一种植物细胞表型检测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种植物细胞表型检测方法及系统。本发明专利技术将计算机视觉技术与植物细胞培养结合，通过连续对植物细胞进行相片捕捉，通过采用分类模型进行两次分类，根据植物细胞生长过程中颜色的变化，可以对不同生长状态的植物细胞进行区分，完成对植物细胞的生物量和褐化程度的准确预测。本发明专利技术实现了方便、准确、快速、安全、低成本的植物细胞生物量及褐化程度的检测，解决了因植物细胞结团没法通过正常取样获得生物量的问题；并且因为该方法是非侵入式的测量，避免了悬浮细胞染菌的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种植物细胞表型检测方法及系统
本专利技术涉及生物检测
，尤其涉及一种数位图像法结合机器学习分析快速检测植物细胞表型的植物细胞表型检测方法及系统。
技术介绍
植物细胞培养是在体外水平下大规模生产植物次生代谢物的有用技术。许多植物产品被用作药物、色素和除草剂等，植物细胞培养被用于生产各种有价值的药品，如紫杉醇。由于植物细胞的特性和培养环境的复杂性，如褐化、生长缓慢、细胞聚集生长等问题，植物细胞在悬浮培养中生长时，对这些现象的发生机理仍没有明确的认识。迄今为止，与微生物和动物细胞相比，植物细胞商业化的成功案例较少。主要原因之一是对于细胞表型的量化方法还存在滞后性。例如，目前对生物反应器中生长的植物细胞的监测方法主要来源于微生物培养方案，缺乏一套高效、安全、稳定的植物细胞表型分析方法。生物量的在线监测是了解植物细胞在生物反应器中生长的重要途径。但是目前在植物细胞培养中，还没有一个很好的方法来对生物量进行发酵监控。当细胞分裂未完全分离和胞外多糖积累时，大多数植物细胞以大小不等的细胞团形式存在。在悬浮培养条件下，存在一种常见的细胞沉降现象。因此，传统的微生物浊度法估算植物细胞生物量会产生不可接受的偏差。由于细胞的聚集性，不可能直接、均匀地获取细胞的鲜重和干重，进而计算出整个培养体积的生物量，误差也很大。基于质膜极化，开发了活细胞电极来测量细胞培养基的电容，以表征活细胞的生物量；但是，它只能测量活细胞的数量，总生物量的测量还没有从根本上解决。上述测量方法均为破坏性或侵入性测量方法，且部分测量设备价格昂贵。植物细胞的细胞褐化是制约植物细胞大规模培养的另一因素。许多导致细胞褐化的因素已被报道。例如，高溶解氧(DO)会使酚类物质形成醌类，酚类物质外泄导致植物细胞培养基褐化；悬浮细胞的应激反应也会使其自身颜色变为褐色。但是对于其机理研究仍然并不是很透彻。在任何情况下，细胞褐化都会损害细胞生长，甚至细胞死亡，最终导致生物量下降，严重制约了植物细胞培养的研究和产业化。而目前对植物细胞褐化程度的表征仍停留在主观的人眼观测经验水平。
技术实现思路
本专利技术的目的在于，针对现有技术中存在的技术问题，提供一种无创、简单、高效、易操作的植物细胞表型检测方法及系统，对植物细胞生物量及褐化程度进行检测。为实现上述目的，本专利技术提供了一种植物细胞表型检测方法，所述方法包括如下步骤：(1)采用预先搭建的图像获取装置，获取待测样品的植物细胞图像；(2)对所述植物细胞图像进行处理以提取出颜色参数矩阵；(3)对所述颜色参数矩阵中的颜色参数进行主成分分析后，通过预设的分类模型进行分类，从所述待测样品的植物细胞中分离出褐化细胞和非褐化细胞，以及从所述非褐化细胞中分别分离出生长良好细胞；(4)根据所述褐化细胞通过预设的半监督分类模型预测所述待测样品中植物细胞的细胞活力，根据所述生长良好细胞通过预设的回归模型预测所述待测样品中植物细胞的生物量。为实现上述目的，本专利技术还提供了一种植物细胞表型检测系统，所述系统包括：图像获取装置，用于获取待测样品的待测悬浮细胞图像；图像处理模块，用于对所述待测悬浮细胞图像进行处理以提取出待测颜色参数矩阵；分类模块，用于对所述待测颜色参数矩阵中的待测颜色参数进行主成分分析后，通过预设的分类模型进行分类，从所述待测样品的植物细胞中分离出褐化细胞和非褐化细胞，以及从所述非褐化细胞中分别分离出生长良好细胞；预测模块，用于根据所述褐化细胞通过预设的半监督分类模型预测所述待测样品中植物细胞的细胞活力，以及根据所述生长良好细胞通过预设的回归模型预测所述待测样品中植物细胞的生物量。本专利技术的优点在于：本专利技术将计算机视觉技术与植物细胞培养结合，通过连续对植物细胞进行相片捕捉，通过采用分类模型进行两次分类，根据植物细胞生长过程中颜色的变化，可以对不同生长状态的植物细胞进行区分，完成对植物细胞的生物量和褐化程度的准确预测。本专利技术实现了方便、准确、快速、安全、低成本的植物细胞生物量及褐化程度的检测，解决了因植物细胞结团没法通过正常取样获得生物量的问题；并且因为该方法是非侵入式的测量，避免了悬浮细胞染菌的问题。通过自主专利技术的图像获取装置配合软件完成了对图片的快速处理，采用软硬件结合的方式完成了对图片批量处理，相比于单纯软件获取目标区域时间效率有较大提高，可以获取大量用于建模以及模型验证的数据。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。图1为本专利技术植物细胞表型检测方法一实施例的流程示意图；图2A为本专利技术图像获取装置的架构示意图；图2B为采用本专利技术图像获取装置获取图像的示意图；图3为本专利技术分类结果获取的一实施例的架构图；图4A～图4D为本专利技术预测结果示意图；图5为本专利技术植物细胞表型检测系统一实施例的示意图。具体实施方式下面将结合附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术的说明书和权利要求书以及附图中的术语“第一”“第二”“第三”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。此外，术语“包括”“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排它的包含。在本专利技术的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。在本专利技术的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“相连”“连接”应做广义理解。例如，可以是电连接或相互通讯，可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。应当理解，当称元件“耦接到”另一元件时，存在中间元件。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本专利技术中的具体含义。请参阅图1，本专利技术植物细胞表型检测方法一实施例的流程示意图。本实施例所述方法包括如下步骤：步骤S1、采用预先搭建的图像获取装置，获取待测样品的植物细胞图像；步骤S2、对所述植物细胞图像进行处理以提取出颜色参数矩阵；步骤S3、对所述颜色参数矩阵中的颜色参数进行主成分分析后，通过预设的分类模型进行分类，从所述待测样品的植物细胞中分离出褐化细胞和非褐化细胞，以及从所述非褐化细胞中分别分离出生长良好细胞；以及步骤S4、根据所述褐化细胞通过预设的半监督分类模型预测所述待测样品中植物细胞的细胞活力，根据所述生长良好细胞通过预设的回归模型预测所述待测样品中植物细胞的生物量以检测出所述待测样品中植物细胞的生物量和褐化程度。以下给出详细解释说明。关于步骤S1、采用预先搭建的图像获取装置，获取待测样品的植物细胞图像。本专利技术搭建了一套用于拍摄特定数字图片的图像获取装置。如图2A所示本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种植物细胞表型检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：/n(1)采用预先搭建的图像获取装置，获取待测样品的植物细胞图像；/n(2)对所述植物细胞图像进行处理以提取出颜色参数矩阵；/n(3)对所述颜色参数矩阵中的颜色参数进行主成分分析后，通过预设的分类模型进行分类，从所述待测样品的植物细胞中分离出褐化细胞和非褐化细胞，以及从所述非褐化细胞中分别分离出生长良好细胞；/n(4)根据所述褐化细胞通过预设的半监督分类模型预测所述待测样品中植物细胞的细胞活力，根据所述生长良好细胞通过预设的回归模型预测所述待测样品中植物细胞的生物量。/n

【技术特征摘要】
1.一种植物细胞表型检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
(1)采用预先搭建的图像获取装置，获取待测样品的植物细胞图像；
(2)对所述植物细胞图像进行处理以提取出颜色参数矩阵；
(3)对所述颜色参数矩阵中的颜色参数进行主成分分析后，通过预设的分类模型进行分类，从所述待测样品的植物细胞中分离出褐化细胞和非褐化细胞，以及从所述非褐化细胞中分别分离出生长良好细胞；
(4)根据所述褐化细胞通过预设的半监督分类模型预测所述待测样品中植物细胞的细胞活力，根据所述生长良好细胞通过预设的回归模型预测所述待测样品中植物细胞的生物量。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像获取装置包括预制封闭盒，置于所述预制封闭盒中的摄像机、样品支架和固定光源，以及置于所述预制封闭盒外部的遥控快门；其中，所述待测样品置于所述样品支架上，所述固定光源置于所述待测样品远离所述样品支架的一侧。


3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(2)进一步包括：
获取所述植物细胞图像的有效位置信息；
根据所述有效位置信息生成目标图像；
在所述目标图像中选择预设像素大小的象限，计算获取颜色参数，提取出所述颜色参数矩阵。


4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述颜色参数包括：红色值、绿色值、蓝色值、亮度、相对红色值、相对绿色值、相对蓝色值、色调、饱和度和照度。


5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分类的方式为：采用多个分类器分别进行分类，并采用多数表决法获取分类结果。


6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(3)进一步包括：
对所述颜色参数矩阵中的颜色参数进行主成分分析后，通过所述分类模型进行第一次分类，从所述待测样品的植物细胞中分离出褐化细胞和非褐化细胞，其中，所述褐化细胞用于半监督分类预测所述待测样品的细胞活力；
根据所述颜色参数矩阵中的颜色参数通过所述分类模型进行第二次分类，从所述非褐化细胞中分别分离出生长良好细胞和灰化细胞，其中，所述生长良好细胞用于回归预测所述待测样品的生物...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭美锦，祝晓丰，王泽建，庄英萍，储炬，
申请(专利权)人：华东理工大学青岛创新研究院，华东理工大学，
类型：发明
国别省市：山东;37