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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种基于共表达、共流出、二级质谱图相似的质谱峰注释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：CN115270863B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202210862411.6，技术领域涉及：G16C20/20；该发明授权一种基于共表达、共流出、二级质谱图相似的质谱峰注释方法是由耿金菊;钱玉立;韦斯;王学兵;吴刚;于清淼;于南洋;许柯;任洪强设计研发完成，并于2022-07-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于共表达、共流出、二级质谱图相似的质谱峰注释方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于共表达、共流出、二级质谱图相似的质谱峰注释方法，属于质谱数据注释技术领域。本发明基于同一物质不同质谱特征在不同样本中具有共表达、共流出、二级质谱图相似的特点，通过对常见加和物、多聚体、同位素、源内裂解碎片的质量差过滤，建立了一套针对高分辨率质谱数据的高效注释方法，可解决在实际代谢组学等领域中，未知物的结构注释这一步骤由于冗余质谱信息带来的耗时费力的困难。本发明的质谱数据注释方法准确且省时省力，对于实际样本中的未知物冗余信息的准确注释具有重要意义。

本发明授权一种基于共表达、共流出、二级质谱图相似的质谱峰注释方法在权利要求书中公布了：1.一种基于共表达、共流出、二级质谱图相似的质谱峰注释方法，其特征在于，利用同一物质的各个质谱特征在各个样本中具有共表达、共流出、二级质谱图相似的特点，利用加和物、多聚体、同位素、源内裂解碎片的质量差，对质谱峰进行精准识别注释，具体包括以下步骤： S1、基于丰度对各个样本中的所有质谱特征进行聚类，并通过丰度相似性网络分析进行特征模块划分，确定在各个样本中共表达的质谱特征；所述样本为代谢组或者环境样本；丰度相似性网络分析基于R语言包XMSannotator实现；丰度相似性网络分析通过加权基因共表达网络分析完成，具体包括以下内容：根据丰度相似性构建加权基因共表达网络，得到n*n邻接矩阵，再通过加权基因共表达网络进行模块检测，计算基于拓扑重叠度量的网络互连性，最后基于层次聚类找到紧密相连的共表达的特征模块，其中，模块被定义为紧密相连的特征簇；通过丰度相似性网络分析进行特征模块划分的划分依据为：质谱特征的正相关阈值大于判断值，判断值可依据样本中污染特征的丰度变化选取，也可以是默认值； S2、基于保留时间对各个样本中的所有质谱特征进行聚类，确定检测共流出的模块，即保留时间相近的质谱特征模块；步骤S2通过R语言包XMSannotator完成基于保留时间对各个质谱特征进行聚类，核密度函数用于检测确定检测共流出的每个模块； S3、通过二级质谱图相似性对丰度相似性网络和保留时间分别在同一特征模块中的质谱特征进行过滤，确定具有相似结构的质谱特征； S4、将满足步骤S1、步骤S2、步骤S3的成对的质谱特征的精确质量数作差，利用加和物、源内裂解碎片、同位素模式的质量差特点对同一物质的各个质谱特征进行定位和注释。

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