CN112834662A - 一种利用质谱检测血清小分子代谢物的方法 - Google Patents

一种利用质谱检测血清小分子代谢物的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN112834662A
CN112834662A CN202110135510.XA CN202110135510A CN112834662A CN 112834662 A CN112834662 A CN 112834662A CN 202110135510 A CN202110135510 A CN 202110135510A CN 112834662 A CN112834662 A CN 112834662A
Authority
CN
China
Prior art keywords
detection
time
value
mass spectrum
signal source
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202110135510.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN112834662B (zh
Inventor
呼建文
戴捷
徐钟舒
何梓钰
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shanghai Bioprofile Biotechnology Co ltd
Original Assignee
Shanghai Bioprofile Biotechnology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shanghai Bioprofile Biotechnology Co ltd filed Critical Shanghai Bioprofile Biotechnology Co ltd
Priority to CN202110135510.XA priority Critical patent/CN112834662B/zh
Publication of CN112834662A publication Critical patent/CN112834662A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112834662B publication Critical patent/CN112834662B/zh
Priority to US17/555,453 priority patent/US11728151B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N30/00—Investigating or analysing materials by separation into components using adsorption, absorption or similar phenomena or using ion-exchange, e.g. chromatography or field flow fractionation
    • G01N30/02—Column chromatography
    • G01N30/04—Preparation or injection of sample to be analysed
    • G01N30/06—Preparation
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01J—ELECTRIC DISCHARGE TUBES OR DISCHARGE LAMPS
    • H01J49/00—Particle spectrometers or separator tubes
    • H01J49/0027—Methods for using particle spectrometers
    • H01J49/0036—Step by step routines describing the handling of the data generated during a measurement
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/68—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving proteins, peptides or amino acids
    • G01N33/6803—General methods of protein analysis not limited to specific proteins or families of proteins
    • G01N33/6848—Methods of protein analysis involving mass spectrometry
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N30/00—Investigating or analysing materials by separation into components using adsorption, absorption or similar phenomena or using ion-exchange, e.g. chromatography or field flow fractionation
    • G01N30/02—Column chromatography
    • G01N30/62—Detectors specially adapted therefor
    • G01N30/72—Mass spectrometers
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01J—ELECTRIC DISCHARGE TUBES OR DISCHARGE LAMPS
    • H01J49/00—Particle spectrometers or separator tubes
    • H01J49/0027—Methods for using particle spectrometers
    • H01J49/0031—Step by step routines describing the use of the apparatus
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01J—ELECTRIC DISCHARGE TUBES OR DISCHARGE LAMPS
    • H01J49/00—Particle spectrometers or separator tubes
    • H01J49/26—Mass spectrometers or separator tubes
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L63/00—Network architectures or network communication protocols for network security
    • H04L63/08—Network architectures or network communication protocols for network security for authentication of entities
    • H04L63/0876—Network architectures or network communication protocols for network security for authentication of entities based on the identity of the terminal or configuration, e.g. MAC address, hardware or software configuration or device fingerprint

Landscapes

  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Urology & Nephrology (AREA)
  • Hematology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Proteomics, Peptides & Aminoacids (AREA)
  • Biotechnology (AREA)
  • Cell Biology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Microbiology (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Other Investigation Or Analysis Of Materials By Electrical Means (AREA)

Abstract

本发明公开了一种利用质谱检测血清小分子代谢物的方法，涉及质谱检测技术领域；包括如下步骤：对领取检测任务的检测员进行检配值分析，选取检配值最大的检测员作为选中检测员，提高检测效率；选中检测员到达检测位置后，首先进行位置匹配，然后配置得到血清样品并对血清样品进行质谱检测；在选中检测员上传质谱结果数据之前，对选中检测员进行指纹验证；指纹验证通过后，选中检测员通过手机终端将质谱结果数据打上时间戳并上传至检测平台存储；从而避免无关人员随意上传数据，保证数据的真实性和安全性；本发明能够对数据查询指令进行溯源处理，对IP网络地址和信号源位置进行验证；增加数据泄露的难度，提高数据安全性。

Description

一种利用质谱检测血清小分子代谢物的方法
技术领域
本发明涉及质谱检测技术领域，具体涉及一种利用质谱检测血清小分子代谢物的方法。
背景技术
基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱技术，即MALDI-TOF-MS，是20世纪80年代发展起来的一种新型软电离有机质谱技术。该技术具有高灵敏度、高分辨率、高准确度，样品用量少，快速、高通量检测等特点。MALDI-TOF-MS检测的基本原理为：待测样品散布在基质中形成共结晶，当用激光照射时，基质从激光中吸收能量跃迁至激发态，激发态基质不稳定将能量传递给样品分子后回归基态，样品分子吸收能量发生电离并气化，形成带电荷的离子。离子在经过强电场加速后，通过质量分析器分离带电离子，最终进入检测器。根据离子的质荷比不同检测出大量具体峰值信息，形成质谱图。由于核酸、蛋白质和多糖等生物分子与其分子量存在着对应关系，质谱图经软件处理分析后，能够得到样品中各种核酸、蛋白质、多糖等物质的分子量及结构等信息；
而现有技术中，存在不能根据检配值合理分配对应的检测员进行质谱检测，导致检测效率较低的问题，同时缺乏对质谱结果数据的安全防护，存在数据丢失和被窃取的风险。
发明内容
针对现有技术存在的不足，本发明目的是提供一种利用质谱检测血清小分子代谢物的方法。本发明能够根据检配值合理分配对应的检测员进行质谱检测，提高检测效率；同时当用户通过智能终端向检测平台发送数据查询指令，检测平台对数据查询指令进行溯源处理，对IP网络地址和信号源位置进行验证；增加数据泄露的难度，提高数据安全性。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：一种利用质谱检测血清小分子代谢物的方法，包括如下步骤：
步骤一：运营工作人员登录检测平台并在检测平台上发布检测任务，以及检测员通过手机终端访问检测平台并领取检测任务；所述检测任务包括检测位置，所述检测位置为待检测血清样品位置；
步骤二：对领取检测任务的检测员进行检配值分析，选取检配值最大的检测员作为检测任务的选中检测员；将检测任务发送至选中检测员的手机终端；
步骤三：选中检测员到达检测位置后，配置得到血清样品并对血清样品进行质谱检测；对质谱检测结果进行分析，获取得到质谱结果数据；选中检测员将质谱结果数据发送至检测平台存储；具体步骤为：
S31：选中检测员到达检测位置后，通过手机终端拍摄检测位置的图片，将图片和当前实时位置发送至检测平台；检测平台接收到选中检测员发送的当前实时位置和检测位置的图片后进行位置匹配；若当前实时位置与检测位置吻合，则生成开始检测信号；
S32：选中检测员接收到开始检测信号后，取出冻存的血浆样本，解冻后取一定量的血浆于EP管中，按体积比例加入冰甲醇，经过涡旋和离心后取上清液于新的EP管中；得到血清样品；
S33：提取血清样品，将稀释后的血清样品点样在靶板上，室温下干燥；再制备含铁氧化物纳米颗粒基质，在靶板上的血清样品上点含铁氧化物纳米颗粒基质，室温下干燥；
S34：对经步骤S33处理得到的血清样品进行质谱检测；对质谱检测结果进行分析，获取得到质谱结果数据；
S35：选中检测员将质谱结果数据上传至检测平台存储，具体包括：在选中检测员上传质谱结果数据之前，对选中检测员进行指纹验证；指纹验证通过后，选中检测员通过手机终端将质谱结果数据打上时间戳并上传至检测平台存储；
步骤四：用户通过智能终端向检测平台发送数据查询指令，检测平台对数据查询指令进行溯源处理，对IP网络地址和信号源位置进行验证。
进一步地，所述步骤二中对领取检测任务的检测员进行检配值分析，具体步骤为：
S21：将领取检测任务的检测员标记为初选人员；向初选人员的手机终端发送位置获取指令并获取初选人员的位置，将初选人员的位置与检测位置进行距离差计算获取得到检测间距，并标记为G1；
S22：将初选人员的入职时间与系统当前时间进行时间差计算获取得到入职时长并标记为T1；
设定初选人员的检测总次数为C1；设定初选人员的年龄为N1；
S23：设定质谱检测仪所有的型号均对应一个预设值，将初检用户的质谱检测仪型号与所有的型号进行匹配得到对应的预设值并标记为Y1；
S24：采集质谱检测仪的运行信息并进行分析，获取得到质谱检测仪的运行值；并标记为F1；
S25：将检测间距、入职时长、检测总次数、年龄、预设值、运行值进行归一化处理并取其数值；
利用公式
Figure BDA0002926763580000031
获取得到初选人员的检配值GP；其中a1、a2、d1、d2、d3、d4均为系数因子；
S26：选取检配值最大的检测员作为检测任务的选中检测员；将检测任务发送至选中检测员的手机终端，同时该选中检测员的检测总次数增加一。
进一步地，所述步骤S24中采集质谱检测仪的运行信息并进行分析，获取得到质谱检测仪的运行值；具体包括：
S241：获取质谱检测仪的运行信息，所述运行信息包括运行开始时刻、运行结束时刻；
将运行开始时刻与对应的运行结束时刻进行时间差计算获取得到质谱检测仪的单次运行时长；将质谱检测仪所有的单次运行时长进行求和得到运行总时长，并标记为CT；设定质谱检测仪的维修次数为C2；
S242：将质谱检测仪所有的运行开始时刻与运行结束时刻依据时间先后顺序进行排序；将排序后的相邻两个运行结束时刻与运行开始时刻进行时间差计算得到单次运行间隔时长；
S243：将单次运行间隔时长与间隔时长阈值相比较；若单次运行间隔时长≤间隔时长阈值，则将对应的单次运行间隔时长标记为影响间隔时长；统计影响间隔时长出现的次数并标记为C3；
S244：将影响间隔时长与间隔时长阈值进行差值计算获取得到前隔值，并标记为Q1；
设定前隔系数为Kc，c＝1，2，……，20；其中，K1＜K2＜……＜K20；每个前隔系数Kc均对应一个预设前隔值范围，依次分别为(k1，k2]，(k2，k3]，…，(k20，k21]；且k1＜k2＜…＜k20＜k21；
当Q1∈(kc，kc+1]，则预设前隔值范围对应的前隔系数为Kc；
利用公式Q2＝Q1×Kc获取得到前隔值对应的影响值Q2，将所有的前隔值对应影响值进行求和得到前隔影响总值，并标记为Q3；
利用公式GQ＝C3×a3+Q3×a4获取得到间隔影响系数GQ，其中a3、a4均为系数因子；
S245：将运行总时长、维修次数、间隔影响系数进行归一化处理并取其数值；
利用公式F1＝(CT×b1+GQ×b2)/(C2×b3)获取得到质谱检测仪的运行值F1，其中b1、b2、b3均为系数因子。
进一步地，所述步骤四中检测平台对数据查询指令进行溯源处理，所述溯源处理表示为获取发送数据查询指令的智能终端的IP网络地址和信号源位置；对IP网络地址和信号源位置进行验证，具体验证方法为：
S41：将发送数据查询指令的智能终端标记为m；获取智能终端m的正常访问时间表；
将检测平台接收到数据查询指令的时刻标记为访问时刻；将访问时刻与对应的正常访问时间表进行匹配；
若访问时刻属于对应的正常访问时间表，则该数据查询指令有效，若访问时刻不属于对应的正常访问时间表，则该数据查询指令无效，拒绝访问；
S42：若该数据查询指令有效，则对IP网络地址和信号源位置进行验证；具体包括：
S421：获取该IP网络地址的登录记录；登录记录包括登录次数和登录时长；
将该IP网络地址在系统当前时间前十天内登录检测平台的次数标记为登录频次；并标记为L1；
将对应的该IP网络地址登录检测平台的登录时长进行求和获取得到登录总时长，并标记为L2；
利用公式H1＝L1×g1+L2×g2获取得到该IP网络地址的活跃值H1；其中g1、g2为系数因子；
将活跃值H1与活跃阈值相比较；若活跃值H1≥活跃阈值，则判定该IP网络地址正常，继续执行步骤S422；
若活跃值H1＜活跃阈值，则判定该IP网络地址异常，拒绝访问；
S422：获取智能终端的实时信号源位置，并获取该智能终端在系统当前时间前十天内的历史信号源位置；以实时信号源位置为中心，标记半径R内的所有历史信号源位置，并认为该历史信号源位置与实时信号源位置为同一位置；
统计同一位置的信号源位置出现次数并标记为信号源频次P1；
将信号源频次P1与频次阈值相比较；
若信号源频次P1≥频次阈值，则判定该信号源位置正常，验证成功，允许访问；反之，则判定该信号源位置异常，拒绝访问。
本发明的有益效果是：
1、本发明通过对领取检测任务的检测员进行检配值分析，将领取检测任务的检测员标记为初选人员，获取初选人员的检测间距、入职时长、入职时长和年龄；采集质谱检测仪的运行信息并进行分析，获取得到质谱检测仪的运行值；结合相关算法获取得到初选人员的检配值，选取检配值最大的检测员作为检测任务的选中检测员；将检测任务发送至选中检测员的手机终端；本发明能够根据检配值合理分配对应的检测员进行质谱检测，提高检测效率；
2、本发明中选中检测员到达检测位置后，通过手机终端拍摄检测位置的图片，将图片和当前实时位置发送至检测平台，进行位置匹配，保证进行质谱检测的检测地点符合要求，保证数据的真实性；然后配置得到血清样品并对血清样品进行质谱检测；对质谱检测结果进行分析，获取得到质谱结果数据；在选中检测员上传质谱结果数据之前，对选中检测员进行指纹验证；指纹验证通过后，选中检测员通过手机终端将质谱结果数据打上时间戳并上传至检测平台存储；从而避免无关人员随意上传数据，保证数据的真实性和安全性；
3、本发明中当用户通过智能终端向检测平台发送数据查询指令，检测平台对数据查询指令进行溯源处理，将访问时刻与对应智能终端的正常访问时间表进行匹配，判断数据查询指令是否有效；若有效，则对IP网络地址和信号源位置进行验证；增加数据泄露的难度，提高数据安全性。
附图说明
为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1为本发明的流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，一种利用质谱检测血清小分子代谢物的方法，包括如下步骤：
步骤一：运营工作人员登录检测平台并在检测平台上发布检测任务，以及检测员通过手机终端访问检测平台并领取检测任务；所述检测任务包括检测位置，所述检测位置为待检测血清样品位置；
步骤二：对领取检测任务的检测员进行检配值分析，选取检配值最大的检测员作为检测任务的选中检测员；将检测任务发送至选中检测员的手机终端；具体步骤为：
S21：将领取检测任务的检测员标记为初选人员；向初选人员的手机终端发送位置获取指令并获取初选人员的位置，将初选人员的位置与检测位置进行距离差计算获取得到检测间距，并标记为G1；
S22：将初选人员的入职时间与系统当前时间进行时间差计算获取得到入职时长并标记为T1；
设定初选人员的检测总次数为C1；设定初选人员的年龄为N1；
S23：设定质谱检测仪所有的型号均对应一个预设值，将初检用户的质谱检测仪型号与所有的型号进行匹配得到对应的预设值并标记为Y1；
S24：采集质谱检测仪的运行信息并进行分析，获取得到质谱检测仪的运行值；并标记为F1；具体包括：
S241：获取质谱检测仪的运行信息，所述运行信息包括运行开始时刻、运行结束时刻；
将运行开始时刻与对应的运行结束时刻进行时间差计算获取得到质谱检测仪的单次运行时长；将质谱检测仪所有的单次运行时长进行求和得到运行总时长，并标记为CT；设定质谱检测仪的维修次数为C2；
S242：将质谱检测仪所有的运行开始时刻与运行结束时刻依据时间先后顺序进行排序；将排序后的相邻两个运行结束时刻与运行开始时刻进行时间差计算得到单次运行间隔时长；
S243：将单次运行间隔时长与间隔时长阈值相比较；若单次运行间隔时长≤间隔时长阈值，则将对应的单次运行间隔时长标记为影响间隔时长；统计影响间隔时长出现的次数并标记为C3；
S244：将影响间隔时长与间隔时长阈值进行差值计算获取得到前隔值，并标记为Q1；
设定前隔系数为Kc，c＝1，2，……，20；其中，K1＜K2＜……＜K20；每个前隔系数Kc均对应一个预设前隔值范围，依次分别为(k1，k2]，(k2，k3]，…，(k20，k21]；且k1＜k2＜…＜k20＜k21；
当Q1∈(kc，kc+1]，则预设前隔值范围对应的前隔系数为Kc；
利用公式Q2＝Q1×Kc获取得到前隔值对应的影响值Q2，将所有的前隔值对应影响值进行求和得到前隔影响总值，并标记为Q3；
利用公式GQ＝C3×a3+Q3×a4获取得到间隔影响系数GQ，其中a3、a4均为系数因子；例如a3取值0.59，a4取值0.78；
S245：将运行总时长、维修次数、间隔影响系数进行归一化处理并取其数值；
利用公式F1＝(CT×b1+GQ×b2)/(C2×b3)获取得到质谱检测仪的运行值F1，其中b1、b2、b3均为系数因子，例如b1取值0.11，b2取值0.22，b3取值0.47；其中运行值F1越大，则表明对应的质谱检测仪检测精度越低；
S25：将检测间距、入职时长、检测总次数、年龄、预设值、运行值进行归一化处理并取其数值；
利用公式
Figure BDA0002926763580000081
获取得到初选人员的检配值GP；其中a1、a2、d1、d2、d3、d4均为系数因子，例如a1取值1.01，a2取值1.27，d1取值0.21，d2取值0.42，d3取值0.39，d4取值0.19；
S26：选取检配值最大的检测员作为检测任务的选中检测员；将检测任务发送至选中检测员的手机终端，同时该选中检测员的检测总次数增加一；
步骤三：选中检测员到达检测位置后，配置得到血清样品并对血清样品进行质谱检测；对质谱检测结果进行分析，获取得到质谱结果数据；选中检测员将质谱结果数据发送至检测平台存储；具体步骤为：
S31：选中检测员到达检测位置后，通过手机终端拍摄检测位置的图片，将图片和当前实时位置发送至检测平台；检测平台接收到选中检测员发送的当前实时位置和检测位置的图片后进行位置匹配；若当前实时位置与检测位置吻合，则生成开始检测信号；保证进行质谱检测的检测地点符合要求，保证数据的真实性；
S32：选中检测员接收到开始检测信号后，取出冻存的血浆样本，解冻后取一定量的血浆于EP管中，按体积比例加入冰甲醇，经过涡旋和离心后取上清液于新的EP管中；得到血清样品；
S33：提取血清样品，将稀释后的血清样品点样在靶板上，室温下干燥；再制备含铁氧化物纳米颗粒基质，在靶板上的血清样品上点含铁氧化物纳米颗粒基质，室温下干燥；
S34：对经步骤S33处理得到的血清样品进行质谱检测；对质谱检测结果进行分析，获取得到质谱结果数据；
S35：选中检测员将质谱结果数据上传至检测平台存储，具体包括：在选中检测员上传质谱结果数据之前，对选中检测员进行指纹验证；指纹验证通过后，选中检测员通过手机终端将质谱结果数据打上时间戳并上传至检测平台存储；从而避免无关人员随意上传数据，保证数据的真实性和安全性；
步骤四：用户通过智能终端向检测平台发送数据查询指令，检测平台对数据查询指令进行溯源处理，对IP网络地址和信号源位置进行验证；增加数据泄露的难度，提高数据安全性。
所述检测平台对数据查询指令进行溯源处理，溯源处理表示为获取发送数据查询指令的智能终端的IP网络地址和信号源位置；对IP网络地址和信号源位置进行验证，具体验证方法为：
S41：将发送数据查询指令的智能终端标记为m；获取智能终端m的正常访问时间表；
将检测平台接收到数据查询指令的时刻标记为访问时刻；将访问时刻与对应的正常访问时间表进行匹配；
若访问时刻属于对应的正常访问时间表，则该数据查询指令有效，若访问时刻不属于对应的正常访问时间表，则该数据查询指令无效，拒绝访问；
S42：若该数据查询指令有效，则对IP网络地址和信号源位置进行验证；具体包括：
S421：获取该IP网络地址的登录记录；登录记录包括登录次数和登录时长；
将该IP网络地址在系统当前时间前十天内登录检测平台的次数标记为登录频次；并标记为L1；
将对应的该IP网络地址登录检测平台的登录时长进行求和获取得到登录总时长，并标记为L2；
利用公式H1＝L1×g1+L2×g2获取得到该IP网络地址的活跃值H1；其中g1、g2为系数因子，例如g1取值0.45，g2取值0.66；
将活跃值H1与活跃阈值相比较；若活跃值H1≥活跃阈值，则判定该IP网络地址正常，继续执行步骤S422；
若活跃值H1＜活跃阈值，则判定该IP网络地址异常，拒绝访问；
S422：获取智能终端的实时信号源位置，并获取该智能终端在系统当前时间前十天内的历史信号源位置；以实时信号源位置为中心，标记半径R内的所有历史信号源位置，并认为该历史信号源位置与实时信号源位置为同一位置；
统计同一位置的信号源位置出现次数并标记为信号源频次P1；
将信号源频次P1与频次阈值相比较；若信号源频次P1≥频次阈值，则判定该信号源位置正常，验证成功，允许访问；反之，则判定该信号源位置异常，拒绝访问。
本发明的工作原理是：
一种利用质谱检测血清小分子代谢物的方法，在工作时，首先运营工作人员登录检测平台并在检测平台上发布检测任务，以及检测员通过手机终端访问检测平台并领取检测任务；对领取检测任务的检测员进行检配值分析，将领取检测任务的检测员标记为初选人员，获取初选人员的检测间距、入职时长、入职时长和年龄；采集质谱检测仪的运行信息并进行分析，获取得到质谱检测仪的运行值；结合相关算法获取得到初选人员的检配值，选取检配值最大的检测员作为检测任务的选中检测员；将检测任务发送至选中检测员的手机终端；本发明能够根据检配值合理分配对应的检测员进行质谱检测，提高检测效率；
选中检测员到达检测位置后，通过手机终端拍摄检测位置的图片，将图片和当前实时位置发送至检测平台，进行位置匹配，保证进行质谱检测的检测地点符合要求，保证数据的真实性；然后配置得到血清样品并对血清样品进行质谱检测；对质谱检测结果进行分析，获取得到质谱结果数据；在选中检测员上传质谱结果数据之前，对选中检测员进行指纹验证；指纹验证通过后，选中检测员通过手机终端将质谱结果数据打上时间戳并上传至检测平台存储；从而避免无关人员随意上传数据，保证数据的真实性和安全性；
用户通过智能终端向检测平台发送数据查询指令，检测平台对数据查询指令进行溯源处理，将访问时刻与对应智能终端的正常访问时间表进行匹配，判断数据查询指令是否有效；若有效，则对IP网络地址和信号源位置进行验证；增加数据泄露的难度，提高数据安全性。
上述公式和系数因子均是由采集大量数据进行软件模拟及相应专家进行参数设置处理，得到与真实结果符合的公式和系数因子。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (4)

1.一种利用质谱检测血清小分子代谢物的方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一：运营工作人员登录检测平台并在检测平台上发布检测任务，以及检测员通过手机终端访问检测平台并领取检测任务；所述检测任务包括检测位置，所述检测位置为待检测血清样品位置；
步骤二：对领取检测任务的检测员进行检配值分析，选取检配值最大的检测员作为检测任务的选中检测员；将检测任务发送至选中检测员的手机终端；
步骤三：选中检测员到达检测位置后，配置得到血清样品并对血清样品进行质谱检测；对质谱检测结果进行分析，获取得到质谱结果数据；选中检测员将质谱结果数据发送至检测平台存储；具体步骤为：
S31：选中检测员到达检测位置后，通过手机终端拍摄检测位置的图片，将图片和当前实时位置发送至检测平台；检测平台接收到选中检测员发送的当前实时位置和检测位置的图片后进行位置匹配；若当前实时位置与检测位置吻合，则生成开始检测信号；
S32：选中检测员接收到开始检测信号后，取出冻存的血浆样本，解冻后取一定量的血浆于EP管中，按体积比例加入冰甲醇，经过涡旋和离心后取上清液于新的EP管中；得到血清样品；
S33：提取血清样品，将稀释后的血清样品点样在靶板上，室温下干燥；再制备含铁氧化物纳米颗粒基质，在靶板上的血清样品上点含铁氧化物纳米颗粒基质，室温下干燥；
S34：对经步骤S33处理得到的血清样品进行质谱检测；对质谱检测结果进行分析，获取得到质谱结果数据；
S35：选中检测员将质谱结果数据上传至检测平台存储，具体包括：在选中检测员上传质谱结果数据之前，对选中检测员进行指纹验证；指纹验证通过后，选中检测员通过手机终端将质谱结果数据打上时间戳并上传至检测平台存储；
步骤四：用户通过智能终端向检测平台发送数据查询指令，检测平台对数据查询指令进行溯源处理，对IP网络地址和信号源位置进行验证。
2.根据权利要求1所述的一种利用质谱检测血清小分子代谢物的方法，其特征在于，所述步骤二中对领取检测任务的检测员进行检配值分析，具体步骤为：
S21：将领取检测任务的检测员标记为初选人员；向初选人员的手机终端发送位置获取指令并获取初选人员的位置，将初选人员的位置与检测位置进行距离差计算获取得到检测间距，并标记为G1；
S22：将初选人员的入职时间与系统当前时间进行时间差计算获取得到入职时长并标记为T1；
设定初选人员的检测总次数为C1；设定初选人员的年龄为N1；
S23：设定质谱检测仪所有的型号均对应一个预设值，将初检用户的质谱检测仪型号与所有的型号进行匹配得到对应的预设值并标记为Y1；
S24：采集质谱检测仪的运行信息并进行分析，获取得到质谱检测仪的运行值；并标记为F1；
S25：将检测间距、入职时长、检测总次数、年龄、预设值、运行值进行归一化处理并取其数值；
利用公式
Figure FDA0002926763570000021
获取得到初选人员的检配值GP；其中a1、a2、d1、d2、d3、d4均为系数因子；
S26：选取检配值最大的检测员作为检测任务的选中检测员；将检测任务发送至选中检测员的手机终端，同时该选中检测员的检测总次数增加一。
3.根据权利要求2所述的一种利用质谱检测血清小分子代谢物的方法，其特征在于，所述步骤S24中采集质谱检测仪的运行信息并进行分析，获取得到质谱检测仪的运行值；具体包括：
S241：获取质谱检测仪的运行信息，所述运行信息包括运行开始时刻、运行结束时刻；
将运行开始时刻与对应的运行结束时刻进行时间差计算获取得到质谱检测仪的单次运行时长；将质谱检测仪所有的单次运行时长进行求和得到运行总时长，并标记为CT；设定质谱检测仪的维修次数为C2；
S242：将质谱检测仪所有的运行开始时刻与运行结束时刻依据时间先后顺序进行排序；将排序后的相邻两个运行结束时刻与运行开始时刻进行时间差计算得到单次运行间隔时长；
S243：将单次运行间隔时长与间隔时长阈值相比较；若单次运行间隔时长≤间隔时长阈值，则将对应的单次运行间隔时长标记为影响间隔时长；统计影响间隔时长出现的次数并标记为C3；
S244：将影响间隔时长与间隔时长阈值进行差值计算获取得到前隔值，并标记为Q1；
设定前隔系数为Kc，c＝1，2，……，20；其中，K1＜K2＜……＜K20；每个前隔系数Kc均对应一个预设前隔值范围，依次分别为(k1，k2]，(k2，k3]，…，(k20，k21]；且k1＜k2＜…＜k20＜k21；
当Q1∈(kc，kc+1]，则预设前隔值范围对应的前隔系数为Kc；
利用公式Q2＝Q1×Kc获取得到前隔值对应的影响值Q2，将所有的前隔值对应影响值进行求和得到前隔影响总值，并标记为Q3；
利用公式GQ＝C3×a3+Q3×a4获取得到间隔影响系数GQ，其中a3、a4均为系数因子；
S245：将运行总时长、维修次数、间隔影响系数进行归一化处理并取其数值；
利用公式F1＝(CT×b1+GQ×b2)/(C2×b3)获取得到质谱检测仪的运行值F1，其中b1、b2、b3均为系数因子。
4.根据权利要求1所述的一种利用质谱检测血清小分子代谢物的方法，其特征在于，所述步骤四中检测平台对数据查询指令进行溯源处理，所述溯源处理表示为获取发送数据查询指令的智能终端的IP网络地址和信号源位置；对IP网络地址和信号源位置进行验证，具体验证方法为：
S41：将发送数据查询指令的智能终端标记为m；获取智能终端m的正常访问时间表；
将检测平台接收到数据查询指令的时刻标记为访问时刻；将访问时刻与对应的正常访问时间表进行匹配；
若访问时刻属于对应的正常访问时间表，则该数据查询指令有效，若访问时刻不属于对应的正常访问时间表，则该数据查询指令无效，拒绝访问；
S42：若该数据查询指令有效，则对IP网络地址和信号源位置进行验证；具体包括：
S421：获取该IP网络地址的登录记录；登录记录包括登录次数和登录时长；
将该IP网络地址在系统当前时间前十天内登录检测平台的次数标记为登录频次；并标记为L1；
将对应的该IP网络地址登录检测平台的登录时长进行求和获取得到登录总时长，并标记为L2；
利用公式H1＝L1×g1+L2×g2获取得到该IP网络地址的活跃值H1；其中g1、g2为系数因子；
将活跃值H1与活跃阈值相比较；若活跃值H1≥活跃阈值，则判定该IP网络地址正常，继续执行步骤S422；
若活跃值H1＜活跃阈值，则判定该IP网络地址异常，拒绝访问；
S422：获取智能终端的实时信号源位置，并获取该智能终端在系统当前时间前十天内的历史信号源位置；以实时信号源位置为中心，标记半径R内的所有历史信号源位置，并认为该历史信号源位置与实时信号源位置为同一位置；
统计同一位置的信号源位置出现次数并标记为信号源频次P1；
将信号源频次P1与频次阈值相比较；
若信号源频次P1≥频次阈值，则判定该信号源位置正常，验证成功，允许访问；反之，则判定该信号源位置异常，拒绝访问。
CN202110135510.XA 2021-02-01 2021-02-01 一种利用质谱检测血清小分子代谢物的方法 Active CN112834662B (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110135510.XA CN112834662B (zh) 2021-02-01 2021-02-01 一种利用质谱检测血清小分子代谢物的方法
US17/555,453 US11728151B2 (en) 2021-02-01 2021-12-19 Mass spectrometry based method for detecting serum metabolite

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110135510.XA CN112834662B (zh) 2021-02-01 2021-02-01 一种利用质谱检测血清小分子代谢物的方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112834662A true CN112834662A (zh) 2021-05-25
CN112834662B CN112834662B (zh) 2021-10-08

Family

ID=75931288

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110135510.XA Active CN112834662B (zh) 2021-02-01 2021-02-01 一种利用质谱检测血清小分子代谢物的方法

Country Status (2)

Country Link
US (1) US11728151B2 (zh)
CN (1) CN112834662B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113240326A (zh) * 2021-06-02 2021-08-10 黄淮学院 一种基于大数据土木工程用生产管理检测系统

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106338542A (zh) * 2015-07-07 2017-01-18 上海交通大学 一种利用质谱检测血清小分子代谢物的方法
CN111949623A (zh) * 2020-08-13 2020-11-17 广东省林业科学研究院 一种检验数据分析验证系统
CN111949625A (zh) * 2020-08-13 2020-11-17 广东省林业科学研究院 一种快检手机端用并行数据同步上传系统
CN111985390A (zh) * 2020-08-18 2020-11-24 合肥金果缘视觉科技有限公司 一种基于物联网的和云计算的枣类损坏分析系统

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10775361B2 (en) * 2016-07-22 2020-09-15 Qualcomm Incorporated Monitoring control channel with different encoding schemes

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106338542A (zh) * 2015-07-07 2017-01-18 上海交通大学 一种利用质谱检测血清小分子代谢物的方法
CN111949623A (zh) * 2020-08-13 2020-11-17 广东省林业科学研究院 一种检验数据分析验证系统
CN111949625A (zh) * 2020-08-13 2020-11-17 广东省林业科学研究院 一种快检手机端用并行数据同步上传系统
CN111985390A (zh) * 2020-08-18 2020-11-24 合肥金果缘视觉科技有限公司 一种基于物联网的和云计算的枣类损坏分析系统

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113240326A (zh) * 2021-06-02 2021-08-10 黄淮学院 一种基于大数据土木工程用生产管理检测系统
CN113240326B (zh) * 2021-06-02 2022-10-18 黄淮学院 一种基于大数据土木工程用生产管理检测系统

Also Published As

Publication number Publication date
US11728151B2 (en) 2023-08-15
US20220246413A1 (en) 2022-08-04
CN112834662B (zh) 2021-10-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107018495A (zh) 一种基于信令数据的室内用户分层定位方法及系统
CN111428561B (zh) 一种宽带电磁干扰源识别方法及系统、储存介质、设备
CN112834662B (zh) 一种利用质谱检测血清小分子代谢物的方法
CN102262039A (zh) 单颗粒气溶胶质谱对室内重金属污染检测的方法及装置
CN108680473A (zh) 一种应用单颗粒气溶胶质谱仪进行颗粒物源解析的方法
CN109507554A (zh) 一种电气设备绝缘状态评估方法
CN108508078A (zh) 用于鉴定分子种类的元素组成的方法
CN107132266A (zh) 一种基于随机森林的水质分类方法及系统
CN108387824A (zh) 一种改进回复电压测量方式的油纸绝缘状态评估方法
CN113518073B (zh) 一种比特币挖矿僵尸网络流量的快速识别方法
CN105095709A (zh) 在线签字的鉴定方法及系统
CN105447289B (zh) 一种确定特高压单回路可听噪声修正值的方法
CN111292064A (zh) 一种物联网新药研发平台
CN110646499A (zh) 一种基于工作条件监测的智能自适应质谱仪
CN114664074B (zh) 一种蓝牙遥控器的测试方法及系统
CN102854237A (zh) 采用离子迁移测谱法检测技术的β-肾上腺素激动剂残留物现场智能快速实时检测器
CN112198472A (zh) 一种局部放电智能传感器在线远程校验方法及系统
CN112150008A (zh) 基于设计数据与实验数据的体系结构评估方法及其系统
CN109977159A (zh) 一种基于云计算技术的土木工程实验检测系统
Xiao et al. A two-step feature selection algorithm adapting to intrusion detection
ALEPH Collaboration et al. Measurement of the axial-vector spectral functions and determination of from hadronic decays
Apollinari et al. Study of sequential semileptonic decays of b hadrons produced at the Fermilab Tevatron
CN108009569B (zh) 一种近红外光谱设备的稳定性判别方法
Ma et al. A model for identifying glass artifacts based on SOM clustering analysis and random forest algorithm
CN105184259A (zh) 在线签字的鉴别方法及系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant