質譜檢測器演算法

❶ （蛋白質質譜數據處理有哪些演算法

現在的質譜公司都為自己的儀器配有全套的分析軟體，我們這用的是Agilent B0200版的。但這台機器是48G內存，兩個8核CPU，不知道你那電腦能不能運行這樣的軟體。建議你去實驗室找一台質譜，在他的伺服器上做分析。（數據文件要刻在光碟上帶過去）

❷ 安捷倫7890A氣相色譜儀 靈敏度怎麼看

1）靈敏度不是看出來的，是經過實驗並且計算出來的。根據不同的檢測器，有不同的演算法，你可以參考JJG 700-1999氣相色譜的檢定規程，這在網路上很容易找到。
2）你所說的做標准曲線是不是指的是校正曲線呀，下面的例子參考:
如果是內外標分析，單擊Calibration菜單，點擊New calibration table選項，進入Calibrate編輯畫面。單擊Level右側的白色方框，輸入1，進入1級校正，單擊OK，進入Calibration table畫面，選擇overview，進入1級校正表的編輯。單擊組份的單元格，使其變成蘭色，輸入組份含量和名稱，如果是內標定量，還要輸入內標物的濃度，並將ISTD選為YES，伴隨組份含量的輸入，Calibration table右側的坐標會給出響應的一級校正曲線，單擊OK完成。在Load signal中的File name中調用下一張譜圖在Calibration中選擇Calibrate點擊Average選中，點擊OK，完成同一樣品的平均校正曲線表。調用待測樣品譜圖，將Report下的Specify report中的calculate項選為ESTD%（內標為ISTD%），樣品含量會直接輸出。

❸ 三聚氰胺的計算方法有幾種

大概5，6種吧

❹ 請大家幫忙翻譯一下這個段落

Proteomic analysis 蛋白質組分析
Serum samples were thawed, added to a C16 hydrophobic interaction protein chip, and analysed on the Protein Biology System 2 SELDI-TOF mass spectrometer (Ciphergen Biosystems, Freemont, CA, USA).9 Mass resolution (defined as m/Δm) is routinely achieved below 400. Mass accuracy is assessed daily through the use of angiotensin peptide calibrations.
將血清試樣解凍後，置於一個C16疏水性蛋白晶元，然後用美國加尼福尼亞費蒙市賽弗吉公司生產的2 SELDI-TOF蛋白質指紋質譜儀進行檢測分析。低於400時的質量解析度（定義為m/Δm）經常可達到9；質量准確性通過使用肽類血管緊張素校準每日進行測定。

We achieve a mass accuracy of 0•1% with this system. Peptides and proteins below the 20 000 mass/charge (M/Z) range were ionised with α-cyano-4-hydroxycinnamic acid as a matrix, which is most effective for the detection of proteins and peptides in this mass range. The chips were analysed manually under the following settings: laser intensity 240, detector sensitivity 10, mass focus 6000, position 50, molecular mass range 0–20 000 Da, and a 50-shot average per sample.
通過用本系統我們獲得0.1%的質量准確性。低於20000質荷比（M/Z）范圍的肽與蛋白質被α-cyano-4-羥基苯丙烯酸電離作為基質，這是最有效檢測在這質量范圍內的蛋白質與肽。
這些晶元以下列的設置被進行手工分析：激光強度240、檢測器靈敏度10、質量焦點6000、位置50、分子質量范圍0-20000 Da 以及對每個試樣平均進行50次射擊。

Data were collected without filters and were later used for analyses. Positives and controls were run concurrently, intermingled on the same chip and on multiple chips; the operators were unaware of which was which. None of the samples in the preliminary set were subsequently used in the masked validation set.
數據不經過過濾被收集作為隨後的分析使用。正極與對照同時開啟，混集在單一晶元及多晶元上；操作者分不清哪個是哪個。最初試樣組中的任何試樣都不會用於最終的隱蔽驗證組。

Serum from an unaffected woman and from a male control were indivially applied to a single t surface region on 100 separate C16 chips and on all eight t surfaces of 12 separate chips for between-run and within-run analysis to determine reprocibility.
將一個健康女性及其對照男性的血清分別被施與100片分開的c16晶元上的單一毒餌表面區域，以及施在12片個別晶元的所有八個毒餌表面上，進行批間和批內分析以便測定其重現性。

Analytical procere 分析步驟
We developed an analytical tool that combines elements from genetic algorithms first described by Holland14 and cluster analysis methods from Kohonen.[15] and [16] Genetic algorithms function in a manner similar to natural selection. The input data for analysis are ASCII files of proteomic spectra generated by SELDI-TOF.
我們開發了一個分析工具，它能結合遺傳演算法里的元素；這是Kohonen最先發表的霍蘭聚集分析法。遺傳演算法與自然選擇的運行方式類似。分析所輸入的參數是由SELDI-TOF（表面增強激光解吸離子化飛行時間）所產生的蛋白質組光譜的ASCII碼文件。

Each spectrum is composed of 15 200 M/Z values on the x axis, with corresponding amplitude on the y axis. The output of the algorithm is the most fit subset of amplitudes at defined M/Z values that best segregates the preliminary data. Analysis was divided into two phases: a preliminary phase with knowns, and a testing phase with masked serum samples.
每個光譜哦組成是X軸上的15200質荷比值，在Y 軸上有對應的振幅值。與初步數據隔離的最佳定義質荷比值上，演算法的輸出是最合適的振幅子集。分析分為兩期進行：初期使用已知的血清試樣，以及用隱蔽試樣的檢測期。

In phase I (figure 1), mass spectra from the two preliminary sets—ie, the 50 patients with biopsy-proven cancer and the 50 unaffected patients and controls—were compared. The algorithm identified a small subset of key values along the spectrum x axis using an iterative searching process. This subset was judged as important because the pattern of amplitudes at these M/Z values completely segregated the serum from patients with ovarian cancer from the unaffected populations.
在第一期（圖示1），將兩個初期組的質譜進行比較，就是一組50名經活檢確診的癌患者，以及一組50名不受影響患者和對照。通過利用反復搜尋演算法，在光譜X軸上發現一個重要值的子集。該子集被判斷為重要是因為在這些質荷比值的振幅模式，將卵巢癌患者的血清與不受影響的人群完全隔離。

註：SELDI-TOF ：Surface enhanced laser desorption/ionization-time of flight
表面增強激光解吸離子化飛行時間

還有，文章有點長，翻譯用時不少，該加分喲！！

-英語牛人團榮譽會員-

❺ 質譜儀是測量帶電粒子的質量和分析同位素的重要工具。它能測量電荷量嗎

有些地方可以，有些地方不可以。
質譜儀的檢測器不能分辨質量，質量選擇和檢測是分離的過程。
首先說一下四級桿質譜和飛行時間質譜的檢測方法。他們的檢測器通過在檢測器壁施加高電壓，而使的當有電荷撞擊到側壁的時候產生電子雪崩。這些電子最終被送到一個檢測板上，這個版的直徑非常小，通常的單檢測器上面的檢測板大小大約是2-5mm.實際上在這個檢測板上面產生了一個電流，這個電流觸發一個運算放大器給出一個電壓信號。通過測量電流的強度來判斷離子濃度。這里的問題是，判斷離子濃度的時候，我們給出的基本假設就是所帶電荷量為1.質譜儀當中有很多中方法和演算法來解決這種多重帶電的問題。
對於另外一種質譜儀，FT-ICR，檢測方法是讓離子在強磁場中旋轉，當離子近距離劃過檢測器表面的時候，會在檢測器表面產生感應電荷。這個感應電荷產生的頻率和離子旋轉頻率有關。由此來推算離子質量。
那麼，如果充電的方法是讓被檢測物帶上一個電子的電荷，那麼質量上不會產生很大變化。然而使用軟電離方法，比如通過H3O+給物質帶電（多用於氣相有機物檢測,PTR-MS），每多帶一個電荷的同時產生了質量改變，質譜就可以檢測出帶電數量。

❻ MS上的blend 和miscribility有什麼區別

寫在前面

BlendMask是一階段的密集實例分割方法，結合了Top-down和Bottom-up的方法的思路。它通過在anchor-free檢測模型FCOS的基礎上增加了Bottom Mole提取low-level的細節特徵，並在instance-level上預測一個attention；借鑒FCIS和YOLACT的融合方法，作者提出了Blender模塊來更好地融合這兩種特徵。最終，BlendMask在COCO上的精度（41.3AP）與速度（BlendMask-RT 34.2mAP, 25FPS on 1080ti）都超越了Mask R-CNN。

這篇文章雖然精度、速度高，但創新點不能算突出。好在實驗做的很充足，優化模型的思路也很值得借鑒，最後還專門對比了下Mask R-CNN，好評~

背景介紹

本文主要討論的是密集實例分割（ Dense instance segmentation），密集實例分割也同樣有top-down和bottom-up兩類方法。

Top-down 方法

自上而下的密集實例分割的開山鼻祖是DeepMask，它通過滑動窗口的方法，在每個空間區域上都預測一個mask proposal。這個方法存在以下三個缺點：

• mask與特徵的聯系（局部一致性）丟失了，如DeepMask中使用全連接網路去提取mask

• 特徵的提取表示是冗餘的， 如DeepMask對每個前景特徵都會去提取一次mask

• 下采樣（使用步長大於1的卷積）導致的位置信息丟失

Bottom-up 方法

自下而上的密集實例分割方法的一般套路是，通過生成per-pixel的embedding特徵，再使用聚類和圖論等後處理方法對其進行分組歸類。這種方法雖然保持了更好的低層特徵（細節信息和位置信息），但也存在以下缺點：

• 對密集分割的質量要求很高，會導致非最優的分割

• 泛化能力較差，無法應對類別多的復雜場景

• 後處理方法繁瑣

混合方法

本文想要結合這兩種思路，利用top-down方法生成的instance-level的高維信息（如bbox），對bottom-up方法生成的 per-pixel prediction進行融合。因此，本文基於FCOS提出簡潔的演算法網路BlendMask。借鑒FCIS（裁剪）和YOLACT（權重加法）的思想，提出一種Blender模塊，能夠更好地融合包含instance-level的全局性信息和提供細節和位置信息的低層特徵。

總體思路

BlendMask的整體架構如下圖所示，包含一個detector mole和BlendMask mole。文中的detector mole直接用的FCOS，BlendMask模塊則由三部分組成：bottom mole用來對底層特徵進行處理，生成的score map稱為Base；top layer串接在檢測器的box head上，生成Base對應的top level attention；最後是blender來對Base和attention進行融合。




BlendMask-RT


作者同時也設置了一個快速版的BlendMask-RT，用以對比速度。快速版的改動如下：

• prediction head的卷積數量減為3

• 使用YOLACT中的Proto-FPN作為bottom mole，將box tower和classification tower合並為一個（這里存疑）

❼ 中葯葯物代謝動力學的目錄

第一章 緒論1
第一節 中葯葯動學的有關概念1
一、葯動學的概念1
二、葯動學參數1
三、中葯葯動學的概念6
四、中葯復方葯動學的概念6
第二節 中葯葯動學研究的內容和方法7
一、中葯有效成分葯動學研究7
二、中葯有效部位葯動學研究7
三、中葯復方葯動學研究8
四、體內葯物分析的性質、意義和任務9
五、體內葯物分析的對象與特點10
第三節 中葯葯動學研究的特點11
第四節 中葯葯動學與其他學科的關系12
第五節 中葯葯動學發展概況13
一、中醫葯理論對中草葯制劑體內過程的相關論述13
二、國外中草葯葯代動力學研究概況14
三、新中國中草葯葯代動力學研究進展15
第六節 中葯葯動學研究展望17
一、創立新理論、建立新方法17
二、加強對中草葯單、復方的葯代動力學研究17
三、開展中草葯臨床葯代動力學研究17
四、加強毒性中草葯葯代動力學研究17
五、開展深層次的中葯葯動學?葯效學（PK?PD）模型研究18
六、深化與提高葯代動力學研究水平18
參考文獻19
第二章 葯物在體內的存在狀態與葯物代謝20
第一節 葯物在體內存在的狀態20
一、葯物與血漿蛋白質結合20
二、葯物的血漿蛋白結合率測定24
第二節 葯物代謝26
一、氧化反應27
二、還原反應41
三、水解反應42
四、結合反應43
參考文獻47
第三章 中葯葯動學生物樣品預處理方法48
第一節 常用生物樣品48
一、常用生物樣品的種類與採集48
二、樣本的代表性50
三、樣品的貯存51
第二節 中葯葯動學生物樣品預處理方法52
一、預處理的目的52
二、預處理方法53
三、中草葯活性成分血尿樣品的預處理56
參考文獻57
第四章 中葯體內活性成分的測定方法58
第一節 分析方法的設計與評價58
一、分析方法的設定依據58
二、方法建立的一般實驗步驟58
三、方法的評價59
第二節 氣相色譜法63
一、色譜條件64
二、衍生化法67
三、體內樣品中葯物濃度的定量方法67
四、頂空分析法72
第三節 高效液相色譜法74
一、HPLC法分類75
二、化學鍵合相77
三、檢測器81
四、鍵合相色譜法86
五、定量方法92
六、定性方法94
七、HPLC色譜條件的選擇94
第四節 色譜?質譜聯用技術97
一、氣相色譜與質譜聯用97
二、液相色譜與質譜聯用106
三、質譜?質譜聯用109
四、色質聯用技術在體內葯物分析中的應用111
第五節 薄層色譜法118
一、原理與特點118
二、影響TLC的因素118
三、TLC的定性與定量120
四、高效薄層色譜法121
第六節 比色法122
一、概述122
二、應用122
第七節 可見?紫外分光光度法125
一、概述125
二、幾種消除干擾的方法125
三、應用129
第八節 熒光分光光度法133
一、原理與特點133
二、熒光與葯物分子結構的關系135
三、影響熒光強度的因素135
四、直接熒光測定法136
五、誘發熒光測定法136
六、膠束熒光法136
第九節 原子吸收分光光度法138
一、原理與特點138
二、儀器設備138
三、定量方法138
第十節 免疫分析法139
一、放射免疫分析139
二、酶免疫分析143
三、化學發光免疫分析145
四、熒光免疫分析146
第十一節 毛細管電泳法148
一、基本原理148
二、分析參數151
三、分離模式154
四、儀器裝置161
五、毛細管電泳法在體內葯物分析中的應用164
參考文獻169
第五章 中葯葯動學研究方法170
第一節 血葯濃度法170
一、直接血葯濃度法170
二、中葯效應成分血葯濃度法171
三、血葯濃度法的特點與評價172
第二節 葯理效應法172
一、Smolen法173
二、效量半衰期法175
三、葯效作用期法177
四、效應半衰期法179
五、葯理效應法的特點與評價180
參考文獻182
第六章 葯代動力學與葯效動力學結合模型183
第一節 概述183
第二節 葯動學模型184
一、房室模型及其基本原理184
二、一房室模型188
三、多室模型198
第三節 葯效學模型201
一、葯效指標的選擇201
二、血葯濃度?效應曲線的類型201
三、葯效學模型分類202
第四節 葯動學與葯效學結合模型203
一、理論基礎203
二、效應室的歸屬204
三、一房室PK?PD模型205
四、二房室PK?PD模型207
五、葯動學和葯效學參數的估算方法及其意義208
六、研究的基本步驟209
第五節 葯動學與葯效學結合模型的應用210
一、葯物的葯動學與葯效學結合研究210
二、葯物及其活性代謝物的葯動學與葯效學結合研究214
三、葯物的葯動學和葯效學相互作用研究216
參考文獻218
第七章 中葯葯動學數據的計算及常用軟體219
一、最小二乘法的一般原理219
二、非線性最小二乘法演算法的比較220
三、曲線擬合的影響因素221
四、常用的葯動學擬合程序224
參考文獻227
第八章 中葯葯動學研究實例228
第一節 常用中草葯的葯動學研究實例228
一、葛根228
二、川芎229
三、大黃231
四、甘草233
五、遠志236
六、丹參237
七、黃芩238
八、人參240
九、三七243
第二節 中成葯的葯動學研究實例243
一、板藍根注射液243
二、養陰通腦顆粒244
參考文獻248
……

❽ 如何計算方法檢出限

方法檢出限的測定必須包括該分析方法中涉及的所有樣品測試步驟.

1. 根據下述原則之一,並結合經驗,估計檢出限:

(a) 相應於3-5倍儀器信/噪比的濃度值;

(b) 將分析物配在空白水中,用儀器重復測定值標准偏差的3倍所對應的濃度值;

(c) 標准曲線在低濃度端的折點(靈敏度明顯變化之處);

2. 空白水(試劑水)中應盡可能不含待測分析物,或其中的待測物、干擾物低於方法檢出限.

3.(a) 若用空白加標的方式作方法檢出限,將分析物加到空白水中配置一個標准濃度樣,該濃度值是估計的方法檢出限值的1-5倍.然後進行步驟4.

(b) 若方法檢出限在實際樣品基體中作出,則分析樣品,若測定值在估計檢出限的3-5倍范圍內,則進行步驟4;若測定值低於估計檢出限,則需要在樣品中加入已知量的待測物,使得待測物的濃度在估計檢出限的3-5倍范圍內;若測定值高於5倍的估計檢出限,則需重新選擇另一個具有同樣基體、但濃度水平較低的實際樣品.

4. 按照樣品分析的全部步驟,最少分析7次樣品,用所得的結果來計算方法檢出限,如果需要作空白測定來計算分析物的測定結果,則每個樣品均要作分別的空白測定,在相應的樣品測定值中減去平均空白測定值.

5. 計算平行測定的標准偏差

(8)質譜檢測器演算法擴展閱讀

方法檢出限(Method Detection Limit, MDL)是指 在通過某一種分析方法的全部處理和測定過程之後(包括樣品制備和樣品測定) 被測定物質產生的信號能以99%置信度區別於空白樣品而被測定出來的最低濃度。方法的險出限與儀器的檢出限相似 ，但考慮了樣品分析前的所有制備過程的影響。方法檢出限的測定方法

方法的檢出限一般採用統計的方法確定。國內目前普遍使用的是根據空白實驗測定MDL在這里 主要介紹目前國外水質檢測實驗室常用的測定MDL的低濃度加標法。

美國EPA規定在測定 MDL時最少測定 七個重復的低濃度加標樣品，加標的濃度要適宜 一般為預期MDL值的1-5倍 並接照給定分析方法的全過程進行處理和測定。

❾ 蛋白的常用蛋白鑒定方法

傳統的蛋白鑒定方法，如免疫印跡法、內肽的化學測序、已知或未知蛋白comigration分析，或者在一個有機體中有意義的基因的過表達通常耗時、耗力，不適合高流通量的篩選。目前，所選用的技術包括對於蛋白鑒定的圖象分析、微量測序、進一步對肽片段進行鑒定的氨基酸組分分析和與質譜相關的技術。 「滿天星」式的2-DE圖譜分析不能依靠本能的直覺，每一個圖象上斑點的上調、下調及出現、消失，都可能在生理和病理狀態下產生，必須依靠計算機為基礎的數據處理，進行定量分析。在一系列高質量的2-DE凝膠產生(低背景染色，高度的重復性)的前提下，圖象分析包括斑點檢測、背景消減、斑點配比和資料庫構建。
首先，採集圖象通常所用的系統是電荷耦合CCD(charge coupled device)照相機;激光密度儀(laser densitometers)和Phospho或Fluoro imagers，對圖象進行數字化。並成為以象素(pixels)為基礎的空間和網格。
其次，在圖象灰度水平上過濾和變形，進行圖象加工，以進行斑點檢測。利用Laplacian，Gaussian，DOG(difference of Gaussians) opreator使有意義的區域與背景分離，精確限定斑點的強度、面積、周長和方向。
圖象分析檢測的斑點須與肉眼觀測的斑點一致。在這一原則下，多數系統以控制斑點的重心或最高峰來分析，邊緣檢測的軟體可精確描述斑點外觀，並進行邊緣檢測和鄰近分析，以增加精確度。通過閾值分析、邊緣檢測、銷蝕和擴大斑點檢測的基本工具還可恢復共遷移的斑點邊界。以PC機為基礎的軟體Phoretix-2D正挑戰古老的Unix為基礎的2-D分析軟體包。
第三，一旦2-DE圖象上的斑點被檢測，許多圖象需要分析比較、增加、消減或均值化。由於在2-DE中出現100%的重復性是很困難的，由此凝膠間的蛋白質的配比對於圖象分析系統是一個挑戰。IPG技術的出現已使斑點配比變得容易。因此，較大程度的相似性可通過斑點配比向量演算法在長度和平行度觀測。用來配比的著名軟體系統包括Quest，Lips，Hermes，Gemini等，計算機方法如相似性、聚類分析、等級分類和主要因素分析已被採用，而神經網路、子波變換和實用分析在未來可被採用。配比通常由一個人操作，其手工設定大約50個突出的斑點作為「路標」，進行交叉配比。之後，擴展至整個膠。
例如：精確的PI和MW(分子量)的估計通過參考圖上20個或更多的已知蛋白所組成的標准曲線來計算未知蛋白的PI和MW。 在凝膠圖象分析系統依據已知蛋白質的pI值產生PI網路，使得凝膠上其它蛋白的PI按此分配。所估計的精確度大大依賴於所建網格的結構及標本的類型。已知的未被修飾的大蛋白應該作為標志，變性的修飾的蛋白的PI估計約在±0。25個單位。 同理，已知蛋白的理論分子量可以從資料庫中計算，利用產生的表觀分子量的網格來估計蛋白的分子量。 未被修飾的小蛋白的錯誤率大約30%，而翻譯後蛋白的出入更大。 故需聯合其他的技術完成鑒定。 蛋白質的微量測序已成為蛋白質分析和鑒定的基石，可以提供足夠的信息。盡管氨基酸組分分析和肽質指紋譜(PMF)可鑒定由2-DE分離的蛋白，但最普通的N-末端Edman降解仍然是進行鑒定的主要技術。目前已實現蛋白質微量測序的自動化。 首先使經凝膠分離的蛋白質直接印跡在PVDF膜或玻璃纖維膜上，染色、切割，然後直接置於測序儀中，可用於subpicomole水平的蛋白質的鑒定。 但有幾點需注意：Edman降解很緩慢，序列以每40 min 1個氨基酸的速率產生;與質譜相比，Edman降解消耗大;試劑昂貴，每個氨基酸花費3～4$。 這都說明泛化的Edman降解蛋白質不適合分析成百上千的蛋白質。然而，如果在一個凝膠上僅有幾個有意義的蛋白質，或者如果其他技術無法測定而克隆其基因是必需的，則需要進行泛化的Edman降解測序。
近來，應用自動化的Edman降解可產生短的N-末端序列標簽，這是將質譜的序列標簽概念用於Edman降解，業已成為一種強有力的蛋白質鑒定。當對Edman的硬體進行簡單改進，以迅速產生N-末端序列標簽達10～20個/d，序列檢簽將適於在較小的蛋白質組中進行鑒定。若聯合其他的蛋白質屬性，如氨基酸組分分析、肽質質量、表現蛋白質分子量、等電點，可以更加可信地鑒定蛋白質。選擇BLAST程序，可與資料庫相配比。目前，採用一種Tagldent的檢索程序，還可以進行種間比較鑒定，又提高了其在蛋白質組研究中的作用。 質譜已成為連接蛋白質與基因的重要技術，開啟了大規模自動化的蛋白質鑒定之門。用來分析蛋白質或多肽的質譜有兩個主要的部分，(1)樣品入機的離子源，(2)測量被介入離子的分子量的裝置。
首先是基質輔助激光解吸附電離飛行時間質譜(MALDI-TOF)為一脈沖式的離子化技術。它從固相標本中產生離子，並在飛行管中測其分子量。
其次是電噴霧質譜(ESI-MS)，是一連續離子化的方法，從液相中產生離子，聯合四極質譜或在飛行時間檢測器中測其分子量。
在MALDI-TOF中，最重要的進步是離子反射器(ion reflectron)和延遲提取(delayed ion extraction)，可達相當精確的分子量。在ESI-MS中，納米級電霧源(nano-electrospray source)的出現使得微升級的樣品在30～40 min內分析成為可能。
將反相液相色譜和串聯質譜(tandem MS)聯用，可在數十個picomole的水平檢測;若利用毛細管色譜與串聯質譜聯用，則可在低picomole到高femtomole水平檢測;當利用毛細管電泳與串聯質譜連用時，可在小於femtomole的水平檢測。甚至可在attomole水平進行。目前多為酶解、液相色譜分離、串聯質譜及計算機演算法的聯合應用鑒定蛋白質。下面以肽質指紋術和肽片段的測序來說明怎樣通過質譜來鑒定蛋白質。
(1)肽質指紋術
由Henzel等人於1993年提出。用酶(最常用的是胰酶)對由2-DE分離的蛋白在膠上或在膜上於精氨酸或賴氨酸的C-末端處進行斷裂，斷裂所產生的精確的分子量通過質譜來測量(MALDI-TOF-MS，或為ESI-MS)，這一技術能夠完成的肽質量可精確到0。1個分子量單位。所有的肽質量最後與資料庫中理論肽質量相配比(理論肽是由實驗所用的酶來「斷裂」蛋白所產生的)。配比的結果是按照資料庫中肽片段與未知蛋白共有的肽片段數目作一排行榜，「冠軍」肽片段可能代表一個未知蛋白。若冠亞軍之間的肽片段存在較大差異，且這個蛋白可與實驗所示的肽片段覆蓋良好，則說明正確鑒定的可能性較大。
(2)肽片段的部分測序
肽質指紋術對其自身而言，不能揭示所衍生的肽片段或蛋白質。為進一步鑒定蛋白質，出現了一系列的質譜方法用來描述肽片段。用酶或化學方法從N-或C-末端按順序除去氨基酸，形成梯形肽片段(ladder peptide)。
首先以一種可控制的化學模式從N-末端降解，可產生大小不同的一系列的梯形肽片段，所得一定數目的肽質量由MALDI-TOF-MS測量。另一種方法涉及羧基肽酶的應用，從C-末端除去不同數目的氨基酸形成肽片段。化學法和酶法可產生相對較長的序列，其分子量精確至以區別賴氨酸和谷氨醯胺。或者，在質譜儀內應用源後衰變(post-source decay，PSD)和碰撞誘導解離(collision-inced dissociation，CID)，目的是產生包含有僅異於一個氨基酸殘基質量的一系列肽峰的質譜。因此，允許推斷肽片段序列。 肽片段PSD的分析在MALDI反應器上能產生部分序列信息。首先進行肽質指紋鑒定。 之後，一個有意義的肽片段在實驗儀器質譜儀被選作「母離子」，在飛行至離子反應器的過程中降解為「子離子」。在反應器中，用逐漸降低的電壓可測量至檢測器的不同大小的片段。但經常產生不完全的片段。現在用肽片段來測序的方法始於70年代末的CID，可以一個三聯四極質譜ESI-MS或MALDI-TOF-MS聯合碰撞器內來完成。在ESI-MS中，由電霧源產生的肽離子在質譜儀的第一個四極質譜中測量，有意義的肽片段被送至第二個四極質譜中，惰性氣體轟擊使其成為碎片，所得產物在第三個四極質譜中測量。與MALDI-PSD相比，CID穩定、強健、普遍，肽離子片段基本沿著醯胺鍵的主架被轟擊產生梯形序列。 連續的片段間差異決定此序列在那一點的氨基酸的質量。由此，序列可被推測。由CID圖譜還可獲得的幾個序列的殘基，叫做「肽序列標簽」。這樣，聯合肽片段母離子的分子量和肽片段距N- C端的距離將足以鑒定一個蛋白質。 1977年首次作為鑒定蛋白質的一種工具，是一種獨特的「腳印」技術。利用蛋白質異質性的氨基酸組分特徵，成為一種獨立於序列的屬性，不同於肽質量或序列標簽。Latter首次表明氨基酸組分的數據能用於從2-DE凝膠上鑒定蛋白質。 通過放射標記的氨基酸來測定蛋白質的組分，或者將蛋白質印跡到PVDF膜上，在155℃進行酸性水解1 h，通過這一簡單步驟的氨基酸的提取，每一樣品的氨基酸在40min內自動衍生並由色譜分離，常規分析為100個蛋白質/周。依據代表兩組分間數目差異的分數，對資料庫中的蛋白質進行排榜，「冠軍」蛋白質具有與未知蛋白質最相近的組分，考慮冠亞軍蛋白質分數之間的差異，僅處於冠軍的蛋白質的可信度大。Internet上存在多個程序可用於氨基酸組分分析，如AACompIdent，ASA，FINDER，AAC-PI，PROP-SEARCH等，其中，在PROP-SEARCH中，組分、序列和氨基酸的位置被用來檢索同源蛋白質。 但仍存在一些缺點，如由於不足的酸性水解或者部分降解會產生氨基酸的變異。故應聯合其他的蛋白質屬性進行鑒定。

❿ 各種泄漏測試方法和泄漏測試儀器都有那些

氣密性檢測儀又叫密封性測試儀、測漏儀、檢漏儀，是一種先進的無損檢測方法，通過對產品進行充氣（壓縮空氣或氮氣）、穩壓、檢測，然後由萬肯檢漏系統根據一系列的分析采樣及計算得出其壓降（壓力衰減）值、泄漏速率等，從而對產品做出判斷。目前最高常見的測試方法（特指萬肯檢漏系統）有直壓法(絕對壓力法)、差壓法、密閉容腔法（定量法，容積法）、流量法及質量流量法。

一、直壓法

直壓法又叫絕對壓力法，適用於密封測試要求精度不高或低壓的工件測試，IP65防水測試等。

泄漏檢測原理：通過調壓閥往被測工件內腔充入一定壓力的氣體（壓縮空氣或氮氣），達到設定的壓力後，切斷被測工件與氣源氣路，保持一定時間使其壓力趨向穩定，穩壓期間儀器會根據泄漏情況優先判斷工件是否存在大漏，然後進入檢測階段，壓力感測器記錄當前的實時壓力示值，檢測一段時間後，再次讀取實時壓力示值並和此前記錄的壓力示值進行比較，若被測工件有泄漏，則兩次壓力的差值就是該工件在檢測周期內的壓降，數值越大則表示工件泄漏越嚴重。如果差值在允許范圍內，則認為被測工件合格。反之，為不合格。

二、差壓法

差壓氣密性檢測方式又叫比較法，適用於IP防水測試等常用氣密性測試，包括：燃油泵，變速箱，電機，線束，電池包pack，控制器(VCU)，發動機總成，缸體，缸蓋，進氣歧管，散熱器，倒車雷達，手機配件，手環配件，手錶配件，高頻頭，壓鑄鋁件，閥門管件等。

差壓法測試就是在直壓力測試的基礎上，增加了差壓感測器，它的特點是量程小，解析度高，主要應用在一些密封測試精度高的工件測試。

充氣時，下圖所有閥組均全部打開，差壓感測器兩端壓力一樣，穩壓開始時，閥組關閉，壓力由波動趨向穩定，差壓感測器標准件端壓力保持不變，另一端則連接到測試工件，當測試端存在泄漏時，測試端壓力下降。差壓感測器對比兩端的壓力，從而計算出微小泄漏。

三、密閉容腔法

密閉容腔法又叫定量法、容積法，適用於手環，攝像頭，手機，手錶，汽車燈，戶外燈，藍牙耳機，胎壓感測器，電動牙刷，手電筒，舞台燈，對講機等沒有充氣孔的工件測試。

測試方法是將待檢工件放入一個密封的容腔內，啟動測試後，萬肯檢漏系統將氣路開關閥1及開關閥3打開，往氣體定量裝置充氣，達到一定量的氣壓後，氣路開關閥1及開關閥3關閉，氣路開關閥4打開，定量氣體裝置的氣體就會釋放到測試容腔內。如果工件有大漏，那麼壓力就會很快下降，超過我們設定的低限值，系統就會報警。如果工件有微漏，那麼壓力就會緩慢下降，可以被萬肯高精度測漏儀檢測到。

四、流量法

適用於IP65防水測試及工件流通性測試，如：輸液管，毛細銅管，喇叭，防水透氣膜等。

檢測要求進氣源壓力必須超過測試壓力1bar以上，通過調壓閥進行調壓後，氣體通過流量感測器進入測試工件；直壓感測器實時監測測試工件內部壓力是否能達到要求，如果達到要求，則氣體通過流量感測器的數值就是該工件在該壓力下的流量。

五、質量流量法

適用於變速箱殼體總成，電池包pack，控制器(VCU)、汽車散熱器、汽車電機等大體積小泄漏的工件，也可減少溫度等環境因素對測試的影響。

測試方法是在充氣時，先往儲氣罐端充氣，達到一定的壓力後，切斷氣源管路，關閉進氣閥，打開待測工件端開關閥，穩定後開始進行檢測，若測試端有泄漏，測試腔內的氣體就會往測試端流動，此時可以用質量流量計檢測從儲氣端往測試端的泄漏率。通過公式計算出整個系統的泄漏量。

氣密性檢測儀應用領域：

汽車行業：車載攝像頭，高低壓線束，連接器，新能源電池包，整車控制器（VCU），氧感測器，車燈,散熱器，充電槍，汽車發動機及其零配件,水箱，發動機控制器，電機控制器，變速箱控制器，電機，車橋，變速箱，燃油泵，進排氣歧管，輪轂，渦輪增壓器，制動系統，燃油系統及管路，進氣/排氣系統，水循環系統，空調蒸發器，冷凝器，汽車充電槍控制盒等。

智能穿戴：智能手環，三防手機，手機卡托，TYPE-C，手錶，藍牙耳機，智能眼鏡，智能頭箍，水下報警器等。

家電行業：電飯煲，電磁爐，防水插座,手電筒，加熱水杯，咖啡機，榨汁機，攪拌機，吸塵器，水壺，空氣清新機，加濕器，洗碗機，電熨斗，電冰箱，空調系統，水泵，遙控器，防水插排插座，電暖器，瓶蓋等。

電子消費：電動剃須刀,電動牙刷，電動洗浴頭,,運動音響，藍牙音箱，脫毛器，潛水攝像機等。

線材連接：新能源汽車高壓線束、低壓線束、充電樁線束、攝像頭線束、Type-C線束、倒車雷達線束、連接器、充電插座等。

安防照明：戶外燈具、路燈、潛水手電筒、舞台燈、戶外監控攝像槍等。

醫療器械：導管類、透析設備、噴霧器、接頭類等。

閥門管道：水龍頭，閥門，管道，接頭等。

其它：毛細管、銅管、壓鑄件、高頻頭、焊接件等。