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龙图腾网获悉苏州百趣生物科技有限公司申请的专利高分辨质谱-深度学习驱动的代谢组学数据自动分析方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120801595B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511272738.8，技术领域涉及：G01N30/88；该发明授权高分辨质谱-深度学习驱动的代谢组学数据自动分析方法是由邓军亮设计研发完成，并于2025-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本高分辨质谱-深度学习驱动的代谢组学数据自动分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种高分辨质谱‑深度学习驱动的代谢组学数据自动分析方法，属于数据科学技术领域。其中，该方法包括：通过液相色谱‑高分辨质谱联用技术获取原始质谱数据文件；通过自动化预处理模块对原始质谱数据文件进行峰提取、峰对齐、去噪处理，并基于特征提取模块生成标准化的代谢物特征定量矩阵；基于标准化的代谢物特征定量矩阵以及原始质谱数据文件中的二级质谱谱图信息，通过自适应识别模型对代谢物特征进行自动化鉴定；对鉴定出的代谢物及对应的代谢物特征定量矩阵，在数据库自动匹配最佳结果，并得到对应的分子式构成和化合物名称。显著提高了代谢物鉴定的速度和精度，减少了人工干预可能带来的误差。

本发明授权高分辨质谱-深度学习驱动的代谢组学数据自动分析方法在权利要求书中公布了：1.一种高分辨质谱-深度学习驱动的代谢组学数据自动分析方法，其特征在于，包括： S1：通过液相色谱-高分辨质谱联用技术获取原始质谱数据文件；通过自动化预处理模块对所述原始质谱数据文件进行峰提取、峰对齐、去噪处理，并基于特征提取模块生成标准化的代谢物特征定量矩阵； 所述峰对齐采用基于保留时间校正的动态时间规整算法，且去噪处理包含空白样本背景扣除与混合样本相对标准偏差过滤； S2：基于所述标准化的代谢物特征定量矩阵以及所述原始质谱数据文件中的二级质谱谱图信息，通过自适应识别模型对代谢物特征进行自动化鉴定； 所述自适应识别模型部署在线更新机制，基于用户反馈的鉴定结果错误样本自动触发增量训练； 所述自适应识别模型输入数据包括：从代谢物特征定量矩阵中提取的碎片峰面积值及同位素分布模式；二级质谱谱图信息经向量化处理的碎片离子强度序列； S3：对鉴定出的代谢物及对应的代谢物特征定量矩阵，在数据库自动匹配最佳结果，并得到对应的分子式构成和化合物名称；基于鉴定结果，自动生成代谢通路可视化图谱，并标注差异代谢物在通路中的富集显著性； 所述数据库自动匹配包括： 基于代谢物特征定量矩阵的质荷比与保留时间，在本地和云端的代谢物标准品库中进行初筛； 将实验谱图与初筛候选化合物的标准品谱图进行实时比对，通过深度学习模型计算谱图相似度得分； 根据相似度得分、离子强度比一致性及同位素分布吻合度生成综合置信度评分； 自动选择综合置信度评分高于预设阈值的匹配结果，输出分子式及化合物名称； 所述深度学习模型通过点向量积算法融合一级质谱特征向量与二级谱图特征向量。

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