[发明专利]一种生物材料功能预测评价方法

说明书

本发明涉及一种生物材料功能预测评价方法，其解决了现有评价方法劳动密集、实验周期长、样本库异质性大的技术问题，其包括如下步骤：(1)在待测材料环境中，培养人源骨髓间充质干细胞；(2)收集所述步骤(1)培养的人源骨髓间充质干细胞，提取总RNA，纯化建库，转录组测序,得到待测样本的转录组数据；(3)将所述步骤(2)得到的待测样本的转录组数据经批次效应校正、特征提取后，输入本发明的功能预测评价模型，计算出待测样本分别为不同细胞类型的置信度。本发明可用于生物材料功能预测评价领域。

技术领域

本发明涉及一种生物材料的评价模型，具体地说，其涉及一种生物材料功能预测评价方法。

背景技术

当前，国内外对医用材料的评价内容主要分为理化性能评价和生物学评价两方面。其中，生物性能的评价集中在生物毒性，安全性评估方面，而在功能性评估上缺乏统一的评价体系。例如，对生物材料的干细胞命运调控功能评估尚未纳入国家医用生物材料有效性和安全性评价标准。因此这方面的材料评估数据产生于各生物材料研究实验室，由于表征手段，表征技术等缺乏统一的标准，样本数据库存在异质性。此外，当前大多数功能评估实验局限于单一的指标。细胞的身份体现在特异基因的表达上，因此当前对细胞类型的鉴定往往是对单个特异性基因表达的鉴定。例如，在基因层面上对在成骨细胞中高表达的基因BMP2，Runx2，COL1等进行qPCR检测，或者在蛋白质层面上对骨钙蛋白OCN，骨源性碱性磷酸酶ALP进行Western Blot检测。

然而，使用传统单一指标评价方法具有很大局限性，主要体现在以下几个方面：(1)单基因的qPCR检测不足以准确判断细胞的身份,因为同一种基因可能在多种细胞类型中高表达，另外，即使只有一部分细胞高表达该基因仍可能导致qPCR检测为整体高表达。(2)为提高准确性，往往需要对多个基因进行qPCR检测，造成劳力的浪费。(3)不同材料的评估之间难以比较：基于不同指标的评价无法直接比较，即使相同的指标也因缺乏标准定量化而难以比较。(4)无法提供细胞分化状态的全貌，既不能给出分化细胞的比例，也无法知晓细胞是否已经朝骨细胞的方向分化。

综上所述，单个生物标志分子的表达对细胞分化方向的评估效果不可定量，缺乏对细胞分化全貌的可量化评估，使得新型生物材料功能性上的设计优化研究缺少理论和数据支持，难以高通量筛选优化材料体系的理化参数，新型生物材料的生物性能也缺乏可预测性。

发明内容

本发明就是针对现有评价方法劳动密集、实验周期长、样本库异质性大等技术问题，提供一种准确率高、可预测的生物材料功能预测评价方法。

为此，本发明提供一种生物材料功能预测评价方法，包括如下步骤：

(1)在待测材料环境中，培养人源骨髓间充质干细胞；(2)收集所述步骤(1)培养的人源骨髓间充质干细胞，提取总RNA，纯化建库，转录组测序,得到待测样本的转录组数据；(3)将所述步骤(2)得到的待测样本的转录组数据经批次效应校正、特征提取后，输入功能预测评价模型，计算出待测样本分别为不同细胞类型的置信度。

优选的,所述步骤(3)中的功能预测评价模型的构建方法包括如下步骤:(a)将所述步骤(2)得到的待测样本的转录组数据分为训练集和测试集，分别进行批次效应校正；(b)基于训练集数据提取四类细胞类型的基因表达特征，并对转录组数据进行特征提取；(c)基于训练集数据训练机器学习模型，优化得到Ensemble Learning智能预测模型；(d)将测试集数据输入Ensemble Learning智能预测模型，得到测试集样本的预测细胞类型，与样本的真实细胞类型比较，计算模型的准确率、查全率指标。

优选的,所述步骤(a)中，所述批次效应校正，基于ComBatseq算法和DaMiRseq算法整合优化；训练集已知样本类型和批次；测试集的样本类型未知，对测试集的批次效应校正基于训练集批次效应校正产生的参数，每个测试集独立校正。