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申请/专利权人：兰州百源基因技术有限公司

摘要：本发明公开了一种质谱检测试剂盒定位方法及系统，属于质谱检测技术领域，该定位方法具体步骤如下：Q1、通过质谱仪采集样本质谱数据；Q2、提取质谱数据特征并分析质谱图特征；Q3、实时跟踪质谱峰并优化质谱数据；本发明能够提高质谱图峰形变化分析的效率，能够动态适应质谱数据的复杂性和多样性，使光流场计算更加精确和稳定，提升算法对不同质谱图的适应能力，同时减少误差的传播，提高质谱图峰形变化分析的准确性，可以直观地呈现化合物之间的关系，减少复杂数据的处理时间，提供更准确的化合物定位和识别，有助于发现低丰度化合物及其相互作用，优化试剂盒的使用和实验设计，提高检测的灵敏度和特异性，降低实验成本。

主权项：1.利用质谱仪和质谱检测试剂盒进行化合物识别方法，其特征在于，该识别方法具体步骤如下：Q1、通过质谱仪采集样本质谱数据：对待测样本进行预处理，使样本中的待测物质达到质谱检测的要求，之后使用质谱仪对处理后的样本进行数据采集；Q2、提取质谱数据特征并分析质谱图特征：通过深度神经网络自动提取质谱数据中的重要特征，并分析质谱图中的峰形变化，获取质谱图中峰形的连续变化信息；Q3、实时跟踪质谱峰并优化质谱数据：对检测到的质谱峰进行跟踪，并依据跟踪结果识别和区分不同物质的质谱峰，同时依据识别结果对质谱数据进行全局优化；Q4、通过多源数据融合分析检测过程：将不同质谱仪器、不同检测方法得到的数据进行融合，综合利用各类检测信息构建质谱影响图，以对质谱检测过程进行建模；Q5、对检测结果进行验证评价并动态监控：通过与标准样品进行比对，评估质谱检测方法的准确性和可靠性，同时，利用统计分析方法对检测数据进行全面分析，实时对质谱检测过程进行动态监控；Q6、构建三维质谱图供研究人员查看与操作：利用虚拟现实技术构建三维质谱图，将质谱检测结果可视化，研究人员通过用户交互平台查看各质谱数据，并对三维质谱图进行对应操作；Q1所述待测样本预处理具体步骤如下：步骤一：研究人员根据检测需求选择合适的样品类型，采用无菌采样技术，通过对应的采样工具进行样品采集，对每个样本进行详细标记和记录，并将采集后的样品立即放置于规定的保存条件下进行贮藏；步骤二：检查质谱检测试剂盒内试剂、缓冲液、标准品和耗材的完整性，之后准备和校准试剂，确认所有试剂在有效期内并且存储条件符合要求；步骤三：将试剂按比例稀释，并配制所需的缓冲液，再将样品按比例稀释，使用涡旋混合器使样品混合均匀，利用固相萃取柱对样品中的目标化合物进行选择性吸附和洗脱，去除杂质，通过不同溶剂对处理后的样品中的目标化合物进行提取；步骤四：使用涡旋混合器将处理后的样品与试剂混合，制备反应混合物，将制备好的反应混合物置于恒温装置中进行孵育，当到达规定孵育时间后，加入反应终止液并混合均匀，以终止化学反应；步骤五：将反应终止后的样品离心，以分离固体和液体部分，小心取出上清液，将处理好的样品上样到质谱仪中，同时上样标准品，启动质谱仪进行数据采集，记录质谱数据；Q2所述质谱数据重要特征提取具体步骤如下：步骤1：收集质谱仪器生成的质谱数据，将质谱数据转换为适合DenseNet输入格式的张量，并对质谱数据进行标准化处理，设计DenseNet网络的输入层、多个密集块、过渡层和输出层的层次结构；步骤2：通过前向传播和反向传播更新DenseNet网络权重，加载训练完成的DenseNet网络，将预处理后的质谱数据输入DenseNet网络中；步骤3：将质谱数据输入到DenseNet网络中，质谱数据通过该网络进行前向传播，经过多层卷积、批量归一化和ReLU激活函数，在前向传播过程中，DenseNet中的每一层会提取和处理输入数据的不同特征；步骤4：选择DenseNet网络中的最后一个卷积层或随机一个密集块的输出层作为特定层，提取该层的输出特征图，使用全局平均池化将特征图降维，减少特征的维度并保持重要信息，调整降维后的特征图的形状，并记录提取出的各项特征数据；Q2所述质谱图峰形变化分析具体步骤如下：第1步：收集质谱仪在不同时间点或不同条件下生成的各组质谱图，通过平滑或滤波技术去除质谱图中的噪声，将在水平方向上的光流分量以及在垂直方向上的光流分量，设定为零或其他随机初始值；第2步：收集先前的光流计算过程中的每次迭代的光流场以及能量函数值，并将收集到的数据结构化保存，分析历史数据，识别出光流场更新过程中常见的模式和趋势，并总结在不同条件下光流场变化的经验，形成经验规则；第3步：基于历史经验和领域知识，制定梯度方向规则、区域平滑规则以及能量变化规则各项启发式规则，为每条启发式规则设定权重、信息素浓度以及阈值参数，同时在光流计算的图像区域内，定义一个路径网格，且每个网格点代表一个可能的路径；第4步：通过信息素和启发式规则计算路径选择的概率，并将概率最高的路径作为最优路径进行选择，并确定该路径中每个像素的移动方向和量值，之后根据选择的最优路径，更新光流场的光流分量；第5步：在每次光流场更新后，根据当前光流场，计算能量函数的值，并根据路径选择结果和能量函数评估结果，更新路径上的信息素浓度，重复进行路径选择以及光流场更新，直至能力函数值变化范围小于预设阈值后，判断达到收敛条件，并停止迭代，同时依据选择的最优路径更新光流分量；第6步：检测当前质谱图中的质谱峰，通过光流场分析峰值位置的移动以及峰形宽度各项峰形变化，并提取峰位移以及峰宽变化率各项特征参数，将提取的峰形变化信息进行可视化，同时对分析结果进行评估和验证。

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