[发明专利]一种多维度的微球编解码方法和系统在审

专利信息
申请号: 201711079910.3 申请日: 2017-11-06
公开(公告)号: CN107942049A 公开(公告)日: 2018-04-20
发明(设计)人: 马岚;王东风 申请(专利权)人: 清华-伯克利深圳学院筹备办公室
主分类号: G01N33/543 分类号: G01N33/543
代理公司: 深圳鼎合诚知识产权代理有限公司44281 代理人: 郭燕
地址: 518000 广东省深*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 多维 微球编 解码 方法 系统
【说明书】:

技术领域

发明涉及生物芯片检测技术领域,具体涉及多维度的微球编解码方法和系统。

背景技术

液相生物芯片技术是集流式技术、荧光微球化学合成技术、生物分子杂交技术、高效数字信号处理技术为一体的尖端生物分子检测技术。液相生物芯片技术的核心是荧光编码标记的功能性高分子微球(荧光微球)如图1中a所示。该技术的基本思想是在每种编码好的荧光微球a上固定特定的探针分子b得到捕获微球c并悬浮于一个液相体系中,用不同于编码的荧光物质(如报告分子e)对待测样本d进行标记后放入上述液相体系中进行充分的杂交反应,将所得的液相生物微球f通过光学成像或通过流式细胞仪逐个检测分析每个微球上的编码荧光和报告荧光,编码荧光确定了待测分子的类型,报告荧光强度则确定了待测分子的含量,从而实现了单样本多成分检测的目的。

荧光微球用于生物检测具有通量高、速度快、成本低等显著优点。另外,与传统固基芯片相比,(1)荧光微球可包被较多的荧光物质进行编码,具有较高的检测通量;(2)微球对包被的荧光物质具有保护作用,使荧光物质避免猝灭、漂白等,并且减小了因溶剂的极性、pH值和离子强度对其产生的影响,因此,微球荧光信号更加稳定;(3)在接近生物体系统内部环境的液相环境下进行,能够保持蛋白质和DNA的天然构象和活性;因此,荧光微球在生物检测中的应用可以增强检测的灵敏度和精度。目前已应用于生物分子筛选和临床诊断中。

液相生物芯片技术的优点:(1)通量高:可同时对100或更多种目的分子进行定性、定量分析,实现多成分的检测分析;(2)样本用量少:实现单样本的多成分检测,大量节省了样本用量,能够实现对稀有样品的检测分析,弥补了传统生物芯片技术的不足;(3)灵敏度高:杂交反应在接近生物体系统内部环境的液相环境下进行,能够保持蛋白质和DNA的天然构象和活性。而具有较大表面积的微球上可偶联成千上万的探针分子,如此高密度的探针分子能够最大程度的捕获被检测分子,保证杂交反应的充分进行,从而提高了检测的灵敏度;(4)速度快:基于液相反应动力学使杂交反应快速高效,大大缩短了孵育时间,而且流式细胞术使检测分析时间大大缩短;(5)成本低:单样本的多成分检测可有效节约样本、时间和劳动,芯片技术核心的微球制备工艺简单成熟,可实现大规模生产,使检测成本降低;(6)另外,还有检测范围广、准确性高、操作简单灵活、可重复性强等优点。

尽管有如此多的优点,但随着新技术的不断出现以及社会发展对检测技术的进一步要求,液相生物芯片技术仍面临一些困难:由于检测对指标的需求不断增加,现有的检测通量已经不能满足临床的需求,因此需要使用新的编解码方法提高检测通量。

因此,现有技术有待改进和提高。

发明内容

本申请提供一种多维度的微球编解码方法和系统,采用二维编码提高编码种类,并进行解码。

根据本发明的第一方面,本发明提供一种多维度的微球解码方法,包括如下步骤:

将微球的尺寸作为一个维度进行编码,得到第一编码;

将微球的光谱特征作为另一个维度进行编码,得到第二编码;

第一编码和第二编码组合成二维编码以标识微球。

根据本发明的第二方面,本发明提供一种多维度的微球解码方法,包括如下步骤:

数据获取步骤,获取待解码微球的尺寸数据和光学数据;

第一编码解码步骤,判断待解码微球的尺寸数据是否处于某一预设尺寸区间,以得到第一编码,所述第一编码用于标识微球的尺寸;

第二编码解码步骤,将所述光学数据输入分类器中得到所述待解码微球的第二编码;或者,分别计算待解码微球的光学数据和预设数据库中每种光学参考数据的相似度,将与待解码微球的光学数据相似度最大的光学参考数据对应的第二编码作为该待解码微球的第二编码;所述第二编码用于标识微球的光谱特征;其中,所述预设数据库中存储有预先获取的微球的第二编码为已知的多种光学参考数据。

所述的多维度的微球解码方法,其中,所述分类器为已训练支持向量机,通过如下步骤得到所述已训练支持向量机:利用每个待训练微球的种类,以及每个待训练微球在外界光源照射下的光学数据对未训练支持向量机进行训练,得到已训练支持向量机;

或者,所述分类器为已训练决策树,通过如下步骤得到所述已训练决策树:利用每个待训练微球的种类,以及每个待训练微球在外界光源照射下的光学数据对未训练决策树进行训练,得到已训练决策树。

所述的多维度的微球解码方法,其中,所述光学参考数据通过如下步骤得到:

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