基于特征干扰排除的蛋白质光谱分析仿真

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中图分类号：ＴＰ３５６文献标识码：Ｂ
ＳｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｎＰｒｏｔｅｉｎＳｐｅｃｔｒｕｍＡｎａｌｙｓｉｓＢａｓｅｄｏｎ
ｔｈｅＣｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅｒｅｊｅｃｔｉｏｎ
摘要：研究蛋白质光谱准确检测优化问题。蛋白质的光谱特征较为复杂，质谱特征很容易受到外界因素的影响，造成质谱特征的波动，传统的基于谱峰特征的检测方法一旦受到干扰，会造成质谱特征在多个特征谱中都存在，影响光谱分析的精度。
为了避免上述缺陷，提出了一种基于梯度模型控制曲线算法的蛋白质光谱分析方法。利用最小灰度差值方法，提取蛋白质
ｔｉｃ，ｉｎｔｈｅｅｖｅｎｔｏｆｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ。ｉｔｍａｙｃａｕｓｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｔｈａｔｍａｓｓｓｐｅｃｔｒｕｍｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｐｒｅｓｅｎｔｉｎａｐｌｕｒｌｉａｔｙｏｆ
第３Ｏ卷第ｌ２期
文章编号：１００６—９３４８（２０１３）１２—０２２４— ０４
计wk.baidu.com
算
机
仿
真
２０１３年１２月
基于特征干扰排除的蛋白质光谱分析仿真
秦月，何鹏，赵岩，惠鹏飞
（齐齐哈尔大学通信学院，黑龙江齐齐哈尔１６１００６）
ＡＢＳＴＲＡＣＴ：Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｏｆａｃｃｕｒａｔｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅｐｒｏｔｅｉｎｓｐｅｃｔｒｕｍｗａｓｓｔｕｄｉｅｄ．Ｔｈｅｓｐｅｃｔｒａｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｔｈｅｐｒｏｔｅｉｎｉｓｍｏｒｅｃｏｍｐｌｅｘａｎｄｍａｓｓｓｐｅｃｔｒａｃｈａｒａｃｔｅｉｓｒｔｉｃｓｉｓｖｕｌｎｅｒａｂｌｅｔｏｅｘｔｅｒｎａｌｆａｃ — ｔｏｒｓ，ｒｅｓｕｌｔｉｎｇｉｎｌｆｕｃｔｕａｔｉｏｎｓｉｎｍａｓｓｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｍｅｔｈｏｄｏｆｄｅｔｅｃｔｉｎｇｐｅａｋｓｅｈａｒａｅｔｅｒｉｓ —
ｓｐｅｃｔｕｍｓｒ．Ｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｓｐｅｃｔｒａｌａｎａｌｙｓｉｓｗｉｌｌｂｅｉｍｐａｃｔｅｄ．Ｔｏａｖｏｉｄｔｈｅｓｅｓｈｏｒｔｃｏｍｉｎｇｓ，ｗｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｎｅｗｐｒｏ — ｔｅｉｎｓｐｅｃｔｒａｌａｎｌｙａｓｉｓｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｇｒａｄｉｅｎｔｍｏｄｅｌｃｏｎｔｒｏｌｃｕｒｖｅａｌｇｏｉｒｔｈｍ．Ｕｓｉｎｇｍｉｎｉｍｕｍｇｒａｙｌｅｖｅｌｍｅｔｈｏｄ，ｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｏｆｔｈｅｐｒｏｔｅｉｎｓｐｅｃｔｒｕｍｗａｓｅｘｔｒａｃｔｅｄ，ＳＯａｓｔｏｐｒｏｖｉｄｅａｎａｃｃｕｒａｔｅｓｐｅｃｔｒａｌｄａｔａｂａｓｅ．ＡｎｄｔｈｅｎＵ —
ＱＩＮＹｕｅ，ＨＥＰｅｎｇ，ＺＨＡＯｙａｎ，ＨＵＩＰｅｎｇ— ｆｅｉ
（ＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，ＱｉｑｉｈａｒＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＱｉｑｉｈａｒＨｅｌｆｏｎｇｊｉａｎｇ１６１００６，Ｃｈｉｎａ）
光谱中的特征，从而为光谱分析提供准确的数据基础。利用梯度模型控制曲线方法，对蛋白质光谱进行分割处理，从而实现蛋白质光谱分析。实验结果表明，采用改进算法能够有效提高蛋白质光谱分析的准确性，可为蛋白质检测领域带来了极大
的经济效益。
关键词：蛋白质光谱；灰度差值；图像分割