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[发明专利]按迁移率分离的离子的碎片离子质谱的采集-CN201610959328.5有效
发明人：马蒂亚斯·曼;马库斯·吕贝克;梅尔文·安德鲁·帕克;奥利弗·拉瑟 -专利权人：布鲁克道尔顿有限公司;马蒂亚斯·曼
申请日： 2016-11-03 - 公布日： 2019-05-03 - 主分类号： G01N30/72 文献下载
摘要：本发明提供一种获取复杂物质混合物中物质的碎片离子谱的方法，其中将俘获离子迁移谱仪(“TIMS”)用作离子迁移分离器分离装置。碎片离子谱可用于识别复杂混合物中的大量蛋白质，或通过带前端物质分离器的质谱仪中的碎片离子质谱对某些物质进行安全定量。并行积聚TIMS提供延长离子积聚持续时间以便在不降低碎片离子质谱测量能力的情况下找到更多可检测离子种类的独特可能。碎片离子质谱的高测量能力可重复测量低丰度离子种类，从而提高碎片离子谱的质量。
迁移率分离离子碎片采集

[发明专利]MS/MS数据处理-CN200980117616.4有效
发明人： M·M·萨维斯基;R·佐巴瑞夫 -专利权人：塞莫费雪科学(不来梅)有限公司
申请日： 2009-05-04 - 公布日： 2011-04-13 - 主分类号： H01J49/00 文献下载
摘要：一种从前体离子种类的碎片来识别这些前体离子种类的方法包括获得多个前体离子种类以及它们的碎片的质谱，该质谱达到高质量准确度。然后，扫描从裂解多个前体离子种类获得的该碎片质谱，它识别出其组合质量与这些前体离子种类中的一个的质量相匹配的多个碎片对。一旦已经将多个碎片离子对与前体离子相匹配，将复合的碎片离子谱分解成多个部分，每个碎片对一个部分。继续进行分析直到没有进一步的对被识别出。然后通过将该复合碎片谱的分解的多个部分整合在一起来对于每个前体样本离子重构一种简化的碎片离子谱。将这些得到的重构的简化的碎片谱发送给一种搜索引擎，该搜索引擎返回对每个合成的碎片离子谱的可能候选者的一个分数分类列表。
ms 数据处理

[发明专利]与俘获离子迁移率分离耦合的三重四极杆质谱分析-CN201611197610.0有效
发明人：德斯蒙德·艾伦·卡普兰;费利奇安·蒙泰安;梅尔文·安德鲁·帕克;马克·里奇韦 -专利权人：布鲁克·道尔顿公司
申请日： 2016-12-22 - 公布日： 2019-04-16 - 主分类号： H01J49/06 文献下载
摘要：本发明提供一种获取复杂物质混合物中物质的碎片离子谱的方法，其中将俘获离子迁移谱仪(“TIMS”)用作与三重四极杆质量过滤器组件耦合的离子迁移率分离装置。碎片离子谱可用于识别复杂混合物中的大量蛋白质，或使用上游物质分离器，通过质谱仪中的碎片离子质谱用于某些物质的安全定量。TIMS，尤其在配备并行积聚之后，可提供延长离子积聚持续时间以便在不降低碎片离子质谱测量能力的情况下找到更多可检测离子种类的独特可能。碎片离子质谱的高测量能力可重复测量低丰度的离子种类，从而优化碎片离子谱的质量。
碎片离子谱碎片离子离子迁移率三重四极杆俘获质谱离子积聚离子迁移谱仪复杂混合物可检测离子物质分离器质量过滤器测量能力分离装置分离耦合复杂物质质谱测量质谱分析组件耦合混合物低丰度可重复质谱仪可用蛋白质并行测量上游配备优化安全

[发明专利]用串联质谱中碎片离子的同位素峰预测离子分子式的方法-CN200410090806.0有效
发明人：高文;张京芬;蔡津津;贺思敏;曾嵘;陈润生;王海鹏 -专利权人：中国科学院计算技术研究所
申请日： 2004-11-12 - 公布日： 2006-05-17 - 主分类号： G01N30/86 文献下载
摘要：本发明公开了一种用串联质谱中碎片离子的同位素峰预测离子分子式的方法，该方法从串联质谱和从各元素的原子个数待定的通用分子式中分别获取碎片离子的单同位素的质量以及各同位素谱峰相对于单同位素的相对丰度；将分别获取的质量和相对丰度做匹配以获得所述通用分子式中待定的各元素的原子个数的非负整数解，得到碎片离子的分子式。本发明的方法利用串联质谱中碎片离子的同位素谱峰信息，通过串联质谱碎片离子的同位素谱峰的模式计算此碎片离子对应的分子式。本发明的方法可以提供碎片离子准确的分子式信息，可对鉴定多肽序列的数据库搜索方法提供的候选序列进行鉴别；以及为求解多肽序列的de novo方法产生高可靠候选序列提供依据。
串联质谱中碎片离子同位素预测分子式方法

[发明专利]基于深度学习的Vocs质谱图离子碎片峰区域识别方法及装置-CN202310233026.X在审
发明人：石磊;程平;贾滨;刘吉星;史崇丽;张坚;刘立峰;徐维嘉;王文重 -专利权人：珠海高凌信息科技股份有限公司;上海大学
申请日： 2023-03-10 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G01N27/62 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于深度学习的Vocs质谱图离子碎片峰区域识别方法及装置，该方法包括：获取目标Vocs质谱图，将目标Vocs质谱图输入至训练好的目标DeepGCMSPeak模型，目标DeepGCMSPeak模型包括第一CNN网络和第二CNN网络；通过第一CNN网络从目标Vocs质谱图中识别出目标离子碎片峰区域；将目标离子碎片峰区域输入至第二CNN网络，通过第二CNN网络识别出目标离子碎片峰区域的目标区域面积；将目标离子碎片峰区域和目标区域面积确定为目标Vocs质谱图的目标识别结果。根据本发明实施例的技术方案，能够在通过目标DeepGCMSPeak模型的两个深度学习网络分别识别出目标离子碎片峰区域和目标区域面积，有效提高离子碎片峰区域的识别效率，为提高Vocs质谱图的分析效率提供数据基础
基于深度学习 vocs 质谱图离子碎片区域识别方法装置

[发明专利]针对质谱的紫外光致解离的方法-CN201711457511.6有效
发明人： V·扎布洛斯科夫;C·R·威斯布洛德;C·马伦;S·沙玛 -专利权人：萨默费尼根有限公司
申请日： 2017-12-28 - 公布日： 2019-12-03 - 主分类号： H01J49/26 文献下载
摘要：描述了一种产生产物离子以进行质量分析的方法。所述方法涉及UVPD质谱的简化并且包括选择前体离子以进行UVPD碎片化，通过使用一个高能激光脉冲或通过使用多个较低能量脉冲对所选择的前体离子执行UVPD碎片化从而得到UVPD碎片离子。接着可用任选的离子布置对所述UVPD碎片离子执行PTR以产生电荷态减小的UVPD碎片离子。UVPD‑PTR步骤可重复n次以上，其中n＝1到50。离子布置可增强所选择的较低碎片离子电荷态的强度或增加所选择的m/z范围中的峰的强度。在多次PTR‑UVPD迭代之后，对碎片离子进行质量分析。与单独使用UVPD碎片化相比，所述方法提供通过以下方式简化UVPD质谱产物离子的方式：降低碎片离子电荷态并且扩散出m/z质谱空间中的所得产物离子。
碎片离子质谱产物离子电荷态碎片化前体离子质量分析离子高能激光脉冲低能量脉冲单独使用方法描述紫外光可重复迭代减小解离可用扩散

[发明专利]一种针对混合物质质谱图的谱库筛选方法-CN201310059714.5有效
发明人：孔波;杨华武;卢红兵;邹有;钟科军;龚淑果 -专利权人：湖南中烟工业有限责任公司
申请日： 2013-02-26 - 公布日： 2013-05-22 - 主分类号： G01N30/72 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对混合物质质谱图的谱库筛选方法，针对色谱分离中经常出现共流出峰的混合物质当作待测物质，进行二维质谱图与标准质谱库的相似性筛选，利用混合物质的质谱图中碎片离子峰峰度排在前面的碎片离子峰，与谱库中每一物质的质谱图碎片离子峰进行匹配，相匹配的物质进入筛选库；接着对比谱库中的物质和混合物质的物质分子量、分子离子峰的横坐标及对应的纵坐标，不匹配的从筛选库中剔除；利用分子离子峰与其附近碎片离子峰峰度最大的碎片离子峰的峰度比值，以谱库中分子离子峰的位置为参考，从待测物质的质谱图中找出同样的比值，将后者与前者的比值从小到大排列作为筛选库中物质与待测物质的匹配表。该方法能够迅速定位几十或百余种可能组分，实现谱库检索筛选，从而大大提高了仪器分离能力不够所带来的缺陷。
一种针对混合物质质谱图筛选方法

[发明专利]一种不依赖保留时间的化学物质注释方法-CN202211262069.2有效
发明人：薛靖川;诸嘉民;蔡宴朋;谭倩;杨丹琳;林憶玲 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2022-10-14 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G01N30/02 文献下载
摘要：该方法包括：获取基于离子源内高能裂解现象采集的目标化学物质的源内碎片离子质谱数据建立目标化学物质离子数据库，并采集样品化学物质的二级离子质谱数据。分别在所述样品化学物质的二级离子质谱数据中提取具体目标化学物质的母离子的色谱数据。对提取的色谱数据进行峰检测以确定若干潜在物质色谱峰及对应的出峰时段。基于该样品化学物质的碎片离子质谱数据中该具体潜在物质色谱峰对应的母离子和目标碎片离子在对应出峰时段内的丰度相关度，确定所述具体目标化学物质存在的可信度。所述目标碎片离子为目标化学物质离子数据库中所述具体潜在物质色谱峰对应的母离子关联的所有碎片离子。
一种不依赖保留时间化学物质注释方法

[发明专利]未知芬太尼类物质的质谱检测方法-CN202211442157.0在审
发明人：闻路红;乔娟娟;胡舜迪;陈腊;洪欢欢 -专利权人：宁波大学
申请日： 2022-11-17 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G01N27/62 文献下载
摘要：本发明提供了未知芬太尼类物质的质谱检测方法，包括以下步骤：(A1)建立芬太尼类物质的保守裂解行为，得到芬太尼类物质与其特征碎片离子信息的对应关系；(A2)利用多种芬太尼类物质的所述对应关系建立质谱库；(A3)获得多种已知芬太尼类物质和非芬太尼类物质的质谱图，并筛选出特征碎片离子信息；(A4)获得该特征碎片离子信息与质谱库中的特征碎片离子信息比对的相似度值，并从大到小排序；(A5)利用排序前列的多个相似度值建立分类模型；(A6)获得未知样品的质谱图，筛选出特征碎片离子信息，按照步骤(A4)中方式排序，利用所述分类模型处理排序前列的多个相似度值，从而确定未知样品是否是芬太尼类物质。
未知芬太尼物质检测方法

[发明专利]一种质谱定量在线分析气态物质的方法-CN202011448530.4在审
发明人：赵银峰;刘中民;于政锡 -专利权人：中国科学院大连化学物理研究所
申请日： 2020-12-09 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G01N27/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种质谱定量在线分析气态物质的方法。方法包括：S100分别获得标准混合气中各个组分的特征图谱S；S200将标准混合气进行质谱测试，得到标准混合气的离子碎片信号强度H；S300利用离子碎片信号强度H以及标准混合气中各个组分的特征谱图S，分别获得各气态物质的离子碎片信号强度hi以及内标气的离子碎片信号强度hs；S400根据各气态物质的离子碎片信号强度hi、内标气的离子碎片信号强度hs、以及标准混合气中各个组分的体积流量，分别得到各气态物质的相对灵敏度系数ki；S500根据各气态物质的相对灵敏度系数该方法实现了质谱的定量测量。
种质定量在线分析气态物质方法

[发明专利]使用串联飞行时间质谱仪测量碎片离子质谱-CN201610076521.4有效
发明人：克劳斯·克斯特 -专利权人：布鲁克道尔顿有限公司
申请日： 2016-02-03 - 公布日： 2018-05-01 - 主分类号： H01J49/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种使用飞行时间质谱仪获得碎片离子质谱的方法，其中获得不同母离子种类的碎片离子的混合质谱并相互比较，从而确定源自相同母离子种类的碎片离子的信号。所述飞行时间质谱仪包含离子源、飞行路径、反射器和离子检测器。飞行路径最好无场并位于反射器之前，且反射器最好具有以二次方增加的反射电势。
使用串联飞行时间质谱仪测量碎片离子

[发明专利]基于化学修饰和同位素标记多肽氨基酸序列从头测序方法-CN201510726791.0有效
发明人：张丽华;单亦初;张珅;陈玲凡;张玉奎 -专利权人：中国科学院大连化学物理研究所
申请日： 2015-10-30 - 公布日： 2019-06-11 - 主分类号： G01N30/02 文献下载
摘要：利用N端和C端标记后的多肽分子质量以及保留时间的相关性，将不同标记的相同多肽的二级质谱图进行关联。利用不同标记样品中多肽在质谱碎裂过程中形成的N端和C端碎片离子对，对多肽氨基酸序列进行从头测序。本发明通过对多肽使用带有正电荷的试剂进行修饰改性，有利于多肽在质谱中碎裂时形成丰富的碎片离子；同时，通过使用含有不同轻重同位素的试剂进行标记，多肽在质谱中碎裂时形成成对存在的碎片离子，易于分辨，从而降低干扰信号的影响，提高碎片离子选择特异性以及从头测序的速度；利用N端和C端碎片离子的互补性，提高多肽测序准确度和效率。
碎片离子多肽测序多肽氨基酸序列碎裂质谱同位素标记化学修饰二级质谱图准确度标记样品多肽测序多肽分子降低干扰修饰改性同位素正电荷成对改性分辨互补性关联保留

[发明专利]一种控制混合IMS/MS系统中的MASS滤波器的方法-CN202010293668.5在审
发明人：奥利弗·拉瑟;马库斯·吕贝克 -专利权人：布鲁克道尔顿有限公司
申请日： 2020-04-15 - 公布日： 2020-10-27 - 主分类号： G01N27/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种使用混合质谱系统来获取复杂混合物中尽可能多的选定物质(例如蛋白质)的碎片质谱的方法，该混合质谱系统包括离子源、离子迁移率分离器、质量过滤器、碎裂室和质量分析器。碎片质谱用于通过物质的碎片质谱来识别物质。本发明提出控制质量过滤器的停留时间，并使停留时间适应质量‑迁移率图中离子迁移率信号的长度。
一种控制混合 ims ms 系统中的 mass 滤波器方法

[发明专利]一种基于深度学习的蛋白质质谱数据的分析方法及系统-CN202110425032.6在审
发明人：何情祖;郭欢;帅建伟;韩家淮 -专利权人：厦门大学
申请日： 2021-04-20 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G16B40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的蛋白质质谱数据的分析方法及系统，包括：获取样品的DIA蛋白质数据；基于DIA蛋白质数据，沿驻留时间维度以特定步幅移动的滑块为最小处理单元，删除滑块中的低信噪比的背景离子，确定候选母离子和候选子离子；将候选子离子的提取色谱输入变分自编码器编码神经网络后，嵌入到欧氏空间中，然后用k均值分类算法将其划分为k类；基于蛋白质数据库将每个碎片子离子簇与相应的母离子结合，生成母离子‑碎片子离子对；通过计算与理论谱相匹配的碎片子离子间的相似度，再次判断这些母离子‑碎片子离子对，将相似度超过预设阈值的母离子‑碎片子离子对作为伪串联谱存储。
一种基于深度学习蛋白质数据分析方法系统

[发明专利]一种基于分布式流式处理的碎片离子化合物结构的快速确认方法-CN202210314385.3有效
发明人：邵兵;张莉;李华 -专利权人：北京市疾病预防控制中心
申请日： 2022-03-29 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G16C20/64 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于分布式流式处理的碎片离子化合物结构的快速确认方法，包括如下步骤：（1）建立标准品质谱数据库：建立化合物标准品的电子身份数据库，所述电子身份数据库包括：化合物标准品的基本信息、色谱信息和质谱信息；（2）去卷积算法提取关键碎片离子信息；（3）碎片离子筛查：先进行分子拓扑结构相似性计算，然后进行碎片相对强度计算；（4）根据分子拓扑结构和碎片离子强度相似性，判断待测样品物质。该方法利用仪器及计算机进行自动对比分析，使碎片离子分析过程变得简单化，便于推广。
一种基于分布式处理碎片离子化合物结构快速确认方法

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