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龙图腾网获悉上海交通大学医学院附属第九人民医院;上海交通大学申请的专利基于LASSO回归算法的腹主动脉瘤血清蛋白质指纹图谱检测分析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：CN121142060B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511687211.1，技术领域涉及：G01N33/68；该发明授权基于LASSO回归算法的腹主动脉瘤血清蛋白质指纹图谱检测分析方法及系统是由刘晓兵;胡佳腾;邵文广;李炜昊;甘梓澳设计研发完成，并于2025-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于LASSO回归算法的腹主动脉瘤血清蛋白质指纹图谱检测分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于LASSO回归算法的腹主动脉瘤血清蛋白质指纹图谱检测分析方法及系统。该方法通过优化血清样本前处理流程，结合MALDI‑TOFMS质谱技术和高通量蛋白质组学数据分析，筛选血清中与腹主动脉瘤发生、发展和破裂相关的差异表达蛋白质；进一步利用LASSO机器学习算法构建基于关键蛋白质组合的风险评估模型。本发明的方法具有灵敏度高、特异性好的优点，能够有效区分腹主动脉瘤患者和正常人群，并能对腹主动脉瘤尤其是早期小动脉瘤的破裂风险进行准确预测，为临床早期诊断、风险分层和个性化治疗决策提供重要工具和依据。

本发明授权基于LASSO回归算法的腹主动脉瘤血清蛋白质指纹图谱检测分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于LASSO回归算法的腹主动脉瘤血清蛋白质指纹图谱检测分析方法，其特征在于，包括以下步骤： a采集受试者血液样本并制备血清； b使用裂解液和缓冲液对血清样本进行预处理；所述裂解液为U9裂解液，所述缓冲液为pH约为4.0的WCX2缓冲液，稀释比例为1:40； c使用弱阳离子交换芯片捕获预处理后样本中的蛋白质，并经冲洗和基质结晶处理；所述弱阳离子交换芯片为WCX2芯片，冲洗液为0.1%TritonX-100溶液，基质溶液为α-氰基-4-羟基肉桂酸的乙腈水溶液； d采用MALDI-TOF质谱仪对处理后的芯片进行质谱检测，获得血清蛋白质的质谱数据； e对所述质谱数据进行分析：对所述质谱数据进行预处理、蛋白质鉴定、离群点剔除和差异表达分析，筛选出与腹主动脉瘤相关的差异表达蛋白质； f采用LASSO回归算法对所述差异表达蛋白质进行特征筛选，得到关键蛋白质组合及其回归系数； g通过基于所述关键蛋白质组合及其回归系数构建的腹主动脉瘤风险评估模型进行检测分析； 其中，步骤e具体包括： 数据预处理：将原始数据转换为峰列表，进行峰过滤、缺失值处理和Z-score标准化； 蛋白质鉴定：使用搜库软件对质谱数据进行搜库鉴定，设定参数包括：胰蛋白酶切最大允许漏切位点数2，肽段长度范围8-50个氨基酸，固定修饰脲甲基化，可变修饰氧化和乙酰化，母离子质量容差±20ppm，子离子质量容差±20ppm，假发现率FDR≤1%； 离群点检测：先采用Z-score对原始蛋白质表达矩阵数据进行标准化处理，基于检出率80%的蛋白质进行主成分分析，利用马氏距离识别并剔除离群样本； 差异表达分析：使用Kruskal-Wallis检验比较组间蛋白质峰强度，并使用Benjamini-Hochberg方法控制假发现率，筛选标准为|Log2FC|1且FDR0.05； 其中，数据预处理具体包括； 针对.raw文件格式的初始质谱数据使用ProteoWizard的msconvert工具，采取峰中心化进行格式转换与峰提取，输出.mzML文件和对应的质谱峰列表结果；其中以SNR5、峰宽2–20Da的阈值生成峰列表，剔除低质量峰； 采用rollingball算法在谱线底部滚动一个半径为的“虚拟球”，记录球心轨迹作为基线函数，再用原始信号减去得到校正后信号；其中rollingball算法的窗口大小设定为100–500mz范围，以有效去除大部分缓慢漂移的基线，同时保持真实峰形不失真； 通过Z-score标准化进行归一化处理以消除样本间系统误差，使数据符合标准正态分布，公式如下： 其中为原始峰强度，为样本误差，为标准差。

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