[發明專利]一種多維度的微球編解碼方法和系統在審
| 申請號: | 201711079910.3 | 申請日: | 2017-11-06 |
| 公開(公告)號: | CN107942049A | 公開(公告)日: | 2018-04-20 |
| 發明(設計)人: | 馬嵐;王東風 | 申請(專利權)人: | 清華-伯克利深圳學院籌備辦公室 |
| 主分類號: | G01N33/543 | 分類號: | G01N33/543 |
| 代理公司: | 深圳鼎合誠知識產權代理有限公司44281 | 代理人: | 郭燕 |
| 地址: | 518000 廣東省深*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 多維 微球編 解碼 方法 系統 | ||
技術領域
本發明涉及生物芯片檢測技術領域,具體涉及多維度的微球編解碼方法和系統。
背景技術
液相生物芯片技術是集流式技術、熒光微球化學合成技術、生物分子雜交技術、高效數字信號處理技術為一體的尖端生物分子檢測技術。液相生物芯片技術的核心是熒光編碼標記的功能性高分子微球(熒光微球)如圖1中a所示。該技術的基本思想是在每種編碼好的熒光微球a上固定特定的探針分子b得到捕獲微球c并懸浮于一個液相體系中,用不同于編碼的熒光物質(如報告分子e)對待測樣本d進行標記后放入上述液相體系中進行充分的雜交反應,將所得的液相生物微球f通過光學成像或通過流式細胞儀逐個檢測分析每個微球上的編碼熒光和報告熒光,編碼熒光確定了待測分子的類型,報告熒光強度則確定了待測分子的含量,從而實現了單樣本多成分檢測的目的。
熒光微球用于生物檢測具有通量高、速度快、成本低等顯著優點。另外,與傳統固基芯片相比,(1)熒光微球可包被較多的熒光物質進行編碼,具有較高的檢測通量;(2)微球對包被的熒光物質具有保護作用,使熒光物質避免猝滅、漂白等,并且減小了因溶劑的極性、pH值和離子強度對其產生的影響,因此,微球熒光信號更加穩定;(3)在接近生物體系統內部環境的液相環境下進行,能夠保持蛋白質和DNA的天然構象和活性;因此,熒光微球在生物檢測中的應用可以增強檢測的靈敏度和精度。目前已應用于生物分子篩選和臨床診斷中。
液相生物芯片技術的優點:(1)通量高:可同時對100或更多種目的分子進行定性、定量分析,實現多成分的檢測分析;(2)樣本用量少:實現單樣本的多成分檢測,大量節省了樣本用量,能夠實現對稀有樣品的檢測分析,彌補了傳統生物芯片技術的不足;(3)靈敏度高:雜交反應在接近生物體系統內部環境的液相環境下進行,能夠保持蛋白質和DNA的天然構象和活性。而具有較大表面積的微球上可偶聯成千上萬的探針分子,如此高密度的探針分子能夠最大程度的捕獲被檢測分子,保證雜交反應的充分進行,從而提高了檢測的靈敏度;(4)速度快:基于液相反應動力學使雜交反應快速高效,大大縮短了孵育時間,而且流式細胞術使檢測分析時間大大縮短;(5)成本低:單樣本的多成分檢測可有效節約樣本、時間和勞動,芯片技術核心的微球制備工藝簡單成熟,可實現大規模生產,使檢測成本降低;(6)另外,還有檢測范圍廣、準確性高、操作簡單靈活、可重復性強等優點。
盡管有如此多的優點,但隨著新技術的不斷出現以及社會發展對檢測技術的進一步要求,液相生物芯片技術仍面臨一些困難:由于檢測對指標的需求不斷增加,現有的檢測通量已經不能滿足臨床的需求,因此需要使用新的編解碼方法提高檢測通量。
因此,現有技術有待改進和提高。
發明內容
本申請提供一種多維度的微球編解碼方法和系統,采用二維編碼提高編碼種類,并進行解碼。
根據本發明的第一方面,本發明提供一種多維度的微球解碼方法,包括如下步驟:
將微球的尺寸作為一個維度進行編碼,得到第一編碼;
將微球的光譜特征作為另一個維度進行編碼,得到第二編碼;
第一編碼和第二編碼組合成二維編碼以標識微球。
根據本發明的第二方面,本發明提供一種多維度的微球解碼方法,包括如下步驟:
數據獲取步驟,獲取待解碼微球的尺寸數據和光學數據;
第一編碼解碼步驟,判斷待解碼微球的尺寸數據是否處于某一預設尺寸區間,以得到第一編碼,所述第一編碼用于標識微球的尺寸;
第二編碼解碼步驟,將所述光學數據輸入分類器中得到所述待解碼微球的第二編碼;或者,分別計算待解碼微球的光學數據和預設數據庫中每種光學參考數據的相似度,將與待解碼微球的光學數據相似度最大的光學參考數據對應的第二編碼作為該待解碼微球的第二編碼;所述第二編碼用于標識微球的光譜特征;其中,所述預設數據庫中存儲有預先獲取的微球的第二編碼為已知的多種光學參考數據。
所述的多維度的微球解碼方法,其中,所述分類器為已訓練支持向量機,通過如下步驟得到所述已訓練支持向量機:利用每個待訓練微球的種類,以及每個待訓練微球在外界光源照射下的光學數據對未訓練支持向量機進行訓練,得到已訓練支持向量機;
或者,所述分類器為已訓練決策樹,通過如下步驟得到所述已訓練決策樹:利用每個待訓練微球的種類,以及每個待訓練微球在外界光源照射下的光學數據對未訓練決策樹進行訓練,得到已訓練決策樹。
所述的多維度的微球解碼方法,其中,所述光學參考數據通過如下步驟得到:
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