质谱检测器算法

❶ （蛋白质质谱数据处理有哪些算法

现在的质谱公司都为自己的仪器配有全套的分析软件，我们这用的是Agilent B0200版的。但这台机器是48G内存，两个8核CPU，不知道你那电脑能不能运行这样的软件。建议你去实验室找一台质谱，在他的服务器上做分析。（数据文件要刻在光盘上带过去）

❷ 安捷伦7890A气相色谱仪 灵敏度怎么看

1）灵敏度不是看出来的，是经过实验并且计算出来的。根据不同的检测器，有不同的算法，你可以参考JJG 700-1999气相色谱的检定规程，这在网络上很容易找到。
2）你所说的做标准曲线是不是指的是校正曲线呀，下面的例子参考:
如果是内外标分析，单击Calibration菜单，点击New calibration table选项，进入Calibrate编辑画面。单击Level右侧的白色方框，输入1，进入1级校正，单击OK，进入Calibration table画面，选择overview，进入1级校正表的编辑。单击组份的单元格，使其变成兰色，输入组份含量和名称，如果是内标定量，还要输入内标物的浓度，并将ISTD选为YES，伴随组份含量的输入，Calibration table右侧的坐标会给出响应的一级校正曲线，单击OK完成。在Load signal中的File name中调用下一张谱图在Calibration中选择Calibrate点击Average选中，点击OK，完成同一样品的平均校正曲线表。调用待测样品谱图，将Report下的Specify report中的calculate项选为ESTD%（内标为ISTD%），样品含量会直接输出。

❸ 三聚氰胺的计算方法有几种

大概5，6种吧

❹ 请大家帮忙翻译一下这个段落

Proteomic analysis 蛋白质组分析
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.
将血清试样解冻后，置于一个C16疏水性蛋白芯片，然后用美国加尼福尼亚费蒙市赛弗吉公司生产的2 SELDI-TOF蛋白质指纹质谱仪进行检测分析。低于400时的质量分辨率（定义为m/Δm）经常可达到9；质量准确性通过使用肽类血管紧张素校准每日进行测定。

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.
通过用本系统我们获得0.1%的质量准确性。低于20000质荷比（M/Z）范围的肽与蛋白质被α-cyano-4-羟基苯丙烯酸电离作为基质，这是最有效检测在这质量范围内的蛋白质与肽。
这些芯片以下列的设置被进行手工分析：激光强度240、检测器灵敏度10、质量焦点6000、位置50、分子质量范围0-20000 Da 以及对每个试样平均进行50次射击。

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.
数据不经过过滤被收集作为随后的分析使用。正极与对照同时开启，混集在单一芯片及多芯片上；操作者分不清哪个是哪个。最初试样组中的任何试样都不会用于最终的隐蔽验证组。

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.
将一个健康女性及其对照男性的血清分别被施与100片分开的c16芯片上的单一毒饵表面区域，以及施在12片个别芯片的所有八个毒饵表面上，进行批间和批内分析以便测定其重现性。

Analytical procere 分析步骤
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.
我们开发了一个分析工具，它能结合遗传算法里的元素；这是Kohonen最先发表的霍兰聚集分析法。遗传算法与自然选择的运行方式类似。分析所输入的参数是由SELDI-TOF（表面增强激光解吸离子化飞行时间）所产生的蛋白质组光谱的ASCII码文件。

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.
每个光谱哦组成是X轴上的15200质荷比值，在Y 轴上有对应的振幅值。与初步数据隔离的最佳定义质荷比值上，算法的输出是最合适的振幅子集。分析分为两期进行：初期使用已知的血清试样，以及用隐蔽试样的检测期。

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（图示1），将两个初期组的质谱进行比较，就是一组50名经活检确诊的癌患者，以及一组50名不受影响患者和对照。通过利用反复搜寻算法，在光谱X轴上发现一个重要值的子集。该子集被判断为重要是因为在这些质荷比值的振幅模式，将卵巢癌患者的血清与不受影响的人群完全隔离。

注：SELDI-TOF ：Surface enhanced laser desorption/ionization-time of flight
表面增强激光解吸离子化飞行时间

还有，文章有点长，翻译用时不少，该加分哟！！

-英语牛人团荣誉会员-

❺ 质谱仪是测量带电粒子的质量和分析同位素的重要工具。它能测量电荷量吗

有些地方可以，有些地方不可以。
质谱仪的检测器不能分辨质量，质量选择和检测是分离的过程。
首先说一下四级杆质谱和飞行时间质谱的检测方法。他们的检测器通过在检测器壁施加高电压，而使的当有电荷撞击到侧壁的时候产生电子雪崩。这些电子最终被送到一个检测板上，这个版的直径非常小，通常的单检测器上面的检测板大小大约是2-5mm.实际上在这个检测板上面产生了一个电流，这个电流触发一个运算放大器给出一个电压信号。通过测量电流的强度来判断离子浓度。这里的问题是，判断离子浓度的时候，我们给出的基本假设就是所带电荷量为1.质谱仪当中有很多中方法和算法来解决这种多重带电的问题。
对于另外一种质谱仪，FT-ICR，检测方法是让离子在强磁场中旋转，当离子近距离划过检测器表面的时候，会在检测器表面产生感应电荷。这个感应电荷产生的频率和离子旋转频率有关。由此来推算离子质量。
那么，如果充电的方法是让被检测物带上一个电子的电荷，那么质量上不会产生很大变化。然而使用软电离方法，比如通过H3O+给物质带电（多用于气相有机物检测,PTR-MS），每多带一个电荷的同时产生了质量改变，质谱就可以检测出带电数量。

❻ MS上的blend 和miscribility有什么区别

写在前面

BlendMask是一阶段的密集实例分割方法，结合了Top-down和Bottom-up的方法的思路。它通过在anchor-free检测模型FCOS的基础上增加了Bottom Mole提取low-level的细节特征，并在instance-level上预测一个attention；借鉴FCIS和YOLACT的融合方法，作者提出了Blender模块来更好地融合这两种特征。最终，BlendMask在COCO上的精度（41.3AP）与速度（BlendMask-RT 34.2mAP, 25FPS on 1080ti）都超越了Mask R-CNN。

这篇文章虽然精度、速度高，但创新点不能算突出。好在实验做的很充足，优化模型的思路也很值得借鉴，最后还专门对比了下Mask R-CNN，好评~

背景介绍

本文主要讨论的是密集实例分割（ Dense instance segmentation），密集实例分割也同样有top-down和bottom-up两类方法。

Top-down 方法

自上而下的密集实例分割的开山鼻祖是DeepMask，它通过滑动窗口的方法，在每个空间区域上都预测一个mask proposal。这个方法存在以下三个缺点：

• mask与特征的联系（局部一致性）丢失了，如DeepMask中使用全连接网络去提取mask

• 特征的提取表示是冗余的， 如DeepMask对每个前景特征都会去提取一次mask

• 下采样（使用步长大于1的卷积）导致的位置信息丢失

Bottom-up 方法

自下而上的密集实例分割方法的一般套路是，通过生成per-pixel的embedding特征，再使用聚类和图论等后处理方法对其进行分组归类。这种方法虽然保持了更好的低层特征（细节信息和位置信息），但也存在以下缺点：

• 对密集分割的质量要求很高，会导致非最优的分割

• 泛化能力较差，无法应对类别多的复杂场景

• 后处理方法繁琐

混合方法

本文想要结合这两种思路，利用top-down方法生成的instance-level的高维信息（如bbox），对bottom-up方法生成的 per-pixel prediction进行融合。因此，本文基于FCOS提出简洁的算法网络BlendMask。借鉴FCIS（裁剪）和YOLACT（权重加法）的思想，提出一种Blender模块，能够更好地融合包含instance-level的全局性信息和提供细节和位置信息的低层特征。

总体思路

BlendMask的整体架构如下图所示，包含一个detector mole和BlendMask mole。文中的detector mole直接用的FCOS，BlendMask模块则由三部分组成：bottom mole用来对底层特征进行处理，生成的score map称为Base；top layer串接在检测器的box head上，生成Base对应的top level attention；最后是blender来对Base和attention进行融合。




BlendMask-RT


作者同时也设置了一个快速版的BlendMask-RT，用以对比速度。快速版的改动如下：

• prediction head的卷积数量减为3

• 使用YOLACT中的Proto-FPN作为bottom mole，将box tower和classification tower合并为一个（这里存疑）

❼ 中药药物代谢动力学的目录

第一章 绪论1
第一节 中药药动学的有关概念1
一、药动学的概念1
二、药动学参数1
三、中药药动学的概念6
四、中药复方药动学的概念6
第二节 中药药动学研究的内容和方法7
一、中药有效成分药动学研究7
二、中药有效部位药动学研究7
三、中药复方药动学研究8
四、体内药物分析的性质、意义和任务9
五、体内药物分析的对象与特点10
第三节 中药药动学研究的特点11
第四节 中药药动学与其他学科的关系12
第五节 中药药动学发展概况13
一、中医药理论对中草药制剂体内过程的相关论述13
二、国外中草药药代动力学研究概况14
三、新中国中草药药代动力学研究进展15
第六节 中药药动学研究展望17
一、创立新理论、建立新方法17
二、加强对中草药单、复方的药代动力学研究17
三、开展中草药临床药代动力学研究17
四、加强毒性中草药药代动力学研究17
五、开展深层次的中药药动学?药效学（PK?PD）模型研究18
六、深化与提高药代动力学研究水平18
参考文献19
第二章 药物在体内的存在状态与药物代谢20
第一节 药物在体内存在的状态20
一、药物与血浆蛋白质结合20
二、药物的血浆蛋白结合率测定24
第二节 药物代谢26
一、氧化反应27
二、还原反应41
三、水解反应42
四、结合反应43
参考文献47
第三章 中药药动学生物样品预处理方法48
第一节 常用生物样品48
一、常用生物样品的种类与采集48
二、样本的代表性50
三、样品的贮存51
第二节 中药药动学生物样品预处理方法52
一、预处理的目的52
二、预处理方法53
三、中草药活性成分血尿样品的预处理56
参考文献57
第四章 中药体内活性成分的测定方法58
第一节 分析方法的设计与评价58
一、分析方法的设定依据58
二、方法建立的一般实验步骤58
三、方法的评价59
第二节 气相色谱法63
一、色谱条件64
二、衍生化法67
三、体内样品中药物浓度的定量方法67
四、顶空分析法72
第三节 高效液相色谱法74
一、HPLC法分类75
二、化学键合相77
三、检测器81
四、键合相色谱法86
五、定量方法92
六、定性方法94
七、HPLC色谱条件的选择94
第四节 色谱?质谱联用技术97
一、气相色谱与质谱联用97
二、液相色谱与质谱联用106
三、质谱?质谱联用109
四、色质联用技术在体内药物分析中的应用111
第五节 薄层色谱法118
一、原理与特点118
二、影响TLC的因素118
三、TLC的定性与定量120
四、高效薄层色谱法121
第六节 比色法122
一、概述122
二、应用122
第七节 可见?紫外分光光度法125
一、概述125
二、几种消除干扰的方法125
三、应用129
第八节 荧光分光光度法133
一、原理与特点133
二、荧光与药物分子结构的关系135
三、影响荧光强度的因素135
四、直接荧光测定法136
五、诱发荧光测定法136
六、胶束荧光法136
第九节 原子吸收分光光度法138
一、原理与特点138
二、仪器设备138
三、定量方法138
第十节 免疫分析法139
一、放射免疫分析139
二、酶免疫分析143
三、化学发光免疫分析145
四、荧光免疫分析146
第十一节 毛细管电泳法148
一、基本原理148
二、分析参数151
三、分离模式154
四、仪器装置161
五、毛细管电泳法在体内药物分析中的应用164
参考文献169
第五章 中药药动学研究方法170
第一节 血药浓度法170
一、直接血药浓度法170
二、中药效应成分血药浓度法171
三、血药浓度法的特点与评价172
第二节 药理效应法172
一、Smolen法173
二、效量半衰期法175
三、药效作用期法177
四、效应半衰期法179
五、药理效应法的特点与评价180
参考文献182
第六章 药代动力学与药效动力学结合模型183
第一节 概述183
第二节 药动学模型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
第三节 药效学模型201
一、药效指标的选择201
二、血药浓度?效应曲线的类型201
三、药效学模型分类202
第四节 药动学与药效学结合模型203
一、理论基础203
二、效应室的归属204
三、一房室PK?PD模型205
四、二房室PK?PD模型207
五、药动学和药效学参数的估算方法及其意义208
六、研究的基本步骤209
第五节 药动学与药效学结合模型的应用210
一、药物的药动学与药效学结合研究210
二、药物及其活性代谢物的药动学与药效学结合研究214
三、药物的药动学和药效学相互作用研究216
参考文献218
第七章 中药药动学数据的计算及常用软件219
一、最小二乘法的一般原理219
二、非线性最小二乘法算法的比较220
三、曲线拟合的影响因素221
四、常用的药动学拟合程序224
参考文献227
第八章 中药药动学研究实例228
第一节 常用中草药的药动学研究实例228
一、葛根228
二、川芎229
三、大黄231
四、甘草233
五、远志236
六、丹参237
七、黄芩238
八、人参240
九、三七243
第二节 中成药的药动学研究实例243
一、板蓝根注射液243
二、养阴通脑颗粒244
参考文献248
……

❽ 如何计算方法检出限

方法检出限的测定必须包括该分析方法中涉及的所有样品测试步骤.

1. 根据下述原则之一,并结合经验,估计检出限:

(a) 相应于3-5倍仪器信/噪比的浓度值;

(b) 将分析物配在空白水中,用仪器重复测定值标准偏差的3倍所对应的浓度值;

(c) 标准曲线在低浓度端的折点(灵敏度明显变化之处);

2. 空白水(试剂水)中应尽可能不含待测分析物,或其中的待测物、干扰物低于方法检出限.

3.(a) 若用空白加标的方式作方法检出限,将分析物加到空白水中配置一个标准浓度样,该浓度值是估计的方法检出限值的1-5倍.然后进行步骤4.

(b) 若方法检出限在实际样品基体中作出,则分析样品,若测定值在估计检出限的3-5倍范围内,则进行步骤4;若测定值低于估计检出限,则需要在样品中加入已知量的待测物,使得待测物的浓度在估计检出限的3-5倍范围内;若测定值高于5倍的估计检出限,则需重新选择另一个具有同样基体、但浓度水平较低的实际样品.

4. 按照样品分析的全部步骤,最少分析7次样品,用所得的结果来计算方法检出限,如果需要作空白测定来计算分析物的测定结果,则每个样品均要作分别的空白测定,在相应的样品测定值中减去平均空白测定值.

5. 计算平行测定的标准偏差

(8)质谱检测器算法扩展阅读

方法检出限(Method Detection Limit, MDL)是指 在通过某一种分析方法的全部处理和测定过程之后(包括样品制备和样品测定) 被测定物质产生的信号能以99%置信度区别于空白样品而被测定出来的最低浓度。方法的险出限与仪器的检出限相似 ，但考虑了样品分析前的所有制备过程的影响。方法检出限的测定方法

方法的检出限一般采用统计的方法确定。国内目前普遍使用的是根据空白实验测定MDL在这里 主要介绍目前国外水质检测实验室常用的测定MDL的低浓度加标法。

美国EPA规定在测定 MDL时最少测定 七个重复的低浓度加标样品，加标的浓度要适宜 一般为预期MDL值的1-5倍 并接照给定分析方法的全过程进行处理和测定。

❾ 蛋白的常用蛋白鉴定方法

传统的蛋白鉴定方法，如免疫印迹法、内肽的化学测序、已知或未知蛋白comigration分析，或者在一个有机体中有意义的基因的过表达通常耗时、耗力，不适合高流通量的筛选。目前，所选用的技术包括对于蛋白鉴定的图象分析、微量测序、进一步对肽片段进行鉴定的氨基酸组分分析和与质谱相关的技术。 “满天星”式的2-DE图谱分析不能依靠本能的直觉，每一个图象上斑点的上调、下调及出现、消失，都可能在生理和病理状态下产生，必须依靠计算机为基础的数据处理，进行定量分析。在一系列高质量的2-DE凝胶产生(低背景染色，高度的重复性)的前提下，图象分析包括斑点检测、背景消减、斑点配比和数据库构建。
首先，采集图象通常所用的系统是电荷耦合CCD(charge coupled device)照相机;激光密度仪(laser densitometers)和Phospho或Fluoro imagers，对图象进行数字化。并成为以象素(pixels)为基础的空间和网格。
其次，在图象灰度水平上过滤和变形，进行图象加工，以进行斑点检测。利用Laplacian，Gaussian，DOG(difference of Gaussians) opreator使有意义的区域与背景分离，精确限定斑点的强度、面积、周长和方向。
图象分析检测的斑点须与肉眼观测的斑点一致。在这一原则下，多数系统以控制斑点的重心或最高峰来分析，边缘检测的软件可精确描述斑点外观，并进行边缘检测和邻近分析，以增加精确度。通过阈值分析、边缘检测、销蚀和扩大斑点检测的基本工具还可恢复共迁移的斑点边界。以PC机为基础的软件Phoretix-2D正挑战古老的Unix为基础的2-D分析软件包。
第三，一旦2-DE图象上的斑点被检测，许多图象需要分析比较、增加、消减或均值化。由于在2-DE中出现100%的重复性是很困难的，由此凝胶间的蛋白质的配比对于图象分析系统是一个挑战。IPG技术的出现已使斑点配比变得容易。因此，较大程度的相似性可通过斑点配比向量算法在长度和平行度观测。用来配比的着名软件系统包括Quest，Lips，Hermes，Gemini等，计算机方法如相似性、聚类分析、等级分类和主要因素分析已被采用，而神经网络、子波变换和实用分析在未来可被采用。配比通常由一个人操作，其手工设定大约50个突出的斑点作为“路标”，进行交叉配比。之后，扩展至整个胶。
例如：精确的PI和MW(分子量)的估计通过参考图上20个或更多的已知蛋白所组成的标准曲线来计算未知蛋白的PI和MW。 在凝胶图象分析系统依据已知蛋白质的pI值产生PI网络，使得凝胶上其它蛋白的PI按此分配。所估计的精确度大大依赖于所建网格的结构及标本的类型。已知的未被修饰的大蛋白应该作为标志，变性的修饰的蛋白的PI估计约在±0。25个单位。 同理，已知蛋白的理论分子量可以从数据库中计算，利用产生的表观分子量的网格来估计蛋白的分子量。 未被修饰的小蛋白的错误率大约30%，而翻译后蛋白的出入更大。 故需联合其他的技术完成鉴定。 蛋白质的微量测序已成为蛋白质分析和鉴定的基石，可以提供足够的信息。尽管氨基酸组分分析和肽质指纹谱(PMF)可鉴定由2-DE分离的蛋白，但最普通的N-末端Edman降解仍然是进行鉴定的主要技术。目前已实现蛋白质微量测序的自动化。 首先使经凝胶分离的蛋白质直接印迹在PVDF膜或玻璃纤维膜上，染色、切割，然后直接置于测序仪中，可用于subpicomole水平的蛋白质的鉴定。 但有几点需注意：Edman降解很缓慢，序列以每40 min 1个氨基酸的速率产生;与质谱相比，Edman降解消耗大;试剂昂贵，每个氨基酸花费3～4$。 这都说明泛化的Edman降解蛋白质不适合分析成百上千的蛋白质。然而，如果在一个凝胶上仅有几个有意义的蛋白质，或者如果其他技术无法测定而克隆其基因是必需的，则需要进行泛化的Edman降解测序。
近来，应用自动化的Edman降解可产生短的N-末端序列标签，这是将质谱的序列标签概念用于Edman降解，业已成为一种强有力的蛋白质鉴定。当对Edman的硬件进行简单改进，以迅速产生N-末端序列标签达10～20个/d，序列检签将适于在较小的蛋白质组中进行鉴定。若联合其他的蛋白质属性，如氨基酸组分分析、肽质质量、表现蛋白质分子量、等电点，可以更加可信地鉴定蛋白质。选择BLAST程序，可与数据库相配比。目前，采用一种Tagldent的检索程序，还可以进行种间比较鉴定，又提高了其在蛋白质组研究中的作用。 质谱已成为连接蛋白质与基因的重要技术，开启了大规模自动化的蛋白质鉴定之门。用来分析蛋白质或多肽的质谱有两个主要的部分，(1)样品入机的离子源，(2)测量被介入离子的分子量的装置。
首先是基质辅助激光解吸附电离飞行时间质谱(MALDI-TOF)为一脉冲式的离子化技术。它从固相标本中产生离子，并在飞行管中测其分子量。
其次是电喷雾质谱(ESI-MS)，是一连续离子化的方法，从液相中产生离子，联合四极质谱或在飞行时间检测器中测其分子量。
在MALDI-TOF中，最重要的进步是离子反射器(ion reflectron)和延迟提取(delayed ion extraction)，可达相当精确的分子量。在ESI-MS中，纳米级电雾源(nano-electrospray source)的出现使得微升级的样品在30～40 min内分析成为可能。
将反相液相色谱和串联质谱(tandem MS)联用，可在数十个picomole的水平检测;若利用毛细管色谱与串联质谱联用，则可在低picomole到高femtomole水平检测;当利用毛细管电泳与串联质谱连用时，可在小于femtomole的水平检测。甚至可在attomole水平进行。目前多为酶解、液相色谱分离、串联质谱及计算机算法的联合应用鉴定蛋白质。下面以肽质指纹术和肽片段的测序来说明怎样通过质谱来鉴定蛋白质。
(1)肽质指纹术
由Henzel等人于1993年提出。用酶(最常用的是胰酶)对由2-DE分离的蛋白在胶上或在膜上于精氨酸或赖氨酸的C-末端处进行断裂，断裂所产生的精确的分子量通过质谱来测量(MALDI-TOF-MS，或为ESI-MS)，这一技术能够完成的肽质量可精确到0。1个分子量单位。所有的肽质量最后与数据库中理论肽质量相配比(理论肽是由实验所用的酶来“断裂”蛋白所产生的)。配比的结果是按照数据库中肽片段与未知蛋白共有的肽片段数目作一排行榜，“冠军”肽片段可能代表一个未知蛋白。若冠亚军之间的肽片段存在较大差异，且这个蛋白可与实验所示的肽片段覆盖良好，则说明正确鉴定的可能性较大。
(2)肽片段的部分测序
肽质指纹术对其自身而言，不能揭示所衍生的肽片段或蛋白质。为进一步鉴定蛋白质，出现了一系列的质谱方法用来描述肽片段。用酶或化学方法从N-或C-末端按顺序除去氨基酸，形成梯形肽片段(ladder peptide)。
首先以一种可控制的化学模式从N-末端降解，可产生大小不同的一系列的梯形肽片段，所得一定数目的肽质量由MALDI-TOF-MS测量。另一种方法涉及羧基肽酶的应用，从C-末端除去不同数目的氨基酸形成肽片段。化学法和酶法可产生相对较长的序列，其分子量精确至以区别赖氨酸和谷氨酰胺。或者，在质谱仪内应用源后衰变(post-source decay，PSD)和碰撞诱导解离(collision-inced dissociation，CID)，目的是产生包含有仅异于一个氨基酸残基质量的一系列肽峰的质谱。因此，允许推断肽片段序列。 肽片段PSD的分析在MALDI反应器上能产生部分序列信息。首先进行肽质指纹鉴定。 之后，一个有意义的肽片段在实验仪器质谱仪被选作“母离子”，在飞行至离子反应器的过程中降解为“子离子”。在反应器中，用逐渐降低的电压可测量至检测器的不同大小的片段。但经常产生不完全的片段。现在用肽片段来测序的方法始于70年代末的CID，可以一个三联四极质谱ESI-MS或MALDI-TOF-MS联合碰撞器内来完成。在ESI-MS中，由电雾源产生的肽离子在质谱仪的第一个四极质谱中测量，有意义的肽片段被送至第二个四极质谱中，惰性气体轰击使其成为碎片，所得产物在第三个四极质谱中测量。与MALDI-PSD相比，CID稳定、强健、普遍，肽离子片段基本沿着酰胺键的主架被轰击产生梯形序列。 连续的片段间差异决定此序列在那一点的氨基酸的质量。由此，序列可被推测。由CID图谱还可获得的几个序列的残基，叫做“肽序列标签”。这样，联合肽片段母离子的分子量和肽片段距N- C端的距离将足以鉴定一个蛋白质。 1977年首次作为鉴定蛋白质的一种工具，是一种独特的“脚印”技术。利用蛋白质异质性的氨基酸组分特征，成为一种独立于序列的属性，不同于肽质量或序列标签。Latter首次表明氨基酸组分的数据能用于从2-DE凝胶上鉴定蛋白质。 通过放射标记的氨基酸来测定蛋白质的组分，或者将蛋白质印迹到PVDF膜上，在155℃进行酸性水解1 h，通过这一简单步骤的氨基酸的提取，每一样品的氨基酸在40min内自动衍生并由色谱分离，常规分析为100个蛋白质/周。依据代表两组分间数目差异的分数，对数据库中的蛋白质进行排榜，“冠军”蛋白质具有与未知蛋白质最相近的组分，考虑冠亚军蛋白质分数之间的差异，仅处于冠军的蛋白质的可信度大。Internet上存在多个程序可用于氨基酸组分分析，如AACompIdent，ASA，FINDER，AAC-PI，PROP-SEARCH等，其中，在PROP-SEARCH中，组分、序列和氨基酸的位置被用来检索同源蛋白质。 但仍存在一些缺点，如由于不足的酸性水解或者部分降解会产生氨基酸的变异。故应联合其他的蛋白质属性进行鉴定。

❿ 各种泄漏测试方法和泄漏测试仪器都有那些

气密性检测仪又叫密封性测试仪、测漏仪、检漏仪，是一种先进的无损检测方法，通过对产品进行充气（压缩空气或氮气）、稳压、检测，然后由万肯检漏系统根据一系列的分析采样及计算得出其压降（压力衰减）值、泄漏速率等，从而对产品做出判断。目前最高常见的测试方法（特指万肯检漏系统）有直压法(绝对压力法)、差压法、密闭容腔法（定量法，容积法）、流量法及质量流量法。

一、直压法

直压法又叫绝对压力法，适用于密封测试要求精度不高或低压的工件测试，IP65防水测试等。

泄漏检测原理：通过调压阀往被测工件内腔充入一定压力的气体（压缩空气或氮气），达到设定的压力后，切断被测工件与气源气路，保持一定时间使其压力趋向稳定，稳压期间仪器会根据泄漏情况优先判断工件是否存在大漏，然后进入检测阶段，压力传感器记录当前的实时压力示值，检测一段时间后，再次读取实时压力示值并和此前记录的压力示值进行比较，若被测工件有泄漏，则两次压力的差值就是该工件在检测周期内的压降，数值越大则表示工件泄漏越严重。如果差值在允许范围内，则认为被测工件合格。反之，为不合格。

二、差压法

差压气密性检测方式又叫比较法，适用于IP防水测试等常用气密性测试，包括：燃油泵，变速箱，电机，线束，电池包pack，控制器(VCU)，发动机总成，缸体，缸盖，进气歧管，散热器，倒车雷达，手机配件，手环配件，手表配件，高频头，压铸铝件，阀门管件等。

差压法测试就是在直压力测试的基础上，增加了差压传感器，它的特点是量程小，分辨率高，主要应用在一些密封测试精度高的工件测试。

充气时，下图所有阀组均全部打开，差压传感器两端压力一样，稳压开始时，阀组关闭，压力由波动趋向稳定，差压传感器标准件端压力保持不变，另一端则连接到测试工件，当测试端存在泄漏时，测试端压力下降。差压传感器对比两端的压力，从而计算出微小泄漏。

三、密闭容腔法

密闭容腔法又叫定量法、容积法，适用于手环，摄像头，手机，手表，汽车灯，户外灯，蓝牙耳机，胎压传感器，电动牙刷，手电筒，舞台灯，对讲机等没有充气孔的工件测试。

测试方法是将待检工件放入一个密封的容腔内，启动测试后，万肯检漏系统将气路开关阀1及开关阀3打开，往气体定量装置充气，达到一定量的气压后，气路开关阀1及开关阀3关闭，气路开关阀4打开，定量气体装置的气体就会释放到测试容腔内。如果工件有大漏，那么压力就会很快下降，超过我们设定的低限值，系统就会报警。如果工件有微漏，那么压力就会缓慢下降，可以被万肯高精度测漏仪检测到。

四、流量法

适用于IP65防水测试及工件流通性测试，如：输液管，毛细铜管，喇叭，防水透气膜等。

检测要求进气源压力必须超过测试压力1bar以上，通过调压阀进行调压后，气体通过流量传感器进入测试工件；直压传感器实时监测测试工件内部压力是否能达到要求，如果达到要求，则气体通过流量传感器的数值就是该工件在该压力下的流量。

五、质量流量法

适用于变速箱壳体总成，电池包pack，控制器(VCU)、汽车散热器、汽车电机等大体积小泄漏的工件，也可减少温度等环境因素对测试的影响。

测试方法是在充气时，先往储气罐端充气，达到一定的压力后，切断气源管路，关闭进气阀，打开待测工件端开关阀，稳定后开始进行检测，若测试端有泄漏，测试腔内的气体就会往测试端流动，此时可以用质量流量计检测从储气端往测试端的泄漏率。通过公式计算出整个系统的泄漏量。

气密性检测仪应用领域：

汽车行业：车载摄像头，高低压线束，连接器，新能源电池包，整车控制器（VCU），氧传感器，车灯,散热器，充电枪，汽车发动机及其零配件,水箱，发动机控制器，电机控制器，变速箱控制器，电机，车桥，变速箱，燃油泵，进排气歧管，轮毂，涡轮增压器，制动系统，燃油系统及管路，进气/排气系统，水循环系统，空调蒸发器，冷凝器，汽车充电枪控制盒等。

智能穿戴：智能手环，三防手机，手机卡托，TYPE-C，手表，蓝牙耳机，智能眼镜，智能头箍，水下报警器等。

家电行业：电饭煲，电磁炉，防水插座,手电筒，加热水杯，咖啡机，榨汁机，搅拌机，吸尘器，水壶，空气清新机，加湿器，洗碗机，电熨斗，电冰箱，空调系统，水泵，遥控器，防水插排插座，电暖器，瓶盖等。

电子消费：电动剃须刀,电动牙刷，电动洗浴头,,运动音响，蓝牙音箱，脱毛器，潜水摄像机等。

线材连接：新能源汽车高压线束、低压线束、充电桩线束、摄像头线束、Type-C线束、倒车雷达线束、连接器、充电插座等。

安防照明：户外灯具、路灯、潜水手电筒、舞台灯、户外监控摄像枪等。

医疗器械：导管类、透析设备、喷雾器、接头类等。

阀门管道：水龙头，阀门，管道，接头等。

其它：毛细管、铜管、压铸件、高频头、焊接件等。