CN114564999B - 用于质谱数据的降噪方法、装置和存储介质 - Google Patents

用于质谱数据的降噪方法、装置和存储介质 Download PDF

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Abstract

本公开涉及一种用于质谱数据的降噪方法,包括:选取具有第一宽度的第一质荷比区间和第二宽度的第二质荷比区间,其中第一质荷比区间为任意连续区间,并且第二宽度小于第一宽度的15%;对样品执行多次数据采集循环,其中,至少一次对第一质荷比区间执行质谱分析作为第一处理,并且至少一次对第二质荷比区间执行质谱分析作为第二处理;根据第一处理的结果得到样品的质谱,并且根据第二处理的结果得到噪声质谱;以及基于所得到的样品的质谱和噪声质谱进行质谱数据的降噪处理。

Description

用于质谱数据的降噪方法、装置和存储介质
技术领域
本公开涉及用于质谱数据的降噪方法、装置和存储介质,并且具体地,涉及对数据非依赖性采集(DIA)方法中采集到的质谱数据进行的降噪处理方法、装置和存储介质。
背景技术
数据非依赖性采集(DIA)方法是串联质谱非目标化合物分析的主要手段之一。DIA反复进行若干次循环,每次循环中,DIA对样品中选定的保留时间范围内的化合物进行(一级)质谱分析,并将选定的质荷比范围划分成若干个窗口,对每个窗口分别进行以下步骤:将窗口内所有检测到的化合物离子(前体离子)分别进行打碎操作;对碎片离子进行(二级)质谱分析。通过综合分析两级质谱分析的结果数据,可以对样品中的化合物进行鉴定和定量。
在质谱检测过程中,噪声是影响化合物鉴定和定量分析效果的重要因素。质谱分析中的噪声来源非常复杂,和设备特性、使用环境、基质溶液、样品与基质溶液的相互作用、甚至质谱分析步骤等很多因素有关。现有DIA数据采集方式采集到的信息中样品信息和噪声是混杂在一起的,降噪非常困难。
发明内容
本申请提出了一种用于质谱数据的降噪方法、装置和存储介质。
根据本公开的实施例的第一方面,提供了一种用于质谱数据的降噪方法,包括:选取具有第一宽度的第一质荷比区间和第二宽度的第二质荷比区间,其中第一质荷比区间为任意续区间,并且第二宽度小于第一宽度的15%;对样品执行多次数据采集循环,其中,至少一次对第一质荷比区间执行质谱分析作为第一处理,并且至少一次对第二质荷比区间执行质谱分析作为第二处理;根据第一处理的结果得到样品的质谱,并且根据第二处理的结果得到噪声质谱;以及基于所得到的样品的质谱和噪声质谱进行质谱数据的降噪处理。
根据本公开的实施例的第二方面,提供了一种用于质谱数据的降噪方法,包括对样品执行多次数据采集循环,其中:对保留时间范围内的离子执行一级质谱分析,选取要执行二级质谱分析的选定质荷比区间,以及至少一次对选定质荷比区间内的离子进行打碎操作后执行二级质谱分析作为第三处理,并且至少一次对选定质荷比区间内的离子不进行打碎操作而直接执行二级质谱分析作为第四处理; 根据第三处理的结果得到碎片的质谱,并且根据第四处理的结果从选定质荷比范围之外的部分得到碎片的噪声质谱;以及基于所得到的碎片的质谱和碎片的噪声质谱进行质谱数据的降噪处理。
根据本公开的实施例的第三方面,提供了一种用于质谱数据的降噪装置,包括区间选取单元,被配置为选取具有第一宽度的第一质荷比区间和第二宽度的第二质荷比区间,其中第一质荷比区间为任意连续区间,并且第二宽度小于第一宽度的15%;数据采集单元,被配置为对样品执行多次数据采集循环,其中,至少一次对第一质荷比区间执行质谱分析作为第一处理,并且至少一次对第二质荷比区间执行质谱分析作为第二处理;质谱获取单元,被配置为根据第一处理的结果得到样品的质谱,并且根据第二处理的结果得到噪声质谱;以及降噪处理单元,被配置为基于所得到的样品的质谱和噪声质谱进行质谱数据的降噪处理。
根据本公开的实施例的第四方面,提供了一种用于质谱数据的降噪装置,包括数据采集单元,被配置为对样品执行多次数据采集循环,其中:对保留时间范围内的离子执行一级质谱分析,选取要执行二级质谱分析的选定质荷比区间,以及至少一次对选定质荷比区间内的离子进行打碎操作后执行二级质谱分析作为第三处理,并且至少一次对选定质荷比区间内的离子不进行打碎操作而直接执行二级质谱分析作为第四处理;质谱获取单元,被配置为根据第三处理的结果得到碎片的质谱,并且根据第四处理的结果从选定质荷比范围之外的部分得到碎片的噪声质谱;以及降噪处理单元,被配置为基于所得到的碎片的质谱和碎片的噪声质谱进行质谱数据的降噪处理。
根据本公开的实施例的第五方面,提供了一种其上存储有计算机程序的计算机可读存储介质,该计算机程序在执行时使计算机实现根据本公开的实施例的第一方面或第二方面所述的降噪方法。
根据本公开的实施例的第六方面,提供了一种计算机程序产品,包括计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现根据本公开的实施例的第一方面或第二方面所述的降噪方法。
根据本公开的实施例的优点在于提供了一种直接获得噪声信息的方法,其可以在感兴趣的质荷比范围内只获得噪声的质谱,没有或几乎没有肽段信息,并利用得到的噪声质谱为普通蛋白质质谱中的噪声建模,从而将蛋白质质谱中的肽段或碎片离子信息和噪声信息分离开,达到降噪的目的。
根据本公开的实施例的另一优点在于可以在几乎是完全一样的环境条件下获取上述肽段/碎片信息和噪声混杂在一起的普通蛋白质质谱和单独的噪声质谱,使得噪声信息更有可比性,下游的去噪能更精准,对后续的噪声建模、降噪、化合物鉴定及定量效果提升都会有很大帮助。
应当认识到,上述优点不需全部集中在一个或一些特定实施例中实现,而是可以部分分散在根据本公开的不同实施例中。根据本公开的实施例可以具有上述优点中的一个或一些,也可以替代地或者附加地具有其它的优点。
通过以下参照附图对本发明的示例性实施例的详细描述,本发明的其它特征及其优点将会变得更为清楚。
附图说明
图1是示出了根据本公开的实施例的降噪方法所使用的一个质谱数据图。
图2是示出了根据本公开的实施例的用于质谱数据的降噪方法的一个流程图。
图3是示出了根据本公开的实施例的降噪方法所使用的另一个质谱数据图。
图4是示出了根据本公开的实施例的降噪方法所使用的又一个质谱数据图。
图5是示出了根据本公开的实施例的用于质谱数据的降噪方法的另一个流程图。
图6是示出了根据本公开的实施例的用于质谱数据的降噪装置的一个示意图。
图7是示出了根据本公开的实施例的用于质谱数据的降噪装置的另一个示意图。
图8示出了可以实现根据本公开的实施例的降噪方法的计算设备的示例性配置。
具体实施方式
下面将参照附图来详细描述本公开的各种示例性实施例。应注意到:除非另外具体说明,否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本公开的范围。
以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的,决不作为对本公开及其应用或使用的任何限制。也就是说,本文中的结构及方法是以示例性的方式示出以说明本公开中的结构和方法的不同实施例。然而,本领域技术人员将会理解,它们仅仅说明可以用来实施的本公开的示例性方式,而不是穷尽的方式。此外,附图不必按比例绘制,一些特征可能被放大以示出具体组件的细节。
对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论,但在适当情况下,所述技术、方法和设备应当被视为授权说明书的一部分。
概括而言,本公开的技术方案主要针对数据非依赖性采集(DIA)方法中采集到的质谱数据进行降噪处理。在质谱检测过程中,由于设备特性、环境因素、基质溶液等种类不同,以及在实际质谱分析时采用的操作步骤、实验条件等会各有区别,会在质谱分析的结果中产生来源复杂的噪声。这种噪声会与现有DIA数据采集方式采集到的信息中的样品信息混杂在一起的,影响质谱分析结果的准确度。为了消除噪声,本公开主要通过在其它条件相同的情况下调节数据扫描的质荷比区间,同时得到含有噪声数据的蛋白质质谱和单独的噪声数据,并以此为基础进行降噪处理。
图1是示出了根据本公开的实施例的降噪方法所使用的一个质谱数据图。如图所示,对于通过DIA方法获得的质谱数据,在不同的质荷比区间中得到不同的离子强度,可以基于质荷比和强度的对应关系分析进入本次质谱分析的离子的组分以及/或者结构。在一个非限制性示例中,在质谱数据中选取一个或多个质荷比区间,诸如第一质荷比区间101和第二质荷比区间102。一些质荷比区间中可能落入显著的离子峰,诸如虚线框103中的区域,由于其相对强度比可能的噪声高出的比例大得多,因此不会对定性结果造成影响。另一些质荷比区间中可能是不显著的离子强度,诸如虚线框104中的区域,此时从样品得到的离子的相对强度不够高,易受环境噪声干扰,进而对质谱分析结果造成负面影响。
如图1所示,在DIA方法获得质谱数据中,将第一质荷比区间101选定为感兴趣的质荷比区间执行数据采集循环。此时,将第二质荷比区间102选定为没有或基本没有离子落入的区间,则第二质荷比区间102内所测得的质谱数据可以视为仅包含噪声质谱。
在一个实施例中,对选定的保留时间范围RT内的肽段做一级质谱分析时,将第一质荷比区间101选定为全部RT所包含肽段的区间,将第二质荷比区间102选定为RT内尽可能小的区间W。在一些循环中,对第一质荷比区间101即RT内所有肽段做质谱分析,作为第一处理;另一些循环中,对第二质荷比区间102即区间W做质谱分析,由于W覆盖的质荷比范围非常小,通过W进入质谱分析的肽段可以忽略不计,作为第二处理。由此,第一处理所得的质谱分析结果混合有肽段信息和噪声信息,将得到样品的普通蛋白质质谱;第二处理所得的质谱分析得到的近似于只有噪声信息,得到噪声质谱。在这种情况下,所得到的样品的质谱和噪声质谱是在相同或相近的条件下获取的,因此便于更准确地进行降噪处理。
在另一个实施例中,对选定的质荷比范围MZ内的肽段做二级质谱分析时,将第一质荷比区间101选定为全部MZ所包含肽段的区间,将第二质荷比区间102选定为MZ内尽可能小的区间W。在一些循环中,对第一质荷比区间101即MZ内所有肽段做质谱分析,作为第一处理;在另一些循环中,对第二质荷比区间102即区间W做质谱分析,由于W覆盖的质荷比范围非常小,通过W进入质谱分析的肽段可以忽略不计,作为第二处理。由此,第一处理所得的质谱分析结果混合有肽段信息和噪声信息,得到样品的普通蛋白质质谱;第二处理所得的质谱分析得到的近似于只有噪声信息,得到噪声质谱。在这种情况下,所得到的样品的肽段质谱和噪声质谱是在相同或相近的条件下获取的,因此便于更准确地进行降噪处理。
具体而言,一种可能的实施方式如下:
1)将感兴趣的前体质荷比范围划分成m个相互独立的大窗口,每个大窗口划分成1到n个相互独立的小窗口;其中,感兴趣的前体质荷比范围、大窗口数量m、每个大窗口中的小窗口数量n可以是根据经验设置的,也可以先采用其它方法对样品进行分析,根据分析结果设置。
其中,感兴趣的前体质荷比范围可以设置在1-2000 m/z之间的任意连续区间,根据经验一般设置为400-1200 m/z;大窗口数量m可以设置在1-100之间,实践中会设置在20-40之间;每个小窗口覆盖的质荷比范围可以相等,也可以互不相同,大小可以在0.1-100 m/z之间。为使每个小窗口覆盖范围内前体离子数量尽可能小,实践中可以将小窗口的宽度设置在0.1-3 m/z之间。每个大窗口包含的小窗口数目n可以取相同值,也可以互不相同。
2)根据程序设定或随机选择的时间间隔,反复执行k次数据采集循环。其中,k是根据经验设定的,通常可以设为1000-10000之间的数值,不同循环之间的间隔不要求相等,间隔可以是10毫秒到一小时之间的任意值,实践中一般根据每次循环中质谱分析次数计算,每次质谱分析耗时20-40毫秒之间。每次循环执行以下步骤:
2.1)根据程序设定或随机决定,a)对所有前体离子进行质谱分析,或者b)设置一个宽度为w的小窗口,只对质荷比在w内的前体离子进行质谱分析;w可以是感兴趣的前体质荷比范围内的任意区间,为使通过w的前体离子尽量少,实践中可以设置在0.1-3 m/z之间;
2.2)通过程序设定或随机决定,从预设的m个大窗口中选择0到多个至少含2个小窗口的大窗口W,在W中只保留l个小窗口,其中1 <= l < n,为使每个小窗口覆盖范围内前体离子数量尽可能小,实践中可以让l = 1。
由此,将从预设的m个大窗口中选出的大窗口W作为第一质荷比区间101,将W中保留的l个小窗口作为第二质荷比区间102,则可以如前述得到选定区间的普通蛋白质质谱以及对应的噪声质谱。
基于上述方法步骤,图2示出了根据本公开的实施例的用于质谱数据的降噪方法的一个流程图。具体地,在步骤S201中,选取具有第一宽度的第一质荷比区间和第二宽度的第二质荷比区间。其中,第一质荷比区间(101)为任意连续区间,并且第二质荷比区间(102)选定为尽可能小,即第二宽度比第一宽度小得多,实践中取定为第二宽度至少小于第一宽度的15%。在一个非限制性示例中,第一质荷比区间选自1-2000 m/z之间,例如选择为包含某个离子峰的[480, 500],此时第一宽度为20;第二质荷比区间选择为[480, 481]∪[499,500],此时第二宽度为2。在这种情况下,第二宽度为第一宽度的10%,可视为没有或几乎没有离子落在第二质荷比区间内。
随后,在步骤S202中,对样品执行多次数据采集循环,其中,至少一次对第一质荷比区间执行质谱分析作为第一处理,并且至少一次对第二质荷比区间执行质谱分析作为第二处理。在步骤S203中,根据第一处理的结果得到样品的质谱,并且根据第二处理的结果得到噪声质谱。即,在前述非限制性示例中,对第一质荷比区间[480, 500]进行质谱分析为第一处理,得到当前实验条件下的普通蛋白质质谱;对第二质荷比区间[480, 481]∪[499,500]进行质谱分析为第二处理,得到当前实验条件下的噪声质谱。最后,在步骤S204中,基于所得到的样品的质谱和噪声质谱进行质谱数据的降噪处理。
图3和图4示出了根据本公开的实施例的降噪方法所使用的两组二级质谱数据图。基于前述降噪方法,进一步地,在对选定质荷比范围W内的肽段进行二级质谱前,有时会对肽段进行打碎操作,从而得到碎片离子以进行后续分析。这时二级质谱分析结果中碎片离子信息和噪声信息完全混杂在一起,得到普通的蛋白质质谱;有时不对肽段进行打碎操作,这时二级质谱结果中,质荷比范围和W质荷比范围相同的区域混杂有(未打碎的)前体离子信息和噪声信息,其它质荷比范围近似只包含噪声信息,这时得到的是噪声质谱。
具体而言,图3示出了不进行打碎操作的二级质谱分析,其中虚线框示出的区域301表示在一级质谱分析中得到的某个离子峰,区域302表示在未进行打碎操作的二级质谱结果中得到的质谱信息,区域303表示与区域301对应的离子峰在二级质谱结果中的对应区间。此时由于未对前体离子进行打碎,仍能在区域303中得到与区域301对应的离子峰,并在区域303以外得到没有或几乎没有离子的区间范围。由此,二级质谱结果的区域302中除去区域303之外的部分可以得到在当前实验条件下的噪声信息。
图4示出了进行打碎操作的二级质谱分析,其中虚线框示出的区域401表示在一级质谱分析中选定的质荷比范围,区域402表示在一级质谱结果中的噪声信息,区域403表示对区域401所示区间范围内的离子进行打碎操作后得到的碎片离子和噪声的总和。由此,二级质谱分析的区域403中除去图3中所得到的噪声信息,可以得到降噪后的碎片离子的质谱结果。
图5是示出了根据本公开的实施例的用于质谱数据的降噪方法的另一个流程图。具体地,在步骤S501中,首先对保留时间范围内的离子执行一级质谱分析,随后在步骤S502中选取要执行二级质谱分析的选定质荷比区间。在步骤S503中执行二级质谱分析,至少一次对选定质荷比区间内的离子进行打碎操作后执行二级质谱分析作为第三处理,并且至少一次对选定质荷比区间内的离子不进行打碎操作而直接执行二级质谱分析作为第四处理。进而在步骤S504中,根据第三处理的结果得到碎片的质谱,并根据第四处理的结果从选定质荷比范围之外的部分得到碎片的噪声质谱。最终在步骤S505中基于所得到的碎片的质谱和碎片的噪声质谱进行质谱数据的降噪处理。
针对图3至图5描述的降噪方法,以下提供若干具体实施方式。其中一种实现方式的步骤如下:
1)将感兴趣的前体质荷比范围400-1200 m/z划分成40个相互独立的大窗口,每个大窗口划分成20个宽度相等,相互独立的小窗口;
2)反复执行1000次数据采集循环,每次循环间隔820毫秒,第i次循环中执行以下步骤:
若i mod 40 =0,对保留时间范围内的所有前体离子进行质谱分析,否则设置一个宽度为3的小窗口,只对质荷比在w内的前体离子进行质谱分析;
依次对第j个大窗口W执行以下步骤:
若j = i mod 40 + 1,在该大窗口中保留第i mod 20 + 1个小窗口(W只覆盖第imod 20 + 1个小窗口的质荷比范围);
若j = i mod 40 + 1,不打碎窗口W范围内的样品中的前体离子,直接对前体离子做二级质谱分析,否则,将窗口W范围内的样品中的前体离子打碎成碎片离子,并对碎片离子做二级质谱分析;
3)基于上述质谱分析过程中获得的碎片离子和噪声信息,对质谱分析结果进行降噪处理。
可替代地,另一种实现方式的步骤如下:
1)将感兴趣的前体质荷比范围400-1200 m/z划分成32个相互独立的大窗口,生成32个大小在1-100之间的随机数num_1,num_2,…, num_32,计算32个随机数之和sum,并令num_0 = 0.0,将第i个大窗口质荷比区间设为[400.0 + 800.0 * (num_0 + … + num_(i-1))/sum, 400.0 + 800.0 * (num_0 + … + num_i)/sum),对于每个质荷比覆盖宽度为W的大窗口,生产大小在1-10之间的随机整数rand,生成rand个大小在1-100之间的随机数num_1,num_2,…,num_rand,计算rand个随机数之和sum,并令num_0 = 0.0,将第i个小窗口质荷比区间设为[W * (num_0 + … + num_(i-1))/sum, W * (num_0 + … + num_i)/sum);
2)生成1500个取值范围在800-1000之间的随机数rand_1, rand_2, …, rand_1500,反复执行1500次数据采集循环,第i次循环和第i+1次循环之间间隔rand_i毫秒。第i次循环中执行以下步骤:
若i mod 32 =0,对所有前体离子进行质谱分析,否则设置一个宽度为3的小窗口,只对质荷比在w内的前体离子进行质谱分析;
依次对第j个大窗口执行以下步骤:
生成大小在1-16之间的随机整数rand,若j/2 = rand,在该大窗口中保留宽度最小的小窗口(只覆盖第宽度最小的小窗口的质荷比范围);
生成大小在1-32之间的随机整数rand,若j = rand,不打碎窗口范围内的样品中的前体离子,直接对前体离子做二级质谱分析,否则,将窗口范围内的样品中的前体离子打碎成碎片离子,并对碎片离子做二级质谱分析;
3)基于上述质谱分析过程中获得的碎片离子和噪声信息,对质谱分析结果进行降噪处理。
可替代地,又一种实现方式的步骤如下:
1)将感兴趣的前体质荷比范围400-1200 m/z划分成40个相互独立的大窗口,每个大窗口划分成20个宽度相等,相互独立的小窗口;
2)反复执行1000次数据采集循环,第i次循环中执行以下步骤:
若i mod 40 = 0,对保留时间范围内的所有前体离子进行质谱分析,否则设置一个宽度为3的小窗口,只对质荷比在w内的前体离子进行质谱分析;
每间隔20毫秒,依次对第j个大窗口W执行以下步骤:
若j = i mod 40 + 1,在该大窗口中保留第i mod 20 + 1个小窗口(W只覆盖第imod 20 + 1个小窗口的质荷比范围);
若j = i mod 40 + 1,不打碎窗口W范围内的样品中的前体离子,直接对前体离子做二级质谱分析,否则,将窗口W范围内的样品中的前体离子打碎成碎片离子,并对碎片离子做二级质谱分析;
3)基于上述质谱分析过程中获得的碎片离子和噪声信息,对质谱分析结果进行降噪处理。
上述实施例示出了将区间宽度取得尽可能小或者取在离子峰之外的范围的不同示例。在实际操作中,通过将数据采集区间设定为没有或基本没有离子落入的区间范围还有其它操作示例。
可替代地,根据预定义或者样品信息,将感兴趣的前体质荷比范围划分成m个相互独立的窗口,并根据程序设定或随机选择的时间间隔,反复执行若干次数据采集循环,每次循环执行以下步骤:
1)根据程序设定或随机选择,对所有前体离子进行一级质谱分析,或者设置一个宽度为w的小窗口,只对质荷比在w内的前体离子进行一级质谱分析;2)根据程序设定或随机从m个大窗口中选择0到多个窗口W,将该窗口切分成n个小窗口(n > 1),在W中只保留l个小窗口(1 <= l < n);3)按照程序设定,对每个大窗口内的样品执行以下两种操作之一:a)将窗口范围内的样品中的前体离子打碎成碎片离子,并对碎片离子做二级质谱分析;b)不打碎窗口范围内的样品中的前体离子,直接对前体离子做二级质谱分析。即,在W中保留l个小窗口既可以基于感兴趣的前体质荷比范围进行选定,也可以基于所选的0到多个窗口W进行选定,可以根据程序或随机设定在每个数据采集循环内实现或在数据采集循环之前预定。
可替代地,根据预定义或者样品信息,将感兴趣的前体质核比范围划分成m个相互独立的窗口,并根据程序设定或随机选择的时间间隔,反复执行若干次数据采集循环,每次循环执行以下步骤:1)根据程序设定或随机选择,对所有前体离子进行一级质谱分析,或者设置一个宽度为w的小窗口,只对质核比在w内的前体离子进行一级质谱分析;2)根据程序设定或随机选择0到多个窗口W,将该窗口质核比区间设置为[m, n),n > m,其中,[m, n)是正常情况下几乎不会有前体离子落入的质核比区间,实践中可以采用的设置例如[1800,1820]、[2000, 大于2000的任意整数)等;3)按照程序设定,对每个大窗口内的样品执行以下两种操作之一:a)将窗口范围内的样品中的前体离子打碎成碎片离子,并对碎片离子做二级质谱分析;b)不打碎窗口范围内的样品中的前体离子,直接对前体离子做二级质谱分析。即,用于采集噪声信息的区间可以选定为质荷比范围内极大概率不会有前体离子落入的区间,诸如大于一级质谱结果中出现的最大离子峰对应的质荷比数值,保证选定质荷比区间内得到的均为噪声信息的质谱。
以上描述了根据本公开的用于质谱数据的降噪方法中用于获取噪声信息的不同实施例。在获取到对应于当前实验条件、当前样品的噪声信息后,根据当前样品在当前实验条件下获取的普通蛋白质质谱消除噪声的影响,从而实现精准降噪的效果。具体而言,本公开描述的降噪方法可以采用如下的处理方法。
在一个非限制性实施例中,利用收集到的噪声信息,对质谱数据进行降噪处理。将第i个循环的一级质谱记作R(i, 0),将第i个循环的第j个大窗口的质谱记作R(i, j)。
(1)依次对第i个循环的第j个大窗口的质谱分析结果R(i, j)进行如下操作:
如果R(i, j)是普通蛋白质质谱,则:a)从质谱分析结果集中取质谱R(x, j)和R(y, j),对两个质谱中每个intensity > 0的m/z,计算得到二元组<m/z, 两个质谱中该m/z对应intensity值的均值>,所有二元组组成新的质谱r(i,j);b)对R(i, j)和r(i, j)进行以下运算:对R(i, j)中每个intensity(R) > 0的m/z,若r(i, j)中该m/z的intensity(r)> intensity(R),则将intensity(R)设为0,否则令intensity(R) = intensity(R) -intensity(r)。其中x是循环i之前最后一次在第j个窗口得到噪声质谱的循环,y是循环i之后第一次在第j个窗口得到噪声质谱的循环,如果i之前、或i之后不存在这样的循环,则对R(i, j)忽略此步骤。
(2)依次对第i个循环的第j个大窗口的质谱分析结果R(i, j)进行如下操作:
如果R(i, j)是噪声质谱,则从(1)的处理结果集中取质谱R(x, j)或R(y, j)中的任意一个,并令R(i, j) = R(x, j)或令R(i, j) = R(y, j)。其中x是循环i之前最后一次在第j个窗口得到普通蛋白质谱的循环,y是循环i之后第一次在第j个窗口得到普通蛋白质谱的循环,如果i之前、i之后都不存在这样的循环,则对R(i, j)忽略此步骤。
在上述步骤中,如果对循环i存在R(i, j)忽略了步骤(1)或(2),则将循环i的所有质谱数据剔除,剩余的质谱是降噪结果。
图6示出了根据本公开的实施例的用于质谱数据的降噪装置的一个示意图。如图所示,该降噪装置包括区间选取单元6100、数据采集单元6200、质谱获取单元6300以及降噪处理单元6400。
在一个非限制性实施例中,降噪处理可以发生在一级质谱分析中。区间选取单元6100被配置为选取具有第一宽度的第一质荷比区间6101和第二宽度的第二质荷比区间6102。根据前述,使得第二宽度相对于任意连续区间的第一质荷比区间6101尽可能小(诸如,可以使第二宽度小于第一宽度的15%)。根据预定义或者样品信息,将感兴趣的前体质荷比范围划分成m个相互独立的窗口,并根据程序设定或随机选择的时间间隔。此时,第一质荷比区间6101可以被选定为全部前体质荷比范围,或者根据程序设定/随机选择从m个相互独立的窗口中选择任意多个形成连续的质荷比区间。第二质荷比区间6102可以被选定为m个相互独立的窗口中任取一个,或者根据程序设定/随机选择从所选取的一个窗口中进一步选取更小的质荷比区间范围。
数据采集单元6200被配置为对样品反复执行多次数据采集循环,其中,每次循环执行以下步骤:根据程序设定或随机选择,至少一次对第一质荷比区间6101执行质谱分析作为第一处理6201,并且至少一次对第二质荷比区间6102执行质谱分析作为第二处理6202。
质谱获取单元6300被配置为根据第一处理6201的结果得到样品质谱6301,并且根据第二处理6202的结果得到噪声质谱6302。即,在第一处理6201和第二处理6202组成的质谱数据采集循环中,执行至少一次对全部或较大质荷比区间采集普通蛋白质质谱与噪声质谱的总和(6301),并且执行至少一次对尽可能小的质荷比区间采集仅噪声质谱(6302)。
降噪处理单元6400被配置为基于所得到的样品质谱6301和噪声质谱6302进行质谱数据的降噪处理。降噪处理的具体步骤在前文已经描述,在此不做赘述。
可替代地,在另一非限制性实施例中,降噪处理可以发生在二级质谱分析中。区间选取单元6100被配置为根据预定义或者样品信息,将感兴趣的前体质荷比范围划分成m个相互独立的大窗口,每个大窗口划分成1到n个相互独立的小窗口,并根据程序设定或随机选择的时间间隔。此时,第一质荷比区间6101可以被选定为全部前体质荷比范围,或者根据程序设定/随机选择从m个相互独立的大窗口中选择任意多个形成连续的质荷比区间。第二质荷比区间6102可以按照如下方式选定:根据程序设定或随机选择0到多个至少含2个小窗口的大窗口W,在该大窗口中只保留l个小窗口(1<= l < n),将这l个小窗口选定为第二质荷比区间6102。
数据采集单元6200被配置为对样品反复执行多次数据采集循环,其中,每次循环执行以下步骤:对所有前体离子进行一级质谱分析;按照程序设定,对每个大窗口内的样品,将窗口范围内的前体离子打碎成碎片离子,并对碎片离子做二级质谱分析。其中,根据程序设定或随机选择,至少一次对第一质荷比区间6101执行质谱分析作为第一处理6201,并且至少一次对第二质荷比区间6102执行质谱分析作为第二处理6202。
质谱获取单元6300被配置为根据第一处理6201的结果得到碎片离子的质谱6301,并且根据第二处理6202的结果得到噪声质谱6302。具体而言,质谱获取单元6300与降噪处理单元6400的处理步骤在前文已经描述,在此不做赘述。
图7示出了根据本公开的实施例的用于质谱数据的降噪装置的另一个示意图。如图所示,该降噪装置包括数据采集单元7100、质谱获取单元7200、以及降噪处理单元7300。
在一个非限制性实施例中,降噪处理可以发生在二级质谱分析中。数据采集单元7100被配置为对样品执行多次数据采集循环,其中首先对保留时间范围内的离子执行一级质谱分析处理7101,随后选取要执行二级质谱分析7102的选定质荷比区间,以及至少一次对选定质荷比区间内的离子进行打碎操作后执行二级质谱分析作为第三处理7103,并且至少一次对选定质荷比区间内的离子不进行打碎操作而直接执行二级质谱分析作为第四处理7104。根据预定义或者样品信息,将感兴趣的前体质荷比范围划分成m个相互独立的窗口,并根据程序设定或随机选择的时间间隔。选定质荷比区间为从m个相互独立的窗口中的一个或多个窗口。反复执行若干次数据采集循环,每次循环执行以下步骤:对所有前体离子进行一级质谱分析;按照程序设定,对每个窗口内的样品执行以下两种操作之一:将窗口范围内的样品中的前体离子打碎成碎片离子,并对碎片离子做二级质谱分析(即第三处理7103);不打碎窗口范围内的样品中的前体离子,直接对前体离子做二级质谱分析(即第四处理7104)。
质谱获取单元7200被配置为根据第三处理7103的结果得到碎片的质谱7201,并且根据第四处理7104的结果从选定质荷比范围之外的部分得到碎片的噪声质谱7202。即,在第三处理7103和第四处理7104组成的质谱数据采集循环中,执行至少一次对全部或较大质荷比区间采集碎片质谱与噪声质谱的总和(7201),并且执行至少一次对尽可能小的质荷比区间采集仅噪声质谱(7202)。
降噪处理单元7300被配置为基于所得到的碎片质谱7201和噪声质谱7202进行二级质谱数据的降噪处理。降噪处理的具体步骤在前文已经描述,在此不做赘述。
图8示出了可以实现根据本公开的实施例的计算设备的示例性配置。该计算设备包括一个或多个处理器801、经由总线804连接到处理器801的输入/输出接口805以及连接到总线804的存储器802和803。在一些实施例中,存储器802可以是只读存储器(ROM),存储器803可以是随机存储存储器(RAM)。
处理器801可以是任何种类的处理器,并且可以包括但不限于一个或多个通用处理器或专用处理器(诸如专用处理芯片)。存储器802和803可以是任何非暂态的并且可以实现数据存储的存储设备,并且可以包括但不限于盘驱动器、光存储设备、固态存储器、软盘、柔性盘、硬盘、磁带或任何其他磁性介质、压缩盘或任何其他光学介质、缓存存储器和/或任何其他存储芯片或模块、和/或计算机可以从其中读取数据、指令和/或代码的其他任何介质。
总线804可以包括但不限于工业标准架构(Industry Standard Architecture,ISA)总线、微通道架构(Micro Channel Architecture,MCA)总线、增强ISA(EISA)总线、视频电子标准协会(VESA)局部总线、以及外设组件互连(PCI)总线等。
在一些实施例中,输入/输出接口805与以下单元连接,由诸如供用户输入操作命令的键盘和鼠标之类的输入设备所配置的输入单元806、向显示设备输出处理操作画面和处理结果的图像的输出单元807、包括用于存储程序和各种数据的硬盘驱动器等的存储单元808以及包括局域网(LAN)适配器等并经由以互联网为代表的网络执行通信处理的通信单元809。此外,还连接了驱动器810,该驱动器810从可移除存储介质811读取数据和在其上写数据。
可单独地或以任何组合方式来使用前述实施方案的各个方面、实施方案、具体实施或特征。可由软件、硬件或硬件与软件的组合来实现前述实施方案的各个方面。
例如,前述实施方案可体现为计算机可读介质上的计算机可读代码。计算机可读介质为可存储数据的任何数据存储设备,所述数据其后可由计算机系统读取。计算机可读介质的示例包括只读存储器、随机存取存储器、CD-ROM、DVD、磁带、硬盘驱动器、固态驱动器和光学数据存储设备。计算机可读介质还可分布在网络耦接的计算机系统中使得计算机可读代码以分布式方式来存储和执行。
例如,前述实施方案可采用硬件电路的形式。硬件电路可以包括组合式逻辑电路、时钟存储设备(诸如软盘、触发器、锁存器等)、有限状态机、诸如静态随机存取存储器或嵌入式动态随机存取存储器的存储器、定制设计电路、可编程逻辑阵列等的任意组合。
在一个实施方案中,可以通过用诸如Verilog或VHDL的硬件描述语言(HDL)编码和设计一个或多个集成电路或者结合使用离散电路来实现根据本公开的硬件电路。
本文中所用的术语,仅仅是为了描述特定的示例性实施例,而不意图限制本公开。除非上下文明确地另外指出,本文中所用的单数形式的“一”和“该”意图同样包括复数形式。还要理解的是,“包括”一词在本文中使用时,说明存在所指出的特征、整体、步骤、操作、单元和/或组件,但是并不排除存在或增加一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、单元和/或组件以及/或者它们的组合。此外,在本公开的描述中,术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或顺序。此外,在本公开的描述中,除非另有说明,“多个”的含义是两个或两个以上。
本说明书中“实施例”或类似表达方式的引用是指结合该实施例所述的特定特征、结构、或特性系包括在本公开的至少一具体实施例中。因此,在本说明书中,“在本公开的实施例中”及类似表达方式的用语的出现未必指相同的实施例。
本领域技术人员应当知道,本公开可以实施为各种形式,例如完全的硬件实施例、完全的软件实施例(包括固件、常驻软件、微程序代码等),或者也可实施为软件与硬件的实施形式,在以下会被称为“电路”、“模块”、“单元”或“系统”。此外,本公开也可以任何有形的媒体形式实施为计算机程序产品,其具有计算机可使用程序代码存储于其上。
本公开的相关叙述参照根据本公开具体实施例的系统、装置、方法及计算机程序产品的流程图和/或框图来进行说明。可以理解每一个流程图和/或框图中的每一个块,以及流程图和/或框图中的块的任何组合,可以使用计算机程序指令来实施。这些计算机程序指令可供通用型计算机或特殊计算机的处理器或其它可编程数据处理装置所组成的机器来执行,而指令经由计算机或其它可编程数据处理装置处理以便实施流程图和/或框图中所说明的功能或操作。
在附图中显示根据本公开各种实施例的系统、装置、方法及计算机程序产品可实施的架构、功能及操作的流程图及框图。因此,流程图或框图中的每个块可表示一模块、区段、或部分的程序代码,其包括一个或多个可执行指令,以实施指定的逻辑功能。另外应当注意,在某些其它的实施例中,块所述的功能可以不按图中所示的顺序进行。举例来说,两个图示相连接的块事实上也可以同时执行,或根据所涉及的功能在某些情况下也可以按图标相反的顺序执行。此外还需注意,每个框图和/或流程图的块,以及框图和/或流程图中块的组合,可藉由基于专用硬件的系统来实施,或者藉由专用硬件与计算机指令的组合,来执行特定的功能或操作。
以上已经描述了本公开的各实施例,上述说明是示例性的,并非穷尽性的,并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下,对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择,旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场技术的技术改进,或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。

Claims (14)

1.一种用于质谱数据的降噪方法,包括:
选取具有第一宽度的第一质荷比区间和第二宽度的第二质荷比区间,其中第一质荷比区间为任意连续区间,并且第二宽度小于第一宽度的15%;
对样品执行多次数据采集循环,其中,至少一次对第一质荷比区间执行质谱分析作为第一处理,并且至少一次对第二质荷比区间执行质谱分析作为第二处理;
根据第一处理的结果得到样品的质谱,并且根据第二处理的结果得到噪声质谱;以及
基于所得到的样品的质谱和噪声质谱进行质谱数据的降噪处理,
其中,第二质荷比区间为基本没有离子落入的质荷比范围。
2.根据权利要求1所述的降噪方法,其中
第一宽度的大小在20-2000m/z之间,并且第二宽度的大小在0.1-100m/z之间。
3.根据权利要求2所述的降噪方法,其中
第二宽度的大小在0.1-3m/z之间。
4.根据权利要求1所述的降噪方法,其中
第二质荷比区间的最小值大于1800。
5.根据权利要求1所述的降噪方法,其中
对样品执行的数据采集循环次数在1000-10000之间,每次循环的间隔在10毫秒-1小时之间。
6.根据权利要求1所述的降噪方法,其中
所述每次循环还执行基于第一质荷比区间确定第二质荷比区间的步骤。
7.根据权利要求1所述的降噪方法,其中
所述多次数据采集循环包括针对选定保留时间范围的肽段执行的一级质谱分析。
8.根据权利要求1所述的降噪方法,其中
所述多次数据采集循环包括针对选定质荷比范围的肽段执行的二级质谱分析。
9.根据权利要求1所述的降噪方法,其中所述降噪处理包括对所述每次循环执行以下步骤:
针对选定区间的质谱分析结果集,如果所述结果集为样品的质谱,则判断是否存在本次循环之前最后一次在选定区间得到噪声信息的第一循环以及本次循环之后第一次在选定区间得到噪声信息的第二循环,其中
如果存在第一循环和第二循环,则:
基于所述结果集中与大于零的强度对应的非零质荷比,计算出第一循环在所述非零质荷比处的第一强度与第二循环在所述非零质荷比处的第二强度的均值;以及
当本次循环在所述非零质荷比处的强度小于所述均值时,将本次循环在非零质荷比处的强度设为0,并且当本次循环在非零质荷比处的强度不小于所述均值时,将本次循环在非零质荷比处的强度设为本次循环在非零质荷比处的强度与所述均值的差;
如果不存在第一循环和第二循环,则:
将本次循环的所有质谱数据剔除。
10.根据权利要求1所述的降噪方法,其中所述降噪处理包括对所述每次循环执行以下步骤:
针对选定区间的质谱分析结果集,如果所述结果集为噪声质谱,则判断是否存在本次循环之前最后一次在选定区间得到普通蛋白信息的第一循环以及本次循环之后第一次在选定区间得到普通蛋白信息的第二循环,其中
如果存在第一循环和第二循环,则:
将本次循环的质谱分析结果设为第一循环的结果或者第二循环的结果;
如果不存在第一循环和第二循环,则:
将本次循环的所有质谱数据剔除。
11.一种用于质谱数据的降噪方法,包括
对样品执行多次数据采集循环,其中:
对保留时间范围内的离子执行一级质谱分析,
选取要执行二级质谱分析的选定质荷比区间,以及
至少一次对选定质荷比区间内的离子进行打碎操作后执行二级质谱分析作为第三处理,并且至少一次对选定质荷比区间内的离子不进行打碎操作而直接执行二级质谱分析作为第四处理;
根据第三处理的结果得到碎片的质谱,并且根据第四处理的结果从选定质荷比范围之外的部分得到碎片的噪声质谱;以及
基于所得到的碎片的质谱和碎片的噪声质谱进行质谱数据的降噪处理。
12.一种用于质谱数据的降噪装置,包括
区间选取单元,被配置为选取具有第一宽度的第一质荷比区间和第二宽度的第二质荷比区间,其中第一质荷比区间为任意连续区间,并且第二宽度小于第一宽度的15%;
数据采集单元,被配置为对样品执行多次数据采集循环,其中,至少一次对第一质荷比区间执行质谱分析作为第一处理,并且至少一次对第二质荷比区间执行质谱分析作为第二处理;
质谱获取单元,被配置为根据第一处理的结果得到样品的质谱,并且根据第二处理的结果得到噪声质谱;以及
降噪处理单元,被配置为基于所得到的样品的质谱和噪声质谱进行质谱数据的降噪处理,
其中,第二质荷比区间为基本没有离子落入的质荷比范围。
13.一种用于质谱数据的降噪装置,包括
数据采集单元,被配置为对样品执行多次数据采集循环,其中:
对保留时间范围内的离子执行一级质谱分析,
选取要执行二级质谱分析的选定质荷比区间,以及
至少一次对选定质荷比区间内的离子进行打碎操作后执行二级质谱分析作为第三处理,并且至少一次对选定质荷比区间内的离子不进行打碎操作而直接执行二级质谱分析作为第四处理;
质谱获取单元,被配置为根据第三处理的结果得到碎片的质谱,并且根据第四处理的结果从选定质荷比范围之外的部分得到碎片的噪声质谱;以及
降噪处理单元,被配置为基于所得到的碎片的质谱和碎片的噪声质谱进行质谱数据的降噪处理。
14.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序在被处理器运行时使所述处理器执行如权利要求1至11中任一项所述的降噪方法。
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Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103053005A (zh) * 2010-08-02 2013-04-17 奎托斯分析有限公司 生成质谱数据的方法和设备
CN108878253A (zh) * 2017-05-15 2018-11-23 株式会社岛津制作所 质谱数据采集方法
CN109830426A (zh) * 2017-11-23 2019-05-31 株式会社岛津制作所 质谱数据采集方法
CN109946413A (zh) * 2019-03-26 2019-06-28 西湖大学 脉冲式数据非依赖性采集质谱检测蛋白质组的方法
CN112418072A (zh) * 2020-11-20 2021-02-26 上海交通大学 数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质
CN114118177A (zh) * 2022-01-24 2022-03-01 广东工业大学 一种基于奇异谱分析的位平面降噪方法、系统及存储介质

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109828068B (zh) * 2017-11-23 2021-12-28 株式会社岛津制作所 质谱数据采集及分析方法
US11493487B2 (en) * 2020-04-23 2022-11-08 Thermo Finnigan Llc Methods and apparatus for targeted mass spectral proteomic analyses
CN112415078B (zh) * 2020-11-18 2023-11-14 深圳市步锐生物科技有限公司 一种质谱数据谱图信号校准方法及装置
CN113256505A (zh) * 2020-11-19 2021-08-13 集美大学 一种图像噪声去除方法、装置及存储介质

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103053005A (zh) * 2010-08-02 2013-04-17 奎托斯分析有限公司 生成质谱数据的方法和设备
CN108878253A (zh) * 2017-05-15 2018-11-23 株式会社岛津制作所 质谱数据采集方法
CN109830426A (zh) * 2017-11-23 2019-05-31 株式会社岛津制作所 质谱数据采集方法
CN109946413A (zh) * 2019-03-26 2019-06-28 西湖大学 脉冲式数据非依赖性采集质谱检测蛋白质组的方法
CN112418072A (zh) * 2020-11-20 2021-02-26 上海交通大学 数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质
CN114118177A (zh) * 2022-01-24 2022-03-01 广东工业大学 一种基于奇异谱分析的位平面降噪方法、系统及存储介质

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
spectrometry analysis Data Independent Acquisition;Anuj R. Shah等;《 2009 Fifth IEEE International Conference on e-Science》;20100115;第88-93页 *
基于深度学习的蛋白质串联质谱数据分析;董昊;《中国优秀硕士学位论文全文数据库》;20210215;第1-75页 *

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