CN113466321A - 一种产志贺毒素大肠埃希氏菌的分型方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种产志贺毒素大肠埃希氏菌的分型方法，包括以下步骤：A、使用待测产志贺毒素大肠埃希氏菌样本分别制作基质混合溶液和样本混合溶液，将基质混合溶液和样本混合溶液滴加在靶板上，制作两个待测靶板；B、使用MALDI‑TOF设备对两个靶板分别进行检测，得到两个质荷比峰谱图；C、对比两个质荷比峰谱图，计算得到各离子峰的特征数据，根据离子峰的特征数据对产志贺毒素大肠埃希氏菌进行分型。本发明能够改进现有技术的不足，提高了基质辅助激光吸附电离飞行时间质谱检测在产志贺毒素大肠埃希氏菌分型中的准确性。

Description

一种产志贺毒素大肠埃希氏菌的分型方法
技术领域
本发明涉及化学组分检测技术领域，尤其是一种产志贺毒素大肠埃希氏菌的分型方法。
背景技术
产志贺毒素大肠埃希氏菌常存在于肉类、蛋类、禽类、海产品、乳制品、蔬菜等食物，是引起食物中毒的常见食源性致病菌，O157：H7是产志贺毒素大肠埃希氏菌最主要的血清型，此外还有100多个非O157的致病性大肠埃希氏菌血清型，同样严重威胁着人类的身体健康。因此，快速准确的鉴定方法对于产志贺毒素大肠埃希氏菌的日常检测具有重要意义。
目前常见的食品中产志贺毒素大肠埃希氏菌的分型方法普遍使用传统的血清学反应方法，其原理为相应的抗原与抗体在体外一定条件下作用，可出现肉眼可见的沉淀或凝集现象。此方法无特殊设备要求，并且方法经典有效，但检测过程费时费力，且存在一定漏检率，很难满足市场快速准确的检测需求。基质辅助激光解吸电离飞行时间串联质谱是近年来发展的一种新型的分析技术，具有操作简单、快速、谱图直观、能耐受一定浓度的盐和去垢剂等特点，可针对蛋白质组与生物标志物进行更高灵敏、高精度、高分辨率的快速分析研究，实现对未知微生物的快速鉴定、分型、溯源等。
为了进一步提高基质辅助激光吸附电离飞行时间质谱检测的准确性，需要对检测过程中由于干扰出现的偏差进行校正。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种产志贺毒素大肠埃希氏菌的分型方法，提高了基质辅助激光吸附电离飞行时间质谱检测在产志贺毒素大肠埃希氏菌分型中的准确性。
为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案如下。
一种产志贺毒素大肠埃希氏菌的分型方法，包括以下步骤：
A、使用待测产志贺毒素大肠埃希氏菌样本分别制作基质混合溶液和样本混合溶液，将基质混合溶液和样本混合溶液滴加在靶板上，制作两个待测靶板；
B、使用MALDI-TOF设备对两个靶板分别进行检测，得到两个质荷比峰谱图；
C、对比两个质荷比峰谱图，计算得到各离子峰的特征数据，根据离子峰的特征数据对产志贺毒素大肠埃希氏菌进行分型。
作为优选，步骤C中，计算各离子峰的特征数据包括以下步骤，
C1、提取两个质荷比峰谱图中的有效离子峰数据；
C2、使用有效离子峰数据计算离子峰特征集合；
C3、在离子峰特征集合中提取各离子峰的特征数据。
作为优选，步骤C1中，提取两个质荷比峰谱图中的有效离子峰数据包括以下步骤，
以任意一个质荷比峰谱图为参考条件，计算参考条件下另一个质荷比峰谱图的平均置信度谱图，作为第一平均置信度谱图，将两个质荷比峰谱图对调，重复上述步骤计算另一个质荷比峰谱图的平均置信度谱图，作为第二平均置信度谱图，将第二平均置信度谱图大于第一平均置信度谱图对应位置的离子峰数据作为有效离子峰数据，有效离子峰数据中与标准离子峰线性相关的数据作为高优先级数据。
作为优选，步骤C2中，使用有效离子峰数据计算离子峰特征集合包括以下步骤，
将高优先级数据分为一组，其它有效离子峰数据分为一组，建立离子峰特征的匹配度阈值；在高优先级数据组别中进行离子峰特征的提取，将提取的离子峰特征与其它有效离子峰数据组别中的数据进行匹配，删除匹配度低于匹配度阈值的离子峰特征。
作为优选，步骤C3中，在离子峰特征集合中提取各离子峰的特征数据包括以下步骤，
对离子峰特征集合中的数据进行高斯滤波，然后对数据进行合并，得到各离子峰的特征数据；合并过程采用k-means聚类算法。
采用上述技术方案所带来的有益效果在于：本发明采用双质荷比峰谱图进行比对校正，校正速度快、校正后的离子峰的特征准确度高。
附图说明
图1是本发明一个具体实施方式的原理图。
具体实施方式
本发明的一个具体实施方式包括以下步骤：
A、使用待测产志贺毒素大肠埃希氏菌样本分别制作基质混合溶液和样本混合溶液，将基质混合溶液和样本混合溶液滴加在靶板上，制作两个待测靶板；
B、使用MALDI-TOF设备对两个靶板分别进行检测，得到两个质荷比峰谱图；
C、对比两个质荷比峰谱图，计算得到各离子峰的特征数据，根据离子峰的特征数据对产志贺毒素大肠埃希氏菌进行分型。
步骤C中，计算各离子峰的特征数据包括以下步骤，
C1、提取两个质荷比峰谱图中的有效离子峰数据；
C2、使用有效离子峰数据计算离子峰特征集合；
C3、在离子峰特征集合中提取各离子峰的特征数据。
步骤C1中，提取两个质荷比峰谱图中的有效离子峰数据包括以下步骤，
以任意一个质荷比峰谱图为参考条件，计算参考条件下另一个质荷比峰谱图的平均置信度谱图，作为第一平均置信度谱图，将两个质荷比峰谱图对调，重复上述步骤计算另一个质荷比峰谱图的平均置信度谱图，作为第二平均置信度谱图，将第二平均置信度谱图大于第一平均置信度谱图对应位置的离子峰数据作为有效离子峰数据，有效离子峰数据中与标准离子峰线性相关的数据作为高优先级数据。
步骤C2中，使用有效离子峰数据计算离子峰特征集合包括以下步骤，
将高优先级数据分为一组，其它有效离子峰数据分为一组，建立离子峰特征的匹配度阈值；在高优先级数据组别中进行离子峰特征的提取，将提取的离子峰特征与其它有效离子峰数据组别中的数据进行匹配，删除匹配度低于匹配度阈值的离子峰特征。
步骤C3中，在离子峰特征集合中提取各离子峰的特征数据包括以下步骤，
对离子峰特征集合中的数据进行高斯滤波，然后对数据进行合并，得到各离子峰的特征数据；合并过程采用k-means聚类算法。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (5)

1.一种产志贺毒素大肠埃希氏菌的分型方法，其特征在于包括以下步骤：
A、使用待测产志贺毒素大肠埃希氏菌样本分别制作基质混合溶液和样本混合溶液，将基质混合溶液和样本混合溶液滴加在靶板上，制作两个待测靶板；
B、使用MALDI-TOF设备对两个靶板分别进行检测，得到两个质荷比峰谱图；
C、对比两个质荷比峰谱图，计算得到各离子峰的特征数据，根据离子峰的特征数据对产志贺毒素大肠埃希氏菌进行分型。
2.根据权利要求1所述的产志贺毒素大肠埃希氏菌的分型方法，其特征在于：步骤C中，计算各离子峰的特征数据包括以下步骤，
C1、提取两个质荷比峰谱图中的有效离子峰数据；
C2、使用有效离子峰数据计算离子峰特征集合；
C3、在离子峰特征集合中提取各离子峰的特征数据。
3.根据权利要求2所述的产志贺毒素大肠埃希氏菌的分型方法，其特征在于：步骤C1中，提取两个质荷比峰谱图中的有效离子峰数据包括以下步骤，
以任意一个质荷比峰谱图为参考条件，计算参考条件下另一个质荷比峰谱图的平均置信度谱图，作为第一平均置信度谱图，将两个质荷比峰谱图对调，重复上述步骤计算另一个质荷比峰谱图的平均置信度谱图，作为第二平均置信度谱图，将第二平均置信度谱图大于第一平均置信度谱图对应位置的离子峰数据作为有效离子峰数据，有效离子峰数据中与标准离子峰线性相关的数据作为高优先级数据。
4.根据权利要求3所述的产志贺毒素大肠埃希氏菌的分型方法，其特征在于：步骤C2中，使用有效离子峰数据计算离子峰特征集合包括以下步骤，
将高优先级数据分为一组，其它有效离子峰数据分为一组，建立离子峰特征的匹配度阈值；在高优先级数据组别中进行离子峰特征的提取，将提取的离子峰特征与其它有效离子峰数据组别中的数据进行匹配，删除匹配度低于匹配度阈值的离子峰特征。
5.根据权利要求4所述的产志贺毒素大肠埃希氏菌的分型方法，其特征在于：步骤C3中，在离子峰特征集合中提取各离子峰的特征数据包括以下步骤，
对离子峰特征集合中的数据进行高斯滤波，然后对数据进行合并，得到各离子峰的特征数据；合并过程采用k-means聚类算法。
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