一种基于质谱分析的毒品快速采集与分析方法及系统与流程

1.本发明属于毒品检测技术领域，尤其涉及一种基于质谱分析的毒品快速采集与分析方法及系统。


背景技术：

2.全球性的毒品泛滥严重危害着人民健康和社会稳定。毒品种类繁多，在毒品化学物质种类多样化的同时，毒品制剂的形式也越来越多样化，新形态毒品不断出现，如“毒邮票”、“毒糖果”、“毒奶茶”等层出不穷。目前，毒品的快检方法仍存在一些不足，如新型毒品检测假阳性率高、基质干扰大、检出限偏高、缺乏准确定量分析手段等。
3.质谱法可以确定化合物的分子量，检测灵敏度高、样品需求量少，是毒品检测的重要手段，可应用于传统毒品、新型毒品、未知粉末等各种毒品的现场检测。用质谱能够测定化合物的分子量、分子式及分子结构，根据这一性质可以进行未知物的定性分析；而谱峰强度又与化合物的含量紧密相关，可以进行定量分析。
4.然而，上述检测过程基本上属于“靶向”检测，即在检测之前就要知晓要检测何种目标，从而后续执行品谱匹配时才能对应调用对应的质谱分析方法。但是在毒品检测的实际应用中发现，毒品种类不断增加，谱库、检测方法更新相对滞后，制剂形式多样化以及检材基质复杂化给毒品带来了很大困难，导致上述靶向检测的方法存在失效现象。
5.同时，现有技术也提及各种非靶向的质谱分析方法，但是这些方法针对的都是非毒品对象，无法直接使用。


技术实现要素：

6.为解决上述技术问题，本发明提出一种基于质谱分析的毒品快速采集与分析方法及系统。本发明的技术方案可以非靶向的实现毒品快速采集与分析的同时实现数据库动态更新。
7.在本发明的第一个方面，提出一种基于质谱分析的毒品快速采集与分析方法，所述方法包括如下步骤：
8.s100：预先建立标准质谱数据库；
9.s200：获取待检测样品的样品质谱图；
10.s300：基于所述样品质谱图和所述标准质谱数据库，确定待检测样品的潜在毒品范围；
11.s400：基于所述待检测样品的潜在毒品范围，确定待加载的毒品分析模型；
12.s500：加载所述毒品分析模型，得到所述待检测样品的毒品分析结果；其中，
13.所述步骤s100预先建立的所述标准质谱数据库保存有多种毒品样品的标准品谱图以及每个品谱图中每条谱线的第一幅度值；
14.所述步骤s300基于所述样品质谱图中每条谱线的第二幅度值与所述第一幅度值的比较来确定待检测样品的潜在毒品范围。
15.更具体的，在实际实现中，为减少计算量，所述步骤s100中，仅将每个品谱图中最长谱线、最短谱线作为第一幅度值；
16.所述步骤s300基于所述样品质谱图中最长谱线、最短谱线的第二幅度值与所述第一幅度值的比较来确定待检测样品的潜在毒品范围。
17.更具体的，所述步骤s100预先建立的所述标准质谱数据库包括毒品样品drugi的标准品谱图spei，i＝1,2,
…
n；每个标准品谱图spei均包括多条不同长度幅度的谱线；spe118.标准品谱图spei中谱线的最长幅度值为maxspei，谱线的最短幅度值为minspei；
19.所述标准质谱数据库保存有每个标准品谱图spei的最长谱线幅度值maxspei、最短谱线幅度值minspei以及最长谱线-最短谱线差值maxspe
i-minspei；
20.所述步骤s200获取待检测样品的样品质谱图为speo，样品质谱图speo中谱线的最长幅度值为maxspeo，谱线的最短幅度值为minspeo。
21.此时，所述步骤s300基于所述样品质谱图和所述标准质谱数据库，确定待检测样品的潜在毒品范围，具体如下：
22.当样品质谱图speo与每个标准品谱图spei满足如下条件之一时，将毒品样品drugi作为所述待检测样品的潜在毒品范围：
23.(1)
24.(2)
25.(3)
26.(4)
27.其中，所述步骤s400确定的待加载的毒品分析模型为定量分析模型；
28.所述步骤s500加载所述毒品分析模型具体包括：
29.将待检测样品样品质谱图speo、样品质谱图speo中谱线的最长幅度值maxspeo、谱线的最短幅度值minspeo加载到所述定量分析模型中。
30.所述定量分析模型可分析出待检测样品中的至少两种目标毒品的含量。
31.在本发明的第二个方面，提供一种基于质谱分析的毒品快速采集与分析系统，所述系统包括标准质谱数据库、样品质谱图获得子系统、潜在毒品范围确定子系统、毒品分析模型确定子系统以及定量分析子系统。
32.可以理解，第二个方面所述的系统可以用于实现第一个方面所述的方法。
33.具体的，在第二个方面所述的系统中，所述标准质谱数据库保存有每个标准品谱图spei的最长谱线幅度值maxspei、最短谱线幅度值minspei以及最长谱线-最短谱线差值maxspe
i-minspei；
34.所述每个标准品谱图spei通过对标准毒品样品drugi进行质谱分析得到；
35.所述样品质谱图获得子系统获取待检测样品的样品质谱数据，所述样品质谱数据
包括样品质谱图speo、样品质谱图speo中谱线的最长幅度值maxspeo，谱线的最短幅度值minspeo；
36.所述潜在毒品范围确定子系统，基于所述样品质谱数据与所述标准质谱数据库，确定所述待检测样品的潜在毒品范围；
37.所述毒品分析模型确定子系统基于所述待检测样品的潜在毒品范围，确定至少一个待加载的毒品分析模型，所述毒品分析模型为定量分析模型；所述定量分析模型可分析出待检测样品中的至少两种目标毒品的含量；
38.所述定量分析子系统加载所述毒品分析模型得到所述待检测样品的毒品分析结果。
39.所述潜在毒品范围确定子系统，基于所述样品质谱数据与所述标准质谱数据库，确定所述待检测样品的潜在毒品范围，具体包括：
40.当样品质谱图speo与每个标准品谱图spei满足如下条件之一时，将毒品样品drugi作为所述待检测样品的潜在毒品范围：
41.(1)
42.(2)
43.(3)
44.(4)
45.作为进一步的改进，所述样品质谱图获得子系统包括红外光谱单元、拉曼光谱单元、离子阱质谱单元；
46.作为进一步的改进，所述系统还包括荧光免疫分析和化学计量工具箱；
47.若所述潜在毒品范围确定子系统，基于所述样品质谱数据与所述标准质谱数据库，无法确定所述待检测样品的潜在毒品范围，则将所述待检测样品输入所述荧光免疫分析和化学计量工具箱执行荧光免疫分析和化学计量后，基于荧光免疫分析和化学计量结果更新所述标准质谱数据库。
48.作为进一步的改进，所述标准质谱数据库为云端数据库，所述样品质谱图获得子系统为便携式终端。
49.可以看到，本发明的技术方案可以非靶向的实现毒品快速采集与分析的同时实现数据库动态更新。“非靶向”的含义在于，本发明的技术方案在执行毒品检测之前，不需要预设要检测的毒品的具体类型，而是基于所述样品质谱图和所述标准质谱数据库，确定待检测样品的潜在毒品范围后，再确定待加载的毒品分析模型执行定量分析，从而避免现有技术只能实现靶向分析的缺陷；另一个方面，即使当前标准质谱数据库不够完整导致潜在毒品范围无法确定，本发明还可以将所述待检测样品输入所述荧光免疫分析和化学计量工具箱执行荧光免疫分析和化学计量后，基于荧光免疫分析和化学计量结果更新所述标准质谱
数据库，从而实现数据库的不断动态更细，达到自适应的动态更新学习效果；并且，本发明第一个阶段确定潜在毒品范围的方式是采用谱线幅度值比值(差值、平方)等方式进行匹配，确保了质谱图在发生某些仿射变换或者旋转变换时仍然不影响匹配结果。
50.本发明的进一步优点将结合说明书附图在具体实施例部分进一步详细体现。
附图说明
51.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
52.图1是本发明一个实施例的一种基于质谱分析的毒品快速采集与分析方法的步骤流程示意图；
53.图2是本发明技术方案涉及的样品质谱图和标准质谱数据库的示意图；
54.图3是图1所述基于质谱分析的毒品快速采集与分析方法的计算机实现流程示意图；
55.图4是本发明一个实施例的一种基于质谱分析的毒品快速采集与分析系统的架构图；
56.图5是本发明再一个实施例的一种基于质谱分析的毒品快速采集与分析系统的架构图；
57.图6是采用便携式终端与云端数据库配合的基于质谱分析的毒品快速采集与分析系统的架构图。
具体实施方式
58.下面，结合附图以及具体实施方式，对发明做出进一步的描述。
59.在介绍本发明的各个实施例之前，再次介绍发明有关的相关技术手段与技术原理，以有助于理解本发明的技术方案。但是此部分介绍的相关技术手段与技术原理并不必然构成现有技术。
60.质谱分析：是通过对被测试样品离子的质荷比(m/z)的测定来进行分析的一种分析方法。被测样品首先要离子化,然后利用不同离子在电场或磁场的不同运动行为,把离子按质荷比分开而得到质谱,通过样品的质谱信息,可得到其定性定量结果。
61.具体来说，用质谱能够测定化合物的分子量、分子式及分子结构，根据这一性质可以进行未知物的定性分析；而谱峰强度又与化合物的含量紧密相关，可以进行定量分析。
62.作为一个具体的例子，可预先制定某种(确定)待检测目标a的标准样品，然后测定其质谱图a(又称品谱图a)；然后，将(可能)含有该待检测目标的待检测样品o执行质谱分析，获得待测质谱图o，通过比对标准样品的质谱图a与待测质谱图o，可以分析出该待检测样品o是否包含待检测目标a以及具体的浓度数值(比例、含量等)。
63.可见，上述检测过程基本上属于“靶向”检测，即在检测之前就要知晓要检测何种目标，从而后续执行品谱匹配时才能对应调用对应的质谱分析方法。
64.例如，用elisa可分析血中9种常见的芬太尼类似物；使用微型离子阱质谱系统，通
过两种常压电离方法——纸喷雾和萃取喷雾电离，可直接识别了散装粉末或生物检材中的合成大麻素，等，都是预先确定了检测目标(芬太尼类似物、合成大麻素)。
65.然而，在毒品检测的实际应用中发现，毒品种类不断增加，谱库、检测方法更新相对滞后，制剂形式多样化以及检材基质复杂化给毒品带来了很大困难，导致上述靶向检测的方法存在失效现象。
66.同时，现有技术也提及各种非靶向的质谱分析方法，但是这些方法针对的都是非毒品对象，无法直接使用。
67.为此，本发明提出如下各个实施例的改进技术方案。
68.后续还可以看到，本发明的不同实施例分别解决上述提及的一个或者多个技术问题，并达到对应的技术效果，不同的实施例组合能够解决所有提及的技术问题并达到所有技术效果；但是，并不要求本发明的每个单独实施例都能解决所有技术问题或者得到所有改进效果。针对某一个问题的解决或者单独一个技术效果的改进的对应实施例均可构成本发明的独立技术方案。
69.首先，参见图1，图1示出本发明一个实施例的一种基于质谱分析的毒品快速采集与分析方法的步骤流程示意图，其中包括步骤s100-s500，各个步骤具体实现如下：
70.s100：预先建立标准质谱数据库；
71.s200：获取待检测样品的样品质谱图；
72.s300：基于所述样品质谱图和所述标准质谱数据库，确定待检测样品的潜在毒品范围；
73.s400：基于所述待检测样品的潜在毒品范围，确定待加载的毒品分析模型；
74.s500：加载所述毒品分析模型，得到所述待检测样品的毒品分析结果；其中，
75.所述步骤s100预先建立的所述标准质谱数据库保存有多种毒品样品的标准品谱图以及每个品谱图中每条谱线的第一幅度值；
76.所述步骤s300基于所述样品质谱图中每条谱线的第二幅度值与所述第一幅度值的比较来确定待检测样品的潜在毒品范围。
77.可以理解，如果样品质谱图中每条谱线的第二幅度值与对应的所述标准品谱图中每条谱线的第一幅度值均相同，则说明二者完全匹配，即当前标准品谱图对应的标准毒品就包含在当前待检测样品中。
78.然而，实际检测过程中这种情况是十分少见的，毒品样品的标准品谱图是经过标准化处理的基准图谱，但是待检测样品的样品质谱图则存在各种变化，包括检测时间段、检测上下限值、比例变换、仿射变换等，还存在各种噪声。
79.具体的，可参见图2，图2是本发明技术方案涉及的样品质谱图和标准质谱数据库的示意图。
80.在图2中，示出三种标准毒品样品drug1、drug2、drug3的标准品谱图spe1、spe2、spe3，以及获取待检测样品的样品质谱图为speo。
81.可以看到，标准毒品样品drug1、drug2、drug3的标准品谱图spe1、spe2、spe3清晰可见，并且过滤了噪声，标准幅度归一化为[0.0，5.0]；
[0082]
而待检测样品的样品质谱图speo则存在明显的噪声，并且幅度范围也没有进行归一化。
[0083]
此时，如果直接执行所有谱线长度(幅度)比对，则可能带来误判，导致没有任何匹配结果。
[0084]
因此，作为本发明的进一步改进，为减少计算量，所述步骤s100中，仅将每个品谱图中最长谱线、最短谱线作为第一幅度值；
[0085]
所述步骤s300基于所述样品质谱图中最长谱线、最短谱线的第二幅度值与所述第一幅度值的比较来确定待检测样品的潜在毒品范围。
[0086]
更具体的，所述步骤s100预先建立的所述标准质谱数据库包括毒品样品drugi的标准品谱图spei，i＝1,2,
…
n；每个标准品谱图spei均包括多条不同长度幅度的谱线；
[0087]
标准品谱图spei中谱线的最长幅度值为maxspei，谱线的最短幅度值为minspei；
[0088]
所述标准质谱数据库保存有每个标准品谱图spei的最长谱线幅度值maxspei、最短谱线幅度值minspei以及最长谱线-最短谱线差值maxspe
i-minspei；
[0089]
所述步骤s200获取待检测样品的样品质谱图为speo，样品质谱图speo中谱线的最长幅度值为maxspeo，谱线的最短幅度值为minspeo。
[0090]
实际执行中可以看到，图2中待检测样品的样品质谱图speo、标准品谱图spei中的“最长谱线幅度值”比较容易确定,该值比较突出，而待检测样品的样品质谱图speo、标准品谱图spei中的“最短谱线幅度值”不突出，存在明显噪声干扰。
[0091]
为此，作为进一步改进，在待检测样品的样品质谱图speo、标准品谱图spei中，分别设定对应的谱线幅度(长度)阈值，只考虑待检测样品的样品质谱图speo、标准品谱图spei中谱线幅度(长度)大于设定阈值的那些谱线，以避免噪声干扰。这里的谱线幅度(长度)阈值可以根据实际的处理需要根据经验设定。
[0092]
根据此处改进后，所述标准质谱数据库保存有每个标准品谱图spei的最长谱线幅度值maxspei、大于第一设定阈值的最短谱线幅度值minspei以及最长谱线-最短谱线差值maxspe
i-minspei；
[0093]
所述步骤s200获取待检测样品的样品质谱图为speo，样品质谱图speo中谱线的最长幅度值为maxspeo，谱线中大于第二设定阈值的最短幅度值为minspeo。
[0094]
优选的，
[0095]
所述步骤s300基于所述样品质谱图和所述标准质谱数据库，确定待检测样品的潜在毒品范围，具体如下：
[0096]
当样品质谱图speo与每个标准品谱图spei满足如下条件之一时，将毒品样品drugi作为所述待检测样品的潜在毒品范围：
[0097]
(1)
[0098]
(2)
[0099]
(3)
[0100]
(4)
[0101]
显然，上述预设条件不再是直接将样品质谱图中每条谱线的第二幅度值与对应的所述标准品谱图中每条谱线的第一幅度值执行比对，而是进行了比率、比例、差值以及平方各种变化，从而避免了噪声、仿射变化等影响，确保实际样品质谱图在发生某些仿射变换或者旋转变换时仍然不影响匹配结果。
[0102]
可以理解，当满足上述预设条件之一时，就能够确定当前待检测样品中很有可能包含毒品样品drugi；
[0103]
此时，就基本确定样品中的毒品可能类型，但是，依然无法确定其具体数值。
[0104]
接下来，执行步骤s400-s500：
[0105]
s400：基于所述待检测样品的潜在毒品范围，确定待加载的毒品分析模型；
[0106]
s500：加载所述毒品分析模型，得到所述待检测样品的毒品分析结果；
[0107]
其中，所述步骤s400确定的待加载的毒品分析模型为定量分析模型；
[0108]
所述步骤s500加载所述毒品分析模型具体包括：
[0109]
将待检测样品样品质谱图speo、样品质谱图speo中谱线的最长幅度值maxspeo、谱线的最短幅度值minspeo加载到所述定量分析模型中。
[0110]
由于已知毒品类型，此时可以采用对应毒品类型的定量分析模型，这属于现有技术，本实施例对此不作展开，本实施例的改进也不在此。
[0111]
例如，如下文献就介绍了在已知要检测毒品类型的情况下，可以采用的各种定量分析方法，这些定量分析方法采用的系统或者模型均可以作为本实施例的定量分析模型。
[0112]
[1]单雅冰,李珉,霍雨萌,马俊,刘虎威.快检技术在毒品分析中的应用[j].分析测试学报,2022,41(04):536-544.doi:10.19969/j.fxcsxb.21123005.
[0113]
当然，具体到本发明的技术方案的实际场景中，由于所述“确定样品中的毒品可能类型”只是基本确定，并且是以最大可能的形式确定，待检测样品的潜在毒品范围通常会包含两种或者两种以上的可能结果。
[0114]
因此，为了更结合本技术的发明场景，作为本发明的另一个改进，所述定量分析模型可分析出待检测样品中的至少两种目标毒品的含量。
[0115]
例如，可将已有的针对毒品c和毒品d的定量分析方法采用的系统或者模型进行融合后，作为所述定量分析模型，从而避免多次进行检测，能够进一步提高本技术技术方案的效率。
[0116]
当然，如前述提及的，在毒品检测的实际应用中发现，毒品种类不断增加，谱库、检测方法更新相对滞后，因此预先建立的标准质谱数据库也不可能覆盖所有毒品类型。
[0117]
因此，作为进一步的改进，还需要适时对标准质谱数据库进行更新,这里最重要的是确保更新时机。
[0118]
更具体的，图3示出了图1所述基于质谱分析的毒品快速采集与分析方法的计算机实现流程示意图，其中包括了如下计算机流程步骤：
[0119]
step1：获取待检测样品的样品质谱图为speo；
[0120]
令i＝1；进入step2:
[0121]
step2:获取标准品谱图spei；
[0122]
step3：判断样品质谱图speo与标准品谱图spei是否满足预设条件；
[0123]
如果是，则i＝i++，返回step2，同时进入step4；
[0124]
如果否，i＝i+1,判断i》n是否成立，如果是，则进入step5；
[0125]
step4：将drugi加入潜在毒品范围集合set；
[0126]
step5：判断set是否为空；
[0127]
如果是，则将所述待检测样品执行荧光免疫分析和化学计量后，基于荧光免疫分析和化学计量结果更新所述标准质谱数据库；
[0128]
否则，确定至少一个待加载的毒品分析模型。
[0129]
为实现图1-图3所述的方法，参见图4-图6，分别示出了本发明一种基于质谱分析的毒品快速采集与分析系统的多个实施例的架构图。
[0130]
在图4中，示出一种基于质谱分析的毒品快速采集与分析系统，包括标准质谱数据库、样品质谱图获得子系统、潜在毒品范围确定子系统、毒品分析模型确定子系统以及定量分析子系统；
[0131]
所述标准质谱数据库保存有每个标准品谱图spei的最长谱线幅度值maxspei、最短谱线幅度值minspei以及最长谱线-最短谱线差值maxspe
i-minspei；
[0132]
所述每个标准品谱图spei通过对标准毒品样品drugi进行质谱分析得到；
[0133]
所述样品质谱图获得子系统获取待检测样品的样品质谱数据，所述样品质谱数据包括样品质谱图speo、样品质谱图speo中谱线的最长幅度值maxspeo，谱线的最短幅度值minspeo；
[0134]
所述潜在毒品范围确定子系统，基于所述样品质谱数据与所述标准质谱数据库，确定所述待检测样品的潜在毒品范围；
[0135]
所述毒品分析模型确定子系统基于所述待检测样品的潜在毒品范围，确定至少一个待加载的毒品分析模型，所述毒品分析模型为定量分析模型；所述定量分析模型可分析出待检测样品中的至少两种目标毒品的含量；
[0136]
所述定量分析子系统加载所述毒品分析模型得到所述待检测样品的毒品分析结果。
[0137]
所述潜在毒品范围确定子系统，基于所述样品质谱数据与所述标准质谱数据库，确定所述待检测样品的潜在毒品范围，具体包括：
[0138]
当样品质谱图speo与每个标准品谱图spei满足如下条件之一时，将毒品样品drugi作为所述待检测样品的潜在毒品范围：
[0139]
(1)
[0140]
(2)
[0141]
(3)
[0142]
(4)
[0143]
所述样品质谱图获得子系统包括红外光谱单元、拉曼光谱单元、离子阱质谱单元。
[0144]
在图5的实施例中，作为进一步的改进，所述系统还包括荧光免疫分析和化学计量工具箱；
[0145]
若所述潜在毒品范围确定子系统，基于所述样品质谱数据与所述标准质谱数据库，无法确定所述待检测样品的潜在毒品范围，则将所述待检测样品输入所述荧光免疫分析和化学计量工具箱执行荧光免疫分析和化学计量后，基于荧光免疫分析和化学计量结果更新所述标准质谱数据库。
[0146]
作为进一步的改进，所述标准质谱数据库为云端数据库，所述样品质谱图获得子系统为便携式终端。
[0147]
在图6中，作为进一步的改进，所述标准质谱数据库为云端数据库，所述样品质谱图获得子系统为便携式终端。
[0148]
可以看到，本发明的技术方案可以非靶向的实现毒品快速采集与分析的同时实现数据库动态更新。本发明的技术方案在执行毒品检测之前，不需要预设要检测的毒品的具体类型，而是基于所述样品质谱图和所述标准质谱数据库，确定待检测样品的潜在毒品范围后，再确定待加载的毒品分析模型执行定量分析，从而避免现有技术只能实现靶向分析的缺陷；另一个方面，即使当前标准质谱数据库不够完整导致潜在毒品范围无法确定，本发明还可以将所述待检测样品输入所述荧光免疫分析和化学计量工具箱执行荧光免疫分析和化学计量后，基于荧光免疫分析和化学计量结果更新所述标准质谱数据库，从而实现数据库的不断动态更细，达到自适应的动态更新学习效果；并且，本发明第一个阶段确定潜在毒品范围的方式是采用谱线幅度值比值(差值、平方)等方式进行匹配，确保了质谱图在发生某些仿射变换或者旋转变换时仍然不影响匹配结果。
[0149]
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。
[0150]
本发明未特别明确的部分模块结构，以现有技术记载的内容为准。本发明在前述背景技术部分提及的现有技术可作为本发明的一部分，用于理解部分技术特征或者参数的含义。本发明的保护范围以权利要求实际记载的内容为准。