质谱数据处理算法的研究与应用设计

发布时间：2020-09-24 06:09

　　 气相色谱质谱联用技术凭借高分辨率、分离度、解析速度的优势,被广泛应用于食品检测、反恐防暴、生命科学、环境监测、材料分析、石油化工和蛋白质组学等领域。质谱数据处理分析系统作为气相色谱质谱联用技术对原始数据进行定性和定量分析的重要基础,极大影响了待测样品分析结果的准确性。本文在综合分析了国内外数据处理算法和软件系统的基础上,重点针对谱库检索算法进行了研究,开发了一套集定量和定性分析于一体的气相色谱质谱联用仪配套软件。主要工作内容如下:(1)本课题在向量空间模型(Vector space model,VSM)的基础上,提出一种新的谱库检索定性算法。针对现有基于VSM的谱库检索算法,发现在模型建立过程中,不仅忽视了维度较高的问题,而且计算量也较大。因此,本文通过重塑了两个向量之间的空间模型建立过程,并优化匹配因子的缩放参数。实验结果发现,新的模型不仅降低了向量空间的维度,减少了计算量,并且谱图之间的相似度计算结果优于现有的基于VSM的算法,检索结果与NIST MS Search2.0完全相同。(2)本课题基于面向对象概念,开发设计了一套可以独立运行的质谱数据处理系统。该系统基于.NET Framework4.0框架,通过封装MATLAB函数,生成可以读取通用原始数据文件的API,从而获取到质谱仪器的原始实验数据。将现有定量处理算法写入到系统中,完成数据预处理子系统,并基于从NIST MS Search2.0系统中提取的163,195张标准谱图所建立的谱库,实现谱库检索定性分析子系统。实验证明,本课题设计的系统不仅实现了质谱数据的定量定性分析,还可以对接大部分国外数据处理系统。
【学位单位】：宁波大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2017
【中图分类】：TH843;TP311.52

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本文编号：2825416