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龙图腾网获悉四川省医学科学院·四川省人民医院申请的专利一种可视化条件下混合物NMR波谱的解析方法及系统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：CN114897031B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202210669361.X，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权一种可视化条件下混合物NMR波谱的解析方法及系统是由江华;彭谨设计研发完成，并于2022-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种可视化条件下混合物NMR波谱的解析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种可视化条件下混合物NMR波谱的解析方法及系统，涉及磁共振波谱分析技术，解决了长期以来没有混合物NMR波谱自动解析的问题。其技术方案要点是：对待解析NMR波谱信息进行分类存储；原始的衰减震荡文件转化为经傅立叶变化后的波谱文件，并进行基线调整；多个样本的波谱文件转化为多个等长向量构成的矩阵，以及将样本的分类信息转化为哑元变量后构建样本分类信息矩阵；建立预测模型；获得样本各节段波谱对样本分类信息贡献的权重；对波谱的权重排序；匹配得到匹配代谢物；计算波峰位置与匹配代谢物的杰卡德距离评分；在原始NMR波谱进行展示。本发明达到快速一键化对波谱进行处理的目的。

本发明授权一种可视化条件下混合物NMR波谱的解析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种可视化条件下混合物NMR波谱的解析方法，其特征是，包括以下步骤： 获取待解析NMR波谱信息，并以计算机子目录为单位对待解析NMR波谱信息进行分类存储； 将待解析NMR波谱信息从原始的衰减震荡文件转化为经傅立叶变换后的波谱文件，并对转化后的待解析NMR波谱信息进行基线调整； 以分段积分方式将波谱文件转化为向量，且多个样本的波谱文件转化为多个等长向量构成的矩阵，以及将样本的分类信息转化为哑元变量后构建样本分类信息矩阵； 利用有监督学习的机器学习方法建立对波谱进行自动分类判别的预测模型； 对比各分类样本区别，并利用预测模型获得样本各节段波谱对样本分类信息贡献的权重； 对波谱的权重排序后记录贡献排序前列的多个波峰位置； 依据波峰位置从数据库中匹配得到匹配代谢物； 计算波峰位置与相应匹配代谢物的杰卡德距离评分后对匹配代谢物进行排序； 选取杰卡德评分排序前列的多个匹配代谢物的各个波峰在原始NMR波谱进行展示； 所述匹配代谢物的匹配过程具体为： 若已知数据列表中有n个小分子有机化合物的NMR波谱数据，则选取所有的n个代谢物作为候选代谢物； 将n个小分子有机化合物的波峰转化为1-0的序列，并依据n个候选代谢物所对应的杰卡德距离评分与实验获得的混合物样本进行匹配，选取评分靠前的候选代谢物作为真正代谢物。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人四川省医学科学院·四川省人民医院，其通讯地址为：610041 四川省成都市青羊区一环路西二段32号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。