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摘要：本申请公开了一种蛋白质组学样品前处理装置及其处理方法，其获取由摄像头采集的样品离心状态监控视频，并采用基于深度学习神经网路的数据处理和分析算法来对所述样品离心状态监控视频进行处理，以对离心状态的局部时序特征进行分析和相互关联，以此根据样品离心状态监控视频中各个样品离心状态局部时序关联特征进行推理来自动地生成是否停止离心操作的控制指令。通过这样的方式，能够实现对样品离心状态的实时监测与控制，减少人工监控的需求，提高蛋白质组学样品处理的效率和准确性。

主权项：1.一种蛋白质组学样品前处理方法，包括:使用有机溶剂及第一酸性水溶液对样品前处理装置依次进行活化、清洗和平衡处理以得到活化样品前处理装置；将待测糖蛋白样品溶于裂解液中以得到裂解待测糖蛋白样品，并对所述裂解待测糖蛋白样品进行酸化处理以得到酸化后待测糖蛋白样品，其中,所述裂解液包括表面活性剂；将所述酸化后待测糖蛋白样品加入到所述活化样品前处理装置中并进行离心处理,以使所述待测糖蛋白样品富集到混合离子交换树脂上以形成C18萃取膜；使用第一有机溶液清洗所述C18萃取膜上的表面活性剂；向所述活化样品前处理装置中依次加入蛋白还原试剂和蛋白酶溶液进行所述待测糖蛋白样品的还原、烷基化及酶解处理以得到酶解多肽；使用盐溶液将所述酶解多肽转移至所述C18萃取膜上,并使用第二酸性水溶液进行多肽除盐以得到除盐后的酶解多肽；使用第二有机溶液将所述除盐后的酶解多肽转移至HILIC填料上，并对所述除盐后的酶解多肽进行完整糖肽富集以得到富集后的完整糖肽；使用第三酸性水溶液对所述富集后的完整糖肽进行洗脱处理以得到完整糖肽；其中，将所述酸化后待测糖蛋白样品加入到所述活化样品前处理装置中并进行离心处理,以使所述待测糖蛋白样品富集到混合离子交换树脂上以形成C18萃取膜,其特征在于，包括：获取由摄像头采集的样品离心状态监控视频；对所述样品离心状态监控视频进行视频片段切分以得到样品离心状态监控视频片段的序列后对所述样品离心状态监控视频片段的序列中各个样品离心状态监控视频片段进行样品离心状态时序关联特征提取以得到样品离心状态时序关联特征图的序列；将所述样品离心状态时序关联特征图的序列中的各个样品离心状态时序关联特征图通过基于门控开关注意力网络的特征筛选器以得到纯化样品离心状态时序关联特征向量的序列；将所述纯化样品离心状态时序关联特征向量的序列通过基于先验信息的离心状态推理器以得到离心状态时序推理语义特征向量作为离心状态时序推理语义特征；基于所述离心状态时序推理语义特征，得到控制指令；其中，将所述纯化样品离心状态时序关联特征向量的序列通过基于先验信息的离心状态推理器以得到离心状态时序推理语义特征向量作为离心状态时序推理语义特征，包括：使用所述基于先验信息的离心状态推理器以如下推理公式对所述纯化样品离心状态时序关联特征向量的序列进行处理以得到所述离心状态时序推理语义特征向量；其中，所述推理公式为： 其中，p1和p2为权重超参数，f1和f2是以产生均值为0，方差为1的高斯分布随机数函数作为高斯分布函数系数的超参数，V1是所述纯化样品离心状态时序关联特征向量的序列中最后一个位置的纯化样品离心状态时序关联特征向量，Vrand是所述纯化样品离心状态时序关联特征向量的序列中随机位置的纯化样品离心状态时序关联特征向量，V*是所述纯化样品离心状态时序关联特征向量的序列的均值特征向量，和分别为向量减法和向量加法，V是所述离心状态时序推理语义特征向量；其中，将所述样品离心状态时序关联特征图的序列中的各个样品离心状态时序关联特征图通过基于门控开关注意力网络的特征筛选器以得到纯化样品离心状态时序关联特征向量的序列，包括：使用所述基于门控开关注意力网络的特征筛选器以如下特征筛选公式对所述样品离心状态时序关联特征图的序列中的每个样品离心状态时序关联特征图进行处理以得到所述纯化样品离心状态时序关联特征向量的序列；其中，所述特征筛选公式为： 其中，vix和vjx分别是每个所述样品离心状态时序关联特征图展开后的样品离心状态时序关联特征向量的序列中第i个和第j个样品离心状态时序关联特征向量，L是所述样品离心状态时序关联特征向量的序列中的各个样品离心状态时序关联特征向量的尺度，Vk表示所述样品离心状态时序关联特征向量的序列，M表示所述样品离心状态时序关联特征向量的序列中特征向量的数量-1，Di表示样品离心状态局部时序关联语义差异特征向量中各个位置的特征值，Ns表示所述样品离心状态局部时序关联语义差异特征向量中特征值的个数，V表示所述纯化样品离心状态时序关联特征向量的集合中每个纯化样品离心状态时序关联特征向量，exp·表示以自然常数e为底的指数函数，log表示以2为底的对数函数值。

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