[发明专利]细胞识别的方法、装置和系统

说明书

为解决细胞识别的问题，发明人提供了一种细胞识别的方法，包括如下步骤：获取细胞信息，所述细胞信息包括基于细胞力学传感器获取的细胞中某点的细胞牵引力信息，所述细胞牵引力信息包括该点细胞牵引力的大小；对细胞信息做预处理，形成结构化细胞信息；所述结构化细胞信息包括细胞数目、细胞特征数目和各细胞特征的特征信息；以结构化细胞信息作为输入数据，利用有监督、无监督或半监督的机器学习建立细胞特征模型，并将所述细胞特征模型应用于未知类型或未知状态的细胞的分类或聚类。发明人同时提供了实现上述技术方案的细胞识别的装置以及细胞识别的系统，具有高通量、高分辨率、能实时测量分析活体单细胞的特点。

技术领域

本发明涉及细胞分析与鉴定领域，尤其涉及一种细胞识别的方法、装置和系统。

背景技术

目前流行的单细胞层面的定量分析技术为单细胞测序技术(scRNA-seq), 其特点在于对单细胞转录组进行定量分析。但缺点在于其相当于对单细胞做了快照，是侵入损毁型的方法，无法对相同的一个细胞进行实时检测。其它方法例如免疫荧光，需要对细胞进行染色，难免对细胞造成影响或损害，过程昂贵且复杂。

发明内容

为此，需要提供一种具有高通量、高分辨率特点，并且能实时测量分析活体单细胞的技术，来解决细胞识别的问题，以进一步帮助科研、药物开发及临床应用。

为实现上述目的，发明人提供了一种细胞识别的方法，包括如下步骤：

获取细胞信息，所述细胞信息包括基于细胞力学传感器获取的细胞中某点的细胞牵引力信息，所述细胞牵引力信息包括该点细胞牵引力的大小；

对细胞信息做预处理，形成结构化细胞信息；所述结构化细胞信息包括细胞数目、细胞特征数目和各细胞特征的特征信息；

以结构化细胞信息作为输入数据，利用有监督、无监督或半监督的机器学习建立细胞特征模型，并将所述细胞特征模型应用于未知类型或未知状态的细胞的分类或聚类。

进一步地，所述的细胞识别的方法中，所述细胞牵引力信息还包括该点细胞牵引力的方向。

进一步地，所述的细胞识别的方法中，所述细胞牵引力信息还包括该点细胞牵引力的大小或方向在一定时间间隔内的变化。

进一步地，所述的细胞识别的方法中，所述细胞信息还包括细胞形貌信息。

进一步地，所述的细胞识别的方法中，所述细胞信息是在对细胞进行细胞限定操作下获取的。

发明人同时提供了一种细胞识别的装置，包括信息获取单元、预处理单元、学习单元和识别单元；

所述信息获取单元用于获取细胞信息，所述细胞信息包括基于细胞力学传感器获取的细胞中某点的细胞牵引力信息，所述细胞牵引力信息包括该点细胞牵引力的大小；

所述预处理单元用于对细胞信息做预处理，形成结构化细胞信息；所述结构化细胞信息包括细胞数目、细胞特征数目和各细胞特征的特征信息；

所述学习单元用于以结构化细胞信息作为输入数据，利用有监督、无监督或半监督的机器学习建立细胞特征模型；

所述识别单元用于将所述细胞特征模型应用于未知类型或未知状态的细胞的分类或聚类。

进一步地，所述的细胞识别的装置中，所述细胞牵引力信息还包括该点细胞牵引力的方向。

进一步地，所述的细胞识别的装置中，所述细胞牵引力信息还包括该点细胞牵引力的大小或方向在一定时间间隔内的变化。

进一步地，所述的细胞识别的装置中，所述细胞信息还包括细胞形貌信息。

进一步地，所述的细胞识别的装置中，所述细胞信息是在对细胞进行细胞限定操作下获取的。