[发明专利]阴阳性分类模型建立方法、装置、设备及计算机存储介质

说明书

本发明提供一种阴阳性分类模型建立方法、装置，设备及存储介质，应用于散热效率低于预设值的dPCR系统，方法包括：针对单次dPCR扩增反应，分别选取第一数量的阴性样本和阳性样本；分别选取第二数量的阴性样本和阳性样本作为训练样本乱序输入预设SVM训练模型，求取满足预设要求的第一超平面模型；分别将第三数量的阴性样本和阳性样本作为测试样本，依次输入所述第一超平面模型，当输出的测试样本的类别的正确率达到设定阈值时，确定所述第一超平面模型为dPCR系统的阴阳性分类模型；其中，所述第二数量与第三数量之和为第一数量，且第二数量和第三数量属于第一数量。本方案，分类准确率高，可有效保证dPCR定量的准确性，且dPCR扩增过程可被追踪。

技术领域

本发明涉及测试样本阴阳性分类模型建立技术领域，尤涉及一种阴阳性分类模型建立方法、装置、设备及计算机存储介质。

背景技术

数字PCR(Digital Polymerase Chain Reaction，dPCR)是一种高灵敏度、高准确性的核酸绝对定量技术。因其无需任何校正就能实现对目标核酸的绝对定量而受到越来越多的关注，现已被广泛用于病毒的定量分析、罕见基因筛查、拷贝数变异研究、病原体检测、产前基因诊断等方面。dPCR反应多在微流控芯片或油状液滴中进行，扩增终点的荧光强度用于区分阴阳性。微流控芯片能够快速、准确地将样品分成多个独立的反应单元，具有体积小、成本低、通量高等优点，是目前理想的dPCR平台。然而，DNA的扩增效率和结果准确性很容易受到反应条件细微变化的影响。在实际应用中，PCR反应过程存在以下两点问题：第一，反应体系在不同微孔中低扩增效率导致的假阴性问题；第二，非特异性探针杂交、微孔蒸发或dPCR刷样不规范导致的假阳性问题。目前，dPCR的定量方式主要依赖于扩增终点的数字荧光图像，通过计算微腔室荧光强度值的差异，利用阈值分割法，最终估算初始反应液中所含有的目标分子拷贝数。在实际阴阳性分类时，阴/阳性聚类中心很容易得到，但对于荧光强度处于两聚类中心之间的点，阴阳性难以界定，通过手动调整阈值，将会增大dPCR定量的误差，影响dPCR定量的准确性。

目前已有的阴阳性分割算法，大多依据数字PCR扩增终点时的荧光图像，利用统计学原理或者模型处理等方法，直接区分阴阳性。对扩增过程中存在的假阳性点和假阴性点难以区分，影响数字PCR定量的准确性。为了从根本上提高dPCR定量准确性，排除由于假阳性和假阴性的存在，对数字PCR定量准确性的影响，有必要提出一种既可以追踪PCR扩增过程，又能提高dPCR定量准确性的分析方法。

发明内容

因此，本发明要解决的技术问题在于克服传统方案影响dPCR定量的准确性的技术问题，从而提供一种阴阳性分类模型建立方法、系统、设备及存储介质。

第一方面，本发明实施例提供一种阴阳性分类模型建立方法，应用于散热效率低于预设值的dPCR系统，包括：

针对单次dPCR扩增反应，分别选取第一数量的阴性样本和阳性样本；

分别选取第二数量的阴性样本和阳性样本作为训练样本乱序输入预设SVM训练模型，求取满足预设要求的第一超平面模型；

分别将第三数量的阴性样本和阳性样本作为测试样本，依次输入所述第一超平面模型，当输出的测试样本的类别的正确率达到设定阈值时，确定所述第一超平面模型为dPCR系统的阴阳性分类模型；

其中，所述第二数量与第三数量之和为第一数量。

优选地，所述针对单次dPCR扩增反应，分别选取第一数量的阴性样本和阳性样本，包括：

针对单次dPCR扩增反应，采集预设数量的荧光图像；

对所述预设数量的荧光图像进行微孔的定位与分割；

针对每个微孔，绘制dPCR扩增曲线；

根据dPCR扩增曲线的曲率及斜率分别选取第一数量的阴性样本和阳性样本。