微陣列生物芯片分析方法研究.pdf

1、生物芯片技術(shù)在最近十幾年發(fā)展迅速，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于基因表達、功能基因組、蛋白質(zhì)組等前沿領(lǐng)域。尤其在近幾年，所涉及的領(lǐng)域從研究型場合迅速擴展至應(yīng)用型場合，在臨床檢驗、疾病診斷、藥物篩選等方面發(fā)揮了越來越重要的作用。用生物芯片進行檢測和分析的-大特點是需要處理大量數(shù)據(jù)，實現(xiàn)多通道、高通量、全自動化的數(shù)據(jù)處理。生物芯片分析是生物芯片技術(shù)的研究熱點，包括靶點陣列定位、靶點分割、數(shù)據(jù)提取和表達分析等子過程。它不是單一的算法或方法，而是涵蓋生物芯片分

2、析全過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個分析環(huán)節(jié)。要真正實現(xiàn)高效、全自動的生物芯片分析，必須從兩方面著手：首先，需要對分析的全過程進行研究，解決每個分析環(huán)節(jié)中存在的問題；其次，需要在各個分析環(huán)節(jié)之間建立有效的聯(lián)系。隨著生物芯片技術(shù)逐步應(yīng)用于臨床領(lǐng)域，能否在各個分析環(huán)節(jié)形成公認有效的分析算法，如何建立連續(xù)的分析流程，提高分析的自動化程度將顯得越來越重要。 論文對生物芯片分析方法中所包含的各個分析子過程

3、進行了深入的研究，在每個分析子過程建立了高性能的分析算法，并進行了實驗分析驗證。主要的工作包括： 提出了基于投影的生物芯片網(wǎng)格陣列自動定位算法，通過引入網(wǎng)格陣列的分布參數(shù)，實現(xiàn)對靶點陣列的自動定位。 利用圖像投影的能量譜密度，實現(xiàn)對傾斜圖像的自動校正，并通過多尺度快速校正算法進行性能優(yōu)化。 在分析并比較了現(xiàn)有生物芯片圖像分割方法的基礎(chǔ)上，采用結(jié)合鄰域搜索的自適應(yīng)圓形分割算法，實現(xiàn)了對生物芯片圖像的分割。

4、 以臨床檢驗生物芯片為主要研究對象，建立了面向臨床應(yīng)用的差異表達分析模型，關(guān)鍵算法包括：基于變異系數(shù)逼近的數(shù)據(jù)篩選策略，可調(diào)控的低表達水平信號分析模型等。該分析模型在丙型肝炎病毒檢測芯片分析中進行了驗證，提高了檢測結(jié)果的一致率，降低了假陽性、假陰性率。 面向臨床應(yīng)用，開展了生物芯片自動分析平臺的研發(fā)工作，包括：激光共聚焦熒光分析儀的研制，生物芯片自動分析工作站，生物芯片數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建等。 分別用80例丙型肝炎病毒