光谱流式细胞仪数据采集与处理技术研究

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在细胞生物研究领域,运用流式细胞术能够快速准确的对单一的生物细胞颗粒进行测量分析,但是传统流式细胞术采用的多参数测量方式会受到荧光泄漏干扰,质谱流式细胞术会造成细胞不可恢复的损伤。为解决该问题,光谱流式细胞术被提出,虽然分辨率有所提高,但是对检测器的量子效率及噪声的要求更为苛刻。基于此,本文研制一套高灵敏度、低暗噪声、高帧速的光谱流式细胞仪数据采集系统。利用基于PCA、t-SNE的聚类优化算法对光谱数据进行数据处理,实现混合细胞光谱的识别与分类。搭建一套光谱流式细胞仪数据采集系统并编写配套的可视化软件。该系统主要由:机械结构、控制电路和上位机软件组成。机械结构部分,设计二级制冷搭配热管风扇进行散热的结构和腔体结构,实现-10℃的恒温密闭环境;控制电路部分,采用嵌入式芯片ARM搭配可编程逻辑器件FPGA的双处理器架构,ARM负责数据通信功能,FPGA负责输出驱动时序以驱动CCD进行工作;上位机软件部分,主要功能包括对CCD进行参数调节和实时控制、完成对采集板卡的数据读取和荧光光谱数据的可视化处理。系统经过功能测试后进行暗电流采集实验,实验结果表明恒温制冷模块抑制暗电流的有效性及稳定性;对标准氖氩光源进行光谱采集实验,实验结果表明系统静态采集光谱的可靠性;特别的,提出一种CCD高速信号采集方法,利用极短的清零周期保障采集系统不会遗漏亚毫秒级的高速信号。搭配液流系统与光学系统,在亚毫秒级积分时间内,对单颗粒纳米级标准荧光微球进行光谱采集实验,实验结果表明系统能够对高速信号进行有效采集。分别使用PCA和t-SNE对蓝藻细胞的光谱数据进行降维处理,利用K-means进行聚类,搭配高斯分布2σ原则进行优化。实验结果表明,本文所提出的聚类优化算法能够对混合细胞荧光光谱准确的分类。
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