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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：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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