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龙图腾网获悉上海体育大学申请的专利一种基于机器学习模型快速筛查芬太尼类化合物的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：CN119324012B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202411355612.2，技术领域涉及：G16C20/64；该发明授权一种基于机器学习模型快速筛查芬太尼类化合物的方法是由邓晓军;汪洋;李婉丽;时长治;陈熙设计研发完成，并于2024-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习模型快速筛查芬太尼类化合物的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于机器学习模型快速筛查芬太尼类化合物的方法，包括如下步骤：1建立芬太尼类化合物MSMS质谱数据库；2构建芬太尼类化合物机器学习模型；3提取待测样品中的芬太尼类化合物，并采集MSMS质谱数据，以及步骤4芬太尼类化合物的快速筛查与识别。本发明的机器学习模型能够将各种芬太尼类化合物包括已知、未知的新型替代物以及代谢物等进行快速识别、筛选和检测，对于芬太尼类化合物的发现和监管提供了有效的技术支持。

本发明授权一种基于机器学习模型快速筛查芬太尼类化合物的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习模型快速筛查芬太尼类化合物的方法，其特征在于，包括如下步骤：1）收集芬太尼类化合物二级质谱数据，并进行数据预处理，得到芬太尼类化合物MSMS质谱数据库：1-1）数据提取；1-2）归一化处理：MSMS质谱数据包含碎片质量数和绝对响应强度，将绝对响应强度转化为相对响应强度，同时将其归一化至最大相对响应值，归一化公式如（I）：相对响应值=（绝对响应值最大绝对响应值）×最大相对响应值（I）；1-3）数据扩增：将阳性数据集每个原始谱图，分别保留其最大响应强度x%的谱图数据，进行数据扩增，匹配阴性数据集的数量；其中x=50、60、70、80、90或100；1-4）数据清洗：数据扩增后剔除碎片数小于5的谱图，并完成芬太尼类化合物MSMS质谱数据库的建立；其中，使用液相色谱四极杆飞行时间质谱仪，采集已知标准品芬太尼类化合物的MSMS质谱数据；色谱条件为：流动相A为甲酸与甲酸铵水溶液的组合，所述甲酸与甲酸铵水溶液的体积比为（1-5）:1000，所述甲酸铵水溶液中甲酸铵的浓度为10-15mM；流动相B为乙腈与流动相A的组合，其中乙腈的体积百分比为90-95%；2）构建芬太尼类化合物机器学习模型：2-1）特征提取：采用Binning法对MSMS质谱数据进行特征提取和参数优化；所述参数包括强度阈值、芬太尼类化合物前体离子mz范围以及箱宽；2-2）模型构建：基于CART算法，开发RF分类模型，通过构建和评估决策树来确定分裂点的选择和剪枝策略；借助基尼指数选择最优特征，同时决定该特征的最优二值切分点；并采用5*3嵌套交叉验证评估模型的性能同时对模型进行贝叶斯超参数的优化；2-3）模型评估：使用准确度、精密度、召回率、F1得分以及MCC得分作为模型的评价指标；3）提取待测样品中的芬太尼类化合物，并采集MSMS质谱数据：3-1）采用自动磁萃取法提取待测样品中的芬太尼类化合物；磁固相萃取材料为HLB；3-2）使用液相色谱四极杆飞行时间质谱仪，采集芬太尼类化合物的MSMS质谱数据；4）芬太尼类化合物的快速筛查与识别。

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