公开(公告)号：CN116106401A

公开(公告)日：2023-05-12

申请号：CN202310126440.0

申请日：2023-02-16

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 钱昆 ,  曹敬 ,  徐伟

IPC: G01N27/64 ,  G01N33/68

Abstract: 本发明公开了一种生物标志物组合及其筛选方法，涉及生物技术领域。生物标志物组合包括乳酸、谷氨酰胺、高精氨酸和3‑甲基戊烯酸，应用于脑动脉瘤的破裂风险评估。生物标志物组合的筛选方法：使用纳米颗粒增强激光解吸/电离质谱采集脑动脉瘤患者和健康对照组血清的代谢指纹；进行机器学习，筛选生物标志物组合。本发明利用纳米颗粒增强激光解吸/电离质谱筛选出乳酸、谷氨酰胺、高精氨酸和3‑甲基戊烯酸为代谢生物标志物，并将标志物用于脑动脉瘤的破裂风险评估，低风险组与高风险组有显著差异(P值

公开(公告)号：CN115144519A

公开(公告)日：2022-10-04

申请号：CN202210767302.6

申请日：2022-06-30

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 钱昆 ,  曹敬 ,  吴姣

IPC: G01N30/86 ,  G01N30/72

Abstract: 本发明公开了一种基于无机纳米颗粒的单细胞样品指纹图谱检测方法和应用，涉及分析检测技术领域。其中检测方法包括以下步骤：步骤1：制备氧化铁微纳颗粒基质；步骤2：向含有生物小分子的单细胞样品中喷加所述氧化铁微纳颗粒基质，制成待分析样品；步骤3：对所述待分析样品的指纹图谱进行MALDI质谱检测；步骤4：对MALDI质谱检测结果进行分析，得出结论。本发明的检测方法灵敏度高、成本低、检测通量高，满足了在单细胞水平对代谢组进行高通量指纹图谱的获取需求，能揭示细胞间的异质性，在对生物体生长发育以及致病机理等过程进行单细胞水平的深入解读方面具有重大应用潜力。

公开(公告)号：CN111896609A

公开(公告)日：2020-11-06

申请号：CN202010707525.4

申请日：2020-07-21

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 钱昆 ,  徐伟 ,  曹敬

IPC: G01N27/64

Abstract: 一种基于人工智能分析质谱数据的方法，方法包括：采用激光辅助解吸/电离质谱仪对每个所述样本进行代谢物小分子指纹谱图进行收集；将所述指纹图谱进行绝对强度的提取处理；将处理后的数据输入所述多层神经网络，进行样本分组处理。一种样本区分贡献重要性的计算方法，将指纹图谱数据转化为二维图像；使用显著性特征分析方法对所述代谢物筛选图片库内的数据进行计算，并对所有特征进行排序，筛选出对样本区分贡献最大的物质。本发明的有益效果是：对质谱数据实现样本快速分组，并大大提升了分类模型的可解释能力。

公开(公告)号：CN111458399B

公开(公告)日：2021-10-01

申请号：CN202010290419.0

申请日：2020-04-14

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 钱昆 ,  曹敬 ,  黄琳 ,  苏海洋 ,  张梦吉

IPC: G01N27/62

Abstract: 本发明公开了一种基于钯金核壳微纳材料的低分子量物质质谱检测方法，具体涉及其在血清低分子量物质检测中的应用。本发明利用钯金合金核壳微纳颗粒作为基质材料，血清样本无需经过任何富集或分离等预处理步骤，并且每份样本取样极少，就可高效、快速的检测分析血清中的低分子量物质。这种检测方法准确率高、成本低、检测通量高，满足了临床血清检测的需求，有应用于临床的潜力。

公开(公告)号：CN111458399A

公开(公告)日：2020-07-28

申请号：CN202010290419.0

申请日：2020-04-14

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 钱昆 ,  曹敬 ,  黄琳 ,  苏海洋 ,  张梦吉

IPC: G01N27/62

Abstract: 本发明公开了一种基于钯金核壳微纳材料的低分子量物质质谱检测方法，具体涉及其在血清低分子量物质检测中的应用。本发明利用钯金合金核壳微纳颗粒作为基质材料，血清样本无需经过任何富集或分离等预处理步骤，并且每份样本取样极少，就可高效、快速的检测分析血清中的低分子量物质。这种检测方法准确率高、成本低、检测通量高，满足了临床血清检测的需求，有应用于临床的潜力。

公开(公告)号：CN111896609B

公开(公告)日：2023-08-08

申请号：CN202010707525.4

申请日：2020-07-21

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 钱昆 ,  徐伟 ,  曹敬

IPC: G01N27/64

Abstract: 一种基于人工智能分析质谱数据的方法，方法包括：采用激光辅助解吸/电离质谱仪对每个所述样本进行代谢物小分子指纹谱图进行收集；将所述指纹图谱进行绝对强度的提取处理；将处理后的数据输入所述多层神经网络，进行样本分组处理。一种样本区分贡献重要性的计算方法，将指纹图谱数据转化为二维图像；使用显著性特征分析方法对所述代谢物筛选图片库内的数据进行计算，并对所有特征进行排序，筛选出对样本区分贡献最大的物质。本发明的有益效果是：对质谱数据实现样本快速分组，并大大提升了分类模型的可解释能力。

公开(公告)号：CN115372454A

公开(公告)日：2022-11-22

申请号：CN202210874046.0

申请日：2022-07-21

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 钱昆 ,  曹敬 ,  黄议达

IPC: G01N27/64

Abstract: 本发明公开了一种多级结构的氧化铈微纳颗粒的制备方法，包括如下步骤：步骤1、模板3‑氨基苯酚‑甲醛球的制备；扩展的方法适用于制备粒径均匀的球形APF树脂；步骤2、氧化铈在APF上生长得到APF‑CeO2；步骤3、去除APF模板获得多级结构的氧化铈微纳颗粒。本发明还提供上述氧化铈微纳颗粒在小分子代谢物检测与鉴定中的应用。本发明的检测方法无创、检测通量高、灵敏度高、成本低，满足了临床上对代谢指纹图谱的获取需求，实现诊断、预后、生物标志物筛选等临床应用，并且在对生物体生长发育以及致病机理等过程进行代谢组学水平的深入解读方面具有重大应用潜力。

公开(公告)号：CN115308295A

公开(公告)日：2022-11-08

申请号：CN202211005914.8

申请日：2022-08-22

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 钱昆 ,  曹敬 ,  张梦吉

IPC: G01N27/64 ,  G01N1/28 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开了一种双组学血浆指纹模型构建方法及使用该方法构建的双组学血浆指纹模型的感染诊断装置，涉及感染疾病诊断技术领域，构建方法包括预处理血浆样本、基质材料的准备、质谱靶板上的样品和基质点样、纳米颗粒增强激光解吸电离质谱中血浆代谢指纹采集以及无机基质材料辅助激光解吸电离质谱中血浆蛋白指纹采集，感染诊断装置对双组学血浆指纹图谱进行数据分析，获得诊断结果，具有检测重现性高、分析速度快和样本消耗少等优势，实现了对不同感染类型的高效诊断性能。