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龙图腾网获悉武汉大学中南医院申请的专利一种血管性抑郁识别模型的构建方法及系统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：CN118016271B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202410052222.1，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种血管性抑郁识别模型的构建方法及系统是由彭思思;章军建;尚骏;徐志鹏;兰柳逸;何昊瀛设计研发完成，并于2024-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种血管性抑郁识别模型的构建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种血管性抑郁识别模型的构建方法及系统，包括：采集待测者的血浆样品，对所述血浆样品进行预处理，得到处理后血浆样品结果；对所述处理后血浆样品结果进行LC‑MSMS检测，获得血浆蛋白定量信息；通过差异倍数和T检验P值筛选所述血浆蛋白定量信息，得到血浆差异表达蛋白；利用XGBoost机器学习算法和LASSO分析从所述血浆差异表达蛋白中分离得到血浆蛋白标志物；采用Logistic回归分析，利用所述血浆蛋白标志物建立血管性抑郁识别模型。本发明通过提出的不依赖于临床量表和神经影像学的血管性抑郁模型构建方法，根据特定的血浆蛋白标志物组合可以有效识别出血管性抑郁，具有良好的临床使用价值和推广价值。

本发明授权一种血管性抑郁识别模型的构建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种血管性抑郁识别模型的构建方法，其特征在于，包括： 采集待测者的血浆样品，对所述血浆样品进行预处理，得到处理后血浆样品结果； 对所述处理后血浆样品结果进行三重串联液质联用仪LC-MSMS检测，获得血浆蛋白定量信息； 通过差异倍数和T检验P值筛选所述血浆蛋白定量信息，得到血浆差异表达蛋白； 利用XGBoost机器学习算法和最小绝对收缩和选择算法LASSO分析从所述血浆差异表达蛋白中分离得到血浆蛋白标志物； 采用Logistic回归分析，利用所述血浆蛋白标志物建立血管性抑郁识别模型； 采集待测者的血浆样品，对所述血浆样品进行预处理，得到处理后血浆样品结果，包括： 采用标准采血管采集所述血浆样品； 依次对所述血浆样品进行蛋白变性、还原、烷基化、酶解和脱盐处理，得到所述处理后血浆样品结果； 对所述处理后血浆样品结果进行LC-MSMS检测，获得血浆蛋白定量信息，包括： 由LC-MSMS检测仪分离提取所述处理后血浆样品结果的数据独立采集DIA原始数据文件； 通过DIA-NN软件中的深度学习算法预测谱图库，由所述谱图库对所述DIA原始数据文件进行提取，得到所述血浆蛋白定量信息。

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