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申请/专利权人：岛津企业管理(中国)有限公司;中日友好医院

摘要：本发明提供了一种采用开放式离子源诊断甲状腺癌的机器学习方法。具体的，提供了一种基于开放式敞开离子源的恶性肿瘤诊断系统、一种用于基于开放式敞开离子源恶性肿瘤诊断的样品前处理方法、一种用于所述机器学习模型的构建的组合物、一种非诊断目的的一种基于开放式敞开离子源的恶性肿瘤分析方法。相比于先前提供的发明方法，采用更有效的样本直接采用甲状腺穿刺液，能够获得更多源于恶性肿瘤的分子信息主要是小分子代谢物和磷脂类化合物，采用内标和新发现的分类特征特征化合物的比值，训练了分类器，能够对样本提供更有效的分类方法，极大的提高了诊断效率。

主权项：1.一种基于开放式敞开离子源的甲状腺恶性肿瘤诊断系统，其包括以下部分：S1、样品前处理试剂盒，所述试剂盒包括乙醇水溶液vv，40-60:40-60和离心管；S2、开放式敞开离子源联用质谱设备；S3、计算机模块和处理器，用于构建机器学习模型并获得待测样品结果；所述的系统包括下表所限定的49对离子对，并以mz203.05、mz780.55、mz782.55、mz219.05作为内标来表征特征离子： 序号 mz1 mz2 序号 mz1 mz2 序号 mz1 mz2 1 203.05 141.1 18 743.3 219.05 35 780.55 683.4 2 203.05 175.15 19 393.15 219.05 36 782.55 683.4 3 142.1 203.05 20 567.2 219.05 37 780.55 699.25 4 611.15 203.05 21 169.05 441.35 38 782.55 699.25 5 699.25 203.05 22 204.05 441.35 39 441.35 699.25 6 655.15 203.05 23 780.55 507.3 40 780.55 743.3 7 743.3 203.05 24 782.55 523.2 41 782.55 743.3 8 567.2 203.05 25 780.55 523.2 42 782.55 780.55 9 639.3 203.05 26 780.55 567.2 43 169.05 780.55 10 393.15 203.05 27 782.55 567.2 44 523.2 787.3 11 787.3 203.05 28 441.35 567.2 45 780.55 787.3 12 683.4 203.05 29 780.55 611.15 46 831.35 787.3 13 203.05 204.05 30 782.55 611.15 47 780.55 815.5 14 699.25 219.05 31 393.15 616.15 48 780.55 831.35 15 611.15 219.05 32 780.55 639.3 49 787.3 875.45 16 655.15 219.05 33 780.55 655.15 50 - - 17 142.1 219.05 34 782.55 655.15 51 - - 。

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