一種黑斑蛤蚧和紅斑蛤蚧的鑒定方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種黑斑蛤蚧和紅斑蛤蚧的鑒定方法，包括如下步驟：步驟一、分別提取多只黑斑蛤蚧和多只紅斑蛤蚧的蛋白質(zhì)樣品，之后將蛋白質(zhì)樣品結(jié)合于芯片上制成蛋白質(zhì)芯片，利用飛行時間質(zhì)譜儀閱讀蛋白質(zhì)芯片，得到黑斑蛤蚧和紅斑蛤蚧的蛋白質(zhì)質(zhì)譜圖，分析篩選出質(zhì)譜峰的峰值存在顯著差異的17個蛋白，計算出17個蛋白用于鑒定黑斑蛤蚧和紅斑蛤蚧的峰值，并利用17個蛋白及計算出的鑒定用的峰值建立決策樹模型；以及，步驟二、利用與步驟一中相同的方法得到待鑒定蛤蚧的蛋白質(zhì)質(zhì)譜圖，利用決策樹模型比較待鑒定蛤蚧的17個蛋白的質(zhì)譜峰的峰值，判斷出待鑒定蛤蚧的品種。依照本發(fā)明的方法，解決了中藥藥材的規(guī)范性檢測的問題。
【專利說明】一種黑斑蛤蚧和紅斑蛤蚧的鑒定方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種從蛋白質(zhì)譜水平對黑斑蛤蚧與紅斑蛤蚧進(jìn)行分析，找到差異，通 過現(xiàn)代分析方法對蛤蚧這種動物性來源的中藥的假冒品、偽劣品、近緣品等進(jìn)行鑒定的方 法，特別涉及一種黑斑蛤蚧和紅斑蛤蚧的鑒定方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 中藥蛤蚧是壁虎科動物蛤蚧的干燥體，其味咸、性平，具有補(bǔ)肺益腎、納氣定喘、助 陽益精的功效，被用于制備定喘藥物。傳統(tǒng)上用于治療哮喘的入藥蛤蚧為產(chǎn)于我國的黑斑 蛤蚧（也稱黑斑蛤蚧），隨著人們生活水平的提高以及哮喘發(fā)病率連續(xù)20多年呈上升趨勢， 近年來黑斑蛤蚧逐漸的減少，大量來自東南亞的紅斑蛤蚧占據(jù)藥品市場，紅斑蛤蚧的藥效 遠(yuǎn)遠(yuǎn)不如黑斑蛤蚧。紅斑蛤蚧與黑斑蛤蚧在形態(tài)上非常接近，干燥體完全無法用肉眼區(qū)分， 很難從藥材本身特別是制成粉末之后的藥材來確定動物的品種來源和質(zhì)量，故目前無規(guī)范 性的檢測方法。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 為此，本發(fā)明提供一種黑斑蛤蚧和紅斑蛤蚧的鑒定方法，利用表面增強(qiáng)激光解析/ 電離飛行時間質(zhì)譜技術(shù)（SELDI-T0F-MS)進(jìn)行蛤蚧品種的鑒定，解決了中藥藥材的規(guī)范性 檢測的問題。需要說明的是，本發(fā)明的 申請人:進(jìn)行研究的前提并非認(rèn)為蛋白為蛤蚧有效成 分，僅基于蛤蚧為整體入藥的動物，拋開其有效成分，單獨從中藥材個體真?zhèn)舞b定而言。
[0004] 本發(fā)明提供的技術(shù)方案為：
[0005] -種黑斑蛤蚧和紅斑蛤蚧的鑒定方法，包括如下步驟：
[0006] 步驟一、分別提取多只黑斑蛤蚧和多只紅斑蛤蚧的蛋白質(zhì)樣品，之后將蛋白質(zhì)樣 品結(jié)合于芯片上制成蛋白質(zhì)芯片，利用飛行時間質(zhì)譜儀閱讀所述蛋白質(zhì)芯片，得到黑斑蛤 蚧和紅斑蛤蚧的蛋白質(zhì)質(zhì)譜圖，分析篩選出質(zhì)譜峰的峰值存在顯著差異的17個蛋白，計算 出17個蛋白用于鑒定黑斑蛤蚧和紅斑蛤蚧的峰值，并利用17個蛋白及計算出的鑒定用的 峰值建立決策樹模型；
[0007] 步驟二、利用與步驟一中相同的方法得到待鑒定蛤蚧的蛋白質(zhì)質(zhì)譜圖，利用決策 樹模型比較待鑒定蛤蚧的17個蛋白的質(zhì)譜峰的峰值，判斷出待鑒定蛤蚧的品種。
[0008] 優(yōu)選的是，所述的黑斑蛤蚧和紅斑蛤蚧的鑒定方法中，
[0009] 所述的步驟一中，利用17個蛋白中的四個蛋白質(zhì)及對應(yīng)地計算出的鑒定用的峰 值建立決策樹模型；
[0010] 所述步驟二中，利用決策樹模型比較待鑒定蛤蚧的所述四個蛋白質(zhì)的質(zhì)譜峰的峰 值判斷出待鑒定始階的品種；
[0011] 其中，所述四個蛋白質(zhì)的質(zhì)荷比分別為6683. 75m/z、1483. 00m/z、25558. Om/z、和 1191. 71m/z，所述四個蛋白質(zhì)的四種。
[0012] 優(yōu)選的是，所述的黑斑蛤蚧和紅斑蛤蚧的鑒定方法中，
[0013] 所述步驟一中，17個蛋白中的兩個蛋白質(zhì)及對應(yīng)地計算出的鑒定用的峰值建立決 策樹模型；
[0014] 所述步驟二中，利用決策樹模型比較待鑒定蛤蚧的所述兩個蛋白質(zhì)的質(zhì)譜峰的峰 值判斷出待鑒定始階的品種；
[0015] 其中，所述兩個蛋白質(zhì)的質(zhì)荷比分別為6683. 75m/z和25558. Om/z。
[0016] 優(yōu)選的是，所述的黑斑蛤蚧和紅斑蛤蚧的鑒定方法中，所述決策樹模型中以質(zhì)荷 比為6683. 75m/z的蛋白質(zhì)的用于鑒定黑斑蛤蚧和紅斑蛤蚧的質(zhì)譜峰的峰值為根結(jié)點，以 其他蛋白質(zhì)的用于鑒定黑斑蛤蚧和紅斑蛤蚧的質(zhì)譜峰的峰值為枝結(jié)點。
[0017] 優(yōu)選的是，所述的黑斑蛤蚧和紅斑蛤蚧的鑒定方法中，蛋白質(zhì)的用于鑒定黑斑蛤 蚧和紅斑蛤蚧的質(zhì)譜峰的峰值為一確定數(shù)值或一數(shù)值范圍。
[0018] 優(yōu)選的是，所述的黑斑蛤蚧和紅斑蛤蚧的鑒定方法中，所述步驟一中，所用的芯片 為CM10芯片，
[0019] 將預(yù)濕的CM10芯片、100 μ g蛋白質(zhì)樣品和體積為所述100 μ g蛋白質(zhì)樣品2倍的 CM10芯片的結(jié)合緩沖液混勻，震蕩lh后除去液體，使用CM10芯片清洗緩沖液清洗CM10芯 片3次，再使用ImMHEPES清洗1次，待干后，即制成蛋白質(zhì)芯片。
[0020] 優(yōu)選的是，所述的黑斑蛤蚧和紅斑蛤蚧的鑒定方法中，制成蛋白質(zhì)芯片后，還包 括：在所述蛋白質(zhì)芯片的每個加樣孔分兩次加入飽和SPA溶液，每次加0. 5 μ L，之后利用飛 行時間質(zhì)譜儀閱讀所述蛋白質(zhì)芯片。
[0021] 優(yōu)選的是，所述的黑斑蛤蚧和紅斑蛤蚧的鑒定方法中，所述步驟一中，飛行時間質(zhì) 譜儀閱讀蛋白質(zhì)芯片的條件設(shè)置為：
[0022] 激光強(qiáng)度：250 ;
[0023] 檢測敏感度：9 ;
[0024] 分子量優(yōu)化范圍：1000-50000m/z，最佳聚焦中心為8000m/z ;
[0025] 數(shù)據(jù)采集參數(shù)范圍20?80,收集點數(shù)為100次。
[0026] 優(yōu)選的是，所述的黑斑蛤蚧和紅斑蛤蚧的鑒定方法中，所述步驟一中，利用30只 黑斑蛤蚧和30只紅斑蛤蚧提取蛋白質(zhì)樣品，
[0027] 提取前，將所述30只黑斑蛤蚧和30只紅斑蛤蚧分成若干組，取每組內(nèi)蛤蚧的四 肢、軀干和尾部的組織，將每組內(nèi)相同部位的組織混勻后作為一個樣本用來提取蛋白質(zhì)樣 品。
[0028] 針對蛤蚧是動物來源的中藥，且動物機(jī)體中富含蛋白質(zhì)這一個特點，本研究采用 表面激光解析電離飛行時間質(zhì)譜技術(shù)（SELDI)對紅斑蛤蚧與黑白蛤蚧進(jìn)行譜圖比較分析， 找到特異的峰值的蛋白峰建立模型，用此對蛤蚧的品種分別進(jìn)行驗證。據(jù)此認(rèn)為，該技術(shù)可 推廣用于蛤蚧的假冒品、偽劣品、近緣品等進(jìn)行分辨，同時為其他動物藥材的質(zhì)量鑒定開辟 新的途徑。
[0029] 長期以來，如蛋白質(zhì)電泳技術(shù)、DNA分子標(biāo)記技術(shù)等各種生物技術(shù)被應(yīng)用到動物 類貴重藥材的鑒定中。而近年來，液質(zhì)聯(lián)用技術(shù)應(yīng)用于中藥質(zhì)量的監(jiān)控，從中藥"全成分" 快速表征的視角揭示中藥近緣品種差異和化學(xué)多樣性方法一花獨秀，顯示出良好的應(yīng)用前 景，因此用質(zhì)譜的方法建立中藥蛋白質(zhì)指紋圖譜是解決中藥質(zhì)量控制最為有效的方法。，為 將蛋白質(zhì)譜用于不同種屬的動物中藥個體的真?zhèn)舞b定提供了可能，對于其它動物類的中藥 的鑒定提供了參考
[0030] 中藥藥效成分和機(jī)制研究是中藥現(xiàn)代化研究的重要組成部分，但由于中藥是一個 復(fù)雜的生命和物質(zhì)體系，揭示中藥特別是動物藥的有效成分還需要借助高通量并行的先進(jìn) 技術(shù)。利用新的技術(shù)和方法比較分析不同樣本或組織整體蛋白質(zhì)表達(dá)的差異，并對差異蛋 白進(jìn)行鑒定和定量，篩選與藥理作用相關(guān)的蛋白標(biāo)記，以這類蛋白為依據(jù)，可以有效的分析 和評價中藥的有效成分。目前可用于該類研究目的的蛋白組學(xué)研究優(yōu)勢正在受到關(guān)注，蛋 白組學(xué)研究方法較普通的研究方法具有巨大的優(yōu)勢。本發(fā)明的研究手段也可用于此種用途 上，從整體上篩選蛤蚧的具藥用價值的相關(guān)蛋白。
[0031] 依照本發(fā)明的方法能迅速準(zhǔn)確地鑒別出蛤蚧的品種，使中藥行業(yè)的原材料的選取 質(zhì)量得到保障，使中藥藥材得到了規(guī)范性的檢測。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0032] 圖1為本發(fā)明所述的差異蛋白的質(zhì)譜峰的部分截圖；
[0033] 圖2為本發(fā)明所述的以兩個蛋白建立的決策樹模型的模式圖；
[0034] 圖3為本發(fā)明所述的以兩個蛋白建立的決策樹模型的R0C曲線；
[0035] 圖4為本發(fā)明所述的以四個蛋白建立的決策樹模型的模式圖；
[0036] 圖5為本發(fā)明所述的以四個蛋白建立的決策樹模型的R0C曲線。

【具體實施方式】
[0037] 下面結(jié)合附圖對本發(fā)明做進(jìn)一步的詳細(xì)說明，以令本領(lǐng)域技術(shù)人員參照說明書文 字能夠據(jù)以實施。
[0038] 實施例一：
[0039] (一）材料與方法
[0040] 1、實驗儀器、試劑和耗材
[0041] ProteinChip Biosystems(Ciphergen Protein Biogical System lie plus SELDI-TOF-MS)；
[0042] M-PERR Mammalian Protein Extraction Reagent (Thermo78505)；
[0043] Protease Inhibitor Cocktails (Amresco M221)：
[0044] PierceR BCA Protein Assay Kit (Thermo23225)；
[0045] 蛋白質(zhì)芯片 CM10 (Bio-Rad);
[0046] all-in-one 校正芯片（Ciphergen 公司）；
[0047] 基質(zhì)（SPA，芥子酸）（Bio-Rad);
[0048] HPLC水，蛋白酶抑制劑。
[0049] 2、實驗材料
[0050] 實驗用黑斑蛤蚧產(chǎn)自廣西的大新、馬山等十多個縣，紅斑蛤蚧產(chǎn)自越南。
[0051] 3、蛤蚧樣品的選取（動物的選擇和分組）
[0052] 為了避免在提取和分離蛋白質(zhì)的過程中出現(xiàn)個體差異的蛋白質(zhì)點被篩選出來，本 申請的發(fā)明人采取標(biāo)本混合策略，每5個蛤蚧分為一組，每組取相同部位混合后提取蛋白 質(zhì)。
[0053] 4、蛤蚧組織的取樣
[0054] 紅斑蛤蚧和黑斑蛤蚧放于無水酒精中溺死，-20°C冰箱冷藏。取樣前將蛤蚧置于 4°C冰箱解凍，每個蛤蚧單體，在復(fù)融時用手術(shù)刀迅速切取上肘部、體部（即軀干部）以及尾 部三個部位的組織，并用手術(shù)刀迅速刮切下肌肉組織。
[0055] 5、蛋白提取
[0056] 將蛋白組織樣品裝于玻璃試管，并將試管置于冰粒上進(jìn)行組織勻漿，細(xì)胞漿中蛋 白提取使用 Thermo 公司的M-PERR Mammalian Protein Extraction Reagent 試劑盒（試劑盒 編號：78505),并在提取過程中加入蛋白酶抑制劑（Protease Inhibitor Cocktails M221)， 提取步驟嚴(yán)格和蛋白酶抑制劑加入量按兩個試劑盒的說明書進(jìn)行。
[0057] 6、蛋白定量
[0058] 所提取的蛋白樣品用Thermo公司的PierceR BCA Protein Assay Kit (編號： 23225)定量，操作步驟按照試劑盒說明書進(jìn)行，于酶標(biāo)儀上測定光吸收值，對比以BSA為標(biāo) 準(zhǔn)的標(biāo)準(zhǔn)曲線計算蛋白濃度后，將各用于制備蛋白芯片樣本的總蛋白量調(diào)節(jié)至100yg。
[0059] 7、蛋白心片制備
[0060] 將預(yù)濕的CM10芯片、100 μ g蛋白質(zhì)樣品和體積為蛋白質(zhì)樣品2倍的CM10芯片 結(jié)合緩沖液混勻，震蕩lh后甩出液體，首先用CM10清洗緩沖液清洗芯片3次，使用ImM HEPES (pH4. 0)溶液清洗一次，風(fēng)干后，在每個加樣孔上加0. 5 μ L飽和SPA作用，共加2次， 待干后，上機(jī)測定。每個樣本在不同批次CM10芯片的芯池中重復(fù)加樣三次。
[0061] 8、儀器校正
[0062] 用點于NP-20芯片的al 1 in one標(biāo)準(zhǔn)品對飛行時間質(zhì)譜儀進(jìn)行校準(zhǔn)，操作按 Ciphergen公司all-in-one芯片說明書中提供的方法和程序進(jìn)行。
[0063] 9、質(zhì)譜條件以及數(shù)據(jù)采集方法
[0064] 質(zhì)譜檢測時設(shè)置的儀器參數(shù)為：激光強(qiáng)度：250,檢測敏感度：9,分子量優(yōu)化范圍 為 ：1000-50000m/z，最佳聚焦中心為8000m/z，數(shù)據(jù)采集參數(shù)范圍20?80,收集點數(shù)為100 次。用Ciphergen proteinchip3. 2. 1和Biomarker Wizard軟件對各檢測樣品所得蛋白質(zhì) 圖譜進(jìn)行比對分析。
[0065] 10、數(shù)據(jù)分析、建模以及盲篩方法
[0066] 采用SPSS16. 0對Biomarker Wizard軟件統(tǒng)計的各個峰值進(jìn)行方差分析，在黑斑蛤 階和紅斑蛤階中篩選出多個差異峰，利用Biomarker Pattern軟件建立決策樹模型，然后用 隨機(jī)抽取的測試組蛋白樣本數(shù)據(jù)信息對該模型進(jìn)行盲法驗證，以判斷模型判斷的準(zhǔn)確性、 特異度和靈敏度，
[0067] (二）結(jié)果
[0068] 1、CM10芯片蛋白質(zhì)譜檢測數(shù)據(jù)
[0069] 30例黑斑蛤階和30例紅斑蛤階的原始蛋白圖譜標(biāo)準(zhǔn)化后，用BiomarkerPattern 軟件質(zhì)荷比l〇〇〇m/z-50000m/z范圍內(nèi)共檢測到88個蛋白峰，以M6683. 75(表示質(zhì)荷比為 6683. 75m/z的蛋白質(zhì)）為例，見圖1。其中17個蛋白在黑斑蛤蚧與紅斑蛤蚧的比較中具有 顯著性差異（P < 〇. 05)，見表1。與紅斑蛤蚧蛋白質(zhì)譜相比，黑斑蛤蚧中有4個標(biāo)志分子高 表達(dá)，13個標(biāo)志分子低表達(dá)。
[0070] 2、黑斑蛤蚧與紅斑蛤蚧的決策樹模型的建立與驗證
[0071] 米用 Ciphergen 公司 Biomarker Pattern 軟件對來經(jīng)過 Bomarker Wizard 處理后的 數(shù)據(jù)進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，沒有任何一個單獨的標(biāo)志峰能100%區(qū)分黑斑蛤蚧與紅斑蛤蚧。通過 對原始圖譜的初步判斷，從篩選出的17個差異蛋白中選擇建模型用的2個蛋白：M6683. 75 和M25558. 0(指質(zhì)荷比分別為6683. 75m/z和25558. Om/z的兩個蛋白質(zhì)）。各蛋白的重要 性分值見表2，（Variable Importance即變量的重要性）變量的重要性分值提示在數(shù)據(jù)挖 掘過程中黑斑蛤蚧組與紅斑蛤蚧組之間可能有意義的蛋白使用次數(shù)，利用這兩個蛋白建立 起一個模型，共生成3個節(jié)點，該模型通過將60例樣本反復(fù)地分為學(xué)習(xí)組和驗證組，得到一 比較合理的決策樹模型，該決策樹模型可以準(zhǔn)確地區(qū)分黑斑蛤蚧組與紅斑蛤蚧組。該決策 樹模型如圖2所示。如表3所示，在19例黑斑蛤階組與22例紅斑蛤階組中，18例黑斑蛤階 被判斷準(zhǔn)確，有1例黑斑蛤蚧被誤判為紅斑蛤蚧，有1例紅斑蛤蚧被誤判為黑斑蛤蚧，經(jīng)計 算，如表4所示，決策樹模型判斷的靈敏度為94. 7%，特異度為95. 5%，準(zhǔn)確率為95. 1%。 進(jìn)一步計算該模型的R0C曲線下面積為0. 957,如圖3所示，證明該模型具有極好的判斷效 果。這里將判斷結(jié)果為黑斑蛤蚧定義為陽性，判斷為紅斑蛤蚧定義為陰性，靈敏度指將實際 為黑斑蛤蚧的蛤蚧正確地判定為真陽性的比例，特異度是指將實際為紅斑蛤蚧的蛤蚧正確 判定為真陰性的比例。
[0072] 表1黑斑蛤蚧組與紅斑蛤蚧組蛋白圖譜數(shù)據(jù)比較
[0073]

【權(quán)利要求】
1. 一種黑斑蛤蚧和紅斑蛤蚧的鑒定方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟一、分別提取多只黑斑蛤蚧和多只紅斑蛤蚧的蛋白質(zhì)樣品，之后將蛋白質(zhì)樣品結(jié) 合于芯片上制成蛋白質(zhì)芯片，利用飛行時間質(zhì)譜儀閱讀所述蛋白質(zhì)芯片，得到黑斑蛤蚧和 紅斑蛤蚧的蛋白質(zhì)質(zhì)譜圖，分析篩選出質(zhì)譜峰的峰值存在顯著差異的17個蛋白，計算出17 個蛋白用于鑒定黑斑蛤蚧和紅斑蛤蚧的峰值，并利用17個蛋白及計算出的鑒定用的峰值 建立決策樹模型； 以及， 步驟二、利用與步驟一中相同的方法得到待鑒定蛤蚧的蛋白質(zhì)質(zhì)譜圖，利用決策樹模 型比較待鑒定蛤蚧的17個蛋白的質(zhì)譜峰的峰值，判斷出待鑒定蛤蚧的品種。
2. 如權(quán)利要求1所述的黑斑蛤蚧和紅斑蛤蚧的鑒定方法，其特征在于， 所述步驟一中，利用17個蛋白中的四個蛋白質(zhì)及對應(yīng)地計算出的鑒定用的峰值建立 決策樹模型； 所述步驟二中，利用決策樹模型比較待鑒定蛤蚧的所述四個蛋白質(zhì)的質(zhì)譜峰的峰值判 斷出待鑒定始階的品種； 其中，所述四個蛋白質(zhì)的質(zhì)荷比分別為6683. 75m/z、1483. OOm/z、25558. Om/z、和 1191. 71m/z，所述四個蛋白質(zhì)的四種。
3. 如權(quán)利要求1所述的黑斑蛤蚧和紅斑蛤蚧的鑒定方法，其特征在于， 所述步驟一中，17個蛋白中的兩個蛋白質(zhì)及對應(yīng)地計算出的鑒定用的峰值建立決策樹 模型； 所述步驟二中，利用決策樹模型比較待鑒定蛤蚧的所述兩個蛋白質(zhì)的質(zhì)譜峰的峰值判 斷出待鑒定始階的品種； 其中，所述兩個蛋白質(zhì)的質(zhì)荷比分別為6683. 75m/z和25558. Om/z。
4. 如權(quán)利要求1?3任一項所述的黑斑蛤蚧和紅斑蛤蚧的鑒定方法，其特征在于，所 述決策樹模型中以質(zhì)荷比為6683. 75m/z的蛋白質(zhì)的用于鑒定黑斑蛤蚧和紅斑蛤蚧的質(zhì)譜 峰的峰值為根結(jié)點，以其他蛋白質(zhì)的用于鑒定黑斑蛤蚧和紅斑蛤蚧的質(zhì)譜峰的峰值為枝結(jié) 點。
5. 如權(quán)利要求4所述的黑斑蛤蚧和紅斑蛤蚧的鑒定方法，其特征在于，蛋白質(zhì)的用于 鑒定黑斑蛤蚧和紅斑蛤蚧的質(zhì)譜峰的峰值為一確定數(shù)值或一數(shù)值范圍。
6. 如權(quán)利要求5所述的黑斑蛤蚧和紅斑蛤蚧的鑒定方法，其特征在于，所述步驟一中， 所用的芯片為CM10芯片， 將預(yù)濕的CM10芯片、100 μ g蛋白質(zhì)樣品和體積為所述100 μ g蛋白質(zhì)樣品2倍的CM10 芯片的結(jié)合緩沖液混勻，震蕩lh后除去液體，使用CM10芯片清洗緩沖液清洗CM10芯片3 次，再使用ImM HEPES清洗1次，待干后，即制成蛋白質(zhì)芯片。
7. 如權(quán)利要求1或5任一項所述的黑斑蛤蚧和紅斑蛤蚧的鑒定方法，其特征在于，制成 蛋白質(zhì)芯片后，還包括：在所述蛋白質(zhì)芯片的每個加樣孔分兩次加入飽和SPA溶液，每次加 〇.5yL，之后利用飛行時間質(zhì)譜儀閱讀所述蛋白質(zhì)芯片。
8. 如權(quán)利要求1所述的黑斑蛤蚧和紅斑蛤蚧的鑒定方法，其特征在于，所述步驟一中， 飛行時間質(zhì)譜儀閱讀蛋白質(zhì)芯片的條件設(shè)置為： 激光強(qiáng)度：250 ; 檢測敏感度：9 ; 分子量優(yōu)化范圍：1000-50000m/z，最佳聚焦中心為8000m/z ; 數(shù)據(jù)采集參數(shù)范圍20?80,收集點數(shù)為100次。
9.如權(quán)利要求1所述的黑斑蛤蚧和紅斑蛤蚧的鑒定方法，其特征在于， 所述步驟一中，利用30只黑斑蛤蚧和30只紅斑蛤蚧提取蛋白質(zhì)樣品， 提取前，將所述30只黑斑蛤蚧和30只紅斑蛤蚧分成若干組，取每組內(nèi)蛤蚧的四肢、軀 干和尾部的組織，將每組內(nèi)相同部位的組織混勻后作為一個樣本用來提取蛋白質(zhì)樣品。
【文檔編號】G01N1/28GK104062349SQ201410322963
【公開日】2014年9月24日 申請日期:2014年7月8日 優(yōu)先權(quán)日:2014年7月8日
【發(fā)明者】李力, 何敏, 徐永莉, 臧寧, 周怡, 張月云, 谷穎樂, 趙成堅, 黃勇 申請人:廣西壯族自治區(qū)藥用植物園