[发明专利]用于基于像素测序的表征和性能分析的系统和设备

说明书

公开了一种根据测量强度确定标记信号的方法，该测量强度是由光传感器在指向样本表面(234)的传感器阵列中收集的光传感器(206、208、210、212、214)收集的，该样本表面(234)包括像素区域(206’、208’、210’、212’、214’)并在一系列采样事件期间容纳多个簇(206A、206、208A、208B、210A、210B、212A、212B、214A、214B)，每个光传感器(206、208、210、212、214)在每个采样周期期间指向所述像素区域(206’、208’、210’、212’、214’)中的一个并测量来自所述像素区域中的一个的强度，该方法包括对背景强度(675)和串扰(645)的调整，并考虑了信号衰减(625)和定相(623)/预定相。通过由系统进行真值碱基调用或使用经系统运行的良好采样的可靠碱基调用，调整系数可以通过梯度下降来确定。

技术领域

所公开的技术涉及用于智能仿真的人工智能型计算机和数字化数据处理系统以及相应的数据处理方法和产品(即：基于知识的系统、推理系统和知识获取系统)，并且包括用于不确定性推理的系统(例如：模糊逻辑系统)、自适应系统、机器学习系统和人工神经网络。尤其是，所公开的技术涉及利用诸如深度卷积神经网络等的深度神经网络来分析数据。

参考文献

出于所有目的，以下参考文献通过引用并入本文，如同在本文中做了充分的阐述一样：

2019年3月21日提交的名称为“基于人工智能测序的培训数据生成”的第62/821,602号美国临时专利申请(代理人案号：ILLM1008-1/IP-1693-PRV)；

2019年3月21日提交的名称为“基于人工智能测序的训练数据生成”的第62/821,618号美国临时专利申请(代理人案号：ILLM1008-3/IP-1741-PRV)；

2019年3月21日提交的名称为“基于人工智能的碱基识别”的第62/821,681号美国临时专利申请(代理人案号：ILLM 1008-4/IP-1744-PRV)；

2019年3月21日提交的名称为“基于人工智能的测序”的第62/821,766号美国临时专利申请(代理人案号：ILLM 1008-7/IP-1747-PRV)；

2019年3月21日提交的名称为“基于人工智能的质量评分”的第62/821,724号美国临时专利申请(代理人案号：ILLM 1008-9/IP-1752-PRV)；

2017年4月21日提交的随后于2017年10月26日公布为PCT公告第WO 2017/184997Al号的名称为“用于在像素内对多个部位进行发光成像的基于光子结构的设备和组合物及其使用方法”的第PCT/US2017/028883号PCT专利申请；

2016年8月17日提交并随后于2017年3月2日公布为PCT公告第WO 2017/034868 Al号的名称为“用于生物或化学分析的在线压力蓄能器和流量控制系统”的第PCT/US2016/047253号PCT专利申请；

2017年6月20日提交并随后于2017年12月28日公布为PCT公告第WO 2017/223041Al号的名称为“超高分辨率显微镜”的第PCT/US2017/038259号PCT专利申请；

2016年3月22日提交并随后于2016年9月29日公布为US 2016/0281150 Al的名称为“生物或化学分析用成像样品的方法、载体组件和系统”的第15/077,182号美国专利申请；

2015年11月24日发布的名称为“超高分辨率成像”的第9,193,998 B2号美国专利；

2018年4月10日发布的名称为“用于生物或化学分析的微设备和生物传感器盒及其系统和方法”的第9,937,497B2号美国专利；