本發(fā)明屬于超高效液相色譜-高分辨質(zhì)譜數(shù)據(jù)解析，具體涉及一種uhplc-hrms?profile模式數(shù)據(jù)質(zhì)心化轉(zhuǎn)換方法。

背景技術(shù)：

1、超高效液相色譜-高分辨質(zhì)譜(ultra-high?performance?liquidchromatography-high?resolution?mass?spectrometry，uhplc-hrms)被廣泛應(yīng)用于組學(xué)研究，包括代謝組學(xué)和脂質(zhì)組學(xué)。在常規(guī)分析中，大多數(shù)供應(yīng)商的儀器，如agilent、waters、thermofisher等，都支持centroid和profile(或continues)模式用于uhplc-hrms數(shù)據(jù)采集。與centroid模式相比，profile模式的一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是可以最大限度地保留質(zhì)譜中的所有信息，因此可以為每個(gè)分析的樣品提供一個(gè)相當(dāng)大的數(shù)據(jù)文件。對(duì)研究人員來(lái)說(shuō)，有效和高質(zhì)量地分析uhplc-hrms?profile模式的數(shù)據(jù)絕不是一件容易的事。

2、uhplc-hrms?profile模式數(shù)據(jù)分析與centroid模式數(shù)據(jù)分析沒(méi)有明顯區(qū)別，只是需要進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)心轉(zhuǎn)換的過(guò)程。簡(jiǎn)而言之，profile模式數(shù)據(jù)分析的工作流程包括質(zhì)心轉(zhuǎn)換、提取的離子色譜圖(extracted?ion?chromatogram，eic)構(gòu)建、色譜峰提取和注釋、色譜峰對(duì)齊和注冊(cè)。目前的uhplc-hrms數(shù)據(jù)分析工具可以根據(jù)實(shí)現(xiàn)的質(zhì)心化轉(zhuǎn)換簡(jiǎn)要地分為兩類：i)質(zhì)心轉(zhuǎn)換是借助于第三方軟件如msconvert完成的；ii)數(shù)據(jù)分析工具本身支持質(zhì)心轉(zhuǎn)換。

3、質(zhì)心轉(zhuǎn)換的主要目的是將每個(gè)質(zhì)譜圖內(nèi)的代謝物的信息從背景噪聲的信息中清楚地分離出來(lái)。已發(fā)表的數(shù)據(jù)分析工具采用了各種策略來(lái)實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。例如，最有效的質(zhì)心轉(zhuǎn)換可以通過(guò)挑選出每個(gè)質(zhì)譜峰的最大值來(lái)完成。在這種情況下，質(zhì)心轉(zhuǎn)換可以在數(shù)據(jù)采集過(guò)程中迅速完成，因此被安捷倫的masshunter等供應(yīng)商軟件采用。xcms進(jìn)一步采用了平滑策略，在質(zhì)譜峰提取之前增強(qiáng)原始質(zhì)譜圖中的真實(shí)峰信號(hào)。在ms-dial中，一個(gè)基于微分計(jì)算和噪聲估計(jì)的質(zhì)譜峰提取算法被用來(lái)提取每個(gè)質(zhì)譜中的峰以執(zhí)行質(zhì)心轉(zhuǎn)換。另一個(gè)更復(fù)雜的策略可以在msconvert中發(fā)現(xiàn)，它利用小波分析來(lái)檢測(cè)質(zhì)譜中的質(zhì)譜峰以進(jìn)行質(zhì)心轉(zhuǎn)換。盡管目前的數(shù)據(jù)分析工具已經(jīng)開發(fā)了各種策略，但似乎還沒(méi)有優(yōu)化質(zhì)心轉(zhuǎn)換對(duì)下游數(shù)據(jù)分析步驟的影響，如eic構(gòu)建、色譜峰提取等?？傊?，在復(fù)雜的樣品分析中，開發(fā)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)分析工具以有效處理uhplc-hrms?profile模式的數(shù)據(jù)集仍然是有意義的。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供一種uhplc-hrms?profile模式數(shù)據(jù)質(zhì)心化轉(zhuǎn)換方法，該方法能有效實(shí)現(xiàn)uhplc-hrms?profile模式數(shù)據(jù)的質(zhì)心化轉(zhuǎn)換，改善對(duì)下游數(shù)據(jù)分析步驟的影響，如eic構(gòu)建、色譜峰提取等。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種uhplc-hrms?profile模式數(shù)據(jù)質(zhì)心化轉(zhuǎn)換方法，包括以下步驟：

3、(1)基于uhplc-hrms采集得到profile模式數(shù)據(jù)，基于所述profile模式數(shù)據(jù)中的各質(zhì)譜數(shù)據(jù)提取局部最大值向量：將獲得的質(zhì)譜用高斯函數(shù)進(jìn)行卷積平滑，獲得卷積質(zhì)譜信號(hào)；根據(jù)所述卷積質(zhì)譜信號(hào)提取局部最大值，獲得局部最大值向量；

4、(2)基于所述局部最大值向量，通過(guò)離群檢測(cè)獲得離群向量和候選峰向量：利用移動(dòng)窗口策略進(jìn)行離群檢測(cè)，同時(shí)利用一階導(dǎo)數(shù)和穩(wěn)健統(tǒng)計(jì)的方法對(duì)處于窗口中心的局部最大值向量中的元素進(jìn)行信噪比的計(jì)算，并將信噪比超過(guò)第一閾值的視為離群元素，其余則為候選峰元素，重復(fù)上述步驟，直至窗口歷遍卷積質(zhì)譜信號(hào)，獲得離群向量和候選峰向量；

5、(3)基于所述離群向量和候選峰向量估計(jì)儀器噪聲：利用所述離群向量中的原始位置在原始質(zhì)譜中進(jìn)行檢索，并標(biāo)記為固定點(diǎn)，利用線性插值策略估計(jì)兩個(gè)固定點(diǎn)之間的缺失值，構(gòu)建profile模式質(zhì)譜中每個(gè)點(diǎn)下的儀器噪聲；

6、(4)基于所述儀器噪聲和候選峰向量進(jìn)行質(zhì)心離子提取，完成uhplc-hrmsprofile模式數(shù)據(jù)質(zhì)心化轉(zhuǎn)換：將候選峰向量中的元素的離子豐度除以相應(yīng)的估計(jì)儀器噪聲計(jì)算各元素的信噪比；保留信噪比高于第二閾值的候選峰向量中的元素，并對(duì)其中相鄰兩個(gè)元素m/z差值在允差范圍內(nèi)的進(jìn)行m/z值和離子豐度校正，最終完成質(zhì)心離子的提取，實(shí)現(xiàn)質(zhì)心化轉(zhuǎn)換。

7、進(jìn)一步地，所述步驟(1)中，所述卷積平滑使用的高斯函數(shù)為5點(diǎn)高斯函數(shù)。

8、進(jìn)一步地，所述步驟(1)中，所述局部最大值提取的方法為：對(duì)任一卷積質(zhì)譜信號(hào)s，通過(guò)si-1>si&si<si+1進(jìn)行局部最大值提?。黄渲?，si是質(zhì)譜中的第i個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，si-1和si+1分別是第i-1和第i+1個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。

9、進(jìn)一步地，所述步驟(2)中，所述移動(dòng)窗口策略中，窗口大小為30。

10、進(jìn)一步地，所述步驟(2)中，所述利用移動(dòng)窗口策略進(jìn)行離群檢測(cè)中，信噪比第一閾值為2.5。

11、進(jìn)一步地，所述步驟(4)中，所述儀器噪聲和候選峰向量進(jìn)行質(zhì)心離子提取的方法中，信噪比第二閾值為1.5，相鄰兩個(gè)元素m/z允差為0.015。

12、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有如下優(yōu)點(diǎn)和技術(shù)效果：

13、本發(fā)明提供一種uhplc-hrms?profile模式數(shù)據(jù)質(zhì)心化轉(zhuǎn)換方法，該方法是基于最大值的質(zhì)心轉(zhuǎn)換(maximum?value-based?centroiding?transformation，mvct)策略實(shí)現(xiàn)的，其基本原理是在profile模式質(zhì)譜中對(duì)應(yīng)于化合物的離子應(yīng)該是局部的最大值。該方法先將獲得的質(zhì)譜用高斯函數(shù)進(jìn)行卷積平滑，后對(duì)最大值進(jìn)行提取，獲得局部最大值向量；利用移動(dòng)窗口策略進(jìn)行離群檢測(cè)，同時(shí)利用一階導(dǎo)數(shù)和穩(wěn)健統(tǒng)計(jì)的方法進(jìn)行信噪比的計(jì)算，獲得所述離群向量和候選峰向量；根據(jù)離群向量，利用線性插值策略估計(jì)質(zhì)譜儀器噪聲；根據(jù)信噪比對(duì)候選峰向量中的元素的離子進(jìn)行篩選，并對(duì)相鄰兩個(gè)元素m/z差值在允差范圍內(nèi)的進(jìn)行m/z值和離子豐度校正，最終完成質(zhì)心離子的提取，實(shí)現(xiàn)質(zhì)心化轉(zhuǎn)換。該方法轉(zhuǎn)換獲得質(zhì)心化數(shù)據(jù)能夠有效將每個(gè)質(zhì)譜圖內(nèi)的代謝物的信息從背景噪聲的信息中清楚地分離出來(lái)，并降低化合物信息丟失的風(fēng)險(xiǎn)。

技術(shù)特征：

1.一種uhplc-hrms?profile模式數(shù)據(jù)質(zhì)心化轉(zhuǎn)換方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的uhplc-hrms?profile模式數(shù)據(jù)質(zhì)心化轉(zhuǎn)換方法，其特征在于，所述步驟(1)中，所述卷積平滑使用的高斯函數(shù)為5點(diǎn)高斯函數(shù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的uhplc-hrms?profile模式數(shù)據(jù)質(zhì)心化轉(zhuǎn)換方法，其特征在于，所述步驟(1)中，所述局部最大值提取的方法為：對(duì)任一卷積質(zhì)譜信號(hào)s，通過(guò)si-1>si&si<si+1進(jìn)行局部最大值提?。黄渲?，si是質(zhì)譜中的第i個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，si-1和si+1分別是第i-1和第i+1個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的uhplc-hrms?profile模式數(shù)據(jù)質(zhì)心化轉(zhuǎn)換方法，其特征在于，所述步驟(2)中，所述移動(dòng)窗口策略中，窗口大小為30。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的uhplc-hrms?profile模式數(shù)據(jù)質(zhì)心化轉(zhuǎn)換方法，其特征在于，所述步驟(2)中，所述利用移動(dòng)窗口策略進(jìn)行離群檢測(cè)中，信噪比第一閾值為2.5。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的uhplc-hrms?profile模式數(shù)據(jù)質(zhì)心化轉(zhuǎn)換方法，其特征在于，所述步驟(4)中，所述儀器噪聲和候選峰向量進(jìn)行質(zhì)心離子提取的方法中，信噪比第二閾值為1.5，相鄰兩個(gè)元素m/z允差為0.015。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種UHPLC?HRMS?profile模式數(shù)據(jù)質(zhì)心化轉(zhuǎn)換方法，包括以下步驟：基于UHPLC?HRMS采集得到profile模式數(shù)據(jù)，基于所述profile模式數(shù)據(jù)中的各質(zhì)譜數(shù)據(jù)提取局部最大值向量；基于所述局部最大值向量，通過(guò)離群檢測(cè)獲得離群向量和候選峰向量；基于所述離群向量和候選峰向量估計(jì)儀器噪聲；基于所述儀器噪聲和候選峰向量進(jìn)行質(zhì)心離子提取，完成UHPLC?HRMS?profile模式數(shù)據(jù)質(zhì)心化轉(zhuǎn)換。本發(fā)明能夠有效將每個(gè)質(zhì)譜圖內(nèi)的代謝物的信息從背景噪聲的信息中清楚地分離出來(lái)，并降低化合物信息丟失的風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)UHPLC?HRMS?profile模式數(shù)據(jù)的有效轉(zhuǎn)換。

技術(shù)研發(fā)人員：佘遠(yuǎn)斌,汪興財(cái),付海燕,于永杰
受保護(hù)的技術(shù)使用者：浙江工業(yè)大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/6