RBF神经网络与癌细胞黏附度活性检测研究

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目的:研究癌细胞黏附强度与其活性的相关性,并利用机器学习算法提高细胞活性检测方法的准确性。方法:从同一批癌细胞培养皿中分离出两个样本组,一个样本组利用设计制作的离心式微流控芯片,建立癌细胞黏附脱离动态曲线,并提取细胞多黏附强度信息(τ20、τ50、τ80);另一个样本组细胞进行药物反应实验,得到药物反应的半抑制浓度(IC50),利用RBF神经网络算法,将癌细胞多黏附信息作为输入,癌细胞半抑制浓度IC50作为输出,建立细胞活性评估预测模型。结果:相比于传统细胞计数法,基于多黏附强度信息融合的细胞活性评估方法提高了17.2%,该方法具有统计学意义(P<0.05)。结论:利用细胞多黏附特征融合评估细胞活性的方法,有助于提高细胞活性检测精度,对抗癌新药物测试、细胞毒理学实验以及其他生化反应刺激实验具有至关重要的作用。
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沙门菌(Salmonella)是一种重要的人畜共患病原菌,是全球食源性传染病的主要病原体之一。鸡群感染沙门菌后不仅可以引起雏鸡死亡,还会导致成年鸡产蛋能力下降,给养禽业造成严重的经济损失。因此,为减少沙门菌的流行和传播,有效掌握沙门菌的分布流行情况对沙门菌病的疫情监控及防治有重大意义。为实现种鸡场鸡白痢的净化目标,开发灵敏、快速、准确的沙门菌抗体检测方法具有必要性。酶联免疫吸附试验(Enzyme-
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