(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111660851.5 (22)申请日 2021.12.31 (71)申请人 杭州汇健科技有限公司 地址 310000 浙江省杭州市滨江区长河街 道长河路475号3幢9层901室 申请人 浙江大学 (72)发明人 邬建敏　曲雪彤　 (74)专利代理 机构 杭州信与义专利代理有限公 司 33450 代理人 万景旺 (51)Int.Cl. G01N 27/64(2006.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 一种生物样 本脂质双 模式检测质谱芯片、 试 剂盒及应用 (57)摘要 本发明公开了一种基于质谱方法对生物样 本脂质提取物进行双模式检测的质 谱芯片组合 或质谱芯片， 属于质谱检测领域。 所述质谱芯片 组合或质 谱芯片包括由不同硅纳米结构形成的 点样区域， 用于接受生物样本脂质提取物， 并用 于在正离子模式和负离子模式下分别进行扫描， 进而对同一检测模式下的数据进行筛选， 选择峰 数量覆盖 范围最广的质谱数据进行统计 分析。 利 用本发明的生物样本脂质双模式检测的质谱芯 片组合或质谱芯片进行脂质检测， 不仅可以降低 脂质检测范围下的背景干扰， 而且能同时兼顾正 离子和负离子模式下脂质和代谢物的高覆盖率 和检测灵敏度， 检测到的有效峰数量可提升到 479个， 且同时包 含中性脂质和极性脂质。 权利要求书2页 说明书10页 附图2页 CN 114264719 A 2022.04.01 CN 114264719 A 1.一种基于质谱方法对生物样本脂质提取物进行双模式检测的质谱芯片组合， 其特征 在于， 所述质谱芯片组合包括至少 两种硅纳米芯片， 不同的硅纳米芯片表面具有不同的硅 纳米结构， 所述硅纳结构未经修饰或经不同修饰后作为点样区域分别用于接受生物样本脂 质提取物， 并用于在正离子模式和负离子模式下分别进行扫描， 进而对同一检测模式下 的 数据进行筛 选， 选择峰数量覆盖范围最广的质谱数据进行统计分析。 2.一种基于质谱方法对生物样本脂质提取物进行双模式检测的质谱芯片， 其特征在 于， 所述质谱芯片为表面包括至少 两种不同的硅纳米结构的硅纳米芯片， 所述硅纳米结构 未经修饰或经不同修饰后作为点样区域分别用于接受生物样本脂质提取物， 并用于在正离 子模式和负离子模式下分别进行扫描， 进而对同一检测模式下的数据进行筛选， 选择峰数 量覆盖范围最广的质谱数据进行统计分析。 3.一种利用权利要求1所述的质谱芯片组合或权利要求2所述的质谱芯片进行脂质双 模式检测的方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1， 将生物样本 脂质提取物分别滴加到不同的所述 点样区域上， 并进行干燥处 理； S2， 将所述质谱芯片组合或所述质谱芯片固定 于靶托上； S3， 将靶托板送入靶室， 并分别在正离子检测模式和负离子检测模式下扫描所述点样 区域， 得到各个所述点样区域在正离子检测模式和负离子检测模式下的质谱数据并进 行统 计分析； S5， 对同一检测模式下的数据进行筛选， 选择峰数量覆盖范围最广的质谱数据进行统 计分析。 4.权利要求1所述的质谱芯片组合或权利要求2所述的质谱芯片在制备基于质谱方法 对癌症生物样本进行双模式检测从而判别所述癌症的试剂盒中的应用。 5.一种基于质谱方法对癌症生物样本脂质提取物进行双模式检测的试剂盒， 其特征在 于， 包括权利要求1所述的质谱芯片组合或权利要求2所述的质谱芯片。 6.根据权利要求5所述的一种基于质谱方法的生物样本脂质双模式检测的试剂盒， 其 特征在于， 所述质谱芯片组合或所述质谱芯片包括第一点样区域和第二点样区域， 所述第 一点样区域由未经修饰的硅纳米结构组成， 用于接收所述癌症生物样本脂质提取物并获得 其在负离子模式下的质谱检测数据； 所述第二点样区域由金属和聚多巴胺修饰的硅纳米结 构组成， 用于接收所述癌症生物样本脂质提取物并获得其在正离子模式下的质谱检测数 据； 所述金属选自Au、 Ag、 Cu、 Pt中的一种。 7.一种利用权利要求6所述的基于质谱方法的生物样本脂质双模式检测的试剂 盒对癌 症生物样本 脂质提取物进行双模式检测的方法， 其特 征在于， 包括如下步骤： S1’， 将癌症生物样本脂质提取物分别滴加到所述第一点样区域和所述第二点样区域 上， 并进行干燥处 理； S2’， 将处理后的带有所述第一点样区域和所述第二点样区域的质谱芯片组合或质谱 芯片固定 于靶托上； S3’， 将靶托板送入靶室， 并在正离子检测模式下只扫描第二点样区域； 在负离子检测 模式下只扫描第一 点样区域， 得到 脂质质谱数据。 8.根据权利要求7所述的方法， 其特征在于， S1 ’中所述癌症生物样本脂质提取物由以 下方法获得： 取癌症 生物样本向其中加入甲基叔丁基醚/甲醇溶液， 涡旋， 取上清液， 重复两权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114264719 A 2次， 并在氮气流下干燥， 将沉淀物重悬于异丙醇中， 即可 得到癌症生物样本 脂质提取物。 9.根据权利要求7所述的方法， 其特征在于， 所述方法还包括将质谱数据进行统计分析 的步骤， 具体如下： 1)质谱数据进行基线减法预处 理， 并筛选出信噪比S/N≥5的峰； 2)将信噪比S/N≥5的选 定峰的强度归一 化为总离子强度； 3)根据双样本Student's  t‑test和正交偏最小二乘判别分析筛选出P<0.05且变量投 影重要度值>1的重要峰信息； 4)用随机森林包进一 步筛选出贡献高的峰信息； 5)基于所选数据构建含训练集、 验证集和测试集的人工神经网络模型， 判断模型的精 确度， 并将特 征峰信息归属到特 征脂质。 10.根据权利 要求9所述的方法， 其特征在于， 所述特征脂质包括磷脂酰乙醇胺(PE)(O ‑ 34:2)、 磷脂酰乙醇胺(PE)(O ‑36:3)、 磷脂酰乙醇胺(PE)(O ‑36:2)、 磷脂酰乙醇胺(PE)(O ‑ 38:5)、 磷脂酰乙醇胺(PE)(O ‑40:8)、 磷脂酰肌醇(PI)(34:1)、 溶血磷脂酰胆碱(LPC)(20: 3)、 甘油二酯(DG)(36:4)、 胆固醇酯(CE)(18:2)、 胆固醇酯(CE)(20:4)、 鞘磷脂(SM)(d34: 1)、 磷脂酰胆碱(PC)(3 6:4)、 三酰甘油(TG)(52:3)和三 酰甘油(TG)(5 6:6)。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114264719 A 3