[发明专利]一种病原体在线监测系统及方法有效
申请号: | 202010280610.7 | 申请日: | 2020-04-10 |
公开(公告)号: | CN113517025B | 公开(公告)日: | 2022-03-18 |
发明(设计)人: | 夏涵 | 申请(专利权)人: | 西咸新区予果微码生物科技有限公司;予果生物科技(北京)有限公司;予果智造科技(北京)有限公司 |
主分类号: | G16B30/10 | 分类号: | G16B30/10;G16B40/00;C12Q1/70;C12Q1/6895;C12Q1/6844;C12Q1/6869 |
代理公司: | 北京冠和权律师事务所 11399 | 代理人: | 张楠楠 |
地址: | 710000 陕西省西安市西咸新区*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 病原体 在线 监测 系统 方法 | ||
1.一种病原体在线监测系统,其特征在于,包括:
检测模块,用于对待检测样品中的若干个病原体进行检测,获取针对每个所述病原体的含量的检测结果;
云端服务器,用于将所述检测模块所获取的所述检测结果实时地上传到云端进行存储,并将所述检测结果进行分析,以确定所述检测结果中是否含有异常信息;
报警模块,用于根据所述云端服务器的分析处理,对所述检测模块所获取的所述检测结果中的异常信息进行报警;
所述云端服务器,在对检验结果进行分析以确定所述检验结果中是否还有异常信息时执行以下步骤:
首先,获取个已经确定是否含有异常信息的检测样本信息,每个样本信息中均含有检测模块所检测到的种病原体含量的检测结果,以及确定的所述样本中是否含有异常信息,将个样本的种病原体含量的检测结果形成一个历史检测结果矩阵,所述历史检测结果矩阵行有行列,同时将个样本所对应的是否含有异常信息形成异常结果向量,所述向量中行有个值,每个值代表一个样本中是否存在异常信息,当检测样本含有异常信息时,所述样本对应的异常检验结果为1,当检测样本不含有异常信息时,所述样本对应的异常检验结果为0;
其次,对检测结果矩阵和异常结果向量构建一个异常学习函数;
其中,为构建的异常学习函数,为异常结果向量的第个值,为检测结果矩阵的第行第列的值,为需要求解的异常常数项,为需要求解的病原体系数,,;
然后,确定异常常数项和病原体系数,具体确定方法如下:
令:
其中,为异常学习函数对异常常数项做偏导,为异常学习函数对病原体系数做偏导,利用如上表达式,可以形成个方程组,且方程组中含有异常常数项和个病原体系数共计个未知量,则通过求解所述方程组,则能得到异常常数项和个病原体系数;
最后,云端服务器确定根据检测模块所获取的所述检测结果确定是否含有异常信息;
其中,为结果确定值,为检测模块所获取的第个病原体的含量的检测结果,且当时,检测模块所获取的所述检测结果没有含有异常信息,若时检测模块所获取的所述检测结果中含有异常信息,则所述报警模块进行异常信息报警。
2.如权利要求1所述的病原体在线监测系统,其特征在于,所述检测模块包括:
选择单元,用于选择对应于所述若干个病原体中的每个所述病原体的病原体特异性引物对,其中所述病原体特异性引物对能够介导从相应病原体的核酸病原体特异性靶标中扩展选定的已知长度多核苷酸扩展产物;
接触单元,用于在促进多核苷酸扩展产物扩展的条件下,在扩展步骤中将来自所述待检测样品中的核酸与若干个所述病原体特异性引物对在反应混合物中接触;
分离检测单元,用于在扩展步骤期间以预设间隔取出所述反应混合物的等分试样,并分离每个等分试样中的扩展产物,然后检测每个所述等分试样中的扩展产物,并对所检测到的所述扩展产物进行定量,根据所检测的所述扩展产物的含量确定所述待检测样品中存在的病原体的含量。
3.如权利要求2所述的病原体在线监测系统,其特征在于,所述分离检测单元分离的所述扩展产物采用宏基因组高通量测序方法进行分离,并且所述扩展产物通过包含可检测标记的核酸结合染料进行检测。
4.如权利要求3所述的病原体在线监测系统,其特征在于,所述可检测标记选自荧光标记、放射性标记、比色标记、磁性标记或酶标记。
5.权利要求1所述的原体在线监测系统,其特征在于,所述待检测样品包括动物的体液或组织,所述病原体包括病毒、细菌或原生动物。
6.权利要求1所述的病原体在线监测系统,其特征在于,所述云端服务器包括分析模块和数据库模块,
所述数据库模块用于存储所述检测模块所获取的针对每个所述病原体的含量的所述检测结果,以及所述若干个病原体中的每个所述病原体含量的预设阈值;
所述分析模块用于将针对每个所述病原体的含量的所述检测结果与每个所述病原体的预设阈值进行比对,并根据比对结果确定所述检测结果中是否含有异常信息,其中,
在所述检测结果超过所述预设阈值时,则判断所述检测结果中含有异常信息,
在所述检测结果未超过所述预设阈值时,则判断所述检测结果中不含有异常信息。
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