CN111239237B - 一种高通量质谱检测试剂盒及其质检方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种高通量质谱检测试剂盒及其质检方法，试剂盒，包括：孔板，生物样本预处理材料，质谱测试试剂，质控样品；生物样本预处理材料为0.03‑0.05mg多孔硅颗粒；质谱测试试剂包括：孵育溶液，清洗溶液，基质溶解液，基质；本发明质检方法通过计算检测样本与质检标准数据库的平均距离DL值，结合cityblock距离和minkowski距离对质谱图谱进行二维度量，可提高识别的准确率；对各种变异识别约登指数高于98％；本发明的质检方法，通过评估质谱图谱相似性判断质检合格率，可有效地控制试剂盒生产全流程，评估生产工艺稳定，产品稳定性；以达到质谱试剂在检测生物样本过程中的高度重复性，使得变异系数控制在15％以内。

Description

一种高通量质谱检测试剂盒及其质检方法
技术领域
本发明涉及生物样本质谱检测领域，特别是一种高通量质谱检测试剂盒及其质检方法。
背景技术
基质辅助激光解吸离子化质谱(MALDI MS)是现阶段用于分析复杂生物样本的主要手段之一，可在单次分析中同时检测出几十个甚至上百个生物标记物。相比于传统诊断技术，MALDI MS具有高灵敏度、高通量和低成本的优势，是一种极具潜力的临床检验平台。MALDI MS因缺乏LC分离过程，对复杂样本的预处理要求较高。复杂的样本预处理过程会导致低丰度成份的损失和漏检，且目前已有的技术方案通量低、成本较高。比如去除高丰度成份的同时，需要富集和保护低丰度成份，以避免高丰度成份吸收激光能量造成的质谱信号损失，临床检测还需要满足质谱出峰稳定性、重复性和高通量的要求。
目前样本检测前通常使用磁珠(专利CN200810174079)或亲和树脂(专利CN03116765)进行预处理，过程复杂，通量低，可操作性差，特征峰少，难以应用到临床检测。检测数据多出自小型化实验室，质量较低，质谱出峰数量有限，且无评估质谱出峰质量和测试稳定性的方法，测试变异系数大于IVD行业标准15％，无法实现产业化应用(专利CN200510025341，专利CN200310110188)。
目前，评估质谱相似性一般用夹角余弦(Cosine)(专利201710959390)、欧氏距离(Euclidean Distance)(专利CN 201610905235)、皮尔森(Pearson)相关系数、斯皮尔曼(Spearman)相关系数、偏相关系数、部分相关系数及其衍生的距离度量(专利201610905439，专利CN201710517246)，这些距离度量用单一的算法来评价质谱相似性，无法适应针对不同变异谱的准确评估。市场上缺少一种在判别质谱间整体差异的同时，降低对变异谱的误判率的质谱相似性度量方法。
MALDI MS测试中，现有的样本质谱检测试剂需复杂的样本预处理过程造成批间差异大，数据不稳定，从而对对生物标志物的发现造成极大的干扰。此外，市场也缺乏对质谱检测试剂的有效质控方法，以便监控质谱试剂的生产工艺及产品质量，无法满足产业化和临床检测的稳定性要求；评估质谱相似性用夹角余弦(Cosine)等单一的度量，对各种谱型变异识别率非常低，准确率低于70％，无法准确评估质谱出峰质量；市场需要一种检测步骤简单，通量高，特异性、敏感性高的试剂盒和质检方法，本发明解决这样的问题。
发明内容
为解决现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种高通量质谱检测试剂盒及其质检方法，试剂盒实现高通量检测，且试剂消耗量少；质检方法可提高识别的准确率，控制试剂盒生产全流程，生产工艺稳定，产品稳定性、重复性高，变异系数可控制在15％以内。
为了实现上述目标，本发明采用如下的技术方案：
一种高通量质谱检测试剂盒，包括：孔板，生物样本预处理材料，质谱测试试剂，质控样品；生物样本预处理材料为多孔硅颗粒；质谱测试试剂包括：孵育溶液，清洗溶液，基质溶解液，基质。
前述的一种高通量质谱检测试剂盒，基质为α-氰基-4-羟基肉桂酸，基质溶解液配方包括：40-50份乙腈，100份水，1-3份三氟乙酸。
前述的一种高通量质谱检测试剂盒，孵育溶液为0-20％的乙腈水溶液；清洗溶液为0-30％的乙腈水溶液。
前述的一种高通量质谱检测试剂盒，孔板为可拆分孔板。
前述的一种高通量质谱检测试剂盒，质控样品为标准生物样本，由多份血清样本混合制得。
前述的一种高通量质谱检测试剂盒，生物样本包括：血清，尿液，胸水，唾液。
一种高通量质谱检测试剂盒的质检方法，包括：
步骤一，随机抽取3％-5％试剂盒做为质检对象；
步骤二，制备质控样品，将质控样品和孵育溶液加入预装多孔硅材料的孔板内进行孵育；
步骤三，用清洗溶液清洗已结合样本的多孔硅材料；
步骤四，将基质与基质溶解液混匀加入孔板内；
步骤五，在质谱靶板上点样并进行质谱检测，获取检测数据；
步骤六，根据获取的检测数据建立质检标准数据库，
获取多批高通量质谱试剂盒共计k人份，检测质控样品，获取k个质谱数据，并建立质检标准数据库，其中k≥24；
步骤七，根据建立的质检标准数据库，计算新检测样本与标准库间距离DL(x)；计算方法的步骤为：质检标准数据库中含有k个样本的质谱数据，其任意数据向量yj为y1到yk的集合，对于待测试样本其质谱数据向量为x，则其与质检标准数据库的平均距离DL(x)按如下公式计算：
Figure BDA0002372198400000041
其中W1和W2分别为DC和DM的权重；
其中DC(x，y)的计算公式如下：
Figure BDA0002372198400000042
对于两个样本的质谱数据向量x和y，每个样本的质谱数据采样点为n个，这两个样本x，y的cityblock距离为DC(x，y)；
其中DM(x，y)的计算公式如下：
Figure BDA0002372198400000051
对于两个样本的质谱数据向量x和y，每个样本的质谱数据采样点为n个，两个样本x，y的minkowski距离为DM(x，y)，其中p为常数；
通过代入公式(1)，结合公式(2)和公式(3)计算，得出的DL(x)值即为待测试样本质谱数据与质检标准数据库的平均距离；
步骤七，计算质检样本标准数据库的合格判断阈值，将此阈值作为质检全流程控制的判断标准；
具体的计算方法为：获取一批m个已经确认有变异不合格样本的质谱数据，质谱数据≥24个，计算每个样本数据与质检标准数据库的平均距离DL(xm)值，同时计算质检标准数据库中的k个样本与检标准数据库平均距离DL(xk)值，对获得的DL(xm)和DL(xk)数据集利用ROC曲线的最佳阈值筛选法，计算出区分DL(xm)和DL(xk)约登指数最高的点即为质检标准数据库的不合格阈值限。
前述的一种高通量质谱检测试剂盒的质检方法，合格判断阈值作为质检全流程控制的判断标准的应用方法为：
1)抽检一批次至少10个test，并根据公式(1)分别计算其DL(x)值；
2)若DL(x)值小于阈值的test≥8个，则这一批次试剂盒和试验及仪器质检方法通过；
3)若评估值小于阈值的test＜8个，则这一批次试剂盒和试验及仪器质检方法质检不通过。
前述的一种高通量质谱检测试剂盒的质检方法，质检数据库和质检全流程控制的判断标准建立方法适用的质谱检测包括：肽谱，蛋白谱，代谢谱。
前述的一种高通量质谱检测试剂盒的质检方法，质谱仪为MALDI离子源质谱仪。
本发明的有益之处在于：
本发明提供一种高通量液体活检辅助诊断试剂盒，96孔板能够实现单批次96个样本的检测；单个样本仅需数十微克级材料，试剂消耗量少，成本低；
本发明质检方法通过计算检测样本与质检标准数据库的平均距离DL值，结合cityblock距离和minkowski距离对质谱图谱进行二维度量，可提高识别的准确率；对各种变异识别约登指数高于98％；
本发明的质检方法，通过评估质谱图谱相似性判断质检合格率，控制试剂盒生产全流程，生产工艺稳定，产品稳定性、重复性高，变异系数可控制在15％以内。
附图说明
图1是本发明实验三的比较不同算法区分变异谱的散点图；
图2是本发明的实验四质检样本与数据库谱图比较(全谱范围)；
图3是本发明的实验四质检样本与数据库谱图比较(分段谱：4000-11000Da)；
图4是本发明的质检样本分布图；
图5是本发明实验四的各质谱峰变异系数。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例对本发明作具体的介绍。
实验一：制备试剂盒；
高通量质谱检测试剂盒包括：孔板，生物样本预处理材料，质谱测试试剂，质控样品；生物样本预处理材料为0.03-0.05mg多孔硅颗粒；质谱测试试剂包括：孵育溶液，清洗溶液，基质溶解液，基质。作为一种实施例，基质为α-氰基-4-羟基肉桂酸，基质溶解液配方包括：40-50份乙腈，100份水，1-3份三氟乙酸。孵育溶液为0-20％的乙腈水溶液；清洗溶液为0-30％的乙腈水溶液。质控样品即血清标准样本，为混合多人血清制得。检测生物样本包括：5-15μL的血清，尿液，胸水，唾液。
作为一种优选，孔板为96可拆分孔板；将多孔硅刻蚀，对多孔硅进行修饰，将多孔硅颗粒分装至96孔板内，干燥多孔硅。96孔板能够实现单批次96个样本的检测；单个样本仅需数十微克材料，试剂消耗量少，成本低；可拆分孔板试剂盒，操作流程简单，一次可检测多个样本，诊断结果周期短，通量高。一种高通量质谱检测试剂盒，包括如下步骤：
可用如下的配方和方法制备试剂盒。
实施例1，配方和方法一：
高通量质谱检测试剂盒包括：孔板，生物样本预处理材料，质谱测试试剂，质控样品；生物样本预处理材料为0.05mg多孔硅颗粒；质谱测试试剂包括：孵育溶液，清洗溶液，基质溶解液，基质；具体试剂为乙腈、三氟乙酸、超纯水、α-氰基-4-羟基肉桂酸，基质溶解液配方为50％的乙腈水溶液，孵育溶液配方为0％的乙腈水溶液，清洗溶液为0％的乙腈水溶液。质控样品为血清标准样本。
实施例2，配方和方法二：
高通量质谱检测试剂盒包括：孔板，生物样本预处理材料，质谱测试试剂，质控样品；生物样本预处理材料为0.04mg多孔硅颗粒；质谱测试试剂包括：孵育溶液，清洗溶液，基质溶解液，基质；具体试剂为乙腈、三氟乙酸、超纯水、α-氰基-4-羟基肉桂酸，基质溶解液配方为45％的乙腈水溶液，孵育溶液配方为10％的乙腈水溶液，清洗溶液为15％的乙腈水溶液。质控样品为血清标准样本。
实施例3，配方和方法三：
高通量质谱检测试剂盒包括：孔板，生物样本预处理材料，质谱测试试剂，质控样品；生物样本预处理材料为0.03mg多孔硅颗粒；质谱测试试剂包括：孵育溶液，清洗溶液，基质溶解液，基质；具体试剂为乙腈、三氟乙酸、超纯水、α-氰基-4-羟基肉桂酸，基质溶解液配方为40％的乙腈水溶液，孵育溶液配方为20％的乙腈水溶液，清洗溶液为30％的乙腈水溶液。质控样品为血清标准样本。
需要说明的是；以上只是一种实施例，只列举了血清肽谱的检测方法，并非穷举；质检数据库和质检全流程控制的判断标准建立方法适用的质谱检测包括肽谱、蛋白谱、代谢谱，所适用的质谱仪为MALDI离子源质谱仪。
实验二：用实验一制备的一种高通量质谱检测试剂盒，建立血清肽谱质检标准数据库。
步骤为：
1.获取3批稳定生产的高通量质谱检测试剂盒共计84人份；
2.制备血清标准样本，将84例血清标准样本和孵育溶液加入预装多孔硅材料的孔板内进行孵育；
3.用清洗溶液清洗已结合样本的多孔硅材料；
4.将基质与基质溶解液混匀加入孔板内；
5.在质谱靶板上点样并进行质谱检测，获取84个质谱数据，建立血清肽谱质检标准数据库。
实验三：利用实验二获得的血清肽谱质检标准数据库，计算质检样本标准数据库的合格判断阈值。
在实验二建立的3批稳定生产的质检样本标准数据库的基础上，再获取图谱产生变异的不合格样本库共计96例样本数据。
计算不合格样本库每个样本数据与质检标准数据库的平均距离DL值，同时计算质检标准数据库中的84个样本每个样本与检标准数据库平均距离DL值，对获得的两组DL距离值集利用ROC曲线的最佳阈值筛选法，计算出区分约登指数最高的点即为质检标准数据库的不合格阈值限。此阈值即为质检全流程控制的判断标准。
对于每一例质谱数据向量为x的样本，与质检标准数据库样本集(y1到yk，本实施例k＝84)的距离DL值的计算方法如下：
Figure BDA0002372198400000101
其中W1和W2分别为DC和DM的权重。
其中DC(x，y)的计算公式如下：
Figure BDA0002372198400000102
对于两个样本的质谱数据向量x和y，每个样本的质谱数据采样点为n个，这两个样本x，y的cityblock距离为DC(x，y)。
其中DM(x，y)的计算公式如下(公式3)：
Figure BDA0002372198400000103
对于两个样本的质谱数据向量x和y，每个样本的质谱数据采样点为n个，这个两个样本x，y的minkowski距离为DM(x，y)，其中p为常数。
通过代入公式(1)，结合公式2和公式3计算，得出的DL(x)值即为每一例质谱数据向量为x的样本与质检标准数据库的平均DL距离。Cosine距离为计算待测试样本质谱数据与质检标准数据库每一例样本的平均Cosine距离。
比较DL值和cosine距离对两组样本的识别结果如下：单独cosine距离区分质检样本标准数据库和变异的不合格样本库数据识别约登指数为59.23％(见图1的y轴样本分布)。
对于相同的样本数据集，本发明设计的算法DL值区分两组样本的识别约登指数为98.96％(见图1的x轴样本分布)最佳阈值为DL值范围为0.22到0.28任意值，阈值增加到0.34识别的约登指数仍然可以达到98.44％，因此我们认为0.22到0.34的范围内的阈值均可接受，可选0.22最为最严阈值，0.28作为综合阈值，0.34作为最宽松阈值。
实验四，应用质检库和阈值对高通量质谱检测试剂盒进行质检：
用应用实验一建立的试剂盒，实验二建立的血清肽谱质检标准数据库和实验三确定的质检合格阈值，对新制备的高通量质谱检测试剂盒进行质检：
1.对新制备的高通量质谱检测试剂盒随机抽样质检，抽取54人份试剂盒做为质检对象；
2.将血清标准样本和孵育溶液加入预装多孔硅材料的孔板内进行孵育；
3.用清洗溶液清洗已结合样本的多孔硅材料；
4.将基质与基质溶解液混匀加入孔板内；
5.在质谱靶板上点样并进行质谱检测，获取检测数据，如图2、3所示的质谱图；
6.利用公式(1)分别计算每个样本的DL值；
检测结果如下：
质检样本序号 平均相似度距离 质检结果
1 0.193035907 合格
2 0.208403364 合格
3 0.23648021 合格
4 0.167473817 合格
5 0.195759187 合格
6 0.182582843 合格
7 0.204217133 合格
8 0.196124585 合格
9 0.247324983 合格
10 0.18519801 合格
11 0.186811695 合格
12 0.176278872 合格
13 0.155266546 合格
14 0.177562325 合格
15 0.183953385 合格
16 0.159216473 合格
17 0.161946808 合格
18 0.16971159 合格
19 0.177781796 合格
20 0.242427265 合格
21 0.186989762 合格
22 0.158530956 合格
23 0.220510511 合格
24 0.202976128 合格
25 0.20252821 合格
26 0.163668608 合格
27 0.162963593 合格
28 0.18032505 合格
29 0.189870589 合格
30 0.186308257 合格
31 0.188967996 合格
32 0.198296088 合格
33 0.22249882 合格
34 0.199228546 合格
35 0.356871987 不合格
36 0.234432509 合格
37 0.190967691 合格
38 0.188054116 合格
39 0.233971246 合格
40 0.165660501 合格
41 0.197384291 合格
42 0.191580491 合格
48 0.197826872 合格
44 0.172187403 合格
45 0.188250156 合格
46 0.207176614 合格
47 0.200328661 合格
48 0.212734571 合格
49 0.193819374 合格
50 0.175680393 合格
51 0.175806764 合格
52 0.177862615 合格
53 0.197759051 合格
54 0.198745013 合格
结果分析：DL值小于综合阈值的样本有53个，大于综合阈值的样本1个，通过率为98.1％，材料质检合格。如图4所示为质检样本数据分布图，位于质检合格线之外的样本有1例。
对于质检合格的样本计算信噪比大于5的质谱峰的相对标准偏差，并求平均值，结果如图5所示，质谱峰平均变异系数为10.08％，远低于15％。
由以上的验证实验可知：本发明的质检方法可提高识别的准确率，控制试剂盒生产全流程，生产工艺稳定，产品稳定性、重复性高，变异系数可控制在15％以内。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和优点。本行业的技术人员应该了解，上述实施例不以任何形式限制本发明，凡采用等同替换或等效变换的方式所获得的技术方案，均落在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种高通量质谱检测试剂盒的质检方法，其特征在于，高通量质谱检测试剂盒包括：孔板，生物样本预处理材料，质谱测试试剂，质控样品；所述生物样本预处理材料为多孔硅颗粒；质谱测试试剂包括：孵育溶液，清洗溶液，基质溶解液，基质；
高通量质谱检测试剂盒的质检方法，包括：
步骤一，随机抽取3％-5％试剂盒做为质检对象；
步骤二，制备质控样品，将质控样品和孵育溶液加入预装多孔硅材料的孔板内进行孵育；
步骤三，用清洗溶液清洗已结合样本的多孔硅材料；
步骤四，将基质与基质溶解液混匀加入孔板内；
步骤五，在质谱靶板上点样并进行质谱检测，获取检测数据；
步骤六，根据获取的检测数据建立质检标准数据库，
获取多批高通量质谱试剂盒共计k人份，检测质控样品，获取k个质谱数据，并建立质检标准数据库，其中k≥24；
步骤七，根据建立的质检标准数据库，计算新检测样本与标准库间距离DL(x)；计算方法的步骤为：质检标准数据库中含有k个样本的质谱数据，其任意数据向量yj为y1到yk的集合，对于待测试样本其质谱数据向量为x，则其与质检标准数据库的平均距离DL(x)按如下公式计算：
Figure FDA0002981595990000011
其中W1和W2分别为DC和DM的权重；
其中DC(x，y)的计算公式如下：
Figure FDA0002981595990000012
对于两个样本的质谱数据向量x和y，每个样本的质谱数据采样点为n个，这两个样本x，y的cityblock距离为DC(x，y)；
其中DM(x，y)的计算公式如下：
Figure FDA0002981595990000021
对于两个样本的质谱数据向量x和y，每个样本的质谱数据采样点为n个，两个样本x，y的minkowski距离为DM(x，y)，其中p为常数；
通过代入公式(1)，结合公式(2)和公式(3)计算，得出的DL(x)值即为待测试样本质谱数据与质检标准数据库的平均距离；
步骤八，计算质检样本标准数据库的合格判断阈值，将此阈值作为质检全流程控制的判断标准；
具体的计算方法为：获取一批m个已经确认有变异不合格样本的质谱数据，质谱数据≥24个，计算每个样本数据与质检标准数据库的平均距离DL(xm)值，同时计算质检标准数据库中的k个样本与检标准数据库平均距离DL(xk)值，对获得的DL(xm)和DL(xk)数据集利用ROC曲线的最佳阈值筛选法，计算出区分DL(xm)和DL(xk)约登指数最高的点即为质检标准数据库的不合格阈值限。
2.根据权利要求1所述的一种高通量质谱检测试剂盒的质检方法，其特征在于，所述基质为α-氰基-4-羟基肉桂酸，所述基质溶解液配方包括：40-50份乙腈，100份水，1-3份三氟乙酸。
3.根据权利要求1所述的一种高通量质谱检测试剂盒的质检方法，其特征在于，所述孵育溶液为0-20％的乙腈水溶液；所述清洗溶液为0-30％的乙腈水溶液。
4.根据权利要求1所述的一种高通量质谱检测试剂盒的质检方法，其特征在于，所述孔板为可拆分孔板。
5.根据权利要求1所述的一种高通量质谱检测试剂盒的质检方法，其特征在于，所述质控样品为标准生物样本，由多份血清样本混合制得。
6.根据权利要求1所述的一种高通量质谱检测试剂盒的质检方法，其特征在于，生物样本包括：血清，尿液，胸水，唾液。
7.一种高通量质谱检测试剂盒的质检方法，其特征在于，包括：
步骤一，随机抽取3％-5％试剂盒做为质检对象；
步骤二，制备质控样品，将质控样品和孵育溶液加入预装多孔硅材料的孔板内进行孵育；
步骤三，用清洗溶液清洗已结合样本的多孔硅材料；
步骤四，将基质与基质溶解液混匀加入孔板内；
步骤五，在质谱靶板上点样并进行质谱检测，获取检测数据；
步骤六，根据获取的检测数据建立质检标准数据库，
获取多批高通量质谱试剂盒共计k人份，检测质控样品，获取k个质谱数据，并建立质检标准数据库，其中k≥24；
步骤七，根据建立的质检标准数据库，计算新检测样本与标准库间距离DL(x)；计算方法的步骤为：质检标准数据库中含有k个样本的质谱数据，其任意数据向量yj为y1到yk的集合，对于待测试样本其质谱数据向量为x，则其与质检标准数据库的平均距离DL(x)按如下公式计算：
Figure FDA0002981595990000031
其中W1和W2分别为DC和DM的权重；
其中DC(x，y)的计算公式如下：
Figure FDA0002981595990000032
对于两个样本的质谱数据向量x和y，每个样本的质谱数据采样点为n个，这两个样本x，y的cityblock距离为DC(x，y)；
其中DM(x，y)的计算公式如下：
Figure FDA0002981595990000041
对于两个样本的质谱数据向量x和y，每个样本的质谱数据采样点为n个，两个样本x，y的minkowski距离为DM(x，y)，其中p为常数；
通过代入公式(1)，结合公式(2)和公式(3)计算，得出的DL(x)值即为待测试样本质谱数据与质检标准数据库的平均距离；
步骤八，计算质检样本标准数据库的合格判断阈值，将此阈值作为质检全流程控制的判断标准；
具体的计算方法为：获取一批m个已经确认有变异不合格样本的质谱数据，质谱数据≥24个，计算每个样本数据与质检标准数据库的平均距离DL(xm)值，同时计算质检标准数据库中的k个样本与检标准数据库平均距离DL(xk)值，对获得的DL(xm)和DL(xk)数据集利用ROC曲线的最佳阈值筛选法，计算出区分DL(xm)和DL(xk)约登指数最高的点即为质检标准数据库的不合格阈值限。
8.根据权利要求7所述的一种高通量质谱检测试剂盒的质检方法，其特征在于，合格判断阈值作为质检全流程控制的判断标准的应用方法为：
1)抽检一批次至少10个test，并根据公式(1)分别计算其DL(x)值；
2)若DL(x)值小于阈值的test≥8个，则这一批次试剂盒和试验及仪器质检方法通过；
3)若评估值小于阈值的test＜8个，则这一批次试剂盒和试验及仪器质检方法质检不通过。
9.根据权利要求7所述的一种高通量质谱检测试剂盒的质检方法，其特征在于，质检数据库和质检全流程控制的判断标准建立方法适用的质谱检测包括：肽谱，蛋白谱，代谢谱。
10.根据权利要求7所述的一种高通量质谱检测试剂盒的质检方法，其特征在于，采用的质谱仪为MALDI离子源质谱仪。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112526039B (zh) * 2020-12-16 2022-07-15 杭州汇健科技有限公司 一种血清代谢谱分子量校准品试剂盒及其制备方法、使用方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103308696A (zh) * 2013-05-30 2013-09-18 中国疾病预防控制中心传染病预防控制所 基于质谱技术的布鲁氏菌快速检测试剂盒
CN108896682A (zh) * 2018-07-18 2018-11-27 杭州汇健科技有限公司 一种肽指纹图谱的快速质谱分析与谱图判别方法

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9523680B2 (en) * 2010-06-30 2016-12-20 Ambergen, Inc. Global Proteomic screening of random bead arrays using mass spectrometry imaging
CN102798658A (zh) * 2012-07-20 2012-11-28 浙江大学 血清中低丰度低分子量蛋白的分析方法
WO2014176435A2 (en) * 2013-04-25 2014-10-30 Bergo Vladislav B Microarray compositions and methods of their use
CN107576800B (zh) * 2017-06-26 2020-07-14 复旦大学 一种基于96孔板的高通量糖基化肽段除盐富集方法
DE102017129891B4 (de) * 2017-12-14 2024-05-02 Bruker Daltonics GmbH & Co. KG Massenspektrometrische Bestimmung besonderer Gewebezustände

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103308696A (zh) * 2013-05-30 2013-09-18 中国疾病预防控制中心传染病预防控制所 基于质谱技术的布鲁氏菌快速检测试剂盒
CN108896682A (zh) * 2018-07-18 2018-11-27 杭州汇健科技有限公司 一种肽指纹图谱的快速质谱分析与谱图判别方法

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