【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及药敏检测，尤其涉及微生物药敏的质谱检测方法、系统、存储介质及电子设备。
技术介绍
1、微生物药敏性测试在临床医学和微生物学研究中具有关键意义。随着抗生素耐药性问题的加剧，如何准确评估微生物对抗生素的敏感性成为一个迫切的挑战。传统的方法，如扩散法和测定法，尽管被广泛使用，但其依赖于培养时间和实验条件的一致性，限制了其在快速检测和个性化治疗中的应用。近年来，质谱分析技术在微生物药敏性测试中的应用逐渐引起了广泛关注和探索。质谱技术不仅可以提供高分辨率的分析，还能够通过分析微生物的代谢产物，直接测量其对不同抗生素的反应。这种方法不仅能够加快结果的生成速度，还能够提供更准确的敏感性和耐药性信息。
2、经检索，中国专利号cn202110646196.1公开了一种微生物药敏的质谱检测方法，该专利技术虽然不需要预判微生物的耐药机制，灵敏度高，检测时间短，且不需要添加任何同位素，成本低，试验步骤简单，但是无法识别潜在的因果关系和复杂的影响路径；此外，现有的微生物药敏的质谱检测方法不能全面地评估微生物对抗生素的响应，预测微生物对不同抗生素的反应速度较慢；为此，我们提出微生物药敏的质谱检测方法、系统、存储介质及电子设备。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是为了解决现有技术中存在的缺陷，而提出的微生物药敏的质谱检测方法、系统、存储介质及电子设备。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
3、微生物药敏的质谱检测方法，该检测方法具体步骤如下：
4、（1）收集临床样品，并进行微生物分离和纯化，获取纯种微生物样本，并提取微生物中的蛋白质；
5、（2）利用质谱仪器采集微生物蛋白质谱图，并对质谱数据进行去噪、峰检测和归一化处理；
6、（3）将不同浓度的抗生素加入微生物培养基中进行培养，并通过质谱分析检测微生物的生长情况和蛋白质表达变化。
7、作为本专利技术的进一步方案，步骤（3）所述质谱分析检测微生物的生长情况和蛋白质表达变化具体步骤如下：
8、步骤一：根据目标微生物的类型和临床需求，选择对应的抗生素，按照标准操作程序，配制抗生素的不同浓度溶液，并将配制好的溶液储存在低温避光的条件下，以保持药物的活性；
9、步骤二：选择mh琼脂或lb琼脂作为目标微生物生长的培养基，将微生物菌株接种到无菌生理盐水或营养肉汤中，调节浓度至0.5麦氏浊度，并使用无菌棉拭子将菌悬液均匀涂布在培养基表面；
10、步骤三：将不同浓度的抗生素溶液滴加到药敏纸片上或分装到96孔微孔板中，将药敏纸片放置在接种好的培养基表面，或将微生物悬液加入微孔板中与抗生素混合，将放置有药敏纸片的培养基或放置有微生物悬液的微孔板放入37°c的恒温培养箱中孵育16-24小时，并定期观察培养基或微孔板的孵育情况，记录微生物的生长情况，孵育结束后，采集培养基表面或微孔板中的微生物样品；
11、步骤四：使用裂解缓冲液提取微生物的蛋白质，并通过离心分离上清液，获得蛋白质样品，将提取的蛋白质样品点样在质谱靶板上，并加入基质溶液，调整质谱仪器的激光强度以及飞行时间，运行质谱分析，采集微生物在不同抗生素浓度下的质谱指纹图谱，对获取的质谱数据进行去噪、峰检测以及归一化处理；
12、步骤五：将不同抗生素浓度下的质谱峰进行比对，分析蛋白质表达的变化，结合质谱数据和微生物生长数据，评估微生物对抗生素的敏感性，并通过统计分析，确定mic值以及微生物对每种抗生素的耐药性或敏感性。
13、（4）通过数据库搜索和序列比对算法对质谱数据中的蛋白质进行鉴定，确定蛋白质的身份；
14、（5）对鉴定出的关键蛋白质进行三维结构预测，并将质谱数据与药物敏感性数据进行整合分析。
15、作为本专利技术的进一步方案，步骤（5）所述蛋白质三维结构预测具体步骤如下：
16、步骤1：从质谱鉴定中获取目标蛋白质的氨基酸序列，并将蛋白质序列转换为统一的输入格式的文件，再使用blast或hhblits工具，在序列数据库中查找与目标蛋白质序列相似的序列，并将找到的相似序列与目标蛋白质序列进行比对，生成多序列比对文件；
17、步骤2：从多序列比对文件中提取二级结构预测、接触图预测、序列信息以及序列间的共变信息各项特征数据，将提取的特征输入alphafold深度学习模型；
18、步骤3：alphafold深度学习模型通过多层神经网络处理输入特征，预测蛋白质的三维坐标，并使用rosetta能量函数对初始预测的结构进行优化，之后通过循环预测和结构优化的方法，逐步改进预测结果；
19、步骤4：对每次预测结果进行打分，选择最高评分的结构作为最终预测结果，通过结构评估指标评估预测结构的准确性，并通过rmsd方法将预测的三维结构与已知的实验结构进行比较，验证预测的准确性。
20、作为本专利技术的进一步方案，步骤（5）所述整合分析具体步骤如下：
21、步骤①：从质谱仪器中获取微生物样本的质量电荷比以及对应的信号强度各项质谱数据，收集微生物对多种抗生素的敏感性数据，再对质谱数据和药物敏感性数据进行标准化和归一化处理；
22、步骤②：从质谱数据中提取特征峰，将其转化为特征向量，并将药物敏感性数据转化为特征向量，将两组不同特征向量整合为一组数据矩阵，对整合后的数据矩阵进行中心化处理；
23、步骤③：对中心化后的数据进行白化处理，使得数据的协方差矩阵为单位矩阵，再通过熵估计提取数据矩阵中的独立成分矩阵，再根据解释性和显著性选择多组独立成分，并结合现有生物学知识，对选出的独立成分进行解释，揭示其在微生物药物敏感性中的作用。
24、（6）对质谱数据进行统计分析，获取微生物对药物的敏感性，并预测微生物未来的药物敏感性变化趋势，生成微生物药敏性报告。
25、作为本专利技术的进一步方案，步骤（6）所述统计分析具体步骤如下：
26、步骤ⅰ：从质谱仪器中获取微生物样本在不同条件下的质谱数据、蛋白质三维结构以及独立成分信息，将各组质谱数据中的质量电荷比、峰面积或峰强度以及独立成分信息分别作为一组网络节点，并将蛋白质三维结构作为节点的观测数据或者隐变量；
27、步骤ⅱ：构建有向无环图，其中节点表示变量，有向边表示变量之间的概率依赖关系，边的方向性反映因果关系或条件独立性假设，并对每个节点，确定其对应的条件概率分布，再通过最大似然估计样本数据来获取各条件概率分布的参数信息；
28、步骤ⅲ：根据各节点数据的特性，使用lmm模型来建模数据的变异性和结构，再使用最小二乘法拟合模型，并估计条件对节点数据的影响，以获取固定效应估计，依据不同观测间的随机变异估计随机效应，再通过残差分析以及模型拟合指标评估模型的拟合程度；
29、步骤ⅳ：对估计的固定效应和随机效应进行显著性检验，并根据固定效应的估计值，解释不同条件对质谱数据的影响程度和方向性，根据随机效应的估计值，解释不同本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.微生物药敏的质谱检测方法，其特征在于，该检测方法具体步骤如下：
2.根据权利要求1所述的微生物药敏的质谱检测方法，其特征在于，步骤（3）所述质谱分析检测微生物的生长情况和蛋白质表达变化具体步骤如下：
3.根据权利要求1所述的微生物药敏的质谱检测方法，其特征在于，步骤（5）所述对鉴定出的关键蛋白质进行三维结构预测具体步骤如下：
4.根据权利要求3所述的微生物药敏的质谱检测方法，其特征在于，步骤（5）所述质谱数据与药物敏感性数据进行整合分析具体步骤如下：
5.根据权利要求4所述的微生物药敏的质谱检测方法，其特征在于，步骤（6）所述对质谱数据进行统计分析具体步骤如下：
6.微生物药敏的质谱检测系统，用于实现权利要求5的任一项微生物药敏的质谱检测方法，其特征在于，包括数据采集处理模块、药敏导入模块、数据整合模块、模式识别模块、分析解释模块、结构预测模块、成分分析模块、混合效应模块、药敏预测模块、概率图构建模块以及可视化报告模块；
7.根据权利要求6所述的微生物药敏的质谱检测系统，其特征在于，所述药敏预测模块用于预
8.微生物药敏的质谱检测存储介质，其特征在于，所述微生物药敏的质谱检测存储介质储存有权利要求6-7任一所述微生物药敏的质谱检测系统生成的数据。
9.微生物药敏的质谱检测电子设备，用于实现权利要求1-5的任一项微生物药敏的质谱检测方法，其特征在于，包括质谱分析仪、数据处理单元、敏感性测试模块、显示报告模块以及连接控制单元；
...【技术特征摘要】
1.微生物药敏的质谱检测方法，其特征在于，该检测方法具体步骤如下：
2.根据权利要求1所述的微生物药敏的质谱检测方法，其特征在于，步骤（3）所述质谱分析检测微生物的生长情况和蛋白质表达变化具体步骤如下：
3.根据权利要求1所述的微生物药敏的质谱检测方法，其特征在于，步骤（5）所述对鉴定出的关键蛋白质进行三维结构预测具体步骤如下：
4.根据权利要求3所述的微生物药敏的质谱检测方法，其特征在于，步骤（5）所述质谱数据与药物敏感性数据进行整合分析具体步骤如下：
5.根据权利要求4所述的微生物药敏的质谱检测方法，其特征在于，步骤（6）所述对质谱数据进行统计分析具体步骤如下：
6.微生物药敏的质谱检测系统，用于实现权利要求5的任一项微生物...
【专利技术属性】
技术研发人员：车团结，丁莉芸，张德奎，郭柏鸿，杨立，张晓慧，何荣霞，张秋宁，沈荣，冯杰，郑晓玲，辛倩，罗春华，杨淑玲，吴康莉，
申请(专利权)人：兰州百源基因技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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