一种基于亲水性分子陷阱材料与机器学习的智能肽诊断方法

本发明公开了一种基于亲水性分子陷阱材料与机器学习的智能肽诊断方法。首先用具有磁性内核与介孔通道的亲水性分子陷阱材料对目标样品的肽段分离富集，然后进行MALDI‑TOF/TOF MS分析和nano‑LC‑MS/MS分析，对获取的质谱图进行峰提取和归一化处理。通过随机森林机器学习模型分析选择特征多肽标志物。本发明合成的亲水性分子陷阱材料具有优异的亲水性和体积排阻效果，结合机器学习算法可以筛选出用于两两区分胃癌患者、胰腺导管腺癌患者和健康人的疾病诊断亲水性肽。该方法成本低、通量高，可用于疾病诊断和预后监测，具有强大的临床潜力。