[发明专利]一种基于非线性拟合方式的肽质谱峰特征参数提取方法

权利要求书

1.一种基于非线性拟合方式的肽质谱峰特征参数提取方法，其特征在于：

设质谱图中某离子的高斯峰由N个样点组成，N≥3；对样点按其丰度值从大到小排序后，其坐标构成集合A；

A＝{(m₁,d₁),(m₂,d₂),…(m_N,d_N)}

其中，m_i表示质荷比，d_i表示丰度值，i∈{1,2,3,…,N}；准备通过样点拟合出的高斯曲线其函数形式设为：

f(x,P)=p1×e-(x-p2p3)2]]>

其中，函数f(x，P)代表理论丰度值，自变量x代表质荷比，p₁、p₂和p₃为待求解的高斯曲线特征参数，分别表征缩放因子、质心、标准差，构成特征参数向量P＝[p₁ p₂ p₃]；

具体步骤如下：

步骤(1)根据丰度值最大的3个样点数据，对高斯曲线特征参数赋初值；

p1=13×[d1×e(m1-p2p3)2+d2×e(m2-p2p3)2+d3×e(m3-p2p3)2]]]>

p2=12×[ln(d2)-ln(d3)]×m12+[ln(d3)-ln(d1)]×m22+[ln(d1)-ln(d2)]×m32[ln(d2)-ln(d3)]×m1+[ln(d3)-ln(d1)]×m2+[ln(d1)-ln(d2)]×m3]]>

p3=12×[(m2-p2)2-(m1-p2)2ln(d1)-ln(d2)+(m3-p2)2-(m2-p2)2ln(d2)-ln(d3)]]]>

其中，ln(·)表示取自然对数操作；

步骤(2)选择合适数值初始化迭代步长参数λ，该参数初始化数值的大小将影响迭代次数和收敛速度；

步骤(3)计算拟合结果误差Err，判定迭代过程是否结束；

Err=Σi=1N[f(mi,P)-di]2]]>

设定判决门限ε₁，如果Err≤ε₁，则处理过程结束，当前向量P中的特征参数值即为求解的最终结果；反之，如果Err＞ε₁，则进入步骤(4)；

步骤(4)根据当前特征参数向量P，构造矩阵J；

J=∂f(m1,P)∂p1∂f(m1,P)∂p2∂f(m1,P)∂p3∂f(m2,P)∂p1∂f(m2,P)∂p2∂f(m2,P)∂p3.........∂f(mN,P)∂p1∂f(mN,P)∂p2∂f(mN,P)∂p3]]>

步骤(5)计算每次迭代过程中，特征参数向量P的更新向量H＝[Δp₁ Δp₂ Δp₃]^T，Δp₁，Δp₂和Δp₃分别为特征参数p₁，p₂和p₃的待定更新值；构造误差矢量E；

E＝[d₁-f(m₁,P),d₂-f(m₂,P),…d_N-f(m_N,P)]^T

则：

H＝[J^T×J+λ×diag(J^T×J)]^-1×J^T×E

其中，diag(·)表示矩阵对角元素提取和创建对角阵操作；

步骤(6)计算更新向量H的度量值ρ(H)；

ρ(H)=Σi=1N[f(mi,P)-di]2-Σi=1N[f(mi,P+H)-di]22HT×(λ×H+JT×E)]]>

步骤(7)更新特征参数向量P和迭代步长参数λ；设定判决门限ε₂，如果更新向量H的度量值ρ(H)＞ε₂，则当前特征参数向量P数值由P+H替代，即P←P+H，完成更新，同时当前迭代步长参数λ数值减小至λ/K，即λ←λ/K；反之，如果ρ(H)≤ε₂，则当前特征参数向量P保持不变，同时迭代步长参数λ数值增加K倍，即λ←K×λ；K为比例因子，取值范围为5～20；在完成特征参数向量P和迭代步长参数λ更新后，返回至步骤(3)，进行下一轮迭代。