[发明专利]质谱母离子选择有效

专利信息
申请号: 200680005209.0 申请日: 2006-02-17
公开(公告)号: CN101171586A 公开(公告)日: 2008-04-30
发明(设计)人: M·梅;姚精文 申请(专利权)人: 岛津研究所(欧洲)有限公司
主分类号: G06F19/00 分类号: G06F19/00
代理公司: 永新专利商标代理有限公司 代理人: 林晓红
地址: 英国*** 国省代码: 英国;GB
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摘要:
搜索关键词: 质谱母 离子 选择
【权利要求书】:

1.一种用于选择用于片段化的部分降解样品多肽的软电离质谱的母离子的方法,所述软电离质谱包含一组从所述部分降解样品多肽中所获得的离子种类的m/z峰,所述方法包括步骤:

(i)采用至少两个从所述软电离质谱所确定的候选m/z峰集合,每个候选m/z峰集合中的每个m/z峰与其至少一个邻元的相差一个氨基酸的质量,并采用从每个候选m/z峰集合所确定的推定的氨基酸序列,每个氨基酸序列是对应于每个m/z峰与其至少一个邻元之间的质量差的那些氨基酸的序列;和

(ii)采用人工智能技术分析所述至少两个候选m/z峰集合的所述m/z峰,以选择至少一个m/z峰用于片段化。

2.权利要求1所述的方法,所述人工智能技术包含模糊逻辑原理。

3.权利要求1或者权利要求2的方法,所述分析基于表示以下一组中的至少两项的输入变量选择至少一个m/z峰用于片段化,该组的组成为:

(a)对应于候选m/z峰值和至少一个其他候选m/z峰集合的最近末端m/z峰值之间的差的氨基酸数目;

(b)候选m/z峰的强度;

(c)由候选m/z峰值所表示的质量;和

(d)对应于含有候选m/z峰的任何候选m/z峰集合的任何推定氨基酸序列中最长序列的氨基酸数目。

4.权利要求3的方法,所述分析采用模糊逻辑原理,包括步骤:

(i)在至少一个从属度函数上模糊化所述输入变量;

(ii)推理规则库中多个规则,每个规则具有至少一个输出变量,以定义用于每个规则的每个输出变量的模糊子集;

(iii)组合所述推理步骤(ii)的所述模糊子集,以定义包含用于所述至少一个输出变量中的每一个的单个输出子集的模糊输出集合;和

(iv)逆模糊化所述模糊输出集合为明确数目。

5.权利要求4所述的方法,所述采用模糊逻辑原理的分析整合了所述规则库的所述规则的支持度加权。

6.权利要求5所述的方法,所述规则库的所述规则的支持度为通过机器学习可调整的。

7.权利要求4-6任一项所述的方法,所述逆模糊化步骤包括质心方法。

8.权利要求4-7任一项所述的方法,其中所述规则库可以进一步包含通过数据挖掘方法训练从实验数据收集知识。

9.权利要求8的方法,其中所述数据挖掘方法包括下面中的至少一种:

神经网络;

决策树;和

规则演绎算法。

10.一种用于确定部分降解样品多肽的至少一个推定的氨基酸序列的方法,所述方法包括步骤:

(i)获得所述部分降解样品多肽的软电离质谱,给出一组从所述部分降解样品多肽中所获得的离子种类的m/z峰;

(ii)从所述软电离质谱中确定至少两个候选m/z峰集合,所述软电离质谱包含一组从所述部分降解样品多肽中所获得的离子种类的m/z峰,每个候选m/z峰离子集合中的m/z峰与其至少一个邻元相差一个氨基酸的质量,以及从每个候选m/z峰集合确定推定的氨基酸序列,每个氨基酸序列是对应于每个m/z峰与其至少一个邻元之间的质量差的那些氨基酸的序列;

(iii)采用人工智能技术分析所述至少两个候选m/z峰集合的所述m/z峰,以选择至少一个m/z峰用于片段化;

(iv)获得所选至少一个候选m/z峰的进一步软电离质谱,给出一组离子种类的m/z峰;

(v)任选地采用至少两个前面所获得的软电离质谱作为所述软电离质谱重复步骤(ii)-(iv);以及

(vi)从所述软电离质谱确定至少两个候选m/z峰集合,所述软电离质谱包含一组从所述部分降解样品多肽中所获得的离子种类的m/z峰,每个候选m/z峰集合中的每个m/z峰与其至少一个邻元相差一个氨基酸的质量,并且从每个候选m/z峰集合确定推定的氨基酸序列,每个氨基酸序列是对应于每个m/z峰与其至少一个邻元之间的质量差的那些氨基酸的序列。

11.权利要求10所述的方法,所述人工智能技术包含模糊逻辑原理。

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