一种基于代谢组学质谱数据的数字图像编码方法

文档序号:34313023发布日期:2023-05-31 22:27阅读:来源:国知局

技术特征:

1.一种基于代谢组学质谱数据的数字图像编码方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述p个组别的每个组别中的第一质荷比和第一扫描索引,生成全代谢组轮廓图像,包括:

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述全代谢组轮廓图像进行切割和堆叠,得到第一多通道图像,包括:

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述第一图块包括第一类图块和第二类图块;

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于与所述第一多通道图像对应的池化信号强度和图像熵,从所述第一多通道图像中筛选第一目标图块,包括:

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述第一液相色谱-串联质谱数据为多个第一液相色谱-串联质谱数据,所述多个第一液相色谱-串联质谱数据中的每个第一液相色谱-串联质谱数据对应一个第一多通道图像;

7.一种基于权利要求1-6中任一项数据图像编码方法的代谢物分析方法,其特征在于,包括:

8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

9.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述从所述第三多通道图像中筛选与所述第一目标扫描索引对应的第二目标图块之后,所述方法还包括:

10.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:


技术总结
本申请公开了一种基于代谢组学质谱数据的数字图像编码方法。该方法按照预设划分条件,对获取到的第一液相色谱‑串联质谱数据中预设质量区间内的质荷比进行分组;根据分组后每个组别中的第一质荷比和第一扫描索引,生成全代谢组轮廓图像,并对其图像进行切割和堆叠,得到第一多通道图像;基于与第一多通道图像对应的池化信号强度和图像熵,筛选第一目标图块,第一目标图块堆叠的第二多通道图像用于训练生物样本分类的深度学习模型。由此,通过数字图像编码方式,可以将代谢组学质谱数据转化为其图像,该图像能够准确保留解析代谢组学中代谢物种类和水平的质谱数据的质谱结构,并通过其训练的深度学习模型实现对LC–MS中代谢组学原始状态的全面反映。

技术研发人员:朱正江,王洪淼
受保护的技术使用者:中国科学院上海有机化学研究所
技术研发日:
技术公布日:2024/1/12
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