[發(fā)明專利]代謝組學(xué)中的質(zhì)量控制方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201911020594.1
• 申請(qǐng)日: 2019-10-25
• 公開（公告）號(hào): CN110782942B
• 公開（公告）日: 2023-08-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 周浩昆;任建洪
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 蘇州帕諾米克生物醫(yī)藥科技有限公司
• 主分類號(hào): G16B5/00
• 分類號(hào): G16B5/00;G16B40/00;G06F18/2135
• 代理公司: 蘇州謹(jǐn)和知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 32295
• 代理人: 唐靜芳

本申請(qǐng)涉及一種代謝組學(xué)中的質(zhì)量控制方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于代謝組學(xué)分析技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：等量提取實(shí)驗(yàn)樣本進(jìn)行混合得到質(zhì)量控制樣本；獲取質(zhì)量控制樣本的樣本信息，樣本信息包括主成分分析圖、實(shí)驗(yàn)樣本和質(zhì)量控制樣本的波動(dòng)趨勢(shì)圖和/或質(zhì)量控制樣本的第一主成分值；基于樣本信息篩除質(zhì)量控制樣本中的異常樣本，得到篩選后的質(zhì)量控制樣本，篩選后的質(zhì)量控制樣本用于進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化校正；可以解決QC樣本存在異常的問題；提高QC樣本的重復(fù)性，從而提高非靶向代謝組學(xué)的數(shù)據(jù)分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請(qǐng)涉及一種代謝組學(xué)中的質(zhì)量控制方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于代謝組學(xué)分析技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)

代謝組學(xué)(metabolomics或者metabonomics)是效仿基因組學(xué)和蛋白質(zhì)組學(xué)的研究思想，對(duì)生物體內(nèi)所有代謝物進(jìn)行定量分析，并尋找代謝物與生理病理變化的相對(duì)關(guān)系的研究方式，是系統(tǒng)生物學(xué)的組成部分。代謝組學(xué)的研究過程包括：實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、樣本處理、數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)分析。

代謝組學(xué)可分為非靶向代謝組學(xué)和靶向代謝組學(xué)。其中，非靶向代謝組學(xué)是指無偏向地檢測樣本中所有能檢測到的代謝物分子，通過生信方法進(jìn)行差異分析和通路分析尋找生物標(biāo)志物，初步建立模型或代謝物Panel的組學(xué)方法。

非靶向代謝組學(xué)的數(shù)據(jù)分析包括數(shù)據(jù)預(yù)處理，即采集的數(shù)據(jù)經(jīng)過處理后轉(zhuǎn)化成各個(gè)信號(hào)峰的相對(duì)含量值表。數(shù)據(jù)預(yù)處理包括信號(hào)峰注釋、標(biāo)準(zhǔn)化校正和質(zhì)控。

在進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化校正時(shí)，可以將所要采集的所有樣本取等量混合得到質(zhì)量控制(Quality?control，QC)樣本；在采集數(shù)據(jù)時(shí)，每隔一定數(shù)量的樣本插入一份QC樣本。由于每份QC樣本都是一樣的，因此，可以通過QC樣本來模擬數(shù)據(jù)采集過程中信號(hào)的變化。在得到數(shù)據(jù)之后，每個(gè)峰都將QC作為訓(xùn)練集，然后建立預(yù)測模型以預(yù)測信號(hào)變化，從而對(duì)樣品中的信號(hào)進(jìn)行校正。

通過上述標(biāo)準(zhǔn)化校正過程可知，QC樣本需要重復(fù)性良好且能夠準(zhǔn)確反映系統(tǒng)誤差。但是，在實(shí)際處理過程中，由于儀器的穩(wěn)定性不足會(huì)出現(xiàn)QC樣本重復(fù)性不好、甚至異常的情況，此時(shí)，會(huì)影響質(zhì)量控制和數(shù)據(jù)歸一化的準(zhǔn)確度，從而影響后續(xù)數(shù)據(jù)分析的可靠性和準(zhǔn)確性。

發(fā)明內(nèi)容

本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N代謝組學(xué)中的質(zhì)量控制方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，可以解決QC樣本存在異常，導(dǎo)致非靶向代謝組學(xué)的數(shù)據(jù)分析結(jié)果的準(zhǔn)確性較低的問題。

本申請(qǐng)?zhí)峁┤缦录夹g(shù)方案：

第一方面，提供了一種代謝組學(xué)中的質(zhì)量控制方法，所述方法包括：

等量提取實(shí)驗(yàn)樣本進(jìn)行混合得到質(zhì)量控制樣本；

獲取所述質(zhì)量控制樣本的樣本信息，所述樣本信息包括主成分分析圖、所述實(shí)驗(yàn)樣本和所述質(zhì)量控制樣本的波動(dòng)趨勢(shì)圖和/或所述質(zhì)量控制樣本的第一主成分值；

基于所述樣本信息篩除所述質(zhì)量控制樣本中的異常樣本，得到篩選后的質(zhì)量控制樣本，所述篩選后的質(zhì)量控制樣本用于進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化校正。

可選地，所述樣本信息包括所述主成分分析圖和/或所述質(zhì)量控制樣本的第一主成分值，

所述獲取所述質(zhì)量控制樣本的樣本信息，包括：

構(gòu)建所述質(zhì)量控制樣本的主成分分析PCA模型；

將所有質(zhì)量控制樣本輸入所述PCA模型，得到所述主成分分析圖和/或所述質(zhì)量控制樣本的第一主成分值。

可選地，所述樣本信息包括所述主成分分析圖，所述基于所述樣本信息篩除所述質(zhì)量控制樣本中的異常樣本，得到篩選后的質(zhì)量控制樣本，包括：

確定所述主成分分析圖中各個(gè)質(zhì)量控制樣本與原點(diǎn)之間的距離以及各個(gè)距離的平均值；

將與原點(diǎn)之間的距離與所述平均值之差大于第一預(yù)設(shè)閾值的質(zhì)量控制樣本確定為所述異常樣本，將所述異常樣本篩除。