公开(公告)号：CN118465166B

公开(公告)日：2024-09-24

申请号：CN202410930932.X

申请日：2024-07-12

Applicant: 北京大学 ,  北京大学深圳研究生院

Inventor： 孙卫玲 ,  吕轶韬 ,  许楠 ,  刘文 ,  陈倩 ,  倪晋仁

IPC: G01N30/88 ,  G01N30/06 ,  G01N30/86

Abstract: 本申请公开了一种增强源识别的定量源解析方法及设备，涉及环境监测技术及污染物溯源领域，该方法包括：获取污染受体样品和每个候选源样品的质谱数据；分析污染受体样品和候选源样品的质谱数据，构建污染受体样品和候选源样品向量；采用引入超参数的期望最大化算法，计算每个候选源样品对污染受体样品的贡献度并识别出有效污染源。本申请通过引入超参数的期望最大化算法，对候选源样品进行增强识别并定量解析，实现从大量源样品中计算每个候选源样品对污染受体样品的贡献度并识别出有效污染源，极大提升了源解析技术的抗干扰能力，充分利用污染源数据库进行溯源，并且能够在没有候选源样品的情况下进行溯源。

公开(公告)号：CN118465166A

公开(公告)日：2024-08-09

申请号：CN202410930932.X

申请日：2024-07-12

Applicant: 北京大学 ,  北京大学深圳研究生院

Inventor： 孙卫玲 ,  吕轶韬 ,  许楠 ,  刘文 ,  陈倩 ,  倪晋仁

IPC: G01N30/88 ,  G01N30/06 ,  G01N30/86

Abstract: 本申请公开了一种增强源识别的定量源解析方法及设备，涉及环境监测技术及污染物溯源领域，该方法包括：获取污染受体样品和每个候选源样品的质谱数据；分析污染受体样品和候选源样品的质谱数据，构建污染受体样品和候选源样品向量；采用引入超参数的期望最大化算法，计算每个候选源样品对污染受体样品的贡献度并识别出有效污染源。本申请通过引入超参数的期望最大化算法，对候选源样品进行增强识别并定量解析，实现从大量源样品中计算每个候选源样品对污染受体样品的贡献度并识别出有效污染源，极大提升了源解析技术的抗干扰能力，充分利用污染源数据库进行溯源，并且能够在没有候选源样品的情况下进行溯源。

公开(公告)号：CN116930393B

公开(公告)日：2023-12-26

申请号：CN202311205259.5

申请日：2023-09-19

Applicant: 北京大学 ,  深圳市环境科学研究院 ,  北京大学深圳研究生院

Inventor： 孙卫玲 ,  胡景润 ,  刘一 ,  朱婷婷 ,  许楠

IPC: G01N30/88 ,  G01N30/86 ,  G01N30/72 ,  G16C20/70

Abstract: 本发明提供一种同时包括母体和转化产物的水体抗生素生态风险评价方法，该方法包括采集目标区域多个点位水体样品，进行预处理，提取抗生素及其转化产物；将样品进行超高效液相色谱‑高分辨质谱非靶向数据采集；对高分辨质谱非靶向分析的原始数据进行数据预处理及分析，筛选出抗生素母体及其转化产物；将抗生素母体及其转化产物用标样以及响应因子预测模型进行定量，并对抗生素母体及其转化产物的生物毒性进行预测，得到其生物毒性预测值；对每种抗生素母体及其转化产物进行生态风险评价；使用混合物毒性评估模型评价每个样品中筛选出的所有抗生素母体及其转化产物的综合生态风险，得到同时考虑抗生素母体及其转化产物综合生态风险的评价结果。

公开(公告)号：CN116930393A

公开(公告)日：2023-10-24

申请号：CN202311205259.5

申请日：2023-09-19

Applicant: 北京大学 ,  深圳市环境科学研究院 ,  北京大学深圳研究生院

Inventor： 孙卫玲 ,  胡景润 ,  刘一 ,  朱婷婷 ,  许楠

IPC: G01N30/88 ,  G01N30/86 ,  G01N30/72 ,  G16C20/70

Abstract: 本发明提供一种同时包括母体和转化产物的水体抗生素生态风险评价方法，该方法包括采集目标区域多个点位水体样品，进行预处理，提取抗生素及其转化产物；将样品进行超高效液相色谱‑高分辨质谱非靶向数据采集；对高分辨质谱非靶向分析的原始数据进行数据预处理及分析，筛选出抗生素母体及其转化产物；将抗生素母体及其转化产物用标样以及响应因子预测模型进行定量，并对抗生素母体及其转化产物的生物毒性进行预测，得到其生物毒性预测值；对每种抗生素母体及其转化产物进行生态风险评价；使用混合物毒性评估模型评价每个样品中筛选出的所有抗生素母体及其转化产物的综合生态风险，得到同时考虑抗生素母体及其转化产物综合生态风险的评价结果。

公开(公告)号：CN118243888B

公开(公告)日：2024-08-13

申请号：CN202410666328.0

申请日：2024-05-28

Applicant: 北京大学

Inventor： 陈倩 ,  陈天一 ,  孙卫玲 ,  倪晋仁

IPC: G01N33/18 ,  G06F17/16 ,  G06N20/00 ,  G06N5/01 ,  G06F18/2431

Abstract: 本发明公开一种耦合生物和非生物要素的水质综合评价方法及系统，涉及环境监测和环境保护技术领域，方法包括获取待检测水域的非生物要素；采用环境DNA技术构建生物要素指标库；基于非生物要素和生物要素指标库确定基于生物‑非生物响应关系的非生物要素权重矩阵；基于所述非生物要素和LightGBM模型，得到基于机器学习的非生物要素权重矩阵；根据基于生物‑非生物响应关系的非生物要素权重矩阵和基于机器学习的非生物要素权重矩阵确定非生物要素综合权重矩阵；基于非生物要素综合权重矩阵和非生物要素开展待检测水域水质综合评价确定待检测水域的水质综合评价结果，本发明能够全面、准确和快速的实现多元化水质综合评价。

公开(公告)号：CN117185499B

公开(公告)日：2024-01-30

申请号：CN202311473308.3

申请日：2023-11-08

Applicant: 北京大学 ,  南阳师范学院

Inventor： 孙卫玲 ,  游秀琪 ,  陈倩 ,  邓敏杰 ,  姬明飞 ,  李玉英

IPC: C02F3/32 ,  C02F101/34 ,  C02F101/38

Abstract: 本发明涉及微藻技术领域，特别是涉及一种耐受磺胺类抗生素的集胞藻（Synechocystis sp.）PCC 6803及其应用。本发明发现了集胞藻PCC 6803对高浓度磺胺类抗生素具有良好的耐受性，半致死浓度>1mg/L，可以作为对磺胺类抗生素胁迫的耐受性菌株，对磺胺类抗生素的生物处理具有重要价值。

公开(公告)号：CN116879480B

公开(公告)日：2023-12-26

申请号：CN202311132075.0

申请日：2023-09-05

Applicant: 北京大学 ,  南阳师范学院

Inventor： 孙卫玲 ,  胡景润 ,  刘一 ,  邓敏杰 ,  姬明飞 ,  李玉英

IPC: G01N30/86 ,  G01N30/02 ,  G01N30/72 ,  G06F16/2455

Abstract: 一种同时包含已知和潜在未知转化途径的抗生素转化产物识别方法，包括以下步骤：步骤1：采集目标区域多个点位样品，提取抗生素及其转化产物，进行超高效液相色谱‑高分辨质谱非靶向数据采集，对数据进行预处理得到峰列表；步骤2：实施识别已知转化途径的抗生素转化产物的步骤A，以及识别未知转化途径的抗生素转化产物的步骤B；步骤3，综合步骤2获得的已知途径转化产物和未知途径的转化产物，得到候选转化产物清单，并进行转化产物结构注释；步骤4，根据步骤3所得的转化产物结构注释提取特征碎片，并以特征碎片对谱图中的数据进行搜索，补充未知途径的转化产物；步骤5：综合以上转化产物结果进行结构注释后，得到最终鉴定产物清单。

公开(公告)号：CN116879480A

公开(公告)日：2023-10-13

申请号：CN202311132075.0

申请日：2023-09-05

Applicant: 北京大学 ,  南阳师范学院

Inventor： 孙卫玲 ,  胡景润 ,  刘一 ,  邓敏杰 ,  姬明飞 ,  李玉英

IPC: G01N30/86 ,  G01N30/02 ,  G01N30/72 ,  G06F16/2455

Abstract: 一种同时包含已知和潜在未知转化途径的抗生素转化产物识别方法，包括以下步骤：步骤1：采集目标区域多个点位样品，提取抗生素及其转化产物，进行超高效液相色谱‑高分辨质谱非靶向数据采集，对数据进行预处理得到峰列表；步骤2：实施识别已知转化途径的抗生素转化产物的步骤A，以及识别未知转化途径的抗生素转化产物的步骤B；步骤3，综合步骤2获得的已知途径转化产物和未知途径的转化产物，得到候选转化产物清单，并进行转化产物结构注释；步骤4，根据步骤3所得的转化产物结构注释提取特征碎片，并以特征碎片对谱图中的数据进行搜索，补充未知途径的转化产物；步骤5：综合以上转化产物结果进行结构注释后，得到最终鉴定产物清单。

公开(公告)号：CN116263444A

公开(公告)日：2023-06-16

申请号：CN202310422603.X

申请日：2023-04-20

Applicant: 北京大学 ,  中国南水北调集团中线有限公司

Inventor： 孙卫玲 ,  吕轶韬 ,  陈倩 ,  常志兵 ,  郭芳 ,  张爱静 ,  倪晋仁

IPC: G01N30/02 ,  G01N30/86 ,  G01N30/72

Abstract: 一种高分辨质谱非靶向分析水体污染源识别与溯源方法，包括：采集目标区域水体样品、预处理、提取痕量有机污染物；对所得样品进行超高效液相色谱‑高分辨质谱非靶向数据采集；对原始数据进行数据预处理，获得高分辨质谱数据集；进行统计分析，以空间分异规律识别污染源位置信息；基于不同样点高分辨质谱信息差异，获得污染源的特征图谱；依据污染源位置和特征图谱以及高分辨质谱数据集，利用统计算法定量计算源贡献；利用数据库鉴定污染物结构，并结合目标区域信息追溯污染源类型。与现有技术相比，本发明（1）在未知污染源信息的情况下，准确识别污染源的位置和特征图谱；（2）初步确定污染源的类型，并定量评估其对水体的影响。

公开(公告)号：CN116148400A

公开(公告)日：2023-05-23

申请号：CN202310422604.4

申请日：2023-04-20

Applicant: 北京大学 ,  中国南水北调集团中线有限公司

Inventor： 孙卫玲 ,  吕轶韬 ,  陈倩 ,  王树磊 ,  肖新宗 ,  倪晋仁

IPC: G01N30/02 ,  G01N30/72 ,  G01N30/86 ,  G01N30/06

Abstract: 一种基于污染源和污染受体高分辨质谱数据的定量源解析方法，包括以下步骤：采集污染源和污染受体样品，预处理样品并提取样品中的痕量有机污染物；对所得样品进行色谱‑高分辨质谱非靶向数据采集；对原始数据进行数据预处理，获得包含物质质荷比、保留时间、峰高、峰面积的高分辨质谱数据集；依据污染源和受体位置，确定源汇关系信息；结合所得高分辨质谱数据集，以每个汇为一组，构建输入矩阵；依据标准化后的输入矩阵，采用期望最大化法或贝叶斯方法定量计算各源的贡献。本发明的有益技术效果至少包括：（1）使用高分辨质谱技术进行数据采集，所获得的污染源图谱信息丰富、准确；（2）统计算法可以定量评估不同污染源对污染物受体的贡献。