[发明专利]一种生物样本脂质双模式检测质谱芯片、试剂盒及应用在审
申请号: | 202111660851.5 | 申请日: | 2021-12-31 |
公开(公告)号: | CN114264719A | 公开(公告)日: | 2022-04-01 |
发明(设计)人: | 邬建敏;曲雪彤 | 申请(专利权)人: | 杭州汇健科技有限公司;浙江大学 |
主分类号: | G01N27/64 | 分类号: | G01N27/64;G06K9/62;G06N3/04 |
代理公司: | 杭州信与义专利代理有限公司 33450 | 代理人: | 万景旺 |
地址: | 310000 浙江省杭州市滨*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 生物 样本 双模 检测 芯片 试剂盒 应用 | ||
本发明公开了一种基于质谱方法对生物样本脂质提取物进行双模式检测的质谱芯片组合或质谱芯片,属于质谱检测领域。所述质谱芯片组合或质谱芯片包括由不同硅纳米结构形成的点样区域,用于接受生物样本脂质提取物,并用于在正离子模式和负离子模式下分别进行扫描,进而对同一检测模式下的数据进行筛选,选择峰数量覆盖范围最广的质谱数据进行统计分析。利用本发明的生物样本脂质双模式检测的质谱芯片组合或质谱芯片进行脂质检测,不仅可以降低脂质检测范围下的背景干扰,而且能同时兼顾正离子和负离子模式下脂质和代谢物的高覆盖率和检测灵敏度,检测到的有效峰数量可提升到479个,且同时包含中性脂质和极性脂质。
技术领域
本发明属于质谱检测技术领域,具体涉及一种生物样本脂质双模式检测的质谱芯片、试剂盒及应用,特别地,涉及一种基于质谱方法的生物样本脂质双模式检测的质谱芯片、试剂盒及应用。
背景技术
癌症是全球关注的公共卫生问题之一。2019年有超过60%的国家将癌症作为人类第一或第二大死亡原因。此外根据世卫组织对癌症的预测,预计到2040年,全球癌症患者的数量将有47%的增幅。因而如何通过生物标志物对癌症进行早期无创诊断仍是现阶段最有前途的研究领域之一。目前临床上用作无创诊断的肿瘤标志物较少,敏感性较低(60%~70%),且不能很好的平衡诊断的敏感性和特异性。但近几年发展的组学标志物通过多种标志物的组合具有卓越的诊断能力,因而受到人们的广泛关注。
所谓的组学研究通常包括基因组、转录组、蛋白组和代谢组,其中脂质组学是代谢组学的分支。由于脂质参与多种细胞活动及器件构成,因而其变化直接体现细胞的能量平衡、结构与功能化,从而能很好的与疾病表型联系起来,以利于疾病标志物的挖掘。在脂质组学的众多研究对象中,血清作为临床上容易获得且蕴含丰富脂质信息的体液,成为体液脂质分析的首选对象。
现阶段在SALDI-MS平台下对血清脂质进行分析多是采用单一纳米材料且局限在一种模式下,不能同时兼顾正离子和负离子模式下脂质和代谢物的高覆盖率和检测灵敏度。例如,Kai Liang等人开发了一种利用氧化石墨烯材料聚合体(AGO)对正离子模式下的血清脂质进行分析以判别高血脂症患者和健康对照者(Liang,K.;Gao,H.;Gu,Y.;Yang,S.;Zhang,J.;Li,J.;Wang,Y.;Wang,Y.;Li,Y.Anal.Chim.Acta 2018,1035,108-118.)。JingYang等人制备的PDA修饰后的抗反射材料同样也仅是在正离子模式下对血清脂质进行分析(Yang,J.;Zhang,W.;Zhang,H.;Zhong,M.;Cao,W.;Li,Z.;Huang,X.;Nie,Z.;Liu,J.;Li,P.;Ma,X.;Ouyang,Z.ACS Appl Mater Interfaces 2019,11,46140-46148.)。然而对于疾病的诊断分析,高覆盖率的脂质数据获取方法将会更有利于统计分析的进行,也将更有助于优异诊断模型的构建。
发明内容
针对现阶段在SALDI-MS平台下对血清脂质进行分析多是采用单一纳米材料且局限在一种模式下,不能同时兼顾正离子和负离子模式下脂质和代谢物的高覆盖率和检测灵敏度的问题,本发明第一方面在于提供一种基于质谱方法对生物样本脂质提取物进行双模式检测的质谱芯片组合,其特征在于,所述质谱芯片组合包括至少两种硅纳米芯片,不同的硅纳米芯片表面具有不同的硅纳米结构,所述硅纳结构未经修饰或经不同修饰后作为点样区域分别用于接受生物样本脂质提取物,并用于在正离子模式和负离子模式下分别进行扫描,进而对同一检测模式下的数据进行筛选,选择峰数量覆盖范围最广的质谱数据进行统计分析。
本发明第二方面提供一种基于质谱方法对生物样本脂质提取物进行双模式检测的质谱芯片,所述质谱芯片为表面包括至少两种不同的硅纳米结构的硅纳米芯片,所述硅纳米结构未经修饰或经不同修饰后作为点样区域分别用于接受生物样本脂质提取物,并用于在正离子模式和负离子模式下分别进行扫描,进而对同一检测模式下的数据进行筛选,选择峰数量覆盖范围最广的质谱数据进行统计分析。
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