一种血清代谢指纹图谱的提取方法及应用

    公开(公告)号:CN119165038A

    公开(公告)日:2024-12-20

    申请号:CN202411182229.1

    申请日:2024-08-27

    Abstract: 本发明公开了一种血清代谢指纹图谱的提取方法及应用。本发明利用铁钴双金属氧化物材料与激光解吸/电离质谱相结合,对血清中的代谢指纹图谱进行提取,并进行特征提取,归一化,再结合机器学习算法,以对慢性阻塞性肺病患者和健康人进行区分。所述铁钴双金属氧化物材料具有强紫外吸收和高解吸/电离效率,可以高效吸收质谱激光能量并转移给代谢物使其电离。本发明的方法可以更快速,更简便,高通量地获得血清样本的代谢指纹图谱,结合机器学习算法,成功实现了慢性阻塞性肺病的快速体外诊断,具有高灵敏度和高准确性,本发明方法在大规模疾病诊断和筛查方面具有巨大的潜力。

    一种筛查特异性肽段标志物的方法及其应用

    公开(公告)号:CN117723685A

    公开(公告)日:2024-03-19

    申请号:CN202311649423.1

    申请日:2023-12-04

    Abstract: 本申请涉及生物医药领域,具体公开了一种筛查特异性肽段标志物的方法及其应用。首先用磁性金属有机骨架材料对目标样品进行预处理,然后无需任何洗脱过程直接进行MALDI‑TOF/TOF MS分析提取血清肽指纹图谱。将质谱图做峰提取和归一化,并进行正交偏最小二乘判别分析筛选特征多肽标志物。然后通过整合机器学习算法、nano‑LC‑MS/MS和Uniprot搜库,确定了与阿尔茨海默症密切相关的血清肽并建立诊断模型。本发明合成提出的样品预处理方法大大简化了诊断流程,同时具备高通量、准确、成本低的优点,在复杂疾病的大规模临床诊断方面具有巨大的应用前景。

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