流产病人和正常人的血液样本进行蛋白质芯片筛选了furin、prolactin、b2m、hcgb、mmp-3、tace、igf-1r、g-csf、adam12、cea、il-1rii、g-csfr、il-17、jam-b、blc、vegfr1、adam8、slam、cntf、mig、mdc、syndecan-3、mif、mcp-4、nrg1-b1、il-15r差异蛋白并提供了其在非血栓前状态引起的复发性流产诊断产品中的应用。
另外，发明人发现了一组复发性流产诊断标志物prolactin、mmp-3、furin、igf-1r、b2m、hcgb、testican2、slam、g-csfr、jam-b、desmoglein2、cea、adam12、il-1rii、adam8、blc、tace、vegfr1、il-17c、syndecan-1、angptl4、cntf、mig、mdc、ang-2、syndecan-3、mif、mcp-4、nrg1-b1、mcp-3、b7-h1、vegfr3、bmp-4、il-15r、ca15-3、hvem、s100a8、groa，通过将多个与复发性流产相关的诊断标志物同时检测，可大大提高早期诊断复发性流产的准确率。
附图说明
图1为48例血清样本中蛋白芯片差异汇总；
图2为疾病组与正常组差异表达细胞因子丰度聚类分析，黑色代表上调表达，灰色代表下调表达；
图3为funrich分析生物进程；
图4为差异蛋白涉及的信号通路；
图5为疾病组与正常组差异蛋白相互作用分析；
图6为非血栓前状态组与正常组差异表达细胞因子丰度聚类分析，黑色代表上调表达，灰色代表下调表达；
图7为验证疾病组与正常组差异表达细胞因子丰度聚类分析，黑色代表上调表达，灰色代表下调表达；
图8为验证非血栓前状态组与正常组差异表达细胞因子丰度聚类分析，黑色代表上调表达，灰色代表下调表达；
图9为本发明血清标志物用于区分复发性流产患者和正常对照的roc曲线图；
图10为对38个血清标志物进行roc曲线分析。
具体实施方式
以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。若未特别指明，实施例中所用的技术手段为本领域技术人员所熟知的常规手段，所用的试剂可以商业购买得到。
本发明通过蛋白质芯片筛选12例正常孕产史妇女的人，24例血栓前状态引起的复发性流产病人，12例非血栓前状态引起的复发性流产病人，筛选到了38个流产特异性的蛋白。通过对这38个差异蛋白表达分析建立无监督聚类模型，建立了疾病诊断的模型，即利用多参数数学模型，进行正常和不明原因流产的风险预测，为临床开展精准治疗提供依据。随后，发明人利用生物信息学技术进一步的分析了差异蛋白功能，发现这些差异蛋白绝大多数参与了细胞或胚胎的发育进程，疾病组有26个蛋白下调，12个蛋白上调。
下调的蛋白prolactin、mmp-3、furin、igf-1r、b2m、hcgb、testican2、slam、g-csfr、jam-b、desmoglein2、cea、adam12、il-1rii、adam8、blc、tace、vegfr1、il-17c、syndecan-1、angptl4、cntf、mig、mdc、ang-2、syndecan-3。其中如mmp-3基质糖蛋白，可以促进组织的重塑；prolactin在妊娠时期可使乳腺得到充分发育，使乳腺小叶末端导管发展成为小腺泡；g-csfr一种促进造血细胞增殖的多肽因子，g-csf与g-csfr结合可调节粒系细胞的增殖与分化，并增强成熟粒细胞的功能；desmoglein2细胞间桥粒连接的组成部分，参与噬斑蛋白和介导细胞间粘附的中间丝的相互作用；参与emt调控；绝大多数与细胞的粘附、增殖、细胞分化、上皮-间质转换、微血管的生成等相关，预示着这些蛋白的下调增加了流产的风险。
为了进一步证实初筛结果，发明人选择了20个蛋白进行了相应的验证。检测的样品血栓前状态组58例，非血栓前状态组34例，正常组25例。与正常组相比，疾病组(血栓前状态 非血栓前状态)有10个蛋白为差异表达蛋白，其中4个上调，6个下调。
进一步地，发明人绘制roc曲线来比较上述38个血清标志物区分复发性流产患者和健康对照的诊断能力。发现有38个血清标志物具有良好的特异性和灵敏度。
此次试验发明人采用了新型生物信息学分析技术，无监督聚类方法进行了分析。由于临床疾病的诊断往往参照多种指标进行，例如影像学、病理学、生理生化指标等多种手段进行确诊。采用单个指标说明的意义不强，满足不了临床需求。我们采用多指标多参数建立分析模型，通过聚类的方式对不同组别进行区分，能大大提高了临床的符合率，尤其是在非血栓前状态流产组和正常组之间符合率完全一致，因而此建模方式对于临床精准诊断和治疗具有重要意义。
实施例1差异蛋白筛选
1、临床资料
1.1病例来源:
1.2病例分组：正常孕产史妇女的血清样本12例(正常组)，血栓前状态引起的复发性流产患者血清样本24例(血栓前状态组)，非血栓前状态引起的复发性流产患者血清样本12例(非血栓前状态组)。
1.3病例例数：
蛋白芯片检测：正常组12例，血栓前状态组24例，非血栓前状态组12例。
2、本发明使用材料及仪器
2.1试剂盒：qah-caa-440试剂盒，试剂盒包含内容：
试剂盒存放在-20℃，开始使用后，玻片芯片、细胞因子标准混合粉末、检测抗体混合物、cy3-链霉亲和素应该存放在-20℃，其他试剂存放在4℃，避免反复冻融。
盒子成分如表1所示。
表1试剂盒成分
2.2所需除试剂盒以外的材料及仪器：
塑料离心管(2-5ml，50ml)；摇床；塑料保鲜膜；铝箔纸；双蒸馏水；innoscan300microarrayscanner荧光扫描仪；thermoscientificwellwashversa芯片洗板机。
2.3样品：48个血清。
3、实验步骤
3.1玻片芯片的完全干燥
将玻片芯片从盒子中取出来，在室温平衡20-30min后，将包装袋打开，揭开密封条，然后将芯片放在真空干燥器或者室温干燥1小时。
3.2标准品的配置
(1)细胞因子标准品梯度稀释。
(2)添加500μl的样品稀释液到细胞因子标准混合物的小管中，重新溶解标准品。打开小管前，先快速的离心，轻轻的上下抽打溶解粉末，标记这个小管为std1。
(3)分别标记6个干净的离心管为std2、std3到std7，添加200μl的样品稀释液到每个小管中。
(4)抽取100μl的std1加入到std2中轻轻混合，然后从std2中抽取100μl加入到std3中，如此梯度稀释至std7。
(5)抽取100μl的样品稀释液到另一个新的离心管中，标记为cntrl，作为阴性对照。
注：因为每种细胞因子的起始浓度是不同的，所以std1到std7的梯度稀释后，每个细胞因子的系列浓度是不同的。
3.3芯片操作流程
(1)每个孔中加100μl的样品稀释液，室温摇床上孵育1h，封闭定量抗体芯片。
(2)抽去每个孔中的缓冲液，添加60μl的标准液和样品到孔中，在摇床上4℃过夜孵育(样本稀释2.5倍上样)。
(3)清洗：
使用thermoscientificwellwashversa芯片洗板机清洗玻片，分为两步，首先用1×洗液i进行清洗，每孔250μl的1×洗液i，清洗10次，每次震荡10s，震荡强度选择高，用去离子水稀释20×洗液i。然后换用1×洗液ii通道进行清洗，每孔250μl的1×洗液ii，清洗6次，每次震荡10s，震荡强度选择高，用去离子水稀释20×洗液ii。
(4)检测抗体混合物的孵育：
离心检测抗体混合物小管，然后加入1.4ml的样品稀释液，混合均匀后再次快速离心。添加80μl的检测抗体到每个孔中，室温摇床上孵育2小时。
(5)清洗：同步骤(3)。
(6)cy3-链霉亲和素的孵育：
离心cy3-链霉亲和素小管，然后加入1.4ml的样品稀释液，混合均匀后再次快速离心。添加80μl的cy3-链霉亲和素到每个孔中，用铝箔纸包住玻片避光孵育，室温摇床上孵育1个小时。
(7)清洗：同步骤(3)。
(8)荧光检测：
1)将玻片框架拆掉，小心不要用手接触到玻片印制抗体的一面。
2)采用激光扫描仪例如innoscan300扫描信号，采用cy3或者绿色通道(激发频率＝532nm)：
仪器型号：innoscan300microarrayscanner；
厂家：innopsys；
3)产地：parcd'activitésactivestre；31390carbonnefrance；
4)扫描参数：wavelengh；532nm；resolution：10μm。
(9)采用qah-caa-440的数据分析软件来进行数据分析。
4、统计方法
原始数据用软件归一化后，选择normalization数据来做分析。分析方法为moderatedt-statistics，数据包为limma，来自r/bioconductor；采用adjustpvalue(bh方法校正后p值)和logfc(表达差异倍数，以2为底)对差异蛋白进行筛选，挑选条件如下：
logfc>log2(1.2)，差异阈值为1.2。
校正后p值：adj.p.val<0.05。
应用聚类分析及交集分析-维恩图(venndiagram)找到差异调控的蛋白；将差异蛋白进行go/go-net分析及keggpathway/pathway-net分析得到与血栓前状态引起的复发性流产相关蛋白。
5、蛋白芯片检测
5.1疾病组和正常人蛋白质组学差异
本试验采用蛋白芯片，总共定量检测48个血清样品中的440种细胞因子，检测的样品为血栓前状态组24例，非血栓前状态组12例，正常组12例。结果如图1所示。
5.1.1疾病组与正常组聚类分析
首先发明人对测定的正常组与疾病组(血栓前状态 非血栓前状态流产)的细胞因子表达进行了差异分析，两组之间38个蛋白表现出显著差异。然后发明人对这38个差异蛋白进行了聚类分析，采用非监督聚类分层分析法，结果显示(图2)正常组与疾病组被明显分成两个大类，疾病组36/36和正常组9/12，一致率分别为100％，75％。总体一致率为93.75％，表明采用这38个蛋白指标能够有效的区分正常组与疾病组，为临床精准治疗提供了参考依据。
5.1.2疾病组与正常组差异蛋白分析
在测定的各组蛋白浓度值中，计算pvalue,logfc,fdr,logcpm,设定fdr<0.05,logfc>1作为筛选条件，疾病组与正常组相比具有26个表达显著下调的蛋白，具有12个表达显著性上调的蛋白(如表2-3)。
表2正常组与疾病组的差异蛋白(down)
表3正常组与疾病组的差异蛋白(up)
5.1.3疾病组与正常组差异蛋白信号通路分析
通过对38个差异蛋白string分析(表4)，发现差异蛋白主要展现在生物学进程的调控，细胞进程调节、细胞通讯等。funrich分析(图3)差异蛋白与细胞的生长、粘附抗凋亡等相关。这些分析结果表明差异蛋白与胚胎早期生长发育或子宫内膜的变化或许相关。
表4差异蛋白涉及的生物学进程
通过分析信号通路(图4)，发明人发现差异蛋白涉及的信号通路有血管壁细胞表面相互作用、上皮间质转换、upa介导的溶栓、细胞粘附蛋白的水解、血管生成等。以上这些所涉及信号通路提示其或许与临床上流产症状存在一定的相关性。
5.1.4疾病组与正常组差异蛋白相互作用分析(ppi)
为了探究疾病组与正常组差异蛋白之间相互作用关系，发明人进行了ppi分析。结果显示(图5)，在38个差异蛋白中22蛋白构成了一个相互作用网络，在细胞的生物进程(发育)中发挥作用，多数蛋白参与cd274、sdc1、il1b、cxcl13、adam17、mmp3的中心调控。此外flt1-flt4(vegfr1-vegfr4)在血管内皮细胞增殖负反馈调控中具有重要作用。
5.2非血栓前状态组与正常组的蛋白芯片检测
检测的样品为血栓前状态组24例，正常组12例。对非血栓前状态组与正常组蛋白芯片检测结果进行了分析，结果显示：在非血栓前状态组与正常组之间，46种细胞因子具有明显差异表达。与正常组相比较，在非血栓前状态组血清中32种细胞因子表达显著下调，14种细胞因子表达显著上调，细胞因子表达情况如表5、6所示。
对这46个差异蛋白进行聚类分析，采用非监督聚类分层分析法，结果(图6)显示正常组与非血栓前状态组被明显分成两个大类，疾病组24/24和正常组10/12，一致率分别为100％，83.3％。总体一致率为84.4％，表明采用这46个蛋白指标能够有效的区分正常组与非血栓前状态组，为临床精准治疗提供了参考依据。
通过对46个差异蛋白分析，发现差异蛋白基本与疾病组和正常组的差异蛋白一致，主要展现在生物学进程的调控，细胞进程调节、细胞通讯等。funrich分析差异蛋白与细胞的生长、粘附抗凋亡等相关。信号通路方面，差异蛋白涉及的信号通路有血管壁细胞表面相互作用、上皮间质转换、upa介导的溶栓、细胞粘附蛋白的水解、血管生成等。以上这些所涉及信号通路提示其或许与临床上流产症状存在一定的相关性。这些分析结果表明差异蛋白与胚胎早期生长发育或子宫内膜的变化或许相关。
表5非血栓前状态组与正常组的差异蛋白(down)
表6非血栓前状态组与正常组的差异蛋白(up)
发明人发现非血栓前状态组的差异蛋白中tie-1、periostin、bmpr-ia、lrig3、il-15r、il-1f5上调，其中tie-1与血管生成相关，periostin在细胞粘附中起作用，增强bmp1在结缔组织的纤连蛋白基质中的整合。bmpr-ia为骨形态发生受体，在胚胎发育中起重要作用。下调的差异蛋白folr1(叶酸受体)、fetuina(胎蛋白a)、g-csf(粒细胞集落刺激因子)、cea(癌胚抗原)，这些蛋白下调或许与流产相关。
实施例2差异蛋白验证
差异蛋白验证方法同实施例1相同。
1、非血栓前状态组、血栓前状态组与正常组差异蛋白的验证
在初筛的结果中发明人发现疾病组与正常组相比有38个蛋白显著上调或下调，为了进一步证实这些蛋白的差异表达，发明人选取了20个蛋白进行了验证。检测的样品为血栓前状态组58例，非血栓前状态组34例，正常组25例。
结果显示：在验证的结果中疾病组与正常组相比有10个蛋白为差异表达蛋白，其中4个上调，6个下调，如表7。
表7验证疾病组与正常组的差异蛋白
此外，无监督聚类分析结果显示(图7)，117个检测的样品被聚成了清晰的两类，正常组与疾病组，聚类的结果和临床分类完全一致。提示这10个差异蛋白能很好的区分正常组与疾病组。
2、非血栓前状态组与正常组差异蛋白的验证
为了了解非血栓前状态组和正常组的差异，发明人对检测样品非血栓前状态组34例与正常组25例的蛋白芯片结果进行了分析。
结果显示：在验证的结果中非血栓前状态组与正常组相比有14个蛋白为差异表达蛋白，其中6个上调，8个下调，如表8。
此外，无监督聚类分析结果显示(图8)，59个检测的样品被聚成了清晰的两类，非血栓前状态组和正常组，聚类的结果和临床分类完全一致。提示这14个差异蛋白能很好的区分非血栓前状态组和正常组。
表8验证非血栓前状态组与正常组的差异蛋白
实施例3受试者工作特征(roc)曲线分析
构建roc曲线来比较38个血清标志物区分反复性流产患者和健康对照的诊断能力。由于数量较多，特给出6个血清标志物roc的曲线作为参考例子，如图9所示。在最佳的cutoff值下，38个血清标志物的灵敏度在0.741～0.920之间、特异性在0.603～0.845之间和auc值在0.750～0.901之间。
这38个血清标志物联合起来的auc可以达到0.966，灵敏度和特异性分别为1.00和0.862(如图10所示)。这些结果表明，与38个单独复发性流产蛋白标志物相比，38个标志物联合对复发性流产早期检测具有比较高的灵敏度和特异性。
虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施方案对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。
1.检测蛋白的试剂在制备复发性流产的诊断产品中的应用，所述蛋白为prolactin、mmp-3、furin、igf-1r、b2m、hcgb、testican2、slam、g-csfr、jam-b、desmoglein2、cea、adam12、il-1rii、adam8、blc、tace、vegfr1、il-17c、syndecan-1、angptl4、cntf、mig、mdc、ang-2、syndecan-3、mif、mcp-4、nrg1-b1、mcp-3、b7-h1、vegfr3、bmp-4、il-15r、ca15-3、hvem、s100a8、groa中的一种或几种组合。
2.如权利要求1所述的应用，其特征在于，所述prolactin、mmp-3、furin、igf-1r、b2m、hcgb、testican2、slam、g-csfr、jam-b、desmoglein2、cea、adam12、il-1rii、adam8、blc、tace、vegfr1、il-17c、syndecan-1、angptl4、cntf、mig、mdc、ang-2、syndecan-3在复发性流产的患者血清中表达下调，所述mif、mcp-4、nrg1-b1、mcp-3、b7-h1、vegfr3、bmp-4、il-15r、ca15-3、hvem、s100a8、groa在复发性流产的患者血清中表达上调。
3.如权利要求2所述的应用，其特征在于，所述蛋白为g-csfr、cntf、mig、mdc、ang-2、syndecan-3、hvem、mif、s100a8、groa中的一种或几种组合。
4.如权利要求1所述的应用，其特征在于，所述复发性流产包括血栓前状态引起的复发性流产和非血栓前状态引起的复发性流产。
5.检测蛋白的试剂在制备非血栓前状态引起的复发性流产的诊断产品中的应用，所述蛋白furin、prolactin、b2m、hcgb、mmp-3、tace、igf-1r、g-csf、adam12、cea、il-1rii、g-csfr、il-17、jam-b、blc、vegfr1、adam8、slam、cntf、mig、mdc、syndecan-3、mif、mcp-4、nrg1-b1、il-15r。
6.如权利要求5所述的应用，其特征在于，所述furin、prolactin、b2m、hcgb、mmp-3、tace、igf-1r、g-csf、adam12、cea、il-1rii、g-csfr、il-17、jam-b、blc、vegfr1、adam8、slam、cntf、mig、mdc、syndecan-3在非血栓前状态引起的复发性流产的患者血清中表达下调，mif、mcp-4、nrg1-b1、il-15r在非血栓前状态复发性引起流产的患者血清中表达上调。
7.如权利要求1或5所述的应用，其特征在于，所述诊断产品为蛋白水平的诊断产品；所述蛋白水平的诊断产品是通过免疫检测、westernblotting或蛋白芯片来检测蛋白水平。
8.如权利要求7所述的应用，其特征在于，所述产品包括蛋白芯片或试剂盒。
9.一种检测复发性流产的蛋白芯片，其特征在于，所述能够通过检测蛋白的表达量来检测复发性流产，所述蛋白为g-csfr、cntf、mig、mdc、ang-2、syndecan-3、hvem、mif、s100a8、groa中的一种或几种组合。
10.如权利要求9所述的蛋白芯片，其特征在于，所述蛋白质芯片包括固相载体以及固定在固相载体的所述蛋白的特异性抗体。
技术总结