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公开(公告)号：CN108846254B
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN201810678473.5
申请日：2018-06-27
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明公开一种二阶代谢质谱多化合物检测方法、存储介质及服务器，方法包括步骤：以现有的二阶代谢质谱数据库为基础，通过对每个化合物二阶质谱数据进行构建可视化网络操作；当输入多化合物谱时，将数据库中每一个化合物的质核比(m/z)范围作为各自在多化合物谱上的搜索范围，再将此范围内的质谱进行构建可视化网络操作；将此搜索范围内化合物谱上的可视化网络与数据库上的单化合物谱可视化网络进行最大子图同构判断，将得到的相似度作为检测模型判定各自的化合物类别。本发明不仅有效解决了其它网络匹配算法需要大量人工干预的缺点，而且降低了处理难度与成本，显著提升了多化合物的检测速度与精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105760708B
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201610049964.4
申请日：2016-01-25
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06F19/12
CPC classification number: G16B5/00
Abstract: 本发明公开一种代谢混合物MS/MS质谱的仿真生成方法及系统。本发明不依赖于真实实验，可通过修改参数设定，大量产生所需的代谢混合物MS/MS仿真质谱，其成本极低，样本量不受采集条件限制。此外，当条件与环境变动时，也无需重新设计并进行实验；有助于提升代谢组学的研发效率。本发明使用非线性回归模型生成MS/MS仿真质谱，避免了传统算法中简单线性叠加所带来的准确性问题。此外，通过统计真实代谢质谱数据建立噪声概率模型，涵盖了现实应用中需要面临的复杂干扰情况。所生成的质谱数据更符合实际，可有效指导代谢组学的前期研发，并部分用于算法性能的验证。
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公开(公告)号：CN106528668B
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201610925871.3
申请日：2016-10-23
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
CPC classification number: G06F16/20 , G06K9/6215 , G06K9/6218 , G06K9/6256 , G06K9/6269
Abstract: 本发明公开了一种基于可视化网络的二阶代谢质谱化合物检测方法，其中，所述方法以现有的二阶代谢质谱数据库为基础，通过对每个化合物二阶质谱数据进行构建可视化网络操作，将其网络全局特征提取为其各自的化合物的输入特征，并通过SVM对其进行训练，获得化合物检测模型，并且通过构建Decoy测试集对检测模型进行交叉验证，保证检测模型的可靠性与准确性，使其可用于实际二阶代谢质谱化合物的检测。本发明提供的二阶代谢质谱化合物检测方法实现简单、并且显著提高了化合物的检测速度与精度。
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公开(公告)号：CN108846254A
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201810678473.5
申请日：2018-06-27
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开一种二阶代谢质谱多化合物检测方法、存储介质及服务器，方法包括步骤：以现有的二阶代谢质谱数据库为基础，通过对每个化合物二阶质谱数据进行构建可视化网络操作；当输入多化合物谱时，将数据库中每一个化合物的质核比(m/z)范围作为各自在多化合物谱上的搜索范围，再将此范围内的质谱进行构建可视化网络操作；将此搜索范围内化合物谱上的可视化网络与数据库上的单化合物谱可视化网络进行最大子图同构判断，将得到的相似度作为检测模型判定各自的化合物类别。本发明不仅有效解决了其它网络匹配算法需要大量人工干预的缺点，而且降低了处理难度与成本，显著提升了多化合物的检测速度与精度。
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公开(公告)号：CN106528668A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201610925871.3
申请日：2016-10-23
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
CPC classification number: G06F16/20 , G06K9/6215 , G06K9/6218 , G06K9/6256 , G06K9/6269
Abstract: 本发明公开了一种基于可视化网络的二阶代谢质谱化合物检测方法，其中，所述方法以现有的二阶代谢质谱数据库为基础，通过对每个化合物二阶质谱数据进行构建可视化网络操作，将其网络全局特征提取为其各自的化合物的输入特征，并通过SVM对其进行训练，获得化合物检测模型，并且通过构建Decoy测试集对检测模型进行交叉验证，保证检测模型的可靠性与准确性，使其可用于实际二阶代谢质谱化合物的检测。本发明提供的二阶代谢质谱化合物检测方法实现简单、并且显著提高了化合物的检测速度与精度。
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公开(公告)号：CN105760708A
公开(公告)日：2016-07-13
申请号：CN201610049964.4
申请日：2016-01-25
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06F19/12
CPC classification number: G16B5/00
Abstract: 本发明公开一种代谢混合物MS/MS质谱的仿真生成方法及系统。本发明不依赖于真实实验，可通过修改参数设定，大量产生所需的代谢混合物MS/MS仿真质谱，其成本极低，样本量不受采集条件限制。此外，当条件与环境变动时，也无需重新设计并进行实验；有助于提升代谢组学的研发效率。本发明使用非线性回归模型生成MS/MS仿真质谱，避免了传统算法中简单线性叠加所带来的准确性问题。此外，通过统计真实代谢质谱数据建立噪声概率模型，涵盖了现实应用中需要面临的复杂干扰情况。所生成的质谱数据更符合实际，可有效指导代谢组学的前期研发，并部分用于算法性能的验证。
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