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申请/专利权人：公安部禁毒情报技术中心

摘要：本发明公开了一种基于质谱数据的合成大麻素分类和结构解析方法，涉及合成大麻素技术领域，包括以下步骤：S1：称量1.00mg实际缉获样本，用1mL甲醇溶解，超声15min后用1mL一次性注射器移取液体并过0.2μmwwPTFE微孔滤膜滤过，用甲醇稀释后供仪器检测；S2：分别使用CID模式和EAD模式对样品进行全面采集；S3：使用MSConvert开源软件将仪器原始数据文件转换成mzXML的格式，使用MZmine开源软件对数据文件进行峰识别、色谱构建、解卷积、同位素过滤和数据导出。本发明质谱智能解析算法包括候选化学结构生成、质谱预测、候选结构评分和碎片离子峰匹配等功能，整个过程无需任何人工干预，实现了新精神活性物质的全面筛查和快速准确检测。

主权项：1.一种基于质谱数据的合成大麻素分类和结构解析方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：称量1.00mg实际缉获样本，用1mL甲醇溶解，超声15min后用1mL一次性注射器提取液体并过0.2μmwwPTFE微孔滤膜滤过，用甲醇稀释后供仪器检测；S2：分别使用CID模式和EAD模式对样品进行全面采集；S3：使用MSConvert开源软件将仪器原始数据文件转换成mzXML的格式，使用MZmine开源软件对数据文件进行峰识别、色谱构建、解卷积、同位素过滤和数据导出，形成csv格式的峰信息文件和mgf格式的MSMS数据信息文件；S4：将CID模式下采集的数据经过清洗和标准化后，交由NPS分类模型预测所有峰对应物质的类别，同样将EAD模式下采集的数据经过清洗和标准化后，交由SC亚类分类模型预测NPS分类模型判定为合成大麻素类物质的亚类类别；S5：对NPS分类模型判定为合成大麻素类的物质，使用EAD模式下的数据在自建的合成大麻素碎片库中搜索4个部位的结构，生成所有候选化学结构，并根据前体离子的质量进行初步过滤，得到候选结构列表；S6：根据步骤S4中给出的SC亚类类别，对步骤S5中得到的候选结构列表中的所有结构使用谱图预测算法，生成每个候选结构的预测MSMS谱图；S7：使用评分算法根据步骤S6给出的预测MSMS谱图为每个候选结构进行评分，按照评分从高到低进行排序，排名第一的即为最可能的结构；S8：在给出最可能的结构之后，软件同样也会给出碎片离子对应的可能碎片结构，完成最终的MSMS谱图自动解析。

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