一种外泌体标志物的阵列检测方法及应用

1.一种外泌体的分离检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的分离检测方法，其特征在于，所述步骤1中含钛金属有机框架衍生物纳米颗粒的制备方法包括如下步骤：

3.如权利要求2所述的分离检测方法，其特征在于，所述步骤1.1中的反应溶剂为n,n-二甲基甲酰胺或n,n-二甲基甲酰胺与甲醇的混合溶剂；所述钛前驱物为酞酸酯。

4.如权利要求2所述的分离检测方法，其特征在于，所述步骤1.2中的反应温度为100～200℃，时间为6～10小时；

5.如权利要求1所述的分离检测方法，其特征在于，所述步骤1中的血清样本为受试者血清的磷酸盐缓冲溶液。

6.一种含钛金属有机框架衍生物纳米颗粒在制备用于诊断胰腺癌的产品中的应用。

7.如权利要求6所述的应用，其特征在于，所述应用基于批量样本进行ldi-tof ms分析，获得外泌体代谢物指纹图谱并根据所述指纹图谱做机器学习算法获得概率得分；所述样本为受试者血清样本。

8.如权利要求7所述的应用，其特征在于，所述获取外泌体代谢物指纹图谱的具体条件为：将批量样本进行ldi-tof ms分析获得的质谱图用总离子电流归一化质谱峰强度，对每个样本的质谱图取平均值，对齐峰坐标的公差0.4，将每个样本的质谱峰强度列表，即得代谢物指纹图谱，使用基于代理变量分析的方法对代谢物指纹图谱进行校正；所述批量样本包括训练集和测试集；

9.一种胰腺癌诊断系统，其特征在于，包括外泌体分离装置和用于分析外泌体代谢物质的激光解吸电离飞行时间质谱仪，所述外泌体分离装置设有阵列式排布的含钛金属有机框架衍生物纳米颗粒；

10.如权利要求9所述的胰腺癌诊断系统，其特征在于，还包括诊断装置，所述诊断装置设有机器学习模块和诊断模块；所述机器学习模块用于将训练集样本数据训练模型，并在训练好的模型中输入待测样本数据，获得待测样本的概率得分；所述诊断模块用于根据机器学习模块获得的概率得分输出诊断结果。