本发明提供一种高通量纳米等离子激发光免疫显色检测外囊泡标志物的方法，属于人细胞外囊泡技术领域，本发明通过离心处理血清样本后将其与CD81捕获抗体基片孵育并实时监测囊泡粒径分布，制备两性离子聚合物修饰的金纳米颗粒LAM检测探针和聚乙二醇修...

本发明提供一种免疫检查点检测试剂盒的免疫检测方法，属于免疫检查点检测试剂盒技术领域，本发明通过制备包含免疫检查点抗体的免疫反应体系，在恒温条件下孵育形成夹心型免疫复合物，添加藻红蛋白标记链霉亲和素进行荧光标记，经多次清洗去除干扰物质后采...

本发明提供一种基于多重微球流式免疫荧光法的免疫检查点联合检测方法，属于多重微球流式免疫荧光法检测技术领域，本发明通过七种荧光微球偶联PD‑L2、TIM‑3、TNFRSF7、PD‑1、PD‑L1、LAG‑3、CTLA‑4捕获抗体形成多重检...

本发明提供一种血管炎症标志物多重微球流式荧光检测方法，属于多重微球流式荧光检测技术领域，本发明通过制备具有不同荧光编码特征的捕获抗体偶联微球混合液，与待测样本、生物素标记检测抗体和藻红蛋白标记链霉亲和素依次反应形成夹心免疫复合物，使用流...

本发明提供一种采用荧光共振能量转移检测细胞外囊泡融合的方法，属于细胞外囊泡技术领域，本发明通过构建荧光共振能量转移检测体系并添加抗坏血酸钠减缓光漂白，建立动态荧光监测系统采用低功率激光激发同时监测双波长荧光信号，采集荧光信号数据并通过五...

本发明提供一种外囊泡功能性标志物快速检测试剂盒基片制备方法，属于外囊泡功能性标志物检测技术领域，本发明通过制备高纯度的包被工作液并采用压电式喷墨系统实现精密喷涂，通过封闭液处理和标记抗体工作液制备完成基片功能化修饰，建立包含检测灵敏度优...

本发明提供了一种用于流式细胞仪的管理系统及其方法，属于流式细胞仪技术领域，包括感知层，感知层用于采集流式细胞仪设备外部的可测参数，分析层基于感知层采集的参数进行故障诊断，分析层包括特征提取模块，特征提取模块基于感知层采集的不同数据特性进...

本发明提供一种流式细胞仪激光功率智能调节的方法，属于流式细胞仪技术领域，本发明通过建立功率耦合矩阵，建立包含上层激光功率稳定性误差最小化和下层激光器间功率干扰最小化的双层博弈优化模型，应用基于Transformer架构的激光功率解耦预测...

一种疾病标志物功能域解析方法，属于疾病标志物领域，包括以下步骤：获取待测疾病标志物的一级结构序列，采用多序列比对方法进行多维数据分解，得到保守序列片段与可变序列片段，计算序列片段的横向关联度和纵向关联度；基于所述保守序列片段与所述可变序...

本发明提供一种疾病标志物分子亚型无监督聚类分析的方法，属于疾病标志物分子亚型技术领域，本发明通过采集血液样本获取数万维分子标志物数据，经质量控制和预处理后构建双层博弈优化模型进行参数优化，采用阶梯分级稀疏编码将高维特征降至关键特征子集，...

本发明提供了一种流式检测用荧光标记抗体制备方法，属于荧光标记抗体制备技术领域，包括：首先配制0抗体溶液进行特征分析,选择荧光染料建立标记效率映射关系。混合抗体与染料,采用正交试验优化4‑25℃温度、1‑12小时反应时间等条件。通过凝胶过...

本发明提供一种免疫检查点检测试剂盒应用于肿瘤免疫检测的使用方法，属于免疫检测技术领域，本发明首先进行样本采集和预处理，然后采用多重微球流式免疫荧光法进行七项检查点蛋白的定量检测。基于检测数据构建多维特征矩阵，包括表达水平、动态变化、相关...

本发明提供了一种免疫检测用多重微球配比优化方法，属于免疫检测用微球技术领域，包括：首先采集包括抗体密度、抗原偶联比等微球表面分子修饰数据，并测定抗原抗体结合常数等分子作用参数。通过正交试验设计进行交叉反应检测，建立多重微球交叉反应评估模...

本发明提供了一种多重微球荧光编码优化方法、介质及系统，属于多重微球荧光编码技术领域，包括：首先实时采集荧光染料的多维光谱数据，包括激发光谱、发射光谱、荧光强度、光谱重叠率、染料浓度和背景荧光等参数。通过多元混合分解计算分别得到激发光谱、...

本发明提供一种流式检测用质控品配制方法，属于流式检测用质控品配制技术领域，本发明通过对原料血细胞进行形态学分析和表型稳定性筛选，采用多聚甲醛固定处理并结合明胶蔗糖保护剂进行预处理，利用基于Transformer‑XL架构的细胞稳态预测模...

本发明提供了一种基于多参数光学校准的流式细胞仪质控方法，属于流式细胞仪技术领域，包括：先选取8峰的荧光标准微球，测量激光器功率并建立功率漂移曲线；收集流式细胞仪质控参数组，通过数据发现与降维分析确定各参数权重并分类；构建校正系数矩阵，计...

本发明提供了一种疾病标志物抗原表位预测及抗体筛选方法，属于疾病标志物技术领域，该方法首先建立包含已知抗原‑抗体复合物结构和疾病组织表达数据的训练数据集，通过液相色谱‑质谱分析获取目标蛋白序列信息并进行序列比对。随后利用深度卷积神经网络提...

本发明提供了一种基于分子对接的疾病标志物亚型筛选方法，属于疾病标志物亚型筛选技术领域，包括：首先收集患者的多组学数据并生成表达谱和调控关系矩阵，然后构建分子超图网络模型，为节点赋予特征并构建超边。接着计算超边的标志物关联度，利用超图神经...

本发明提供一种藻类细胞分泌型重组蛋白表达的优化方法，属于生物信息学和合成生物学技术领域，本发明的优化方法首先通过培养基筛选和参数检测建立特征矩阵，利用预训练的深度神经网络模型分析工艺参数与产量的关系，输出优化参数组；通过工艺增益指数、补...

本发明提供一种基于机器学习的标志物分子特征权重分配的方法，属于疾病标志物技术领域，本发明通过收集不同疾病状态的生物样本并采用多重荧光标记技术获取荧光图像数据，结合多组学数据采集建立原始数据集，对荧光图像进行强度校正、光谱解混和归一化处理...