[发明专利]利用基质辅助激光解吸/离子化飞行时间质谱仪进行时间对强度分布分析

权利要求书

1.一种利用基质辅助激光解吸/离子化飞行时间质谱仪进行时间对强度分布分析的方法，包括：

接收样本的光谱仪测试数据，包括以离子化粒子通过飞行管行进的时间和强度为单位的飞行时间数据；

将所述光谱仪测试数据与参考库匹配，以确定所述样本的特征信息，其中所述参考库包括以至少一个光谱仪检测到的预存参考样本的离子化粒子的飞行时间和强度为单位的光谱仪样本数据，并且其中所述光谱仪参考数据具有所述匹配与接收到的光谱仪测试数据关联的已知特征；

其中在不将所述飞行时间数据转换为质荷比和强度的单位的情况下，所述匹配处理所述飞行时间数据；

其中所述匹配处理所述飞行时间数据，以最小化由于在将飞行时间数据转换为质荷比和强度的单位时的二次运算而与所述飞行时间数据关联的峰值的散布。

2.根据权利要求1所述的方法，其中峰值的所述散布的所述最小化是最小化以飞行时间和强度为单位的所述飞行时间数据的相对标准偏差。

3.根据权利要求2所述的方法，其中所述最小化的相对标准偏差是最大化以飞行时间和强度为单位的飞行时间数据的再现性或准确性中的至少一个。

4.根据权利要求1所述的方法，其中所述匹配处理所述飞行时间数据，以最小化与以飞行时间和强度为单位的所述飞行时间数据关联的相邻峰值之间的重叠。

5.根据权利要求4所述的方法，其中所述匹配处理所述飞行时间数据，以优化分箱或校准准确性中的至少一个。

6.根据权利要求1所述的方法，其中：

所述光谱仪测试数据是质谱仪测试数据；

所述至少一个光谱仪是至少一个质谱仪。

7.根据权利要求6所述的方法，其中所述至少一个光谱仪包括基质辅助激光解吸/离子化飞行时间质谱仪(MALDI-TOF MS)。

8.根据权利要求1所述的方法，其中所述匹配确定所述样本的特征信息。

9.根据权利要求1所述的方法，其中：

所述样本包含生物分子；

所述样本的所述特征信息包括所述样本的生物分析信息。

10.根据权利要求1所述的方法，其中所述匹配由人工智能或深度学习算法中的至少一个确定。

11.根据权利要求1所述的方法，其中所述匹配包括如果存在基本相似的飞行时间对强度布型，则判定将所述光谱仪测试数据与所述光谱仪参考数据进行匹配。

12.根据权利要求11所述的方法，其中根据预定阈值执行对匹配所述基本相似的飞行时间对强度布型的判定。

13.根据权利要求11所述的方法，其中根据动态阈值执行对匹配所述基本相似的飞行时间对强度布型的判定。

14.根据权利要求13所述的方法，其中所述动态阈值由人工智能或深度学习算法中的至少一个确定。

15.根据权利要求1所述的方法，其中：

所述离子化粒子由激光器产生，所述激光器配置成照射靶区以离子化放置于所述靶区中的样本；

所述飞行管的第一端靠近至少一个电极，所述电极配置成使离子化粒子加速进入所述飞行管内；以及

所述飞行管的第二对置端靠近检测器，所述检测器测量所述离子化粒子通过所述飞行管的飞行时间和所述离子化粒子的强度。

16.根据权利要求1所述的方法，其中以飞行时间和强度为单位的所述飞行时间数据优化对所述离子化粒子的属性的变化的隔离。