[發明專利]鑒定干細胞群代次的方法及標志物

有效

• 申請號: 202310572331.1
• 申請日: 2023-05-22
• 公開（公告）號: CN116312813B
• 公開（公告）日: 2023-08-22
• 發明（設計）人: 丁燕飛;何成章;趙簡;涂君武;鄧鈺蕾;王瑛;周曉潔;曲悅熒
• 申請（專利權）人: 上海科技大學;上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院;中國科學院上海高等研究院
• 主分類號: G16B40/20
• 分類號: G16B40/20;G16B40/30;G16B20/00;G06F18/232;G06F18/23213;G06F18/2135;G06F18/214;G06F18/2431;G01N21/35
• 代理公司: 上海上谷知識產權代理有限公司 31342
• 代理人: 蔡繼清

1.一種鑒定干細胞群代次的方法，其特征在于，所述方法包括步驟：

基于預設的代次鑒定模型判定待鑒定干細胞群處于N個已知代次中各個代次的概率；

將所述待鑒定干細胞群的特征量分別與N個已知代次的干細胞群的特征量進行比較，得到所述待鑒定干細胞群所屬的代次范圍；

根據所述待鑒定干細胞群所屬的代次范圍和所述待鑒定干細胞群處于各個代次的概率得到所述待鑒定干細胞群的代次;

所述預設的代次鑒定模型通過下述方法構建：

構建訓練數據集，所述訓練數據集包括N個已知傳代次數的干細胞群的特征量和對應的傳代次數值，其中，所述干細胞群的特征量包括干細胞群經SR-FTIR分析所得的若干波長值；

構建初始鑒定模型，所述初始鑒定模型包括自變量和因變量，所述自變量為所述干細胞群的特征量，所述因變量為所述干細胞群處于各個代次的概率；

基于所述訓練數據集對所述初始鑒定模型進行訓練，得到最終的代次鑒定模型。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述干細胞群的特征量包括干細胞經SR-FTIR分析所得的νas(CH₃)，N-H?bending?of?Amide?I，α-helical?of?Amide?I和α-helicalof?Amide?II四個特征峰峰值和對應的位移值。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，對所述待鑒定干細胞群的特征量和所述N個已知代次的干細胞群的特征量進行降維處理，再對二者進行比較，得到所述待鑒定干細胞群所屬的代次范圍。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，對經降維處理的所述待鑒定干細胞群的特征量進行聚類分析，得到待鑒定干細胞群的非離群點；和

分別對經降維處理的所述N個已知代次的干細胞群的特征量進行聚類分析，分別得到N個已知代次的干細胞群的聚類中心；

通過比較所述待鑒定干細胞群的非離群點和所述N個已知代次的干細胞群的聚類中心的距離，獲得所述待鑒定干細胞群所屬的代次范圍。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，通過比較所述待鑒定干細胞群的非離群點和所述N個已知代次的干細胞群的聚類中心的距離，在所述N個已知代次的干細胞群的聚類中心中選擇至少兩個目標聚類中心，根據所述目標聚類中心所屬的已知代次的干細胞群的代次，組成所述代次范圍。

6.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，在所述N個已知代次的干細胞群的聚類中心中選擇與所述待鑒定干細胞群的非離群點距離最近的第一目標聚類中心和與所述待鑒定干細胞群的非離群點距離次近的第二目標聚類中心；和利用所述第一目標聚類中心和所述第二目標聚類中心所屬的所述已知代次的干細胞群的代次，組成所述代次范圍。

7.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，在所述N個已知代次的干細胞群的聚類中心中選擇與所述待鑒定干細胞群的非離群點距離最近的第一目標聚類中心；

選擇與所述第一目標聚類中心所屬的代次相鄰的兩個已知代次的干細胞的聚類中心，比較所述相鄰的兩個已知代次的干細胞的聚類中心與所述待鑒定干細胞群的非離群點的距離，選擇與所述待鑒定干細胞群的非離群點距離較近的已知代次的干細胞的聚類中心作為第二目標聚類中心；

和利用所述第一目標聚類中心和所述第二目標聚類中心所屬的已知代次的干細胞群的代次，組成所述代次范圍。

8.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，使用加權平均公式對所述待鑒定干細胞群所屬的代次范圍和所述待鑒定干細胞群處于各個代次的概率進行計算，獲得待鑒定干細胞群的代次。