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公开(公告)号：CN112051320A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010853733.5
申请日：2020-08-24
Applicant: 复旦大学
IPC: G01N27/64
Abstract: 本发明涉及一种基于激光解析离子化质谱技术快速检测细菌活性的方法，包括：S1：在MALDI靶板上滴加细菌活性指示剂溶液；S2：配置待测细菌悬液；S3：将待测细菌悬液滴加入含有指示剂的靶点上；S4：采用MALDI‑TOF MS对样品点进行分析，得到细菌指示剂与其还原产物峰强度变化的质谱图；S5：将质谱图中指示剂峰与其还原产物峰进行峰强度比值计算，通过指示剂被还原程度的变化反应细菌活性的变化程度。与现有技术相比，本发明利用激光解吸离子化飞行时间质谱技术作为检测手段，通过检测指示剂被活细菌还原前后分子量的变化，并计算其峰强度的比值实现对细菌活性的分析检测，利用本检测方法可以快速、准确、高效的检测复杂样本中的细菌活性。
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公开(公告)号：CN109541011A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811316615.X
申请日：2018-11-07
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多孔材料和质谱技术检测尿液中本周蛋白的方法。该方法利用纳米孔材料吸附尿液中的本周蛋白，通过基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱(MALDI-TOF MS)技术检测纳米孔材料吸附的本周蛋白。本发明构建的检测本周蛋白方法，能够准确地检测临床尿液样本中的本周蛋白，具有较强的可操作性和实用性。
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公开(公告)号：CN116124950B
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202310147972.2
申请日：2023-02-22
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明公开了一种用于生长激素注射筛查或检测的血清生物标志物及其应用；血清生物标志物包括20种不同的代谢物，通过分析代谢物组的表达情况，可以判断该样本是否注射生长激素。本发明还提供该生物标志物组的筛选方法，通过代谢组学技术，利用人体血液样本进行分析从而获得识别生长激素注射相关的代谢物组合。本发明的筛选方法普适性广，准确度高，稳定性好，有望用于生长激素注射的筛查。
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公开(公告)号：CN110726768B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN201910975636.0
申请日：2019-10-15
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明公开了一种基于等离激元金纳米囊泡的超灵敏细菌鉴定方法。该方法利用等离激元金纳米囊泡包封细菌样品，将细菌样品限制在直径为100微米的等离激元金纳米囊泡中，通过基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱（MALDI‑TOF MS）技术进行细菌鉴定。本发明构建的细菌鉴定方法，能够实现低至40个细菌的细菌鉴定，具有较强的可操作性和实用性。
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公开(公告)号：CN112051321B
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202010853734.X
申请日：2020-08-24
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明涉及一种结合氘水培养和基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱分析的快速抗生素敏感性测试方法，在含氘水的液体培养基中孵育细菌，细菌通过自身代谢将氘掺入到新合成的蛋白中，使用基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱(MALDI‑TOF MS)对孵育后的细菌指纹图谱进行表征，获得指纹图谱中发生氘代的峰的峰强(ID)和其未发生氘代的对峰的峰强(IND)，ID/IND反映了细菌代谢的活性；在抗生素存在下，氘掺入会在一定程度上受到抑制，故使用ID/IND值来表征细菌的抗生素敏感性。与现有技术相比，本发明本方法能够在2h内对细菌进行AST，具有较强的可操作性和实用性；且本方法适用于不同细菌，是一种通用的快速AST方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110726768A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201910975636.0
申请日：2019-10-15
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明公开了一种基于等离激元金纳米囊泡的超灵敏细菌鉴定方法。该方法利用等离激元金纳米囊泡包封细菌样品，将细菌样品限制在直径为100微米的等离激元金纳米囊泡中，通过基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱（MALDI-TOF MS）技术进行细菌鉴定。本发明构建的细菌鉴定方法，能够实现低至40个细菌的细菌鉴定，具有较强的可操作性和实用性。
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公开(公告)号：CN119438596A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411511029.6
申请日：2024-10-28
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明公开了一种结合短时抗生素刺激后的细菌代谢指纹图谱与机器学习的细菌耐药性快速检测方法。通过将细菌在含有折点浓度抗生素的液体培养基中进行短时间孵育，细菌的代谢途径会发生变化，进而影响下游代谢物的生成。由于耐药菌具备特殊的耐药机制，其代谢状态的变化与敏感菌不同。采用基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱对抗生素短时刺激后细菌的代谢物指纹图谱进行分析；数据获取后通过机器学习进行分类分析，从而实现细菌抗生素耐药性的快速检测。与现有方法相比，本方法能够在2小时内完成细菌耐药性检测，具备较高的实用性和可操作性，同时具有高通量和低实验成本的特点。
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公开(公告)号：CN118604104A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410592758.2
申请日：2024-05-14
Applicant: 复旦大学
IPC: G01N27/626 , G16B40/00 , G16B45/00
Abstract: 本发明属于医疗检测技术领域，具体为基于多模块机器学习的子宫内膜癌检测用质谱分析系统。本发明系统利用MALDI‑TOF质谱系统获取检测样本的代谢和多肽分子指纹图谱信息，结合多种机器学习方法发现与癌症相关的特征信息；基于特征信息和多种机器学习方法构建分类器用于子宫内膜癌的鉴定；最终对多个独立模型的判断结果进行整合，得到最终鉴定结果；具体包括样本采集模块，样本预处理模块，质谱分析分析仪，质谱数据处理和转化模块，机器学习算法模块，综合分析模块；本发明突破了传统的局限于单一生物标志物或者单一样本或者单一组学模块的思路，有效提升了子宫内膜癌的诊断性能。
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公开(公告)号：CN110887892B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN201911341260.4
申请日：2019-12-23
Applicant: 复旦大学
IPC: G01N27/62
Abstract: 本发明属于质谱检测技术领域，具体为一种针对少量样品的质谱检测方法。本发明方法包括：设计质谱检测靶板，即对质谱检测靶板加以改进：检测孔的中心位置加刻十字刻线，以便定位；在检测孔内设置多个直径为微米级别的样品槽，用于重复检测，样品槽的直径不超过200µm，高度不超过10μm，以利于高精度检测；将少量样品精准富集到检测靶板的微米级的范围内，缩小体积提高浓度使其单位面积上的样品浓度满足质谱检测的条件；然后精准定位在微米级范围内实现高精度精准检测。本发明方法针对少量样品检测，可大大的缩短检测时间，提高检测的灵敏度，尤其适用于微生物等的检测，可免除大量的培养时间，打破传统意义上的少量样品无法及时检测的问题。
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