本发明属于生物检测，具体涉及基于质谱的皮肤快检与智能评价系统及应用。
背景技术：
1、由于神经酰胺（ceramides）在维持皮肤状态及发挥化妆品功效方面的重要性，现已成为相关领域研究的新热点。在技术层面，液相色谱-质谱联用（lc-ms）技术因其高分离度、高选择性、高灵敏度和高通量分析的特点，是目前体内神经酰胺类同时检测的最佳技术。现将皮肤神经酰胺lc-ms分析相关技术和产业在国内外的发展及应用情况概述如下。
2、首先，皮肤表面神经酰胺的特异性提取是神经酰胺检测流程的首要环节。张学军等人（应用高效液相色谱串联高分辨质谱鉴定人角质层神经酰胺的种类及其他脂类，中国皮肤性病学杂志，2018年6月，第32卷第6期，第718-723页）用氰基丙烯酸酯胶水在载玻片的一端涂抹薄薄一层，使胶水与皮肤充分接触，再使用甲醇氯仿混合液提取，但该方法明显不如贴纸、胶带等便于操作。而mtbe法提取使得神经酰胺类位于上层溶剂中，故便于收集、蛋白干扰少，操作简单快速，但也因其较强的溶解能力会溶解胶带上的粘合剂，从而干扰神经酰胺的质谱信号。
3、其次，超高效液相色谱-三重四极杆串联质谱（uplc-qqq-ms/ms）作为当前神经酰胺的主流分析技术，尽管uplc的分离能力比常规lc更高，但qqq的质量分辨率低、未知定性能力弱，使得神经酰胺鉴定的全面性和准确度不够，且严重依赖昂贵的商品化标样，大大提升了检测成本。近年来，uplc结合四级杆飞行时间质谱（q-tof-ms）或静电场轨道肼质谱（orbitrap-ms）等高分辨串联质谱技术已逐步用于神经酰胺分析。相比低分辨qqq，这些高分辨质谱虽然灵敏度略逊，但凭借其一级精确质量测定和二级碎片分析能力，能显著提升体内神经酰胺的鉴定数量和定性准确性。尽管神经酰胺分析已逐渐迈入uplc和高分辨串联质谱时代，但其在皮肤领域应用得并不多。专利cn 116500180 a提出了一种基于lc-ms/ms建立的神经酰胺色谱特征预测与定性方法，基于已有标准品信息与目标分子xlogp的预测模式，结合ms/ms信息验证结构的定性。该专利依赖神经酰胺标准品，否则难以进行，但标品种类较少，无法覆盖所有需要鉴定的神经酰胺类别；另一个弊端则是与实验方法绑定，限制了该方法的普适性。
4、最后，神经酰胺种类繁多、结构复杂，目前已有多种脂质数据库或相关质谱软件用于其自动质谱解析。如lipidblast脂质数据库，其收录的脂质质谱信息在所有开源数据库中最为齐全，但其中神经酰胺种类及其二级质谱图数目仍远少于其它常见的磷脂和甘油酯类等。各大质谱仪器厂商也纷纷推出了商用的脂质软件，如lipid search、lipid view和lipid annotator等，但对神经酰胺信息的覆盖依然不够完全。此外，由于常规分析大多仅使用上述脂质数据库和软件进行匹配，而仅仅依赖神经酰胺质谱裂解规律来定性不可避免会带来较高假阳性，降低了鉴定结果的可靠度。故需考虑增加多元参数（如保留时间、脂肪酸链碳数及不饱和度等）来辅助神经酰胺定性，而现有商用或开源脂质软件鲜见此功能。
技术实现思路
1、针对上述不足，本发明提供了基于质谱的皮肤快检与智能评价系统及应用。所述的评测系统包括：样品前处理、uplc-q-tof-ms分离分析和智能解析鉴定系统。本发明提供的皮肤快检与智能评价系统整合了皮肤神经酰胺脂胶带剥离法特异性提取术、基于uplc-q-tof-ms的神经酰胺分析新方法以及基于python编程的自建神经酰胺智能解析算法。采用本发明提供的皮肤快检与智能评价系统能快速精准鉴定皮肤的神经酰胺，并比较神经酰胺的含量变化，从而有效评价化妆品或药品对皮肤神经酰胺的影响，为预防和改善皮肤问题，实现精准护肤以及皮肤疾病的预防和治疗提供技术支持。
2、本发明通过实验比对市面上用于皮肤粘贴皮肤角质层的胶带对神经酰胺的提取效果，获得最佳脂胶带，并优化了提取溶剂组成及配比，实现了皮肤神经酰胺的特异性、无损提取和高效富集，是当前皮肤神经酰胺最完善的前处理技术。本发明提供的神经酰胺质谱数据库，包含市面上最全面完整的神经酰胺分子式以及最灵活特异的二级特征碎片离子预测功能，对所有亚类的皮肤神经酰胺均有良好的结构定性能力，能高效快速实现其全面鉴定和含量比较分析，极大提升了神经酰胺研究的深度和广度。本发明提供的神经酰胺智能解析算法还拥有市面上商用/开源脂质数据库或相关质谱软件所不具备的保留时间规律辅助定性功能，可大大提升皮肤神经酰胺鉴定的深度和准确性，达到了国际先进水平。
3、为实现上述发明目的，本发明的技术方案如下：
4、第一方面，本发明提供了一种皮肤状态的评测系统，所述的评测系统包括：样品前处理、uplc-q-tof-ms分离分析和智能解析鉴定系统。
5、具体地，所述的智能解析鉴定系统包括如下步骤：
6、（1）根据目标离子质量数进行碎片离子预测，得到预测二级质谱碎片信息；
7、（2）将预测二级质谱碎片信息与实际采集二级质谱数据进行碎片离子库匹配，得到符合匹配要求的数据；
8、（3）将可信度最高的符合匹配要求的数据进行结构注释；
9、（4）依据同系列神经酰胺碳数与其色谱保留时间之间的线性规律构建保留时间预测模型，并训练保留时间预测模型，排除错检结果；
10、（5）基于保留时间预测神经酰胺结构。
11、优选地，步骤（1）中所述的二级质谱碎片信息包括：[m+h]+、中性丢失1个水分子、脱fa脂肪酸、鞘氨醇骨架碎片、神经酰胺特征碎片中的一种或多种。
12、优选地，步骤（2）中所述的符合匹配要求的数据的标准为：碎片m/z预测值与实际m/z预测值，相差在±10ppm范围内，为符合匹配要求。
13、优选地，步骤（3）中所述的可信度最高的标准为：质谱碎片数目最多，离子流强度最大，则可信度最高。
14、优选地，步骤（4）中所述的训练保留时间预测模型为：从sklearn.linear_model模块import ransacregressor，使用稳健回归robust regression训练保留时间预测模型。
15、具体地，所述的样品前处理包括：吸附神经酰胺的脂胶带，加入提取液，超声，振荡，离心收集上相，吹干后复溶。
16、进一步具体地，所述的脂胶带为corneofix® f20 （courage+khazaka gmbh，德国）。
17、进一步具体地，所述的提取液为甲醇。
18、进一步具体地，所述的复溶所用的溶液为异丙醇与甲醇的混合液。
19、优选地，所述的异丙醇与甲醇的混合液中，异丙醇和甲醇的体积比为1：1-3。
20、进一步优选地，所述的异丙醇和甲醇的体积比为1：2。
21、进一步具体地，所述的超声时长为30-60s。
22、优选地，所述的超声时长为30-40s、40-50s、50-60s。
23、进一步具体地，所述的振荡条件为：35-40℃，振荡1-4h。
24、优选地，所述的振荡条件为：37℃，振荡2h。
25、进一步具体地，所述的离心为4000-6000rpm离心5-15min。
26、优选地，所述的离心为5000rpm离心10min。
27、进一步具体地，所述的吹干为：采用氮吹吹干。
28、优选地，所述的样品前处理的具体步骤为：将第一片吸附神经酰胺的脂胶带贴于受试者皮肤，丢弃后，将第二片吸附神经酰胺的脂胶带贴于同一受试者同一皮肤处，按压30-60s，加入提取液，超声，振荡，离心收集上相，吹干后复溶。
29、优选地，所述的uplc-q-tof-ms分离分析中的色谱参数为：
30、色谱柱：agilent eclipse plus c18反相柱，100 mm × 2.1 mm, 1.8 µm；
31、流动相a：含有10 mm乙酸铵的甲醇-水-甲酸溶液，所述的甲醇-水-甲酸溶液中，甲醇、水和甲酸的体积比为60：40：0.2；
32、流动相b：有10 mm乙酸铵的甲醇-异丙醇-甲酸溶液，所述的甲醇-异丙醇-甲酸溶液中，醇、异丙醇、甲酸的体积比为60：40：0.2；
33、流速：0.35 ml/min；
34、梯度洗脱程序：
35、0-3 min，90%-100%流动相a，0%-10%流动相b；
36、3-5 min，60%-80%流动相a，10%-40%流动相b；
37、5-5.3 min，45%-60%流动相a，40%-55%流动相b；
38、5.3-8 min，40%-45%流动相a，55%-60%流动相b；
39、8-8.5 min，20%-40%流动相a，60%-80%流动相b；
40、8.5-10.5 min，20%流动相a，80%流动相b；
41、10.5-16 min，10%-20%流动相a，80%-90%流动相b；
42、16-19 min，10%流动相a，90%流动相b；
43、19-22 min，0%-10%流动相a，90%-100%流动相b；
44、22-26 min，0%流动相a，100%流动相b；
45、26-34 min，100%流动相a，0%流动相b。
46、优选地，所述的uplc-q-tof-ms分离分析中的质谱参数为：
47、一级质谱采用tof全扫描模式，在正模式下检测；干燥气流量10 l/min，干燥气温度350℃，雾化气压力30 psi，毛细管电压3500 v，skimmer电压65 v，八极杆射频电压750v，毛细管出口电压150 v，质荷比扫描范围m/z 50~1500；选择参比溶液中的两个内标离子m/z 121.0509和922.0098对仪器测定结果进行实时质量校正；
48、二级质谱采用目标二级离子模式targeted-ms/ms，根据目标离子碎裂的难易程度，碰撞电压选择20或40 ev，targeted-ms/ms的采集时间间隔设为0.4 min，四极杆过滤m/z范围设为medium水平。
49、第二方面，本发明提供了上述的评测系统在皮肤神经酰胺鉴定或皮肤神经酰胺含量测定中的应用。
50、第三方面，本发明提供了一种皮肤神经酰胺鉴定或皮肤神经酰胺含量测定的方法，所述的方法包括使用上述的评测系统。
51、第四方面，本发明提供了一种终端设备，所述终端设备包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的评测系统。
52、第五方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，所述的计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的评测系统。
53、本发明的有益效果为：
54、（1）神经酰胺由鞘氨醇骨架和脂肪酸链通过酰胺键连接而成，由于两条链长、不饱和度的多样性以及所连接的各种官能团，使得神经酰胺的种类和数量极为庞大。本发明根据神经酰胺不同亚类的结构规律，通过上述python程序生成了10,000多种已发现的和潜在的神经酰胺理论分子式。而lipidmaps数据库仅包含500多种神经酰胺，lipidblast数据库也仅有1000多种，相比之下我们创建的质谱数据库涵盖神经酰胺数量和种类最全，将极大助力研究人员发现神经酰胺新结构。
55、（2）神经酰胺的质谱鉴定主要基于其鞘氨醇骨架产生的二级特征碎片，本发明所开发的神经酰胺二级碎片离子预测算法，会依据参比化合物的裂解模式推断出每个神经酰胺的所有理论碎片离子；在匹配算法中，神经酰胺的实测二级碎片离子m/z和预测的理论碎片离子m/z逐一匹配，使鉴定结果更加精准可靠。
56、（3）尽管目前市面各大仪器厂商均有各自的脂质鉴定软件，如lipid search、lipid annotator等，但这些软件仅适用本公司仪器采集的质谱数据。本发明的神经酰胺智能解析算法不局限于数据采集格式，可兼容所有厂商仪器的质谱数据，打通了不同厂商之间数据解析的壁垒，极大地提高了研究的通用性和便捷性。
57、（4）保留时间参数对于防止错检（去除假阳性鉴定结果）、漏检（二级碎片信息缺失、无法鉴定）和区分异构体至关重要，是确证神经酰胺分子结构的重要手段。本发明将所鉴定的神经酰胺作为训练集来拟合保留时间预测曲线，可适应于不同的色谱分析方法，拥有市面脂质数据库或相关质谱软件所不具备的特色功能，大大提升了皮肤神经酰胺鉴定的深度和准确性。
1.一种皮肤状态的评测系统，其特征在于，所述的评测系统包括：样品前处理、uplc-q-tof-ms分离分析和智能解析鉴定系统；
2.根据权利要求1所述的评测系统，其特征在于，所述的智能解析鉴定系统中的步骤（1）中所述的二级质谱碎片信息包括：[m+h]+、中性丢失1个水分子、脱fa脂肪酸、鞘氨醇骨架碎片、神经酰胺特征碎片中的一种或多种。
3.根据权利要求1所述的评测系统，其特征在于，所述的智能解析鉴定系统中的步骤（2）中所述的符合匹配要求的数据的标准为：碎片m/z预测值与实际m/z预测值，相差在±10ppm范围内，为符合匹配要求。
4.根据权利要求1所述的评测系统，其特征在于，所述的智能解析鉴定系统中的步骤（3）中所述的可信度最高的标准为：质谱碎片数目最多，离子流强度最大，则可信度最高。
5.根据权利要求1所述的评测系统，其特征在于，所述的智能解析鉴定系统中的步骤（4）中所述的训练保留时间预测模型为：使用稳健回归robust regression训练保留时间预测模型。
6.根据权利要求1所述的评测系统，其特征在于，所述的异丙醇与甲醇的混合液中，异丙醇和甲醇的体积比为1：1-3。
7.根据权利要求1所述的评测系统，其特征在于，所述的uplc-q-tof-ms分离分析中的色谱参数为：
8.根据权利要求1所述的评测系统，其特征在于，所述的uplc-q-tof-ms分离分析中的质谱参数为：
9.权利要求1-8任一项所述的评测系统在皮肤神经酰胺鉴定或皮肤神经酰胺含量测定中的应用。
10.一种皮肤神经酰胺鉴定或皮肤神经酰胺含量测定的方法，其特征在于，所述的方法包括使用权利要求1-8任一项所述的评测系统。
