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申请/专利权人：兰州百源基因技术有限公司

摘要：本发明公开了微生物药敏的质谱检测方法、系统、存储介质及电子设备，属于药敏检测技术领域，该检测方法具体步骤如下：收集临床样品，并进行微生物分离和纯化，获取纯种微生物样本，并提取微生物中的蛋白质；本发明有助于识别潜在的因果关系和复杂的影响路径，能够定制化地预测不同微生物对抗生素的反应，能够更全面地评估微生物对抗生素的响应，能够更快速地预测微生物对不同抗生素的反应。

主权项：1.微生物药敏的质谱检测方法，其特征在于，该检测方法具体步骤如下：（1）收集临床样品，并进行微生物分离和纯化，获取纯种微生物样本，并提取微生物中的蛋白质；（2）利用质谱仪器采集微生物蛋白质谱图，并对质谱数据进行去噪、峰检测和归一化处理；（3）将不同浓度的抗生素加入微生物培养基中进行培养，并通过质谱分析检测微生物的生长情况和蛋白质表达变化；（4）通过数据库搜索和序列比对算法对质谱数据中的蛋白质进行鉴定，确定蛋白质的身份；（5）对鉴定出的关键蛋白质进行三维结构预测，并将质谱数据与药物敏感性数据进行整合分析；（6）对质谱数据进行统计分析，获取微生物对药物的敏感性，并预测微生物未来的药物敏感性变化趋势，生成微生物药敏性报告；（7）将所有检测数据和分析结果存储在数据库中，并与各研究人员或临床医生分享；所述对鉴定出的关键蛋白质进行三维结构预测具体步骤如下：步骤1：从质谱鉴定中获取目标蛋白质的氨基酸序列，并将蛋白质序列转换为统一的输入格式的文件，再使用BLAST或HHblits工具，在序列数据库中查找与目标蛋白质序列相似的序列，并将找到的相似序列与目标蛋白质序列进行比对，生成多序列比对文件；步骤2：从多序列比对文件中提取二级结构预测、接触图预测、序列信息以及序列间的共变信息各项特征数据，将提取的特征输入AlphaFold深度学习模型；步骤3：AlphaFold深度学习模型通过多层神经网络处理输入特征，预测蛋白质的三维坐标，并使用Rosetta能量函数对初始预测的结构进行优化，之后通过循环预测和结构优化的方法，逐步改进预测结果；步骤4：对每次预测结果进行打分，选择最高评分的结构作为最终预测结果，通过结构评估指标评估预测结构的准确性，并通过RMSD方法将预测的三维结构与已知的实验结构进行比较，验证预测的准确性；所述质谱数据与药物敏感性数据进行整合分析具体步骤如下：步骤①：从质谱仪器中获取微生物样本的质量电荷比以及对应的信号强度各项质谱数据，收集微生物对多种抗生素的敏感性数据，再对质谱数据和药物敏感性数据进行标准化和归一化处理；步骤②：从质谱数据中提取特征峰，将其转化为特征向量，并将药物敏感性数据转化为特征向量，将两组不同特征向量整合为一组数据矩阵，对整合后的数据矩阵进行中心化处理；步骤③：对中心化后的数据进行白化处理，使得数据的协方差矩阵为单位矩阵，再通过熵估计提取数据矩阵中的独立成分矩阵，再根据解释性和显著性选择多组独立成分，并结合现有生物学知识，对选出的独立成分进行解释，揭示其在微生物药物敏感性中的作用；所述对质谱数据进行统计分析具体步骤如下：步骤Ⅰ：从质谱仪器中获取微生物样本在不同条件下的质谱数据、蛋白质三维结构以及独立成分信息，将各组质谱数据中的质量电荷比、峰面积或峰强度以及独立成分信息分别作为一组网络节点，并将蛋白质三维结构作为节点的观测数据或者隐变量；步骤Ⅱ：构建有向无环图，其中节点表示变量，有向边表示变量之间的概率依赖关系，边的方向性反映因果关系或条件独立性假设，并对每个节点，确定其对应的条件概率分布，再通过最大似然估计样本数据来获取各条件概率分布的参数信息；步骤Ⅲ：根据各节点数据的特性，使用LMM模型来建模数据的变异性和结构，再使用最小二乘法拟合模型，并估计条件对节点数据的影响，以获取固定效应估计，依据不同观测间的随机变异估计随机效应，再通过残差分析以及模型拟合指标评估模型的拟合程度；步骤Ⅳ：对估计的固定效应和随机效应进行显著性检验，并根据固定效应的估计值，解释不同条件对质谱数据的影响程度和方向性，根据随机效应的估计值，解释不同样本间的随机差异对质谱数据的影响。

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