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基因芯片PCR热循环控制及微阵列图像分析关键技术研究

文献类型:学位论文

作者刘军
学位类别博士
答辩日期2010-05-29
授予单位中国科学院沈阳自动化研究所
授予地点中国科学院沈阳自动化研究所
导师王天然 ; 刘伟军
关键词基因芯片 PCR热循环控制 微阵列图像扫描采集 网格定位 靶点图像分割
其他题名Research on PCR Thermal Cycling Control and Microarray Images Analysis Key Technologies for Gene Chips
学位专业机械电子工程
中文摘要基因芯片技术是对微观生物遗传物质进行提取、处理、检测和分析的一种新型分子生物学试验方法。基因芯片设计、加工、制备与检测分析是实现基因芯片分析设备微型化、集成化、自动化、智能化的四项关键技术,必将对揭示生命本质和发展规律、提高临床医疗水平、保证药物食品质量和安全做出重大贡献。  基因芯片PCR(Polymerase Chain Reaction,聚合酶链式反应)热循环控制以及微阵列图像分析是基因芯片检测分析设备中的两个关键技术,决定着基因芯片检测分析系统的性能。 根据自动控制、数字信号处理、图像处理与模式识别、生物信息学等基础理论,对基因芯片PCR热循环控制和微阵列图像分析两项关键技术进行深入研究,构建了基因芯片PCR热循环控制、微阵列图像扫描采集、微阵列图像处理和分析以及基因芯片数据抽取分析的理论框架。 根据PCR温度均匀性、精确性、快变性的控制特点和要求,提出一种基于环形管道“风浴”炉的PCR方案。针对PCR温度升降速度慢、恒温精度低和系统不稳定等问题,采取一系列技术措施对PCR温控方案以及加热结构进行改进。采用MATLAB仿真工具对温度控制算法进行仿真实验研究,并对不同控制算法的控制仿真实验性能进行分析和比较。提出一种基于常规PID、风门开关控制、温度误差死区、风门开度调节联合控制策略的PCR热循环控制算法,实现了PCR温度的快速高精度控制,有效改善了温度控制的动态和稳态性能。 针对基因芯片微阵列图像CCD扫描采集系统存在的显微成像人工调焦困难、荧光靶点人工识别、图像分辨率低、扫描拼接速度慢等技术问题,提出一种基于荧光靶点检测识别、显微自动调焦、芯片扫描路径规划、显微图像拼接的基因芯片微阵列图像CCD自动扫描采集系统,实现了基因芯片靶点阵列图像的自动扫描和采集。 在基因芯片图像预处理中,针对图像信噪比低、靶点阵列倾斜等问题,采用人工交互方式和图像旋转变换实现微阵列图像倾斜校正;采用数学形态学算子进行微阵列图像去噪,改善了微阵列图像分割质量,提高了基因芯片网格定位分析的准确性;采用基于热传导方程、中值曲率驱动方程、AMSS方程的图像滤波算子,有效提高了基因芯片微阵列及靶点图像的信噪比。 网格定位是确定和表达各个靶点在整个基因芯片微阵列图像上的二维空间几何位置的一种图像分析技术,然而图像噪声和计算误差常常导致网格定位分析存在误划分问题。分别采用基于投影变换功率谱分析和峰值搜索的一维数字信号分析方法以及基于固定圆形模板匹配的方法,实现基因芯片微阵列图像的网格定位。提出一种基于投影变换差分序列分析和局部极值搜索的网格定位方法,提高了定位分析效率,降低了算法的复杂度。 基因芯片靶点图像分割是在网格定位确定的靶点方格区域内提取出单个靶点目标的图像分析技术。靶点图像分割质量决定了靶点数据抽取的准确性,但由于图像噪声的影响,一些靶点图像分割方法存在着过分割、误分割等问题。采用基于阈值、基于区域、基于边缘、基于C-V模型变分水平集等四种不同的分割方法进行靶点图像分割试验,通过后续靶点数据抽取对不同靶点图像分割方法的分割质量进行分析和比较。针对基因芯片靶点数据抽取问题,对常用的荧光靶点特征参数进行抽取并进行修正处理。在基因芯片数据表达方法方面,进行了数据数值表达方法和图形化表达方法的试验研究。上述工作为进一步的基因芯片数据分析和数据挖掘研究奠定了技术基础。 综合上述理论和关键技术,利用MS VC++开发了一套基于WINDOWS操作系统的核酸扩增杂交基因芯片检测分析系统软件,包括基因芯片PCR热循环温度控制模块、芯片注液清洗控制模块、微阵列图像CCD检测分析模块,通过上述连续的基因芯片制备和分析过程,就能自动获取镶嵌于基因芯片中的物理和生物数据信息。设备运行及试验结果表明该系统及软件在基因芯片分析工程中具有较好的实用价值。
索取号Q78/L73/2010
语种中文
公开日期2012-07-27
分类号Q78
源URL[http://ir.sia.ac.cn/handle/173321/9296]  
专题沈阳自动化研究所_装备制造技术研究室
推荐引用方式
GB/T 7714
刘军. 基因芯片PCR热循环控制及微阵列图像分析关键技术研究[D]. 中国科学院沈阳自动化研究所. 中国科学院沈阳自动化研究所. 2010.

入库方式: OAI收割

来源:沈阳自动化研究所

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