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公开(公告)号：CN114609258A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202011447562.2
申请日：2020-12-09
Applicant: 中国科学院大连化学物理研究所 , 大连理工大学 , 中国石油天然气股份有限公司石油化工研究院
Abstract: 本发明公开了基于液相色谱‑高分辨质谱的石油分子表征数据处理方法，基于液相色谱‑高分辨质谱采集到的原始数据文件，通过构建理论分子库、侯选离子筛选、峰提取与检测、去假阳性等步骤实现石油馏分分子表征。本发明方法充分挖掘了石油样本的液相色谱‑高分辨质谱信息，快速、可靠地获得不同石油馏分中各类型化合物的分子式、保留时间及其强度，可用于基于液相色谱‑高分辨质谱的石油馏分数据处理，分子表征信息提取更充分、更可靠。
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公开(公告)号：CN109856310B
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN201811539434.3
申请日：2018-12-17
Applicant: 大连理工大学
IPC: G01N30/96
Abstract: 本发明以基于HRLC‑MS的代谢组学为背景，提供一种基于HPLC‑MS的去除代谢物离子峰表中假阳性质谱特征的方法，属于分析化学和代谢组学领域。该方法依据离子色谱图的信息熵指标和相关性系数来判别质谱中真实的化学信号，分别利用空白和实际样本的质谱原始数据去除对应非样本源化合物和噪声的假阳性特征。本发明可以减少噪声和非样本源化合物对代谢组学中分类模型的构建、生物标志物筛选以及代谢物定性的干扰，应用于化学计量学和代谢组学中质谱特征的处理。另外，本发明可以通过计算机程序自动化实现，不需要重复的化学实验以及肉眼判断等人工干预。
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公开(公告)号：CN114609318B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202011407875.5
申请日：2020-12-03
Applicant: 中国科学院大连化学物理研究所 , 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分子结构关联网络的规模化代谢组定性方法。首先，收集开源代谢组数据库中的内源性代谢物，基于代谢物分子结构相似性构建代谢组水平分子结构关联网络；其次，对生物样本提取物进行非靶向代谢组学分析，并构建保留时间预测模型；进一步通过少量结构确证的代谢物作为种子代谢物，基于网络相邻代谢物与种子代谢物有相似MS2这一前提，对代谢物进行定性。本发明方法不依赖于大规模实验MS2数据库，即可真正实现代谢组规模的快速定性，且定性结果更可靠。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114594171B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202011407735.8
申请日：2020-12-03
Applicant: 中国科学院大连化学物理研究所 , 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种复杂生物样本代谢组深度注释方法。该方法通过对生物样本提取物进行基于超高效液相色谱‑高分辨质谱的非靶向代谢组学分析，获取生物样本的代谢组色谱‑质谱信息，再根据所获非靶向代谢组学数据中的实验一级质谱离子质荷比和实验保留时间，从代谢组学数据库筛选匹配的候选代谢物；进一步根据候选代谢物的分子指纹相似性构建代谢物分子结构关联网络。然后，利用非靶向超高效液相色谱‑高分辨质谱代谢组实验数据，以分子结构关联网络作为背景网络，进行代谢组规模化定性。本发明方法不依赖于大规模的实验二级谱图数据库，定性的覆盖度和可靠性更高。(56)对比文件孔宏伟 等.基于液相色谱-质谱联用的代谢组学研究中代谢物的结构鉴定进展《.色谱》.2014,第32卷(第10期),Shanshan Xu 等.Metabolomics Based onUHPLC-Orbitrap-MS and Global NaturalProduct Social Molecular NetworkingReveals Effects of Time Scale andEnvironment of Storage on the Metabolitesand Taste Quality of Raw Pu-erh Tea.《Journal of Agricultural and FoodChemistry》.2019,第67卷(第43期),Brian E. Sedio 等.A protocol forhigh-throughput,untargeted forestcommunity metabolomics using massspectrometry molecular networks.《Applications in Plant Sciences》.2018,第6卷(第3期),Huibin Shen 等.Metaboliteidentification through multiple kernellearning on fragmentation trees.《Bioinformatics》.2014,第30卷
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公开(公告)号：CN114594171A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202011407735.8
申请日：2020-12-03
Applicant: 中国科学院大连化学物理研究所 , 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种复杂生物样本代谢组深度注释方法。该方法通过对生物样本提取物进行基于超高效液相色谱‑高分辨质谱的非靶向代谢组学分析，获取生物样本的代谢组色谱‑质谱信息，再根据所获非靶向代谢组学数据中的实验一级质谱离子质荷比和实验保留时间，从代谢组学数据库筛选匹配的候选代谢物；进一步根据候选代谢物的分子指纹相似性构建代谢物分子结构关联网络。然后，利用非靶向超高效液相色谱‑高分辨质谱代谢组实验数据，以分子结构关联网络作为背景网络，进行代谢组规模化定性。本发明方法不依赖于大规模的实验二级谱图数据库，定性的覆盖度和可靠性更高。
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公开(公告)号：CN114609258B
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202011447562.2
申请日：2020-12-09
Applicant: 中国科学院大连化学物理研究所 , 大连理工大学 , 中国石油天然气股份有限公司石油化工研究院
Abstract: 本发明公开了基于液相色谱‑高分辨质谱的石油分子表征数据处理方法，基于液相色谱‑高分辨质谱采集到的原始数据文件，通过构建理论分子库、侯选离子筛选、峰提取与检测、去假阳性等步骤实现石油馏分分子表征。本发明方法充分挖掘了石油样本的液相色谱‑高分辨质谱信息，快速、可靠地获得不同石油馏分中各类型化合物的分子式、保留时间及其强度，可用于基于液相色谱‑高分辨质谱的石油馏分数据处理，分子表征信息提取更充分、更可靠。
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公开(公告)号：CN109856310A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201811539434.3
申请日：2018-12-17
Applicant: 大连理工大学
IPC: G01N30/96
Abstract: 本发明以基于HRLC-MS的代谢组学为背景，提供一种基于HPLC-MS的去除代谢物离子峰表中假阳性质谱特征的方法，属于分析化学和代谢组学领域。该方法依据离子色谱图的信息熵指标和相关性系数来判别质谱中真实的化学信号，分别利用空白和实际样本的质谱原始数据去除对应非样本源化合物和噪声的假阳性特征。本发明可以减少噪声和非样本源化合物对代谢组学中分类模型的构建、生物标志物筛选以及代谢物定性的干扰，应用于化学计量学和代谢组学中质谱特征的处理。另外，本发明可以通过计算机程序自动化实现，不需要重复的化学实验以及肉眼判断等人工干预。
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公开(公告)号：CN114609318A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202011407875.5
申请日：2020-12-03
Applicant: 中国科学院大连化学物理研究所 , 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分子结构关联网络的规模化代谢组定性方法。首先，收集开源代谢组数据库中的内源性代谢物，基于代谢物分子结构相似性构建代谢组水平分子结构关联网络；其次，对生物样本提取物进行非靶向代谢组学分析，并构建保留时间预测模型；进一步通过少量结构确证的代谢物作为种子代谢物，基于网络相邻代谢物与种子代谢物有相似MS2这一前提，对代谢物进行定性。本发明方法不依赖于大规模实验MS2数据库，即可真正实现代谢组规模的快速定性，且定性结果更可靠。
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