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微阵列生物芯片分析方法研究
中文名称: 微阵列生物芯片分析方法研究
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论文编号: 3101078收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Study on Microarray Analysis
学位类型: 博士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 生物医学工程
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 生物芯片 图像处理 投影算法 网格定位 能量谱密度 图像分割 表达分析 数据筛选 背景校正
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文简介:生物芯片技术在最近十几年发展迅速,已经广泛应用于基因表达、功能基因组、蛋白质组等前沿领域。尤其在近几年,所涉及的领域从研究型场合迅速扩展至应用型场合,在临床检验、疾病诊断、药物筛选等方面发挥了越来越重要的作用。用生物芯片进行检测和分析的-大特点是需要处理大量数据,实现多通道、高通量、全自动化的数据处理。生物芯片分析是生物芯片技术的研究热点,包括靶点阵列定位、靶点分割、数据提取和表达分析等子过程。它不是单一的算法或方法,而是涵盖生物芯片分析全过程的系列算法的集合。目前生物芯片分析方法的研究更多的局限于某个分析环节。要真正实现高效、全自动的生物芯片分析,必须从两方面着手:首先,需要对分析的全过程进行研究,解决每个分析环节中存在的问题;其次,需要在各个分析环节之间建立有效的联系。随着生物芯片技术逐步应用于临床领域,能否在各个分析环节形成公认有效的分析算法,如何建立连续的分析流程,提高分析的自动化程度将显得越来越重要。 论文对生物芯片分析方法中所包含的各个分析子过程进行了深入的研究,在每个分析子过程建立了高性能的分析算法,并进行了实验分析验证。主要的工作包括: 提出了基于投影的生物芯片网格阵列自动定位算法,通过引入网格阵列的分布参数,实现对靶点阵列的自动定位。 利用图像投影的能量谱密度,实现对倾斜图像的自动校正,并通过多尺度快速校正算法进行性能优化。 在分析并比较了现有生物芯片图像分割方法的基础上,采用结合邻域搜索的自适应圆形分割算法,实现了对生物芯片图像的分割。 以临床检验生物芯片为主要研究对象,建立了面向临床应用的差异表达分析模型,关键算法包括:基于变异系数逼近的数据筛选策略,可调控的低表达水平信号分析模型等。该分析模型在丙型肝炎病毒检测芯片分析中进行了验证,提高了检测结果的一致率,降低了假阳性、假阴性率。 面向临床应用,开展了生物芯片自动分析平台的研发工作,包括:激光共聚焦荧光分析仪的研制,生物芯片自动分析工作站,生物芯片数据库的构建等。 分别用80例丙型肝炎病毒检测芯片标准品、256例乙型肝炎病毒前C区变异基因芯片临床样本和63例过敏原检测芯片临床样本进行了实验和分析,验证了论文方法的准确性和可靠性。 实验和分析表明,论文所提出的一系列分析算法和方法能对微阵列生物芯片进行全自动分析,通过算法间的有效联系,实现了网格定位、靶点分割和表达分析等过程的自动串联;临床应用的结果表明,论文所建立的生物芯片自动分析平台,为生物芯片研制、开发和应用提供了有效的方法和技术。
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