【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及質譜檢測，尤其涉及一種質譜檢測試劑盒定位方法及系統。
技術介紹
1、質譜分析技術是一種廣泛應用于化學、生物學和醫學領域的重要工具，具有高靈敏度、高分辨率和高特異性的特點。質譜儀通過測量離子化樣品的質荷比，提供關于分子結構和成分的信息。這一技術在藥物開發、環境監測、食品安全檢測和臨床診斷中發揮著關鍵作用。質譜檢測試劑盒是質譜分析中不可或缺的組成部分，它包括一系列用于樣品制備、處理和分析的試劑和工具。這些試劑盒能夠簡化質譜分析的流程，提高檢測效率和準確性。然而，隨著質譜數據復雜性的增加，對質譜圖進行準確、快速的解析變得越來越具有挑戰性。傳統的質譜數據分析方法在處理大規模、多維度的數據時，往往面臨效率低、精度差等問題。
2、現有的質譜檢測試劑盒定位方法及系統質譜圖峰形變化分析的效率低下，且無法動態適應質譜數據的復雜性和多樣性，降低光流場計算更加精確和穩定，同時質譜圖峰形變化分析的準確性低；此外，現有的質譜檢測試劑盒定位方法及系統復雜數據的處理時間較長，無法提供準確的化合物定位和識別，降低檢測的靈敏度和特異性，增加實驗成本；為此，我們提出一種質譜檢測試劑盒定位方法及系統。
技術實現思路
1、本專利技術的目的是為了解決現有技術中存在的缺陷，而提出的一種質譜檢測試劑盒定位方法及系統。
2、為了實現上述目的，本專利技術采用了如下技術方案：
3、一種質譜檢測試劑盒定位方法，該定位方法具體步驟如下：
4、q1、通過質譜儀采集樣本質譜數據：
5、作為本專利技術的進一步方案，q1所述待測樣本預處理具體步驟如下：
6、步驟一：研究人員根據檢測需求選擇合適的樣品類型，采用無菌采樣技術，通過對應的采樣工具進行樣品采集，對每個樣本進行詳細標記和記錄，并將采集后的樣品立即放置于規定的保存條件下進行貯藏；
7、步驟二：檢查質譜檢測試劑盒內試劑、緩沖液、標準品和耗材的完整性，之后準備和校準試劑，確認所有試劑在有效期內并且存儲條件符合要求；
8、步驟三：將試劑按比例稀釋，并配制所需的緩沖液，再將樣品按比例稀釋，使用渦旋混合器使樣品混合均勻，利用固相萃取柱對樣品中的目標化合物進行選擇性吸附和洗脫，去除雜質，通過不同溶劑對處理后的樣品中的目標化合物進行提取；
9、步驟四：使用渦旋混合器將處理后的樣品與試劑混合，制備反應混合物，將制備好的反應混合物置于恒溫裝置中進行孵育，當到達規定孵育時間后，加入反應終止液并混合均勻，以終止化學反應；
10、步驟五：將反應終止后的樣品離心，以分離固體和液體部分，小心取出上清液，將處理好的樣品上樣到質譜儀中，同時上樣標準品，啟動質譜儀進行數據采集，記錄質譜數據。
11、q2、提取質譜數據特征并分析質譜圖特征：通過深度神經網絡自動提取質譜數據中的重要特征，并分析質譜圖中的峰形變化，獲取質譜圖中峰形的連續變化信息。
12、作為本專利技術的進一步方案，q2所述質譜數據重要特征提取具體步驟如下：
13、步驟1：收集質譜儀器生成的質譜數據，將質譜數據轉換為適合densenet輸入格式的張量，并對質譜數據進行標準化處理，設計densenet網絡的輸入層、多個密集塊、過渡層和輸出層的層次結構；
14、步驟2：通過前向傳播和反向傳播更新densenet網絡權重，加載訓練完成的densenet網絡，將預處理后的質譜數據輸入densenet網絡中；
15、步驟3：將質譜數據輸入到densenet網絡中，質譜數據通過該網絡進行前向傳播，經過多層卷積、批量歸一化和relu激活函數，在前向傳播過程中，densenet中的每一層會提取和處理輸入數據的不同特征；
16、步驟4：選擇densenet網絡中的最后一個卷積層或隨機一個密集塊的輸出層作為特定層，提取該層的輸出特征圖，使用全局平均池化將特征圖降維，減少特征的維度并保持重要信息，調整降維后的特征圖的形狀，并記錄提取出的各項特征數據。
17、作為本專利技術的進一步方案，q2所述質譜圖峰形變化分析具體步驟如下：
18、第1步：收集質譜儀在不同時間點或不同條件下生成的各組質譜圖，通過平滑或濾波技術去除質譜圖中的噪聲，將在水平方向上的光流分量以及在垂直方向上的光流分量，設定為零或其他隨機初始值；
19、第2步：收集先前的光流計算過程中的每次迭代的光流場以及能量函數值，并將收集到的數據結構化保存，分析歷史數據，識別出光流場更新過程中常見的模式和趨勢，并總結在不同條件下光流場變化的經驗，形成經驗規則；
20、第3步：基于歷史經驗和領域知識，制定梯度方向規則、區域平滑規則以及能量變化規則各項啟發式規則，為每條啟發式規則設定權重、信息素濃度以及閾值參數，同時在光流計算的圖像區域內，定義一個路徑網格，且每個網格點代表一個可能的路徑；
21、第4步：通過信息素和啟發式規則計算路徑選擇的概率，并將概率最高的路徑作為最優路徑進行選擇，并確定該路徑中每個像素的移動方向和量值，之后根據選擇的最優路徑，更新光流場的光流分量；
22、第5步：在每次光流場更新后，根據當前光流場，計算能量函數的值，并根據路徑選擇結果和能量函數評估結果，更新路徑上的信息素濃度，重復進行路徑選擇以及光流場更新，直至能力函數值變化范圍小于預設閾值后，判斷達到收斂條件，并停止迭代，同時依據選擇的最優路徑更新光流分量；
23、第6步：檢測當前質譜圖中的質譜峰，通過光流場分析峰值位置的移動以及峰形寬度各項峰形變化，并提取峰位移以及峰寬變化率各項特征參數，將提取的峰形變化信息進行可視化，同時對分析結果進行評估和驗證。
24、作為本專利技術的進一步方案，第4步所述光流分量更新具體公式如下：
25、；
26、；
27、式中，代表當前光流場水平方向上的平均值；代表當前光流場垂直方向上的平均值；代表圖像中的水平坐標；代表圖像中的垂直坐標；代表不同時間點的圖像；代表對某個變量的偏導數；代表平滑參數；代表在水平方向上的光流分量；代表在垂直方向上的光流分量；代表質譜圖像的像素值；
28、第5步所述能量函數具體計算公式如下：
29、；
30、式中，以及分別代表積分域上的面積單元，表示在和方向上的微小變化；代表光流場的總能量。
31、q3、實時跟蹤質譜峰并優化質譜數據：對檢測到的質譜峰進行跟蹤，并依據跟蹤結果識別和區分不同物質的質譜峰，同時依據識別結果對質譜數據進行全局優化；
32、q4、通過多源數據融合分析檢測過程：將不同質譜儀器、不同檢測方法得到的數據進行融合，綜合利用各類檢測信息構建質譜影響圖，以對質譜檢測過程進行建模；
33、q5、對檢測結果進行驗證評價并動態監控：通過與標準樣品進行比對，評估質本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種質譜檢測試劑盒定位方法，其特征在于，該定位方法具體步驟如下：
2.根據權利要求1所述的一種質譜檢測試劑盒定位方法，其特征在于，Q1所述待測樣本預處理具體步驟如下：
3.根據權利要求2所述的一種質譜檢測試劑盒定位方法，其特征在于，Q2所述質譜數據重要特征提取具體步驟如下：
4.根據權利要求1所述的一種質譜檢測試劑盒定位方法，其特征在于，Q2所述質譜圖峰形變化分析具體步驟如下：
5.根據權利要求4所述的一種質譜檢測試劑盒定位方法，其特征在于，第4步所述光流分量更新具體公式如下：
6.一種質譜檢測試劑盒定位系統，用于實現權利要求1-5的任一項所述方法，其特征在于，包括采集處理模塊、質譜特征提取模塊、峰形分析模塊、規劃優化模塊、關聯挖掘模塊、識別分類模塊、目標跟蹤模塊、存儲管理模塊、用戶交互平臺以及反饋調整模塊；
7.根據權利要求6所述的一種質譜檢測試劑盒定位系統，其特征在于，所述規劃優化模塊參數選擇優化具體步驟如下：
8.根據權利要求6所述的一種質譜檢測試劑盒定位系統，其特征在于，所述關聯挖掘模
9.根據權利要求8所述的一種質譜檢測試劑盒定位系統，其特征在于，第三步所述關聯度具體計算公式如下：
...【技術特征摘要】
1.一種質譜檢測試劑盒定位方法，其特征在于，該定位方法具體步驟如下：
2.根據權利要求1所述的一種質譜檢測試劑盒定位方法，其特征在于，q1所述待測樣本預處理具體步驟如下：
3.根據權利要求2所述的一種質譜檢測試劑盒定位方法，其特征在于，q2所述質譜數據重要特征提取具體步驟如下：
4.根據權利要求1所述的一種質譜檢測試劑盒定位方法，其特征在于，q2所述質譜圖峰形變化分析具體步驟如下：
5.根據權利要求4所述的一種質譜檢測試劑盒定位方法，其特征在于，第4步所述光流分量更新具體公式如下：
6.一種質譜檢測試劑盒...
【專利技術屬性】
技術研發人員：車團結，丁莉蕓，張德奎，郭柏鴻，楊立，張曉慧，何榮霞，張秋寧，沈榮，馮杰，鄭曉玲，辛倩，羅春華，楊淑玲，吳康莉，
申請(專利權)人：蘭州百源基因技術有限公司，
類型：發明
國別省市：
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